随着我们日常生活的更多方面继续数字化，技术行业保护个人数据安全的责任也越来越大。这就是为什么在过去的十年里，我们投资于研究和开发各种隐私增强技术 (PET)，例如联合学习、差分隐私和完全同态加密，这些技术能够以可证明隐私的方式分析大数据集，以最高技术标准为基础。
PET 确保 Google 可以提供出色的体验，例如帮助您找到餐厅最受欢迎的菜肴或在您输入消息时获得更好的推荐，同时让我们的用户信息保持匿名和受到保护。但是，由于许多进入壁垒，包括需要大量计算资源、管理复杂且实施成本高，在更广泛的行业中采用这些技术历来具有挑战性。
这就是为什么三年前我们着手通过让所有人民主化访问这些隐私技术来帮助为每个互联网用户创建一个更安全的生态系统，并且从那以后的几年里通过开源项目免费提供我们的许多 PET。
今天，我们将分享我们工程团队最近的几项 PET 开发，这些开发将为更广泛的开发人员社区（研究人员、政府、非营利组织、企业等）提供在他们自己的工作中部署和增强隐私功能的新方法。
新的机器学习工具可以有效地模糊对象
PET 包含广泛的应用程序，可以帮助开发人员和研究人员在不泄露个人信息的情况下分析数据。它们还可以用于通过对象模糊来帮助保护在线照片和视频中人物的身份和安全——但由于算法的计算强度，以一种不破坏用户体验的有效方式这样做可能具有挑战性。
今天，我们很高兴地宣布内部项目 Magritte的开源版本，它使用机器学习 (ML) 的进步来使用低计算资源检测对象，并在这些对象出现在屏幕。该工具可以模糊任意对象，如车牌等。
此代码对于希望提供更多隐私保证的视频记者特别有用。通过使用这个开源代码，摄像师可以节省模糊视频对象的时间，同时知道底层 ML 算法可以对视频进行高精度检测。
提高完全同态加密转译器的性能
去年，我们公开发布了完全同态加密 (FHE) 转译器，这是一项很有前途的技术，允许开发人员在无法访问个人身份信息的情况下对加密数据执行计算。
作为我们扩展 FHE 用例工作的一部分，我们最近为我们的转译器引入了新的电路优化，从而降低了计算成本和时间，这是两个最大的挑战。我们的估计表明电路规模减少了 50%，从而提高了整体速度，我们相信这些优化将有助于金融服务、医疗保健和政府等行业，在这些行业中，围绕敏感数据处理提供强大的安全保障至关重要。
此外，Duality Technologies 最近宣布了我们转译器的第一个生产应用，展示了 FHE 对通用问题的适用性。Duality 还为转译器集成了一个新的后端，允许开发人员为他们的应用程序选择更多的加密系统。
隐私创新如何帮助解决全球挑战
就在十年前，PET 在很大程度上还被视为一种学术活动，其中许多想法尚未经过检验。凭借我们的专注投资和工程团队的工作，我们现在正在将这些新颖的数据处理技术应用到我们的许多产品中。事实上，PET 是Google受保护计算工作的关键部分，它是一个不断发展的技术工具包，可以改变数据处理的方式、时间和地点，以从技术上确保其隐私和安全。
但谷歌并不孤单。世界各地的组织和政府正在探索使用 PET 来帮助应对社会挑战，美国和英国政府今年举办了一场竞赛，旨在开发 PET 解决方案，以解决金融犯罪和突发公共卫生事件，这就证明了这一点。
这就是为什么我们继续投资于使我们开发的 PET 的访问民主化，因为我们知道它们在帮助开发人员和研究人员安全地处理和保护用户数据方面具有强大的力量。正如我们之前所说，我们相信世界上每个互联网用户都应该享有世界级的隐私，我们将继续与组织合作以进一步实现这一目标。我们对开源 PET 的新测试和反馈感到兴奋，并期待在 2023 年及以后发布更多更新。
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