Google, önceden eğitilmiş yapay zekâ modellerinin doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde çalışmasını sağlayan açık kaynaklı HEIR derleyicisini tanıttı; bu, "özel yapay zekâ çıkarımını" gerçek ürünler için pratik hâle getirme yolunda bir adım.
Projenin kalbindeki teknoloji olan homomorfik şifreleme, şifreli metinlerin şifresi çözülmeden üzerlerinde hesaplama yapılmasına olanak tanır. Bir bulut hizmeti, kullanıcının özelliklerini görmeden öneriler sunabilir ya da ağ trafiğini paketleri okumadan anormalliklere karşı tarayabilir. Buradaki ödünleşim her zaman maliyet oldu: şifreli hesaplama, düz metin hesaplamadan çok daha yavaş. Ancak Google, bu ek yükün hızla düştüğünü ve yetenek-gizlilik ödünleşiminin artık bir olanak değil, bir ekonomi sorunu hâline geldiğini savunuyor.
HEIR (Homomorfik Şifreleme Ara Temsili), şifrelenmemiş verilerle çalışan önceden eğitilmiş modelleri, şifrelenmiş girdilerle çalışan sürümlere dönüştüren MLIR tabanlı bir derleyici araç zinciri. Proje 2023'te Google içinde başladı ve şirketin vizyonu, uzman olmayan kişilerin bir kriptografi ekibi tutmadan şifreli çıkarımı ürünlerine ekleyebilmesini sağlayacak "tek tıkla çözüm" hâline getirmek.
Google araştırmacıları, "Mevcut bir programı homomorfik şifrelemeyi verimli kullanacak şekilde elle dönüştürmek bir kriptografi ekibi gerektirir" diye yazdı. HEIR bu darboğazı ortadan kaldırmayı hedefliyor.
Teknolojinin laboratuvardan çıktığını göstermek için Google, HEIR ile derlenmiş ve tek çekirdekli CPU'larda ölçülmüş dört uygulama yayımladı: Belfort Labs, LG ve NYU ile birlikte geliştirilen, özel içerik önerileri sunan derin öğrenme öneri modeli; Niobium ve hardshell.ai ile oluşturulan kredi kartı dolandırıcılığı dedektörü; sağlayıcıların paket içeriklerini görmeden izinsiz girişleri işaretlemesini sağlamak için Niobium ile derlenen Kitsune ağ anomali dedektörü ve Belfort Labs ile geliştirilen, sesli AI ajanının çevresindeki her şeyi kaydetmeden tetik sözcükleri dinlemesini sağlayan sesli komut dedektörü.
Google ayrıca homomorfik şifreleme donanım hızlandırıcı firmalarıyla — Belfort, Niobium, Cornami ve Optalysys — ortaklık kurdu ve derleyicinin Georgia Tech, Carnegie Mellon, UC Santa Barbara, Purdue, Edinburgh Üniversitesi ve Tsinghua gibi üniversitelerin kullandığı bir araştırma platformuna dönüştüğünü söylüyor. Kodun tamamı GitHub'da yayımlandı.
