Machine learningPrivacy-preserving computation
동형 암호
동형 암호(Homomorphic Encryption, HE)는 데이터를 복호화할 필요 없이 암호화된 데이터에 대해 직접 임의의 연산을 수행할 수 있게 하는 암호화 프레임워크이다. 2009년 Craig Gentry가 이상 격자(ideal lattices)를 사용하여 완전한 일반적 구성을 실현한 이 기술은 서버가 민감한 데이터를 처리하고, 데이터 소유자가 복호화했을 때 평문에서 동일한 연산을 수행한 결과와 일치하는 암호화된 결과를 반환할 수 있게 한다. 이는 개인 정보 보호 기계 학습, 보안 클라우드 컴퓨팅, 기밀 분석의 기초가 된다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Gentry, C. (2009). Fully homomorphic encryption using ideal lattices. ACM Symposium on Theory of Computing (STOC), 169–178. DOI: 10.1145/1536414.1536440 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 2). Fully Homomorphic Encryption. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/privacy/homomorphic-encryption
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →