AI 분산 학습 기술 - SMPC (Secure Multi-Party Computation)

 

 

SMPC (Secure Multi-Party Computation)

 

 

SMPC (Secure Multi-Party Computation) 개념

SMPC(Secure Multi-Party Computation)는 서로 신뢰하지 않는 여러 주체가 원자료를 직접 공개하지 않고 공동 연산을 수행하도록 하는 암호학적 기법이다.

• 최근 GPU 자원을 공유하여 분산된 공유 컴퓨팅 자원 상에서 인공지능 학습을 하는데 유용한 방법론으로 의미가 있다. 특히 SMPC (Secure Multi-Party Computation)는 복수의 참여자가 각자의 비밀키를 가지고 입력 데이터 노출 없이 데이터 관리가 가능하다.
• 참여자들은 입력을 직접 공유하지 않고 암호화된 방식(시크릿셰어링, 암호화 프로토콜 등)으로 계산을 수행하고, 개별 입력의 비밀성은 보장된 상태에서 집계·분석·추론이 가능하다.

 

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SMPC 의 필요성

• 데이터 주권 유지: 기관 간 데이터 공유가 법적·정책적 제약으로 어렵거나, 원자료의 국경 이동이 불가능한 상황에서 공동 분석·집계를 가능하게 한다.
• 규제 준수와 프라이버시 보호: 개인정보·의료·금융 데이터 등 민감정보를 노출하지 않고 분석하여 규제(예: 개인정보보호법, 의료법 등)에 부합하는 협업을 지원한다.
• 비즈니스 협업 촉진: 경쟁사·기관 간 협업 시 영업비밀·고객정보를 보호하면서 통계·머신러닝 모델을 공동 개발할 수 있다.
• 신뢰 분산화: 단일 신뢰기관 없이 암호적 보장으로 계산 정당성을 제공해 내부·외부 신뢰 문제를 완화한다.

 

 

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SMPC의 핵심 기술 요소

• 시크릿 셰어링 (Secret Sharing): 원본 값을 여러 조각(쉐어)으로 분할해 각 참여자에 분배하고, 특정 수 이상의 쉐어를 모아야 원본을 복원할 수 있게 하는 방식(예: Shamir Secret Sharing).
• 암호화 기반 프로토콜: 동형암호(Homomorphic Encryption)나 암호학적 난수 등을 함께 사용해 계산을 지원.
• Oblivious Transfer (OT): 수신자가 어떤 선택을 했는지 송신자에게 노출시키지 않으면서 선택된 메시지만 받도록 하는 기본 프리미티브.
• 안전한 연산 프로토콜: 덧셈/곱셈·비교·분기 연산을 분산 환경에서 수행하는 프로토콜 집합.
• 합의·통신·시크리티 관리: 동기/비동기 네트워크, 암호키·세션 관리, 무결성·위조 방지 메커니즘 등.

(위 기술들은 상호보완적으로 결합되어 실제 SMPC 시스템의 보안과 성능을 좌우한다).

 

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SMPC 서비스 구성요소

• 참여자 노드(클라이언트 또는 조직): 비밀 입력과 연산을 담당.
• 오케스트레이터/코디네이터(선택적): 프로토콜 진행을 조율하나 단일 신뢰지점이 되지 않도록 설계.
• 통신 레이어: 암호화 채널(TLS) 및 메시지 교환, 동기화/재전송 로직.
• 암호 라이브러리: 시크릿셰어링, OT, ZK(선택) 등 구현체.
• 연산 엔진: 분산 연산을 계획·집행하는 모듈(연산 스케줄러, 병렬화).
• 감사·로깅·검증 모듈: 프로토콜 로그, 무결성 증명, 실행 검증 및 성능 모니터링.
• 정책·거버넌스: 참여자 권한, 데이터 사용 계약, 실패·복구 정책.

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SMPC 기술 아키텍처  패턴

• 순수 SMPC 아키텍처:
  모든 참여자가 시크릿 셰어를 보유하고 협력하여 연산을 완결. 중앙 서버 없음(또는 단순 조정자만 존재).
• 하이브리드 아키텍처:
  SMPC와 동형암호 또는 TEEs(신뢰 실행 환경)를 결합해 특정 연산(예: 곱셈)은 HE로, 집계는 SMPC로 수행.
• 위임/엔터프라이즈 아키텍처:
  고객(데이터 제공자) ↔ 연산 제공자(서비스) 구조. 연산 제공자는 참여자 노드 역할을 하되 정책·감사 레이어로 규제.
• MPC 체인 파이프라인:
  입력 전처리(필터링/정규화) → 쉐어 분배 → 분산 연산(다단계) → 결과 복원 및 검증 → 후처리(레포팅/로그).

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SMPC vs 다른 프라이버시 기술 비교

• SMPC vs Homomorphic Encryption (HE)
  • 데이터 노출: 둘 다 원본 비공개 보장. HE는 암호문 상에서 직접 연산, SMPC는 분산 쉐어로 연산.
  • 성능·복잡도: HE는 곱셈 복잡도가 높고 대규모 연산에서 비용이 크다. SMPC는 통신 오버헤드(라운드·메시지)가 성능 병목이 되는 경우가 많다.
  • 적용성: HE는 연속적·단일 계산에 강점, SMPC는 다수 참여자·복합 프로토콜에 유리.

https://www.marktechpost.com/2024/03/27/hetal-new-privacy-preserving-method-for-transfer-learning-with-homomorphic-encryption/

 

 

• SMPC vs Federated Learning (FL)
  • 목적: FL은 모델 학습(로컬 업데이트 집계)이 주목적이고 파라미터·그라디언트 교환이 핵심이다. SMPC는 임의의 기능(집계·통계·비교 등) 보호 계산이 주목적이다.
  • 노출 위험: FL은 업데이트에 민감 정보가 남을 수 있어 DP 등 추가 보호 필요. SMPC는 연산 자체의 비밀을 중점적으로 보호한다.

https://www.researchgate.net/figure/A-Federated-Learning-setup-where-the-data-owners-are-protecting-their-data-and-the-ML_fig3_372625799

 

 

• SMPC vs TEE (SGX 등)
  • 신뢰 근거: TEE는 하드웨어 기반 신뢰에 의존(하드웨어 취약점에 민감). SMPC는 암호학적 안전성(수학적 가정)에 의존.
  • 운영·규모: TEE는 처리 효율이 좋으나 신뢰 경계에 민감, SMPC는 분산 환경에서 더 높은 공격면 저항성을 가짐.

(요약: 각 기술은 보안·성능·운영성에서 상호 보완적이며 실환경에서는 하이브리드 적용이 흔함).

 

https://share.google/images/vklWSPEZpq9EwP1DL

 

 

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SMPC 장점과 단점

• 장점
  • 높은 개인정보 비노출 보장: 원본 데이터 노출 없이 공동 연산 가능.
  • 법·규제 준수 지원: 데이터 국경·소유권 문제를 완화.
  • 중앙 데이터 수집 불필요: 데이터 소유자 통제권 유지.
• 단점
  • 통신 비용 및 지연: 라운드 트립과 메시지 교환 비용이 큼.
  • 계산 비용: 일부 연산(특히 다항식 곱셈 등)에서 오버헤드가 높음.
  • 복잡한 구현·운영: 프로토콜 설계, 실패·합류(비협조) 상황 처리 복잡.
  • 확장성 문제: 참여자 수·데이터 크기 증가 시 비용 급증.

 

ㅁ 기존 문제점(문헌 및 실무 지적)

• 운영·구현의 복잡성: 프로토콜 설계, 네트워크 조율, 실패 처리, 참여자 관리 등 전체 시스템의 복잡도가 높아 실서비스 적용이 어렵다.
• 성능 병목(통신·지연): 다수 라운드와 많은 메시지 교환으로 네트워크 오버헤드와 지연이 커 대규모·실시간 업무에 제약이 있다.
• 확장성 문제: 참여자 수나 데이터 크기 증가 시 비용(통신·계산)이 급격히 상승한다.
• 위협모델·보안가정 현실성: 문헌에서 가정하는 반정직(honest-but-curious) 대 악의적(malicious) 참여자 모델 간 보장 차이가 크며, 실환경에서는 악의적 행위·플러팅(탈퇴·지연)이 문제로 지적된다3.
• 운영 거버넌스·법적 이슈: 참여자 책임, 사고시 복구·증거 보존, 데이터 계약(이용·삭제) 등이 명확하지 않아 도입 장벽이 존재한다.
• 사용성·통합의 어려움: 기존 시스템(데이터 파이프라인, ML 툴체인)과 통합이 까다로워 PoC에서 실서비스 전환이 지연된다.

 

ㅁ 해결 과제(기술적 관점)

• 라운드·통신 최적화: 오프라인 전처리, 배치 연산, OT(Oblivious Transfer) 확장 기술 등으로 온라인 라운드 축소 및 메시지 횟수 감소 필요.
• 하이브리드 설계: SMPC와 HE, TEE, DP를 조합해 연산별 최적 기법 적용으로 성능·보안의 균형을 맞추는 아키텍처 개발.
• 확장성 개선: 계층적(Multi-level) 또는 샤딩 기반 분산 설계로 참여자 증가에 따른 비용 선형화 및 병렬화 기법 도입.
• 악의적 참여자 대응: ZKP(Zero-Knowledge Proofs), MAC 기반 무결성 검증, 합의·증명 메커니즘을 통해 malicious 모델에 대한 강한 보증 제공.
• 자동화된 검증·테스팅: 정형검증·형식분석 도구로 프로토콜 안전성 검증 및 회귀 테스트 파이프라인 구축.

 

ㅁ 해결 과제(운영·거버넌스·정책 관점)

• 명확한 거버넌스 모델 수립: 책임 분담표(RACI), 사고대응 시나리오, 참여자 인증·탈퇴 절차를 표준화해야 한다.
• 데이터 사용계약과 법적 프레임워크: 데이터 공급자·서비스 제공자 간 DPA·SLAs에 SMPC 운용·감사·삭제 요구사항 명시 필요.
• 표준화와 상호운용성: 프로토콜·API 표준을 통해 다양한 구현체 간 연동과 재사용성 확보.
• 운영 모니터링·감사 체계: 실행 로그·무결성 기록 보관 및 규제 감사 대응을 위한 증거 보관 메커니즘 마련.

 

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SMPC 개발 방법(실무적 절차)

1. 요구분석: 보호 목표(Plaintiff confidentiality, correctness), 위협 모델(정직다수, 반-정직, 악의적) 정의.
2. 기법선택: 연산 유형(집계, 비교, 머신러닝 등)·성능 요구에 맞춰 SMPC·HE·TEE 혼합 결정.
3. 프로토콜 설계: 시크릿 셰어링 방식(Shamir, additive), OT 배치, 라운드 수 최적화 설계.
4. 시뮬레이션/프로토타입: 소규모 노드에서 통신·성능 테스트, 실패·지연 시나리오 검증.
5. 보안검증: 정형검증 또는 기존 암호분석 기법으로 프로토콜 안전성 확인.
6. 통합·배포: 네트워크·인증·감사·거버넌스 통합, 운영 모니터링 도구 배치.
7. 운영·유지: 키·세션 관리, 참여자 가입·탈퇴 정책, 정기 검증·업데이트.
8. 개발시 고려할 실무 팁: 통신 병렬화·배치 연산 설계, 라운드 축소 기법(전처리·오프라인 단계 활용), 실패 복구(재전송·대체 노드) 설계.

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SMPC 활용 예시

• 금융권: 은행 간 신용평가·사기탐지 위해 고객 데이터 노출 없이 모델 공동 학습·집계.
• 의료·연구: 병원 간 환자 데이터 결합 분석(예: 다기관 통계·머신러닝) 시 개인정보 보존.
• 광고·추천: 여러 플랫폼의 사용자 행동 데이터를 결합해 개인 식별 없이 공동 추천·분석.
• 통계 집계: 국세·통계청 등에서 기관별 원자료를 노출하지 않고 합계·분포 산출.
• 규제 준수 시나리오: 데이터 국경 문제로 직접 공유 불가능한 데이터의 법적 공동 분석.

(실사례와 파일럿에서는 SMPC와 DP, HE를 결합해 실용적 성능·보안 타협을 이룬다).

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SMPC 설계 시 고려할 보안·운영 이슈

• 위협 모델 명확화(반정직 vs 악의적), 참여자 수 임계값 설정.
• 통신 보안(TLS), 키 관리, 서명·무결성 보장.
• 악성 참여자 대응: 출력 검증·증명(ZKPs) 도입 고려.
• 거버넌스: 데이터 사용 계약·감사·법적 책임 분배.
• 성능 최적화: 오프라인 전처리(OT 확장), 연산 배치화, 네트워크 토폴로지 최적화.

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SMPC는 데이터 주권과 프라이버시 요구를 충족시키는 강력한 도구이나, 성능·확장성·운영 복잡성·거버넌스 문제가 실제 도입을 가로막는다. 따라서 기술적 최적화(라운드·하이브리드 설계·확장성 개선)와 함께 운영·법적 체계를 먼저 정비하여 단계적 도입을 추진하는 것이 현실적이다.