이번 블로그 포스트에서는 Amazon SageMaker를 활용한 완전 동형 암호(FHE) 기반의 머신러닝(ML) 추론 방법에 대해 다룹니다. 이전 포스트에서는 저수준 라이브러리인 SEAL을 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 수작업으로 구현하는 방법을 설명했습니다. 그러나 이번 포스트에서는 FHE 기반 추론을 위해 특별히 설계된 고급 라이브러리인 concrete-ml을 사용하여 보다 유연한 접근 방식을 제시합니다. concrete-ml은 여러 일반적인 모델 유형을 기본적으로 지원하며, 잘 알려진 ML 라이브러리인 scikit-learn과 API 호환성도 갖추고 있습니다. 이를 통해 사용자는 보다 쉽게 FHE 기반의 ML 추론을 구현할 수 있습니다.

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