Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.419-422
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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High-Efficiency Homomorphic Encryption Techniques for Privacy-Preserving Data Learning

프라이버시 보존 데이터 학습을 위한 고효율 동형 암호 기법

  • Hye Yeon Shim (Dept. of Future Convergence Technology Engineering, Sungshin Women's University) ;
  • Yu-Ran Jeon (Dept. of Future Convergence Technology Engineering, Sungshin Women's University) ;
  • Il-Gu Lee (Dept. of Convergence Security Engineering, Sungshin Women's University)
  • 심혜연 (성신여자대학교 미래융합기술공학과) ;
  • 전유란 (성신여자대학교 미래융합기술공학과) ;
  • 이일구 (성신여자대학교 융합보안공학과)
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 기계학습과 빅데이터를 융합한 서비스가 증가하게 되었고, 무분별한 데이터 수집과 학습으로 인한 개인정보 유출 위험도가 커졌다. 따라서 프라이버시를 보호하면서 기계학습을 수행할 수 있는 기술이 중요해졌다. 동형암호 기술은 정보 주체자의 개인정보 기밀성을 유지하면서 기계학습을 할 수 있는 방법 중 하나이다. 그러나 평문 크기에 비례하여 암호문 크기와 연산 결과의 노이즈가 커지는 동형암호의 특징으로 인해 기계학습 모델의 예측 정확도가 감소하고 학습 시간이 오래 소요되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 동형암호화된 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 종래 기법보다 예측 정확도를 59.4% 향상시킬 수 있었고, 학습 소요 시간을 63.6% 개선할 수 있었다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 2024 년도 산업통상자원부 및 한국산업기술진흥원의 산업혁신인재성장지원사업 (RS-2024-00415520)과 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT 혁신인재 4.0 사업의 연구결과로 수행되었음 (No. IITP-2022-RS-2022-00156310)

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