Apple ha implementado el cifrado homomórfico (HE) en su ecosistema para permitir búsquedas privadas en servidores sin comprometer la confidencialidad del usuario. Esta tecnología permite que los dispositivos de los usuarios cifren sus consultas antes de enviarlas a los servidores, donde estos procesan los datos cifrados y devuelven una respuesta cifrada. De este modo, el servidor no accede a la clave de descifrado ni al contenido original de la consulta, garantizando que la información permanezca privada durante todo el proceso.
La compañía combina el HE con otras técnicas, como la recuperación privada de información (PIR) y la búsqueda de vecino más cercano privada (PNNS), para optimizar la eficiencia y la latencia en aplicaciones a gran escala. Apple utiliza el esquema BFV, que ofrece seguridad post-cuántica de 128 bits, para soportar operaciones matemáticas comunes en el aprendizaje automático, como productos escalares y similitud coseno, sobre vectores de embeddings.
Un ejemplo práctico de esta integración es la Búsqueda Visual Mejorada para Fotos, que permite a los usuarios buscar lugares específicos en su biblioteca de imágenes. El dispositivo analiza la foto localmente, identifica regiones de interés y envía un vector cifrado al servidor global de Apple. Este último realiza una búsqueda privada de vecino más cercano para encontrar coincidencias aproximadas de lugares populares. Este enfoque permite enriquecer las experiencias locales con conocimiento global, manteniendo el control total de los datos en el dispositivo del usuario.