[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,89 +2,173 @@
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id: wiki-2026-0508-privacy-preserving-ai
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title: Privacy Preserving AI
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [SEC-PRIV-TECH-001]
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aliases: [Privacy-Preserving Machine Learning, PPML, Confidential AI]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, security, privacy-preserving-ai, differential-privacy, Homomorphic-Encryption, Federated-Learning, smpc]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [privacy, security, differential-privacy, federated-learning, cryptography]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: Python
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framework: Opacus / TF-Federated / TenSEAL / PySyft
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# Privacy-Preserving AI (프라이버시 보존 AI)
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# Privacy Preserving AI
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "데이터를 '보지 않고도' 배우고, 정보를 '공유하지 않고도' 지혜를 나누는 암호학적 지능을 구축하라" — 데이터의 기밀성을 유지하면서도 인공지능 모델의 학습과 추론이 가능하도록 설계된 암호학 및 통계학적 기술 체계.
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## 매 한 줄
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> **"매 train and infer on data without exposing it — 4 pillars: DP, FL, HE, MPC"**. GDPR (2018) 와 healthcare/finance regulation 으로 driven, 2024 EU AI Act 와 US executive orders 로 mainstream. 2026 currently confidential computing (TEE: Intel TDX, NVIDIA H100 CC, Apple PCC) 가 production deployment 의 default.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Confidential Computation and Decoupled Learning" — 원본 데이터에 접근하는 대신 암호화된 상태에서 연산하거나(Homomorphic), 데이터의 로컬 경계를 넘지 않은 채 모델의 가중치만 교환함으로써(Federated) 정보 노출의 원천을 차단하는 패턴.
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- **4대 핵심 기술:**
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- **Differential Privacy (차분 프라이버시):** 데이터에 수학적 노이즈를 추가하여 개별 샘플 추론 방지.
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- **Homomorphic Encryption (동형 암호):** 암호화된 데이터 위에서 직접 연산을 수행.
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- **Federated Learning (연합 학습):** 분산된 장치에서 학습 후 결과만 취합.
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- **SMPC (Secure Multi-party Computation):** 여러 참여자가 데이터를 비밀리에 나누어 공동 연산.
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- **의의:** 의료, 금융 등 민감한 데이터를 다루는 산업에서 AI 도입의 가장 큰 장벽인 보안 문제를 해결하고, 데이터의 가치만 활용하는 '신뢰할 수 있는 AI' 구현의 핵심 기술.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 보안을 강화하면 연산 속도가 수백 배 느려진다는 초기 한계를 넘어, 최근에는 전용 가속기(TEE)와 최적화된 암호 프로토콜을 통해 실용적인 수준의 성능을 확보하는 단계에 도달함.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트 간의 지식 공유 시, 사용자별 민감 데이터가 섞이지 않도록 차분 프라이버시 원칙이 적용된 지식 인덱싱 아키텍처를 지향함.
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### 매 4 pillars
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1. **Differential Privacy (DP)**: noise 추가 to bound info leakage. Calibrated by epsilon (ε).
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2. **Federated Learning (FL)**: model goes to data, not data to model.
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3. **Homomorphic Encryption (HE)**: compute on ciphertext directly.
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4. **Secure Multi-Party Computation (MPC)**: parties jointly compute without revealing inputs.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Personal-Information-Security|Personal-Information-Security]], [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]], [[Local-Brain-Management|Local-Brain-Management]], Cloud-Computing-Foundations
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Privacy-Preserving-AI.md
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### 매 production additions (2024-2026)
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- **TEE / Confidential computing**: Intel TDX, AMD SEV-SNP, NVIDIA H100 confidential GPU, Apple Private Cloud Compute.
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- **Synthetic data**: GAN/diffusion-generated; near-zero re-id risk if done right.
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- **Machine unlearning**: GDPR right-to-be-forgotten compliance.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 trade-offs
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| Method | Privacy | Utility | Compute | Deployed? |
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|---|---|---|---|---|
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| DP-SGD (ε≈1) | High | -2 to -5% acc | 2-5x | Yes (Apple, Google) |
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| Federated | Medium | ~same | High comm | Yes (Gboard, healthcare) |
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| HE (CKKS) | Very high | exact | 1000-10000x | Niche |
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| MPC | Very high | exact | 100-1000x | Niche |
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| TEE | High (HW trust) | ~same | ~1.1x | Rapidly growing |
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### DP-SGD with Opacus (PyTorch)
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```python
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from opacus import PrivacyEngine
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import torch.optim as optim
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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model, optimizer = build_model(), optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
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loader = build_loader()
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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privacy_engine = PrivacyEngine()
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model, optimizer, loader = privacy_engine.make_private_with_epsilon(
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||||
module=model, optimizer=optimizer, data_loader=loader,
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||||
target_epsilon=1.0, target_delta=1e-5, epochs=10,
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max_grad_norm=1.0,
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)
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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||||
for epoch in range(10):
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for x, y in loader:
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||||
optimizer.zero_grad()
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||||
loss = criterion(model(x), y)
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||||
loss.backward()
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||||
optimizer.step()
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||||
print(f"ε={privacy_engine.get_epsilon(delta=1e-5):.2f}")
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Federated averaging (FedAvg)
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||||
```python
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def fed_avg(global_model, client_updates, client_weights):
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"""Weighted average of client deltas."""
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||||
avg_state = {}
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||||
total = sum(client_weights)
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||||
for k in global_model.state_dict():
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||||
avg_state[k] = sum(
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||||
w / total * upd[k] for upd, w in zip(client_updates, client_weights)
|
||||
)
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||||
global_model.load_state_dict(avg_state)
|
||||
return global_model
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
# Each round:
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||||
# 1. broadcast global model
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||||
# 2. clients train locally (with DP optionally)
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||||
# 3. clients send model deltas (encrypted)
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||||
# 4. server aggregates via secure aggregation
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||||
```
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Homomorphic encryption inference (TenSEAL CKKS)
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||||
```python
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||||
import tenseal as ts
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||||
ctx = ts.context(ts.SCHEME_TYPE.CKKS, poly_modulus_degree=8192,
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||||
coeff_mod_bit_sizes=[60, 40, 40, 60])
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||||
ctx.global_scale = 2**40
|
||||
ctx.generate_galois_keys()
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||||
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
x = ts.ckks_vector(ctx, [0.1, 0.5, -0.3, 0.7])
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||||
W = [[0.2, -0.1, 0.4, 0.05]] # plaintext weights
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||||
b = [0.1]
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||||
# encrypted inference: y = W*x + b
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y_enc = x.matmul(W[0]) + b[0]
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||||
y_plain = y_enc.decrypt()
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||||
```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### Secure aggregation (cross-device FL)
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```python
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# Bonawitz et al protocol sketch:
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# 1. Pairwise keys via Diffie-Hellman among N clients.
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||||
# 2. Each client sends update + sum_{j} mask_{ij} - sum_{j} mask_{ji}.
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# 3. Server sums all -> masks cancel -> only aggregate revealed.
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||||
# Tolerates dropouts via Shamir secret sharing of seeds.
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||||
```
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Confidential GPU inference (NVIDIA H100 CC)
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||||
```bash
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# Boot CC mode
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||||
nvidia-smi conf-compute -srs 1
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# Verify attestation
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||||
nvidia-smi conf-compute -gar
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||||
# Application gets encrypted GPU-CPU bus + attested code
|
||||
```
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||||
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||||
### Machine unlearning (SISA)
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||||
```python
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||||
# Sharded, Isolated, Sliced, Aggregated:
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# 1. Shard data into K disjoint parts; train K models.
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# 2. Aggregate (vote/avg) for inference.
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# 3. To unlearn user u: retrain only the shard containing u.
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||||
# Cost: O(1/K) of full retrain.
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Single org, sensitive labels | DP-SGD |
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| Many phones / hospitals | Federated + secure agg + DP |
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| Cloud inference, untrusted server | TEE (H100 CC) or HE |
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| Two parties, joint model | MPC (CrypTen, MP-SPDZ) |
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||||
| GDPR right-to-be-forgotten | SISA / approximate unlearning |
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| Need to share data externally | DP synthetic data |
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**기본값**: TEE (confidential computing) for inference; DP-SGD + federated for training across orgs.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Privacy]] · [[Cryptography]] · [[Machine-Learning]]
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||||
- 변형: [[Differential-Privacy]] · [[Federated-Learning]] · [[Homomorphic-Encryption]] · [[Secure-Multi-Party-Computation]]
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||||
- 응용: [[Healthcare-AI]] · [[FinTech-AI]] · [[On-Device-ML]]
|
||||
- Adjacent: [[Trusted-Execution-Environment]] · [[Machine-Unlearning]] · [[Synthetic-Data]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: regulated data (HIPAA, GDPR, PCI), cross-org training, on-device personalization, untrusted-cloud inference.
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**언제 X**: public data, no privacy requirement — overhead not worth it.
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## ❌ 안티패턴
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- **Big epsilon (ε>10)**: 매 effectively no privacy.
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- **Federated without DP or secure agg**: gradients leak training data.
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- **HE for entire training**: 1000x slowdown — only feasible for inference of small models.
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- **Anonymization theater**: removing names is not privacy (re-id attacks trivial).
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- **Trust me bro confidential**: deploy without remote attestation.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Apple PCC 2024, Google FL papers, NIST DP guidance, NVIDIA H100 CC docs 2024).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 4 pillars + TEE / unlearning 2026 update |
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Reference in New Issue
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