개인정보 보호하며 AI 의료영상 분석 정확도 높이는 동형암호 기술

핵심 기술

국내 연구진이 동형암호 기술을 활용하여 환자 개인정보 유출 우려 없이 신장 CT 영상을 분석하는 딥러닝 모델을 개발했습니다. 이 기술은 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산하여 진단의 정확성과 속도를 유지하면서도 민감한 개인정보를 안전하게 보호합니다.

기술적 세부사항

• 동형암호 기술 활용: 데이터를 암호화한 상태 그대로 연산하는 '동형암호' 기술을 적용하여 개인정보 유출 위험을 원천 차단했습니다.
• 딥러닝 모델 구현: 신장 CT 영상을 정상, 낭종, 종양으로 분류하는 딥러닝 모델을 구현했으며, AUC 값 0.97~0.99로 높은 정확도를 보였습니다.
• 모델 변형 및 최적화: 암호화된 데이터의 특성(직접 비교 불가)에 맞춰 비교 연산을 다항식 함수, 평균값 사용 등으로 변경하고, CKKS 스킴을 활용하여 실수 및 복소수 연산을 가능하게 했습니다.
• CKKS 스킴: 국내 암호학자들이 개발한 동형암호 기법으로, 의료 딥러닝 연산에 필요한 소수점 계산을 암호화 상태로 처리할 수 있습니다.
• 협력 개발: CKKS 스킴 원천 기술을 보유한 크립토랩(CryptoLab)과 협력하여 암호화 모델을 개발했습니다.
• 연산 효율성 증대: 데이터 묶음 계산, 부분 계산 등 연산 효율성을 높이는 기법을 추가 도입했습니다.

개발 임팩트

• 프라이버시 강화 의료 AI: 개인정보를 안전하게 보호하면서 AI 기반 의료 진단을 활성화할 수 있는 표준 기술로 자리매김할 가능성이 높습니다.
• 법적·윤리적 문제 최소화: 민감한 환자 정보 보호를 통해 법적·윤리적 문제를 최소화하면서 AI 진단 보편화를 앞당길 수 있습니다.
• 양자컴퓨터 시대 대비: 국제 표준으로 지정된 양자내성암호(Post Quantum Cryptography) 기술을 활용하여 미래 컴퓨팅 환경에서의 보안성을 확보했습니다.

커뮤니티 반응

(원문에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 연구 결과가 학술지에 게재된 점을 볼 때 학계 및 관련 전문가들의 높은 관심이 예상됩니다.)