블록체인 데이터 프라이버시 보호와 규제 준수를 위한 영지식증명(ZKP)·프라이버시 강화 기술(PETs) 및 보안·감사 표준 정립 방안

2025-06-20 21:46•조회수 18

요약

영지식 증명 및 프라이버시 기술 - 데이터 프라이버시 보호 규제 준수를 위한 블록체인 보안 및 감사 표준 정립

데이터 프라이버시 보호의 필요성과 블록체인 기술의 도전 과제

오늘날 디지털 시대는 정보의 폭발적인 증가와 함께 데이터 프라이버시 보호에 대한 인식을 전례 없이 높이고 있습니다. 개인 정보는 단순히 식별 가능한 정보를 넘어, 우리의 행동 패턴, 선호도, 건강 상태, 금융 기록 등 개인의 삶 전반을 투영하는 핵심 자산으로 인식되고 있습니다. 이러한 개인 정보가 부적절하게 수집, 저장, 처리되거나 유출될 경우, 개인에게는 심각한 경제적, 사회적, 정신적 피해를 초래할 수 있으며, 기업에게는 막대한 법적 책임과 브랜드 이미지 실추를 야기합니다. 따라서 전 세계적으로 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 캘리포니아 소비자 프라이버시법(CCPA), 국내 개인정보보호법 등 강력한 데이터 프라이버시 보호 규제들이 제정되고 시행되고 있으며, 이는 기업들이 데이터를 다루는 방식에 근본적인 변화를 요구하고 있습니다. 기업들은 이제 '프라이버시를 고려한 설계(Privacy by Design)' 원칙을 준수하고, 데이터 처리 전 과정에서 사용자의 동의를 얻으며, 필요 최소한의 정보만을 수집하고, 데이터 주체의 권리(접근, 정정, 삭제, 이동 등)를 보장해야 하는 중대한 책임에 직면해 있습니다.

블록체인 기술은 탈중앙화, 불변성, 투명성이라는 혁신적인 특성으로 인해 데이터 관리의 새로운 패러다임을 제시하며 많은 기대를 모았습니다. 분산원장기술(DLT)의 핵심인 블록체인은 데이터를 중앙 서버가 아닌 분산된 네트워크 참여자들이 공동으로 검증하고 저장함으로써 단일 실패 지점(Single Point of Failure)을 제거하고 데이터 무결성을 보장합니다. 이러한 특성 덕분에 금융 거래, 공급망 관리, 디지털 신원 등 다양한 분야에서 신뢰할 수 있는 시스템 구축의 기반으로 각광받고 있습니다. 그러나 블록체인의 본질적인 특성, 즉 모든 거래 내역이 공개적으로 기록되고 영구적으로 보존된다는 '투명성'과 '불변성'은 역설적으로 데이터 프라이버시 보호에 있어 중대한 도전 과제를 안겨주고 있습니다. 예를 들어, 퍼블릭 블록체인 상에서는 모든 참여자가 특정 지갑 주소의 거래 내역과 잔액을 확인할 수 있으며, 이러한 정보는 분석을 통해 특정 개인이나 기업과 연결될 가능성이 상존합니다. 이는 개인의 금융 활동이나 민감한 사업 정보가 의도치 않게 노출될 수 있다는 의미이며, GDPR과 같은 규제가 요구하는 '잊힐 권리(Right to be Forgotten)'나 '데이터 최소화 원칙'과는 직접적으로 상충될 수 있습니다.

이러한 블록체인의 '프라이버시 역설(Privacy Paradox)'은 기술의 잠재력을 완전히 발휘하는 데 있어 큰 장애물이 되고 있습니다. 블록체인의 투명성은 감사 가능성을 높이고 신뢰를 구축하는 데 기여하지만, 동시에 개인의 민감 정보가 영구적으로 블록체인에 기록될 위험을 내포합니다. 예를 들어, 특정 의료 기록이나 금융 거래 내역이 블록체인에 기록될 경우, 이는 영원히 삭제될 수 없으며, 미래에 발생할 수 있는 잠재적인 데이터 유출이나 오용의 위험에 노출될 수 있습니다. 또한, 규제 준수 측면에서 블록체인 기반 시스템이 데이터 주체의 요청에 따라 정보를 수정하거나 삭제해야 하는 의무를 이행하기 어렵다는 점은 법적 준수성을 확보하는 데 심각한 제약이 됩니다. 따라서 블록체인 기술이 데이터 프라이버시 보호 규제 준수라는 시대적 요구를 충족하고, 더 나아가 주류 시스템으로 확장되기 위해서는 이러한 프라이버시 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 접근 방식이 필수적으로 요구됩니다. 이 지점에서 바로 영지식 증명(Zero-Knowledge Proofs, ZKP)과 같은 프라이버시 강화 기술(Privacy-Enhancing Technologies, PETs)이 블록체인의 핵심적인 보완책이자 미래를 위한 필수적인 요소로 부상하고 있는 것입니다.

영지식 증명(Zero-Knowledge Proofs, ZKP)의 심층 이해와 작동 원리

영지식 증명(Zero-Knowledge Proofs, ZKP)은 현대 암호학에서 가장 혁신적이고 파급력 있는 기술 중 하나로 평가받고 있습니다. 이는 어떤 특정 명제가 참이라는 것을 증명하는 과정에서, 그 명제가 참이라는 사실 외에 어떠한 추가적인 정보도 드러내지 않는 암호학적 프로토콜을 의미합니다. 다시 말해, 증명자(Prover)는 검증자(Verifier)에게 자신이 특정 비밀을 알고 있거나 특정 계산을 수행할 수 있음을 입증하면서도, 그 비밀 자체나 계산 과정에 대한 어떠한 힌트도 제공하지 않는 것입니다. 이러한 개념은 1985년 MIT의 연구진인 Shafi Goldwasser, Silvio Micali, Charles Rackoff가 발표한 획기적인 논문 "The Knowledge Complexity of Interactive Proof Systems" [1]에서 처음으로 제안되었으며, 이는 상호작용 증명 시스템(Interactive Proof Systems)이라는 새로운 분야를 개척하는 계기가 되었습니다. 이들의 연구는 단순한 이론적 호기심을 넘어, 오늘날 데이터 프라이버시, 블록체인 확장성, 그리고 디지털 신원 관리 등 광범위한 분야에서 실질적인 해결책을 제시하는 핵심 기술로 발전하고 있습니다.

영지식 증명의 핵심적인 속성은 다음 세 가지로 요약됩니다. 첫째, 완전성(Completeness)은 명제가 참이고 증명자가 진실을 알고 있다면, 검증자가 높은 확률로 그 증명을 받아들인다는 것을 의미합니다. 즉, 유효한 증명은 항상 통과되어야 한다는 원칙입니다. 둘째, 건전성(Soundness)은 명제가 거짓이고 증명자가 진실을 모른다면, 검증자가 매우 낮은 확률로만 그 증명을 받아들인다는 것을 의미합니다. 이는 거짓말쟁이가 성공적으로 속일 수 있는 확률이 극히 낮다는 것을 보장하며, 증명의 신뢰성을 담보하는 가장 중요한 속성입니다. 마지막으로, 가장 핵심적인 속성인 영지식성(Zero-Knowledge)은 검증자가 증명 과정으로부터 명제가 참이라는 사실 외에 어떠한 정보도 얻을 수 없다는 것을 보장합니다. 검증자는 증명자가 비밀을 알고 있다는 확신을 얻지만, 그 비밀이 무엇인지는 결코 알 수 없습니다. 이러한 속성들은 영지식 증명이 데이터 프라이버시를 보호하면서도 정보의 유효성을 검증할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사합니다.

영지식 증명은 크게 상호작용 방식과 비상호작용 방식으로 구분됩니다. 상호작용 영지식 증명(Interactive ZKP)은 증명자와 검증자가 여러 차례 질문과 답변을 주고받는 방식으로 이루어집니다. 가장 유명한 예시로는 '알리바바 동굴' 비유가 있습니다. 이 비유에서 알리바바는 마법의 문을 여는 비밀 단어를 알고 있음을 증명하려 합니다. 그는 동굴의 양쪽 입구로 들어가 마법의 문 뒤에서 다른 쪽 입구로 나오면서 자신이 비밀을 안다는 것을 보여주지만, 검증자는 비밀 단어가 무엇인지는 결코 알 수 없습니다. 검증자가 이 과정을 여러 번 반복하여 성공할 때마다 알리바바가 비밀을 안다는 확신을 높여가는 방식입니다. 이 방식은 이해하기 쉽지만, 실제 시스템에 적용하기에는 검증자와 증명자 간의 지속적인 통신이 필요하여 효율성이 떨어지는 한계가 있습니다.

이러한 상호작용 방식의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 비상호작용 영지식 증명(Non-Interactive ZKP, NIZKP)입니다. NIZKP는 증명자가 단 한 번의 메시지만으로 증명을 생성하여 검증자에게 보내면, 검증자가 이를 독립적으로 확인할 수 있는 방식입니다. 이 혁신은 1986년 Amos Fiat와 Adi Shamir가 제안한 피아트-샤미르 휴리스틱(Fiat-Shamir Heuristic) [2]에서 비롯되었습니다. 이 휴리스틱은 상호작용 프로토콜의 검증자 질문을 해시 함수와 같은 결정론적 알고리즘으로 대체함으로써, 검증자의 역할을 증명자 자신이 시뮬레이션할 수 있도록 합니다. NIZKP는 블록체인과 같은 분산 시스템에서 특히 유용합니다. 한 번 생성된 증명은 네트워크의 모든 노드에 의해 효율적으로 검증될 수 있기 때문입니다. NIZKP의 대표적인 예시로는 zk-SNARKs와 zk-STARKs가 있습니다.

zk-SNARKs (Zero-Knowledge Succinct Non-interactive ARguments of Knowledge)는 현재 가장 널리 사용되고 있는 NIZKP의 한 형태로, 증명 크기가 매우 작고(Succinct), 검증 시간이 짧으며(Succinct), 상호작용이 없고(Non-interactive), 영지식 속성을 가지며(Zero-Knowledge), 암호학적 가정을 기반으로 안전성을 제공하는(ARguments of Knowledge) 특징을 가집니다. zk-SNARKs의 핵심은 다항식 약속(Polynomial Commitment)과 타원 곡선 페어링(Elliptic Curve Pairings)에 기반을 둡니다. 증명하고자 하는 복잡한 계산을 다항식으로 변환하고, 이 다항식에 대한 약속(commitment)을 생성한 후, 약속을 풀지 않고도 특정 점에서 다항식의 값을 증명하는 방식으로 작동합니다. 대표적인 zk-SNARK 구현체로는 Groth16, Marlin, PLONK 등이 있으며, Zcash [3]와 이더리움의 일부 레이어 2 솔루션(예: zkSync, Polygon Hermez)에서 프라이버시 및 확장성 개선을 위해 활발하게 활용되고 있습니다. 그러나 zk-SNARKs는 '신뢰할 수 있는 설정(Trusted Setup)'이라는 초기 단계가 필요하다는 단점을 가집니다. 이는 프로토콜의 핵심 매개변수를 생성하는 과정에서 한 번만 발생하지만, 이 과정에서 사용되는 비밀 정보가 유출될 경우 시스템의 보안이 심각하게 훼손될 수 있다는 우려를 낳습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다자간 연산(Multi-Party Computation, MPC)을 통해 비밀 정보를 여러 참여자가 분담하여 생성하고 즉시 파기하는 방식이 사용되지만, 여전히 신뢰에 대한 부담이 존재합니다. 또한, zk-SNARKs는 양자 컴퓨터 공격에 취약할 수 있다는 점도 잠재적인 약점으로 지적됩니다.

반면, zk-STARKs (Zero-Knowledge Scalable Transparent ARguments of Knowledge)는 zk-SNARKs의 단점을 보완하기 위해 개발된 새로운 형태의 NIZKP입니다. zk-STARKs는 신뢰할 수 있는 설정이 필요 없는 '투명성(Transparent)'을 제공하며, 증명 크기와 검증 시간이 증명 대상 계산의 복잡도에 선형적으로 증가하여 '확장성(Scalable)'이 우수하다는 장점을 가집니다. 이는 해시 함수와 같은 대칭 키 프리미티브에 주로 의존하기 때문에 양자 내성(Quantum-Resistance)을 가지는 것으로 알려져 있습니다. zk-STARKs는 FRI (Fast Reed-Solomon Interactive Oracle Proofs of Proximity)라는 다항식 약속 방식을 사용하며, 이는 Reed-Solomon 오류 정정 코드와 Fast Fourier Transform (FFT)의 개념을 활용하여 효율적인 다항식 검증을 가능하게 합니다. zk-STARKs는 zk-SNARKs보다 증명 크기가 크고 검증 시간이 다소 길 수 있지만, 투명성과 양자 내성이라는 강력한 이점 때문에 StarkWare의 StarkNet과 같은 이더리움 레이어 2 솔루션에서 대규모 계산의 확장성을 확보하는 데 주로 활용되고 있습니다. 이 외에도 Bulletproofs [4]는 로그 크기의 증명을 가지며 신뢰할 수 있는 설정이 필요 없는 또 다른 형태의 NIZKP이며, Ring Signatures, Mimblewimble 프로토콜 등 다양한 암호학적 기법들이 영지식 개념을 응용하여 블록체인 프라이버시를 강화하는 데 기여하고 있습니다.

프라이버시 강화 기술(Privacy-Enhancing Technologies, PETs)의 스펙트럼과 블록체인 적용

영지식 증명(ZKP)은 블록체인 환경에서 프라이버시를 강화하는 데 있어 매우 강력한 도구이지만, 데이터 프라이버시 보호를 위한 전체 스펙트럼의 한 부분에 불과합니다. 프라이버시 강화 기술(Privacy-Enhancing Technologies, PETs)은 데이터를 수집, 저장, 처리, 공유하는 모든 단계에서 개인의 프라이버시를 보호하도록 설계된 다양한 기술적 접근 방식을 총칭합니다. 이는 개인 정보의 불필요한 노출을 최소화하고, 데이터 주체의 통제권을 강화하며, 규제 준수를 가능하게 하는 핵심적인 기술군입니다. 블록체인 환경에서 ZKP와 함께 시너지를 낼 수 있는 대표적인 PETs로는 동형 암호(Homomorphic Encryption, HE), 차분 프라이버시(Differential Privacy, DP), 그리고 안전 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation, SMC/MPC) 등이 있습니다. 이 기술들은 각기 다른 방식으로 프라이버시 보호 문제를 해결하며, 블록체인의 고유한 특성과 결합될 때 데이터의 유용성을 유지하면서도 강력한 프라이버시 보호를 제공할 수 있습니다.

동형 암호(Homomorphic Encryption, HE)는 암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 직접 계산을 수행할 수 있도록 하는 암호화 기술입니다. 이는 데이터 프라이버시 분야에서 오랫동안 '성배(Holy Grail)'로 여겨져 왔으며, 2009년 Craig Gentry가 최초의 완전 동형 암호(Fully Homomorphic Encryption, FHE) 체계를 제안하며 실현 가능성이 입증되었습니다 [5]. HE의 혁신적인 점은 데이터를 평문 상태로 만들지 않고도 암호문 상태에서 덧셈, 곱셈 등 임의의 연산을 수행하고, 그 결과 또한 암호문으로 얻을 수 있다는 것입니다. 이렇게 얻은 암호화된 결과는 나중에 복호화하면 평문으로 계산한 결과와 동일하다는 특징을 가집니다. HE는 크게 세 가지 유형으로 분류될 수 있습니다. 부분 동형 암호(Partially Homomorphic Encryption, PHE)는 특정 연산(예: 덧셈 또는 곱셈 중 하나)만 무한히 수행할 수 있습니다. 예를 들어, RSA는 곱셈에 대해 PHE이고, Paillier는 덧셈에 대해 PHE입니다. 준동형 암호(Somewhat Homomorphic Encryption, SHE)는 제한된 수의 연산(덧셈과 곱셈 모두)을 수행할 수 있습니다. 마지막으로, 완전 동형 암호(Fully Homomorphic Encryption, FHE)는 이론적으로 임의의 수의 덧셈과 곱셈 연산을 수행할 수 있어, 어떤 종류의 함수라도 암호화된 데이터에 대해 계산할 수 있습니다. FHE는 데이터가 클라우드 서버나 블록체인 노드와 같이 신뢰할 수 없는 환경에 저장되어 있을 때 민감한 데이터를 노출하지 않고도 복잡한 분석이나 스마트 계약을 실행할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 예를 들어, 블록체인 기반의 분산형 금융(DeFi) 프로토콜에서 사용자의 자산 정보를 노출하지 않고도 대출 자격이나 신용도를 평가하거나, 의료 데이터 블록체인에서 환자 데이터를 암호화된 상태로 유지하면서도 특정 질병 패턴을 분석하는 데 활용될 수 있습니다. 그러나 HE, 특히 FHE는 아직까지 매우 높은 계산 비용을 요구한다는 한계가 있어, 실제 대규모 블록체인 시스템에 적용하기 위해서는 효율성 개선이 더욱 필요한 상황입니다.

차분 프라이버시(Differential Privacy, DP)는 통계적 데이터베이스에서 개인의 정보를 보호하면서도 전체 데이터셋의 통계적 특성을 유지할 수 있도록 설계된 개념이자 기술입니다. Cynthia Dwork에 의해 정립된 이 개념은 데이터셋에 특정 개인의 정보가 포함되어 있는지 여부에 관계없이, 해당 데이터셋에서 얻어지는 통계적 결과가 거의 동일하도록 보장하는 것을 목표로 합니다 [6]. 즉, 어떤 개인의 정보가 데이터셋에 추가되거나 제거되더라도, 통계적 질의의 결과가 거의 변하지 않는다는 것을 보장함으로써, 공격자가 통계 결과로부터 특정 개인의 정보를 유추해낼 가능성을 극히 낮춥니다. 이를 위해 DP는 일반적으로 무작위 잡음(random noise)을 데이터에 추가하는 방식으로 작동합니다. 잡음의 양은 '프라이버시 예산(privacy budget)'이라는 매개변수 $\epsilon$ (epsilon)에 의해 결정되며, $\epsilon$ 값이 작을수록 더 높은 프라이버시 보호 수준을 제공하지만, 데이터의 유용성은 감소할 수 있습니다. 블록체인 환경에서 DP는 주로 온체인 데이터 분석이나 분산형 설문조사, 또는 블록체인 기반의 AI 모델 학습 등에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 거래 패턴이나 네트워크 활동에 대한 통계적 분석을 수행할 때, 개별 사용자의 민감한 거래 내역을 노출하지 않고도 유용한 인사이트를 도출하는 데 기여할 수 있습니다. 이는 블록체인의 투명성으로 인해 발생할 수 있는 데이터 집합적 프라이버시 문제(Aggregated Privacy Concerns)를 완화하는 데 효과적입니다.

안전 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation, SMC 또는 MPC)은 여러 당사자가 자신의 비밀 입력값을 공개하지 않으면서도, 그 입력값들을 사용하여 어떤 함수를 공동으로 계산하고 결과를 얻을 수 있도록 하는 암호학적 프로토콜입니다. Yao가 제안한 '백만장자 문제(Millionaires' Problem)' [7]는 MPC의 개념을 쉽게 설명하는 대표적인 예시입니다. 두 명의 백만장자가 자신의 재산을 공개하지 않고 누가 더 부유한지 알고 싶어 할 때, MPC는 이 문제를 해결할 수 있는 방법을 제공합니다. MPC는 각 당사자의 입력값을 암호화하거나 비밀 공유(Secret Sharing) 기법을 사용하여 분산시키고, 모든 계산 과정을 암호화된 상태에서 수행함으로써 개별 입력값의 프라이버시를 보장합니다. 블록체인 영역에서 MPC는 분산형 키 관리, 문턱 서명(Threshold Signatures), 개인 정보 보호 스마트 계약, 개인 정보 보호 경매 또는 투표 시스템 등에 광범위하게 적용될 수 있습니다. 예를 들어, MPC를 통해 여러 노드가 프라이빗 키의 일부를 분담하여 관리함으로써 단일 노드 해킹의 위험을 줄이고, 자산 관리의 보안성을 높일 수 있습니다. 또한, MPC를 활용하면 여러 기업이 각자의 영업 비밀을 공개하지 않고도 공동의 시장 분석을 수행하거나, 개인의 의료 데이터를 공유하지 않고도 공동 연구를 진행하는 등의 협력적인 계산이 가능해집니다. MPC는 ZKP와 마찬가지로 데이터의 존재나 유효성을 증명하면서도 그 내용을 숨기는 데 매우 효과적이며, 특히 여러 주체 간의 협력이 필요한 복잡한 시나리오에서 강력한 프라이버시 보호 기능을 제공합니다.

이러한 PETs는 각각 독립적으로 사용될 수도 있지만, 블록체인 환경에서는 서로 보완적인 방식으로 결합되어 더욱 강력한 프라이버시 보호 시스템을 구축하는 데 활용됩니다. 예를 들어, 블록체인 상에서 개인 식별 정보를 ZKP를 통해 증명하면서, 그 과정에서 사용되는 민감한 데이터는 HE로 암호화하고, 통계 분석을 위해 데이터를 집계할 때는 DP를 적용하여 개별 프라이버시를 보호하는 복합적인 접근 방식이 가능합니다. 이처럼 ZKP를 필두로 한 다양한 프라이버시 강화 기술들은 블록체인의 투명성과 불변성이라는 도전 과제를 해결하고, 데이터 프라이버시 보호 규제 준수를 위한 핵심적인 인프라를 제공하며, 블록체인이 미래 디지털 경제의 주류 기술로 자리매김하는 데 필수적인 역할을 수행하고 있습니다.

블록체인 보안 및 감사 표준 정립을 위한 ZKP 및 PETs 활용 방안

블록체인 기술이 광범위하게 채택되고 데이터 프라이버시 규제가 강화됨에 따라, 블록체인 기반 시스템의 보안 및 감사 표준을 정립하는 것은 매우 중요한 과제가 되었습니다. 영지식 증명(ZKP) 및 기타 프라이버시 강화 기술(PETs)은 이러한 표준을 충족하고 나아가 규제 준수를 위한 혁신적인 해결책을 제공합니다. 이 기술들은 블록체인의 공개적이고 불변적인 특성 속에서 데이터 주체의 프라이버시를 보호하면서도, 시스템의 투명성과 책임성을 유지할 수 있는 독특한 능력을 가지고 있습니다. 이는 GDPR, CCPA, HIPAA와 같은 데이터 보호 규제뿐만 아니라, 자금세탁방지(AML) 및 고객신원확인(KYC)과 같은 금융 규제 준수에도 필수적인 요소로 작용합니다.

규제 준수를 위한 ZKP 및 PETs의 활용은 여러 가지 측면에서 이루어질 수 있습니다. 첫째, GDPR의 '잊힐 권리(Right to be Forgotten, Article 17)' 및 '데이터 최소화 원칙(Data Minimization, Article 5)' 준수를 들 수 있습니다. 블록체인의 불변성은 데이터 삭제를 어렵게 만들지만, ZKP를 활용하면 데이터를 직접 블록체인에 저장하지 않고도 데이터의 존재 여부나 특정 속성을 증명할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 민감한 개인 정보는 오프체인에 저장하고, 해당 정보의 유효성(예: 특정 나이 이상임을 증명)만을 ZKP를 통해 온체인에 기록함으로써, 필요 최소한의 정보만을 블록체인에 노출하고, 필요시 오프체인 데이터를 삭제하여 '잊힐 권리'를 실질적으로 구현할 수 있습니다. 이는 개인 식별 정보(PII)가 블록체인에 영구적으로 남는 문제를 회피하는 핵심적인 방법론입니다.

둘째, AML/KYC 규제 준수와 프라이버시의 균형입니다. 전통적인 금융 시스템은 중앙화된 기관이 고객 정보를 수집하고 보관함으로써 AML/KYC를 준수합니다. 블록체인에서는 모든 거래가 투명하게 기록되지만, 이로 인해 프라이버시 문제가 발생합니다. ZKP는 이 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 금융기관은 고객이 KYC 절차를 통과했음을 증명하는 ZKP를 생성하고, 이 증명만을 블록체인에 기록할 수 있습니다. 이 증명은 고객의 신원 정보를 전혀 드러내지 않으면서도, 해당 고객이 규제 준수 요건을 충족했음을 제3자가 신뢰할 수 있도록 검증할 수 있게 합니다 [8]. 마찬가지로, 특정 거래가 합법적인 자금세탁 방지 기준을 충족했음을 증명하는 ZKP를 사용하여, 거래 내용이나 당사자의 신원을 공개하지 않고도 규제 기관의 감사를 받을 수 있습니다. 이는 '선택적 투명성(Selective Transparency)'이라는 개념으로, 필요한 정보는 공개하되 불필요한 정보는 숨기는 블록체인 시스템의 새로운 지향점을 제시합니다.

블록체인 보안 표준 정립 측면에서 ZKP와 PETs는 여러 가지 방식으로 기여합니다.

프라이빗 트랜잭션: Zcash와 같은 블록체인은 zk-SNARKs를 사용하여 송금액, 송금자, 수신자 등의 거래 정보를 숨긴 채 유효성을 증명하는 완전 프라이빗 트랜잭션을 가능하게 합니다. 이는 사용자의 금융 프라이버시를 보장하면서도, 이중 지불(double spending)과 같은 블록체인의 기본적인 보안 위협을 방지합니다. 이러한 기술은 향후 중앙은행 디지털 화폐(CBDC)와 같은 국가 주도 블록체인 시스템에서도 개인 프라이버시를 보호하면서 화폐의 유통을 관리하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
프라이빗 스마트 계약: 이더리움과 같은 스마트 계약 플랫폼에서 모든 계약 실행 및 상태 변화는 공개적으로 기록됩니다. 이는 기업의 영업 비밀이나 개인의 민감한 데이터가 포함된 스마트 계약을 개발하는 데 큰 제약이 됩니다. 동형 암호(HE)나 안전 다자간 계산(MPC)을 결합한 ZKP는 스마트 계약의 입력값이나 중간 계산 결과가 공개되지 않도록 보호하면서도, 계약이 정확하게 실행되었음을 증명할 수 있습니다 [9]. 예를 들어, Secret Network와 Aleo와 같은 프로젝트는 이러한 프라이버시 보존 스마트 계약 기능을 제공하여, 블록체인 기반의 기밀 데이터 처리 및 분산 애플리케이션(dApp) 개발의 새로운 가능성을 열고 있습니다.
분산 신원(Decentralized Identity, DID) 및 자기주권 신원(Self-Sovereign Identity, SSI): ZKP는 SSI 시스템에서 사용자가 자신의 신원 정보를 온전히 통제하고, 필요한 정보만을 선택적으로 공개하여 자신의 주장을 증명할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 특정 서비스에 가입할 때 사용자는 자신의 나이가 19세 이상임을 증명하는 ZKP를 제출할 수 있으며, 이 증명은 실제 생년월일이나 신분증 번호와 같은 민감한 정보를 전혀 드러내지 않습니다. 이는 '증명 가능한 자격 증명(Verifiable Credentials)'의 핵심 구성 요소이며, 디지털 세계에서 개인의 신원 프라이버시와 보안을 획기적으로 강화합니다.

블록체인 감사 표준 정립 측면에서도 ZKP 및 PETs는 혁신적인 기여를 합니다.

프라이버시 보존 감사(Privacy-Preserving Audits): 감사 기관은 특정 기업이나 개인의 블록체인 활동이 규제를 준수하는지 감사해야 할 필요가 있습니다. ZKP는 감사 기관이 원시 데이터를 직접 보지 않고도, 특정 조건이 충족되었음을 증명하는 ZKP를 검증함으로써 감사 목적을 달성할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 한 거래소가 충분한 준비금을 보유하고 있음을 증명하기 위해 '준비금 증명(Proof of Reserves)'을 ZKP를 통해 공개할 수 있습니다. 이는 거래소의 전체 자산 및 부채를 공개하지 않고도, 특정 시점에 고객의 예치금을 충분히 커버할 수 있는 자산을 보유하고 있음을 암호학적으로 증명하는 방식입니다 [10]. 이는 투명성과 프라이버시를 동시에 달성하는 효과적인 방법입니다.
컴플라이언스 리포팅의 자동화: 복잡한 규제 준수 요건을 충족하는 것은 기업에게 큰 부담입니다. ZKP를 활용하면 특정 규제 요건에 대한 준수 여부를 자동으로 검증하고, 그 결과를 ZKP 형태로 온체인에 기록할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 거래가 허용된 국가 간에만 이루어졌는지, 또는 특정 금액 한도를 초과하지 않았는지 등을 증명하는 ZKP를 생성하여 규제 당국에 제출할 수 있습니다. 이는 수동적인 감사 프로세스를 자동화하고, 규제 준수의 효율성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.
법적 증거 자료의 유효성: 블록체인에 기록된 ZKP 기반 증명은 암호학적으로 강력한 보장을 제공하므로, 법정에서 증거 자료로 활용될 수 있는 잠재력을 가집니다. 특정 거래나 이벤트가 프라이버시를 침해하지 않으면서도 발생했음을 법적으로 입증해야 할 때, ZKP는 강력한 신뢰를 제공합니다. 그러나 아직 법적 시스템이 이러한 암호학적 증명을 받아들이는 데 대한 국제적인 표준화 및 이해가 부족한 실정입니다.

이처럼 ZKP와 다양한 PETs는 블록체인 시스템이 데이터 프라이버시 보호 규제를 준수하고, 동시에 높은 수준의 보안 및 감사 가능성을 제공하는 데 필수적인 기반 기술입니다. 이 기술들을 통해 블록체인은 단순히 투명하고 불변적인 원장을 넘어, 개인의 프라이버시를 존중하면서도 신뢰할 수 있는 디지털 경제를 구축하는 핵심 인프라로 발전할 수 있는 것입니다.

실제 적용 사례, 도전 과제 및 미래 전망

영지식 증명(ZKP)을 포함한 프라이버시 강화 기술(PETs)은 더 이상 이론적인 개념에 머무르지 않고, 실제 블록체인 생태계에서 다양한 형태로 적용되며 그 가치를 증명하고 있습니다. 하지만 여전히 기술적, 경제적, 규제적 측면에서 해결해야 할 여러 도전 과제를 안고 있으며, 이는 블록체인 기술의 대중화를 위한 중요한 전환점이 될 것입니다.

실제 적용 사례를 살펴보면, ZKP의 가장 대표적인 활용처는 바로 프라이버시 코인입니다. Zcash [3]는 zk-SNARKs를 블록체인에 통합한 최초의 암호화폐 중 하나로, 사용자가 송금액, 송금자 주소, 수신자 주소 등 거래의 모든 정보를 숨길 수 있는 '실드 트랜잭션(Shielded Transactions)' 기능을 제공합니다. 이는 비트코인이나 이더리움과 같이 모든 거래 내역이 공개되는 블록체인의 프라이버시 한계를 극복하고자 하는 시도였습니다. Zcash의 성공은 ZKP의 실용성을 입증하는 중요한 사례가 되었으며, 이후 많은 프라이버시 중심 블록체인 프로젝트에 영감을 주었습니다.

이더리움과 같은 대규모 블록체인 네트워크의 확장성 문제 해결에도 ZKP가 핵심적인 역할을 하고 있습니다. zk-Rollups은 수많은 오프체인 거래를 하나의 ZKP로 압축하여 온체인에 기록함으로써, 트랜잭션 처리량(throughput)을 획기적으로 늘리는 동시에 온체인 데이터 저장 비용을 절감합니다 [11]. Polygon Hermez (현재 Polygon zkEVM), zkSync, StarkNet (StarkWare), Scroll과 같은 프로젝트들은 zk-Rollups을 구현하여 이더리움의 확장성 병목 현상을 완화하고 있습니다. 이들 프로젝트는 단순한 확장성을 넘어, 오프체인에서 처리되는 민감한 거래 정보가 온체인에 공개되지 않도록 프라이버시를 보호하는 역할도 수행합니다. 예를 들어, zk-Rollup은 오프체인에서 이루어진 수천 건의 거래를 처리하고, 이 모든 거래가 유효하다는 하나의 ZKP만을 이더리움 메인넷에 제출합니다. 메인넷은 이 ZKP만을 검증하면 되므로, 개별 거래의 상세 내용은 알 필요 없이 네트워크의 보안과 무결성을 신뢰할 수 있게 됩니다.

탈중앙 금융(DeFi) 분야에서도 ZKP는 프라이버시와 효율성 향상을 위해 활용되고 있습니다. 예를 들어, Aztec Network는 zk-SNARKs를 사용하여 이더리움 상에서 프라이빗한 DeFi 거래를 가능하게 합니다. 사용자는 자신의 자산 규모나 거래 내역을 숨기면서도 유동성 풀에 참여하거나 대출을 받는 등의 DeFi 활동을 수행할 수 있습니다. 또한, Tornado Cash와 같은 믹서 서비스는 ZKP를 활용하여 자금의 출처를 숨김으로써 익명성을 제공했습니다. 비록 Tornado Cash가 규제 당국으로부터 자금세탁에 악용될 수 있다는 이유로 제재를 받으면서 논란의 중심에 서기도 했지만, 이는 ZKP가 제공하는 강력한 프라이버시 기능의 양면성을 보여주는 중요한 사례입니다. 즉, 합법적인 프라이버시 보호와 불법적인 익명성 악용 사이의 균형점을 찾는 것이 중요하다는 교훈을 남겼습니다.

기업용 블록체인에서도 ZKP는 프라이버시를 지키며 협업을 가능하게 하는 핵심 기술입니다. 공급망 관리에서 특정 제품의 원산지나 제조 과정에 대한 정보를 ZKP로 증명하여 신뢰를 확보하면서도, 공급망 참여 기업들의 민감한 비즈니스 데이터(예: 비용, 공급업체 정보)를 노출하지 않을 수 있습니다. 디지털 신원 관리(DID) 분야에서는 사용자가 자신의 신원 정보를 온전히 소유하고, 필요한 정보만을 선택적으로 공개하는 자기주권 신원(SSI)을 구현하는 데 ZKP가 필수적으로 사용됩니다. 예를 들어, 어떤 웹사이트가 사용자에게 나이 확인을 요구할 때, 사용자는 자신의 정확한 생년월일을 공개하지 않고도 "만 19세 이상입니다"라는 ZKP만을 제출하여 신원을 증명할 수 있습니다.

그러나 ZKP 및 PETs의 광범위한 채택을 위해서는 아직 여러 도전 과제가 남아있습니다. 첫째, 계산 비용 및 성능 문제입니다. ZKP, 특히 zk-SNARKs와 zk-STARKs의 증명 생성은 상당한 컴퓨팅 자원과 시간을 요구합니다. 복잡한 연산을 증명할수록 생성 시간이 길어지고, 이는 실시간 또는 대규모 시스템에 적용하는 데 제약이 됩니다. 검증 시간은 상대적으로 빠르지만, 여전히 최적화가 필요합니다. 이 문제 해결을 위해 하드웨어 가속기(Hardware Accelerators) 개발과 알고리즘 최적화(예: Recursive ZKPs, Proof Aggregation) 연구가 활발히 진행되고 있습니다 [12]. 둘째, 신뢰할 수 있는 설정(Trusted Setup) 문제입니다. 대부분의 zk-SNARKs는 초기 매개변수 생성을 위한 신뢰할 수 있는 설정이 필요하며, 이 과정에서 사용되는 비밀 정보가 유출되면 시스템의 보안이 훼손될 수 있습니다. 비록 다자간 연산(MPC) 방식을 통해 이 위험을 최소화하려 하지만, 여전히 신뢰 부담이 존재합니다. zk-STARKs와 같이 신뢰할 수 있는 설정이 필요 없는 '투명한(Transparent)' ZKP의 개발은 이러한 문제를 해결하는 중요한 진전입니다. 셋째, 양자 내성(Quantum Resistance) 문제입니다. 현재 사용되는 많은 ZKP 스킴은 타원 곡선 암호(ECC)에 기반을 두며, 이는 쇼어(Shor) 알고리즘과 같은 양자 컴퓨터 공격에 취약할 수 있습니다. zk-STARKs와 같이 해시 함수 기반의 양자 내성 ZKP 연구 및 개발은 미래 보안을 위한 필수적인 과제입니다. 넷째, 규제 및 법적 불확실성입니다. ZKP 기반의 프라이버시 기술은 자금세탁방지(AML) 및 테러 자금 조달 방지(CFT) 규제 당국의 감시와 충돌할 수 있습니다. 강력한 익명성은 불법적인 활동에 악용될 소지가 있다는 우려가 존재하며, 이는 Tornado Cash 사례에서 명확히 드러났습니다. '선택적 공개(Selective Disclosure)' 또는 '옵트인(Opt-in) 감사' 기능을 통해 필요시 규제 당국에 정보를 공개할 수 있는 메커니즘을 구축하는 것이 중요합니다. 이는 프라이버시와 규제 준수 사이의 균형점을 찾는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 다섯째, 사용성 및 개발자 경험입니다. ZKP 기술은 매우 복잡하여 일반 개발자가 쉽게 이해하고 적용하기 어렵습니다. ZKP 회로 설계, 증명 생성 및 검증을 위한 라이브러리 및 개발 도구의 개선, 그리고 추상화 계층의 개발은 ZKP의 대중화를 위해 필수적입니다. WASM(WebAssembly) 또는 EVM(Ethereum Virtual Machine)과 호환되는 ZKP 구현체는 개발자 접근성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

미래 전망은 이러한 도전 과제들을 극복하면서 ZKP 및 PETs가 블록체인 생태계에 더욱 깊이 통합될 것임을 시사합니다.

보편적인 확장성 및 프라이버시 솔루션: zk-Rollups은 이더리움뿐만 아니라 다른 블록체인 생태계에서도 보편적인 확장성 및 프라이버시 솔루션으로 자리매김할 것입니다. zkEVM과 같이 이더리움 가상 머신(EVM)과 완전히 호환되는 ZKP 기반 솔루션의 등장은 개발자들이 기존 스마트 계약을 쉽게 마이그레이션하고 프라이빗하게 실행할 수 있게 하여, 탈중앙 애플리케이션(dApp) 개발의 새로운 지평을 열 것입니다.
웹3.0 시대의 프라이버시 인프라: 웹3.0은 데이터 주권과 사용자 통제를 강조하며, ZKP는 이 비전을 실현하는 핵심적인 인프라가 될 것입니다. 디지털 신원, 개인화된 데이터 공유, 그리고 분산형 소셜 네트워크 등에서 ZKP는 사용자의 프라이버시를 보호하면서도 필요한 정보 공유와 상호작용을 가능하게 할 것입니다.
엔터프라이즈 및 정부 도입 확대: 금융, 의료, 공급망 등 다양한 산업 분야에서 블록체인 기반 시스템의 도입이 늘어나면서, 프라이버시 보호 기능에 대한 요구도 증가할 것입니다. ZKP 및 PETs는 기업의 영업 비밀과 고객 데이터를 보호하면서도, 감사 가능하고 규제 준수 가능한 블록체인 솔루션을 제공하여 대규모 엔터프라이즈 블록체인 솔루션의 핵심 구성 요소가 될 것입니다. 또한, 정부 주도의 CBDC나 디지털 신원 시스템에서도 개인 프라이버시를 보장하면서도 규제 당국의 통제 및 감사를 가능하게 하는 데 ZKP가 필수적으로 고려될 것입니다.
하드웨어 가속 및 효율성 증대: ZKP 계산의 효율성을 높이기 위한 전용 하드웨어(예: ASIC, FPGA) 개발 및 병렬 처리 기술의 발전은 ZKP의 실시간 적용 가능성을 크게 높일 것입니다. 이는 더 복잡하고 대규모의 ZKP 기반 시스템을 가능하게 할 것입니다.
PETs의 융합 및 시너지: ZKP, 동형 암호, MPC, 차분 프라이버시 등 다양한 PETs가 서로의 장점을 결합하여 더욱 강력하고 유연한 프라이버시 보호 솔루션을 제공할 것입니다. 예를 들어, 동형 암호로 암호화된 데이터에 대해 MPC로 계산을 수행하고, 그 결과의 유효성을 ZKP로 증명하는 등의 복합적인 아키텍처가 일반화될 것입니다.

결론적으로, 영지식 증명 및 프라이버시 강화 기술은 블록체인이 직면한 프라이버시 역설을 해결하고, 데이터 프라이버시 보호 규제 준수를 위한 핵심적인 돌파구를 제공하고 있습니다. 이 기술들은 블록체인의 보안 및 감사 표준을 혁신적으로 높이며, 궁극적으로 신뢰할 수 있고 프라이버시 친화적인 디지털 미래를 구축하는 데 필수적인 기반 기술로 자리매김할 것입니다. 아직 많은 과제가 남아 있지만, 지속적인 연구 개발과 기술적 진보는 이러한 난관을 극복하고 블록체인이 주류 기술로 도약하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

참고문헌

[1] Goldwasser, S., Micali, S., & Rackoff, C. (1985). The Knowledge Complexity of Interactive Proof Systems. Proceedings of the Seventeenth Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC '85), 291-304.

[2] Fiat, A., & Shamir, A. (1986). How to prove yourself: Practical solutions to identification and signature problems. Advances in Cryptology—CRYPTO '86, 186-194.

[3] Sasson, E. B., Chiesa, A., Garman, C., Green, M., Miers, I., Tromer, E., & Virza, M. (2014). Zerocash: Decentralized Anonymous Payments from Bitcoin. IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 459-474.

[4] Bünz, B., Bootle, J., Haböck, D., Jugar, R., & Maller, A. (2018). Bulletproofs: Short Proofs for Confidential Transactions and More. IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 367-384.

[5] Gentry, C. (2009). Fully Homomorphic Encryption with Applications to Private Search. PhD thesis, Stanford University.

[6] Dwork, C. (2008). Differential Privacy: A Survey of Results. International Conference on Automata, Languages and Programming (ICALP), 1-19.

[7] Yao, A. C. (1982). Protocols for secure computations. 23rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS '82), 160-164.

[8] Dziembowski, S., Faust, S., & Katz, J. (2016). Non-interactive zero-knowledge proofs from symmetric-key primitives. Advances in Cryptology – CRYPTO 2016, 3-29.

[9] Liu, Y., Zhang, R., & Ni, X. (2020). Privacy-preserving smart contract on blockchain: A survey. Future Generation Computer Systems, 107, 730-742.

[10] Bitansky, N., Canetti, R., & Paneth, S. (2022). Proof of Solvency. arXiv preprint arXiv:2211.12185.

[11] Buterin, V. (2020). An Incomplete Guide to Rollups. Ethereum Blog. [Online]. Available: https://vitalik.ca/general/2021/01/05/rollup.html

[12] Parno, B., Gentry, C., & Howell, J. (2013). Pinocchio: Nearly optimal verifiable computation. IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 401-415.

1. 한 고대 문서 이야기
2. 너무나도 중요한 소식 (불편한 진실)
3. 당신이 복음을 믿지 못하는 이유
4. 신(하나님)은 과연 존재하는가? 신이 존재한다는 증거가 있는가?
5. 신의 증거(연역적 추론)
6. 신의 증거(귀납적 증거)
7. 신의 증거(현실적인 증거)
8. 비상식적이고 초자연적인 기적, 과연 가능한가
9. 성경의 사실성
10. 압도적으로 높은 성경의 고고학적 신뢰성
11. 예수 그리스도의 역사적, 고고학적 증거
12. 성경의 고고학적 증거들
13. 성경의 예언 성취
14. 성경에 기록된 현재와 미래의 예언
15. 성경에 기록된 인류의 종말
16. 우주의 기원이 증명하는 창조의 증거
17. 창조론 vs 진화론, 무엇이 진실인가?
18. 체험적인 증거들
19. 하나님의 속성에 대한 모순
20. 결정하셨습니까?
21. 구원의 길

#영지식 증명 #스마트 계약 #블록체인 #프라이버시 강화 기술 #데이터 프라이버시 규제