Google ၏ HEIR Compiler သည် Homomorphic Encryption ကို Private AI Inference သို့ ယူဆောင်လာသည်။

Google သည် သီးသန့် AI ကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ကုမ္ပဏီ၏ လုံခြုံရေးဘလော့ဂ်တွင် ဩဂုတ်လ 14 ရက်၊ 2026 တွင် ထုတ်ဝေသည့် ပို့စ်တစ်ခုတွင်၊ ဝန်ထမ်းဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာ Jeremy Kun သည် ယခုအခါ Google ၏ Private Computing Toolkit တွင် နောက်ဆုံးပေါ်ကိရိယာဖြစ်သည့် လျှို့ဝှက်ရေးနည်းဖြင့် လုံခြုံစိတ်ချရသော AI inference ကိုသော့ဖွင့်ပေးသည့် HEIR၊ open-source compiler ကိုပြသခဲ့သည်။

HEIR — Homomorphic Encryption Intermediate Representation ၏ အတိုကောက်သည် — ကုဒ်ဝှက်ထားသော ထည့်သွင်းမှုများတွင် လုပ်ဆောင်ရန် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော AI မော်ဒယ်လ်များကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ Google ၏ ဖော်ပြထားသော မျှော်မှန်းချက်မှာ HEIR ကို ကျွမ်းကျင်သူမဟုတ်သူများသည် ထုတ်လုပ်ရေးအပလီကေးရှင်းများတွင် ကုဒ်ဝှက်ထားသော ကောက်ချက်ချမှုကို ထည့်သွင်းနိုင်စေမည့် ကလစ်တစ်ချက်နှိပ်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်စေရန်ဖြစ်သည်။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အပေးအယူလုပ်ခြင်းသည် Homomorphic Encryption Breaks

ပို့စ်သည် အဓိကအကျပ်အတည်းကို ဖော်ပြသည်။ အဆုံးမှအဆုံး ကုဒ်ဝှက်ခြင်းကဲ့သို့ စံအကာအကွယ်များသည် အပေးအယူတစ်ခုရှိနေသည်- အသုံးပြုသူဒေတာကို ချိုးဖောက်မှုများမှ ကာကွယ်ထားနိုင်သော်လည်း ထို့နောက်တွင် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူသည် ထိုဒေတာအပေါ် မူတည်သည့် အင်္ဂါရပ်များကို မကမ်းလှမ်းနိုင်တော့ပါ — စပမ်းစစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် ဗိုင်းရပ်စ်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုသည် စံနမူနာပြသာဓကများဖြစ်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဘဏ္ဍာရေးကဲ့သို့သော အရေးပါသောကဏ္ဍများသည် အင်စတီကျူးရှင်းများတစ်လျှောက် ဒေတာမျှဝေခြင်းကို တင်းကျပ်သောစည်းမျဉ်းများဖြင့် ကန့်သတ်ထားသော တင်းကျပ်သောစည်းမျဉ်းများဖြင့် ဤအန္တရာယ်များကို ပို၍နှစ်သက်ကြသည်။

အခြားရွေးချယ်မှုများတွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ အသုံးပြုသူ၏စက်ပစ္စည်းပေါ်ရှိ ဒေသန္တရလုပ်ဆောင်ခြင်းအား ဟာ့ဒ်ဝဲစွမ်းရည်များဖြင့် ကန့်သတ်ထားပြီး ပံ့ပိုးပေးသူ၏တစ်ဦးတည်းပိုင် AI မော်ဒယ်လ်အား မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်ပေါက်ကြားစေမည့် အန္တရာယ်ရှိသည့်စက်ပစ္စည်းတစ်ခုသို့ ပို့ဆောင်သည် — ဉာဏပစ္စည်းပိုင်ဆိုင်မှုသည် တံခါးမှထွက်လာသည်။

Homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်း သည် ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများကို တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ညီမျှခြင်းကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ဆာဗာများသည် ciphertexts များကို လုပ်ဆောင်ပြီး အရင်းခံအချက်အလက်များကို ဘယ်သောအခါမှ မဖော်ပြဘဲ ကုဒ်ဝှက်ထားသောရလဒ်များကို ပြန်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့် cloud ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုသည် အသုံးပြုသူ၏အင်္ဂါရပ်များကို မမြင်နိုင်ဘဲ အကြောင်းအရာအကြံပြုချက်များကို ပေးဆောင်နိုင်သည် — အကြောင်းမှာ ပို့စ်ရှိသရုပ်ပြများထဲမှတစ်ခုသည် ယင်းကဲ့သို့လုပ်ဆောင်သောကြောင့် ချဲ့ကားမှုမဟုတ်ကြောင်း Google ကပြောပါသည်။

နည်းပညာသည် အလကားမဟုတ်ပါ- homomorphic encryption သည် အသေးအဖွဲမဟုတ်သော ကုန်ကျစရိတ်ကို ပေးဆောင်သည်။ သို့သော် Kun မှတ်ချက်ချသည့်အတိုင်း၊ ၎င်းသည် စွမ်းရည်-ဆန့်ကျင်ဘက်-ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအပေးအယူကို ကုန်ကျစရိတ်မေးခွန်းအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလိုက်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်သည် လျင်မြန်စွာလျော့ကျလာသည်။ AI နှင့် လုံခြုံရေးလမ်းဆုံကို ခြေရာခံသည့် စာဖတ်သူများအတွက်၊ AI Buzz Wire သည် ၎င်းတို့ဖြစ်ပျက်နေသည့်အတိုင်း ဤတိုးတက်မှုများကို အကျုံးဝင်ပါသည်။

သခင်သည် အမှန်တကယ် အဘယ်အရာပြုလုပ်သနည်း။

homomorphic encryption သည် ထူးထူးခြားခြားကျန်ရှိနေရသည့် အကြောင်းရင်းမှာ အသုံးပြုနိုင်စွမ်းဖြစ်သည်- ၎င်းကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုရန်အတွက် ရှိပြီးသားပရိုဂရမ်တစ်ခုကို ကိုယ်တိုင်ပြောင်းလဲခြင်းတွင် cryptographer အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ လိုအပ်သည်ဟု Google မှပြောကြားခဲ့သည်။ HEIR သည် Google ၏အဖြေဖြစ်သည် — အပြည့်အဝ open-source compiler toolchain နှင့် homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်းအတွက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပလက်ဖောင်း။

Google သည် ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်များကို 2023 ခုနှစ်တွင် စတင်ကြေညာခဲ့ပြီးကတည်းက ပရောဂျက်သည် အရှိန်အဟုန်ကို တည်ဆောက်နေပါသည်။ ထိုအချိန်မှစ၍ ကုမ္ပဏီသည် နည်းပညာအတွက် ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များတည်ဆောက်သည့်ကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းအပါအဝင် ဤကိရိယာကို ကုမ္ပဏီအနေဖြင့် homomorphic encryption အသိုက်အဝန်းကို လက်ခံခဲ့သည်- Belfort, Niobium, Cornami, and Optalysys**။ မဝေးတော့သောအနာဂတ်တွင် ဤအရှိန်မြှင့်စက်များ၏ latency အကျိုးကျေးဇူးများကို ပြသရန်စီစဉ်ထားကြောင်း Google မှပြောကြားခဲ့သည်။

HEIR သည် အကျိုးဖြစ်ထွန်းသော သုတေသနပလက်ဖောင်းတစ်ခုလည်း ဖြစ်လာသည်။ cryptographers များသည် စမ်းသပ်ခြင်း၊ စံနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းများအတွက် ၎င်း၏လက်ရှိအခြေခံအဆောက်အအုံပေါ်တွင် တည်ဆောက်နိုင်သောကြောင့် ပရောဂျက်သည် Georgia Tech၊ Carnegie Mellon၊ UC Santa Barbara၊ Illinois Institute of Technology၊ Purdue၊ the University of Edinburgh နှင့် Tsinghua University တို့အပါအဝင် အခြားသောပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများကို ဆွဲဆောင်ခဲ့ပါသည်။ ယနေ့အထိ၊ HEIR တွင် သက်တူရွယ်တူ သုံးသပ်ထားသော စာစောင်လေးခုကို ပြင်ဆင်ထားပြီး ပိုမိုပြင်ဆင်ထားသည်။

အလုပ် လေးခု ဆန္ဒပြပွဲ

နည်းပညာများ မည်မျှအထိ ရောက်ရှိလာသည်ကို ပြသရန်၊ Google သည် ၎င်း၏ GitHub သိုလှောင်မှုတွင် ရရှိနိုင်သော ၎င်း၏ GitHub repository တွင် ရရှိနိုင်သော latency နံပါတ်များဖြင့် HEIR ဖြင့် စုစည်းထားသော သီးသန့်အပလီကေးရှင်းလေးခုကို မျှဝေခဲ့သည်။

1. ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အကြောင်းအရာ အကြံပြုချက်များ

သီးသန့်အကြံပြုချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် Deep Learning Recommendation Model — Belfort Labs၊ LG နှင့် New York University တို့နှင့် ပူးတွဲလုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူအင်္ဂါရပ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသူမမြင်ဘဲ အကြံပြုချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့် ဒီမိုဖြစ်သည်။

2. ခရက်ဒစ်ကတ် လိမ်လည်မှုကို ထောက်လှမ်းခြင်း။

Niobium နှင့် hardshell.ai တို့နှင့်အတူ Google သည် အရေးကြီးသော ငွေကြေးဒေတာများကို မဖော်ပြဘဲ အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်မှုများကို အမှတ်ပေးနိုင်မည့် ခရက်ဒစ်ကတ်လိမ်လည်မှုရှာဖွေစက်ကို ပြုစုခဲ့သည်။

3. Threat intrusion detection

Niobium ဖြင့် အဖွဲ့သည် ကုဒ်ဝှက်ထားသော ကွန်ရက်အသွားအလာများကို ကွဲလွဲစွာသိရှိနိုင်စေရန် Kitsune စနစ်အား ပြုစုခဲ့သည် — ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတစ်ဦးသည် ကွန်ရက်ပက်ကတ်များ၏ အကြောင်းအရာများကို မဖော်ပြဘဲ ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိနိုင်စေရန် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

4. Hotword detection

Belfort Labs ဖြင့်၊ Google သည် အသံသွင်းထားသော AI အေးဂျင့်သည် အသံသွင်းထားသည့် လျှို့ဝှက်ချက်ကို ကာကွယ်နေစဉ် အသံသွင်းထားသော စကားလုံးများကို သိရှိနိုင်စေမည့် စကားလုံးရှာဖွေမှုပုံစံကို ပြုစုခဲ့သည်။

အနံအချက်များ- အကြံပြုချက်စနစ်များ၊ လိမ်လည်မှု၊ လုံခြုံရေးစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အသံဖြင့် အသက်သွင်းခြင်းတို့သည် သုံးစွဲသူများ အမှန်တကယ် AI တွေ့ကြုံရသည့် ထိတွေ့မှုနေရာအများစုကို လွှမ်းမိုးထားသည် — Google သည် ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် စူးစမ်းလိုစိတ်မဟုတ်ဘဲ အခြေခံအဆောက်အအုံအဖြစ် ကုဒ်ဝှက်ထားသော Information ကို စဉ်းစားနေသည်ဟု အကြံပြုထားသည်။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အင်ဂျင်နီယာ မျိုးရိုး

Google သည် HEIR ကို ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနည်းပညာဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏ရှည်လျားသောအစဉ်အလာတွင် — ကွဲပြားသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာသီးသန့်၊ သီးသန့်အစုအဖွဲ့ဝင်မှု၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် Google Cloud တွင် လုံခြုံသောနေရာများကို နေရာချထားပါသည်။ ဟာ့ဒ်ဝဲအခြေခံချဉ်းကပ်နည်းများနှင့်မတူဘဲ homomorphic encryption ၏အာမခံချက်များသည် ချစ်ပ်ကိုယုံကြည်ရမည့်အစား သင်္ချာပေါ်တွင်သာ ကုဒ်ဝှက်ခြင်းသက်သက်သာဖြစ်သည်။

ဆော့ဖ်ဝဲလ်စက်မှုလုပ်ငန်းသည် AI ခေတ်တွင် လုံခြုံရေးနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မျှော်လင့်ချက်များနှင့်အညီ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နေသောကြောင့် Google ၏ သုတေသနအဖွဲ့သည် Homomorphic ကုဒ်ဝှက်စနစ်ကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လွယ်ကူစေရန်၊ လည်ပတ်ရန် မြန်ဆန်ပြီး လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အနှံ့ နေရာအနှံ့တွင် ပျံ့နှံ့စေရန် လုပ်ဆောင်နေသည်ဟု ဆိုသည်။ HEIR သည် ကျွမ်းကျင်မှုအတားအဆီးကို လျှော့ချပေးပြီး ဟာ့ဒ်ဝဲပါတနာများက သင်္ချာကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းဖြင့်၊ "ကုဒ်ဝှက်ထားသော သီးသန့်" နှင့် "လက်တွေ့အသုံးချနိုင်သော" ကြားကွာဟချက်မှာ ကျဉ်းမြောင်းသွားပါသည်။

AI ထက်သာလွန်နေပါစေ။

AI လုံခြုံရေး သုတေသနနှင့် သုံးစွဲသူဒေတာများကို ကာကွယ်ပေးသည့် နည်းပညာများ ပိုမိုလွှမ်းခြုံနိုင်စေရန်အတွက် AI Buzz Wire ကို မှတ်သားပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ AI သုတေသန လွှမ်းခြုံမှု ကို လိုက်နာပါ။

AI သတင်းအပြည့်အစုံကို ဖတ်ရှုရန် →