본 논문은 Torus FHE(TFHE)를 활용하여 딥러닝 모델의 동형암호화 추론을 효율적으로 수행하는 TT-TFHE 프레임워크를 제시합니다. Truth-Table Neural Networks (TTnet)이라는 합성곱 신경망을 기반으로, 표 형태 및 이미지 데이터셋에 대해 TFHE의 사용 규모를 효과적으로 확장합니다. 파이썬 기반 오픈소스 Concrete 구현체를 제공하며, 룩업 테이블을 이용한 CPU 기반의 간편한 구현과 자동화된 TTnet 기반 설계 도구를 제공합니다. 실험 결과, 세 가지 표 형태 데이터셋에서 기존 동형암호화 설정보다 시간 및 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였으며, MNIST 및 CIFAR-10 이미지 데이터셋에서도 다른 TFHE 설정 및 BFV, CKKS와 같은 다른 동형암호화 방식에 비해 경쟁력 있는 성능을 보였습니다. 또한, 메모리 사용량이 매우 적어(MNIST의 경우 수십 MB) 다른 동형암호화 설정에서 필요한 수십~수백 GB의 메모리 사용량과 대조를 이룹니다. 본 연구는 표 형태 데이터셋과 MNIST 이미지 데이터셋 모두에서 실용적인 수준의 프라이빗 추론(추론 시간 수 초, 메모리 수십 MB)을 제공하는 최초의 연구이며, 서버 측에서 여러 스레드와 사용자로 쉽게 확장될 수 있습니다.
