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ZK Proof 기반 Midnight 아키텍처를 통한 입력 데이터 비공개 AI 추론 구현
Private AI Inference with Midnight: Proving Model Outputs Without Revealing Inputs
AI 요약
Context
AI 추론 과정에서 입력 데이터 노출로 인한 프라이버시 침해 및 법적 리스크 발생. Homomorphic Encryption의 과도한 연산 오버헤드와 TEE의 하드웨어 의존적 신뢰 모델을 극복하기 위한 대안 필요.
Technical Solution
- Commit-Prove-Verify 패턴을 통한 오프체인 추론 및 온체인 검증 구조 설계
- 입력 데이터 x를 hash(x, secret) 형태로 커밋하여 데이터 무결성과 기밀성 동시 확보
- 모델 f(x)를 Arithmetic Circuit으로 변환하여 유한체(Finite Field) 기반의 다항식 제약 조건으로 표현
- Floating-point 연산을 Fixed-point 정수 연산으로 근사화하여 ZK Circuit 호환성 확보
- Compact 언어를 활용해 모델 추론 결과의 정당성을 증명하는 ZK Proof 생성 및 검증 로직 구현
실천 포인트
- ZK Proof 적용 시 모델 복잡도(Layer 수, Neuron 수)에 따른 증명 생성 시간 검토 - Floating-point 연산의 정수 근사화에 따른 정밀도 손실 및 Scale Factor 설정 확인 - 입력 데이터의 크기가 클 경우 Commitment Circuit의 연산 비용 최적화 방안 마련 - 실시간 서비스 적용 가능 여부 판단을 위해 소형 모델(Small MLP, Decision Tree) 우선 검토