Google publicó HEIR — Homomorphic Encryption Intermediate Representation — el 14 de agosto: una cadena de herramientas de compilación de código abierto y una plataforma de desarrollo que toma un modelo preentrenado y genera una versión que ejecuta inferencias sobre entradas cifradas homomórficamente.

Qué significa esto en la práctica

El cifrado totalmente homomórfico permite computar sobre texto cifrado. Aplicado a la inferencia, el servidor ejecuta el modelo sin descifrar nunca la entrada y devuelve solo un resultado cifrado que únicamente el cliente puede abrir. El operador no aprende nada sobre la consulta ni sobre la respuesta, lo que elimina la principal objeción a enviar datos médicos, financieros o biométricos al modelo de otra persona.

Qué se ha publicado realmente

Cuatro aplicaciones de referencia compiladas, cada una con latencia de CPU de un solo hilo medida y publicada: un modelo de recomendación de deep learning desarrollado con Belfort Labs, LG y NYU; detección de fraude con tarjetas de crédito con Niobium y hardshell.ai; detección de intrusiones en red sobre el sistema Kitsune con Niobium; y detección de palabras clave para la privacidad de audio con Belfort Labs. El código fuente de las cuatro está en el repositorio de GitHub de Google de fully-homomorphic-encryption.

Qué no es

Se trata de una cadena de herramientas para desarrolladores, no de un servicio gestionado de Google Cloud. No hay SLA, no hay endpoint alojado y no hay nada que comprar. "Google lanza un servicio de IA cifrada" sería incorrecto. La publicación está dirigida a quienes compilarán y ejecutarán esto por su cuenta.

La cifra que nadie publicó

La publicación de Google no cuantifica la mejora frente a trabajos previos de FHE; solo afirma que el coste del cifrado homomórfico está cayendo rápidamente. Esa omisión es el límite honesto de la historia. La inferencia FHE sigue siendo varios órdenes de magnitud más lenta que la inferencia en texto plano, y el hecho de que las latencias de referencia sean mediciones de CPU de un solo hilo indica en qué extremo del rango de rendimiento sigue situada esta tecnología.

Por qué publicarlo ahora

Los compiladores son la forma en que una técnica criptográfica deja de ser un artefacto de investigación. Escribir a mano un circuito FHE para una red neuronal es un trabajo especializado que lleva meses; un compilador lo convierte en un paso de compilación. El hecho de que Google haya acompañado el lanzamiento con colaboradores académicos y de startups identificados, en lugar de una página de producto, indica que espera que sea el ecosistema el que cierre la brecha de rendimiento, y no Google por sí solo.