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연합학습(Federated Learning)에서 보안 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation, SMPC)의 한 기법인 덧셈 기반 비밀 공유를 적용할 때 발생하는 통신 오버헤드 증가에 대해 살펴보겠습니다.결론부터 말씀드리면, 통신 오버헤드는 참여하는 클라이언트(사용자) 수에 따라 이차적($O(N^2)$)으로 매우 크게 증가합니다.기본 연합학습 vs. 비밀 공유 적용 연합학습먼저 두 시나리오의 통신 방식을 비교해 보면 오버헤드 증가를 명확히 이해할 수 있습니다.기본 연합학습 (Federated Averaging):서버가 글로벌 모델을 클라이언트들에게 전송합니다.각 클라이언트는 자신의 로컬 데이터로 모델을 학습시킨 후, 업데이트된 모델 파라미터(또는 그래디언트)를 서버에만 전송합니..

보안 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation, SMPC)에서 덧셈 기반 비밀 공유 기법을 다차원 벡터나 행렬에 적용하는 것은 기본적으로 벡터의 개별 요소 각각에 독립적으로 비밀 공유 기법을 적용하는 방식입니다.하나의 비밀 값을 여러 조각(share)으로 나누어 서로 다른 참여자에게 분배하는 것처럼, 다차원 벡터의 각 요소를 별개의 비밀 값으로 간주하고 각각에 대해 동일한 비밀 공유 절차를 진행하는 것입니다.작동 방식: 2x2 행렬 예시2차원 벡터 (행렬) $M$을 예로 들어보겠습니다.$$M = \begin{pmatrix} m_{11} & m_{12} \\ m_{21} & m_{22} \end{pmatrix} $$이 행렬 $M$을 세 명의 참여자(P1, P2, P3)에게 덧셈 ..

보안 다자간 계산(SMPC)은 여러 참여자가 각자 가진 비밀 정보를 노출하지 않으면서, 그 정보들을 종합하여 특정 함수(예: 합산, 평균)의 결과만을 얻고자 할 때 사용하는 암호 기술입니다.핵심 원리: 다항식의 덧셈 속성 활용각자의 비밀(연봉)을 $y$절편으로 하는 다항식을 만듭니다. 이 다항식들을 모두 더하면, 새로운 합계 다항식이 만들어지는데, 이 다항식의 $y$절편은 모든 비밀(연봉)의 합과 같습니다.계산 과정3명의 직원(철수, 영희, 민수)이 평균 연봉을 계산하는 상황을 예시로 들어보겠습니다.참여자($N$): 3명비밀 복원에 필요한 최소 인원($t$): 3명 (모두의 정보가 합산되어야 하므로)비밀 정보:철수 연봉: 5,000만 원영희 연봉: 6,000만 원민수 연봉: 7,000만 원1단계: 비밀 ..

보안 다자간 계산(SMPC)은 여러 참여자가 각자 가진 비밀 정보를 노출하지 않으면서, 그 정보들을 종합하여 특정 함수(예: 합산, 평균)의 결과만을 얻고자 할 때 사용하는 암호 기술입니다. '덧셈 기반 비밀 공유'는 이를 구현하는 간단하면서도 강력한 방법 중 하나입니다.핵심 원리: 비밀을 조각내어 분배하기핵심 아이디어는 각자의 비밀 값을 의미 없는 여러 개의 '조각(share)'으로 나눈 뒤, 이 조각들을 서로에게 교환하는 것입니다. 어떤 참여자도 비밀 값의 조각 하나만으로는 원래 정보를 추측할 수 없지만, 모든 조각이 모이면 원래 정보를 복원할 수 있습니다. 덧셈 기반 비밀 공유에서는 비밀 값 $S$를 $S = s1 + s2 + s3 + ...$ 와 같이 여러 조각의 합으로 표현합니다.계산 절차여기서..

1. 비밀 공유(Secret Sharing)란 무엇인가?비밀 공유는 하나의 비밀 정보를 여러 개의 조각으로 나누어 서로 다른 참여자들에게 분배하는 암호 기술입니다. 이 기술의 핵심은, 정해진 수(임계값) 이상의 조각이 모여야만 원래의 비밀 정보를 복원할 수 있고, 그보다 적은 수의 조각으로는 비밀에 대한 어떠한 정보도 얻을 수 없다는 점입니다. 이러한 특성 때문에 비밀 공유는 참여자들이 자신의 입력값을 직접 노출하지 않고도 공동의 함수를 계산할 수 있게 하는 보안 다자간 계산(SMPC)의 근간이 됩니다. 예를 들어, 여러 사람이 각자의 연봉을 공개하지 않으면서 평균 연봉을 계산하고 싶을 때, 각자의 연봉을 비밀 공유 기법으로 분배한 뒤 연산을 수행하면 안전하게 결과를 얻을 수 있습니다.2. 주요 비밀 공..

1. 보안 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation, SMPC)이란?현대 사회에서 데이터는 막대한 가치를 지니지만, 동시에 개인정보, 기업비밀 등 민감한 정보를 포함하고 있어 그 공유와 활용에 큰 제약이 따릅니다. 보안 다자간 계산(SMPC)은 이러한 딜레마를 해결하는 혁신적인 암호 기술로, 서로 신뢰하지 않는 여러 참여자가 각자의 데이터를 공개하지 않고도 공동으로 분석하고 활용할 수 있게 해줍니다. '데이터를 사용하되, 노출하지 않는다(Compute on data without seeing it)'는 원칙을 실현하여, 프라이버시를 지키면서 데이터의 가치를 극대화하는 것을 목표로 합니다. 신뢰할 수 있는 제3자(TTP, Trusted Third Party)가 존재한다면 이 문제..