Fully homomorphic encryption for machine learning

Chiffrement totalement homomorphe pour l'apprentissage automatique Le chiffrement totalement homomorphe permet d’effectuer des calculs sur des données chiffrées sans fuite d’information sur celles-ci. Pour résumer, un utilisateur peut chiffrer des données, tandis qu’un serveur, qui n’a pas accès à la clé de déchiffrement, peut appliquer à l’aveugle un algorithme sur ces entrées. Le résultat final est lui aussi chiffré, et il ne peut être lu que par l’utilisateur qui possède la clé secrète. Dans cette thèse, nous présentons des nouvelles techniques et constructions pour le chiffrement totalement homomorphe qui sont motivées par des applications en apprentissage automatique, en portant une attention particulière au problème de l’inférence homomorphe, c’est-à-dire l’évaluation de modèles cognitifs déjà entrainé sur des données chiffrées. Premièrement, nous proposons un nouveau schéma de chiffrement totalement homomorphe adapté à l’évaluation de réseaux de neurones artificiels sur des données chiffrées. Notre schéma atteint une complexité qui est essentiellement indépendante du nombre de couches dans le réseau, alors que l’efficacité des schéma proposés précédemment dépend fortement de la topologie du réseau. Ensuite, nous présentons une nouvelle technique pour préserver la confidentialité du circuit pour le chiffrement totalement homomorphe. Ceci permet de cacher l’algorithme qui a été exécuté sur les données chiffrées, comme nécessaire pour protéger les modèles propriétaires d’apprentissage automatique. Notre mécanisme rajoute un coût supplémentaire très faible pour un niveau de sécurité égal. Ensemble, ces résultats renforcent les fondations du chiffrement totalement homomorphe efficace pour l’apprentissage automatique, et représentent un pas en avant vers l’apprentissage profond pratique préservant la confidentialité. Enfin, nous présentons et implémentons un protocole basé sur le chiffrement totalement homomorphe pour le problème de recherche d’information confidentielle, c’est-à-dire un scénario où un utilisateur envoie une requête à une base de donnée tenue par un serveur sans révéler cette requête.