Googleの研究者・エンジニアたちは、準同型暗号中間表現(Homomorphic Encryption Intermediate Representation、HEIR)コンパイラプロジェクトを開発しました。これは準同型暗号のためのオープンソースコンパイラツールチェーン兼開発プラットフォームです。暗号化されていないデータを扱うよう設計された学習済みのAIモデルを、暗号化された入力を処理できるモデルに変換することができます。
このプラットフォームは、アプリケーション開発者、コンパイラエンジニア、ハードウェア設計者、暗号研究者がプライバシー重視のソフトウェアシステムを開発する助けとなります。
提供: Google
GoogleのスタッフソフトウェアエンジニアであるJeremy Kun氏は、HEIRを基盤に開発を行う暗号研究者が、テストやベンチマーク、比較のためにプロジェクトの既存インフラを活用しながら、特定の最適化に専念できると述べています。
準同型暗号は、データを暗号化したまま処理できる技術で、計算中も機密情報を保護します。この技術には大きな計算オーバーヘッドが伴いますが、Googleによれば準同型暗号のコストは低下しつつあり、ヘルスケアや金融といった分野でプライバシーを保護したデータ処理を実用化できる段階に近づいているといいます。
FHEの開発と最適化
HEIRは、Googleが2023年に本プロジェクトの構想を発表して以来、準同型暗号の開発・研究のためのプラットフォームへと成長してきました。性能テストやベンチマークのためのインフラを提供し、Googleと学術研究者との共同研究も支えてきました。Googleによると、これまでにHEIRを基盤とした査読済み論文が4本発表されており、さらに準備中のものもあるとしています。
本プロジェクトの目標は、完全準同型暗号(FHE)の開発、最適化、展開を簡素化することです。複数のFHE方式、ライブラリ、フロントエンドのプログラミング言語をサポートするよう設計されています。また、GPU、TPU、FPGA、カスタムASICといったハードウェアアクセラレータ向けのコード生成も、プロジェクトの目標に含まれています。HEIRは性能ベンチマークや、FHEの最適化に関する研究のためのインフラも提供しています。
実践における準同型暗号
HEIRは、プライベートなレコメンデーション、クレジットカード詐欺検知、ネットワーク侵入検知、ホットワード認識といった用途で準同型暗号の活用例を示しています。これらのアプリケーションにより、システムは計算処理中に内容を露出させることなく機密データを分析できます。
開発者はPythonでプログラムを記述し、機密データを特定した上で、HEIRを使ってそのプログラムを暗号化データ上で動作する実装へとコンパイルできます。ハードウェア設計者は、FHE計算のさまざまな段階でアクセラレータを統合することが可能です。暗号研究者は、HEIRのコンパイラインフラを活用して、暗号最適化の構築、テスト、ベンチマーク、比較を行うことができます。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/08/18/google-heir-open-source-compiler-toolchain/
