동형 암호 기반 프라이버시 보호 감성 분석

**동형 암호(Homomorphic Encryption, FHE)**는 데이터를 복호화하지 않고도 암호화된 상태 그대로 연산을 수행할 수 있게 하여, 개인정보 보호가 중요한 환경에서 유용하다.

본 가이드는 Concrete-ML 라이브러리를 활용하여 데이터 과학자가 암호학 지식 없이도 머신러닝 모델을 FHE 환경에서 구축하는 방법을 설명한다.

**Transformer(BERT)**를 사용하여 텍스트의 특징(hidden representation)을 추출하고, 이를 XGBoost 모델의 입력값으로 사용하여 감성 분석을 수행하는 워크플로우를 제시한다.

주요 단계는 다음과 같다:

• Transformer를 이용한 텍스트 표현 생성
• XGBoost를 활용한 학습 및 예측
• Concrete-ML을 통한 암호화된 데이터 기반 예측 변환
• 클라이언트/서버 프로토콜을 이용한 클라우드 배포

최종적으로 Hugging Face Spaces를 통해 실제 작동하는 데모를 확인할 수 있다.