Google ha pubblicato HEIR — Homomorphic Encryption Intermediate Representation — il 14 agosto: una toolchain di compilazione open source e una piattaforma di sviluppo che prende un modello pre-addestrato e ne genera una versione in grado di eseguire inferenza su input cifrati omomorficamente.

Cosa significa in pratica

La crittografia pienamente omomorfica consente di eseguire calcoli su testo cifrato. Applicata all’inferenza, il server esegue il modello senza mai decifrare l’input e restituisce solo un risultato cifrato che il client può aprire. L’operatore non apprende nulla della richiesta o della risposta, eliminando così la principale obiezione all’invio di dati medici, finanziari o biometrici al modello di qualcun altro.

Cosa è stato effettivamente rilasciato

Quattro applicazioni di riferimento compilate, ciascuna con latenza su CPU single-threaded misurata e pubblicata: un modello di raccomandazione deep learning sviluppato con Belfort Labs, LG e NYU; rilevamento di frodi con carte di credito con Niobium e hardshell.ai; rilevamento di intrusioni di rete sul sistema Kitsune con Niobium; e rilevamento di hotword per la privacy audio con Belfort Labs. Il codice sorgente di tutte e quattro è nel repository GitHub di Google dedicato alla fully-homomorphic-encryption.

Cosa non è

Si tratta di una toolchain per sviluppatori, non di un servizio gestito di Google Cloud. Non c’è alcun SLA, nessun endpoint ospitato e nulla da acquistare. “Google lancia un servizio AI cifrato” sarebbe scorretto. Il rilascio è destinato a chi compilerà ed eseguirà tutto in autonomia.

Il dato che nessuno ha pubblicato

Nel suo post, Google non quantifica l’accelerazione rispetto ai lavori FHE precedenti: dice soltanto che il costo della crittografia omomorfica sta diminuendo rapidamente. Questa omissione è il limite più onesto della storia. L’inferenza FHE resta più lenta di ordini di grandezza rispetto all’inferenza in chiaro, e il fatto che le latenze di riferimento siano misurazioni su CPU single-threaded dice chiaramente in quale fascia di prestazioni si trovi ancora questa tecnologia.

Perché pubblicarlo ora

I compilatori sono il modo in cui una tecnica crittografica smette di essere un artefatto da ricerca. Scrivere a mano un circuito FHE per una rete neurale richiede un lavoro specialistico misurato in mesi; un compilatore lo trasforma in un passaggio di build. Il fatto che Google abbia accompagnato il rilascio con collaboratori accademici e startup nominati, invece che con una pagina prodotto, segnala che si aspetta che sia l’ecosistema a colmare il divario di prestazioni, non Google da sola.