LLM 보안 영지식 증명(ZKP) 최적화: AI 신뢰성 100% 확보 기술 - 기기픽

zk-Transformers: 대규모 AI 모델의 신뢰성 확보를 위한 영지식 증명 최적화 가이드

인공지능의 활용 범위가 전례 없이 확대되면서, 모델의 신뢰성과 투명성은 이제 선택이 아닌 필수 생존 요소가 되었습니다.

특히 대규모 언어 모델(LLM)이 내놓은 결과가 조작되지 않았으며, 정확한 아키텍처와 가중치를 사용했음을 수학적으로 증명하는 '검증 가능한 추론(Verifiable Inference)' 능력이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.

이러한 흐름 속에서 영지식 증명(ZKP, Zero-Knowledge Proof)은 가장 강력한 해결책으로 부상했습니다. 이 가이드에서는 수십억 개의 매개변수를 가진 트랜스포머 모델의 거대 연산을 효율적인 산술 회로로 변환하고, 이를 검증하는 핵심 최적화 기술을 심도 있게 다룹니다.

1. ZKP와 Transformer 결합의 근본적인 난제

ZKP 시스템은 기본적으로 프로그램이 수행하는 모든 계산 단계를 덧셈과 곱셈 게이트로 구성된 '산술 회로'로 변환하는 과정을 거칩니다.

증명자는 이 회로가 정해진 로직에 따라 정확히 실행되었음을 증명하고, 검증자는 아주 적은 비용으로 이를 확인하는 구조입니다. 하지만 LLM과 같은 트랜스포머 모델에는 이 과정을 어렵게 만드는 두 가지 거대한 장벽이 존재합니다.

1.1. 대규모 행렬 연산의 늪

트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션(Self-Attention)과 피드포워드 네트워크(FFN)는 수천, 수만 차원의 벡터와 행렬 곱셈으로 이루어져 있습니다.

이 모든 곱셈을 단순한 회로 게이트로 일일이 표현한다면, 회로의 크기가 기하급수적으로 커져 증명 생성에만 며칠이 걸릴 수도 있습니다.

1.2. 비선형 활성화 함수의 병목

ReLU, GeLU, Softmax와 같은 함수들은 본질적으로 분수 연산이나 조건부 분기를 포함하고 있습니다.

ZKP 시스템은 정수 연산에 최적화된 유한 필드(Finite Field) 내에서 작동하기 때문에, 이러한 비선형 함수를 정확하게 회로로 표현하는 것은 엄청난 수의 게이트를 소모하는 계산적 병목을 초래합니다.

2. zk-Transformer 최적화를 위한 핵심 기술

이러한 난제를 해결하고 zk-Transformer를 실용화하기 위해서는 고도로 정교한 최적화 전략이 필수적입니다. 크게 행렬 연산의 효율화와 비선형 함수의 처리 비용 최소화로 나눌 수 있습니다.

2.1. 행렬 연산의 효율적인 회로화

트랜스포머 레이어의 주축인 가중치 행렬과 입력 벡터의 곱(W · X) 연산을 최적화하기 위해 현대적인 zk-SNARKs 및 zk-STARKs 시스템을 활용합니다.

과거의 R1CS 시스템은 회로 크기에 비례해 증명 시간이 늘어나는 한계가 있었습니다. 따라서 최근에는 PLONK나 Halo2와 같은 다항식 기반 ZKP 시스템(Polynomial Commitment Schemes)이 선호됩니다.

이들은 게이트 타입의 제약이 적고, 반복적인 행렬 구조를 재사용하여 전체 회로 크기를 획기적으로 줄일 수 있습니다.

// FFN 레이어 최적화 의사 코드 (Pseudo-Code) Function Circuit_FFN(Input X, Weights W1, W2): // 1. 첫 번째 행렬 곱셈 (W1 * X) // PLONK의 커스텀 게이트를 활용하여 연산 매핑 Hidden = Matrix_Multiplication_Circuit(W1, X) // 2. 비선형 활성화 함수 적용 (GeLU) // '룩업 테이블' 회로를 사용하여 효율적 처리 Activated = Lookup_Table_Circuit(GeLU, Hidden) // 3. 두 번째 행렬 곱셈 (W2 * Activated) Output = Matrix_Multiplication_Circuit(W2, Activated) return Output

2.2. 비선형 함수의 혁신: 룩업 테이블 (Lookup Tables)

가장 혁신적인 최적화 기법 중 하나는 바로 룩업 테이블(Lookup Tables)입니다.

Softmax나 GeLU 같은 복잡한 연산을 억지로 회로로 구현하는 대신, 미리 계산된 입력값과 결괏값의 쌍을 테이블로 만들어 두고 증명하는 방식입니다.

증명자는 계산 결과가 사전에 정의된 테이블 내에 존재한다는 것만 증명하면 됩니다. 이를 통해 복잡한 비선형 함수를 회로 복잡도 증가 없이 정확하게 검증할 수 있습니다.

3. 증명 생성 속도 가속 (Proof Generation Acceleration)

회로의 크기를 줄이는 것만큼이나 중요한 것이 증명 생성 속도 자체를 높이는 것입니다. 이를 위해 하드웨어 가속과 병렬 처리가 적극적으로 도입되고 있습니다.

• FFT 연산의 병렬화: 증명 생성의 핵심인 다항식 평가 및 보간 과정을 GPU나 ASIC을 통해 병렬 처리하여 시간을 단축합니다.
• 재귀적 합성(Recursive Composition): 트랜스포머의 각 레이어나 어텐션 헤드별로 작은 '부분 증명'을 독립적으로 생성한 뒤, 이를 하나로 합칩니다. 이는 전체 증명 시간을 획기적으로 줄여줍니다.

4. 실제 적용 사례: Q-Attention 연산의 검증

Self-Attention의 핵심인 Query(Q)와 Key(K) 행렬의 내적 및 Softmax 계산 과정을 예로 들어보겠습니다.

우리의 목표는 입력 X와 모델 가중치에 대해 계산된 어텐션 스코어가 수학적으로 올바름을 증명하는 것입니다.

1. 행렬 곱셈 (Q·K^T): 내적 결과인 로그잇(Logits) 값은 비밀로 유지하면서, PLONK 기반의 효율적인 곱셈 게이트로 연산을 매핑합니다.
2. Softmax 처리: 복잡한 확률 분포 계산은 룩업 테이블을 통해 처리합니다. 특정 로그잇 값에 대응하는 출력이 테이블에 있음을 증명합니다.
3. 결과 검증: 검증자는 최종 어텐션 가중치가 모델의 로직을 따랐음을 수 밀리초 내에 확인할 수 있습니다.

결론: 검증 가능한 AI 시대를 향하여

영지식 증명과 트랜스포머 모델의 결합은 단순한 기술적 진보를 넘어, AI 시스템의 투명성을 확보하는 결정적인 이정표입니다.

현재 기술은 룩업 테이블을 통한 비선형 함수의 효율적 처리와 zk-ASIC 같은 하드웨어 가속을 통해 빠르게 발전하고 있습니다. 비록 거대 모델 전체를 실시간 증명하는 것은 아직 도전적인 과제이나, 프롬프트 임베딩 검증이나 핵심 레이어 무결성 증명 등 실용적인 영역부터 적용이 시작되었습니다.

앞으로 zk-Transformer는 신뢰할 수 있는 AI 서비스의 표준 아키텍처로 자리 잡을 것입니다. 이제 개발자들은 성능을 넘어, '검증 가능한 AI'를 설계하고 준비해야 할 시점입니다.