GoogleのHEIRコンパイラ：準同型暗号による実用的なプライベートAI

Googleは、事前学習済みAIモデルを暗号化された入力で動作するように変換するオープンソースコンパイラHEIR（Homomorphic Encryption Intermediate Representation）を公開しました。これにより、サーバーは基盤となるデータを見ることなく暗号文を処理し、暗号学的に安全なプライベートAI推論が可能になります。

なぜHEIRなのか？

準同型暗号は、計算オーバーヘッドが大きいため、長い間実用的ではありませんでした。HEIRは、既存モデルの変換を自動化するコンパイラツールチェーンを提供することで、暗号学者チームの必要性を排除し、その状況を変えることを目指しています。このプロジェクトは、差分プライバシー、プライベート集合メンバーシップ、プライベート情報検索などを含むGoogleのPrivate Computing Toolkitの一部です。

主な特徴

• ワンクリック目標: 専門家以外でも暗号化推論を本番環境に統合できるワンクリックソリューションを目指しています。
• ハードウェアアクセラレータ: GoogleはBelfort、Niobium、Cornami、Optalysysと提携し、準同型暗号専用ハードウェアを開発しています。これらのアクセラレータによるレイテンシ改善は、近い将来デモで披露される予定です。
• 研究プラットフォーム: HEIRはすでにジョージア工科大学、カーネギーメロン大学、カリフォルニア大学サンタバーバラ校、パデュー大学などとの共同研究で使用されており、これに基づく査読付き論文が4件あります。

デモアプリケーション

Googleは、HEIRでコンパイルされた4つのプライベート推論アプリケーションを共有しました。レイテンシ数値はシングルスレッドCPUで測定されています。ソースコードはGitHubリポジトリで入手できます。

• ディープラーニングレコメンデーションモデル — プライベートなコンテンツレコメンデーション（Belfort Labs、LG、NYUとの共同作業）。
• クレジットカード不正検出 — Niobiumとhardshell.aiでコンパイル。
• 脅威侵入検出 — 暗号化されたネットワークトラフィック上でパケット内容を明かさずに異常検出を行うKitsuneシステム。
• ホットワード検出器 — 音声起動AIエージェントがプライベートにホットワードを認識できるようにします（Belfort Labsと共同）。

これらのデモは、準同型暗号がもはや理論上のものではなく、データプライバシーが重要なヘルスケアや金融などのセクターで実世界のアプリケーションに利用できることを示しています。

すべての例のコードはGitHubで入手できます。詳細なレイテンシ数値については、ブログ記事全体をご覧ください。