Efficient Real-Number Computation Protocols for Mutually Secure Cloud AI Inference
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340055459
교육부
한국연구재단
서울대학교
황이솔
1명
2026.03.01 ~ 2026.08.31
2025.09.01 ~ 2026.08.31
600만원
600만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
정보/통신 > 정보보호 > 서비스/응용보안
... 복잡성 증가와 대용량 데이터 사용으로 인해, 학습 및 추론 연산은 고성능 GPU 인프라를 갖춘 클라우드 환경으로 위임되는 추세- 이러한 연산 위임 구조에서는 서버와 클라이언트 간의 프라이버시 침해 ... 모델 정보를 동시에 보호하는 양방향 프라이버시 보장 AI 추론 프로토콜을 제안·구현(1) 클라이언트의 정보 보호- 기존 서버가 클라이언트로부터 AI 추론 쿼리 시 클라이언트의 입력 데이터를 ...
-본 연구는 CKKS 기반 동형암호를 활용하여 클라우드 기반 AI 추론 환경에서 양방향 프라이버시를 보장하는 새로운 프로토콜을 설계하고 구현하는 것을 중심으로 진행- CKKS는 실수 ... 데이터를 기반으로 모델 추론을 수행한 후, 결과를 암호화된 상태로 반환하는 프로토콜을 설계(1) 클라우드 환경에서 실수연산에 효율적이고 안전한 프로토콜을 설계- 서버와 클라이언트 측 프라이버시를 고려하여 ...
... 전망된다. 한편, 인공지능 모델의 고도화에 따라 연산 복잡도가 증가함에 따라, AI 연산을 클라우드 서버에 위임하는 비중 역시 점차 증가하고 있다.- 이러한 환경에서 서버와 클라이언트 간 발생할 ... CKKS 기반 동형암호 프로토콜을 활용한 프라이버시 보존 AI 추론 기법을 제안한다. 이를 통해 클라우드 기반 AI 서비스 환경에서 입력 데이터와 모델 파라미터를 동시에 보호하는 양방향 프라이버시 ...