Pada 2026-08-14 saya menerbitkan artikel di blog keamanan Google dengan pembaruan tentang HEIR, kompiler enkripsi homomorfik (HE) kami. Artikel pendamping ini tidak memiliki batasan jumlah kata atau jargon, jadi saya bisa jujur. HEIR mengubah program input menjadi program yang beroperasi langsung pada data terenkripsi, memastikan komputer yang menjalankannya tidak mendapatkan informasi apa pun tentang data teks-jelas.

Posting blog berfokus pada kemampuan HEIR untuk mengompilasi model ML yang telah dilatih sebelumnya, memberikan empat contoh model kecil tetapi tidak sepele. Ini memungkinkan inferensi yang sepenuhnya pribadi. Saya akan membahas kapan ini berguna nanti. Pertama, saya ingin memberikan gambaran konkret tentang cara kerja HEIR dan menguraikan peta jalan proyek.

Contoh paling sederhana adalah detektor penipuan kartu kredit, jaringan feed-forward tiga lapis dengan aktivasi sigmoid. Menjalankannya pada input terenkripsi memakan waktu sekitar 2 detik pada CPU single-threaded, dibandingkan dengan 0,5 ms untuk teks-jelas, perlambatan 4000x. Perhitungan melibatkan dua produk matriks-vektor dan dua evaluasi sigmoid.

Ada banyak peringatan untuk demo ini yang perlu disebutkan secara singkat, tetapi intinya adalah HEIR dapat mengompilasi model-model ini, dan kinerjanya, meskipun lambat, adalah titik awal untuk optimasi lebih lanjut.