Nova ferramenta de código aberto usa criptografia homomórfica para permitir que sistemas de inteligência artificial processem informações sem expor os dados originais.
A Google apresentou nesta sexta-feira (14) uma nova aplicação de sua tecnologia de criptografia homomórfica, voltada para tornar o uso de inteligência artificial mais privado.
A novidade está relacionada ao HEIR (Homomorphic Encryption Intermediate Representation), uma plataforma de código aberto desenvolvida por pesquisadores e engenheiros da Google para facilitar a utilização da criptografia homomórfica em aplicações de software.
Segundo a empresa, a tecnologia pode permitir que modelos de inteligência artificial realizem determinadas operações diretamente sobre dados criptografados, sem que o sistema responsável pelo processamento precise ter acesso às informações originais.
Como funciona a criptografia homomórfica
A criptografia homomórfica permite realizar cálculos sobre informações que permanecem criptografadas.
Na prática, os dados são enviados de forma protegida para um sistema que realiza o processamento sem precisar descriptografá-los. O resultado também permanece protegido até que possa ser acessado pelo usuário autorizado.
A tecnologia pode ajudar a solucionar um dos desafios da inteligência artificial: como utilizar grandes volumes de dados para executar tarefas úteis sem aumentar desnecessariamente a exposição de informações sensíveis.
A Google cita como exemplo sistemas capazes de oferecer recomendações personalizadas sem que o serviço precise visualizar diretamente determinadas características dos usuários.
HEIR busca facilitar o uso da tecnologia
Apesar do potencial da criptografia homomórfica, sua implementação tradicional pode exigir conhecimentos especializados em criptografia e otimização de software.
É justamente nesse ponto que entra o HEIR.
A ferramenta funciona como uma cadeia de compilação de código aberto para criptografia homomórfica. Segundo a Google, ela pode converter modelos de inteligência artificial previamente treinados para trabalhar com entradas criptografadas.
A proposta da equipe é tornar esse processo mais acessível para desenvolvedores que não são especialistas em criptografia.
A visão apresentada pela Google é transformar o HEIR em uma solução que permita incorporar inferência criptografada a aplicações de produção com muito menos complexidade técnica.
Tecnologia já foi utilizada em diferentes aplicações
Para demonstrar as possibilidades da tecnologia, a Google apresentou quatro aplicações de inferência privada desenvolvidas com o HEIR.
Entre os exemplos estão um modelo de recomendação de conteúdo, um sistema de detecção de fraude em cartões de crédito, uma ferramenta para identificar ameaças em tráfego de rede criptografado e um detector de palavras-chave para aplicações de áudio.
Em um sistema de detecção de ameaças, por exemplo, a proposta é identificar anomalias no tráfego de rede sem que o provedor precise visualizar o conteúdo dos pacotes analisados.
No caso do detector de palavras-chave, a tecnologia pode permitir que um agente de IA reconheça determinadas expressões em áudio mantendo as gravações protegidas durante o processamento.
Privacidade ganha importância com o avanço da IA
A expansão da inteligência artificial aumenta também a quantidade de dados que podem ser processados por sistemas automatizados.
Informações financeiras, registros de saúde, documentos empresariais e outros dados sensíveis podem ser utilizados em aplicações de IA, mas seu processamento cria desafios relacionados à segurança e à privacidade.
A criptografia homomórfica surge como uma alternativa para determinados cenários porque permite que o processamento seja realizado sem revelar diretamente os dados ao sistema que executa os cálculos.
A tecnologia, entretanto, ainda apresenta custos computacionais superiores aos métodos convencionais. A própria Google reconhece que a criptografia homomórfica possui uma sobrecarga de processamento, embora destaque que esse custo vem diminuindo com a evolução das técnicas e dos recursos utilizados.
Projeto é de código aberto
Outro aspecto importante do HEIR é sua natureza aberta.
O projeto está disponível publicamente e possui documentação voltada para desenvolvedores, pesquisadores e profissionais interessados em criptografia homomórfica. O código está hospedado no GitHub e utiliza uma arquitetura baseada em MLIR.
A Google também afirma que o projeto vem sendo utilizado em pesquisas acadêmicas e mantém colaborações com universidades e empresas que trabalham com tecnologias de criptografia e aceleradores de hardware.
O que essa tecnologia pode representar para as empresas?
Para empresas que trabalham com dados sensíveis, tecnologias de computação privada podem abrir novas possibilidades para utilização de inteligência artificial.
Em determinados cenários, uma organização poderia utilizar modelos de IA para analisar informações sem precisar expor integralmente esses dados ao ambiente responsável pelo processamento.
Isso pode ser particularmente interessante em setores que lidam com informações financeiras, registros médicos, segurança e outros dados sujeitos a requisitos rigorosos de proteção.
Ainda assim, o HEIR não significa que todos os sistemas de IA passarão imediatamente a funcionar dessa maneira. A tecnologia possui requisitos técnicos e custos de processamento que precisam ser considerados em cada aplicação.
Google aposta em uma IA mais privada
O lançamento reforça uma estratégia que vem ganhando espaço no setor de tecnologia: desenvolver sistemas de inteligência artificial capazes de combinar capacidade de processamento, segurança e privacidade.
Em vez de depender exclusivamente de processamento local ou de enviar dados não criptografados para servidores, soluções baseadas em criptografia homomórfica procuram criar uma terceira possibilidade: permitir que determinadas operações sejam realizadas enquanto as informações continuam protegidas.
O HEIR ainda está inserido em um cenário de desenvolvimento e pesquisa, mas a disponibilização de ferramentas desse tipo pode ajudar a reduzir as barreiras para empresas e pesquisadores interessados em explorar aplicações de IA com maior proteção de dados.
