# [[Federated Learning 및 프라이버시 보존 연산]]

## 📌 Brief Summary
Federated Learning(연합 학습)과 프라이버시 보존 연산은 조직의 경계를 넘어 데이터를 중앙 집중화하지 않고도 안전하게 지식을 검색하고 공유할 수 있게 하는 차세대 인공지능 아키텍처입니다 [1, 2]. 동형 암호화(homomorphic encryption), 보안 다자간 연산, 차등 프라이버시(differential privacy)와 같은 기술을 활용하여 민감한 원본 데이터를 노출하지 않고도 안전한 쿼리 및 임베딩을 지원합니다 [3, 4]. 이를 통해 데이터 주권 규제를 준수하면서 의료, 금융, 법률 등 데이터 보안이 중요한 산업에서 안전한 다자간 지식 협력을 가능하게 합니다 [2, 3].

## 📖 Core Content
* **연합 RAG(Federated RAG) 아키텍처의 도입**: 조직 간 데이터를 한곳에 모으지 않고도 지식을 공유할 수 있는 연합 RAG 아키텍처가 점차 핵심적인 역할을 수행하게 됩니다 [2]. 헬스케어 시스템의 경우 환자의 개인 데이터를 중앙화하지 않고도 여러 병원의 의학 지식을 검색할 수 있으며, 금융 기관과 법률 사무소는 고객의 기밀을 유지하면서도 데이터베이스에 접근하여 협업할 수 있습니다 [2].
* **프라이버시 보존 연산 기술의 적용**: 데이터 주권 규제가 강화되면서 원본 데이터를 보호하기 위한 고도화된 연산 기술이 도입됩니다 [2, 3]. 임베딩을 처리하기 위한 동형 암호화 기술, 검색 쿼리 결과에 대한 차등 프라이버시 보장, 그리고 안전한 다자간 연산 기술(secure multiparty computation)이 결합되어 기저의 콘텐츠를 외부로 노출하지 않고도 안전하게 문서를 임베딩하고 검색할 수 있습니다 [2-4].
* **제로 트러스트(Zero-Trust) 및 교차 조직 인텔리전스**: 조직 간 협업을 위해 제로 트러스트 아키텍처가 표준으로 자리 잡습니다 [3]. 산업 컨소시엄은 프라이버시를 유지하면서도 의미론적 추론을 가능하게 하는 교차 조직 지식 그래프 프로토콜을 구축하고, 상호 운용성을 위한 오픈 표준을 도입하여 연합 지식 네트워크를 형성합니다 [2, 4].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
* **인프라 오버헤드 및 비용 증가**: 프라이버시를 보존하며 데이터를 분산 처리하는 연합 아키텍처는 기본 RAG 시스템에 비해 인프라 오버헤드가 매우 크며, 구축 및 유지 비용이 2~3배가량 더 소요된다는 단점이 있습니다 [2, 4].
* **기술적 복잡성**: 프라이버시 보존 연산에 대한 높은 전문성이 요구되며, 다자간 지식 공유 시스템을 오케스트레이션하고 연합 시스템을 위한 신뢰 프레임워크를 구축해야 하는 등 기술적 구현 난이도가 매우 높습니다 [4]. 

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*Last updated: 2026-05-04*