2026年8月14日，我在Google安全博客上发表了一篇文章，介绍了HEIR（我们的同态加密（HE）编译器）的最新进展。这篇配套文章没有字数或术语限制，所以我可以坦诚相告。HEIR将输入程序转换为直接对加密数据进行操作的程序，确保运行该程序的计算机无法获取有关明文数据的任何信息。

博客文章重点介绍了HEIR编译预训练机器学习模型的能力，给出了四个小型但非平凡的模型示例。这实现了完全私密的推理。我稍后会讨论这在什么时候有用。首先，我想具体说明HEIR的工作原理，并概述项目的路线图。

最简单的例子是信用卡欺诈检测器，这是一个具有sigmoid激活函数的三层前馈网络。在加密输入上运行它大约需要2秒（单线程CPU），而明文只需0.5毫秒，慢了4000倍。计算涉及两个矩阵-向量乘积和两次sigmoid评估。

这个演示有许多注意事项值得简要提及，但核心要点是HEIR可以编译这些模型，性能虽然慢，但为进一步优化提供了起点。