Brave瀏覽器AI助手Leo導入三重加密技術 力求用戶隱私最高標準
Brave瀏覽器AI助手Leo導入了哪些隱私保護技術？
Brave瀏覽器已於昨日（15日）全面升級其內建AI助手Leo，整合了端對端加密、Oblivious HTTP（OHTTP）以及可驗證機密運算等多重隱私保護技術。這些技術旨在確保使用者與AI模型的對話內容最高標準的安全保障，即使是Brave軟體公司與AI供應商NEAR AI也無法讀取使用者的對話內容。其中，端對端加密在指令離開裝置前即進行保護，Oblivious HTTP則進一步隱藏IP位址，而可驗證機密運算則在隔離的輝達（Nvidia）硬體環境中進行解密與運算，並允許使用者驗證AI回答的來源。
隱私權導向的Brave軟體公司近期宣布，旗下內建的AI助手Leo已全面升級，整合端對端加密（End-to-end Encryption）、Oblivious HTTP（OHTTP）以及可驗證機密運算（Verifiable Confidential Computing）等多重隱私保護技術。這項更新已於昨日（15日）在Brave瀏覽器的所有版本中開放，旨在為使用者與AI模型的對話提供前所未有的安全保障。
根據Brave軟體公司說明，使用者與Leo中的GLM模型對話時，每一道指令（prompt）在離開裝置前，都會先在瀏覽器端進行端對端加密。這表示訊息從發送端到接收端都受到加密保護，只有預期的接收者能夠解密閱讀，確保只有經認證的可信執行環境（Trusted Execution Environment, TEE）才能解密與處理這些加密後的指令。此技術讓Brave軟體公司與AI供應商NEAR AI都無法讀取使用者的對話內容。
其中，Oblivious HTTP技術負責在指令離開使用者裝置前，進一步隱藏其IP位址，確保AI供應商無法追蹤請求來源。指令隨後透過Brave軟體公司開源的AI閘道器傳送，這個閘道器能將使用者的IP位址從AI供應商面前隱藏起來。最終，這些加密指令會在NEAR AI透過輝達（Nvidia）硬體支援的隔離式可信執行環境中，由GLM 5.3 Flash模型進行解密與運算。
Brave軟體公司強調，這種硬體強化的隔離措施，能保護使用者的指令及回應，免受基礎設施營運商（包括Brave軟體公司和NEAR AI）的窺探。使用者也可以透過認證機制，確認AI回答是否來自預期模型，而非其他替代模型。過往曾發生多起AI隱私洩露事件，例如2023年三月ChatGPT曾出現漏洞，導致部分使用者能看到他人對話標題；今年一月也有Chat & Ask AI應用程式意外曝光數億條使用者訊息，凸顯AI隱私保護的急迫性。
Brave軟體公司指出，其AI助手Leo的設計理念，是讓這些隱私風險無法發生在使用者對話中。他們與NEAR AI不會儲存使用者對話內容，所有歷史紀錄都只保留在使用者裝置上。這項技術實踐了密碼學家奧古斯特·柯克霍夫（Auguste Kerckhoffs）提出的「安全不應依賴系統設計保密」原則，以及肯·湯普森（Ken Thompson）關於「即使公開程式碼也需驗證實際運行內容」的教誨。目前，Leo除了GLM 5.3 Flash模型外，也支援Llama 2、Mixtral、Qwen、DeepSeek、Kimi及Mistral等開源模型，其中問答引擎Ask Brave在今年六月的評測中表現優異。然而，台灣市場上的AI助手在隱私保護技術方面，目前尚未有明確的公開說明或類似的端對端加密方案。
Brave瀏覽器Leo導入的新技術具體如何保護用戶隱私？
端對端加密確保對話內容在傳輸過程中不被第三方讀取，Oblivious HTTP技術則隱藏了用戶的IP位址，防止AI供應商追蹤請求來源。可驗證機密運算則在隔離的硬體環境中處理數據，並允許用戶驗證AI回答的真實性，防止隱私洩露。
Brave瀏覽器Leo除了GLM 5.3 Flash模型外，還支援哪些AI模型？
Leo目前除了支援GLM 5.3 Flash模型外，也支援Llama 2、Mixtral、Qwen、DeepSeek、Kimi及Mistral等多種開源模型，提供用戶更多元的選擇。
