LLM 보안의 핵심 딜레마는 분명합니다. 좋은 답을 얻으려면 데이터를 모델에 보내야 하지만, 의료·금융·법률처럼 민감한 영역에서는 그 전송 자체가 위험이 됩니다.
Hyperion은 이 문제를 넓게가 아니라 아주 구체적으로 다룹니다. 목표는 LLM 추론 과정 중 “암호화된 상태에서 다음 토큰을 샘플링하는 단계”를 빠르게 만드는 것입니다. UCSB 대학원생과 교수진이 참여한 논문 Private Token Sampling with Homomorphic Encryption은 IACR ePrint에 공개돼 있으며, Hyperion은 ACL 2026에서 발표될 예정입니다.1
동형암호가 필요한 이유
동형암호는 데이터를 복호화하지 않은 채 암호문 위에서 덧셈·곱셈 같은 연산을 수행하게 해주는 암호 기술입니다.2 여기서 ‘동형’은 수학적 구조가 바뀌어도 계산 규칙이 유지되는 성질을 뜻합니다.2
이 개념은 1978년에 학계에 처음 소개됐지만, 오랫동안 실용화의 가장 큰 장벽은 속도였습니다.2 암호화된 상태로 계산하면 보안성은 높아지지만, 일반 계산보다 훨씬 느려 실제 서비스에 적용하기 어려웠기 때문입니다.
LLM에 동형암호를 적용하려는 이유도 여기에 있습니다. 사용자의 프롬프트, 중간 계산, 생성 과정의 일부를 그대로 노출하지 않고 처리할 수 있다면, 민감한 데이터를 다루는 AI 서비스의 설계 방식이 달라질 수 있습니다. Hugging Face와 Zama 역시 완전동형암호(FHE)가 사용자 데이터와 모델 IP를 함께 보호할 수 있는 접근이라고 설명합니다.3
왜 하필 ‘토큰 샘플링’인가
LLM은 답변을 한 번에 완성하지 않습니다. 다음에 올 토큰을 고르고, 그 결과를 바탕으로 다시 다음 토큰을 고르는 과정을 반복합니다. 토큰 샘플링은 이 “다음 단어 조각을 선택하는 단계”입니다.
Hyperion의 의미는 바로 이 지점에 있습니다. 소개된 바에 따르면 Hyperion은 암호화된 LLM 토큰 샘플링에서 100배 속도 향상을 달성했습니다. 이는 “전체 LLM 추론이 완전히 암호화된 상태로 즉시 실용화된다”는 뜻이라기보다, 암호화 LLM에서 병목이 되는 핵심 단계 하나를 크게 줄였다는 신호로 이해하는 편이 정확합니다.
따라서 Hyperion을 볼 때 중요한 질문은 다음과 같습니다.
무엇이 보호되는가
입력 데이터인지, 모델 파라미터인지, 샘플링 과정인지, 또는 그 조합인지 구분해야 합니다.어느 구간이 빨라졌는가
첫 토큰 지연, 토큰당 생성 속도, 전체 응답 시간은 서로 다른 지표입니다. “100배 향상”이 어느 단계에 적용되는지 확인해야 합니다.성능과 품질의 균형은 어떤가
암호화, 양자화, 근사 계산은 속도와 보안을 개선할 수 있지만 정확도나 생성 품질에 영향을 줄 수 있습니다.
실무적으로 어떻게 받아들여야 하나
Hyperion이 던지는 질문은 “AI 보안을 접근 통제와 로그 관리만으로 충분히 해결할 수 있는가”입니다. 지금까지 많은 AI 보안 논의는 누가 데이터에 접근할 수 있는지, 어디에 저장할 것인지, 어떤 권한을 줄 것인지에 집중했습니다. 반면 동형암호 기반 접근은 데이터를 숨긴 채 계산하는 방향을 제시합니다.
다만 현실적인 적용은 단계적으로 진행될 가능성이 큽니다. 전체 LLM 추론을 처음부터 모두 암호화하기보다는, 위험이 큰 구간부터 보호하는 방식이 먼저 확산될 수 있습니다. 예를 들어 민감 질의 처리, RAG 검색, 에이전트 메모리, 개인정보가 포함된 토큰 생성 단계가 우선 적용 후보가 될 수 있습니다.
핵심은 속도입니다. 동형암호가 충분히 빨라질수록 “안전하지만 못 쓰는 기술”은 “비용은 있지만 선택 가능한 기술”로 이동합니다. Hyperion의 가치는 바로 이 전환 가능성을 보여준다는 데 있습니다. 암호화된 LLM이 당장 모든 문제를 해결하진 않더라도, 민감한 데이터를 다루는 AI 시스템을 설계할 때 고려해야 할 선택지가 하나 더 구체화되고 있습니다.
1dblp: Hyperion: Private Token Sampling with Homomorphic Encryption, IACR ePrint 2025/2318
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