Brave Software ha introdotto un nuovo metodo per garantire la privacy degli utenti durante le conversazioni con il suo assistente AI tramite il browser. In un periodo in cui molti servizi AI, come il Muse di Meta, richiedono accessi a informazioni personali sempre più estesi, Brave si distingue per la sua proposta che punta sulla sicurezza.
Dopo aver avviato un esperimento lo scorso novembre per creare un canale di comunicazione riservato attraverso l’uso dell’ambiente di esecuzione fidato (TEE) di NEAR AI, la società ha recentemente integrato il proprio assistente AI, Leo, con GLM 5.3 Flash di Z.ai, utilizzando la crittografia end-to-end.
La crittografia end-to-end per una maggiore sicurezza
Con questa nuova funzionalità, gli utenti di Brave possono inviare un comando a Leo che viene crittografato direttamente sul dispositivo e trasmesso in rete tramite il protocollo Oblivious HTTP, progettato per separare le richieste di rete dai contenuti associati. L’AI Gateway di Brave inoltra la query criptata al TEE senza rivelare l’indirizzo IP dell’utente.
Una volta verificata l’attestazione dell’enclave, il browser crittografa la query utilizzando una chiave legata al TEE. Quest’ultimo decripta la richiesta, la elabora e restituisce una risposta crittografata, che viene quindi decrittografata dal browser dell’utente.
Brendan Eich, co-fondatore e CEO di Brave, ha dichiarato: “Nel 2014, ho sostenuto che gli utenti non dovrebbero dover riporre fiducia cieca nel software che utilizzano. Dovrebbero avere la possibilità di verificarlo; questo è un principio orientato all’utente. L’AI ha aumentato le scommesse, eppure gran parte di essa continua a funzionare su promesse di ‘fidati di me’, spesso a spese dell’utente.”
La tecnologia alla base del sistema
La pipeline AI riservata di NEAR AI è costruita con Intel TDX e Nvidia Confidential Compute. Include crittografia end-to-end, che impedisce a Brave di conoscere il contenuto richiesto e a NEAR AI di sapere chi ha fatto la richiesta durante il trasferimento dei dati. L’isolamento dei dati impedisce l’accesso a contenuti riservati durante l’elaborazione, e le risposte sono firmate nel TEE, garantendo che gli utenti possano verificare che non ci siano stati inganni nel modello utilizzato.
Anche se il “cervello” di Leo, basato su GLM 5.3 Flash, è isolato in questo impianto, il bot AI di Brave è in grado di effettuare ricerche all’interno del TEE tramite l’endpoint di contesto LLM dell’API di ricerca di Brave. Qualsiasi ricerca in questo modo viene gestita tramite il TEE, mantenendo così l’indirizzo IP dell’utente riservato.
Brave non ha ancora completato l’implementazione: intende ulteriormente migliorare il processo di verifica nel browser e pubblicare un registro delle chiavi TEE, oltre a fornire attestazione dell’esatta pesatura dei modelli caricati in memoria.
Il contesto della privacy nell’AI
Brave non è l’unica realtà a impegnarsi per ridurre il rischio di esposizione dei dati nell’uso dell’AI. Altre grandi aziende come Apple, AWS, Google, Nvidia e Microsoft offrono infrastrutture di calcolo privato per l’AI.
Esistono anche alternative come Prem AI, che promettono inferenze crittografate, e fornitori che pubblicizzano la mancanza di retention dei dati, sebbene non sempre verficabili.
In definitiva, un modo per assicurare la privacy nell’uso dell’AI è quello di eseguire le inferenze su hardware locale utilizzando modelli a pesi aperti, a condizione che tanto il modello quanto la macchina che lo esegue non siano stati compromessi.
