Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Razvitie private ai compute s pomoschyu bezopasnoy servernoy pamyati
Dev48

© 2026 · All rights reserved.

Развитие Private AI Compute с помощью безопасной серверной памяти

Источник: Google DeepMind

Развитие Private AI Compute с помощью безопасной серверной памяти

Источник: Google DeepMind

Представляем конфиденциальную серверную память для Private AI Compute в персональных ИИ-системах.

25 сентября 2026 г.

23 сентября 2026 г. Ответственность и безопасность

Команда Google Private AI Compute

Техническое обновление нашей архитектуры Private AI Compute, которое обеспечит постоянную память ИИ, синхронизируемую между устройствами, при соблюдении стандартов конфиденциальности, характерных для локальной обработки.

ИИ становится все более функциональным и интуитивно понятным — он запоминает важные вещи, понимает окружающий мир и действует по вашим указаниям. Конфиденциальность и доверие являются основой этого процесса, гарантируя, что ваши данные остаются приватными и защищенными по мере того, как ИИ-системы развиваются, обеспечивая более непрерывную помощь на всех ваших устройствах.

Сегодня мы рассказываем о том, как внедрим конфиденциальную серверную память в нашу платформу Private AI Compute. Этот прорыв решает давнюю дилемму современного ИИ: как обеспечить ассистенту долгосрочную преемственность между устройствами, сохраняя при этом строгие стандарты конфиденциальности, обычно ограниченные локальной обработкой на устройстве.

Перенос конфиденциальности локальных устройств в облачную память

Благодаря этой новой технической возможности новый уровень постоянной памяти сможет функционировать как безопасное цифровое хранилище в облаке. В этой модели информация, необходимая для оказания помощи, запечатывается в выделенном зашифрованном хранилище, а криптографические ключи, необходимые для ее разблокировки, хранятся исключительно на ваших личных устройствах, что гарантирует недоступность ваших данных для кого-либо еще, включая Google.

На схеме ниже показано, как будет работать это обновление Private AI Compute. Когда модели ИИ требуется доступ к информации для оказания помощи, аутентифицированный канал с сквозным шифрованием соединяет ваше устройство с защищенной изолированной средой в облаке. Это пространство, или «безопасный анклав», временно расшифровывает ваши данные в изолированной памяти для обработки запроса, сохраняет любой новый контекст и немедленно шифрует его, сохраняя конфиденциальность вашей информации, как если бы она никогда не покидала ваше устройство.

Благодаря сочетанию аппаратно-защищенных анклавов, зашифрованных каналов и баз данных для каждого пользователя, защищенных ключами шифрования, производными от устройства, эта архитектура гарантирует, что ваши данные остаются полностью конфиденциальными и находятся под вашим контролем.

Эта эволюция необходима для удовлетворения вычислительных потребностей эпохи ИИ. Локальная обработка на устройстве исторически была «золотым стандартом» конфиденциальности, но передовые модели ИИ часто требуют гораздо больше вычислительной мощности, чем может предоставить одно устройство. Внедрение продвинутого ИИ в персональные ассистенты означает решение задачи использования мощности облака при обеспечении защиты личных данных, как если бы они никогда не покидали ваше устройство.

С этой целью мы ранее представили нашу платформу Private AI Compute, позволяющую пользователям выполнять сложные задачи в аппаратно-изолированных облачных анклавах. До сих пор эта технология, как и аналогичные решения в отрасли, была строго «без сохранения состояния» (stateless), что означало удаление всего контекста в момент завершения задачи. Обходные пути, такие как сохранение ИИ списка личных фактов и предпочтений, недостаточно эффективны для поддержки богатого, непрерывного опыта, который люди ожидают от персонального ИИ. Обеспечение такого уровня помощи означает разработку способа, позволяющего облачному ИИ безопасно сохранять контекст с течением времени и между устройствами.

Укрепление доверия, взгляд в будущее

Представьте, что вы открываете на ноутбуке инструкции по сборке, которые ранее просматривали через умные очки, или возобновляете сложные разговоры между мобильным устройством и веб-версией. Private AI Compute разработан для того, чтобы сделать такую бесшовную помощь возможной, надежно скрывая те части данных, которые необходимо запомнить. Но доверие пользователя к конфиденциальности этой системы также важно.

Создание этого доверия начинается с прозрачности. Вот почему вместе с нашим обновленным техническим документом мы публикуем защищенную от несанкционированного доступа публичную запись нашего серверного программного обеспечения. Устройства, работающие под управлением Private AI Compute, смогут проверять подлинность и неизменность нашего программного обеспечения перед отправкой любых личных данных. Кроме того, мы предоставляем обновление наших технических методов, включая результаты независимого аудита, проведенного ведущей фирмой по кибербезопасности. Делясь этими ресурсами, мы приглашаем широкое сообщество специалистов по конфиденциальности проверить механизмы защиты Private AI Compute.

Добавление конфиденциальной постоянной памяти в Private AI Compute показывает, насколько глубоко персональная помощь может быть приватной по своей сути. Мы приглашаем сообщество ознакомиться с обновленным техническим описанием Private AI Compute, а также с архитектурой нашей системы, доказательствами безопасности и протоколами верификации.

Благодарности

Это исследование было совместно разработано командами Google DeepMind, Platforms & Devices, Core и Cloud. Мы также хотели бы поблагодарить Фора Флинна, Джея Ягника и Дэвида Клейдермахера за исполнительное спонсорство этой работы.

← Все статьи

Ещё в разделе «AI и машинное обучение»

Все →
Создание производственных агентов с помощью Jev и LangGraph
LangChain

Создание производственных агентов с помощью Jev и LangGraph

LangSmith Custom Apps: создавайте пользовательские интерфейсы для данных ваших агентов
LangChain

LangSmith Custom Apps: создавайте пользовательские интерфейсы для данных ваших агентов

В течение нескольких месяцев рои агентов OpenAI атакуют онлайн-базы данных в поисках малоизвестных фактовПресса
OpenAI

В течение нескольких месяцев рои агентов OpenAI атакуют онлайн-базы данных в поисках малоизвестных фактов

Tesla наконец переходит к электрификации грузоперевозок после десятилетия работы и задержекПресса
Tesla

Tesla наконец переходит к электрификации грузоперевозок после десятилетия работы и задержек

Новое в LangSmith: Engine v2, Managed Deep Agents, дообучение (Fine-Tuning) и многое другое
LangChain

Новое в LangSmith: Engine v2, Managed Deep Agents, дообучение (Fine-Tuning) и многое другое

Tesla готовится к масштабному производству тяжелых грузовиков Semi с открытием завода в НевадеПресса
Tesla

Tesla готовится к масштабному производству тяжелых грузовиков Semi с открытием завода в Неваде

Ещё от DeepMind

Представляем Gemini 3.8 Live с функцией Live Avatar
DeepMind

Представляем Gemini 3.8 Live с функцией Live Avatar

Gemini 3.8 text-to-speech говорит «привет»
DeepMind

Gemini 3.8 text-to-speech говорит «привет»

Представляем Gemini 3.8 Live и 3.8 Live Extended Thinking
DeepMind

Представляем Gemini 3.8 Live и 3.8 Live Extended Thinking

AlphaGenome Atlas: прогностическая карта всех возможных изменений букв ДНК в геноме человека
DeepMind

AlphaGenome Atlas: прогностическая карта всех возможных изменений букв ДНК в геноме человека