동형암호는 암호문에 대해 복호화 과정 없이 연산을 수행할 수 있는 암호 기술이다. 동형암호는 개인의 민감한 데이터를 암호화 상태에서 활용할 수 있는 특징으로 인해 기계 학습, 클라우드 서비스 등에서 사용자의 프라이버시 침해 문제를 해결할 수 있는 기반 기술로 주목받고 있다. 대표적인 동형암호 scheme으로는 실수 및 복소수 연산 기반의 근사동형암호인 CKKS scheme이 있으며, 본 논문에서는 CKKS scheme을 이용하여 암호화된 데이터에 대한 효율적인 데이터 분석을 수행하는 방법을 제안한다.
먼저, 선형 판별 분석, 선형 회귀 분석 등의 데이터 분석 기법에서 주로 사용하는 근사 역행렬 연산을 CKKS scheme 상에서 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고, CKKS scheme을 구현한 오픈 소스 HEaaN 라이브러리를 이용하여 제안한 근사 역행렬 연산 방법의 구현 및 평가를 진행한다.
다음으로, 데이터 분석 기법 중 연관성 분석의 평가지표인 지지도(support), 신뢰도(confidence), 향상도(lift)를 CKKS scheme 상에서 효율적으로 계산하는 방법을 제안하며, 행렬 곱셈 연산을 활용하여 복수의 연관 규칙에 대한 평가지표 계산을 암호문 상에서 병렬적으로 수행하는 방법을 제안한다. 또한, HEaaN 라이브러리를 이용하여 제안한 평가지표 계산 방법의 구현 및 평가를 진행한다. 평가 결과에 따르면 제안 방법에 의해 계산된 평가지표 값은 암호화 없이 평문 상태에서 계산된 평가지표 값과 거의 일치하여, 제안 방법이 사용자 데이터에 대한 프라이버시를 보호하면서도 평가지표 값을 효과적으로 계산함을 확인할 수 있었다.