데이터 보호를 위한 육각형: 개인 데이터를 공개하지 않고 위치 증명

많은 스마트폰 앱이 사용자가 인지하지 못하는 사이에 위치를 지속적으로 추적합니다. 이동 프로필을 기반으로 서비스 제공업체는 직장, 습관, 그리고 개인적 선호도를 추론할 수 있습니다. 이러한 민감한 정보 수집의 잠재적 결과는 2019년 뉴욕 타임스의 조사에서 강조되었습니다. 상업적 위치 데이터를 기반으로 트럼프 대통령 일행의 기기는 몇 분 안에 할당될 수 있으며, 마라라고나 펜타곤과 같은 민감한 장소 방문도 포함됩니다.

좌표를 공개하지 않고 위치를 증거로 사용

검증 가능한 위치 데이터를 제공하면서도 프라이버시를 보호하는 방법을 제시하기 위해 연구자들은 영지식 증명(zero-knowledge proof)에 주목하고 있습니다. 이는 기반 데이터를 공개하지 않고도 진술의 진실성을 검증할 수 있는 수학적 증명입니다. 위치 프라이버시의 핵심 특징은 이 방법이 특정 애플리케이션에 맞춰 조정 가능한 정밀도를 제공한다는 것입니다.

"과제는 실질적으로 사용 가능한 방식으로 프라이버시와 정밀성을 결합하는 것입니다."라고 이 연구의 주저자인 옌스 에른스트베르거는 설명합니다. 임베디드 시스템 및 사물 인터넷 교수진 연구팀은 영지식 증명과 육각형 공간 색인을 결합하여 이를 달성했습니다. 사용자의 위치를 ​​검증 가능하지만 가시적이지 않도록 하기 위해 이 방법은 계층적 육각형 격자 시스템을 사용합니다.

이 격자는 지구 표면을 광범위한 지역 수준에서 개별 도로 구간까지 다양한 해상도로 표현할 수 있는 셀로 나눕니다. 예를 들어, 사용자는 특정 도시에 있거나, 더 정확한 정보가 필요한 경우 해당 도시 내 특정 공원에 있다는 사실을 공개할 수 있습니다. 두 경우 모두 사용자의 정확한 위치는 숨겨집니다.

부동 소수점 숫자는 위치 정확도를 향상시킨다

진정한 혁신은 영지식 증명에서 위치 데이터의 수학적 처리에 있습니다. 오류가 발생하기 쉬운 정수 연산에 기반했던 기존 시스템과 달리, 새로운 방식은 현대 컴퓨터에서도 사용되는 표준화된 부동 소수점 수를 사용합니다.

이 단계는 계산 정확도를 보장하고 의도치 않은 편차를 방지하는 데 매우 중요하며, 특히 제곱근이나 삼각함수와 같은 복잡한 연산에서 더욱 그렇습니다. 동시에, 새로운 방식은 이전에는 잘못된 결과나 보안 취약점으로 이어질 수 있었던 오류를 제거합니다. 스마트 최적화 덕분에 1초 이내에 증명을 계산할 수 있습니다.

일상생활 속의 실용적인 활용 사례

이러한 응용 프로그램의 예로는 P2P(Peer-to-Peer) 근접 테스트가 있습니다. 이 테스트는 두 사람이 정확한 위치를 공개하지 않고도 물리적으로 가까운 거리에 있는지 확인할 수 있도록 합니다.

프로토타입을 통해 사용자는 단 0.26초 만에 특정 지역 근처에 있음을 증명할 수 있습니다. 동시에, 원하는 정확도 수준을 유연하게 조정할 수 있습니다. 정확한 위치를 증명하는 대신, 특정 지역이나 공원에 있음을 증명할 수 있습니다.

TUM의 임베디드 시스템 및 사물 인터넷 교수인 세바스찬 슈타인호르스트는 "저희의 방법은 개인정보를 보호하면서도 제로 지식 위치 증명이 가능하고 효율적임을 보여줍니다."라고 말했습니다.

직접적인 적용 외에도, 이 연구는 암호학의 더 넓은 분야에 기여합니다. 개발된 부동 소수점 영지식 회로는 특정 사용 사례에 관계없이 재사용 가능하며, 향후 물리적 측정 데이터 검증이나 안전한 머신러닝 시스템 등 다른 분야에도 적용될 수 있습니다. 이는 디지털 의료, 모빌리티 애플리케이션, 신원 보호 등 신뢰 시스템에 새로운 가능성을 열어줍니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/05/250515132508.htm