이동권  이계진  김수찬  송우성  이도형  김훈  조승한  박규연  이광근

10.5626/JOK.2022.49.9.743

4세대 동형암호 동형 컴파일러 최적화 딥뉴럴넷

우리는 기존보다 사용하기 쉬운 상위 입력언어를 사용하면서도 결과물 코드의 성능이 뛰어난 새로운 4세대 동형암호 최적화 컴파일러 HedgeHog를 개발하였다. 동형암호 기술은 그 유용성에도 불구하고 동형암호에 대한 전문지식이 없는 사용자의 입장에서는 직접 성능 좋은 동형암호 코드를 작성하는 것이 매우 어렵기 때문에, 상위 입력언어를 동형연산 코드로 자동변환해주는 동형 컴파일러 기술의 중요도는 매우 높다. 하지만 대부분의 기존 동형 컴파일러들은 4세대 이전의 동형암호 틀을 기반으로 하여 실수연산을 지원하지 못하기 때문에 뉴럴넷이나 통계분석 등의 분야에 쓰일 수는 없는 실정이다. 또한 4세대 동형암호 틀을 기반으로 하는 기존 동형 컴파일러들도 덧셈, 곱셈 등의 하위 연산자들을 기반으로 한 입력언어를 사용하고 있기에 뉴럴넷 모델 등의 상위 프로그램을 기술하기 어렵다는 단점이 있고, 이 과정에서 불필요한 연산자들이 사용되어 비효율적인 결과물 코드를 생성할 위험성이 높다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 뉴럴넷 핵심 상위 연산자를 포함하는 입력언어 코드를 동형연산 코드로 자동변환해주는 최적화 컴파일러 HedgeHog를 개발하였다. HedgeHog는 기존 최고수준 4세대 동형 컴파일러인 EVA에 비해 최대 22%의 성능향상을 보인다.