Компилятор HEIR от Google: практический частный ИИ с гомоморфным шифрованием

Google выпустил HEIR (Homomorphic Encryption Intermediate Representation), компилятор с открытым исходным кодом, который преобразует предварительно обученные модели ИИ для работы с зашифрованными входными данными. Это обеспечивает криптографически безопасный приватный AI-инференс — сервер обрабатывает шифротексты, не видя исходные данные.

Почему HEIR?

Гомоморфное шифрование долгое время было непрактичным из-за огромных вычислительных затрат. HEIR стремится изменить это, предоставляя инструментарий компилятора, который автоматизирует преобразование существующих моделей, устраняя необходимость в команде криптографов. Проект является частью Private Computing Toolkit от Google, который уже включает дифференциальную приватность, приватное членство в наборах и приватный поиск информации.

Ключевые особенности

• Цель в один клик: Видение состоит в том, чтобы сделать HEIR решением в один клик для неспециалистов, позволяющим интегрировать зашифрованный инференс в производство.
• Аппаратные ускорители: Google сотрудничает с Belfort, Niobium, Cornami и Optalysys для создания специализированного оборудования для гомоморфного шифрования. Преимущества в задержке этих ускорителей планируются для демонстраций в ближайшем будущем.
• Исследовательская платформа: HEIR уже используется в сотрудничестве с Georgia Tech, Carnegie Mellon, UC Santa Barbara, Purdue и другими, и на его основе опубликовано четыре рецензируемые статьи.

Демонстрационные приложения

Google представил четыре приватных инференс-приложения, скомпилированных с помощью HEIR, с измеренной задержкой на одноядерном CPU. Исходный код доступен в репозитории GitHub.

• Модель глубоких рекомендаций — приватные рекомендации контента (совместная работа с Belfort Labs, LG, NYU).
• Обнаружение мошенничества с кредитными картами — скомпилировано с Niobium и hardshell.ai.
• Обнаружение вторжений — система Kitsune для обнаружения аномалий на зашифрованном сетевом трафике, не раскрывая содержимое пакетов.
• Детектор ключевых слов — позволяет AI-агентам, активируемым голосом, распознавать ключевые слова конфиденциально (с Belfort Labs).

Эти демонстрации показывают, что гомоморфное шифрование больше не является теоретическим — оно готово к реальным применениям в таких сферах, как здравоохранение и финансы, где конфиденциальность данных критически важна.

Код всех примеров доступен на GitHub. Полные цифры задержки смотрите в блог-посте.