Leakage-Tolerant Cryptography: Foundation for Practical AI Privacy
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(도전형)
2026년
2710113140
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교
송용수
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
9,486만원
9,486만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
수학 > 이산/정보수학 > 암호론/부호론
본 연구의 최종 목표는 어떠한 정보 유출도 허용하지 않는 기존의 절대적 보안(Perfect Security) 패러다임에서 벗어나, 통제 및 정량화가 가능한 정보 유출을 수용하는 '유출 감내 암호학(Leakage-Tolerant Cryptography)'이라는 새로운 이론적 프레임워크를 정립하는 것입니다. 이를 통해 기존 프라이버시 강화 암호(PEC)가 가진 성능 ...
... 기능(Ideal Functionality)' 모델을 현실의 AI 서비스에서 필연적으로 발생하는 정보 유출을 수용할 수 있도록 '완화된 모델'로 재정의합니다.(2) 암호 연산 과정 중에 발생하는 ... 확립합니다.(4) 이러한 완화된 안전성 정의를 바탕으로 기존 암호 프로토콜 내부 구조의 복잡한 수학적 제약을 해소하고, 시스템 설계 단계에서 획기적인 수준의 성능 최적화를 달성합니다.
본 연구를 통해 유출 감내 암호학 프레임워크가 완성되면, 극심한 연산 오버헤드라는 한계에 부딪혀 있던 프라이버시 강화 암호 기술의 실제 상용화 시기를 극적으로 앞당길 수 있습니다. 또한 기존 기술의 한계를 뛰어넘어, 다양한 형태의 데이터 사용 패턴에도 강건하게 유지되는 '새로운 프라이버시-효용 지표'를 AI 산업계에 제공할 수 있게 됩니다. 결과적으로 강력...