Blind Transpiler: An open-source library for universally blind and homomorphic quantum computations

인터넷을 거대한, 북적이는 도서관이라고 상상해 보세요. 그곳에서는 사서에게 당신의 숙제를 대신 해달라고 부탁할 수 있습니다. 고전적인 세계에서라면, 당신은 자신의 지저ck한 노트와 구체적인 질문, 그리고 최종 정답을 사서에게 건네주며, 사서가 당신의 비밀을 훔쳐보거나 아이디어를 훔치지 않을 것이라 믿어야 했습니다. 하지만 만약 그 사서가 빛으로 만들어진 뇌를 가진 초지능 로봇이라면 어떨까요? 이것이 바로 양자 컴퓨팅의 세계입니다. 양자 컴퓨팅은 일반 컴퓨터가 수백만 년 걸릴 문제를 해결할 것을 약속하지만, 여기에는 대가가 따릅니다. 그것을 사용하려면 보통 개인정보를 포기해야 한다는 점입니다. 당신은 데이터를 원격 "양자 클라우드"로 보내야 하며, 클라우드 제공업체가 당신이 무엇을 하고 있는지 전부 들여다볼 수 있다는 두려움이 존재합니다.

여기서 "블라인드 양자 컴퓨팅(Blind Quantum Computation)"이라는 영리한 개념이 등장합니다. 이것은 마술사에게 봉인된 상자를 보내는 것과 같습니다. 당신은 마술사에게 상자를 주고, 마술사는 그 상자에 복잡한 기술을 펼칩니다. 마술사가 상자를 다시 돌려줄 때, 상자는 여전히 잠겨 있지만 이제 그 안에는 기술의 결과물이 들어 있습니다. 마술사는 상자 안에 무엇이 들어 있었는지도, 최종 정답이 무엇인지도 결코 보지 못했습니다. 그들은 단지 작업만 수행했을 뿐입니다. 이 논문은 일반 사람들이 자신의 양자 숙제를 이러한 봉인된 마법의 상자로 바꾸어, 아무도 엿보지 못하는 상태로 클라우드를 사용할 수 있도록 돕는 최초의 "번역기" 도구를 구축하는 것에 관한 것입니다.

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문제점: 양자 클라우드의 "유리 집"

현재, 양자 컴퓨터를 사용하고 싶다면 데이터를 원격 서버로 보내야 합니다. 이것은 마치 온통 유리로 만들어진 집에 사는 것과 같습니다. 서버는 당신이 하는 모든 것을 볼 수 있습니다. 이는 속도 측면에서는 훌륭하지만, 개인정보 보호 측면에서는 최악입니다. 당신은 비밀스러운 의료 알고리즘이나 개인적인 금융 모델을 실행하고 있을 수도 있는데, 서버 소유자가 당신이 무엇을 계산하고 있는지 알기를 원치 않을 것입니다.

과학자들은 이미 이를 숨기는 방법을 알아냈습니다. 그들은 "블라인드 양자 컴퓨팅(BQC)"을 개발했습니다. 이것은 데이터를 암호화하여 전송하는 암호학적 기술입니다. 서버는 수학적 계산을 수행하지만, 정당한 비밀 키가 없는 사람에게 결과는 무작위 노이즈처럼 보입니다. 오직 클라이언트인 당신만이 최종 답을 해독할 수 있습니다.

하지만 여기에는 커다란 누락된 조각이 있었습니다. 아무도 이것을 쉽게 만들 수 있는 도구를 구축하지 못했다는 점입니다. 연구자들은 새로운 아이디어를 테스트할 때마다 복잡한 암호화 코드를 처음부터 직접 작성해야 했습니다. 그것은 케이크를 굽고 싶은데, 오븐과 밀가루 제분기를 먼저 발명해야 하는 것과 같았습니다. 이 때문에 이러한 개인정보 보호 아이디어를 빠르게 테스트하거나 실제 세상에서 제대로 작동하는지 확인하는 것이 매우 어려웠습니다.

해결책: "블라인드 트랜스파일러(Blind Transpiler)"

새로운 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 블라인드 트랜스파일러가 등장했습니다. 모히트 조시(Mohit Joshi), 마노지 쿠마르 미슈라(Manoj Kumar Mishra), 그리고 S. 카티케얀(S. Karthikeyan)이 제작한 이 라이브러리는 양자 회로를 위한 "만능 번역기"라고 생각하면 됩니다.

이것이 어떻게 작동하는지 쉬운 용어로 설명하면 다음과 같습니다:

1. 당신은 평소처럼 코드를 작성합니다: Qiskit이라는 유명한 도구를 사용하여 양자 회로(양자 계산을 위한 레시피)를 만듭니다.
2. 트랜스파일러가 제어권을 갖습니다: 이 레시피를 블라인드 트랜스파일러에 입력합니다.
3. 마법이 일어납니다: 라이브러리는 자동으로 당신의 레시피를 재작성합니다. 여기에 "암호화"(마치 명령어를 보이지 않고 변하는 종이로 감싸는 것과 같은 과정)와 "위임"(서버가 감싸진 종이를 어떻게 다뤄야 하는지에 대한 지침)의 층을 추가합니다.
4. 결과: 이는 새로운 "블라인드" 버전의 회로를 생성합니다. 이 새로운 회로는 원격 서버로 전송될 수 있습니다. 서버는 작업을 수행하지만, 데이터의 뒤섞인 덩어리만을 보게 됩니다. 서버는 원래의 문제가 무엇이었는지, 또한 최종 정답이 무엇인지 알지 못합니다.

이 라이브러리는 모듈형으로 설계되었습니다. 즉, 레고 블록 세트처럼 만들어졌다는 뜻입니다. 만약 미래에 과학자들이 데이터를 숨기는 새로운 방법을 발견한다면, 전체를 다시 구축할 필요 없이 라이브러리에 새로운 블록을 끼워 넣기만 하면 됩니다.

테스트 대상: 아이리스 꽃 분류기 (Iris Flower Classifier)

그들의 도구가 실제로 작동한다는 것을 증명하기 위해, 저자들은 단순히 말로만 설명하지 않고 실제 문제를 해결하는 데 사용했습니다. 그들은 유명한 아이리스(IRIS) 데이터셋을 분류하기 위한 **블라인드 변분 양자 분류기(Blind Variational Quantum Classifier)**를 구축했습니다.

아이리스 데이터셋은 아이리스 꽃에 대한 데이터가 담긴 고전적인 컬렉션입니다. 여기에는 세 가지 유형(Setosa, Versicolor, Virginica)으로 분류된 150개의 꽃 샘플 측정치가 포함되어 있습니다. 목표는 꽃의 측정치를 보고 그 종류를 추측하도록 양자 컴퓨터를 훈련시키는 것입니다.

그들이 수행한 작업은 다음과 같습니다:

• 분류기의 두뇌 역할을 할 4개의 파라미터(조절 가능한 노브)와 2개의 큐비트(양자 비트)를 가진 간단한 양자 회로를 만들었습니다.
• 블라인드 트랜스파일러를 사용하여 이 회로를 **양자 호모모픽 암호화(QHE)**라는 형식의 "블라인드" 버전으로 변환했습니다.
• 모델을 훈련시키기 위해 시뮬레이션을 50회(에포크) 실행했으며, 결과의 일관성을 확인하기 위해 5번의 서로 다른 실행을 통해 테스트했습니다.

결과: 눈에 띄지 않게 숨겨진 진실

결과는 이 도구에 대한 명확한 "YES"였습니다.

블라인드 회로를 올바른 복호화 없이(즉, 답을 여는 "마법"이 적용되지 않은 상태로) 실행했을 때, 출력값은 완전히 쓸모가 없었습니다. 시뮬레이션에서 보여준 것처럼, 결과는 완전한 무작위 노이즈처럼 보였습니다. 이것이 바로 당신이 원하는 바입니다! 이는 누군가 데이터를 가로채거나 서버가 훔쳐보려고 할 때, 꽃에 대한 정보나 정답에 대해 아무것도 드러내지 않는 최대 혼합 상태(maximally mixed state), 즉 무작위 숫자의 뒤섞임만을 보게 된다는 것을 입증합니다.

하지만 올바른 복호화 절차를 적용했을 때, 분류기는 완벽하게 작동했습니다. 모델은 데이터의 패턴을 학습했고, 원래의 블라인드가 아닌 버전과 마찬가지로 꽃들을 성공적으로 구분해 냈습니다.

저자들은 또한 3-큐비트 GHZ 상태(특정한 유형의 양자 얽힘)에 대해서도 테스트했습니다. 그들은 1,000개의 무작위 키를 대상으로 출력을 샘플링했습니다. 매번, 올바른 키 없이는 출력값이 무작위였습니다. 하지만 올바른 키가 있으면 정확했습니다. 이는 이 도구가 데이터를 성공적으로 숨기고 계산을 수행함을 확인시켜 주었습니다.

이것이 왜 중요한가

이 논문은 세상의 모든 개인정보 문제를 해결했다고 주장하거나, 이 도구가 당장 내일 상업적으로 사용될 수 있다고 말하는 것이 아닙니다. 대신, 이 논문은 결정적인 공백을 메웁니다. 바로 신속한 프로토타이핑을 위한 첫 번째 소프트웨어 도구를 제공한다는 점입니다.

이전에는 연구자가 새로운 개인정보 보호 프로토콜을 테스트하고 싶다면 매번 코드를 직접 작성하는 데 수개월을 소비해야 했습니다. 이제 그들은 이 라이브러리를 사용하여 회로를 변환함으로써 이 분야의 연구를 가속화할 수 있습니다. 이를 통해 과학계는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 아이디어 테스트 가속화: 새로운 개인정보 보호 방식이 작동하는지 빠르게 확인할 수 있습니다.
• 보안 시뮬레이션: 데이터가 진정으로 숨겨져 있는지 확인하기 위해 수천 번의 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.
• 미래 구축: 양자 컴퓨터가 실험실을 넘어 클라우드로 이동함에 따라, 이와 같은 도구는 우리의 데이터를 안전하게 지키는 데 필수적일 것입니다.

이 라이브러리는 오픈 소스이므로 누구나 다운로드하여 코드를 살펴보고 자신만의 기능을 추가할 수 있습니다. 이것은 우리가 디지털 눈가리개를 벗지 않고도 놀라운 양자 컴퓨터의 힘을 사용할 수 있는 미래를 향한 기초적인 단계입니다.