프라이버시 보장을 위한 클라우드 기반 분산 머신러닝 아키텍처

📝 원문 정보

• Title: A Privacy-Preserving Cloud Architecture for Distributed Machine Learning at Scale
• ArXiv ID: 2512.10341
• 발행일: 2025-12-11
• 저자: Vinoth Punniyamoorthy, Ashok Gadi Parthi, Mayilsamy Palanigounder, Ravi Kiran Kodali, Bikesh Kumar, Kabilan Kannan

📝 초록 (Abstract)

분산 머신러닝 시스템은 강력한 프라이버시 보장, 검증 가능한 규정 준수, 그리고 이기종·멀티클라우드 환경에서의 확장 가능한 배포가 필요하다. 본 연구는 연합 학습, 차등 프라이버시, 영지식 규정 준수 증명, 그리고 강화 학습 기반 적응형 거버넌스를 통합한 클라우드 네이티브 프라이버시 보호 아키텍처를 제시한다. 이 프레임워크는 민감 데이터를 중앙에 집중시키지 않고도 안전한 모델 학습 및 추론을 지원하며, 기관 및 클라우드 플랫폼 간에 암호학적으로 검증 가능한 정책 집행을 가능하게 한다. 하이브리드 쿠버네티스 클러스터에 전면 구현된 프로토타입은 멤버십 인퍼런스 위험을 감소시키고, 형식화된 프라이버시 예산을 일관되게 적용하면서 차등 프라이버시 하에서도 안정적인 모델 성능을 유지함을 보여준다. 다기관 워크로드에 대한 실험 평가 결과, 제안된 아키텍처는 최소한의 오버헤드로 유틸리티를 유지하면서 지속적인 위험 인식 거버넌스를 제공한다. 본 프레임워크는 신뢰할 수 있고 규정 준수 가능한 분산 머신러닝 시스템을 대규모로 배포하기 위한 실용적인 기반을 마련한다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

본 논문은 현재 기업·학계에서 급증하고 있는 데이터 프라이버시 규제와 클라우드 환경의 복잡성을 동시에 해결하고자 하는 시도이다. 핵심 구성 요소는 네 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 연합 학습(Federated Learning)은 데이터 소유자가 로컬에서 모델 업데이트를 수행하고, 업데이트된 파라미터만을 중앙 서버에 전송함으로써 원본 데이터를 절대 외부에 노출하지 않는다. 이는 데이터 주권을 보장하면서도 대규모 분산 학습을 가능하게 하는 기본 메커니즘이다. 둘째, 차등 프라이버시(Differential Privacy)는 각 로컬 업데이트에 노이즈를 삽입해 개인 식별 가능성을 수학적으로 제한한다. 논문에서는 ε‑budget을 정량화하고, 학습 과정 전반에 걸쳐 예산이 누적되는 방식을 명시적으로 관리함으로써 프라이버시 손실을 투명하게 추적한다. 셋째, 영지식 증명(Zero‑Knowledge Proof, ZKP)을 활용한 규정 준수 증명은 정책 위반 여부를 외부 검증자에게 노출 없이 증명한다. 예를 들어, 특정 데이터셋이 사전 정의된 민감도 기준을 초과하지 않음을 증명하면서도 실제 …

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

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