Privacy-Preserving PSI-MPC

개요

기업이나 기관 간 데이터 협업이 증가하면서 개인정보나 민감정보를 보호한 채 데이터 간의 연산을 수행할 수 있는 기술이 주목받고 있습니다. 특히 두 개 이상의 당사자가 자신의 데이터셋을 서로 노출하지 않고 교집합(Intersection)만을 추출하는 기술이 바로 **PSI(Private Set Intersection)**이며, 이를 보다 강력하게 보호하기 위해 **MPC(Multi-Party Computation)**를 결합한 형태가 Privacy-Preserving PSI-MPC입니다.

이 기술은 프라이버시를 보장하면서도 데이터 분석 및 협업을 가능하게 만들어, 마케팅, 의료, 금융, 보안 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

---

1. 개념 및 정의

Privacy-Preserving PSI-MPC는 두 개 이상의 데이터 제공자가 서로의 데이터셋을 직접 공개하지 않고, 특정 조건(예: 공통 데이터 항목)만을 안전하게 연산할 수 있도록 하는 기술입니다. PSI는 집합 간의 교집합을 계산하는 기술이고, MPC는 복수 당사자가 입력을 암호화 상태로 유지한 채 연산 결과만 공유할 수 있도록 하는 분산형 암호 기술입니다.

PSI-MPC는 이 둘을 결합하여 민감 데이터를 노출하지 않고 안전하게 교집합을 계산할 수 있도록 합니다.

---

2. 특징

항목	PSI-MPC	일반 데이터 공유
개인정보 보호	암호화된 상태 유지	원시 데이터 공유 필요
연산 결과 노출	교집합만 노출	전체 데이터 노출 가능성
적용 대상	다자 간 집합	쌍방 공유 또는 전체 공개
규제 대응	GDPR, HIPAA 등 대응 가능	규제 위반 가능성 존재

PSI-MPC는 데이터 유출 위험 없이 협업을 가능하게 해주는 핵심 기술입니다.

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
암호화 방식	해시, 동형암호, Oblivious Transfer 등	데이터 비공개 상태 유지
프로토콜 스택	PSI 구현을 위한 암호 프로토콜 집합	데이터 전송, 교집합 계산, 키 교환 등 수행
참여자 노드	데이터 보유기관 또는 파트너사	자체 데이터를 입력하고 교집합만 수신
결과 처리기	교집합 결과의 후처리 및 통계 계산	데이터 활용 목적 달성

모든 연산은 신뢰할 수 없는 환경에서도 프라이버시 보장을 전제로 설계됩니다.

---

4. 기술 요소

기술	설명	적용 역할
Oblivious Pseudo-Random Function (OPRF)	입력을 감춘 채 일관된 출력 제공	PSI에서 개인 식별값 은닉
Garbled Circuits	암호화된 회로를 통한 계산 수행	MPC 내 안전한 연산 수행
Homomorphic Encryption	암호 상태 연산 가능	결과만 노출하며 개인 데이터 보호
OT (Oblivious Transfer)	특정 정보만 전달받는 전송 기술	교집합 이외 정보 비공개 처리

각 기술은 신뢰 없는 환경에서도 연산의 정확성과 보안성을 동시에 보장합니다.

---

5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
프라이버시 보호	데이터 노출 없이 연산 가능	데이터 유출 위험 제거
협업 효율성 향상	상호 신뢰 없이 데이터 연동 가능	기업 간 공동 분석 가능
규제 대응력 확보	GDPR, HIPAA 등 컴플라이언스 충족	글로벌 데이터 사업 적용 가능
데이터 독점 해소	독점 데이터의 활용 가능성 확보	데이터 가치 확장 및 수익화 가능

데이터를 자산으로 활용하는 조직에게는 필수적인 기반 기술로 평가받습니다.

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 분야	적용 예시	고려사항
마케팅 협업	유통사와 광고사의 고객 교집합 추출	고객 식별자 해시 정합성 확보 필요
의료 데이터 분석	병원 간 동일 환자군 분석	환자정보 보호 및 데이터 익명화 수준 조정
금융사 리스크 분석	공동 금융사 간 중복 채무자 식별	암호 연산 성능 및 처리시간 고려 필요
공공/보안 협력	수사기관 간 범죄자 식별	법적 근거와 암호 기술 신뢰도 확보 필요

적용 시에는 키 관리 체계, 통신 채널 보안, 실행 성능 등을 함께 고려해야 합니다.

---

7. 결론

Privacy-Preserving PSI-MPC는 프라이버시 보호를 전제로 하는 데이터 협업의 핵심 기술로, 다양한 기관 간 민감 정보 연동이 요구되는 시대에 필수적입니다. 암호학 기반의 안전한 연산 메커니즘은 기업 간의 신뢰 없이도 협업을 가능하게 하며, 개인정보 규제 강화를 선제적으로 대응할 수 있는 수단이 됩니다. 향후 의료, 금융, 마케팅, 공공 분야에서 PSI-MPC의 수요는 더욱 증가할 것으로 전망됩니다.