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id: SEC-SMPC-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [ai, security, privacy, smpc, secure-multi-party-computation, cryptography, data-privacy]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Secure Multi-party Computation (SMPC, 안전 다자간 연산)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "개별 데이터를 비공개로 유지하면서도 결합된 결과의 진실만을 추출하여, 신뢰 없는 참여자들 사이에서 '완벽하게 안전한 협력'을 구현하라" — 데이터를 암호학적 파편(Shares)으로 쪼개어 여러 참여자에게 분산시키고, 누구도 원본을 복원할 수 없는 상태에서 공동 연산을 수행하는 기술.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Secret Sharing and Distributed [[Logic|Logic]]" — 원본 데이터를 무작위 값들의 합으로 나누어 분산 저장하고, 각 참여자가 자신의 파편만으로 연산을 수행한 뒤 결과값의 파편만을 합쳐서 최종 정답을 도출하는 패턴.
- **핵심 메커니즘:**
    - **Secret Sharing:** 데이터를 여러 개로 쪼개어 일부만으로는 정보를 알 수 없게 함.
    - **Garbled Circuits:** 연산 논리 자체를 암호화하여 처리.
    - **Oblivious Transfer:** 수신자가 무엇을 받았는지 송신자가 알 수 없게 데이터를 전송.
- **의의:** 기업 간의 민감 데이터 공유 없이도 공동 시장 분석이나 의료 연구를 수행할 수 있게 하며, 데이터의 가치만 흐르고 정보는 가두는 '신뢰의 프로토콜'을 형성함.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 연산 및 통신 비용이 너무 커서 이론적 유희에 불과하다는 비판을 받아왔으나, 최근에는 암호학적 최적화와 하드웨어 가속을 통해 수천만 건의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 상용 수준의 프레임워크들이 등장함.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트 네트워크 간의 지식 전이 학습 시, 개별 사용자의 로컬 데이터를 절대 노출하지 않기 위해 SMPC 기반의 안전한 가중치 취합 방식을 기술적 로드맵에 포함함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Privacy-Preserving-AI|Privacy-Preserving-AI]], [[Federated-Learning|Federated-Learning]]-Foundations, [[Personal-Information-Security|Personal-Information-Security]], [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Secure-Multi-party-Computation.md
