美国Google于11月11日发布全新云计算服务Private AI Compute，可在保护用户数据隐私的同时，让用户在设备上使用高端AI功能。这项技术结合了云计算Gemini模型的运算能力，以及设备端处理的安全与隐私保障，构成新一代AI处理平台。
Private AI Compute与Apple去年在WWDC发布的Private Cloud Compute技术相当类似。Apple方案通过云计算及设备双方的Apple芯片，为生成式AI服务Apple Intelligence提供支持。Google技术同样采用自家定制芯片TPU (Tensor Processing Units) 驱动，在单一Google技术上运行，并将高端隐私与安全功能集成至架构中，其中包括Titanium Intelligence Enclaves (TIE) 技术。
系统采用远程认证及加密技术，将设备连接至硬件保护的密封云计算环境。Private AI Compute处理的机密数据会与用户隔离并保持私密状态，确保包括Google在内任何人都无法访问。数据通过虚拟机隔离，配合二进制授权机制，确保只有经签署授权的程序代码及经验证的配置才能在软件供应链中运行。
Google于同日发布的Pixel 10系列针对性新功能已采用这项技术。Magic Cue功能通过Tensor G5芯片及Gemini Nano模型运行，能在Google Messages消息回复时提供适时建议。当朋友要求发送照片或晚餐预约详情时，Magic Cue会在回复过程中建议适当操作或资讯。系统不会在没有相关建议时打扰用户，而用户可随时打开或关闭Magic Cue，并控制该功能可访问的数据。
Recorder录音应用程序也因此技术扩展语言支持范围，可为更多语言录音提供转录及摘要功能。系统结合设备端处理与Private AI Compute，让现有AI功能变得更强大。
安全研究机构NCC Group对Private AI Compute进行独立审查后，发现认证机制实例中存在3个问题，可能导致拒绝服务攻击及各种协议攻击。Google目前正为所有问题开发缓解措施。NCC Group指出，虽然整体系统依赖专有硬件并集中于Borg Prime，但Google已有力地限制用户数据暴露于意外处理或外部人员的风险，除非Google作为整体组织决定这样做。用户将获得高水平保护，免受恶意内部人员威Threat。
Google计划将安全研究计划Vulnerability Rewards Program扩展至涵盖Private AI Compute。公司将提高系统透明度，允许对远程认证验证进行外部检查，并扩大对程序代码及二进制文件可检查性的持续第三方审计及支持。系统采用Confidential Federated Compute收集分析数据及汇总见解，将需要信任以保障调制解调器密性的组件及实体数量减至最少。
数据源: Google
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