HEIR Compiler ของ Google นำการเข้ารหัสแบบ Homomorphic มาสู่การอนุมาน AI ส่วนตัว

Google กำลังทำให้ AI ส่วนตัวสามารถใช้งานได้จริง ในโพสต์ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 14 สิงหาคม 2026 ในบล็อกความปลอดภัยของบริษัท เจเรมี คุน วิศวกรซอฟต์แวร์พนักงานได้จัดแสดง HEIR ซึ่งเป็นคอมไพเลอร์โอเพ่นซอร์สที่ปลดล็อคการอนุมาน AI ส่วนตัวที่ปลอดภัยด้วยการเข้ารหัส ซึ่งปัจจุบันเป็นเครื่องมือล่าสุดใน Private Computing Toolkit ของ Google

HEIR — ย่อมาจาก Homomorphic Encryption Intermediate Representation — สามารถแปลงโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งทำงานกับข้อมูลที่ไม่ได้เข้ารหัสเพื่อทำงานกับอินพุตที่เข้ารหัสได้ วิสัยทัศน์ที่ระบุไว้ของ Google คือการทำให้ HEIR เป็นโซลูชันในคลิกเดียวที่ช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญรวมการอนุมานที่เข้ารหัสไว้ในแอปพลิเคชันที่ใช้งานจริง

การแบ่งการเข้ารหัส Homomorphic แบบการแลกเปลี่ยนความเป็นส่วนตัว

โพสต์นี้กล่าวถึงประเด็นที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกหลัก การป้องกันมาตรฐาน เช่น การเข้ารหัสจากต้นทางถึงปลายทางนั้นมีข้อเสีย: ข้อมูลผู้ใช้สามารถป้องกันจากการละเมิดได้ แต่ผู้ให้บริการก็ไม่สามารถนำเสนอฟีเจอร์ที่ขึ้นอยู่กับข้อมูลนั้นได้ การกรองสแปมและการตรวจจับไวรัสเป็นตัวอย่างที่เป็นที่ยอมรับ ภาคส่วนที่สำคัญเช่นการดูแลสุขภาพและการเงินจะยิ่งรังเกียจต่อความเสี่ยงเหล่านี้มากขึ้น โดยมีกฎระเบียบที่เข้มงวดซึ่งจำกัดการแบ่งปันข้อมูลระหว่างสถาบันต่างๆ

ทางเลือกอื่นก็มีขีดจำกัดของตัวเอง การประมวลผลเฉพาะที่บนอุปกรณ์ของผู้ใช้ถูกจำกัดด้วยความสามารถของฮาร์ดแวร์ และการจัดส่งโมเดล AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของผู้ให้บริการไปยังอุปกรณ์นั้นอาจเสี่ยงที่จะทำให้โมเดลรั่วไหล — ทรัพย์สินทางปัญญาจะหมดไป

การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก จะเปลี่ยนสมการโดยอนุญาตให้ทำการคำนวณกับข้อมูลที่เข้ารหัสได้โดยตรง เซิร์ฟเวอร์ประมวลผลข้อความไซเฟอร์เท็กซ์และส่งกลับผลลัพธ์ที่เข้ารหัสโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่ ตัวอย่างเช่น บริการคลาวด์สามารถให้คำแนะนำเนื้อหาโดยไม่สามารถมองเห็นคุณลักษณะของผู้ใช้ได้ ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ Google บอกว่าไม่ได้พูดเกินจริง เนื่องจากการสาธิตรายการใดรายการหนึ่งในโพสต์ทำอย่างนั้นจริงๆ

เทคโนโลยีนี้ไม่ฟรี: การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกมีค่าใช้จ่ายที่ไม่แพง แต่ดังที่ Kun ตั้งข้อสังเกต การดำเนินการนี้ได้เปลี่ยนการแลกเปลี่ยนระหว่างความสามารถกับความเป็นส่วนตัวไปเป็นปัญหาเรื่องต้นทุน และต้นทุนนั้นก็ลดลงอย่างรวดเร็ว สำหรับผู้อ่านที่ติดตามจุดบรรจบกันของ AI และความปลอดภัย AI Buzz Wire จะกล่าวถึงการพัฒนาเหล่านี้ทันทีที่เกิดขึ้น

สิ่งที่ทายาททำจริงๆ

เหตุผลที่การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกยังคงอยู่ในกลุ่มเฉพาะคือความสามารถในการใช้งาน Google กล่าวว่าการแปลงโปรแกรมที่มีอยู่ด้วยตนเองเพื่อให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้น ต้องใช้ทีมนักเข้ารหัส HEIR คือคำตอบของ Google ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือคอมไพเลอร์โอเพ่นซอร์สเต็มรูปแบบและแพลตฟอร์มการพัฒนาสำหรับการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก

โครงการนี้สร้างแรงผลักดันนับตั้งแต่ Google ประกาศเจตนารมณ์ครั้งแรกในปี 2023 นับตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา บริษัทได้สังเกตเห็นว่าชุมชนการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเปิดรับเครื่องมือนี้ รวมถึงการร่วมมือกับบริษัทต่างๆ ที่สร้างตัวเร่งฮาร์ดแวร์สำหรับเทคโนโลยี: Belfort, Niobium, Cornami และ Optalysys Google กล่าวว่ามีแผนที่จะแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ด้านความล่าช้าของตัวเร่งความเร็วเหล่านี้ในอนาคตอันใกล้นี้

HEIR ยังกลายเป็นแพลตฟอร์มการวิจัยที่มีประสิทธิผลอีกด้วย เนื่องจากนักเข้ารหัสสามารถสร้างบนโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่สำหรับการทดสอบ การเปรียบเทียบ และการเปรียบเทียบ โครงการนี้จึงดึงดูดความร่วมมือกับ Georgia Tech, Carnegie Mellon, UC Santa Barbara, Illinois Institute of Technology, Purdue, University of Edinburgh และ Tsinghua University และอื่นๆ อีกมากมาย จนถึงปัจจุบัน มีการสร้างสิ่งพิมพ์ที่ได้รับการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิจำนวน 4 ฉบับเกี่ยวกับ HEIR และยังมีอีกหลายฉบับที่อยู่ระหว่างการเตรียมการ

สี่สาธิตการทำงาน

เพื่อแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีมาไกลแค่ไหน Google ได้แชร์แอปพลิเคชันการอนุมานส่วนตัวสี่แอปพลิเคชัน ซึ่งแต่ละแอปพลิเคชันคอมไพล์ด้วย HEIR พร้อมแสดงหมายเลขแฝงสำหรับ CPU แบบเธรดเดี่ยวและซอร์สโค้ดที่มีอยู่ในที่เก็บ GitHub:

1. คำแนะนำเนื้อหาส่วนตัว

โมเดลการแนะนำการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการให้คำแนะนำส่วนตัว — ทำงานร่วมกับ Belfort Labs, LG และ New York University นี่คือการสาธิตที่ให้คำแนะนำโดยที่ผู้ให้บริการไม่เห็นคุณลักษณะของผู้ใช้

2. การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต

Google ร่วมกับ Niobium และ hardshell.ai ได้รวบรวมเครื่องตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตที่สามารถทำธุรกรรมได้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน

3. การตรวจจับการบุกรุกภัยคุกคาม

ทีมงานได้รวบรวมระบบ Kitsune เพื่อตรวจจับความผิดปกติของการรับส่งข้อมูลเครือข่ายที่เข้ารหัสด้วย Niobium ช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถตรวจจับความผิดปกติโดยไม่ต้องเปิดเผยเนื้อหาของแพ็กเก็ตเครือข่าย

4. การตรวจจับคำที่นิยม

ด้วย Belfort Labs Google ได้รวบรวมโมเดลการตรวจจับคำที่นิยมซึ่งสามารถให้ตัวแทน AI ที่กระตุ้นด้วยเสียงจดจำคำปลุกในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของการบันทึกเสียง

ประเด็นกว้างๆ: ระบบการแนะนำ การฉ้อโกง การตรวจสอบความปลอดภัย และการเปิดใช้งานด้วยเสียงครอบคลุมจุดสัมผัสส่วนใหญ่ที่ผู้บริโภคพบกับ AI จริง ๆ — การแนะนำว่า Google กำลังพิจารณาการอนุมานที่เข้ารหัสเป็นโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่ความอยากรู้อยากเห็นในห้องปฏิบัติการ

สายเลือดแห่งวิศวกรรมความเป็นส่วนตัว

Google วาง HEIR ไว้ในรูปแบบนวัตกรรมเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัวที่มีมายาวนานขึ้น ได้แก่ ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง การเป็นสมาชิกชุดส่วนตัว การดึงข้อมูลส่วนตัว และเครือข่ายที่ปลอดภัยบน Google Cloud ต่างจากแนวทางที่ใช้ฮาร์ดแวร์ การรับประกันการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกนั้นเป็นการเข้ารหัสล้วนๆ โดยอาศัยคณิตศาสตร์มากกว่าการเชื่อถือชิป

ในขณะที่อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ปรับตัวเข้ากับความคาดหวังด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวในยุค AI ทีมวิจัยของ Google กล่าวว่ากำลังดำเนินการเพื่อทำให้การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกพัฒนาได้ง่าย ทำงานได้รวดเร็ว และแพร่หลายทั่วทั้งอุตสาหกรรม เมื่อ HEIR ลดอุปสรรคด้านความเชี่ยวชาญลง และพันธมิตรด้านฮาร์ดแวร์ก็เร่งการคำนวณ ช่องว่างระหว่าง "ความเป็นส่วนตัวแบบเข้ารหัส" และ "ใช้งานได้จริง" ก็แคบลง

ก้าวนำหน้า AI

หากต้องการความครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับการวิจัยด้านความปลอดภัยของ AI และเทคโนโลยีที่ปกป้องข้อมูลผู้ใช้ โปรดบุ๊กมาร์ก AI Buzz Wire และติดตาม การรายงานข่าวการวิจัยของ AI ของเรา

อ่านข่าว AI เพิ่มเติม →