연구진이 완전동형암호(FHE)를 활용해 데이터를 공유하지 않고도 여러 기관이 공동으로 통계분석을 수행할 수 있도록 하는 R 패키지 두 개를 공개했다. 'openfhe.R'은 정수 연산(BFV, BGV), 근사 실수 연산(CKKS), 불연산 회로, 다자간 키생성까지 지원하는 OpenFHE C++ 라이브러리의 R 인터페이스이며, 'homomorpheR'는 그 위에 다자간 프로토콜을 위한 마스터·워커 프리미티브를 추가로 구현했다. 검증 사례로는 여러 기관 데이터를 모으지 않고도 분산 방식으로 콕스 회귀를 수행해 stats4::mle() 함수가 암호화된 채널을 거쳐 수렴하는 사례와, ADMM 합의 최적화를 이용한 연합 콕스-라쏘 분석 두 가지를 제시했다. 참여자가 '정직하지만 호기심 있는' 수준의 신뢰만 가정하고 임계값 기반 키생성으로 단일 기관이 비밀키 전체를 갖지 못하도록 설계돼, 기관 간 데이터 공유가 어려운 의료·금융 공동연구에 실질적으로 적용할 수 있는 방법을 제시한다.
- •완전동형암호로 데이터 공유 없이 공동 통계분석을 돕는 R 패키지 openfhe.R과 homomorpheR를 공개했다
- •openfhe.R은 BFV, BGV, CKKS 연산과 다자간 키생성을 지원하는 OpenFHE 라이브러리의 R 인터페이스다
- •분산 콕스 회귀와 ADMM 기반 연합 콕스라쏘 분석을 검증 사례로 제시했다
- •임계값 키생성으로 단일 기관이 비밀키 전체를 갖지 못하게 설계했다
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Fully Homomorphic Encryption for Statistical Modeling
- 1.통계 분석용 R 언어에 완전동형암호(FHE)를 접목하는 두 패키지 'openfhe.R'과 'homomorpheR' 공개
- 2.openfhe.R은 OpenFHE C++ 라이브러리를 통해 BFV·BGV 정수연산, CKKS 근사실수연산, 불회로, 다자간 키생성을 노출
- 3.분산 층화 Cox 회귀에서 stats4::mle()가 암호화 채널을 통해 그대로 수렴, 합의 ADMM 기반 연합 Cox-lasso도 검증
- 4.위협모델은 honest-but-curious, 임계값 키생성으로 단일 비밀키 보유자 가정을 제거
왜 중요한가?
데이터를 공유할 수 없는 여러 기관이 공동 통계분석을 해야 하는 의료·금융 등 분야에서, 기존 R 통계 루틴을 암호화 레이어와 거의 그대로 결합할 수 있게 해 FHE 기반 연합분석의 실용 장벽을 낮춘다.
언급 프로젝트
데이터가 암호화된 상태에서 연산을 수행할 수 있게 하는 완전 동형 암호(FHE) 기술이 통계 모델링에 적용될 수 있음을 보여줍니다. 개인정보 보호가 강조되는 한국 시장에서 여러 기관이 데이터를 직접 공유하지 않고도 협력적인 분석을 수행할 수 있게 함으로써, 금융, 헬스케어 등 민감 데이터 활용 분야에서 혁신적인 프라이버시 보호 솔루션을 제공할 잠재력이 큽니다.
본문 미리보기
arXiv:2610.04163v1 Announce Type: new Abstract: Fully homomorphic encryption allows arithmetic to be carried out on encrypted values, so that a party performing a computation need not see the data it operates on. This is useful wherever collaborating parties or sites cannot share data records or computed summaries yet need to do a joint analysis. We demonstrate the protocols needed to perform such analyses reproducibly via two packages in R, a platform widely used for applied statistics. The fi
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