Google sostiene che l’intelligenza artificiale privata può essere pratica. In un post pubblicato il 14 agosto 2026 sul blog sulla sicurezza dell'azienda, l'ingegnere software dello staff Jeremy Kun ha presentato HEIR, un compilatore open source che sblocca l'inferenza AI privata crittograficamente sicura, ora l'ultimo strumento del Private Computing Toolkit di Google.

HEIR, abbreviazione di Homomorphic Encryption Intermediate Representation, può convertire modelli di intelligenza artificiale pre-addestrati che operano su dati non crittografati per operare su input crittografati. La visione dichiarata di Google è quella di rendere HEIR una soluzione con un solo clic che consenta ai non esperti di incorporare inferenze crittografate nelle applicazioni di produzione.

Il compromesso sulla privacy La crittografia omomorfa si rompe

Il post espone il dilemma fondamentale. Le protezioni standard come la crittografia end-to-end presentano un compromesso: i dati degli utenti possono essere protetti dalle violazioni, ma il fornitore di servizi non può offrire funzionalità che dipendono da tali dati: il filtraggio dello spam e il rilevamento dei virus ne sono gli esempi canonici. Settori critici come quello sanitario e finanziario sono ancora più avversi a questi rischi, con normative rigide che limitano la condivisione dei dati tra le istituzioni.

Le alternative hanno i loro limiti. L'elaborazione locale sul dispositivo di un utente è vincolata dalle capacità hardware e l'invio del modello di intelligenza artificiale proprietario di un fornitore a un dispositivo rischia di far trapelare il modello stesso: la proprietà intellettuale scompare dalla porta.

La crittografia omomorfa modifica l'equazione consentendo di eseguire calcoli direttamente sui dati crittografati. I server elaborano testi cifrati e restituiscono risultati crittografati senza mai esporre le informazioni sottostanti. Un servizio cloud potrebbe, ad esempio, fornire consigli sui contenuti senza essere in grado di vedere le funzionalità dell'utente: uno scenario che secondo Google non è un'esagerazione, perché una delle demo nel post fa esattamente questo.

La tecnologia non è gratuita: la crittografia omomorfica comporta costi generali non banali. Ma come osserva Kun, ciò sposta il compromesso tra capacità e privacy in una questione di costi – e tale costo sta rapidamente diminuendo. Per i lettori che seguono l'intersezione tra intelligenza artificiale e sicurezza, AI Buzz Wire copre questi sviluppi man mano che si verificano.

Cosa fa realmente l'EREDE

Il motivo per cui la crittografia omomorfica è rimasta di nicchia è l’usabilità: convertire manualmente un programma esistente per utilizzarlo in modo efficiente, afferma Google, richiede un team di crittografi. HEIR è la risposta di Google: una toolchain di compilatori open source completa e una piattaforma di sviluppo per la crittografia omomorfica.

Il progetto ha acquisito slancio da quando Google ha annunciato per la prima volta le sue intenzioni nel 2023. Da allora, la società ha osservato che la comunità di crittografia omomorfa ha abbracciato lo strumento, comprese le partnership con aziende che costruiscono acceleratori hardware per la tecnologia: Belfort, Niobium, Cornami e Optalysys. Google afferma che intende dimostrare i vantaggi di latenza di questi acceleratori nel prossimo futuro.

HEIR è diventata anche una piattaforma di ricerca produttiva. Poiché i crittografi possono basarsi sulla propria infrastruttura esistente per test, benchmarking e confronti, il progetto ha attirato collaborazioni con Georgia Tech, Carnegie Mellon, UC Santa Barbara, Illinois Institute of Technology, Purdue, Università di Edimburgo e Tsinghua University, tra gli altri. Ad oggi, su HEIR sono state realizzate quattro pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria, con altre in preparazione.

Quattro dimostrazioni di lavoro

Per mostrare fino a che punto è arrivata la tecnologia, Google ha condiviso quattro applicazioni di inferenza privata, ciascuna compilata con HEIR, con numeri di latenza presentati per CPU a thread singolo e codice sorgente disponibile nel suo repository GitHub:

1. Consigli sui contenuti privati

Un modello di raccomandazione per il deep learning per fornire raccomandazioni private: lavoro congiunto con Belfort Labs, LG e la New York University. Questa è la demo che fornisce consigli senza che il fornitore veda le funzionalità dell'utente.

2. Rilevamento delle frodi con carte di credito

Insieme a Niobium e hardshell.ai, Google ha creato un rilevatore di frodi con carte di credito in grado di valutare le transazioni senza esporre dati finanziari sensibili.

3. Rilevamento delle intrusioni di minacce

Con Niobium, il team ha compilato il sistema Kitsune per il rilevamento delle anomalie del traffico di rete crittografato, consentendo a un fornitore di servizi di rilevare anomalie senza rivelare il contenuto dei pacchetti di rete.

4. Rilevamento hotword

Con Belfort Labs, Google ha compilato un modello di rilevamento delle hotword che potrebbe consentire a un agente AI attivato dall'audio di riconoscere le parole di attivazione proteggendo al contempo la privacy delle registrazioni audio.

L’ampiezza è importante: i sistemi di raccomandazione, le frodi, il monitoraggio della sicurezza e l’attivazione vocale coprono la maggior parte dei punti di contatto in cui i consumatori incontrano effettivamente l’intelligenza artificiale, suggerendo che Google sta pensando all’inferenza crittografata come a un’infrastruttura, non a una curiosità di laboratorio.

Un lignaggio dell'ingegneria della privacy

Google colloca HEIR in una tradizione più lunga di innovazione della tecnologia della privacy: privacy differenziale, appartenenza a set privati, recupero di informazioni private ed enclavi sicure su Google Cloud. A differenza degli approcci basati sull'hardware, le garanzie della crittografia omomorfica sono puramente crittografiche e si basano sulla matematica piuttosto che sulla fiducia in un chip.

Mentre l’industria del software si adatta alle aspettative di sicurezza e privacy nell’era dell’intelligenza artificiale, il team di ricerca di Google afferma che sta lavorando per rendere la crittografia omomorfica facile da sviluppare, veloce da eseguire e onnipresente in tutto il settore. Con HEIR che abbassa la barriera delle competenze e i partner hardware che accelerano i calcoli, il divario tra "crittograficamente privato" e "praticamente distribuibile" si sta riducendo.

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