HEIR(Homomorphic Encryption Intermediate Representation)는 평문 입력에서 작동하던 프로그램과 사전학습 AI 모델을 암호화된 입력에서도 실행하도록 변환하려는 Google의 오픈소스 컴파일러 도구체인이다. 데이터는 서버가 읽을 수 없는 암호문 상태로 남고, 결과도 암호문으로 돌려받는 프라이빗 추론을 목표로 한다.
동형암호가 바꾸는 경계
일반 end-to-end 암호화는 서버가 내용을 볼 수 없으므로 추천·사기 탐지 같은 서버 연산도 어렵다. 동형암호(homomorphic encryption)는 암호문에 직접 연산을 적용해 이 경계를 바꾼다. 예를 들어 서비스가 사용자의 특성을 보지 않고도 추천 점수를 계산하는 접근이 가능하다.
그러나 ‘보안과 기능을 동시에 얻는다’는 말이 무료라는 뜻은 아니다. 암호화·연산·복호화의 지연과 비용, 지원 가능한 모델 연산, 키 관리가 여전히 설계 제약이다.
HEIR가 맡는 일
| 단계 | HEIR의 역할 |
|---|---|
| 입력 프로그램·모델 | 평문에서 동작하는 계산 그래프 |
| 중간 표현 | 암호 연산에 맞게 분석·변환·최적화 |
| 백엔드 | 동형암호 라이브러리·가속기 대상 코드 생성 |
| 결과 | 클라이언트가 복호화하는 추론 결과 |
Google은 추천, 카드 사기 탐지, 암호화된 네트워크 트래픽 이상 탐지, 핫워드 탐지 사례를 제시한다. 규제가 엄격하고 원본 데이터를 중앙 서버에 보내기 어려운 의료·금융·통신에서 특히 검토할 수 있다.
도입 전 질문
- 위협 모델상 서버가 보지 말아야 할 데이터와, 공개돼도 되는 메타데이터는 무엇인가?
- 모델 정확도와 허용 지연·처리량에서 암호화 오버헤드를 감당할 수 있는가?
- trusted execution environment, 연합학습, 로컬 추론보다 필요한 보호 수준에 더 맞는가?
관련 문서
- c2pa — 콘텐츠 출처를 검증하는 C2PA 표준
- ai-pentesting — AI 시스템의 권한·보안 통제를 점검하는 방법
참고 자료
- How Google is Making Private AI Practical with Homomorphic Encryption — Google Security Blog (2026-08-14)