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개요기업이나 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 정의Privacy-Preserving PSI-MPC는 두 개 ..

개요Private 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.1. 개념 및 정의PSI는 참여자 간 데이터 세트의 공통 항목만을 식별하는 암호 프로토콜로, 입력값 외부 노출 없이 공동 연산이 가능합니다.기본 원리: 입력 집합은 암호화된 상태에서 교집합 계산이 수행됨참여자 간 정보 보호: 원소 간 일치 여부만 판단 가능, 전체 원소 노출 없음활용 목적: 개인정보 보호 기반 협력 분석2. 특징 항목 설명 기존 방식과의..