AI 데이터와 개인정보 보호를 동시에

안녕하세요 SNAAC 최진명입니다.

저는 컴퓨터 보안을 전공했는데요, ai시대가 되면서 제 분야에서 생겼던 일들을 조금 쉽게 풀어볼까합니다.

특히 ai 솔루션으로 사업하시는 대표님들에게는 도움이 많이 되실겁니다

(법 규제로부터 벗어날 수 있어요!)

들어가며: 데이터의 시대, 그리고 개인정보의 딜레마

요즘 ChatGPT, 생성형 AI처럼 놀라운 기술들이 우리 일상에 들어오고 있죠. 이런 AI들이 똑똑해지려면 무엇이 필요할까요? 바로 데이터입니다. 엄청난 양의 데이터가 필요해요.

문제는 이 데이터 중 상당수가 우리의 개인정보라는 점입니다. 병원 진료 기록, 금융 거래 내역, 쇼핑 기록... 이런 민감한 정보들이 AI 학습과 분석에 활용되고 있어요.

그렇다면 우리는 선택해야 할까요?

• AI의 발전을 위해 개인정보를 포기할 것인가?

• 아니면 개인정보를 지키기 위해 데이터 활용을 포기할 것인가?

다행히 둘 다 선택할 수 있는 기술들이 개발되고 있습니다! 오늘은 이 놀라운 기술 세 가지를 소개해드릴게요.

1. 동형암호(Homomorphic Encryption): 자물쇠 채운 채로 계산하기

쉽게 이해하기: 투명한 금고의 비유

상상해보세요. 여러분이 은행에 돈을 맡기는데, 투명한 금고에 넣어야 합니다. 은행원이 금고 안의 돈을 세야 하는데, 여러분은 금고를 열어주고 싶지 않아요. 불가능해 보이죠?

동형암호는 이걸 가능하게 만드는 마법 같은 기술입니다. 금고를 잠근 채로, 금고 밖에서 안의 돈을 계산할 수 있어요!

어떻게 작동하나요?

동형암호는 데이터를 암호화한 상태에서도 연산(더하기, 곱하기 등)을 할 수 있게 해줍니다.

일반적인 암호화:

1. 데이터 암호화 → 안전하게 전송

2. 계산하려면 반드시 복호화 필요 (보안 위험!)

3. 계산 후 다시 암호화

동형암호:

1. 데이터 암호화 → 안전하게 전송

2. 암호화된 상태로 계산! (복호화 필요 없음)

3. 암호화된 결과를 받아 복호화하면 정확한 답이 나옴

실제 활용 사례

마이크로소프트 엣지 브라우저 (2021년부터)

• 여러분의 비밀번호를 동형암호로 보호

• 마이크로소프트도 여러분의 비밀번호를 볼 수 없음

• 하지만 유출된 비밀번호 목록과 비교 가능!

신한금융그룹 (2022년)

• 보험 데이터와 대출 데이터를 암호화 상태로 결합

• 개인정보 유출 없이 신용평가 수행

코로나 동선 안심이 앱 (2021년)

• 여러분의 동선과 확진자 동선을 암호화 상태로 비교

• 누구도 개인의 동선을 알 수 없음

현재 한계와 미래

속도 문제: 일반 연산보다 현재 약 1,000배 느림 (하지만 빠르게 개선 중!) 표준화 진행 중: 2024년 국제 표준 발표를 목표로 작업 중 하드웨어 가속: 인텔, AMD 등이 전용 칩 개발 중 (2025년까지 10배 성능 향상 목표)

2. 차등정보보호(Differential Privacy): 노이즈로 개인을 지키다

쉽게 이해하기: 시끄러운 파티의 비유

100명이 모인 파티에서 누군가 "여기 의사가 몇 명 있나요?"라고 물어봤다고 상상해보세요.

• 정확하게 "5명"이라고 답하면 괜찮아 보입니다.

• 하지만 나중에 "안경 쓴 의사가 몇 명?"이라고 물으면 "1명"

• 또 "키 큰 안경 쓴 의사가 몇 명?"이라고 물으면 "1명"

• 이렇게 계속 물으면 결국 특정 개인을 알아낼 수 있어요!

차등정보보호는 이런 걸 막습니다. 답변에 약간의 "노이즈"를 섞는 거예요.

• "의사가 몇 명?" → "5명" 대신 "4~6명 사이"

• 여러 질문을 해도 특정 개인을 특정할 수 없음

• 하지만 전체적인 통계는 여전히 유용함

작동 원리

차등정보보호는 데이터나 질의 결과에 통계적 노이즈를 추가합니다.

핵심 아이디어:

• 데이터베이스에 특정 사람이 있든 없든, 결과가 거의 비슷하게 나옴

• 개인의 데이터로부터 정확한 정보를 추론하기 어려움

• 하지만 전체 통계나 패턴은 정확하게 파악 가능

수학적 보장:

• ε (엡실론): 프라이버시 예산 - 작을수록 더 안전

• 프라이버시 손실을 수치로 측정 가능!

실제 활용 사례

애플 (iPhone, iCloud)

• 사용자의 이모지 사용 패턴, 입력 방식 학습

• 개별 사용자 데이터는 절대 수집하지 않음

• 차등정보보호로 전체 통계만 수집

구글 (Chrome 브라우저)

• 웹사이트 방문 통계

• 개인의 방문 기록은 보호하면서 전체 트렌드 파악

미국 인구조사국 (2020년 인구조사)

• 3억 명 이상의 인구 데이터

• 차등정보보호 적용으로 개인정보 강화

구글 BigQuery (클라우드 데이터베이스)

• 2024년부터 차등정보보호 기능 제공

• 데이터 분석가가 개인정보를 보지 않고도 통계 분석 가능

장단점

장점:

• 수학적으로 증명 가능한 보안성

• 이미 상용화되어 널리 사용 중

• 구현이 상대적으로 간단

단점:

• 노이즈 추가로 데이터 정확도 약간 감소

• AI 모델 학습 시 성능이 조금 저하될 수 있음

• 적절한 프라이버시 예산 설정이 중요

3. 하드웨어 기반 보안 (Intel SGX, ARM TrustZone): CPU에 금고 만들기

쉽게 이해하기: 은행 금고실의 비유

일반 컴퓨터는 큰 사무실 같습니다. 모든 직원(프로그램)이 자유롭게 돌아다니며 서류(데이터)를 볼 수 있죠.

하드웨어 기반 보안은 이 사무실 안에 특수 금고실을 만드는 겁니다.

• 금고실 안의 데이터는 특별한 권한이 있어야만 접근 가능

• 운영체제조차 볼 수 없음!

• CPU 칩 자체에 보안 기능이 내장됨

주요 기술들

Intel SGX (Software Guard Extensions)

특징:

• CPU 안에 "엔클레이브(enclave)"라는 안전한 공간 생성

• 메모리 안의 데이터가 자동으로 암호화됨

• 최신 버전은 최대 512GB까지 보호 가능

작동 방식:

1. 민감한 코드와 데이터를 엔클레이브에 넣음

2. CPU가 자동으로 암호화/복호화 처리

3. 다른 프로그램, 심지어 운영체제도 접근 불가

AMD SEV (Secure Encrypted Virtualization)

특징:

• 가상머신(VM) 단위로 보호

• 클라우드 환경에 최적화

• 각 VM의 메모리를 독립적으로 암호화

ARM TrustZone

특징:

• CPU를 두 세계로 분리: "안전한 세계"와 "일반 세계"

• 스마트폰, IoT 기기에 널리 사용

• 지문 인식, 모바일 결제 등에 활용

실제 활용 사례

클라우드 컴퓨팅 (Microsoft Azure, Google Cloud, AWS)

• "기밀 가상머신(Confidential VMs)" 제공

• 클라우드 제공자도 고객의 데이터를 볼 수 없음

• 금융, 의료 등 민감한 데이터를 클라우드에서 안전하게 처리

블록체인 네트워크 (이더리움 등)

• 검증 노드에서 SGX 활용

• 거래 데이터를 안전하게 처리

모바일 결제 (Samsung Pay, Apple Pay)

• ARM TrustZone으로 결제 정보 보호

• 해킹해도 결제 데이터는 안전함

보안 기술 비교

최근 이슈와 발전

2025년 새로운 취약점 발견 (TEE.Fail 공격)

• 메모리 버스 공격으로 일부 데이터 유출 가능

• 물리적 접근과 높은 권한 필요

• 제조사들이 패치 작업 중

Confidential Computing Consortium

• 2024년 구글이 기밀 AI 서비스 확대

• 여러 회사가 협력하여 표준화 추진

• 2025년 이후 더 안전하고 호환 가능한 시스템 기대

세 기술의 비교와 조합

각 기술은 언제 사용할까?

기술들을 함께 사용하기

실제로는 이 기술들을 조합해서 사용하는 경우가 많습니다!

예시: 안전한 의료 AI

1. 하드웨어 기반 보안: 병원 서버에서 데이터 수집 시 보호

2. 동형암호: 클라우드로 전송 및 AI 학습

3. 차등정보보호: 연구 결과 발표 시 통계 공개

마치며: 데이터와 프라이버시, 더 이상 선택이 아니다

AI 시대가 본격화되면서 우리는 더 많은 데이터를 생성하고 공유하게 될 겁니다. 하지만 이제는 개인정보를 희생하지 않고도 데이터의 가치를 누릴 수 있습니다.

• 동형암호로 데이터를 암호화한 채 분석하고

• 차등정보보호로 개인을 특정할 수 없게 만들고

• 하드웨어 기반 보안으로 데이터 처리 과정을 완벽히 격리합니다

이 기술들은 이미 실용화 단계에 들어섰고, 앞으로 더 빠르고 강력해질 것입니다.

2025년, 우리는 데이터의 시대이자 동시에 프라이버시의 시대를 맞이하고 있습니다. 이 세 가지 기술이 그 미래를 함께 만들어가고 있습니다.

참고자료:

• KISA 암호이용활성화 - 차세대 암호

• Microsoft Research - Homomorphic Encryption

• Google Privacy Sandbox

• Intel Confidential Computing Documentation

• Confidential Computing Consortium

• MIT Technology Review - 10대 혁신기술 (2020, 2011)