본 논문은 분산 인과 구조 학습 시 데이터 전송 및 연산 과정에서 발생하는 개인 정보 유출 문제를 해결하기 위해 완전 동형 암호화(FHE) 기반 방법을 제안합니다.
FHE는 데이터 암호화 상태로 유지하며 연산을 수행하지만, 높은 계산 비용과 제한적인 연산 지원으로 인해 인과 구조 학습에 적용하기 어려움에 직면합니다.
연구진은 회로 단순화, 뉴턴-랩슨 역함수 및 테일러 전개를 통한 나눗셈 및 로그 근사, SIMD 가속을 활용한 배치 기법을 통해 효율성을 높였습니다.