“많은 데이터가 개별 회사마다 고립돼 적극적으로 공유되지 못하고 있다. 대규모 데이터 유출사고는 여전히 발생하고 있다. 프라이버시 역량을 갖춘 스마트계약으로 이런 문제를 해결하려 한다.”
돈 송 오아시스랩 CEO 겸 UC버클리대학교 교수는 17일 서울 코엑스에서 열린 '블록체인 서울 2018' 행사 B7 CEO 서밋에서 이같이 밝혔다.
올해 설립된 블록체인 프로토콜인 오아시스랩은 프라이버시 보호를 최우선에 둔 프라이빗 클라우드 상의 블록체인을 위해 만들어졌다. 민감한 개인정보를 보호하면서도 뛰어난 성능을 제공하고, 머신러닝이나 분석 등으로 확장성도 갖출 수 있도록 개발되고 있다.
돈 송 대표는 “은행의 사기탐지 시스템은 각 은행마다 제한된 정보만 갖고 사기를 알아내야 하는데, 민감한 데이터를 활용해야 하기 때문”이라며 “각 은행에서 관리하는 데이터를 하나로 통합하면 사기를 더욱 효율적으로 감지할 수 있다”고 말했다.
그는 “그러나 프라이버시 우려와 규제, 인센티브 설계 미비 등으로 이같은 모델은 오늘날 제대로 나타나지 않고 있다’며 “오아시스랩의 플랫폼은 사기탐지 스마트계약을 통해 여러 데이터 원천을 가져와 효율적으로 사기를 감지할 수 있게 한다”고 덧붙였다.
오아시스랩의 스마트계약은 자동 암호화된 데이터를 활용하고, 특정 조건을 충족할 때만 계약을 집행한다. 애플리케이션 레이어와 플랫폼 레이어를 분리하고, 스마트계약을 애플리케이션 레이어에 위치시켜 기밀의 유출을 원천 차단했다. 개발자는 제공되는 SDK로 머신러닝과 분석 시스템을 연동할 수 있다.
이 플랫폼은 현재 암호화 하드웨어를 활용한다. 블랙박스 하드웨어 차원에서 암호화 등의 보안 기능을 수행해 전체 스마트계약 집행 성능을 극대화한다.
돈 송 대표는 이를 ‘안전한 인클레이브(secure Enceval)’라 불렀다. 이는 오픈소스 기술을 기반으로 한다. UC버클리대 주도로 만들어진 신뢰 기반 오픈소스 프로젝트가 ‘키스톤’이다.
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그는 “구글과 공동연구를 통해 학습된 딥러닝 시스템이 원천데이터에서 기밀 정보를 유추할 수 있는가 알아봤다”며 “엔론 이메일 데이터세트를 기반으로 연구했는데, 딥러닝 시스템이 학습된 모델로 신용카드 번호와 사회보장번호를 유추하는 것으로 나타났다”고 밝혔다.
그는 “이처럼 정보 특성을 예측하는 공격을 위해 딥러닝에 차등프라이버시란 개념을 적용해야 한다”며 “여러 프라이버시에 차등적 등급을 두고 관리해 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있어 우버가 도입을 검토하고 있다”고 덧붙였다.