바이낸스 + OKX 투자, FHE + AI 이중 서사를 주제로 한 Privasea란 무엇인가? (인터랙티브 튜토리얼 포함)

CoinmanLabs

2024-06-17 21:05:17

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Privasea AI 네트워크는 전체 AI 계산 과정에서 데이터의 프라이버시와 보안을 우선시하는 강력한 시스템입니다.

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作者：Paul，CoinmanLabs

안녕하세요, 저는 Coinmanlabs의 Paul입니다. 오늘 여러분과 AI 프로젝트인 Privasea에 대해 이야기하고 싶습니다.

Q·데이터 섬이란 무엇인가요?

많은 분들이 병원에 가서 진료를 받을 때 X-ray 사진, 병력 등의 정보를 가져가야 하는 경험을 하셨을 것입니다. 그 이유에 대해 생각해본 적이 있나요?

의료 분야에서는 서로 다른 병원과 클리닉이 서로 다른 전자 의료 기록 시스템과 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이러한 시스템 간의 데이터 형식과 인터페이스가 호환되지 않아, 환자가 서로 다른 의료 기관에서 진료를 받을 때 의사가 그들의 전체 병력 정보를 직접 접근하고 통합할 수 없습니다.

이는 기술 표준이 일관되지 않거나, 병원 관리의 독립성이 강하며, 개인정보 보호 규정 등의 제한으로 인해 의료 데이터의 공유와 통합이 어려워질 수 있습니다.

또한 많은 사람들이 서로 다른 정부 부서에서 업무를 처리할 때 여러 부서를 돌아다녀야 하는 번거로움을 경험합니다. 이는 정부의 서로 다른 부서와 기관이 서로 다른 공공 서비스와 데이터 수집을 담당하기 때문입니다. 예를 들어, 세무 부서, 사회 보장 부서 및 보건 부서는 각각 많은 데이터를 관리하지만, 이러한 데이터는 일반적으로 원활하게 통합되거나 공유되지 않아 공공 서비스의 효율성이 저하되고, 법률, 개인정보 보호, 정부 구조의 독립성 등의 요인이 정부 부서 간 데이터 공유와 통합의 능력을 제한합니다.

이것이 우리가 듣는 데이터 섬의 여러 예시입니다. 데이터 섬은 데이터가 효과적으로 통합되고 공유되지 않는 현상을 의미합니다.

데이터 섬이 존재하는 이유는 여러 가지가 있습니다:

기술 장벽: 서로 다른 시스템이나 플랫폼에서 사용하는 데이터 형식, 저장 방식, 인터페이스 표준 등이 달라 데이터의 상호 운용성이 어렵습니다.
조직 구조 문제: 대규모 조직 내에서 서로 다른 부서나 사업 단위 간에 효과적인 데이터 공유 메커니즘과 문화가 부족하여 데이터가 수직적 또는 기능적으로 격리됩니다.
법률 및 개인정보 문제: 데이터가 민감한 정보를 포함하거나 법률 및 규정의 제한을 받는 경우 데이터 공유가 제한되거나 방해받을 수 있습니다.
데이터 소유권 및 통제권: 데이터의 소유자나 통제자가 다른 실체와 데이터를 공유하기를 원하지 않거나 공유할 수 없는 경우, 상업적 이익, 경쟁 관계 등의 문제가 있을 수 있습니다.
비용 및 자원 제한: 데이터 통합 및 공유에는 많은 자원과 비용이 필요할 수 있으며, 일부 조직은 이러한 자원을 투입할 수 없거나 원하지 않을 수 있습니다.
문화 및 이념: 일부 조직이나 개인은 데이터가 개인적이어야 한다고 생각하여 다른 당사자와 데이터를 공유하기를 원하지 않거나 습관이 없습니다.

바이낸스+OKX 투자, FHE+AI 이중 서사를 주제로 한 Privasea란 무엇인가요? (상호작용 튜토리얼 포함)

Q·데이터 섬을 해결하기 위한 일반적인 기술 수단은 무엇인가요?

현재 데이터 섬을 해결하기 위한 연구 및 실천의 기술 수단은 주로 연합 학습(Federated Learning), 제로 지식 증명(Zero-Knowledge Proofs, ZKP), 전동형 암호화(Fully Homomorphic Encryption, FHE), 안전한 다자 계산(Secure Multiparty Computation, SMC), 차등 프라이버시(Differential Privacy), 분할 학습(Split Learning)입니다.

오늘은 분량 문제로 모든 내용을 다루지 않고, 전동형 암호화(Fully Homomorphic Encryption, FHE)에 대해 주로 이야기하겠습니다.

FHE

먼저 전동형 암호화에서 가장 중요한 단어는 무엇일까요? 아마도 동형일 것입니다. 맞습니다, 동형은 전동형 암호화 기술의 핵심으로, 데이터가 암호화된 상태에서 복잡한 계산과 작업을 수행할 수 있게 해주며, 데이터의 안전성과 개인정보 보호를 위한 강력한 해결책을 제공합니다.

동형성(Homomorphism)은 수학의 개념으로, 대수 구조에서 두 집합(보통 같은 집합) 간의 매핑을 의미하며, 이 매핑은 연산의 구조를 유지합니다. 전동형 암호화(Fully Homomorphic Encryption, FHE)에서 동형성은 그 핵심 특성 중 하나로, 암호화된 상태에서 복잡한 계산을 수행할 수 있게 해줍니다.

전동형 암호화에서는 일반적으로 두 가지 주요 동형성이 포함됩니다: 덧셈 동형성과 곱셈 동형성입니다.

그럼 전동형 암호화에 대한 정의를 내려보겠습니다. 전동형 암호화(Fully Homomorphic Encryption, FHE)는 암호화된 상태에서 임의의 계산을 수행할 수 있도록 허용하는 특별한 암호화 기술로, 얻어진 결과는 복호화 후 비암호화 데이터의 계산 결과와 완전히 동일합니다. 이러한 특성 덕분에 데이터는 암호화된 상태를 유지하면서 복잡한 계산과 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.

기본 원리: FHE의 기본 개념은 일련의 수학적 연산을 통해 구현되며, 여기에는 덧셈 및 곱셈 연산이 포함됩니다. FHE의 암호화 알고리즘은 암호화된 데이터가 암호화 영역 내에서 덧셈 및 곱셈 연산을 수행할 수 있게 하며, 복호화 없이 최종 결과를 얻을 수 있습니다. FHE 솔루션은 일반적으로 공개 키 암호학에 기반하여 구축되며, 공개 키를 사용하여 암호화하고 개인 키를 사용하여 복호화하며, 계산의 기밀성과 완전성을 보장합니다.

현재 FHE의 적용 사례는 주로 다음과 같습니다: 안전한 계산 아웃소싱: 암호화된 상태에서 데이터를 클라우드 서비스 제공업체에 전송하여 계산을 수행할 수 있도록 허용합니다. 개인정보 보호 데이터 분석: 데이터 소유자가 데이터를 암호화된 상태로 유지하면서 데이터 분석 및 처리를 수행할 수 있도록 허용합니다. 예를 들어 의료 데이터 분석, 금융 데이터 분석 등이 있습니다.

그렇다면 현재 왜 대규모로 활용할 수 없는 걸까요?

계산 효율성: FHE의 암호화 및 복호화 과정은 일반적으로 시간이 많이 소요되며, 특히 복잡한 암호화 작업에 대해 더욱 그렇습니다.

키 관리: 공개 키와 개인 키를 안전하게 관리하는 것은 FHE의 구현에 매우 중요하며, 키의 생성, 배포 및 업데이트 등의 문제를 고려해야 합니다.

안전성 보장: FHE는 강력한 암호화 기능을 제공하지만, 실제 응용에서 구현의 안전성과 취약점을 신중하게 고려해야 합니다.

그렇다면 우리는 원본 정보 형식을 노출하지 않고 데이터를 처리할 수 있을까요? 민감한 정보는 원본 형식을 노출하지 않고 처리할 수 있으며, 민감한 정보의 기밀성을 보장합니다.

Privasea

바이낸스+OKX 투자, FHE+AI 이중 서사를 주제로 한 Privasea란 무엇인가요? (상호작용 튜토리얼 포함)

웹사이트: https://www.privasea.ai/

트위터: https://x.com/Privasea_ai

소개: Privasea AI 네트워크는 AI 계산 과정 전반에 걸쳐 데이터의 개인정보 보호와 안전을 최우선으로 고려하는 강력한 시스템입니다. 이 시스템은 완전 동형 암호화(FHE)라는 혁신적인 기술을 사용하여 암호화된 데이터에 대해 계산을 수행하고, 비암호화 데이터에 대해 수행한 계산과 동일한 결과를 생성합니다. FHEML을 통해 데이터 가치의 흐름을 실현합니다. 이 네트워크는 FHE AI 작업을 위한 분산 계산 자원을 제공합니다. 전체 시스템은 ZAMA의 구체적인 ML과 $PRVA 토큰의 인센티브 크라우드소싱으로 지원됩니다.

투자 기관:

바이낸스+OKX 투자, FHE+AI 이중 서사를 주제로 한 Privasea란 무엇인가요? (상호작용 튜토리얼 포함)

시스템 아키텍처

바이낸스+OKX 투자, FHE+AI 이중 서사를 주제로 한 Privasea란 무엇인가요? (상호작용 튜토리얼 포함)

Privasea AI 네트워크는 HESea 라이브러리, Privasea API, Privanetix 및 Privasea 스마트 계약 스위트의 네 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

Privasea AI 네트워크의 핵심은 HESea 라이브러리로, TFHE, CKKS, BGV, BFV 등과 같은 인기 있는 완전 동형 암호화 솔루션의 효율적인 구현을 보유하고 있습니다.

이 오픈 소스 라이브러리는 개발자에게 안전한 계산을 위한 암호화 기술과 고성능 최적화를 제공합니다. HESea 라이브러리를 통해 개발자는 암호화된 데이터에 대해 기본적인 원시, 산술 및 논리 연산을 수행할 수 있는 다양한 함수를 사용할 수 있으며, 이 라이브러리의 독특한 점은 세밀한 최적화를 거쳐 암호문 패킹 및 배치 처리 등의 기술을 사용하여 효율성과 전체 성능을 향상시켰다는 것입니다.

Privasea API는 HESea 라이브러리 위에 구축된 포괄적인 프로토콜 및 도구 세트입니다. 개인정보 보호 AI 애플리케이션을 구축하려는 개발자에게 이 API는 귀중한 자원입니다.

HESea 라이브러리가 제공하는 강력한 FHE 솔루션의 기능을 활용하여 개발자는 데이터의 개인정보 보호와 안전을 최우선으로 고려하는 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. Privasea API는 개발자가 고급 개인정보 보호 기능을 그들의 AI 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있도록 합니다.

Privanetix는 암호화된 데이터에 대한 안전한 계산을 실현하는 상호 연결된 계산 노드 네트워크입니다. 이러한 노드는 FHE 알고리즘을 사용하여 암호화된 데이터에 대한 계산을 수행하여 민감한 정보가 불법적으로 노출되지 않도록 보장합니다.

Privanetix는 여러 노드에 계산을 분산시켜 Privasea AI 네트워크의 확장성과 효율성을 향상시킵니다. 이 네트워크는 데이터 유출과 무단 접근을 방지하는 강력한 방패 역할을 하여 사용자 민감 정보의 안전성을 더욱 강화합니다.

Privanetix 네트워크를 효과적으로 관리하고 계산 노드에 인센티브를 제공하기 위해 Privasea 스마트 계약 스위트가 탄생했습니다. 이 스위트는 네트워크 관리의 여러 측면을 처리하기 위해 정교하게 설계된 스마트 계약의 집합을 포함합니다. 이러한 스마트 계약을 사용함으로써 조직은 Privanetix 네트워크를 효과적으로 관리하고 모든 것이 원활하게 진행되도록 보장할 수 있습니다. 또한, Privasea 스마트 계약 스위트는 계산 노드에 인센티브를 제공하여 그들이 적극적으로 참여하도록 유도하며, 네트워크의 전체 성능을 더욱 향상시킵니다.