Google доводить, що приватний штучний інтелект може бути практичним. У дописі, опублікованому 14 серпня 2026 року в блозі безпеки компанії, штатний інженер-програміст Джеремі Кун продемонстрував HEIR, компілятор з відкритим вихідним кодом, який розблоковує криптографічно захищений приватний висновок штучного інтелекту, тепер останній інструмент у наборі інструментів для приватних обчислень Google.
HEIR — скорочення від Homomorphic Encryption Intermediate Representation — може перетворювати попередньо підготовлені моделі ШІ, які працюють із незашифрованими даними, для роботи із зашифрованими вхідними даними. Заявлене бачення Google полягає в тому, щоб зробити HEIR одним клацанням миші, яке дозволить нефахівцям включати зашифрований висновок у робочі програми.
Компроміс конфіденційності. Порушення гомоморфного шифрування
Допис викладає основну дилему. Стандартні засоби захисту, як-от наскрізне шифрування, є компромісом: дані користувача можна захистити від злому, але тоді постачальник послуг не може запропонувати функції, які залежать від цих даних — канонічними прикладами є фільтрація спаму та виявлення вірусів. Критичні сектори, такі як охорона здоров’я та фінанси, ще більше не схильні до цих ризиків, оскільки суворі правила обмежують обмін даними між установами.
Альтернативи мають свої межі. Локальна обробка на пристрої користувача обмежена апаратними можливостями, і доставка власної моделі AI постачальника на пристрій може призвести до витоку самої моделі — інтелектуальна власність виходить за двері.
Гомоморфне шифрування змінює рівняння, дозволяючи виконувати обчислення безпосередньо із зашифрованими даними. Сервери обробляють зашифровані тексти та повертають зашифровані результати, не розкриваючи основної інформації. Хмарний сервіс міг би, наприклад, надавати рекомендації щодо вмісту, не маючи можливості бачити функції користувача — сценарій, за словами Google, не є перебільшенням, оскільки один із демонстраційних роликів у публікації робить саме це.Технологія не є безкоштовною: гомоморфне шифрування несе нетривіальні накладні витрати. Але, як зазначає Кун, це зміщує компроміс між можливостями та конфіденційністю на питання вартості — і ця вартість швидко зменшується. Для читачів, які відстежують взаємодію штучного інтелекту та безпеки, AI Buzz Wire розповідає про ці події, коли вони відбуваються.
Що насправді робить HEIR
Причина, по якій гомоморфне шифрування залишається нішевим, полягає в зручності використання: для ручного перетворення існуючої програми для її ефективного використання, за словами Google, потрібна команда криптографів. HEIR — це відповідь Google — повний ланцюжок компіляторів із відкритим кодом і платформа розробки для гомоморфного шифрування.
Проект набирає обертів відтоді, як Google вперше оголосив про свої наміри у 2023 році. Відтоді компанія спостерігала, як спільнота гомоморфних шифрувальників сприйняла цей інструмент, включаючи партнерства з компаніями, що створюють апаратні прискорювачі для цієї технології: Belfort, Niobium, Cornami та Optalysys. Google каже, що найближчим часом планує продемонструвати переваги затримки цих прискорювачів.
HEIR також став продуктивною дослідницькою платформою. Оскільки криптографи можуть спиратися на існуючу інфраструктуру для тестування, порівняльного аналізу та порівнянь, проект залучив співпрацю з Georgia Tech, Carnegie Mellon, UC Santa Barbara, Illinois Institute of Technology, Purdue, Единбурзьким університетом та Університетом Цінхуа, серед інших. На сьогоднішній день на основі HEIR створено чотири рецензовані публікації, ще готуються.
Чотири робочі демонстрації
Щоб показати, наскільки далеко просунулася технологія, Google поділився чотирма приватними додатками для висновків, кожне зібране за допомогою HEIR, із значеннями затримки, представленими для однопотокових ЦП, і вихідним кодом, доступним у сховищі GitHub:
1. Рекомендації щодо приватного контенту
Модель рекомендацій глибокого навчання для надання приватних рекомендацій — спільна робота з Belfort Labs, LG і Нью-Йоркським університетом. Це демонстраційний ролик, який надає рекомендації, але постачальник не бачить функцій користувача.2. Виявлення шахрайства з кредитними картками
Разом з Niobium і hardshell.ai Google створив детектор шахрайства з кредитними картками, який може оцінювати транзакції, не розкриваючи конфіденційних фінансових даних.3. Виявлення вторгнень
За допомогою Niobium команда створила систему Kitsune для виявлення аномалій у зашифрованому мережевому трафіку, що дозволяє постачальнику послуг виявляти аномалії, не розкриваючи вміст мережевих пакетів.4. Виявлення гарячих слів
За допомогою Belfort Labs Google створив модель виявлення гарячих слів, яка дозволяє агенту AI, що запускається аудіо, розпізнавати слова пробудження, захищаючи при цьому конфіденційність аудіозаписів.Широта має значення: системи рекомендацій, шахрайство, моніторинг безпеки та голосова активація охоплюють більшість точок дотику, де споживачі фактично стикаються зі штучним інтелектом. Це означає, що Google думає про зашифрований висновок як про інфраструктуру, а не про лабораторну цікавість.
Лінія розробки конфіденційності
Google використовує HEIR у давній традиції інноваційних технологій конфіденційності — диференційована конфіденційність, членство в приватному наборі, отримання приватної інформації та безпечні анклави в Google Cloud. На відміну від апаратних підходів, гарантії гомоморфного шифрування є суто криптографічними і базуються на математиці, а не на довірі чіпу.Оскільки індустрія програмного забезпечення адаптується до очікувань щодо безпеки та конфіденційності в епоху штучного інтелекту, дослідницька група Google каже, що працює над тим, щоб зробити гомоморфне шифрування легким у розробці, швидким у використанні та повсюдним у всій галузі. Оскільки HEIR знижує експертний бар’єр, а партнери з апаратного забезпечення прискорюють математику, розрив між «криптографічно приватним» і «практичним розгортанням» скорочується.
Будьте попереду ШІ
Щоб дізнатися більше про дослідження безпеки штучного інтелекту та технології захисту даних користувачів, додайте закладку AI Buzz Wire і слідкуйте за нашим дослідженням штучного інтелекту.
Читати більше новин AI →
