Google Private AI Compute: セキュアなサーバーサイドメモリの更新

Google DeepMindは、Private AI Computeプラットフォームを更新し、永続的でサーバーサイドのメモリレイヤーを追加しました。このアーキテクチャにより、AIアシスタントは複数のデバイス間で長期的な連続性を維持しつつ、個人データが暗号化されたままGoogleにアクセスできない状態を保ち、通常オンデバイス処理にのみ適用されるプライバシー基準を維持します。

セキュアなクラウドスケールメモリアーキテクチャ

Private AI Computeは、クラウド上に安全なデジタル金庫として機能する永続的メモリレイヤーを実装しています。このシステムは、ユーザーのデータが専用の暗号化ストレージに封印され、復号に必要な暗号鍵がユーザーの個人デバイス上にのみ保持されることを保証します。

このアーキテクチャの主な技術的要素は以下の通りです：

• ハードウェア強制のセキュアエンクロージャー： クラウド内の隔離された環境を使用して、処理のために一時的にデータを復号します。AIモデルが情報を必要とする場合、認証済みのエンドツーエンド暗号化チャネルがデバイスとセキュアエンクロージャーを接続します。エンクロージャーは隔離されたメモリでデータを復号し、リクエストを処理し、新しいコンテキストを保存した後、すぐに再暗号化します。
• デバイス由来の暗号鍵： データは、ユーザーのデバイスから導出された暗号鍵で保護された、ユーザーごとのデータベースによって守られています。これにより、クラウドプロバイダーは平文データにアクセスできなくなります。
• 暗号化された通信チャネル： ユーザークライアントとクラウドエンクロージャー間の推論およびメモリに関するすべてのデータ転送は、認証済みのエンドツーエンド暗号化チャネルを介して行われます。

無状態から有状態AIへの移行

以前は、ハードウェアで隔離されたクラウドエンクロージャーは「無状態」であり、タスクが完了するとすべてのコンテキストが即座に消去されていました。オンデバイス処理はプライバシーのゴールスタンダードですが、最先端のAIモデルは、ローカルハードウェアが提供できる計算能力を超える場合があります。

無状態モデルからセキュアで永続的なメモリを持つモデルへの移行により、Googleは、モバイルデバイスとウェブブラウザ間で複雑な会話を再開したり、スマートグラスで以前に閲覧した指示をラップトップからアクセスしたりするなど、プライバシーを損なうことなく、シームレスなクロスデバイス体験を可能にすることを目指しています。

検証と透明性

このシステムのプライバシー主張に対する信頼を確立するために、Googleは以下の透明性措置を提供しています：

• 改ざん防止の公開記録： Googleは、デバイスが個人データを送信する前に、ソフトウェアが正規で改ざんされていないことを確認できるように、サーバーソフトウェアの公開記録を提供しています。
• 独立した監査： 企業は、技術的手法の更新と、世界的なサイバーセキュリティ企業による独立した監査の結果についての情報を提供しています。
• 技術文書： システムアーキテクチャ、セキュリティ証明、検証プロトコルを含む、更新されたPrivate AI Compute Technical Briefがコミュニティのレビュー用に公開されています。