FHE, 완전동형암호의 상상 가능한 가능성이란 과연 얼마나 될까?
글: Haotian
비탈릭이 FHE(Fully Homomorphic Encryption, 완전 동형 암호화)에 대해 작성한 한 편의 글이 다시 한번 새로운 형태의 암호 기술에 대한 탐구와 상상력을 자극하고 있다. 내 생각에 FHE 완전 동형 암호화는 ZKP 기술보다 한 단계 더 큰 상상력을 제공하며, AI+암호화폐 분야에서 더욱 다양한 응용 시나리오를 현실로 만들 수 있는 가능성을 지닌다. 어떻게 이해해야 할까?
1) 정의: FHE 완전 동형 암호화는 특정 형식의 암호화된 데이터를 연산할 수 있게 해주며, 이 과정에서 데이터와 개인정보가 유출될 위험을 걱정하지 않아도 된다. 반면 ZKP는 암호화 상태에서 데이터의 일관성 전송 문제만 해결할 수 있는데, 데이터 수신 측은 제출자가 보낸 데이터가 진짜임을 검증할 수 있을 뿐이며, 이는 점대점(P2P) 암호화 전송 방식에 국한된다. 반면 완전 동형 암호화는 연산 주체를 제한하지 않기 때문에 다수 대 다수의 암호화 연산 방안으로 볼 수 있다.
2) 작동 원리: 전통적인 컴퓨터 연산은 평문 데이터를 기반으로 수행되며, 암호화된 데이터의 경우 먼저 복호화한 후 계산을 진행해야 한다. 이렇게 되면 개인정보가 노출될 위험이 불가피하다. 동형 암호화는 특수한 형태의 암호화 방식을 구성하여 암호문에 대해 "동형적" 변환을 수행함으로써, 그 결과가 평문 상태에서의 연산 결과와 동일하게 만든다. 동형 암호화 시스템에서는 평문의 덧셈 연산이 암호문의 곱셈 연산에 해당하는 식으로 규칙이 성립하므로, 평문 데이터에 대해 덧셈을 하고자 할 때는 단지 암호문에 대해 곱셈을 수행하면 된다(등가성).
요컨대, 동형 암호화는 특별한 동형 변환을 통해 데이터가 암호문 상태에서도 평문과 동일한 결과를 도출하도록 하며, 오직 연산 규칙 간의 동형 대응 관계만 유지하면 된다.
3) 응용 시나리오: 전통 인터넷 분야에서 FHE 완전 동형 암호화는 클라우드 스토리지, 생체 인식, 의료 건강, 금융, 광고 타게팅, 유전자 시퀀싱 등 매우 넓은 분야에 적용될 수 있다. 예를 들어 생체 인식 분야에서 개인의 지문, 홍채, 얼굴 등의 생체 정보는 모두 민감한 데이터인데, FHE 기술을 사용하면 서버 상에서 이러한 데이터를 암호화된 상태 그대로 비교 및 검증할 수 있다. 마찬가지로 의료 건강 분야에서 오랜 기간 동안 데이터가 분절되어 온 문제도 FHE로 해결할 수 있으며, 서로 다른 의료기관이 원본 데이터를 공유하지 않더라도 공동 분석 및 모델링을 수행할 수 있게 된다.
또한 암호화폐(Crypto) 분야에서도 FHE는 게임, DAO 투표 거버넌스, MEV 보호, 프라이버시 거래, 규제 준수 등 개인정보 보호가 중요한 여러 시나리오에 응용될 수 있다. 게임 시나리오를 예로 들면, 플랫폼이 플레이어가 가진 카드 정보를 엿보지 않고도 연산을 수행해 게임을 진행할 수 있어 게임의 공정성이 강화된다.
또한 DAO 투표 사례를 보면, 대규모 자산 보유자(Whale)가 자신의 주소와 투표 수량을 드러내지 않은 채도 프로토콜이 연산을 통해 투표 결과를 도출할 수 있게 된다. 또한 사용자는 메모리풀(Mempool)에 암호화된 거래를 전송함으로써 목적지 주소, 송금 금액 등의 개인정보가 노출되는 것을 방지할 수 있다. 규제 시나리오에서는 정부가 자금 풀을 모니터링하면서도 합법적인 거래의 개인정보를 확인하지 않고 불법 자금 관련 주소의 자산만 추출할 수 있다.
4) 한계점: 주목할 점은 컴퓨터가 평문 데이터로 일반적인 연산을 수행하는 환경이 단순한 사칙연산 외에도 조건 반복, 논리 게이트 판단 등 매우 복잡하다는 것이다. 그러나 현재의 부분 동형 암호화 및 완전 동형 암호화 기술은 덧셈과 곱셈에 대해서만 빠르게 수행할 수 있으며, 더 복잡한 연산은 여러 연산을 조합해야 하므로 자연히 컴퓨팅 파워 요구가 커진다.
따라서 이론적으로 완전 동형 암호화는 임의의 연산을 지원할 수 있지만, 성능 병목 현상과 알고리즘 특성으로 인해 현재 효율적으로 실행 가능한 동형 연산의 종류와 복잡도는 매우 제한적이다. 일반적으로 복잡한 연산일수록 상당한 컴퓨팅 파워 소비가 수반된다. 따라서 완전 동형 암호화 기술의 실용화 과정은 곧 알고리즘 최적화와 컴퓨팅 비용 통제라는 발전 과정이며, 특히 하드웨어 가속화와 컴퓨팅 파워 증강 이후의 성능 개선을 주목해야 한다.
이상
내가 보기에 FHE 완전 동형 암호화는 단기간 내에 성숙하여 실용화되기 어렵겠지만, ZKP 기술의 확장 및 보완 역할로서 AI 대규모 모델의 프라이버시 컴퓨팅, AI 데이터 공동 모델링, AI 협업 학습, 암호화폐 분야의 프라이버시 준수 거래 및 시나리오 확장 등에 매우 유의미한 지원 가치를 제공할 수 있다.
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Haotian | CryptoInsight
