디지털 세계에서 암호화 기술은 개인 데이터 프라이버시를 어떻게 보호하는가?

2025.02.06

디지털 세계에서 암호화 기술은 개인 데이터 프라이버시를 어떻게 보호하는가?

AI 발전이 급증함에 따라 프라이버시 보호를 강화하는 동시에 프라이버시와 검증 가능성의 복잡성도 더욱 증가하고 있다.

2025.02.06 - 09:47:32

隐私数据

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

AI 발전이 급증함에 따라 프라이버시 보호를 강화하는 동시에 프라이버시와 검증 가능성의 복잡성도 더욱 증가하고 있다.

저자: Defi0xJeff, steak studio 책임자

번역: zhouzhou, BlockBeats

편집자 주: 본문은 제로지식 증명(ZKP), 신뢰 실행 환경(TEE), 완전동형암호화(FHE) 등을 포함한 다양한 개인정보 보호 및 보안 강화 기술에 중점을 두고 있으며, 이러한 기술들이 AI와 데이터 처리에서 어떻게 사용자 프라이버시를 보호하고 데이터 유출을 방지하며 시스템 보안을 향상시키는지를 설명합니다. 또한 Earnifi, Opacity, MindV 등의 사례를 통해 무위험 투표, 데이터 암호화 처리 등을 구현하는 방법을 소개하지만, 동시에 계산 오버헤드 및 지연 문제와 같은 많은 도전 과제가 존재함을 언급합니다.

이하는 원문 내용입니다 (읽기 쉬움을 위해 일부 정리됨):

데이터 수요와 공급이 급증함에 따라 개인이 남기는 디지털 흔적이 점점 더 넓어지고 있으며, 이로 인해 개인정보가 남용되거나 무단 접근될 위험이 커지고 있습니다. 우리는 캠브리지 애널리티카 스캔들처럼 개인 데이터 유출 사례들을 이미 목격했습니다.

아직 따라오지 못한 분들은 시리즈의 첫 번째 파트를 참고하시기 바랍니다. 거기서 우리는 다음을 다뤘습니다:

· 데이터의 중요성

· 인공지능의 데이터 수요 증가

· 데이터 레이어의 등장

유럽의 GDPR, 캘리포니아주의 CCPA 및 전 세계 다른 지역의 규정들은 데이터 프라이버시를 윤리적 문제를 넘어서 법적 요구사항으로 만들었으며, 기업들이 데이터 보호를 확보하도록 촉진하고 있습니다.

인공지능 발전이 가속화됨에 따라, AI는 프라이버시 보호를 강화하는 동시에 프라이버시와 검증 가능성 영역을 더욱 복잡하게 만들고 있습니다. 예를 들어, AI는 사기 활동 탐지에 도움을 줄 수 있지만, 동시에 '딥페이크' 기술을 실현시켜 디지털 콘텐츠의 진위를 검증하기 어렵게 만듭니다.

장점

· 프라이버시 보호 머신러닝: 페더레이티드 러닝은 민감한 데이터를 집중시키지 않고도 기기 자체에서 AI 모델을 직접 학습시킬 수 있어 사용자 프라이버시를 보호합니다.

· AI는 데이터를 익명화하거나 가명화하는 데 사용할 수 있어, 여전히 분석에 활용할 수 있으면서도 개인에게 추적되기 어렵게 만듭니다.

· 딥페이크 확산을 탐지하고 줄이기 위한 도구 개발에 있어 AI는 매우 중요하며, 디지털 콘텐츠의 검증 가능성을 보장하고(또는 AI 에이전트의 진위를 검증하는 데) 핵심적인 역할을 합니다.

· AI는 데이터 처리 방식이 법적 기준에 부합하는지 자동으로 확인하여 검증 과정을 더욱 확장 가능하게 만듭니다.

도전 과제

· AI 시스템은 일반적으로 효과적으로 작동하기 위해 방대한 데이터 세트를 필요로 하지만, 데이터의 사용, 저장 및 접근 방식이 불투명할 수 있어 프라이버시 문제를 야기합니다.

· 충분한 데이터와 고도화된 AI 기술을 갖추면, 원래 익명화된 데이터 세트에서도 개인을 재식별할 수 있어 프라이버시 보호를 무너뜨릴 수 있습니다.

· AI는 매우 사실적으로 보이는 텍스트, 이미지 또는 비디오를 생성할 수 있기 때문에, 실제 콘텐츠와 AI 위조 콘텐츠를 구분하는 것이 더욱 어려워져 검증 가능성을 위협합니다.

· AI 모델은 속임수나 조작(대항적 공격)에 의해 손상될 수 있으며(예: Freysa, Jailbreak 사례), 이는 데이터의 검증 가능성을 해치거나 AI 시스템 자체의 무결성을 손상시킵니다.

이러한 도전 과제들은 각 기술의 장점을 활용하는 AI, 블록체인, 검증 가능성 및 프라이버시 기술의 급속한 발전을 촉진하고 있습니다. 우리는 다음과 같은 기술들의 부상이 나타났음을 목격하고 있습니다:

· 제로지식 증명(ZKP)

· 제로지식 전송층 보안(zkTLS)

· 신뢰 실행 환경(TEE)

· 완전동형암호화(FHE)

1. 제로지식 증명(ZKP)

ZKP는 한 당사자가 다른 당사자에게 자신이 특정 정보를 알고 있거나 어떤 진술이 참임을 입증하면서도 증명 자체 외에는 아무 정보도 제공하지 않는 것을 가능하게 합니다. AI는 이를 활용하여 데이터 처리나 의사 결정이 특정 기준을 충족한다는 것을 입증하면서도 데이터 자체를 공개하지 않을 수 있습니다. 대표적인 사례 연구는 getgrass.io입니다. Grass는 유휴 인터넷 대역폭을 활용하여 공개 웹페이지 데이터를 수집하고 조직해 AI 모델 훈련에 사용합니다.

Grass Network는 사용자가 브라우저 확장 프로그램이나 앱을 통해 유휴 인터넷 대역폭을 기여할 수 있도록 하며, 이 대역폭은 공개 웹페이지 데이터를 크롤링하는 데 사용됩니다. 이후 이 데이터는 AI 훈련에 적합한 구조화된 데이터셋으로 처리됩니다. 이 웹크롤링 과정은 사용자가 운영하는 노드를 통해 네트워크 내에서 수행됩니다.

Grass Network는 사용자 프라이버시를 강조하며, 개인정보가 아닌 공개 데이터만 수집합니다. ZKP를 사용해 데이터의 무결성과 출처를 검증하고 보호함으로써 데이터 손상을 방지하고 투명성을 보장합니다. 모든 데이터 수집부터 처리까지의 거래는 솔라나 블록체인 상의 주권 데이터 롤업을 통해 관리됩니다.

다른 좋은 사례 연구는 zkme입니다.

zkMe의 zkKYC 솔루션은 KYC(고객 확인) 프로세스를 프라이버시를 보호하는 방식으로 수행하는 데 직면한 과제를 해결합니다. 제로지식 증명을 활용함으로써, 플랫폼은 민감한 개인정보를 노출하지 않고도 사용자의 신원을 검증할 수 있어 규제 준수와 동시에 사용자 프라이버시를 보호합니다.

2. zkTLS

TLS = 표준 보안 프로토콜로, 두 통신 애플리케이션 간의 프라이버시와 데이터 무결성을 제공합니다(일반적으로 HTTPS의 's'와 관련 있음). zk + TLS = 데이터 전송 중 프라이버시와 보안 향상.

좋은 사례 연구는 OpacityNetwork입니다.

Opacity는 zkTLS를 사용해 안전하고 사적인 데이터 저장 솔루션을 제공합니다. zkTLS를 통합함으로써 Opacity는 사용자와 저장 서버 간의 데이터 전송이 기밀 유지되며 변조로부터 보호되도록 하여, 기존 클라우드 스토리지 서비스가 내재하는 프라이버시 문제를 해결합니다.

사용 사례—임금 선지급 Earnifi는 앱스토어 순위에서 특히 금융 앱 카테고리에서 정상으로 치솟았다고 알려져 있으며, OpacityNetwork의 zkTLS를 활용하고 있습니다.

· 프라이버시: 사용자는 은행 명세서와 같은 민감한 은행 정보나 개인 정보를 공개하지 않고도 대출 기관이나 기타 서비스에 자신의 소득 또는 고용 상태를 제공할 수 있습니다.

· 보안: zkTLS 사용은 이러한 거래가 안전하고 검증되며 사생활이 유지되도록 보장합니다. 이를 통해 사용자가 전체 재무 데이터를 제3자에게 맡길 필요가 없습니다.

· 효율성: 기존 임금 선지급 플랫폼은 번거로운 검증 절차나 데이터 공유가 필요할 수 있으므로, 이 시스템은 관련 비용과 복잡성을 낮춥니다.

3. TEE

신뢰 실행 환경(TEE)은 일반 실행 환경과 보안 실행 환경 사이에 하드웨어 차원의 격리를 제공합니다. 이는 현재 AI 에이전트에서 가장 잘 알려진 보안 구현 방식 중 하나이며, 완전히 자율적인 에이전트임을 보장합니다. 123skely의 aipool tee 실험을 통해 널리 알려졌습니다. TEE 사전 판매 행사로, 커뮤니티가 자금을 에이전트에게 보내면, 에이전트는 미리 정해진 규칙에 따라 자율적으로 토큰을 발행합니다.

marvin tong의 PhalaNetwork: MEV 보호, ai16zdao의 ElizaOS 통합, 그리고 검증 가능한 자율 AI 에이전트로서의 Agent Kira.

fleek의 원클릭 TEE 배포: 사용의 단순화와 개발자 접근성 향상에 집중.

4. FHE(완전동형암호화)

데이터를 먼저 복호화하지 않고도 암호화된 데이터 상에서 직접 계산을 수행할 수 있는 암호화 방식입니다.

좋은 사례 연구는 mindnetwork.xyz와 그 독점적인 FHE 기술/사용 사례입니다.

사용 사례—FHE 리스테이킹 레이어와 무위험 투표

FHE 리스테이킹 레이어
FHE를 사용하면 리스테이킹 자산이 암호화된 상태로 유지되어, 프라이빗 키가 노출되지 않으므로 보안 위험이 크게 감소합니다. 이는 프라이버시를 보장하면서도 거래를 검증할 수 있게 합니다.

무위험 투표(MindV)
거버넌스 투표는 암호화된 데이터 상에서 이루어지며, 투표가 사생활과 보안을 유지하도록 보장하고, 협박이나 뇌물 수수의 위험을 줄입니다. 사용자는 리스테이킹 자산을 보유함으로써 투표 권한(vFHE)을 얻어, 거버넌스를 직접 자산 노출과 분리합니다.

FHE + TEE
TEE와 FHE를 결합함으로써 AI 처리를 위한 강력한 보안 계층을 구성할 수 있습니다:

· TEE는 외부 위협으로부터 계산 환경 내 작업을 보호합니다.

· FHE는 전체 과정 동안 작업이 항상 암호화된 데이터 상에서 수행되도록 보장합니다.

1억 달러에서 수십억 달러 이상의 거래를 처리하는 기관들에게는 프론트런, 해킹, 거래 전략 노출을 방지하기 위해 프라이버시와 보안이 필수적입니다.

AI 에이전트의 경우, 이러한 이중 암호화는 프라이버시와 보안을 강화하여 다음 분야에서 매우 유용합니다:

· 민감한 훈련 데이터 프라이버시

· 내부 모델 가중치 보호(역공학/IP 도용 방지)

· 사용자 데이터 보호

FHE의 주요 도전 과제는 여전히 계산 집약성으로 인한 높은 오버헤드이며, 이는 에너지 소비와 지연 시간 증가를 초래합니다. 현재 연구는 하드웨어 가속, 하이브리드 암호화 기술, 알고리즘 최적화 등을 탐색하여 계산 부담을 줄이고 효율성을 높이려 하고 있습니다. 따라서 FHE는 계산량이 적고 지연이 큰 애플리케이션에 가장 적합합니다.