Google、事前学習済みモデルを暗号化推論モデルに変換するコンパイラHEIRをOSS化

Googleは、事前学習済みモデルを暗号化データ上で推論を実行できるように変換するオープンソースのコンパイラツールチェーン「HEIR」をリリースし、パートナーと構築した4件の動作デモを公開した。デモには、Belfort Labs、LG、NYUとの深層学習レコメンデーションモデル、Niobiumおよびhardshell.aiとのクレジットカード不正検出、Kitsuneネットワーク侵入検知、音声ホットワード検出が含まれる。レイテンシの数値はシングルスレッドCPUでのみ計測されているため、今回は速度面というよりも使いやすさにおけるマイルストーンと言える。すべてのサンプルのソースコードは同社の完全準同型暗号のGitHubリポジトリで公開されており、モデルの変換に暗号学者のチームはもはや必要ない。

出典： blog.google ↗

Serversは、いかなる基盤情報も露呈することなく、ciphertextsを処理し、暗号化された結果を返すことができる。

Google HEIR announcement

なぜ重要か

→ Homomorphic encryptionは理論から実践へ移行し、AI modelsはデータを露呈することなく暗号化されたデータ上で動作する。
→ 暗号専門家ではない者でもprivacy-preserving inferenceを展開でき、HEIRはこれまで専門知識を要した作業を自動化する。
→ Healthcare、finance、securityのアプリケーションは、data-protection regulationsに準拠するためのツールを獲得する。

暗号化と推論の出会い