Google、同種暗号化推論をワンクリック化へ「HEIR」公開

Google は、暗号化された計算の展開を容易にするオープンソースのコンパイラおよび開発ツールチェーン「HEIR (Homomorphic Encryption Intermediate Representation)」を発表しました。特に HEIR は、従来の非暗号化入力を前提に構築された事前学習済み AI モデルをコンパイルし、暗号化データ上でも動作可能にする機能を備えています。

Google によると、同社が推進するホモモーフィック暗号（HE）は、エンドツーエンドの暗号化におけるいくつかの課題に対応します。具体的には、スパムやウイルス検知などのサービスがユーザーの暗号化データを直接処理できるようにしたり、AI モデルをユーザー端末に展開した際に機密情報が漏洩するリスクを軽減したりすることが可能です。

これらの問題に対する解決策として注目されているのがホモモーフィック暗号です。これは急速に成熟しつつある技術であり、データそのものを暗号化したまま計算を実行できることで、従来のトレードオフを根本から変えるものです。サーバーは暗号文を処理して結果を暗号化された状態で返却するため、背後にある情報を一切露出させることなく処理を完了できます。

この文脈において、HEIR は、暗号化されていないデータ上で動作するように設計された事前学習済み AI モデルを、暗号化された入力でも処理できるように適応させるためのオープンソースのコンパイラツールチェーンおよび開発プラットフォームです。Google では、HEIR を活用して、ユーザーデータを露出させずにプライベートなコンテンツ推薦を実現したり、機密性の高い金融情報を保護したままクレジットカード詐欺を検知したり、パケットの中身をサービスプロバイダに明かさずにネットワーク侵入を特定したり、音声ストリーム内のホットワードを認識しながらも録音内容を秘匿したりしています。

HEIR は中間表現（Intermediate Representation）を抽象化レイヤーとして採用し、「多様な方言にわたる複雑なモデルの表現とスケーリング」を可能にします。Google によると、アプリケーション開発者は Python でプログラムを書き、どのデータ型を暗号化するべきかを注釈付けするだけで、HEIR を使って同相演算（Homomorphic Execution）用のコードをコンパイルできます。

Google は、事前学習済み PyTorch モデルを完全同相暗号化（FHE）用にコンパイルする方法を示す一連の デモ を提供しています。ただし現時点ではプロセスは自動化されておらず、いくつかの手順が必要となります。まず torch_mlir を使用して PyTorch モデルを MLIR 形式へエクスポートすることから始まります。

いくつかの Hacker News の読者が指摘している懸念の一つが、パフォーマンスです。Sabretooth1405 は「理解する限り、同種暗号化（HE）や他の手法は推論タスクにおいて非常に高いオーバーヘッド（約 10^3 倍）を伴うため、商業的に実用化するのは難しい」と指摘しました。dhx は具体的な数値を提供し、64 ビットの等価演算に 80 ミリ秒、加算と減算に 100 ミリ秒、除算では最大 8 秒かかることを示しました。しかし、odo1242 は大規模言語モデル（LLM）の展望はより楽観的だと反論しています。LLM の計算は主に加算と乗算に依存しており、同種暗号化が最も苦手とする分岐処理は、必ずしも主要な課題ではないからです。

ユーザー「patters」は、パフォーマンスに関する別の視点を提供しました。1000 倍のオーバーヘッドが生じると、画像分類タスクが 1 ミリ秒から 1 秒に延びてしまう可能性がありますが、「これは一部の用途では許容範囲だ」と指摘しています。

議論をプライバシーと利便性のトレードオフというより広い文脈に戻すと、ユーザー「meindnoch」は「最もプライバシー保護された AI は、巨大なデータセンターではなく、自分自身のハードウェア上で動作するものだ」と主張しました。また、「Chris2048」も同様に、「クエリやデータを秘匿したい場合、ローカル環境での運用に必要な追加コスト（KW 級）を払う価値はある」と提案しています。

Google は HEIR のリポジトリにベンチマークコードを含めていますが、LLM に適用した際の相対速度に関する数値データは公開していません。

著者について

セルジオ・デ・シモーネ

セルジオ・デ・シモーネ氏はソフトウェアエンジニアです。過去 25 年以上にわたり、シーメンスや HP、スタートアップ企業など多様な環境でプロジェクト開発に従事してきました。ここ 10 年以上はモバイルプラットフォームおよび関連技術の開発に注力しています。現在は BigML, Inc. に所属し、iOS および macOS の開発を統括しています。

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