GoogleのHEIRコンパイラが、AI推論における準同型暗号を実用的にする

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コンパイラツールチェーン、HEIR（Homomorphic Encryption Intermediate Representation）をオープンソース化した。目標は、暗号学の博士号を持たない開発者にとって、準同型暗号（HE）をワンクリックでプライベートAI推論を実現するソリューションにすることだ。

準同型暗号は暗号文に対する計算を可能にするため、サーバーは暗号化されたデータを処理し、暗号化された結果を返すことができ、基になる平文を見ることはない。これにより、従来のプライバシーと機能性のトレードオフが逆転する。ユーザーデータの保護とスパム検出やレコメンデーションなどの機能提供のどちらかを選ぶ代わりに、計算コストを払えば両方を手に入れられる。そして、そのコストは急速に低下している。

Googleのプライバシー技術の歴史には、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、Google Cloud上の機密計算が含まれる。HEIRは最新の追加であり、ハードウェアベースのセキュアエンクレーブとは異なり、その保証は純粋に暗号技術に基づいている。

HEIRは2023年から開発が進められており、Belfort、Niobium、Cornami、Optalysysなど、HE向けハードウェアアクセラレータを構築するパートナーを集めている。また、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などとの共同研究を通じて、研究プラットフォームにもなっている。これまでに4本の査読付き論文がHEIRに基づいて発表されている。

HEが実用的であることを示すため、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、シングルスレッドCPUレイテンシの数値とともに公開した：

• プライベートコンテンツレコメンデーションのためのディープラーニングレコメンデーションモデル（Belfort Labs、LG、NYUと共同）
• クレジットカード不正検出（Niobiumとhardshell.aiと共同）
• 暗号化トラフィック上のKitsuneネットワーク異常検出（Niobiumと共同）
• 音声トリガーAIエージェントのためのホットワード検出（Belfort Labsと共同）

すべてのデモのソースコードはGitHubにある。残る大きな課題はパフォーマンスだ。HEには無視できないオーバーヘッドがあり、アクセラレータが役立つと期待されているが、Googleはまだそれらのレイテンシ数値を公開していない。