동형암호(Homomorphic Encryption)는 암호화된 데이터에 대해 직접 연산을 수행할 수 있게 하는 암호화 기법이다.
즉, 데이터를 복호화하지 않고도 연산을 수행할 수 있으며, 그 결과를 복호화하면 평문에서 동일한 연산을 수행한 결과와 동일하다. 이 기술은 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서도 데이터 분석 및 처리가 필요한 환경에서 매우 유용하다.
장점
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데이터 프라이버시 유지 (Data Privacy Preservation) - 데이터를 암호화한 상태에서 연산할 수 있기 때문
단점
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연산 오버헤드 (Computation Overhead):
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암호문 연산은 일반적으로 평문 연산보다 훨씬 느림 - 복잡한 연산을 처리할 때 성능 저하 발생
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완전 동형암호의 경우 특히 계산 비용이 크고, 실제 적용에 어려움이 있다.
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복잡성 (Complexity):
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동형암호 알고리즘은 구현과 이해가 복잡할 수 있으며, 추가적인 키 관리와 암호화 기술 필요.
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사용자가 암호화와 복호화의 과정에서 오류를 범할 가능성 존재.
활용 사례
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암호화된 데이터베이스 쿼리 (Encrypted Database Queries):
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데이터베이스에 저장된 암호화된 데이터에 대해 직접 쿼리를 수행하여 민감한 데이터를 보호한다.
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암호화된 상태에서 검색, 필터링, 집계 연산을 수행할 수 있다.
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클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing):
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암호화된 데이터를 클라우드 서버에 저장하고, 암호화된 상태로 데이터 분석을 수행하여 데이터 프라이버시를 보호한다.
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클라우드 서비스 제공자가 데이터를 알지 못한 상태에서 연산을 수행할 수 있다 - 나만 복호화 할 수 있으니까
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프라이버시-보존 머신러닝 (Privacy-Preserving Machine Learning):
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머신러닝 모델을 학습시키거나 예측할 때, 입력 데이터를 암호화된 상태로 처리하여 데이터 프라이버시를 유지한다.
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민감한 데이터를 보호하면서도 머신러닝의 이점을 활용할 수 있다.