# [[프라이버시 보존 컴퓨팅 (Privacy-preserving computation)]]

## 📌 Brief Summary
프라이버시 보존 컴퓨팅은 조직 간의 데이터 주권과 기밀성을 유지하면서 지식 공유와 연합 검색(Federated RAG)을 가능하게 하는 기술입니다 [1, 2]. 이 기술에는 동형 암호화(Homomorphic encryption), 안전한 다자간 컴퓨팅(Secure multiparty computation), 차등 프라이버시(Differential privacy) 등의 기법이 포함됩니다 [1, 3]. 이를 통해 원본 콘텐츠를 노출하지 않고도 안전하게 문서를 임베딩하고 검색 결과를 도출할 수 있습니다 [2].

## 📖 Core Content
* **연합 RAG(Federated RAG) 아키텍처의 기반:** 데이터가 관할 구역을 벗어나지 않고도 조직 간에 프라이버시를 보존하는 연합 학습 및 연합 RAG를 가능하게 하여 교차 조직 간의 사용 사례를 주도합니다 [1, 2, 4].
* **암호화 기술의 활용:** 시스템은 임베딩에 동형 암호화를 사용하고, 질의(Query) 결과에 차등 프라이버시를 적용합니다 [3]. 이러한 암호화 기술을 통해 기업들은 기저에 있는 원본 데이터를 노출하지 않으면서도 문서를 임베딩하고 검색할 수 있습니다 [2].
* **산업별 활용 사례:** 환자 데이터를 중앙에 집중시키지 않고도 여러 병원의 의료 지식을 검색하는 헬스케어 시스템, 고객 기밀을 유지하면서 사기 탐지를 위해 협업하는 금융 기관, 사건의 세부 정보를 노출하지 않고도 다른 관할권의 판례 데이터베이스에 접근하는 법률 회사 등 중앙 집중식 방식으로는 불가능했던 새로운 사례를 가능하게 만듭니다 [2].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
* **막대한 인프라 비용(오버헤드) 발생:** 프라이버시를 보존하면서 연합 검색을 구현하기 위해서는 기존의 기준이 되는 RAG(Baseline RAG) 아키텍처 구축 비용에 비해 인프라 비용 및 오버헤드가 2~3배가량 더 발생한다는 제약이 있습니다 [2, 3].
* **비용 대비 새로운 기회 창출:** 그러나 이러한 높은 인프라 비용은 중앙 집중식 접근 방식으로는 불가능했던 교차 조직 간의 지능형 공유(Cross-organizational intelligence)를 가능하게 하여 새로운 사용 사례와 수익을 창출함으로써 상쇄될 수 있습니다 [2, 3].

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*Last updated: 2026-05-04*