동형암호 기반 프라이버시 보존 CNN 알고리즘 개발 꿀팁 대방출
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AI 핵심 요약
암호화된 이미지에서도 CNN 추론을 수행해 생체정보나 의료 데이터의 프라이버시를 지키려 했지만, 동형암호는 일반 연산보다 느리고 특히 비교·최댓값 연산과 비선형 함수 처리에 제약이 있었다. 발표자는 CKKS 기반 CNN 추론을 구현하며 이미지를 1차원 벡터로 패킹하고 회전과 덧셈으로 합성곱 연산을 줄이는 방법, 활성화 함수를 저차 다항식으로 근사하는 방법을 소개했다. 또한 평균 풀링과 배치 정규화, 부트스트래핑을 제외한 연산 깊이 설계, 여러 이미지를 한 암호문에 담는 SIMD 방식으로 효율을 높이는 시행착오를 공유했다. MNIST 실험과 생체 인증·의료 영상 분석 사례를 통해, 정확도와 처리 비용의 균형을 고려해 암호화 상태의 추론 모델을 설계해야 한다는 점을 강조했다.
- CKKS는 실수 연산에 적합하지만 곱셈 깊이에 따라 연산 가능한 횟수와 벡터 용량이 달라지므로 모델의 연산 깊이를 먼저 계산해야 한다.
- 이미지를 1차원 벡터로 패킹하고 회전·덧셈을 조합하면 합성곱을 암호문 여러 개에 나눠 담는 방식보다 효율적으로 처리할 수 있다.
- 최대값 비교는 동형암호에서 비용이 크므로, 정확도 요구를 고려해 평균 풀링 등 대안을 검토한다.
- ReLU 같은 비선형 활성화 함수는 저차 다항식으로 근사할 수 있지만, 입력 범위에 따라 정확도가 떨어질 수 있어 배치 정규화와 함께 살펴야 한다.
- 부트스트래핑은 곱셈 깊이 제약을 완화하지만 비용이 크므로, 추론 요구사항에 따라 사용할지 결정한다.
소개
[DEVIEW 2023] * 발표자 : 최현민(NAVER Cloud) * 발표제목 : 동형암호 기반 프라이버시 보존 CNN 알고리즘 개발 꿀팁 대방출 * DEVIEW 2023 바로가기: https://deview.kr/2023 #DEVIEW #DEVIEW2023 #데뷰 #데뷰2023
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