다양한 분야에서 완전 동형 암호화(FHE)의 잠재력 살펴보기

PANews에 따르면, 새로운 암호화 기술에 대한 탐구와 상상력이 비탈릭의 완전동형암호(FHE)에 관한 기사로 다시 한 번 자극을 받았습니다. 영지식 증명(ZKP) 기술에 비해 FHE는 상상력의 폭이 넓고 다양한 시나리오에서 AI와 암호화폐를 적용하는 데 도움이 될 수 있습니다. FHE는 데이터 및 개인정보 노출의 위험 없이 특정 형태의 암호화된 데이터에 대한 작업을 허용합니다. 암호화된 상태의 데이터 정합성 전송 문제만 해결하는 ZKP와 달리 FHE는 운영 주체의 범위를 제한하지 않아 다중 대 다중 암호화 운영 체계로 활용할 수 있습니다. 기존의 컴퓨터 작업은 평문 데이터를 대상으로 수행됩니다. 데이터가 암호화되어 있으면 계산 전에 해독해야 하므로 필연적으로 개인 데이터가 노출될 수밖에 없습니다. 동형 암호화는 암호 텍스트의 '동형' 변환을 허용하는 특수 암호화 체계를 구축하여 연산 결과가 일반 텍스트에서 수행된 것과 동일하게 유지되도록 합니다. FHE는 클라우드 스토리지, 생체 인식, 의료, 금융, 광고, 유전자 시퀀싱 등 기존 인터넷 영역의 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 예를 들어 생체 인식 분야에서는 지문, 홍채, 얼굴 특징과 같은 민감한 데이터를 FHE 기술을 사용하여 서버 암호 텍스트 상태에서 비교하고 검증할 수 있습니다. 마찬가지로 의료 보건 분야에서는 FHE를 사용하여 수년간의 데이터 조각화를 세분화하여 원본 데이터를 공유하지 않고도 서로 다른 의료 구조에서 공동 분석 및 모델링을 수행할 수 있습니다. 암호화폐 분야에서는 게임, DAO 투표 거버넌스, MEV 보호, 개인 거래, 규제 준수 및 기타 개인정보 보호에 초점을 맞춘 시나리오에 FHE를 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 게임에서 플랫폼은 플레이어의 카드를 엿보지 않고도 게임을 진행하기 위한 작업을 수행하여 게임을 더욱 공정하게 만들 수 있습니다. DAO 투표에서 고래는 주소와 투표 수량을 노출하지 않고도 투표 거버넌스에 참여할 수 있으며, 프로토콜은 계산을 통해 투표 결과를 생성할 수 있습니다. 그러나 일반 텍스트에 대한 일반적인 연산을 위한 컴퓨팅 환경은 종종 복잡하며, 현재 동형 암호화는 덧셈과 곱셈에서만 빠르게 확장할 수 있다는 점에 유의할 필요가 있습니다. 더 복잡한 연산을 수행하려면 오버레이를 조합해야 하므로 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하게 됩니다. 따라서 FHE는 이론적으로는 모든 연산을 지원할 수 있지만 성능 병목 현상과 알고리즘 특성으로 인해 효율적으로 실행할 수 있는 동형 연산의 유형과 복잡성이 제한됩니다. 따라서 FHE 기술의 연착륙 과정은 실제로 알고리즘 최적화와 컴퓨팅 파워 비용 제어 최적화 과정이며, 특히 하드웨어 가속 및 컴퓨팅 파워 향상 이후의 성능에 중점을 두고 있습니다.