أعلنت أبحاث جوجل عن نظام تعلم موحد من الجيل الجديد مبني على بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) يوفر ضمانات خصوصية تفاضلية مركزية قابلة للتحقق من قبل أطراف خارجية. ينقل هذا التصميم حساب تدربات العميل إلى الخادم، مما يسمح بإثبات صحة منطق الخادم بحيث لم يعد بحاجة إلى الثقة في المشغلين مع البيانات الخام.
- تشفر الأجهزة أمثلة التدريب محلياً وتُخوّل مسبقاً سياسات الوصول المنشورة في سجل الشفافية Rekor الخاص بـ Sigstore.
- يُطلق نظام إدارة المفاتيح باستخدام بروتوكول الإجماع RAFT المفاتيح فقط للأحمال العاملة المطابقة للسياسة.
- يشغل TEE الجذر حلقة تدريب بلغة Python عبر Federated Language، مع تفويض المهام الفرعية إلى TEEs العاملة بينما يُصدر أوزان النموذج DP فقط.
- أُطلقت Gboard نماذج التنبؤ بالكلمة التالية للإنجليزية واليابانية مع ضمانات خصوصية أقوى ودقة محسّنة.
- تم تقليل وقت التدريب من شهرين إلى شهر واحد لكل نموذج عن طريق الموازاة عبر الآلات، مقيداً فقط بتوفر موارد TEE.
يتيح النظام للمراجعين الخارجيين تتبع كل حمل عامل على الخادم يمكن أن يغذيه جهاز، مما يضمن بقاء المنطق ذي الصلة بالخصوصية مُدمجاً بشكل ثابت في البرنامج المُثبت.