Google Private AI Compute: Persistenter Speicher soll KI-Daten schützen
Veröffentlicht am: 23.09.2026 um 23:24 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Google hat eine technologische Erweiterung seiner Sicherheitsarchitektur für künstliche Intelligenz angekündigt. Wie aus Berichten vom 23. September 2026 hervorgeht, führt das Unternehmen einen persistenten serverseitigen Speicher für „Private AI Compute“ ein. Flankiert wird die Einführung durch ein aktualisiertes technisches Dossier, ein öffentliches Verzeichnis für Server-Software sowie Zusammenfassungen aktueller Sicherheits-Audits.
Verschlüsselungskonzept und Hardware-Isolierung
Die neue Architektur sieht vor, dass Nutzerdaten in einem verschlüsselten Cloud-Tresor gelagert werden. Ein wesentlicher Aspekt des Sicherheitsmodells ist, dass sich die Entschlüsselungsschlüssel ausschließlich auf den Endgeräten der jeweiligen Nutzer befinden. Google gibt an, selbst keinen Zugriff auf diese Schlüssel oder die damit geschützten Inhalte zu haben.
Der Datenzugriff erfolgt über einen Ende-zu-Ende-verschlüsselten Kanal in eine sogenannte Secure Enclave. Innerhalb dieses isolierten Speichers werden die Daten nur temporär entschlüsselt, verarbeitet und unmittelbar danach erneut verschlüsselt. Die technische Basis bildet eine Architektur aus Hardware-Enclaves und nutzerbasierten Datenbanken, die geräteabgeleitete Schlüssel verwenden.
Technischer Aufbau und „Oak Server Memory“
Ein zentrales Element der Neuerung ist der „Oak Server Memory“. Dabei handelt es sich um eine zustandsbehaftete, nutzerbasierte Datenbank innerhalb einer Hardware-Trusted Execution Environment (TEE).
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Die Software wurde in der Programmiersprache Rust entwickelt und als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Um die Integrität zu gewährleisten, setzt Google auf reproduzierbare Builds und Digests, die in einem manipulationssicheren, nur anhängbaren Ledger (Register) dokumentiert werden.
Der Lebenszyklus einer Anfrage umfasst das Noise-Protokoll sowie eine Orchestrierungs-Enclave in einer AMD SEV-SNP-VM. Eine Schlüsselfreigabe erfolgt erst nach einer erfolgreichen technischen Attestierung, woraufhin die eigentliche Auswertung auf speziellen TPUs (Tensor Processing Units) stattfindet.
Laut Google sind keine administrativen Pfade vorhanden, die einen Zugriff auf Klartextdaten ermöglichen würden – dies gelte auch für Ausnahmesituationen (Break-Glass-Fall). Zudem verhindert ein „Default-Deny-Egress“-System den ungewollten Datenabfluss bei Monitoring- oder Logging-Vorgängen.
Entwicklungsschritte und Anwendungsbereiche
Die Technologie „Private AI Compute“ wurde ursprünglich am 11. November 2025 durch Jay Yagnik, den Leiter für AI-Innovationen bei Google, vorgestellt. Bis zu dem aktuellen Update operierte das System zustandslos, was bedeutete, dass der Kontext einer Anfrage sofort nach Abschluss der Aufgabe gelöscht wurde. Die nun eingeführte Persistenz ermöglicht es, Informationen sicher über einzelne Sitzungen hinweg zu speichern.
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Das System läuft auf privaten TPUs mit Titanium Intelligence Enclaves. Die technologischen Verbesserungen zielen unter anderem darauf ab, Funktionen wie „Magic Cue“ auf dem Pixel 10 zu optimieren und die Zusammenfassung von Transkripten im Pixel Recorder in zusätzlichen Sprachen zu ermöglichen.
Validierung und zukünftige Planung
Externe Prüfer haben das Design der ursprünglichen Version sowie das aktuelle Speicher-Update validiert. Entsprechende Audit-Zusammenfassungen wurden in den Jahren 2025 und 2026 veröffentlicht. Die Entwicklung der Technologie erfolgte in einer Kooperation zwischen Google DeepMind, den Abteilungen für Platforms & Devices sowie Core und Cloud.
Als nächste Schritte plant das Unternehmen die Einführung einer clientseitigen Verifizierung der Attestierung sowie ein öffentliches Transparenz-Log unter Einbeziehung von Drittparteien. Zudem sollen die Kapazitäten für reproduzierbare Builds erweitert und die Frequenz externer Audits beibehalten werden. Nutzergeräte sind bereits jetzt in der Lage, die Authentizität der Server-Software zu verifizieren, bevor Daten übermittelt werden.
