Homomorphic Encryption - 암호화된 상태로 연산하는 동형암호

동형암호(Homomorphic Encryption)는 데이터를 복호화하지 않고도 덧셈·곱셈 같은 연산을 수행해, 결과만 복호화해 의미 있는 값을 얻는 기술입니다. 2025년 현재 클라우드, 의료, 금융, AI 파이프라인에서 암호화된 상태로 분석·학습·질의 처리를 가능하게 하며, 데이터 주권과 규제 준수를 동시에 달성할 수 있는 핵심 보안 도구로 평가받습니다.

문제 제기: 공유하지 않고 협력하는 법

기업은 협력과 분석을 위해 데이터를 모으고 싶지만, 규제와 유출 위험 때문에 원본을 외부에 넘기기 어렵습니다. 전통 암호는 저장·전송 시 안전하지만, 연산 단계에서는 복호화가 필요합니다. 동형암호는 이 공백을 메워 암호화된 상태로 연산을 허용합니다.

핵심 원리: 덧셈·곱셈의 보존

암호문끼리의 연산이 평문 연산과 동형(homomorphic) 관계를 유지하도록 설계합니다. 덧셈만 가능한 PHE, 제한 횟수의 덧셈·곱셈을 지원하는 SHE/Leveled FHE, 이론적으로 무제한 연산이 가능한 FHE로 구분되며, 노이즈 누적을 제어하기 위해 부트스트래핑으로 암호문을 “재생성”합니다.

대표 체계와 인코딩

격자(LWE/RLWE) 기반 체계가 주류이며, 슬롯 인코딩을 통해 벡터 형태 데이터를 한 번에 처리합니다. 고정소수점 근사 암호를 쓰면 머신러닝의 실수 연산을 효율적으로 표현할 수 있습니다. 이러한 구조는 암호화된 상태 연산의 병렬성을 끌어올립니다.

성능 과제: 왜 느리다고 느끼는가

• 노이즈 누적과 부트스트래핑 시간이 지연을 유발.
• 곱셈·회전 연산이 비용의 대부분을 차지.
• 메모리 사용량과 키·평문 파라미터 선택이 처리량에 큰 영향.

2025년 기준 최적화된 라이브러리와 하드웨어 가속 덕분에 실무 적용 범위가 확대되었지만, 동형암호는 여전히 설계·튜닝 중심의 기술입니다.

활용 분야: 프라이버시 유지형 분석

• 의료: 환자 데이터의 암호화된 상태 진단 모델 추론.
• 금융: 신용 위험 산정, AML 탐지의 외부 위탁 계산.
• 광고·마케팅: 사용자 프로필을 노출하지 않는 교집합·집계.
• 머신러닝: HE 추론(Encrypt–Compute–Decrypt)과 안전한 특징량 공유.

머신러닝과의 결합

ReLU·Softmax 같은 비선형은 다항식 근사로 대체하고, 배치 정규화·스케일 조정을 통해 깊이를 제한합니다. CNN·트리 모델의 추론은 비교적 성과가 좋으며, 학습은 연산량 탓에 페더레이션·MPC와 혼합하는 하이브리드가 실용적입니다.

보안 가정과 파라미터 선택

보안은 격자 문제의 난이도에 의존하며, 보안 비트(예: 128-bit) 목표에 맞춰 다항 차수, 노이즈 분포, 모듈러스 체인을 설정합니다. 과소 설정은 위험을, 과대 설정은 과도한 비용을 유발하므로 프로파일링이 필수입니다.

비교: 동형암호·MPC·TEE

MPC는 상호 불신 당사자 간 분산 계산에 강점이 있고, TEE는 하드웨어 신뢰를 전제로 고속입니다. 동형암호는 단일 비신뢰 환경의 외주 계산에 적합합니다. 실제 프로젝트는 HE+MPC+TEE를 요구와 위협 모델에 따라 혼합합니다.

설계 체크리스트(2025)

• 요구 정확도와 지연 목표 정의: 부트스트래핑 허용 여부 결정.
• 데이터 유형: 정수/근사 실수 인코딩 전략 결정.
• 모델 변환: 비선형 대체, 깊이 축소, 연산 재배치.
• 키·파라미터 관리: 보안 비트, 회전 키 수, 키 로테이션 정책.
• 감사·규제: 처리 로그, 입력/출력 민감도 라벨링.

운영 팁: 성능을 끌어올리는 방법

• 벡터화와 슬롯 활용으로 한 번에 다수 샘플 처리.
• 연산 그래프에서 곱셈·회전 최소화, 모듈러스 스위칭 최적화.
• 핵심 커널은 GPU/ASIC 가속기 활용 검토.
• 캐싱 가능한 중간 암호문을 재사용해 지연 감소.

한계와 리스크

실시간 초저지연 트랜잭션에는 부적합할 수 있고, 키 유출 시 결과 복호화 위험이 존재합니다. 또한 암호화된 상태에서의 로깅·모니터링이 어려워 오퍼레이션 설계가 중요합니다.

도입 로드맵: 작은 성공에서 확장으로

• 파일럿: 집계·점수화처럼 얕은 회로부터 시작.
• 모델 경량화: 다항 근사, 정규화, 양자화 반영.
• 보안 운영: 키 보관 HSM, 접근 통제, 감사 추적.
• 확장: 외부 연산 위탁 범위를 점진적으로 확대.

비즈니스 가치: 데이터 활용과 규제 준수의 접점

동형암호는 제3자 분석·클라우드 오프로딩을 가능하게 해 데이터의 경제적 가치를 끌어올립니다. 동시에 의료·금융 규제 환경에서 데이터 최소 노출 원칙을 지키며 협력을 촉진합니다.

결론: 2025년, 실용 구간에 진입한 동형암호

Homomorphic Encryption은 더 이상 순수 이론이 아닙니다. 적절한 모델 단순화와 파라미터 선정, 가속 인프라를 결합하면 암호화된 상태 연산이 의료·금융·광고·AI 추론에서 실질적 이점을 제공합니다. 다만 모든 문제의 만능열쇠는 아니므로 MPC·TEE와의 혼합, 명확한 성능 목표, 엄격한 키 관리가 병행되어야 합니다. 2025년 오늘, 동형암호는 프라이버시 보존 데이터 분석의 현실적인 선택지입니다.