조선대학교 정보통신공학부 김영식 교수가 서울대학교 및 대구경북대학교 연구팀과 프라이버시 보장 AI 기술을 자체 개발하고, 인공지능 분야 최우수 학술대회인 ‘ICML 2022’에서 논문을 발표했다.
연구팀은 고정밀 동형암호 기술을 이용해 암호화한 데이터를 인공지능 모델에서 고속으로 처리하는 기술을 개발했다. 이 연구에서 제안한 기술은 연구팀이 2021년 개발한 프라이버시 보존 인공지능 기술의 속도보다 134배 이상 향상된 것을 확인했다.
김영식 교수가 공동 개발한 ‘완전동형암호 기반 프라이버시 보존 인공지능 보안 기술’은 암호화 및 인공지능이 융합된 기술이다.
‘동형암호기반 인공지능 기술’은 인공지능이나 공용데이터의 프라이버시를 완벽하게 보호하면서도 동시에 필요한 데이터분석 서비스를 제공할 수 있는 궁극적인 해법으로 알려졌다. 다만 동형암호 연산 속도 및 정확도 문제로 실제 인공지능 활용에는 한계가 있었다.
기존 한계를 극복한 이번 연구 기술을 활용하게 되면 의료 영상이나 개인의 금융 정보 등을 암호화, 서버로 보내 데이터 보안이 보장되는 인공지능 서비스가 가능해진다.
연구는 기존의 20개 계층의 깊이를 갖는 ResNet(잔차 신경망, Residual neural network)에 동형암호를 적용했던 것을 110개 계층의 깊이까지 적용해 세계 최초로 동형암호의 연산이 실제 임의의 인공지능 모델에 적용될 수 있음을 입증했다.
이전 연구 대비 정밀도를 1000조 배(50비트) 이상 높여 동형암호에서도 일반 컴퓨터에서 널리 사용되는 배정밀도(double precision) 수준의 실수 연산을 효율적으로 구현할 수 있도록 개발됐다.
또한 경쟁 기술들은 인공지능 모델을 보안에 맞춰 새로 설계해야 했지만 이번 기술은 기존 인공지능 모델을 그대로 사용하면서도 동등 수준의 정확도로 암호화된 데이터를 처리할 수 있음을 보여줌으로써 경쟁 기술들과 차별화된 실용성을 입증했다.
동시에 기존 동형암호의 속도 및 정확도 문제까지 크게 개선함으로써 프라이버시 보존 인공지능 실용화 면의 국제적인 경쟁에서 가장 앞서게 됐다.
인공지능 모델에 적용된 동형암호기술은 지난해 암호 분야 최우수 학술대회인 EUROCRYPT 2021(유로크립트 2021)에서 김영식 교수가 공동 개발해 발표했던 데이터 프라이버시를 보장하는 고정밀 암호화 기술을 고도화한 것으로, 올해 새로운 결과를 연속으로 EUROCRYPT 2022(유로크립트 2022)에 발표하는 성과를 거뒀다.
이번 ‘EUROCRYPT 2022’와 ‘ICML 2022’ 두 분야의 최고 국제학술대회에 동시에 두 개의 논문이 채택되면서 양쪽 학계에서 그 기술력을 동시에 인정받았다.
이를 통해 암호화된 데이터가 높은 성능의 실용적인 딥러닝 모델에서 분석될 수 있음을 보임으로써 세계에서 가장 앞선 프라이버시 보존 인공지능(Privacy preserving machine learning: PPML) 기술을 보유하게 됐다.
이번에 개발된 기술은 조선대 김영식 교수와 함께 서울대 노종선 교수, 이은상, 이준우, 이정현 연구원 및 대구경북과학기술원(DGIST)의 김용준 교수 및 삼성전자 종합기술원의 이용우 연구원과 최우석 연구원이 참여했다.
연구팀은 향후 최적화된 병렬화 및 동형 연산 알고리즘 효율화를 통해 동형암호 기반의 프라이버시 보존 인공지능 기술의 성능을 개선하는 연구를 진행할 계획이다. 이로써 세계 최고 수준 동형암호와 인공지능 융합기술의 실용화를 조기에 확보할 예정이다.
한편 프라이버시 보존 인공지능 기술은 프라이버시 보호의 중요성이 대두되면서 기술 확보에 대한 관심과 함께 다양한 연구가 진행되고 있다. 2021년 미국 Gartner에서는 미래의 5대 혁신기술로 동형암호를 지목했으며, 미 국방성의 DARPA를 중심으로 2024년까지 인공지능을 위한 동형암호를 고속화하기 위한 기술 개발에 들어가는 등 국제적으로 동형암호 실용화 경쟁이 점점 치열해지고 있다.
