KR102642034B1 - 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 개시는 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법이 제공된다. 컴퓨팅 방법은 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되며, 클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함한 데이터 분석 요청을 수신하고, 암호화 엔진을 이용하여, 분석 대상 데이터를 동형암호화 하고, 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드한다. 이후, 분석 결과 확인 요청에 기초하여, 암호화 엔진을 이용하여 블록체인의 지정된 경로에 저장된 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하고, 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공한다. 여기에서, 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석된 것으로, 블록체인의 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된다.

Description

개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법 및 시스템 {METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING PRIVACY-PRESERVING DATA ANALYSIS}

본 개시는 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 프라이버시 보호가 요구되는 데이터를, 데이터 유출 우려 없이 블록체인 네트워크상에서 사용할 수 있도록 구현한 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법 및 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 블록체인(blockchain) 기술은, 네트워크 통신 상에서 이루어지는 트랜잭션의 내용을 신뢰성 있고 안전한 방법으로 기록하고 저장하는 기술이다. 블록체인 네트워크는, 디지털화된 자산이나 트랜잭션의 교환이 가능한 분산 환경의 시스템으로, 공유된 장부(ledger)를 이용하여 P2P(peer-to-peer) 네트워크에서 발생되는 전자적 거래 또는 작업 내역의 이력을 기록한다. 블록체인 네트워크는 탈중앙화된 또는 분산된 합의 프로토콜(decentralized consensus mechanism)을 이용하기 때문에, 제3자에 의한 트랜잭션의 위변조가 사실상 불가능하게 되어, 트랜잭션의 신뢰성과 투명성을 보장할 수 있다. 최근에는, 금융 서비스, 헬스케어 등의 의료분야 서비스 등 다양한 서비스 분야에서 블록체인 기술의 활용이 시도되고 있다.

한편, 블록체인 네트워크상에서, 프라이버시 보호가 중요한 데이터(예: 의료 데이터 등)에 대한 작업(예: 데이터 분석)을 수행하는 경우, 데이터를 분산된 컴퓨팅 장치에게 전송하고 작업 결과를 수신하는 과정에서 데이터 유출 위험이 발생할 수 있다.

예를 들어, 블록체인 네트워크상에서의 작업을 위해 데이터(x)를 암호화(e(x))하여 컴퓨팅 장치에게 전송하더라도, 데이터의 작업을 위해서는 컴퓨팅 장치가 암호화된 데이터(e(x))를 복호화(x)하여 작업하기 때문에 개인정보가 유출될 수 있다. 또한, 데이터(x)가 의료데이터인 경우, 의료데이터를 병원 등에서 외부 시스템으로 전송하는 것은 의료법상 저촉된다. 다만, 의료데이터 암호화된 상태로는 전송하는 것은 가능한데, 이 경우에도 컴퓨팅 장치가 해당 데이터를 복호화하게 되면 의료 데이터가 노출되기 때문에 의료법에 저촉된다.

본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.

또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 프라이버시 보호가 요구되는 데이터에 대해 블록체인 기반의 분석을 수행함에 있어서, 데이터 유출 우려 없이 안전하게 처리 및 관리할 수 있는 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.

또한, 본 개시에서 이루고자 하는 해결하고자 하는 과제는 상기와 같은 과제에 한정되지 않고, 또 다른 과제들이 존재할 수 있다.

본 개시는 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법, 컴퓨팅 장치(시스템) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법은, 클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하는 단계; 암호화 엔진을 이용하여, 상기 분석 대상 데이터를 동형암호화 하는 단계; 상기 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하는 단계; 상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계; 그리고 상기 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 상기 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석되어 상기 블록체인의 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된 데이터이고, 상기 지정된 경로는 상기 타겟 경로와 연관된 경로를 가리킨다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 데이터 분석 요청은, 상기 클라이언트와 연관된 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 블록체인의 타겟 경로는 상기 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 적어도 하나와 연관된 경로를 의미한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 컴퓨팅 방법은, 상기 동형암호화된 분석 대상 데이터가 블록체인의 타겟 경로에 업로드되는 것에 응답하여, 상기 타겟 경로와 연관된 상기 워커에게 분석 작업 요청을 전송하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 컴퓨팅 방법은, 상기 동형암호화된 분석 대상 데이터에 대한 분석 결과가 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장되는 것에 응답하여, 상기 클라이언트에게 분석 작업 완료 알림을 전송하는 단계를 더 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계는, 상기 클라이언트로부터 분석 결과 확인 요청을 수신하는 단계; 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 수신하는 단계; 그리고 상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 분석 결과 확인 요청은 상기 클라이언트와 연관된 식별 정보, 분석 대상에 대한 정보, 상기 타겟 경로 또는 상기 지정된 경로 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 분석 대상 데이터는, 복수의 애플리케이션으로부터 추출된 데이터를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따른 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

본 개시의 일 실시예에 따른 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 시스템은, 통신 모듈; 메모리; 및 상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 여기에서, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하고, 암호화 엔진을 이용하여 상기 분석 대상 데이터를 동형암호화하고, 상기 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하고, 상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하고, 상기 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공하기 위한 명령어들을 포함하고, 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 상기 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석되어 상기 블록체인의 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된 데이터이고, 상기 지정된 경로는 상기 타겟 경로와 연관된 경로에 해당한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 데이터 분석 요청은 상기 클라이언트와 연관된 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 블록체인의 타겟 경로는 상기 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 적어도 하나와 연관된 경로를 의미한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 상기 동형암호화된 분석 대상 데이터가 블록체인의 타겟 경로에 업로드되는 것에 응답하여, 상기 타겟 경로와 연관된 상기 워커에게 분석 작업 요청을 전송하기 위한 명령어들을 더 포함한다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 프라이버시 보호가 요구되는 데이터를 동형암호화하여 업로드, 분석, 저장함으로써, 분석 대상 데이터를 전달하고, 분석하고, 분석 결과를 전달하는 전 과정에서 데이터 유출 우려를 제거할 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 블록체인 네크워크 상에서 워커와 같은 분산된 컴퓨팅 장치가 분석 작업을 수행하기 위해 동형암호화된 데이터를 복호화할 필요가 없으므로, 데이터 분석 과정에서 프라이버시 보장을 계속 유지할 수 있다. 그에 따라, 데이터 활용성 및 보안성 측면 모두를 만족시킬 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 데이터의 분석 결과 또한 동형암호화된 상태를 유지하고, 동형암호화된 분석 결과는 사용자 요청이 있는 경우에만 복호화되므로, 데이터 분석 요청에서 분석 결과를 저장하기까지 개인 정보를 안전하게 처리 및 관리할 수 있어서, 프라이버시 보존이 높게 요구되는 다양한 산업에 폭 넓게 이용될 수 있다.

본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(“통상의 기술자”라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 동형암호화 방식을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 암호화 엔진, 블록체인, 워커를 이용하여 개인 정보 보호 데이터에 대한 분석 결과를 클라이언트에 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템이 복수의 사용자 단말과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템 및 사용자 단말의 예시적 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 블록체인 기반의 서버레스 컴퓨팅 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 리드컨선에 따른 블록체인 데이터베이스의 상태 변화를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 분석 대상 데이터의 분석 요청에 기초하여 동형암호화한 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 블록체인의 타겟 경로에 업로드된 동형암호화된 데이터를 처리하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 동형암호화된 데이터의 분석 결과를 복호화하여 제공하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템이 블록체인 노드와 워커를 이용하여 개인 정보 보호 데이터 분석 결과를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법의 프로세스를 나타내는 흐름도이다.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.

본 개시에서, '시스템'은 서버 장치와 클라우드 장치 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시스템은 하나 이상의 서버 장치로 구성될 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 하나 이상의 클라우드 장치로 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 시스템은 서버 장치와 클라우드 장치가 함께 구성되어 동작될 수 있다.

본 개시에서, '디스플레이'는 컴퓨팅 장치와 연관된 임의의 디스플레이 장치를 지칭할 수 있는데, 예를 들어, 컴퓨팅 장치에 의해 제어되거나 컴퓨팅 장치로부터 제공된 임의의 정보/데이터를 표시할 수 있는 임의의 디스플레이 장치를 지칭할 수 있다.

본 개시에 있어서, '블록체인(blockchain)'은, 일반적으로 디지털화된 정보, 자산이나 거래내역(transaction)의 교환이 가능한 분산 환경의 시스템으로, 공유된 장부(ledger)를 이용하여 P2P(peer-to-peer) 네트워크에서 발생되는 전자적 거래 내역의 이력을 기록하는 시스템 또는 플랫폼을 지칭할 수 있다. 여기서, 블록체인은 탈중앙화된 또는 분산된 합의 프로토콜(decentralized consensus mechanism)을 이용하며, 네트워크 상의 검증 노드(validating node)는 동일한 거래내역에 대해 동일한 (또는 합의된) 합의 알고리즘을 실행함으로써 그 거래내역을 승인(또는 비승인)할 수 있다. 또한, 본 개시에 있어서, '노드(node)'는 블록체인에서 공유된 장부를 기록, 유지 및 저장할 수 있으며, 블록의 생성과 같이 거래내역의 기록과 처리가 가능한 계산능력을 갖는 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있다. 또한, '블록체인' 또는 '블록체인 플랫폼(blockchain platform)'은 하나 이상의 블록체인 노드들이 네트워크로 연결되어 구성된 블록체인 네트워크를 지칭할 수 있다.

본 개시에서, '복수의 A의 각각' 또는 '복수의 A 각각'은 복수의 A에 포함된 모든 구성 요소의 각각을 지칭하거나, 복수의 A에 포함된 일부 구성 요소의 각각을 지칭할 수 있다.

이하, 본 개시에서는, 프라이버시 보호가 요구되는 데이터를 데이터 유출 우려 없이 블록체인 네트워크상에서 사용할 수 있도록 구현한, 개인 정보 보호 데이터 분석을 컴퓨팅 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)에 대하여 구체적으로 설명하겠다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 동형암호화 방식을 설명하기 위한 개념도이다. 도 1에서, 왼쪽은 기존 암호화 방식(110)을 도시한 것이고, 오른쪽은 본 개시에 따른 동형암호화 방식(120)을 도시한 것이다.

기존 암호화 방식(110)은, 예를 들어 클라이언트(미도시)로부터 암호화된 데이터(f(x))(112)가 수신되면, (정해진 암호화키(또는, 복호화키) 등을 사용하여) 복호화를 수행하고, 복호화된 데이터(x)(114)를 분석한다. 이후, 분석 결과(H(X))(116)를 다시 암호화하고, 암호화된 분석 결과(f(H(X)))(118)를 클라이언트에 전송한다. 클라이언트에서는 암호화된 분석 결과(f(H(X)))가 수신되면, 복호화하여 분석 결과를 확인한다. 기존 암호화 방식(110)에서는 암호화된 데이터(f(x))(112)를 복호화하여 분석 작업을 수행하기 때문에, 복호화된 데이터(x)(114) 및/또는 분석 결과(H(X))(116)에 포함된 개인 정보가 유출될 우려가 있다. 또한, 암호화 및 복호화를 반복 수행하는 과정에서 데이터 전송량이 증가하고 암호화 및 복호화에 사용되는 키(key)의 유출 염려도 존재한다.

한편, 동형암호화 방식(120)은 클라이언트(미도시)로부터 암호화된 데이터(e(x))(122)가 수신되면, 암호화된 데이터를 복호화할 필요 없이, 암호화된 상태 그대로 데이터를 분석하거나 이에 대한 연산을 실행한다. 그리고, 암호화된 분석 또는 연산 결과(H(e(X)))(128)가 클라이언트에 전송된다. 클라이언트는 암호화된 분석 결과(H(e(X)))(128)를 복호화하여, 분석 결과를 확인할 수 있다. 이와 같이, 동형암호화 방식(120)에서는, 데이터 분석 또는 연산을 위해 암호화된 데이터를 복호화할 필요가 없기 때문에 사용자의 키(key)를 공유할 필요가 없고, 그에 따라 개인 정보의 유출 우려가 없다.

동형암호화 방식의 유형은, 크게 부분 동형암호화 방식((Partially Homomorphic Encryption, 'PHE 암호화'), 제한 동형암호화 방식(Somewhat Homomorphic Encryption, 'SHE 암호화'), 및 완전 동형암호화방식(Fully Homomorphic Encryption, 'FHE 암호화')으로 구분된다. PHE 암호화는 암호화된 값에 대해 선택된 수학적 기능만 수행함으로써, 민감한 데이터의 기밀성을 유지해준다. SHE 암호화는 특정 복잡성까지 제한된 연산을 지원하기는 하나, 이런 연산을 정해진 횟수만 수행하도록 지원한다. FHE 암호화는 정보를 안전하게 유지하고 액세스할 수 있도록 지원하며, 프라이버시의 완전 보호가 가능하다. 본 개시에서는, 개인 정보의 완전 보호가 가능하도록 FHE 암호화 방식을 적용할 수 있다. 다만, 필요한 경우, SHE 암호화 또는 PHE 암호화 방식을 대체하여/혼용하여 사용할 수 있음을 미리 밝혀둔다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 암호화 엔진, 블록체인, 워커를 이용하여 개인 정보 보호 데이터에 대한 분석 결과를 클라이언트에 제공하는 예시를 나타내는 도면이다. 도 2에서는 본 개시에 따른 분석 대상 데이터의 전달 흐름 및 분석 결과의 전달 흐름을 중심으로 설명하였다. 따라서, 도 2에서 설명하는 동작은 하나 이상의 장치 및/또는 시스템(또는, 장치 또는 시스템에 포함된 하나 이상의 프로세서)에 의하여 수행될 수 있음을 미리 밝혀둔다.

클라이언트(210)로부터 데이터 분석 요청이 수신된 것에 응답하여, 분석 대상 데이터 X(212)가 암호화 엔진에 전송된다. 일 실시 예에서, 상기 데이터 분석 요청은 클라이언트(210)와 연관된 식별 정보, 예를 들어, 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보(예: 패스워드, UID, 검증가능한 신원정보(Verifiable Credential, VC), 및/또는 사용자 생체정보 등)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 데이터 분석 요청은 분석 대상에 대한 정보, 예를 들어 질병 분석(예: 당뇨병 분석, 고지혈증 분석, 갑상선 기능 저하증/항진증 분석, 간염 분석 등)에 대한 정보를 포함할 수 있다.

암호화 엔진은, 미리저장된 알고리즘(예: Homomorphic cipher 알고리즘 등)을 이용하여, 수신된 분석 대상 데이터 X(212)를 동형암호화할 수 있다. 구체적으로, 암호화 엔진은 수신된 분석 대상 데이터 X(212)에 대해 미리저장된 알고리즘을 적용하여 암호화된 데이터 e(X)(222)를 생성하고, 암호화된 데이터 e(X)(222)를 블록체인(220)의 타겟 경로에 업로드할 수 있다. 일 실시 예에서, 블록체인(220)의 타겟 경로는 클라이언트와 연관된 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 어느 하나와 연관된 경로로 지정될 수 있다. 일 실시 예에서, 암호화된 데이터 e(X)(222)가 복수인 경우 서로 다른 타겟 경로에 업로드될 수 있고, 서로 다른 타겟 경로간의 연관도는 복수의 데이터 간의 연관도에 대응될 수 있다.

블록체인(220)에 업로드된 암호화된 데이터 e(X)(222)는 블록체인(220)에 연동되고, 상기 타겟 경로와 연관된 워커(worker)(230)에게 전달된다. 이를 위해, 암호화된 데이터 e(X)(222)가 블록체인(220)의 타겟 경로에 업로드되면, 타겟 경로와 연관된 워커(230)에게 분석 작업 요청을 전송하도록 동작한다.

워커(230)는 암호화된 데이터 e(X)(222)를 복호화하지 않고 암호화된 상태로 분석 작업을 수행한다. 워커(230)는 암호화된 데이터 e(X)(222)를 암호화된 형태로 분석하기 위해, 미리 저장된 암호화 연산 프로그램을 사용할 수 있다. 상기 암호화 연산 프로그램은 예를 들어, 암호화된 데이터 e(X)(222)를 비트별로 연산하기 위한 XOR 연산 로직, XNOR 연산 로직, AND 연산 로직, OR 연산 로직, 보수 연산 로직, 절댓값 연산 로직, 이동 연산 로직, 및/또는 MUX연산 로직 등을 포함할 수 있다. 워커(230)에 의한 분석 작업의 분석 결과, 즉 암호화된 분석 결과(H(e(X)))(224)는 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된다. 이때, 암호화된 데이터 e(X)(222)가 업로드되는 타겟 경로와 암호화된 분석 결과(H(e(X)))(224)가 저장되는 지정된 경로는 서로 상이할 수 있다.

클라이언트(210)는, 암호화된 분석 결과(H(e(X)))(224)가 지정된 경로에 저장된 것에 응답하여 분석 작업이 완료되었음을 알려주는 알림을 수신할 수 있다. 암호화 엔진은, 암호화된 분석 결과(H(e(X)))(224)를 복호화하고, 복호화된 분석 결과(H(X))(214)를 클라이언트(210)에 전송한다. 일 실시 예에서는, 클라이언트(210)로부터 분석 결과 확인 요청이 수신된 것에 응답하여, 암호화된 분석 결과(H(e(X)))(224)를 복호화하고, 복호화된 분석 결과(H(X))(214)를 전송해줄 수 있다. 또는, 일 실시 예에서는, 클라이언트(210)로부터 분석 결과 확인 요청이 수신된 것에 응답하여, 블록체인(220)의 지정된 경로에 저장된 암호화된 분석 결과(H(e(X)))(224)를 수신하고, 수신된 암호화된 분석 결과(H(e(X)))(224)를 복호화하여, 복호화된 분석 결과(H(X))(214)를 전송해줄 수 있다. 여기에서, 상기 분석 결과 확인 요청은, 클라이언트(210)와 연관된 식별 정보, 분석 대상에 대한 정보, 타겟 경로 및/또는 지정된 경로 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템(330)이 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다. 도시된 바와 같이, 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)은 네트워크(320)를 통해 개인 정보 보호 데이터에 대한 분석 결과를 제공할 수 있는 정보 처리 시스템(330)과 연결될 수 있다. 여기서, 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)은 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보(예: 패스워드, UID, 검증가능한 신원정보(Verifiable Credential, VC), 및/또는 사용자 생체정보 등)를 사용하여 개인 정보 보호 데이터의 분석 결과를 제공받을 수 있는 사용자 및/또는 접근권한이 운영자(예를 들어, 개인 정보 보호 데이터에 대한 접근권한 있는 관리자 등)의 단말을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(330)은 개인 정보 보호 데이터에 대한 분석과 관련된 컴퓨터 실행 가능한 프로그램(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션) 및 데이터를 저장, 제공 및 실행할 수 있는 하나 이상의 서버 장치 및/또는 데이터베이스, 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 기반의 하나 이상의 분산 컴퓨팅 장치 및/또는 분산 데이터베이스를 포함할 수 있다.

정보 처리 시스템(330)에 의해 제공되는 개인 정보 보호 데이터에 대한 분석 결과는, 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)의 각각에 설치된 개인 정보 보호 데이터 분석과 관련된 애플리케이션, 헬스 케어 애플리케이션, 질병 분석/예측 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션, 웹 브라우저 또는 웹 브라우저 확장 프로그램 등을 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(330)은 헬스 케어 애플리케이션 등을 통해 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)로부터 수신되는 다양한 헬스 케어 관련 데이터 분석 요청에 대응하는 정보를 제공하거나 대응하는 처리를 수행할 수 있다.

복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)은 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)과 통신할 수 있다. 네트워크(320)는 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)과 정보 처리 시스템(330) 사이의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(320)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(320)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3) 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다.

도 3에서 휴대폰 단말(310_1), 태블릿 단말(310_2) 및 PC 단말 (310_3)이 사용자 단말의 예로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)은 유선 및/또는 무선 통신이 가능하고 개인 정보 보호 데이터 분석과 관련된 애플리케이션, 헬스 케어 애플리케이션, 질병 분석/예측 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션, 웹 브라우저 또는 웹 브라우저 확장 프로그램 등이 설치되어 실행될 수 있는 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은, AI 스피커, 스마트폰, 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스, 셋톱 박스 등을 포함할 수 있다. 또한, 도 3에는 3개의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)이 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)과 통신하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 상이한 수의 사용자 단말이 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)과 통신하도록 구성될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(330)은 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)로부터 하나 이상의 분석 대상 데이터(예: 헬스 케어 관련 데이터)를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신할 수 있다. 정보 처리 시스템(330)은 수신된 분석 대상 데이터를 동형암호화하고, 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하여, 타겟 경로와 연관된 워커에 의해 수행된 분석 작업의 결과를 매칭되는 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)(예: 개인 키(private key)에 접근할 수 있고 헬스 케어 관련 데이터의 분석을 요청한 사용자/운영자의 단말)에 제공할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 정보 처리 시스템(330)은 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)의 데이터 분석 요청에 응답하여, 연관된 사용자 식별 정보(예: 패스워드, UID, 검증가능한 신원정보(Verifiable Credential, VC), 및/또는 사용자 생체정보 등) 및/또는 분석 대상(예: 당뇨병 분석, 고지혈증 분석, 갑상선 기능 저하증/항진증 분석, 간염 분석 등)에 대한 정보의 입력을 요청할 수 있고, 암호화된 분석 결과가 지정된 저장 경로에 저장되면, 매칭되는 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)에 분석 작업 완료 알림을 전송해줄 수 있다. 이 경우, 정보 처리 시스템(330)은 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)로부터 분석 결과 확인 요청이 수신된 것에 응답하여, 암호화된 분석 결과를 복호화하여 제공해줄 수 있다. 이때, 상기 분석 결과 확인 요청은, 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보 및/또는 분석 대상에 대한 정보를 포함할 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(310) 및 정보 처리 시스템(330)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자 단말(310)은 개인 정보 보호 데이터 분석과 관련된 애플리케이션, 헬스 케어 애플리케이션, 질병 분석/예측 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션, 웹 브라우저 또는 웹 브라우저 확장 프로그램 등을 실행 가능하고 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 도 4의 휴대폰 단말(310_1), 태블릿 단말(310_2), PC 단말(310_3) 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(310)은 메모리(412), 프로세서(414), 통신 모듈(416) 및 입출력 인터페이스(418)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 정보 처리 시스템(330)은 메모리(432), 프로세서(434), 통신 모듈(436) 및 입출력 인터페이스(438)를 포함할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(310) 및 정보 처리 시스템(330)은 각각의 통신 모듈(416, 436)을 이용하여 네트워크(320)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(420)는 입출력 인터페이스(418)를 통해 사용자 단말(310)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(310)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.

메모리(412, 432)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(412, 432)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(310) 또는 정보 처리 시스템(330)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(412, 432)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 사용자 단말(310)에 설치되어 구동되는 개인 정보 보호 데이터 분석과 관련된 애플리케이션, 헬스 케어 애플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.

이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(412, 432)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(310) 및 정보 처리 시스템(330)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈을 통해 메모리(412, 432)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(320)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(412, 432)에 로딩될 수 있다.

프로세서(414, 434)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(412, 432) 또는 통신 모듈(416, 436)에 의해 프로세서(414, 434)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(414, 434)는 메모리(412, 432)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(416, 436)은 네트워크(320)를 통해 사용자 단말(310)과 정보 처리 시스템(330)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(310) 및/또는 정보 처리 시스템(330)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(310)의 프로세서(414)가 메모리(412) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터(예를 들어, 개인 정보 보호 데이터 분석 요청, 개인 정보 보호 데이터에 대한 분석 결과 확인 요청, 사용자 식별 정보와 연관된 데이터, 분석 대상에 대한 정보와 관련된 데이터, 블록체인의 타겟 경로 및/또는 지정된 저장 경로와 관련된 데이터 등)는 통신 모듈(416)의 제어에 따라 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(330)의 프로세서(434)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 모듈(436)과 네트워크(320)를 거쳐 사용자 단말(310)의 통신 모듈(416)을 통해 사용자 단말(310)에 수신될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(310)은 정보 처리 시스템(330)으로부터 통신 모듈(416)을 통해, 분석 대상 데이터에 대한 분석 결과, 예를 들어 특정 질병의 위험성에 대한 분석 결과를 복호화된 형태로 수신할 수 있다.

입출력 인터페이스(418)는 입출력 장치(420)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(418)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(310)의 프로세서(414)가 메모리(412)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 정보 처리 시스템(330)이나 다른 사용자 단말이 제공하는 정보 및/또는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면 등이 입출력 인터페이스(418)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 도 4에서는 입출력 장치(420)가 사용자 단말(310)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(310)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(330)의 입출력 인터페이스(438)는 정보 처리 시스템(330)과 연결되거나 정보 처리 시스템(330)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 4에서는 입출력 인터페이스(418, 438)가 프로세서(414, 434)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(418, 438)가 프로세서(414, 434)에 포함되도록 구성될 수 있다.

사용자 단말(310) 및 정보 처리 시스템(330)은 도 4의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(310)은 상술된 입출력 장치(420) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(310)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(310)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(310)에 더 포함되도록 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(310)의 프로세서(414)는 헬스 케어 관련 데이터 분석과 관련된 애플리케이션 등이 동작하도록 구성될 수 있다. 이 때, 해당 애플리케이션 및/또는 프로그램과 연관된 코드가 사용자 단말(310)의 메모리(412)에 로딩될 수 있다.

헬스 케어 관련 데이터 분석과 관련된 애플리케이션 등을 위한 프로그램이 동작되는 동안에, 프로세서(414)는 입출력 인터페이스(418)와 연결된 터치 스크린, 키보드, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 마이크로폰 등의 입력 장치를 통해 입력되거나 선택된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 수신할 수 있으며, 수신된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 메모리(412)에 저장하거나 통신 모듈(416) 및 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)에 제공할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(414)는 사용자 개인 정보 및 분석 대상 정보를 포함하는 헬스 케어 관련 데이터의 분석을 요청하는 입력을 수신하여, 통신 모듈(416) 및 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)에 제공할 수 있다. 다른 예로서, 프로세서(414)는 사용자 개인 정보를 포함하는 헬스 케어 관련 데이터의 분석 요청에 따라 생성된(또는, 디스플레이된) 리스트에서 하나 이상의 분석 대상 정보를 선택하는 입력을 수신하여, 통신 모듈(416) 및 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)에 제공할 수 있다. 또 다른 예로서, 프로세서(414)는 분석 대상 정보만을 포함하는 헬스 케어 관련 데이터의 분석을 요청하는 입력을 수신하여, 통신 모듈(416) 및 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)에 제공하고, 정보 처리 시스템(330)으로 하여금 헬스 케어 관련 데이터에 대한 분석이 특정되지 않은 다수인을 대상으로 수행되도록 할 수 있다. 또 다른 예로서, 프로세서(414)는 사용자 개인 정보 및 분석 대상 정보를 포함하는 헬스 케어 관련 데이터의 분석을 세부 대상별로 분석하도록 요청하는 입력을 수신하여, 통신 모듈(416) 및 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)에 제공할 수 있다.

사용자 단말(310)의 프로세서(414)는 입력 장치(420), 다른 사용자 단말, 정보 처리 시스템(330) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(414)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(416) 및 네트워크(320)를 통해 정보 처리 시스템(330)에 제공될 수 있다. 사용자 단말(310)의 프로세서(414)는 입출력 인터페이스(418)를 통해 입출력 장치(420)로 정보 및/또는 데이터를 전송하여, 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(414)는 수신한 정보 및/또는 데이터를 사용자 단말의 화면에 디스플레이할 수 있다.

정보 처리 시스템(330)의 프로세서(434)는 복수의 사용자 단말(310) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(434)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(436) 및 네트워크(320)를 통해 사용자 단말(310)에 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(330)의 프로세서(434)는 복수의 사용자 단말(310)로부터 수신된 하나 이상의 분석 대상 데이터(예: 헬스 케어 관련 데이터)를 포함하는 데이터 분석 요청에 기초하여, 수신된 분석 대상 데이터를 동형암호화하고, 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하고, 워커에 의해 수행된 분석 작업의 결과를 매칭되는 복수의 사용자 단말(310_1, 310_2, 310_3)(예: 개인 키(private key)에 접근할 수 있는 헬스 케어 관련 데이터의 분석을 요청한 사용자/운영자의 단말)에 제공할 수 있다.

정보 처리 시스템(330)의 프로세서(434)는 사용자 단말(310)의 디스플레이 출력 가능 장치(예: 터치 스크린, 디스플레이 등), 음성 출력 가능 장치(예: 스피커) 등의 출력 장치(420)를 통해 처리된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(330)의 프로세서(434)는, 블록체인의 지정된 경로에 저장된 분석 결과를 복호화하여 통신 모듈(436) 및 네트워크(320)를 통해 사용자 단말(310)로 제공하고, 복호화된 분석 결과를 사용자 단말(310)의 디스플레이 출력 가능 장치 등을 통해 출력하도록 구성될 수 있다. 다른 예로서, 정보 처리 시스템(330)의 프로세서(434)는, 사용자 단말(310)의 프로세서(414)의 결과 확인 요청에 응답하여 동형암호화된 분석 결과 및 복호화 프로그램을 통신 모듈(436) 및 네트워크(320)를 통해 사용자 단말(310)로 제공하고, 사용자 단말(310)에서 복호화하여, 복호화된 분석 결과를 사용자 단말(310)의 디스플레이 출력 가능 장치 등을 통해 출력하도록 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 정보 처리 시스템(330)의 프로세서(434)는 통신 모듈(436) 및 네트워크(320)를 통해 서로 다른 다수의 지정된 경로에 저장된 동형암호화된 분석 결과를 제공하고, 복호화된 다수의 분석 결과를 사용자 단말(310)의 디스플레이 출력 가능 장치 등을 통해 한 화면에 출력하거나 또는 별도의 탭(tab)별로 출력하도록 구성될 수 있다.

도 5은 본 개시의 일 실시예에 따른 블록체인 기반의 서버레스 컴퓨팅 시스템의 구성을 나타내는 도면이다. 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템은 블록체인 기반의 서버레스 컴퓨팅 시스템을 포함할 수 있다. 블록체인 기반의 서버레스 컴퓨팅 시스템은, 애플리케이션 실행을 위한 백엔드(backend) 시스템으로서 기능할 수 있다. 이 시스템에서 애플리케이션은 다음과 같이 실행될 수 있다. 먼저, 클라이언트(클라이언트, dApp: decentralized application, 암호화 엔진, 컴퓨팅 시스템의 적어도 일부의 구성 등)가 트랜잭션(transaction)을 블록체인에 전송하면, 블록체인 노드의 블록 상태(block state)가 해당 트랜잭션의 데이터(예를 들어, 경로-값의 쌍)에 의해 업데이트된다. 한편, 블록 상태 리스너(block state listener)는 블록체인 경로에 대한 모니터링을 실행하고 있다가, 트랜잭션에 의해 업데이트된 상태를 감지하고 이벤트를 워커에게 전송한다. 이벤트를 수신한 워커는 트랜잭션과 연관된 작업 또는 기능(예를 들어, 데이터 분석 작업)을 실행하고, 또 다른 트랜잭션을 생성할 수 있다. 만약 워커가 또 다른 트랜잭션을 생성하면, 블록체인 노드의 블록 상태는 해당 트랜잭션에 의해 업데이트된다. 또한, 클라이언트는 수정된 블록체인 상태를 통해 그 결과를 획득할 수 있다.

블록체인 기반의 서버레스 컴퓨팅 시스템(500)은, 복수의 블록 상태를 포함하는 데이터베이스를 저장 및 관리하는 블록체인 서버(510), 블록 상태의 변경 여부를 모니터링하는 상태 리스너(520), 블록 상태의 변경에 따른 작업을 수행하는 워커(530)를 포함할 수 있다.

도시된 바와 같이, 블록체인 서버(또는 노드)(510)는 복수의 블록 상태를 포함하는 데이터베이스(512)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터베이스(512)에 저장된 각 블록 상태는, 각 퍼블릭 키(public key)의 밸런스(balance)와 키-값(key-value) 데이터베이스를 포함할 수 있다. 블록 상태는 마스터 상태(master state)와 규칙 상태(rule state)의 2가지 유형 중 어느 하나일 수 있다. 마스터 상태는 블록체인 네트워크의 모든 참여 노드들에 의해 업데이트되는 실제 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 규칙 상태는, 키에 해당하는 데이터 값을 변경하기 위한 접근 권한을 결정하는 규칙을 포함할 수 있다.

또한, 데이터베이스(512)는 트리 구조로 구성될 수 있다. 트리 구조로 구성된 데이터베이스(512)는 샤딩(Sharding) 기술을 적용하여 트리의 하위 집합(또는 서브트리)을 샤드(Shard)로 유지 관리할 수 있다. 본 개시에 있어서 "샤딩"은 전체 블록체인 네트워크를 분할한 뒤 트잰잭션들을 영역별로 저장하고 이를 병렬적으로 처리하여 블록체인에 확장성을 제공하는 온체인(on-chain) 솔루션을 의미할 수 있다. 샤드로 관리되는 서브트리 각각은 별도의 작은 블록체인 인스턴스에서 처리되므로, 블록체인의 총 처리량이 크게 증가하는 효과를 가질 수 있다. 일 실시예에서, 데이터베이스(512)의 각 서브트리에 대해 상이한 PoS(Proof-of-Stake) 합의 알고리즘이 적용되도록 설정될 수 있다.

상태 리스너(520)는 데이터베이스(512)에 저장된 블록체인 블록 상태의 변경 여부를 모니터링할 수 있다. 일 실시예에서, 상태 리스너(520)는, 워커(530)가 새로운 작업을 실행하도록 설정된 후 워커(530)에 의해 생성 또는 실행되는 모듈로서 워커(530) 내에 등록되어 설치되거나 블록체인 서버(510)에 등록되어 설치될 수 있다.

블록체인 서버(510)는, 데이터베이스(512)의 블록 상태가 변경될 수 있는 권한을 설정하고, 하나 이상의 클라이언트(540)으로부터 트랜잭션이 수신되어 블록 상태가 변경될 때 실행될 기능을 설정할 수 있다. 또한, 블록체인 서버(510)는, 하나 이상의 클라이언트(540)로부터 트랜잭션을 수신하면, 트랜잭션에 따라 블록체인 블록 상태를 변경할 수 있으며, 상태 리스너(520)는 블록체인 서버(510)를 모니터링하여 블록 상태의 변경을 감지할 수 있다. 상태 리스너(520)가 블록 상태의 변경을 감지하면, 워커(530)에게 블록 상태의 변경에 따른 기능 실행을 통보할 수 있다. 일 실시예에서, 워커(530)는 블록 상태의 변경에 따른 기능을 실행한 결과로서 또 다른 트랜잭션을 생성할 수 있다. 이 경우, 워커(530)는 새로이 생성한 트랜잭션을 블록체인 서버(510)로 전송하여 블록 상태에 업데이트할 수 있다. 이와 같은 블록체인 서버(510)에서 블록 상태의 업데이트는, 추가적인 작업의 실행으로 이어지는 연쇄반응을 일으킬 수 있다. 즉, 워커에 의해 생성된 트랜잭션이 블록체인 서버(510)로 전송되어 블록 상태가 업데이트되면, 상태 리스너(520)는 그 상태 업데이트를 감지하여 워커(530) 또는 또 다른 워커에게 관련 작업 실행을 통지할 수 있다.

일 실시예에서, 이상 설명한 블록체인 서버(510)와 워커(530)는 블록체인 네트워크의 하나의 노드에 포함될 수 있다. 이 경우, 블록체인 서버(510)와 워커(530)는 수신되는 트랜잭션에 대해 즉시 응답하여 관련 작업을 실행할 수 있다. 다른 실시예에서, 워커(530)는 분리 가능하도록 구현되며 다른 컴퓨팅 장치(또는 리소스 제공자)에 의해 호스팅될 수 있다. 이 경우, 해당 컴퓨팅 장치로부터 블록체인 서버(510)로 별도의 통신 채널이 형성될 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 리드컨선에 따른 블록체인 데이터베이스의 상태 변화를 나타내는 도면이다. 도 6에 도시된 데이터베이스(600)는, 도 5를 참조하여 설명된 블록체인 기반의 서버레스 컴퓨팅 시스템의 블록체인 서버(510)가 저장 및 관리하는 데이터베이스(512)의 상세 구성을 나타낼 수 있다.

도시된 바와 같이, 데이터베이스(600)는 트랜잭션들을 포함하는 블록들(610, 620)과 이에 대응하는 블록 상태(630)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 블록(610)이 트랜잭션 "a/b:1"과 "a/c:2"를 포함하도록 생성되며, 이에 대응하여 블록 상태(630)가 경로 "a/b"에 값 "1"를 반영하고, 경로 "a/c"에 값 "2"를 반영하도록 업데이트된다. 다음으로 블록(620)이 트랜잭션 "a/d:3"과 "a/c:3"을 포함하도록 생성되며, 이에 대응하여 블록 상태(630)가 경로 "a/b"에 값 "1"를 유지하되, 경로 "a/c"의 값이 "2"에서 "3"으로 변경되고, 경로 "a/d"에 값 "3"을 반영하도록 업데이트된다.

한편, 블록체인 서버의 트랜잭션 풀에는 아직 블록체인에 블록으로 추가되지 않은 트랜잭션들("a/e/f:4", "a/e/g:5")이 저장되어 있다. 이 트랜잭션들은 경로(키)-값 쌍에 더하여 리드컨선(read_concern) 필드를 더 포함할 수 있다. 리드컨선은 트랜잭션 생성 시 함께 포함될 수 있는 값으로, 해당 트랜잭션의 데이터가 블록체인의 블록 상태에 반영될 정도의 신뢰성이 있는지를 나타낼 수 있다.

일 실시예에서, 클라이언트는 트랜잭션을 생성할 때, 해당 트랜잭션에 리드컨선의 정보를 포함할 수 있으며, 그 값은 클라이언트가 임의로 설정할 수 있다. 블록체인 서버의 제1 노드는 각 트랜잭션의 리드컨선의 값에 기초하여 해당 트랜잭션의 키-값 쌍을 블록 상태에 반영할 수 있다. 예를 들어, 리드컨선의 값이 0인 경우, 해당 트랜잭션의 데이터를 포함하는 블록이 생성되기 전에도 사용할 수 있을 정도로 신뢰도가 높다고 판단하여, 해당 트랜잭션의 데이터를 데이터베이스의 블록 상태에 바로 반영할 수 있다. 즉, 블록체인 서버는 트랜잭션의 리드컨선의 값이 0인 경우 해당 트랜잭션을 바로 실행할 수 있다. 반면, 리드컨선의 값이 1 또는 그 이상인 경우, 해당 트랜잭션의 데이터를 포함하는 블록 생성이 1회 또는 그 이상이 될 때까지 해당 트랜잭션의 실행을 보류할 수 있다.

도 6의 예에 있어서, 트랜잭션 "a/e/g:5"의 리드컨선의 값은 1이 부여되어 1회의 블록 생성 이후에 읽혀질 것으로 권고되었기 때문에, 해당 데이터를 블록 상태(630)에 반영하지 않고 실행을 보류할 수 있다. 반면, 트랜잭션 "a/e/f:4"의 리드컨선의 값은 0으로 부여되어 있기 때문에, 즉시 트랜잭션의 실행이 이루어져 블록 상태(630)에 반영될 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 분석 대상 데이터에 대한 분석 요청에 기초하여 동형암호화된 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하는 과정을 나타내는 블록도이다.

도 7에서, 본 개시에 따른 컴퓨팅 시스템(720)은 클라이언트(예: 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 시스템의 사용자, 헬스 케어 서비스 플랫폼(또는 그 사용자), 병원(또는 그 사용자), 등)의 사용자 단말을 통해 데이터에 대한 분석 요청을 수신할 수 있다.

예를 들어, 클라이언트의 사용자 단말을 통해 병원 사이트에 접속하여, 해당 병원 사이트에서 제공되는 개인 정보가 포함된 분석 요청 데이터(712)(예: 혈액 검사 결과(x))에 대한 분석 요청을 입력할 수 있다. 이어서, 클라이언트의 사용자 단말에 디스플레이된 사용자 인터페이스 화면을 이용하여 분석 대상 데이터(714)(예: 당뇨병 위험성 분석)를 선택하고, 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보(716)를 입력한 다음, 분석 요청(718)을 입력(또는 선택)하여, 컴퓨팅 시스템(720)에 분석 요청을 전송할 수 있다. 이때, 상기 개인 키(private key)는 사용자 서명(sign in)을 위한 것으로, 암호화 키와는 별개이며, 예를 들어 블록체인의 전자지갑 등에 저장될 수 있다.

컴퓨팅 시스템(720)은 예를 들어, 웹 브라우저 확장 프로그램(예: 크롬 익스텐션 등)으로 구현될 수 있다. 이 경우, 클라이언트는 분석 요청 데이터(예: 혈액 검사 결과(x))를 포함하는 애플리케이션/웹 서비스, 예를 들어 병원 사이트에 접속한 후, 해당 병원 사이트를 벗어나지 않고, 확장 프로그램을 통해 데이터 분석 요청을 수행될 수 있다. 또 다른 예에서, 컴퓨팅 시스템(720)은 다수의 애플리케이션/웹 서비스(예: A 병원 사이트, B 병원 사이트, 헬스 케어 서비스 플랫폼 등)와 연동하도록 구현될 수 있다. 이러한 경우, 사용자는 예를 들어 A 병원 사이트와 B 병원 사이트 각각에 접속할 필요 없이, 하나의 병원 사이트에 접속한 다음, 동일 개인 키(private key)를 적용하여, A 병원에 기록된 의료 데이터와 B 병원에 기록된 의료 데이터를 블록체인의 동일 타겟 경로에 동형암호화 데이터로 업로드하도록 요청할 수 있다.

컴퓨팅 시스템(720)은 분석 요청(718)에 응답하여, 개인 정보가 포함된 분석 요청 데이터(712)(예: 혈액 검사 결과(x)), 분석 대상 데이터(714)(예: 당뇨병 위험성 분석), 및 클라이언트와 연관된 식별 정보(예: 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보(716))를 수신할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(720)은 수신된 데이터(712, 714)를 암호화 엔진을 사용하여 동형암호화하고, 블록체인의 타겟 경로를 설정하여, 동형암호화된 데이터(e(X))를 설정된 타겟 경로에 업로드한다(또는, 저장한다).

일 실시 예에서, 설정된 타겟 경로에 액세스할 수 있는 사용자가 미리 지정될 수 있다. 이 경우, 지정된 사용자는 개인 키(private key)에 매칭되는 사용자 식별 정보 또는 분석 대상 데이터 중 적어도 하나와 연관된 타겟 경로에 접근할 수 있다.

다른 실시 예로, 개인 정보가 포함된 데이터에 대하여 복수의 분석 대상 데이터(예: 당뇨병 분석, 고지혈증 분석, 갑상선 기능 저하증/항진증 분석, 간염 분석 등)가 있는 경우, 분석 대상 데이터별로 서로 다른 타겟 경로가 생성될 수 있다. 이 경우, 동일한 개인 키(private key)를 사용하더라도 분석 대상 데이터별로 동형암호화된 데이터가 서로 다른 타겟 경로에 저장될 수 있다. 예를 들어, 동일 개인 키(private key)를 사용하는 하나의 분석 요청 데이터(예: 혈액 검사 결과(x))에 대해 복수의 분석 대상 데이터(예: 당뇨병 분석, 고지혈증 분석, 갑상선 기능 저하증/항진증 분석, 간염 분석 등)가 존재하는 경우, 제1 분석 대상 데이터(예: 당뇨병 분석)는 동형암호화되어 제1 경로에 저장되고, 제2 분석 대상 데이터(예: 고지혈증 분석)는 암호화되어 제1 경로와 다른 제2 경로에 저장될 수 있다. 이때, 상기 제1 경로와 제2 경로는 하나 이상의 공통 노드 및/또는 공통 경로를 포함할 수 있다.

동형암호화된 데이터(e(X))의 저장시, 도시된 바와 같이, 하나 이상의 트랜잭션을 포함하는 블록들에 대응되는 블록체인의 블록 상태(730)가 설정된 타겟 경로를 반영하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 블록 상태(730)는 트랜잭션 "a/b:1", "a/c:0xh2", “a/d”3” 에 대응하여 경로 "a/b"에 값 "1"를 반영하고, "a/c"에 값 "0xh2"를 반영하고, 경로 "a/d"에 값 "3"를 반영하여 생성될 수 있다. 또한, 블록 상태(730)는 트랜잭션 "a/*s:e(X)"에 대응하는 타겟 경로, 예를 들어 비밀 상태(secrete state)의 경로 "a/*s"에 대한 값으로 동형암호화된 데이터 "e(X)" 를 반영하도록 생성될 수 있다(또는 업데이트될 수 있다). 이 후, 비밀 상태(secrete state)의 경로 "a/*s"와 연관된 워커에게 동형암호화된 데이터(e(X))에 대한 분석 작업 요청이 전송될 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 블록체인의 타겟 경로에 업로드된 동형암호화된 데이터를 처리하는 과정을 나타내는 블록도이다.

동형암호화된 데이터(e(X))의 저장시, 도시된 바와 같이, 블록체인의 블록 상태(730)는 경로 "a/*s"에 대한 값으로 동형암호화된 데이터인 "e(X)"를 포함하도록 업데이트되며, 블록 상태 리스너(block state listener)는 블록체인 경로에 대한 모니터링을 실행하여 블록 상태(730)의 업데이트된 상태를 감지한다. 예를 들어, 블록 상태 리스너(block state listener)는 경로 "a/*s"의 생성과 "a/*s"에 대한 값으로 동형암호화된 데이터인 "e(X)" 가 업로드됨에 따라, 블록 상태(730)의 업데이트된 상태를 감지할 수 있다.

일 실시 예에서는, 블록 상태(730)의 업데이트에 기초하여, 컴퓨팅 시스템(720, 도 7)이 타겟 경로와 연관된 워커, 예를 들어 "a/*s"와 연관된 워커(810)에게 동형암호화된 데이터 "e(X)"에 대한 분석 작업을 요청할 수 있다. 다른 실시 예에서는, 블록 상태 리스너(block state listener)가 타겟 경로와 연관된 워커(810)에게 업데이트된 상태에 대한 이벤트를 전송하고, 타겟 경로와 연관된 워커(810)는 수신된 이벤트에 대한 응답으로 동형암호화된 데이터 "e(X)"의 전송/다운로드를 요청할 수 있다.

워커(810)는 타겟 경로(예, "a/*s")에 기록된(또는, 저장된) 동형암호화된 데이터 "e(X)"를 다운로드하고, "e(X)" 의 동형암호화된 상태를 유지하며, 복호화하지 않고 분석 작업을 수행한다. 워커(810)는 동형암호화된 데이터 "e(X)”에 포함된 개인 정보를 노출시키지 않고 데이터 분석에 필요한 연산을 수행하고, 결과값을 생성할 수 있다. 워커(810)는 분석 결과에 따라 생성된 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))를 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로(예: 비밀 상태(secrete state)의 경로 "a/*s")에 업로드할 수 있다.

일 실시 예에서, 동형암호화된 데이터 "e(X)"의 타겟 경로와 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))가 저장되는 지정된 경로는 하나 이상의 공통 경로를 포함할 수 있다. 또 다른 실시 예에서, 동형암호화된 데이터 "e(X)"의 타겟 경로와 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))가 저장되는 지정된 경로에 대한 액세스 권한은, 접근권한 있는 사용자(예: 개인 키(private key)로 사용자 서명(sign in)을 수행한 사용자)에게만 부여될 수 있다. 이 경우, 상기 타겟 경로 및/또는 지정된 경로에 대해 접근 권한이 부여되지 않은 다른 사용자는 접근이 제한될 수 있다.

블록 상태(820)는 지정된 경로 "a/*s"에 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))를 값으로 하는 업데이트된 상태를 반영한다.

이와 같이 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))가 저장되고 블록 상태(820)에 반영되면, 블록 상태 리스너(block state listener)는 블록 상태(820)의 업데이트된 상태를 감지하고, 대응되는 이벤트를 컴퓨팅 시스템(720)에 전송해줄 수 있다. 이와 같이, 본 개시에서는 분석 요청 데이터에 대해 동형암호화된 데이터 "e(X)"를 복호화하지 않고 분석 작업을 수행하고, 동형암호화된 분석 결과(H(e(X))) 형태로 업로드 함으로써, 블록체인 기반의 분석 작업을 수행하는 동안 민감한 개인 정보 유출 염려가 없다.

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 동형암호화된 데이터의 분석 결과를 복호화하여 제공하는 과정을 나타내는 블록도이다.

도시된 바와 같이, 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))가 블록 상태(820)에 반영되면, 블록 상태 리스너(block state listener)는 클라이언트(예: 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 시스템의 사용자, 헬스 케어 서비스 플랫폼(또는 그 사용자), 병원(또는 그 사용자), 등)의 사용자 단말에 분석 작업이 완료되었음을 알려주는 이벤트를 전송해줄 수 있다. 비록 도시되지는 않았지만, 일 실시 예에서는, 블록 상태(820)에 대응되는 블록체인과 클라이언트의 사용자 단말 사이에 하나 이상의 장치/시스템이 개입될 수 있고, 이러한 경우 상기 장치/시스템은 블록 상태 리스너(block state listener)를 포함할 수 있다.

블록 상태(820)에 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))가 반영되면, 클라이언트가 접속한 애플리케이션/웹 서비스(예: 병원 사이트)에 분석 작업 완료 알림이 전송된다. 그에 따라, 도시된 바와 같이 애플리케이션/웹 서비스(예: 병원 사이트)에 접속한 사용자 단말의 출력 기능 장치를 통해, 분석 결과의 확인 요청을 질의하는 제1 사용자 화면(910)이 출력될 수 있다.

분석 결과를 확인할 수 있는 분석 대상이 복수인 경우, 도시된 바와 같이, 제1 사용자 화면(910)에 포함된 '확인하기 버튼'이 선택된 것에 응답하여, 확인가능한 분석 대상을 선택할 수 있는 제2 사용자 화면(920)이 출력될 수 있다. 제2 사용자 화면(920)은 분석 결과가 확인가능한 분석 대상을 선택하기 위한 제1입력영역과 사용자 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보를 입력하기 위한 제2입력영역을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 분석 결과가 확인가능한 분석 대상이 미리 특정된 경우, 제1 사용자 화면(910)의 출력이 생략되거나 또는 추가 입력없이 제1 사용자 화면(910)에서 제2 사용자 화면(920)으로 전환될 수 있다.

제2 사용자 화면(920)을 이용하여 선택된 분석 대상(예: 당뇨병 위험성 분석)에 대한 분석 결과 확인 요청이 생성되며, 생성된 분석 결과 확인 요청은 컴퓨팅 시스템(930)에 전송된다. 일 실시 예에서, 상기 분석 결과 확인 요청은 클라이언트와 연관된 식별 정보(예; 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보, UID 등), 분석 대상에 대한 정보(예: 당뇨병 위험성 분석), 동형암호화된 분석 대상 데이터가 업로드되는 타겟 경로 및/또는 동형암호화된 분석 결과가 저장되는 지정된 경로 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.

제2 사용자 화면(920)을 이용하여 분석 결과 확인 요청이 입력된 것에 응답하여, 컴퓨팅 시스템(930)은 블록 체인의 지정된 경로, 예를 들어 블록 상태(820)에 기록된 지정된 경로 "a/*s"에 저장된 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))를 수신하고, 암호화 엔진을 사용하여 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))를 복호화하도록 동작할 수 있다. 그에 따라, 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))가 복호화되면, 복호화된 분석 결과(H(X))가 컴퓨팅 시스템(930)을 통해 클라이언트가 접속한 애플리케이션/웹 서비스(예: 병원 사이트)에게 전송된다. 예를 들어, 도시된 바와 같이 클라이언트의 사용자 단말의 출력 기능 장치를 통해, 복호화된 분석 결과(H(X))를 포함한 제3 사용자 화면(940)이 출력될 수 있다.

일 실시 예에서는, 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))가 업로드된 것에 응답하여(또는, 저장된 것에 응답하여) 분석 작업 완료 알림이 클라이언트에게 전송되지 않을 수 있다. 이 경우, 분석 결과를 확인하려는 클라이언트가 애플리케이션/웹 서비스(예: 병원 사이트)에 접속하여 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보을 입력한 것에 응답하여 확인 요청이 생성되고, 컴퓨팅 시스템(930)은 확인 요청을 수신하여 복호화된 분석 결과(H(X))를 클라이언트에 제공할 수 있다.

도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템이 블록체인 노드와 워커를 이용하여 개인 정보 보호 데이터 분석 결과를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다. 도 10에서, 컴퓨팅 시스템(1010)(또는, 이에 포함된 블록체인 기반 서버레스 컴퓨팅 시스템 등)은 블록체인의 특정 경로를 특정 사용자(예: 개인 키(private key)로 사용자 서명(sign in)을 수행한 사용자)만 접근할 수 있도록 권한을 제한할 수 있다.

도시된 바와 같이, 컴퓨팅 시스템(1010)은 클라이언트(미도시)로부터 개인 정보 보호 데이터에 대한 분석 요청을 수신하고, 그에 따라 분석 대상 데이터(X)(1012)를 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 분석 대상 데이터는, 복수의 애플리케이션(및/또는 복수의 웹 페이지)으로부터 추출된 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 경우, 컴퓨팅 시스템(1010)은 다수의 애플리케이션/웹 서비스(예: A 병원 사이트, B 병원 사이트, 헬스 케어 서비스 플랫폼 등)와 연동하도록 구현될 수 있고, 클라이언트는 서로 다른 애플리케이션/웹 서비스(예: A 병원 사이트, B 병원 사이트, 헬스 케어 서비스 플랫폼 등)에서 제공하는 다수의 개인 정보 보호 데이터에 대하여, 동일 개인 키(private key)를 적용하여 단일(single)의 분석 요청을 전송할 수 있다.

컴퓨팅 시스템(1010)은 분석 요청에 응답하여 분석 대상 데이터(X)(1012)를 수신하고, 암호화엔진을 사용하여 분석 대상 데이터(X)를 동형암호화한다. 동형암호화된 데이터(e(X))(1014)는 블록체인의 타겟 경로(예, “a/*s”)에 업로드된다. 일 실시 예에서, 컴퓨팅 시스템(1010)은 동형암호화된 데이터(e(X))(1014)가 업로드된 타겟 경로에 특정 사용자(예: 개인 키(private key)로 사용자 서명(sign in)을 수행한 사용자)만 접근할 수 있도록 권한을 부여하고, 제3자의 접근은 제한하는 규칙을 생성하여 블록체인 노드(1020)에 전달할 수 있다. 이와 같은 규칙에 근거하여, 컴퓨팅 시스템(1010)은 특정 사용자의 대한 복수의 분석 대상 데이터를 블록체인 특정 경로(즉, 동일한 경로)에 업로드할 수 있다.

컴퓨팅 시스템(1010)은 동일 개인 키(private key)를 사용하는 다수의 개인 정보 보호 데이터에 대하여, 동시에 또는 순차적으로 암호화하여, 동형암호화된 다수의 데이터를 동일 타겟 경로에 업로드하도록 결정할 수 있다. 이때, 다수의 개인 정보 보호 데이터는 서로 다른 애플리케이션/웹 서비스에 의해 제공될 수 있고, 요청 (예: 개인 키(private key)를 사용하여 연동 요청) 에 근거하여, 어느 하나의 애플리케이션/웹 서비스에서 제공하는 데이터를 다른 애플리케이션/웹 서비스에서 모아서 분석 요청, 동형암호화, 및 기록할 수 있다.

예를 들어, 사용자 A(예: 환자)가 10년 전에는 A 병원에서 의료 서비스를 받다가 현재는 B 병원에서 의료 서비스를 받는다고 가정하자. 사용자 A는 현재 의료 서비스를 받고 있는 B 병원과 연관된 애플리케이션/웹 서비스 (예: B 병원 사이트)에 접속하여, 개인 키(private key)로 사용자 서명(sign in)함으로써, A 병원에서 제공하는 의료 데이터에도 접근할 수 있다. 다음, 분석 요청에 응답하여, 컴퓨팅 시스템(1010)은 A 병원에서 제공하는 의료 데이터를 동형암호화하여, B 병원에 매칭되는 동형암호화된 데이터가 저장된 블록체인의 타겟 경로에 추가 기록할 수 있다(또는, 저장할 수 있다). 다른 예로, 컴퓨팅 시스템(1010)은 B 병원에서 제공하는 의료 데이터를 동형암호화하여, 기존에 A 병원에 매칭되는 동형암호화된 데이터가 저장되어있는 블록체인의 타겟 경로에 추가 기록할 수 있다(또는, 저장할 수 있다). 이러한 경우, 타겟 경로와 연관된 워커(1030)가 분석 작업을 완료하여 블록체인 노드(1020)의 블록 상태가 업데이트되면, 동일 타겟 경로에 존재하는 다른 데이터에 대한 추가 분석 작업이 연쇄적으로 실행될 수 있다.

이와 같이, 다수의 애플리케이션/웹 서비스(예: A 병원 사이트, B 병원 사이트, 헬스 케어 서비스 플랫폼 등)에서 제공하는 각각의 개인 정보 보호 데이터를 블록체인의 동일 타겟 경로에 기록함으로써(또는 저장함으로써), 해당 타겟 경로에 누적적으로 기록된 데이터에 대한 통합이 가능하며, 그에 따라 보다 정확한 분석이 이루어질 수 있게 된다.

블록체인 노드(1020)는 동형암호화된 데이터(e(X))(1014)를 블록 상태에 반영하고, 동형암호화된 데이터(e(X))(1014)가 저장된 타겟 경로와 연관된 워커(1030)에게 분석 작업을 요청한다. 이를 위해, 블록체인 노드(1020) 또는 컴퓨팅 시스템(1010)에 포함되는 블록 상태 리스너(block state listener)는 동형암호화된 데이터(e(X))(1014)의 업로드에 따른 블록 상태 변화를 감지하고, 이에 대응하는 이벤트(예: 작업 요청)를 생성하여, 타겟 경로와 연관된 워커(1030)에게 전달한다. 워커(1030)는, 이벤트에 포함된 작업 요청에 따라, 동형암호화된 데이터(e(X))(1014)를 복호화하지 않고 분석하여, 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))(1032)를 생성하여 블록체인 노드(1020)의 지정된 경로에 저장한다. 이때, 블록체인 노드(1020) 또는 컴퓨팅 시스템(1010)에 포함되는 블록 상태 리스너(block state listener)는 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))(1032)의 기록에 따른 블록 상태 변화를 감지하고, 이에 대응하는 이벤트, 즉 작업 완료 알림을 컴퓨팅 시스템(1010)에 전송할 수 있다.

컴퓨팅 시스템(1010)은 클라이언트(미도시)의 분석 결과 확인 요청에 기초하여, 지정된 경로에 기록된(저장된) 동형암호화된 분석 결과(H(e(X)))(1032)를 수신하고, 암호화엔진을 사용하여 복호화한 다음, 복호화된 분석 결과(H(X))(1014)를 클라이언트에게 제공한다.

한편, 도 10에서는 블록체인 노드(1020)와 워커(1030) 사이에 시스템이 개입되지 않은 것으로 도시되었으나, 이에 제한되지 않는다. 대안적으로, 일 실시 예에서는, 본 개시의 컴퓨팅 시스템(또는 이에 포함된 블록체인 기반 서버레스 컴퓨팅 시스템)이 블록체인 노드(1020)와 워커(1030) 사이에 개입되어 연관된 인터랙션 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 컴퓨팅 시스템 은 워커(1030)에게 이벤트를 전달하거나, 워커(1030)로부터 요청받은 동형암호화된 데이터를 다운로드하거나, 그리고/또는 워커(1030)로부터 요청받은 분석 결과를 업로드할 수 있다.

도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법의 프로세스(1100)를 나타내는 흐름도이다. 도 11의 프로세스(1100)의 각 과정은 컴퓨팅 시스템(본 개시에 따른 컴퓨팅 시스템(720, 930, 1010), 이에 포함된 블록체인 기반 서버레스 컴퓨팅 시스템, 암호화엔진, 블록 상태 리스너 등의 구성)의 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 따라서, 이하의 프로세스(1100)의 각 과정을 설명함에 있어서 특별한 설명이 없다면, 각 과정은 컴퓨팅 시스템(또는, 컴퓨팅 시스템의 프로세서)에 의해 수행되는 것임을 밝혀둔다.

프로세스(1100)는, 클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하는 단계(S1110)로 개시될 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 데이터 분석 요청은, 클라이언트와 연관된 식별 정보, 예를 들어 개인 키(private key)에 의해 식별되는 사용자 식별 정보(예: 패스워드, UID, 검증가능한 신원정보(Verifiable Credential, VC), 및/또는 사용자 생체정보 등)를 포함할 수 있다.

클라이언트로부터 분석 요청이 수신되면, 컴퓨팅 시스템은 암호화엔진을 사용하여 분석 대상 데이터를 동형암호화한다(S1120). 이때, 암호화엔진은 미리 저장된 알고리즘, 예를 들어 Homomorphic cipher 알고리즘 등을 사용하여 분석 대상 데이터를 동형 암호화할 수 있다.

다음, 컴퓨팅 시스템에 의하여, 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드한다(S1130). 이때, 블록체인의 타겟 경로에 대한 접근은 개인 키(private key)를 사용한 사용자만 허용되며 제3자의 접근은 제한될 수 있다. 동형암호화된 분석 대상 데이터가 블록체인의 타겟 경로에 업로드되면, 타겟 경로와 연관된 워커에게 작업 요청이 전송되고, 워커는 업로드된 동형암호화된 분석 대상 데이터를 복호화하지 않고, 분석 작업을 수행한다. 그 결과, 동형암호화된 분석 결과는 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된다. 이와 같이 동형암호화된 분석 결과가 저장되면, 컴퓨팅 시스템/클라이언트에 분석 작업 완료 알림이 전송될 수 있다.

다음, 컴퓨팅 시스템은 암호화 엔진을 이용하여 지정된 경로에 저장된 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화한다(S1140). 일 실시 예에서, 동형암호화된 분석 결과에 대한 복호화의 수행은, 클라이언트의 분석 결과 확인 요청에 응답하여 이루어질 수 있다. 분석 결과 확인 요청은, 분석 작업 완료 알림에 대한 응답 또는 분석 결과의 확인을 위한 접속 및 사용자 서명(sign in) 중 적어도 하나에 의해 발생될 수 있다. 이와 같이 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과가 복호화되면, 컴퓨팅 시스템은, 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공한다(S1150).

한편, 본 개시에서는, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 분석 대상 데이터로서, 의료 데이터 등의 헬스 케어 관련 데이터를 예로 설명하였으나, 저촉되지 않는 범위에서 다른 분야의 개인 정보 보호 데이터, 예를 들어 전자투표시스템, 검색엔진의 개인쿼리서비스, 금융/은행 서비스, 등의 여러 분야에서 제공되는 개인 정보 보호 데이터에 대해서도 적용될 수 있을 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 개시에 따른 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법에 의하면, 프라이버시 보호가 요구되는 데이터를 동형암호화하여 업로드, 분석, 저장함으로써, 분석 대상 데이터를 전달하고, 분석하고, 분석 결과를 전달하는 전 과정에서 데이터 유출 우려를 제거할 수 있다. 구체적으로, 블록체인 네크워크 상에서 워커가 분석 작업을 수행하기 위해 동형암호화된 데이터를 복호화할 필요가 없으므로, 데이터 분석 과정에서 프라이버시 보장을 계속 유지할 수 있다. 그에 따라, 데이터 활용성 및 보안성 측면 모두를 만족시킬 수 있다. 또한, 데이터의 분석 결과도 동형암호화된 상태를 유지하고, 동형암호화된 분석 결과는 사용자 요청이 있는 경우에만 복호화되므로, 데이터 분석 요청에서 분석 결과를 저장하기까지 개인 정보를 안전하게 처리 및 관리할 수 있어서, 프라이버시 보존이 높게 요구되는 다양한 산업에 폭 넓게 이용될 수 있다.

상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

110: 기존 암호화 방식
120: 동형암호화 방식
210: 클라이언트
220: 블록체인
230, 810, 1030: 워커
212, 1012: 분석 대상 데이터
222, 1014: 동형암호화된 데이터
224, 1032: 동형암호화된 분석 결과
214, 1014: 복호화된 분석 결과
310_1, 310_2, 310_3: 사용자 단말
320: 네트워크
330: 정보 처리 시스템
720, 930, 1010: 컴퓨팅 시스템

Claims (10)

1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법에 있어서,
   클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하는 단계;
   암호화 엔진을 이용하여, 상기 분석 대상 데이터를 동형암호화 하는 단계;
   상기 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하는 단계;
   상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계; 및
   상기 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공하는 단계
   를 포함하고,
   상기 데이터 분석 요청은 상기 클라이언트와 연관된 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
   상기 블록체인의 타겟 경로는 상기 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 적어도 하나와 연관된 경로이고,
   상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 상기 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석되어 상기 블록체인의 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된 데이터인, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법.
   
2. 삭제
3. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법에 있어서,
   클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하는 단계;
   암호화 엔진을 이용하여, 상기 분석 대상 데이터를 동형암호화 하는 단계;
   상기 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하는 단계;
   상기 동형암호화된 분석 대상 데이터가 블록체인의 타겟 경로에 업로드되는 것에 응답하여, 상기 타겟 경로와 연관된 워커에게 분석 작업 요청을 전송하는 단계;
   상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계; 및
   상기 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공하는 단계
   를 포함하고,
   상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 상기 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석되어 상기 블록체인의 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된 데이터인, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법.
   
4. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법에 있어서,
   클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하는 단계;
   암호화 엔진을 이용하여, 상기 분석 대상 데이터를 동형암호화 하는 단계;
   상기 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하는 단계;
   상기 동형암호화된 분석 대상 데이터에 대한 분석 결과가 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장되는 것에 응답하여, 상기 클라이언트에게 분석 작업 완료 알림을 전송하는 단계;
   상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계; 및
   상기 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공하는 단계
   를 포함하고,
   상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 상기 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석되어 상기 블록체인의 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된 데이터인, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법.
   
5. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법에 있어서,
   클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하는 단계;
   암호화 엔진을 이용하여, 상기 분석 대상 데이터를 동형암호화 하는 단계;
   상기 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하는 단계;
   상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계; 및
   상기 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공하는 단계
   를 포함하고,
   상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 상기 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석되어 상기 블록체인의 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된 데이터이고,
   상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계는,
   상기 클라이언트로부터 분석 결과 확인 요청을 수신하는 단계;
   상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 수신하는 단계; 및
   상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하는 단계
   를 포함하고,
   상기 분석 결과 확인 요청은 상기 클라이언트와 연관된 식별 정보, 분석 대상에 대한 정보, 상기 타겟 경로 또는 상기 지정된 경로 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 분석 대상 데이터는,
   복수의 애플리케이션으로부터 추출된 데이터를 포함하는, 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 방법.
   
7. 제1항 및 제3항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
8. 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 시스템으로서,
   통신 모듈;
   메모리; 및
   상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
   를 포함하고,
   상기 적어도 하나의 프로그램은,
   클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하고,
   암호화 엔진을 이용하여 상기 분석 대상 데이터를 동형암호화하고,
   상기 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하고,
   상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하고,
   상기 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공하기 위한 명령어들을 포함하고,
   상기 데이터 분석 요청은 상기 클라이언트와 연관된 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
   상기 블록체인의 타겟 경로는 상기 식별 정보 또는 분석 대상에 대한 정보 중 적어도 하나와 연관된 경로이고,
   상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 상기 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석되어 상기 블록체인의 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된 데이터인, 컴퓨팅 시스템.
   
9. 삭제
10. 개인 정보 보호 데이터 분석을 위한 컴퓨팅 시스템으로서,
    통신 모듈;
    메모리; 및
    상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    클라이언트로부터 분석 대상 데이터를 포함하는 데이터 분석 요청을 수신하고,
    암호화 엔진을 이용하여 상기 분석 대상 데이터를 동형암호화하고,
    상기 동형암호화된 분석 대상 데이터를 블록체인의 타겟 경로에 업로드하고,
    상기 동형암호화된 분석 대상 데이터가 블록체인의 타겟 경로에 업로드되는 것에 응답하여, 상기 타겟 경로와 연관된 워커에게 분석 작업 요청을 전송하고,
    상기 암호화 엔진을 이용하여, 상기 블록체인의 지정된 경로에 저장된 상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 복호화하고,
    상기 클라이언트에게 복호화된 분석 결과를 제공하기 위한 명령어들을 포함하고,
    상기 동형암호화된 데이터에 대한 분석 결과는, 상기 블록체인에 연동된 워커에 의해 분석되어 상기 블록체인의 상기 타겟 경로와 연관되어 지정된 경로에 저장된 데이터인, 컴퓨팅 시스템.

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