Private Set Intersection (PSI)

개요

Private Set Intersection(PSI)은 두 개 이상의 당사자가 서로의 입력 데이터는 노출하지 않으면서, 교집합만을 안전하게 계산할 수 있도록 하는 암호학적 기법입니다. 개인정보 보호, 보안 마케팅, 헬스케어, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 민감한 데이터 공유 없이 협업을 가능하게 하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

PSI는 참여자 간 데이터 세트의 공통 항목만을 식별하는 암호 프로토콜로, 입력값 외부 노출 없이 공동 연산이 가능합니다.

• 기본 원리: 입력 집합은 암호화된 상태에서 교집합 계산이 수행됨
• 참여자 간 정보 보호: 원소 간 일치 여부만 판단 가능, 전체 원소 노출 없음
• 활용 목적: 개인정보 보호 기반 협력 분석

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2. 특징

항목	설명	기존 방식과의 차이점
프라이버시 보장	원본 데이터 공유 없이 연산	일반적 데이터 교환 방식 대비 안전
양방향/단방향 지원	PSI-2PC(양방향), PSI-1PC(단방향) 등	시나리오에 맞는 연산 설계 가능
확장성	대규모 집합에 대해서도 성능 확보 가능	고속 암호화 연산 도입

데이터 민감도와 처리 목적에 따라 다양한 구현이 가능합니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
참여자 A/B	PSI에 참여하는 두 데이터 보유 주체	각자 입력 집합을 소유
암호화 모듈	해시 기반 또는 암호 기반 변환 수행	데이터 보호와 매핑 수행
PSI 프로토콜	PSI-EC, DH-PSI, OT-PSI 등 다양한 방식 존재	교집합 계산 처리
결과 처리 모듈	교집합 집합을 복호화 또는 출력	안전한 출력 또는 후속 처리 수행

암호 연산과 통신 프로토콜이 핵심 구성 요소입니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 사례
Oblivious Transfer (OT)	선택적 정보 수신 방식	PSI-OT 기반 구현
Elliptic Curve PSI	타원곡선 기반 보안 연산	모바일 환경 최적화
Homomorphic Encryption	암호화 상태 연산 지원	연합 학습 기반 PSI 적용
Bloom Filter 기반 PSI	해시 필터 구조로 메모리 최적화	대규모 통계 협력 분석

성능 및 보안 수준에 따라 다양한 기술 조합이 가능합니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
데이터 프라이버시 보호	원본 정보 비공개 유지	규제 준수 및 신뢰성 확보
보안 협업 지원	서로 간 정보 노출 없이 공동 분석 가능	민감 산업(의료, 금융 등) 활용 가능
확장성	다양한 데이터 형태와 연산 지원	상용 솔루션 연계 및 확장 가능

PSI는 법적 규제 대응과 비즈니스 협업 모두에 유리한 선택입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
광고 데이터 매칭	사용자 ID 기반 교집합 도출	개인 식별 가능성 제거 필요
헬스케어 공동 분석	병원 간 환자군 중복 분석	의료법 및 데이터 익명화 필수
사이버 위협 공유	보안 위협 리스트 교차 분석	실시간성 및 암호 연산 성능 고려

법적 규제, 성능 최적화, 통신 비용 등의 요소를 종합적으로 고려해야 합니다.

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7. 결론

Private Set Intersection은 보안성과 프라이버시를 모두 고려해야 하는 현대 데이터 환경에서 필수적인 기술입니다. PSI는 데이터 협업의 가능성을 넓히면서도 민감 정보의 노출을 방지할 수 있어, 규제 대응, 데이터 경제 활성화, 산업 간 협력을 위한 강력한 도구로 부상하고 있습니다. 향후에는 고속화된 PSI 라이브러리와 함께 AI/ML, 연합 학습 시스템과의 통합 활용이 증가할 것입니다.