(보안) 동형 암호(Homomorphic Encryption)

 

동형 암호(Homomorphic Encryption)

1. 개요

동형 암호(Homomorphic Encryption, HE)는 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산(계산)할 수 있도록 허용하는 암호화 기법이다. 일반적인 암호화 방식은 데이터를 사용하기 전에 반드시 복호화해야 하지만, 동형 암호는 데이터를 복호화하지 않고도 합·곱 등의 연산을 수행할 수 있으며, 결과를 복호화하면 평문에서 연산한 것과 동일한 결과가 나온다.

 

 

2. 동형 암호의 필요성 및 목적

동형 암호는 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 민감한 데이터의 개인 정보 보호를 보장하는 데 핵심적인 역할을 한다.

• 클라우드 보안 및 개인 정보 보호: 기업이나 개인이 민감한 데이터를 클라우드 서버에 저장하고 분석을 요청할 때, 데이터를 복호화하지 않고 서버가 연산을 수행할 수 있게 한다. 이로 인해 클라우드 서비스 제공자(CSP)는 데이터의 내용을 알 수 없으므로, 데이터의 기밀성(Confidentiality)이 완벽하게 보장된다.
• 컴퓨팅 위탁(Outsourcing Computing): 보안이 취약하거나 계산 능력이 부족한 환경에서, 강력한 서버(클라우드)에 데이터를 안전하게 맡겨 분석하도록 할 수 있다.

 

4. 동형 암호의 종류

동형 암호는 지원하는 연산의 종류와 횟수에 따라 세 가지 주요 유형으로 나뉜다.

구분	특징	예시 알고리즘	특징
① 부분 동형 암호 (PHE)	덧셈 또는 곱셈 한 연산만 지원	RSA(곱셈), Paillier(덧셈)	단순한 구조, 높은 효율
② 준 동형 암호 (SHE)	덧셈·곱셈 모두 가능하지만 연산 횟수 제한적	BGN 등	간단한 질의나 낮은 복잡도 연산에 사용 연산이 진행될수록 암호문에 노이즈 축적되어 일정 수준 넘어서면 복호화 불가
③ 완전 동형 암호 (FHE)	덧셈·곱셈 무제한 지원	CKKS, BFV, BGV	이론적으로 모든 함수와 알고리즘에서 사용 가능 부트스트래핑 기술을 사용하여 노이즈를 재설정하기 때문에 암호문의 복호화 가능 상태를 주기적으로 갱신 가장 안전하지만 연산량 많음

 

5. 응용 분야

구분	활용 예시
클라우드 컴퓨팅 보안	민감데이터(의료, 금융)를 암호화한 채로 분석 가능
프라이버시 보호 AI	학습 데이터 암호화 상태에서 AI 모델 학습(Privacy-preserving ML)
전자투표·통계조사	개인 투표내용 보호하면서 합산 가능
블록체인/DeFi	거래 금액을 암호화한 상태로 검증 및 계산 가능

 

6. 동형 암호 활용 사례

 

• 의료기관 데이터 결합-예측 모델: 의료기관이 암호화된 환자 데이터를 이용해 사망 여부 예측 등 다기관 협업 연구를 진행
  Ex. 예컨대 비심장수술 받은 18세 이상 성인 환자들을 대상으로, 암호화 데이터를 결합하여 예측모델을 작성
• 금융-신용데이터 결합 분석: 암호화된 신용정보와 연금 등 대규모 데이터의 결합 분석
  Ex. 암호화된 상태로 약 234만 명의 국민연금 데이터와 신용데이터를 결합하여 분석

 

 

7. 결론

동형 암호는 데이터의 기밀성을 유지하면서 유틸리티를 제공하는 '개인 정보 보호 강화 기술(PET)'의 정점에 있는 기술이다. 특히 완전 동형 암호(FHE)는 클라우드 기반 AI, 금융 분석, 유전체 데이터 분석 등 민감한 데이터를 다루는 미래 산업의 보안 표준을 바꿀 핵심 기술로 평가받고 있다.