Calcul Multi-Parties Sécuritaire et Apprentissage Equivoque
Published in UQAM, 2020
Cette thèse aura lieu dans le cadre du projet DEEL et portera sur l’utilisation de techniques issues du calcul-multi-parties sécuritaire afin de faire avancer les connaissances en apprentissage machine équivoque (sur des données privées/confidentielles).
Les techniques du calcul multipartite sécuritaire (MPC) reposent sur l’utilisation d’outils cryptographiques (tels que le partage de clé secrète, les transferts inconscients, ou encore du chiffrement homomorphe). Le principe sous-jacent est que plusieurs participants calculent une fonction de leurs entrées secrètes et n’en apprennent que le résultat. Le MPC est également utile pour construire des primitives de protection de la vie privée.
Un schéma de chiffrement homomorphe (HE) permet de calculer une fonction (ou un circuit) arbitraire sur des données chiffrées. De pure vue de l’esprit, le HE est devenu, ces dernières années, grâce notamment aux avancées concernant le calcul sur les réseaux Euclidiens, un outil utilisable en pratique, même si son efficacité en terme de temps de calcul n’est pas encore satisfaisante. En particulier, des schémas de chiffrement partiellement homomorphe, dont le nombre d’opération dans le monde des chiffrés est paramétré, ont permis des avancées notables dans le monde des mécanismes pour la protection de la vie privée.