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최근 소식들

  1. Sep 2025

    I am delivering lectures in the ENS de Lyon M2 course "Privacy-preserving Machine Learning with Homomorphic Encryption" (Fall 2025).

    ENS de Lyon의 2025년 가을학기 M2 과정 "Privacy-preserving Machine Learning with Homomorphic Encryption" 강좌에서 강의 중입니다.

  2. Jun 2025

    I gave a tech talk on ciphertext-ciphertext matrix multiplication at the FHE.org Meetup .

    FHE.org Meetup에서 ciphertext-ciphertext matrix multiplication에 대해 발표했습니다 .

  3. May 2025

    I presented a paper "Ciphertext-Ciphertext Matrix Multiplication: Fast for Large Matrices," at Eurocrypt 2025 . This paper is my first single-authored paper.

    논문 "Ciphertext-Ciphertext Matrix Multiplication: Fast for Large Matrices" 를 Eurocrypt 2025 에서 발표했습니다 . 제 첫 단독저자 논문입니다!

  4. Feb 2025

    I gave a seminar on plaintext-ciphertext matrix multiplication at École Polytechnique.

    École Polytechnique에서 plaintext-ciphertext matrix multiplication에 대해 세미나를 진행했습니다.

  5. Jan 2025

    I delivered a 3-week lecture for FHE School 2025 at Seoul National University.

    서울대학교에서 진행되는 FHE School 2025 프로그램에서 3주간 강의했습니다.

  6. Dec 2024

    I delivered sections on homomorphic linear algebra as a part of the "Fully Homomorphic Encryption" course (Fall 2024, M2) at ENS de Lyon.

    ENS de Lyon의 2024년 가을학기 M2 과정 "Fully Homomorphic Encryption" 강좌에서 동형 선형대수를 대해 강의했습니다.

  7. Sep 2024

    I started working as a full-time researcher at CryptoLab in Lyon, France!

    프랑스 리옹의 크립토랩에서 전임 연구원으로 일하기 시작했습니다.

Research Interests

관심있는 연구주제

  1. (Fully) Homomorphic Encryption

    동형암호

    Homomorphic encryption enables computations on encrypted data — imagine sending encrypted queries to an LLM that responds without seeing your personal information. I develop efficient algorithms for core encrypted operations, including linear algebra, scheme switching, and polynomial approximation, to improve performance. This work aims to make homomorphic encryption more practical for secure computing.

    동형암호는 암호화된 데이터에 대해 직접 계산을 가능하게 합니다 — 예를 들어, 동형암호화된 질문을 LLM에 보내면 모델은 당신의 개인 정보를 전혀 확인하지 않고 답변할 수 있습니다. 저는 선형대수, 스킴 변환, 다항식 근사 등 핵심 암호화 연산을 위한 효율적인 알고리즘을 개발하여 성능을 향상시키고 있습니다. 이러한 연구는 동형암호가 실제 보안 컴퓨팅 환경에서 더욱 실용적으로 쓰일 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

Selected Publications

주요 연구 소개

  1. Ciphertext-ciphertext matrix multiplication: fast for large matrices

    sole author

    Eurocrypt 2025

    We propose fast algorithms for multiplying large ciphertext matrices. In addition, we introduce fast algorithms for transposing large ciphertext matrices. The paper also presents lightweight algorithms that require small evaluation keys. This paper is included in my thesis.

    본 연구는 큰 암호문 행렬을 곱하는 빠른 알고리즘을 제안합니다. 또한, 이러한 행렬을 전치하는 효율적인 알고리즘도 소개합니다. 본 논문은 작은 키를 요구하는 경량 알고리즘도 포함하고 있습니다. 이 논문은 제 졸업논문에 포함되어 있습니다.

  2. Plaintext-ciphertext matrix multiplication and FHE bootstrapping: fast and fused

    with Youngjin Bae, Jung Hee Cheon, Guillaume Hanrot, and Damien Stehlé

    Crypto 2024

    We introduce fast algorithms for multiplying plaintext and ciphertext matrices. Our algorithms handle various matrix dimensions with or without precomputations. In addition, we accelerate FHE bootstrapping when several ciphertexts are bootstrapped at once. This paper is included in my thesis.

    본 연구는 평문 행렬과 암호문 행렬의 곱셈을 위한 빠른 알고리즘들을 제안합니다. 제안한 알고리즘은 다양한 크기의 행렬을 처리할 수 있으며, 사전 계산을 활용한 방법도 포함합니다. 또한, 본 연구는 여러 암호문을 효율적으로 동시에 부트스트래핑(FHE bootstrapping)하는 방법도 제시합니다. 이 논문은 제 졸업논문에 포함되어 있습니다.

  3. HERMES: efficient ring packing using MLWE ciphertexts and application to transciphering

    with Youngjin Bae, Jung Hee Cheon, Jaehyung Kim, and Damien Stehlé

    Crypto 2023

    Most HE schemes rely on either LWE problem or its ring variant (RLWE). We introduce HERMES, an efficient ring packing algorithm that converts the format between LWE and RLWE. Using HERMES, we also suggest a fast transciphering algorithm from LWE symmetric encryption to CKKS scheme.

    현재 대부분의 동형 암호 스킴은 LWE 문제 혹은 RLWE 문제에 기반합니다. 본 연구는 LWE와 RLWE 간의 형식을 변환하는 효율적인 링 패킹 알고리즘인 HERMES를 소개합니다. 더 나아가, HERMES를 활용해 LWE 기반 대칭 암호에서 CKKS 스킴으로의 빠른 트랜스사이퍼링(transciphering) 알고리즘도 제안합니다.

  4. Efficient homomorphic evaluation on large intervals

    with Jung Hee Cheon and Wootae Kim

    IEEE TIFS 2022

    Homomorphic evaluations generally incur an overhead. While knowing that data is confined to a narrow range can reduce the overhead, such constraints are not always applicable. In this paper, we propose an efficient method for homomorphic evaluation of several functions over large ranges.

    암호화된 계산은 일반적으로 오버헤드를 동반합니다. 데이터가 좁은 범위 내에 있다는 정보만으로도 계산량을 줄일 수 있지만, 이러한 제약은 대부분의 경우 적용할 수 없습니다. 본 연구에서는 특정 함수들에 대해 넓은 범위에 분포된 데이터를 암호화된 상태에서 효율적으로 처리하는 방법을 제안합니다.

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