Appleが、Machine Learning Researchにおいて「Apple エコシステムにおける機械学習と準同型暗号化の融合」を発表しています。

Appleは、プライバシーは基本的人権であると考えていて、ユーザーのプライバシーを保護するためのAppleの取り組みは、一連のプライバシー原則に基づいており、その原則の一つが、デバイス上での処理を優先することです。

ユーザーのデバイス上でローカルに計算を実行することで、Appleや他の事業体と共有されるデータ量を最小限に抑えることができます。

もちろん、ユーザーは、サーバーにホストされたグローバルな知識を検索することによって豊かにすることができる機械学習（ML）によって駆動されるオンデバイスの経験を要求することができます。

このような体験を提供しながらプライバシーへのコミットメントを維持するために、Appleは、これらのサーバー検索が非公開で効率的でスケーラブルであることを保証するのに役立つ技術の組み合わせを実装しています。

このために使用する重要な技術のひとつが、暗号化されたデータ上で計算を可能にする暗号の一形態である同型暗号化（HE）です。

HEは、クライアント・デバイスがクエリを暗号化してからサーバーに送信し、サーバーが暗号化されたクエリを処理して暗号化された応答を生成し、クライアントがそれを復号化するように設計されている。サーバは元のリクエストを復号化することはなく、復号化キーにアクセスすることもできないため、HEはプロセス全体を通してクライアントのクエリをプライベートに保つように設計されています。

Appleでは、HEを他のプライバシー保護技術と組み合わせて使用し、プライベートなデータベース検索やMLを含む様々な機能を実現しています。

また、HEの計算オーバーヘッドと、スケールの大きいプロダクションアプリケーションのレイテンシや効率性の要求とのバランスをとるために、多くの最適化やテクニックを使用しています。