Google доказывает, что частный ИИ может быть практичным. В сообщении, опубликованном 14 августа 2026 года в блоге компании по безопасности, штатный инженер-программист Джереми Кун продемонстрировал HEIR, компилятор с открытым исходным кодом, который обеспечивает криптографически безопасный частный вывод ИИ, который теперь является новейшим инструментом в наборе инструментов Google Private Computing Toolkit.

HEIR — сокращение от Промежуточное представление гомоморфного шифрования — может преобразовывать предварительно обученные модели ИИ, которые работают с незашифрованными данными, в работу с зашифрованными входными данными. Заявленная концепция Google состоит в том, чтобы сделать HEIR решением «одним щелчком мыши», которое позволит неспециалистам включать зашифрованный вывод в производственные приложения.

Компромисс конфиденциальности. Гомоморфное шифрование ломается.

В посте изложена основная дилемма. Стандартные меры защиты, такие как сквозное шифрование, представляют собой компромисс: пользовательские данные могут быть защищены от взломов, но тогда поставщик услуг не может предложить функции, которые зависят от этих данных — каноническими примерами являются фильтрация спама и обнаружение вирусов. Критически важные сектора, такие как здравоохранение и финансы, еще более не склонны к этим рискам, поскольку строгие правила ограничивают обмен данными между учреждениями.

Альтернативы имеют свои пределы. Локальная обработка на устройстве пользователя ограничена аппаратными возможностями, а доставка на устройство собственной модели искусственного интеллекта поставщика может привести к утечке самой модели — интеллектуальная собственность уйдет за дверь.

Гомоморфное шифрование меняет уравнение, позволяя выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными. Серверы обрабатывают зашифрованные тексты и возвращают зашифрованные результаты, не раскрывая основную информацию. Облачный сервис может, например, предоставлять рекомендации по контенту, не имея возможности видеть возможности пользователя — сценарий, по словам Google, не является преувеличением, потому что одна из демонстраций в посте делает именно это.

Технология не бесплатна: гомоморфное шифрование требует нетривиальных затрат. Но, как отмечает Кун, это превращает компромисс между возможностями и конфиденциальностью в вопрос стоимости — и эта стоимость быстро снижается. Для читателей, следящих за пересечением ИИ и безопасности, AI Buzz Wire освещает эти события по мере их возникновения.

Что на самом деле делает HEIR

Причина, по которой гомоморфное шифрование остается нишевым, заключается в удобстве использования: для ручного преобразования существующей программы для ее эффективного использования, по словам Google, требуется команда криптографов. HEIR — это ответ Google — полный набор инструментов компилятора с открытым исходным кодом и платформа разработки для гомоморфного шифрования.

Проект набирает обороты с тех пор, как Google впервые объявил о своих намерениях в 2023 году. С тех пор компания наблюдает, как сообщество гомоморфного шифрования поддерживает этот инструмент, включая партнерские отношения с компаниями, создающими аппаратные ускорители для этой технологии: Belfort, Niobium, Cornami и Optalysys. Google заявляет, что планирует продемонстрировать преимущества этих ускорителей по задержке в ближайшем будущем.

HEIR также стал продуктивной исследовательской площадкой. Поскольку криптографы могут использовать существующую инфраструктуру для тестирования, сравнительного анализа и сравнения, проект привлек к сотрудничеству Технологический институт Джорджии, Карнеги-Меллон, Калифорнийский университет в Санта-Барбаре, Технологический институт Иллинойса, Purdue, Эдинбургский университет и Университет Цинхуа, среди других. На сегодняшний день на основе HEIR подготовлено четыре рецензируемых публикации, и еще несколько находятся в стадии подготовки.

Четыре рабочие демонстрации

Чтобы показать, как далеко продвинулась технология, Google поделился четырьмя частными приложениями для вывода, каждое из которых скомпилировано с помощью HEIR, с показателями задержки, представленными для однопоточных процессоров, а исходный код доступен в его репозитории GitHub:

1. Рекомендации по личному контенту

Модель рекомендаций глубокого обучения для предоставления частных рекомендаций — совместная работа с Belfort Labs, LG и Нью-Йоркским университетом. Это демо-версия, которая предоставляет рекомендации без просмотра провайдером функций пользователя.

2. Обнаружение мошенничества с кредитными картами

Совместно с Niobium и hardshell.ai компания Google разработала детектор мошенничества с кредитными картами, который может отслеживать транзакции, не раскрывая конфиденциальные финансовые данные.

3. Обнаружение угроз

С помощью Niobium команда скомпилировала систему Kitsune для обнаружения аномалий в зашифрованном сетевом трафике, что позволяет поставщику услуг обнаруживать аномалии, не раскрывая содержимого сетевых пакетов.

4. Обнаружение горячих слов

Совместно с Belfort Labs компания Google разработала модель обнаружения горячих слов, которая позволит ИИ-агенту, запускаемому по звуку, распознавать слова для пробуждения, одновременно защищая конфиденциальность аудиозаписей.

Широта имеет значение: системы рекомендаций, мошенничество, мониторинг безопасности и голосовая активация охватывают большинство точек соприкосновения, где потребители действительно сталкиваются с ИИ, что позволяет предположить, что Google рассматривает зашифрованный вывод как инфраструктуру, а не лабораторную диковинку.

Линия разработки конфиденциальности

Google помещает HEIR в более давнюю традицию инноваций в области технологий конфиденциальности — дифференциальную конфиденциальность, членство в частном наборе, поиск конфиденциальной информации и безопасные анклавы в Google Cloud. В отличие от аппаратных подходов, гарантии гомоморфного шифрования являются чисто криптографическими и основаны на математике, а не на доверии к чипу.

Поскольку индустрия программного обеспечения адаптируется к ожиданиям безопасности и конфиденциальности в эпоху искусственного интеллекта, исследовательская группа Google заявляет, что работает над тем, чтобы сделать гомоморфное шифрование простым в разработке, быстрым в использовании и повсеместным в отрасли. Благодаря тому, что HEIR снижает уровень знаний, а партнеры по аппаратному обеспечению ускоряют математические расчеты, разрыв между «криптографически конфиденциальным» и «практически развертываемым» сокращается.

Будьте впереди ИИ

Чтобы получить более подробную информацию об исследованиях в области безопасности ИИ и технологиях, защищающих пользовательские данные, добавьте в закладки AI Buzz Wire и следите за нашими освещениями об исследованиях ИИ.

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →