MOUNTAIN VIEW / LONDON (IT BOLTWISE) – Google hat eine neue Technologie namens Private AI Compute vorgestellt, die KI-Anfragen in einer sicheren Cloud-Umgebung verarbeitet. Diese Innovation verspricht, die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen zu maximieren, während die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bleibt. Durch den Einsatz von Trillium Tensor Processing Units und Titanium Intelligence Enclaves wird eine sichere Verarbeitung sensibler Daten gewährleistet.
Google hat kürzlich eine neue Technologie namens Private AI Compute vorgestellt, die darauf abzielt, Künstliche Intelligenz (KI) in einer sicheren Cloud-Umgebung zu verarbeiten. Diese Entwicklung ermöglicht es, die volle Leistungsfähigkeit der Gemini-Cloud-Modelle zu nutzen, während die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bleibt. Google betont, dass persönliche Daten privat bleiben und nicht einmal für Google zugänglich sind.
Private AI Compute wird als eine Art “sicherer, befestigter Raum” beschrieben, der die Verarbeitung sensibler Benutzerdaten ermöglicht. Diese Technologie nutzt Trillium Tensor Processing Units (TPUs) und Titanium Intelligence Enclaves (TIE), um die Sicherheits- und Datenschutzanforderungen zu erfüllen. Die Infrastruktur ist so konzipiert, dass sie die Geschwindigkeit und Leistung der Cloud nutzt, während sie die Sicherheitsgarantien der On-Device-Verarbeitung beibehält.
Die Trusted Execution Environment (TEE) von Google basiert auf AMD-Hardware und verschlüsselt sowie isoliert den Speicher vom Host. Nur bestätigte Workloads können auf den vertrauenswürdigen Knoten ausgeführt werden, und der administrative Zugriff auf diese Workloads ist ausgeschlossen. Die Knoten sind zudem gegen potenzielle physische Datenexfiltrationen gesichert.
Ein weiteres Sicherheitsmerkmal ist die Peer-to-Peer-Attestierung und Verschlüsselung zwischen den vertrauenswürdigen Knoten. Dies stellt sicher, dass Benutzerdaten nur innerhalb einer sicheren Umgebung entschlüsselt und verarbeitet werden und vor der breiteren Google-Infrastruktur abgeschirmt sind. Google erklärt, dass jede Workload die Anmeldeinformationen der anderen kryptografisch validiert, um gegenseitiges Vertrauen innerhalb der geschützten Ausführungsumgebung zu gewährleisten.
Der gesamte Prozess beginnt mit der Einrichtung einer verschlüsselten Verbindung zwischen einem Benutzerclient und einem Frontend-Server. Der Client validiert die Identität des Servers, um sicherzustellen, dass es sich um eine unveränderte und authentische Instanz handelt. Anschließend wird ein verschlüsselter Kommunikationskanal mit anderen Diensten in der skalierbaren Inferenzpipeline eingerichtet, die mit den gehärteten TPU-Plattformen kommunizieren.
Die gesamte Architektur ist “ephemer” gestaltet, was bedeutet, dass ein Angreifer, der privilegierten Zugriff erlangt, keine früheren Daten abrufen kann, da Eingaben, Modellinferenz und Berechnungen nach Abschluss der Benutzersitzung verworfen werden. Google hebt hervor, dass die Systeme gegen unbefugte Modifikationen geschützt sind, indem nur signierter und autorisierter Code ausgeführt wird.
Ein externer Sicherheitsbericht von NCC Group identifizierte zwar eine zeitbasierte Seitenkanal-Schwachstelle, die unter bestimmten Bedingungen Benutzer enttarnen könnte, jedoch wird das Risiko als gering eingestuft. Google arbeitet derzeit an der Behebung dieser und anderer identifizierter Probleme. Diese Entwicklung spiegelt ähnliche Initiativen von Apple und Meta wider, die ebenfalls auf die sichere Verarbeitung von KI-Anfragen in der Cloud abzielen.
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