Google-მა გამოუშვა HEIR (Homomorphic Encryption Intermediate Representation) — ღია კოდის კომპილატორი, რომელიც უკვე გაწვრთნილ AI მოდელებს ავტომატურად გარდაქმნის ისე, რომ მათ დაშიფრულ მონაცემებზე პირდაპირ დასკვნის გამოტანა შეძლონ. ამის შესახებ Google-ის წამყვანმა პროგრამულმა ინჟინერმა (Staff Software Engineer) ჯერემი კუნმა 14 აგვისტოს გამოქვეყნებულ ბლოგპოსტში განაცხადა. ეს ათწლეულების წინანდელი კრიპტოგრაფიული მეთოდი სერვერს საშუალებას აძლევს, გამოთვლები დაშიფრულ მონაცემებზე შეასრულოს და უკან დაშიფრული შედეგი დააბრუნოს — შედეგი, რომლის გაშიფვრაც მხოლოდ მონაცემთა მფლობელს შეუძლია, სერვერს კი დაუშიფრავი მონაცემები საერთოდ არ უნახავს.
დღემდე ჰომომორფული დაშიფვრა ლაბორატორიების მიღმა პრაქტიკულად არ გამოიყენებოდა, რადგან არსებული მოდელის ეფექტურად გადაყვანა კრიპტოგრაფთა მთელ გუნდს მოითხოვდა — ამბობს Google. HEIR, რომელიც კომპანიის Private Computing Toolkit-ის (პირადულობის დამცავი AI-სთვის განკუთვნილი ხელსაწყოების პაკეტის) ნაწილია, სწორედ ამ გადაყვანის ავტომატიზაციისთვისაა შექმნილი. კონფიდენციალურობის დაცვაზე ორიენტირებული ეს ინიციატივა ისახავს გრძელვადიან მიზნად, რომ დეველოპერებმა კრიპტოგრაფიის ცოდნის გარეშეც შეძლონ დაშიფრული დასკვნის ჩართვა საკუთარ პროდუქტებში, ერთი ღილაკის დაჭერით — ასე აყალიბებს Google საკუთარ ხედვას.
ოთხი სამუშაო დემო
იმის საჩვენებლად, რომ მიდგომა ლაბორატორიის ფარგლებს გარეთაც მუშაობს, Google-მა და მისმა პარტნიორებმა HEIR-ის ბაზაზე ოთხი აპლიკაცია შექმნეს: ღრმა სწავლების სარეკომენდაციო მოდელი — Belfort Labs-თან, LG-სთან და NYU-სთან ერთად; საკრედიტო ბარათის თაღლითობის დეტექტორი — Niobium-თან და hardshell.ai-სთან ერთად; ქსელური ტრაფიკის ანომალიების დეტექტორი, აგებული ღია კოდის Kitsune სისტემის საფუძველზე; და საკვანძო სიტყვების ამომცნობი მოდელი — ისევ Belfort Labs-თან ერთად. ოთხივე დემოს კოდი GitHub-ზეა გამოქვეყნებული.
Google-ის განცხადებით, ოთხმა რეცენზირებულმა სამეცნიერო ნაშრომმა უკვე გამოიყენა HEIR, ხოლო კომპანია ახლა თანამშრომლობს ჩიპების მწარმოებლებთან Belfort, Niobium, Cornami და Optalysys — რომლებიც ჰომომორფული დაშიფვრისთვის საჭირო მძიმე გამოთვლების დასაჩქარებელ აპარატურას ქმნიან — ასევე შვიდ საუნივერსიტეტო კვლევით ჯგუფთან, მათ შორის Carnegie Mellon-თან და Tsinghua-სთან.
ჯერ კიდევ დამუშავების პროცესშია
Google აღიარებს, რომ ჰომომორფული დაშიფვრა ჩვეულებრივ გამოთვლებთან შედარებით ჯერ კიდევ „საგრძნობ დამატებით ხარჯს" მოითხოვს, თუმცა აცხადებს, რომ ეს სხვაობა თანდათან მცირდება კომპილატორებისა და აპარატურის გაუმჯობესებასთან ერთად. HEIR-ის GitHub გვერდზე ასევე მითითებულია, რომ ეს „Google-ის ოფიციალურად მხარდაჭერილი პროდუქტი არ არის" — ის უფრო ღია, საზოგადოების მიერ მართული პროექტია, ვიდრე დასრულებული, მართვად სერვისად შეფუთული პროდუქტი. ხელსაწყო ვრცელდება Apache 2.0 ლიცენზიით და მისი ინსტალაცია შესაძლებელია Bazel-ის ან Python პაკეტის საშუალებით.
გამოშვება ხდება იმ ფონზე, როცა AI კომპანიები სულ უფრო მკაცრ ზედამხედველობის ქვეშ ექცევიან იმის გამო, თუ როგორ ამუშავებენ მგრძნობიარე მონაცემებს — უსაფრთხოების ინციდენტებიდან დაწყებული, ისეთი სერვისების მიმართ შეშფოთებით დამთავრებული, როგორიცაა ChatGPT Health, რომელიც სამედიცინო ჩანაწერებს ინახავს. ჰომომორფული დაშიფვრის მსგავსი მეთოდები ისეთ სხვა განვითარებად დამცავ მექანიზმებთან ერთად დგას, როგორიცაა პოსტკვანტური კრიპტოგრაფია — მკვლევრები ცდილობენ, ეს მეთოდები პრაქტიკული გახადონ, სანამ ამას რეგულაციები ან რეალური თავდასხმები არ მოითხოვს.