Google hat am 14. August 2026 den quelloffenen Compiler HEIR veröffentlicht. Die Software überträgt vortrainierte KI-Modelle so, dass sie direkt auf verschlüsselten Daten rechnen – Server verarbeiten sensible Inhalte, ohne sie jemals im Klartext zu sehen. Vier Demo-Anwendungen zeigen laut Google, dass sich der Ansatz von der Betrugserkennung bis zur Spracherkennung einsetzen lässt.
Compiler übersetzt Modelle für verschlüsselte Berechnung
HEIR steht für Homomorphic Encryption Intermediate Representation und baut auf dem Compiler-Framework MLIR auf, das Google auch für andere Entwicklerwerkzeuge nutzt. Die Software wandelt bereits trainierte Modelle automatisch in eine Version um, die mit vollständig homomorpher Verschlüsselung arbeitet – einem kryptografischen Verfahren, das Rechenoperationen direkt auf verschlüsselten Werten erlaubt, ohne sie zwischendurch zu entschlüsseln. Wie Google in seinem Blogbeitrag erklärt, sollen Server dadurch Ergebnisse liefern können, ohne die zugrunde liegenden Inhalte je im Klartext einzusehen. Der Compiler unterstützt laut GitHub-Repository mehrere Verschlüsselungsschemata über die Backends OpenFHE und Lattigo für die Verfahren BGV, BFV und CKKS sowie tfhe-rs und Jaxite für Boolesche Schaltungen. Entwickler binden HEIR wahlweise über das Build-System Bazel, ein Python-Paket oder als Kommandozeilen-Werkzeug ein. Das Projekt steht unter der freien Apache-2.0-Lizenz, gilt bei Google selbst aber ausdrücklich nicht als offiziell unterstütztes Produkt. Erste Pläne für HEIR hatte der leitende Google-Ingenieur Jeremy Kun bereits 2023 öffentlich skizziert; seither ist daraus ein aktiv weiterentwickeltes Open-Source-Projekt geworden.
Vier Testfälle zeigen praktische Einsatzmöglichkeiten
Google demonstriert den Compiler an vier Anwendungen. Gemeinsam mit Belfort Labs, LG und der New York University lief ein Empfehlungssystem auf Basis eines Deep-Learning-Modells vollständig verschlüsselt. Mit dem Sicherheitsunternehmen Niobium Microsystems und dem Anbieter hardshell.ai testete das Team Kreditkartenbetrugserkennung auf Chiffretext-Daten. Eine dritte Anwendung erkennt Netzwerkangriffe anhand des etablierten Kitsune-Systems, eine vierte identifiziert Signalwörter in Audioaufnahmen, ohne die Aufnahme selbst offenzulegen – ebenfalls mit Belfort Labs entwickelt. Die Beispiele reichen damit von Finanzdienstleistungen über IT-Sicherheit bis zur Sprachverarbeitung. Parallel arbeitet Google mit den Hardwareherstellern Belfort, Niobium, Cornami und Optalysys an spezialisierten Beschleunigern, welche die für homomorphe Verschlüsselung nötigen Rechenoperationen beschleunigen sollen. HEIR ordnet sich damit in Googles sogenanntes Private Computing Toolkit ein, zu dem auch Differential Privacy, private Mengenzugehörigkeitsprüfungen und sichere Hardware-Enklaven gehören. Nach Angaben des Unternehmens sind bereits vier von akademischen Partnern begutachtete Fachpublikationen auf Basis von HEIR entstanden, an denen Hochschulen von der Georgia Tech über Carnegie Mellon bis zur Tsinghua-Universität in Peking beteiligt waren.
Hoher Rechenaufwand bremst den breiten Einsatz
Die Ankündigung löste in der Entwickler-Community reges Interesse aus: Der Diskussionsbeitrag auf Hacker News sammelte binnen kurzer Zeit rund 480 Zustimmungen und etwa 280 Kommentare. Mehrere Kommentatoren verwiesen dabei auf den hohen Rechenaufwand vollständig homomorpher Verschlüsselung, den sie auf etwa das Tausendfache einer Berechnung auf Klartext-Daten schätzten – unabhängig nicht verifiziert, aber ein in der Kryptografie-Community verbreiteter Richtwert. Der Zusatzaufwand sei laut Google nicht trivial, doch die Kosten sänken rasant – auch dank der Kooperationen mit Hardwareherstellern. Der Vorstoß reiht sich in eine Serie von Google-Sicherheitsprojekten der vergangenen Wochen und Monate ein: Erst kürzlich hatte der Konzern mit KI-Agenten 1.072 Sicherheitslücken in Chrome geschlossen, zuvor bereits mit dem auf Regierungen beschränkten Cyber-Modell Gemini 3.5 Flash Cyber gezielt nach Schwachstellen gesucht. Während dort KI offensiv nach Lücken sucht, verfolgt HEIR den umgekehrten Ansatz: Daten sollen erst gar nicht ungeschützt verarbeitet werden. Einige Kommentatoren in der Diskussion bezweifelten zudem, ob Googles eigene Datenschutzpraxis in anderen Produkten mit dem Anspruch des neuen Werkzeugs mithalten kann.
Entscheidend wird, ob Cloud-Anbieter HEIR tatsächlich in Produktivsysteme integrieren oder ob der hohe Rechenaufwand das Werkzeug auf Nischen wie Gesundheits- oder Finanzdaten beschränkt, wo Datenschutz besonders schwer wiegt. Google nennt keinen Zeitplan für eine Integration in eigene Dienste wie Gemini oder Workspace; HEIR bleibt vorerst ein Werkzeug für Entwicklerinnen und Entwickler, die es selbst in eigene Anwendungen einbauen müssen.
