14 августа 2026 года я опубликовал статью в блоге безопасности Google с обновлением о HEIR, нашем компиляторе гомоморфного шифрования (HE). В этой сопутствующей статье нет ограничений на количество слов или жаргон, поэтому я могу быть честным. HEIR преобразует входную программу в программу, которая работает непосредственно с зашифрованными данными, гарантируя, что компьютер, выполняющий её, не получает никакой информации о данных в открытом виде.

В сообщении блога основное внимание уделяется способности HEIR компилировать предварительно обученные модели ML, приводя четыре примера небольших, но нетривиальных моделей. Это обеспечивает полностью приватный вывод. Я обсужу, когда это полезно, позже. Сначала я хочу дать конкретное представление о том, как работает HEIR, и описать дорожную карту проекта.

Самый простой пример — детектор мошенничества с кредитными картами, трёхслойная сеть прямого распространения с сигмоидными активациями. Запуск на зашифрованных входных данных занял около 2 секунд на одноядерном процессоре по сравнению с 0,5 мс для открытого текста, что в 4000 раз медленнее. Вычисление включает два умножения матрицы на вектор и две сигмоидные оценки.

Есть много оговорок к этой демонстрации, которые стоит кратко упомянуть, но суть в том, что HEIR может компилировать эти модели, и производительность, хотя и медленная, является отправной точкой для дальнейшей оптимизации.