[4월16일] “암호화한 채 연산”…AI 시대의 동형암호화, 완전동형암호 경쟁 심화

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2026년  4월 14일(화) 주요  IT 뉴스

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AI 시대, 동형암호 뜬다

동형 암호화 개요

데이터를 암호화한 상태에서 연산하는 동형암호가 성능 개선을 계기로 산업 적용 단계에 진입하고 있다. AI 시대에 데이터 활용과 보호를 동시에 충족하는 핵심 보안 기술로 주목받는다.

 

■ 기사 핵심 요약

– 암호문 상태에서 연산 가능해 Data 노출 없이 처리 수행

– 클라우드·AI 확산으로 Data 이동 증가 → 기존 보안 방식 한계 발생

– 의료·금융·에이전트 AI 환경에서 활용성 확대

– 속도 문제는 알고리즘·하드웨어 개선으로 빠르게 해결 중

 

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 개념 및 원리

○ 기본 개념

– 암호화 상태 그대로 연산 수행 가능

– 복호화 시 평문 계산 결과와 동일

→ Data 비공개 상태 유지

 

○ 동작 구조

– 암호문 간 덧셈·곱셈 연산 수행

– 결과 복호화 시 동일 값 도출

→ Data 노출 없이 처리 가능

 

○ 특징

– ‘장갑 낀 상태 작업’ 방식

– 서버는 Data 내용 없이 연산만 수행

 

◎ 필요성 및 활용 확대

○ 환경 변화

– 클라우드·외부 AI 서비스 증가

– 데이터 이동 및 공유 확대

 

○ 기존 방식 한계

– 복호화 → 연산 → 재암호화 반복

– 처리 단계 증가 시 정보 노출 위험 확대

 

○ 동형암호 효과

– Data 이동 중에도 암호화 유지

– 활용성과 보안 동시 확보

→ 활용 범위 확대

 

◎ 적용 분야 및 AI 환경

○ 주요 적용 분야

– 의료: 데이터 분석

– 금융: 거래 데이터 보호

 

○ AI 협업 환경

– 에이전트 AI 간 데이터 교환 필요

– 각 시스템 데이터 기밀성 확보 중요

→ 분산 AI 환경 핵심 부각

 

◎ 성능 한계와 개선 방향

○ 기존 한계

– 처리 복잡도 증가

– Data 크기 증가로 연산 부담 확대

→ 실시간 적용 어려움

 

○ 알고리즘 개선

– 부트스트래핑 최적화

– 모듈리 체인 적용

– 병렬 연산 기술 발전

→ 연산 효율 지속 개선

 

○ 하드웨어 가속

– GPU 및 전용 반도체 활용

→ 물리적 처리 속도 향상

 

○ 구조 혁신

– 격자 기반 외 타원곡선 등 구조 연구

→ 성능·비용 동시 개선

· 성능 개선 수준 : 약 1만배 이상 향상(최근 10년)

※ 공공 분야는 실사용 가능 수준, 민간은 확산 초기 단계

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동형암호, 美 대규모 R&D…韓, 실수 연산 알고리즘 'CKKS' 선도

동형암호화 패권 경쟁 심화

 

사이버 위협 고도화로 데이터 보호 기술의 중요성이 커지면서 동형암호가 핵심 전략기술로 부상하고 있다. 미국을 중심으로 기술 선점 경쟁이 본격화되는 가운데, 한국도 산업 적용을 확대하는 흐름이다.

 

■ 기사 핵심 요약

– 동형암호는 암호화 상태에서 연산 가능한 기술로 국가 전략 기술로 부상

– 미국은 DARPA DPRIVE 프로젝트로 FHE 가속기 개발 및 기술 선점 추진

– ‘헤라클레스’는 기존 CPU 대비 최대 수천 배 성능 향상 달성

– 한국은 CKKS 알고리즘 기반으로 금융·의료·통신 등 산업 적용 확대

 

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 기술 경쟁 확대

○ 위상 변화

– ‘꿈의 보안 기술’에서 국가 전략 기술로 전환

– 데이터 보호와 기술 패권을 좌우하는 핵심 요소로 부상

 

◎ 미국 DARPA 중심 기술 선점

○ DPRIVE 프로젝트

– 2021년 시작된 연구개발 프로그램

– 인텔, 마이크로소프트 등 주요 기업 참여

– 가상 환경에서 데이터 보호 기술 확보 목적

→ 정부 주도 대규모 R&D 기반 선점 추진

○ FHE 가속기 ‘헤라클레스’

– 인텔 3나노 공정 기반 전용 가속기

– 64개 연산 코어, 48GB HBM, 819GB/s 대역폭

– 핵심 연산 39마이크로초 처리

→ 기존 CPU 대비 최대 5547배 성능 향상

 

◎ 핵심 알고리즘 및 발전 현황

○ CKKS 알고리즘

– 실수 연산 가능한 알고리즘

– AI·통계 데이터 직접 처리 가능

→ 기존 정수 연산 한계 극복

→ 산업 적용 가능성 확대

 

○ 의미

– 암호화 상태에서 데이터 분석 가능

– 개인정보 보호와 데이터 활용 동시 달성

→ AI·데이터 경제 핵심 기반

 

◎ 국내 산업 적용 확대

○ 주요 활용 사례

– 금융: 토스 얼굴 인증 데이터 보호

– 통신: LG유플러스 AI 통화 데이터 처리

– 공공: 한국은행 CBDC 거래내역 보호

– 의료: 서울아산 Hospital 의료 AI 분석 적용

→ 민감정보 보호 중심으로 활용 확대

 

○ 적용 효과

– 데이터 유출 위험 최소화

– 규제 대응 및 신뢰성 확보

→ 데이터 활용과 보안의 균형 확보

 

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최멘토 PE입니다. 현재 '인포레버 컨설팅'에서 기술사 양성과정인 Big&Up 반 강의를 맡아 멘토로 생활 하고 있습니다. 

기술사 공부는 늘 조용하지만, 꾸준히 이어갈 때 비로소 의미가 생기는 과정이라고 생각합니다.
각자의 자리에서 시간을 차곡차곡 쌓아가는 여정이죠. 그 길을 걸어온 지도 어느덧 10년이 넘었습니다.

Big & Up 멘토진은 멘티분들과의 교감과 동행을 소중히 여기며 학습을 이어왔고, 그 과정 속에서 여러 합격의 순간들을 함께 만들어 왔습니다.

이 공간이 기술사를 준비하시는 분들께 조용하지만 믿을 수 있는 기준이 되기를 바랍니다.

 

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