Miguel de Vega

**미구엘 데 베가(Miguel de Vega)**는 프라이버시 강화 기술(PETs) 및 분산 시스템을 전문으로 하는 컴퓨터 과학자이자 암호학자입니다. 그는 Nillion의 공동 창립자이자 수석 과학자로서 보안 탈중앙화 컴퓨팅을 위한 암호화 방법 연구를 주도하고 있습니다. ^[1]

학력

데 베가는 1999년 마드리드 폴리테크닉 대학교(UPM)에서 통신 공학 석사 학위를 마쳤습니다. 이후 2008년 브뤼셀 자유 대학교(ULB)에서 동일 분야의 박사 학위(Ph.D.)를 취득했습니다. ^[2]

경력

데 베가는 학계 및 통신 연구 분야에서 경력을 시작하여 차세대 광 네트워크 개발에 중점을 둔 NOBEL 및 APSON과 같은 유럽 프로젝트에 기여했습니다. 이 기간 동안 그의 연구는 모바일 및 IP 기반 시스템을 위한 트래픽 엔지니어링, 광 버스트 스위칭, 서비스 품질(QoS) 프로토콜에 중점을 둔 네트워크 아키텍처 개발 및 특허 취득을 포함했습니다. 그의 책임 업무에는 네트워크 기술의 모델링, 시뮬레이션 및 성능 분석이 포함되었습니다.

연구 경력 이후 데 베가는 Open Canarias에서 프로젝트 관리를 맡아 금융 기관을 위한 소프트웨어 개발 및 현대화 프로젝트를 감독했습니다. 그 후 그는 기업가 단계로 접어들어 Browseye, iFlikeU, Dialective를 포함한 웹 기술 및 사용자 상호작용 도구에 중점을 둔 여러 스타트업을 공동 창립했습니다. 그의 경력은 이후 Treexor의 데이터 과학 부사장으로 부임하며 데이터 과학 분야로 전환되었습니다. 이 역할에서 그는 통계 모델링, 딥러닝, 머신러닝을 사기 탐지 및 비즈니스 성능 최적화에 적용하는 팀을 이끌었습니다.

그의 관심 분야는 이후 인공지능과 프라이버시 강화 기술로 좁혀졌습니다. 그는 Botdreams의 고문으로 활동하며 환대 산업을 위한 대화형 AI 도구 제작을 지원했습니다. 디지털 신원 확인 기업인 Sedicii에서 처음에는 기술 고문으로 활동하다가 이후 최고 기술 책임자(CTO)가 되었습니다. CTO로서 그는 신원 확인 및 규정 준수를 위해 영지식 증명(ZKPs) 및 보안 다자간 컴퓨팅(MPC)을 사용하는 솔루션 개발을 담당했습니다. 2021년 데 베가는 Nillion을 공동 창립하고 최고 과학 책임자(CSO) 역할을 맡았습니다. Nillion에서 그는 다양한 PET를 통합하여 보안 데이터 저장 및 컴퓨팅을 위한 탈중앙화 인프라를 구축하는 과학적 노력을 주도하고 있습니다. ^[3]

인터뷰

Nillion

2025년 3월 Proof of Coverage Media와의 인터뷰에서 데 베가는 AI 애플리케이션을 위한 프라이버시 보호 기술 활용에 있어 Nillion의 진척 상황을 논의했습니다. 그는 DeepMind의 R1 모델을 플랫폼에 신속하게 배포하여 사용자가 프라이버시를 고려한 방식으로 AI와 상호작용할 수 있게 된 점을 강조했습니다. 대화는 또한 특히 사용자 프라이버시와 관련된 AI 모델 오픈 소스화의 영향에 대해서도 다루었습니다. 데 베가는 프라이버시 기능 통합이 개발자와 사용자 모두에게 원활해야 한다고 강조하며, Zero-Knowledge TLS와 같은 기술이 데이터 보호를 유지하면서 Web2와 Web3 인프라 사이의 간극을 메울 수 있다고 제안했습니다. 또한 그는 AI 에이전트 간의 통신 중요성과 에이전트 상호작용의 효율성을 높이기 위한 보안 프라이버시 보호 프레임워크의 필요성을 언급했습니다. 논의는 AI 기술이 일상생활에 더욱 널리 보급됨에 따라 프라이버시의 필요성, 특히 AI의 미래에 대한 데 베가의 열정을 표현하며 마무리되었습니다. ^[7]

2025년 1월 Block By Block Show에서 데 베가는 팟캐스트 토론 중 학술 공학 및 수학에서 Web3 환경으로 전환하게 된 과정을 상세히 설명했습니다. 노키아(Nokia) 및 지멘스(Siemens)와 같은 주요 통신 회사에서 근무한 후 그는 분산 네트워크에 매료되었습니다. 결국 그는 2013년 영지식 증명을 발견한 후 프라이버시 강화 기술로 방향을 틀었습니다. Nillion은 전통적인 블록체인 솔루션과는 차별화된 독특한 프라이버시 기술 세트를 사용하여 개인 데이터를 처리하기 위한 탈중앙화 인프라를 구축하기 위해 2021년에 설립되었습니다. 대화는 Nillion이 프라이버시 및 AI 틈새 시장에서 어떻게 자리 잡고 있는지 강조했으며, 모듈과 SDK를 통해 복잡한 프라이버시 강화 기술을 더 쉽게 접근할 수 있게 함으로써 개발자를 유치하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다. 특히 프라이버시 분야 내에서 Nillion의 가치 제안을 전달하는 데 따르는 어려움도 다루어졌으며, Web2 및 Web3 개발자 모두가 자신의 애플리케이션에 프라이버시 기능을 통합할 때의 잠재력을 이해할 수 있도록 실질적인 사용 사례를 보여줄 필요성이 강조되었습니다. ^[8]

탈중앙화의 미래

2025년 1월 MIDCRUVED의 LP 라운드테이블 토론에서 데 베가는 탈중앙화, AI 및 프라이버시에 대한 통찰력을 공유했습니다. 그는 통신 및 수학 공부에서 시작하여 분산 시스템과 암호학에 흥미를 느끼게 된 여정을 들려주었으며, 이것이 탈중앙화 인프라 개발의 토대가 되었다고 말했습니다. 데 베가는 기본적인 챗봇에서 더 자율적인 에이전트로 진화하는 AI의 발전을 언급하며, 그 성장을 일반적인 명령이 탈중앙화된 실행으로 이어지는 군대 계층 구조에 비유했습니다. 그는 특히 시스템이 민감한 개인 데이터를 수집함에 따라 AI에서 프라이버시의 결정적인 필요성을 강조했습니다. 데 베가는 또한 특히 통신 및 AI 분야에서 사용자 경험을 개선하고 책임성을 증진하기 위한 탈중앙화 기술의 잠재력을 강조했습니다. Nillion의 출시를 앞두고 그는 프라이버시 강화 기술의 미래 응용 분야와 탈중앙화 AI 솔루션을 형성하는 데 있어 이들이 수행할 역할에 대해 기대감을 표했습니다. ^[9]

발표

TFHE 부트스트랩 강화

2024년 11월, 데 베가는 FHE Summit II에서 두 편의 연구 논문인 Ripple과 Curl을 통해 TFHE 부트스트래핑을 강화하는 것에 대해 발표했습니다. 이 논문들은 프라이버시 강화 기술을 사용하여 AI를 실행할 때 발생하는 과제, 특히 완전 동형 암호(FHE) 및 보안 다자간 컴퓨팅(MPC) 프레임워크 내에서 비선형 함수를 평가하는 데 중점을 두었습니다. 그는 복잡한 함수를 평가하는 데 사용되는 룩업 테이블을 압축하기 위한 기술로 이산 웨이브렛 변환(DWT)을 도입하여 정확도를 희생하지 않으면서 효율성을 개선했습니다. 이 접근 방식은 입력 비트 수에 따라 기하급수적으로 증가하는 경향이 있는 전통적인 룩업 테이블과 관련된 확장성 문제를 극복하는 데 도움이 되었습니다. 이 연구는 다양한 학계 및 산업 파트너와의 협력을 통해 압축과 속도 모두에서 상당한 진전을 보여주었으며, 프라이버시 기반 AI 애플리케이션에서 보다 효율적인 자원 사용을 위한 프레임워크를 제공했습니다. ^[5]

신뢰 최소화 MPC

데 베가는 2023년 10월 DeCompute에서 신뢰 최소화 다자간 컴퓨팅(MPC) 프로토콜 개발에 대해 발표하며, 선형 비밀 분산, 완전 동형 암호(FHE), 가블드 서킷(garbled circuits)과 같은 구성 요소를 통합하여 확장 가능한 탈중앙화 솔루션을 구축하는 것에 대해 논의했습니다. 그는 초기 인터넷의 공개적 특성에서 현재의 중앙 집중식 Web2로의 변화와, 종종 기밀성을 훼손하는 탈중앙화 Web3 기술 도입으로 인한 과제를 강조하며 웹 개발의 역사적 맥락을 되짚어 보았습니다. 데 베가는 아키텍처, 정치, 논리적 차원에 걸친 탈중앙화 이해를 위한 프레임워크를 설명하고, 시빌 공격(sybil attack) 및 셰어(share)의 조용한 유출과 같은 문제를 해결하면서 효율적인 MPC 네트워크를 구축하는 데 있어 각 차원의 함의를 분석했습니다. 그는 각 암호화 프리미티브의 장점과 한계를 탐구하며, 이러한 기술의 조합이 프라이버시 강화 기술의 다양한 사용 사례에 가장 효과적인 솔루션을 제공할 수 있다고 제안했습니다. ^[4]

패널 토론

개인용 에이전트

2024년 11월 Open AGI Summit에서 개인용 에이전트가 일상생활을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 패널 토론이 열렸습니다. 데 베가, 리건 펭(Regan Peng, PinAI), 알렉스 힉스(Alex Hicks, 이더리움 재단), 윌 빌라누에바(Will Villanueva, BonkBot)는 AI 기반 에이전트가 프라이버시, 신뢰성 및 사용자 경험에 미치는 영향을 탐구했습니다. 데 베가는 개인용 AI의 기밀성 필요성을 강조하며, 특히 중앙 집중식 인프라에서 운영될 경우 이러한 에이전트가 광범위한 개인 정보를 수집할 수 있는 방식에 대해 우려를 표했습니다. 펭은 사용자 데이터 주권을 보존하면서 다양한 소스에서 데이터 수집을 용이하게 하는 개인용 AI를 위한 탈중앙화 조정 계층 개념을 도입했습니다. 힉스는 작업을 완료하는 AI 에이전트 체인을 관리할 때 발생할 수 있는 잠재적 과제를 강조했는데, 에이전트가 추가될 때마다 결과물의 신뢰성이 떨어질 수 있기 때문입니다. 이 토론은 진화하는 AI 기술 환경에서 개인 정보에 대한 중앙 집중식 제어의 위험을 인정하면서 사용자 경험과 데이터 프라이버시 사이의 균형을 맞추는 것의 중요성을 강조했습니다. ^[6]