Guang Yang氏とFengchen Liu氏の研究チームは9月26日(現地時間)、ゲノム基盤モデルにおけるプライバシー保護を目的とした新プロトコル「サイファージェノム（CipherGenome）」を発表した。Mixture-of-Experts（MoE）ネットワークの専門家重みが、シーケンスを保持するマシンに収まらない課題に対応。サイファージェノムは、15.1BパラメータのMoEモデルの95.8%を占める専門家プロジェクションを、信頼できないGPUサーバーへmodule-LWE暗号化の下でオフロードする。これにより、プライベートなゲノム情報が外部アクセラレータに送信された際、単一サーバーによる入力ヌクレオチド復元リスク（99.8%の精度）を回避する。
サイファージェノムは、MoEゲノムモデルの埋め込み、アテンション、およびルーター部分を信頼できる薄型クライアント上に保持しつつ、計算負荷の高い専門家プロジェクションを外部のGPUサーバーに委託する設計を採用している。このアーキテクチャは、専門家レイヤーが2つのSwiGLUゲート間で線形であること、専門家重みが公開されていること、そしてGPUの整数テンサーコアが単一のGEMMで暗号文と重みの積を正確に評価できる特性を活用している。クライアント側では非線形性を正確に評価し、新しい秘密鍵で再暗号化を行うため、多項式近似やブートストラップ処理は不要となる。
12の細菌ゲノムから得られた72ウィンドウに対する評価では、暗号化がトークンあたり2.54 × 10⁻⁴natsのKLダイバージェンス（95%信頼区間上限3.95 × 10⁻⁴）を追加したものの、事前登録された非劣性マージンを下回った。これにより、bf16推論と区別できない結果が示されている。一方、入力ヌクレオチドを復元するインバージョン攻撃の精度は、偶然レベルまで低下したと報告されている。
このプロトコルは、再利用可能な公開ヒントを用いることでエンドツーエンドのレイテンシを3.54倍短縮し、ワイヤー圧縮によってトラフィックを6.8倍削減する。さらに、レイヤーごとのパディング技術により、ルーティングリーケージの精度を54.9%から8.9%へと大幅に低減させた。HE互換のint4専門家もプレーンテキストの専門家に対して非劣性を維持している。専門家およびトークンごとのサーバー側コストは、CKKSベースラインと比較して6桁以上低いことを達成した。
参考: arXiv cs.CR (アーカイブ) — 2026年9月30日 13:00 (JST)
原文ハイライト"CipherGenome: Homomorphic Inference for Genomic Mixture-of-Experts"