이 연구는 유출 시 되돌릴 수 없는 개인식별 정보인 인간 유전체 서열을 컴퓨팅 제공자에게 평문으로 노출하지 않고 유전체 파운데이션 모델 추론을 수행할 수 있는지 검증했다. 세 가지 유전체 과제 계열에서 공개 모델을 재현해 검증된 수치 기준을 확립한 뒤, 제공자는 암호문에 대한 선형대수 연산만 수행하고 키를 보유한 데이터 소유자가 정규화·인과 소프트맥스·활성화 함수를 고정된 경계에서 계산하는 클라이언트 보조 근사 동형암호(HE) 프로토콜을 구현했다. 비대화형 구성은 블록 하나만 완료해도 가속기 메모리 한계를 초과했지만, 클라이언트 보조 구성은 전체 트랜스포머 블록과 태스크 헤드를 완전한 프롬프트 길이로 처리해 기준 라벨과 일치하는 결과를 얻었고, 최대 9,839MiB 메모리와 6,683초의 소요 시간을 기록했다. 완전한 분류기에 대한 산술적 실현 가능성을 입증했다는 점에서 유전체 프라이버시 보호 AI 서비스의 실용화 가능성을 한 단계 끌어올린 결과다.

• •평문 노출 없이 유전체 파운데이션 모델을 추론하는 클라이언트 보조 근사 동형암호 프로토콜 구현
• •제공자는 암호문 선형대수만, 데이터 소유자는 정규화·소프트맥스·활성화 함수를 고정 경계에서 처리하는 역할 분담
• •클라이언트 보조 구성은 전체 트랜스포머 블록을 완전한 프롬프트 길이로 처리해 기준 라벨과 일치하는 결과 달성
• •9,839MiB 메모리, 6,683초 소요로 완전한 분류기의 산술적 실현 가능성을 입증
• •반복성·네트워크 전송·비공개 토큰 인덱스 조회는 여전히 미해결 과제로 남음