2.2.7 Avantages du FHE
Le chiffrement homomorphe est très important car il
permet d'effectuer des calculs sur des données chiffrées. Cela
signifie que le traitement des données peut être confié
à un tiers sans qu'il soit nécessaire de lui faire confiance pour
sécuriser correctement les données. Sans la clé de
déchiffrement appropriée, il est impossible d'accéder aux
données d'origine.Ainsi le FHE présente plusieurs avantages [39]
parmi lesquels on peut citer:
-- Le renforcement la sécurité et la
confidentialité des traitements effectués par des tiers.
En général, le traitement des renseignements personnels
par des tiers se fait sur des données non chiffrées, en clair.
Cela soulève plusieurs risques pour la vie privée et la
sécurité des personnes. Cependant, le chiffrement homomorphe peut
aider à se prémunir contre ces risques en garantissant que toutes
les données restent chiffrées tout au long de leur cycle de vie
de traitement, que ce soit dans le nuage ou sur une chaîne de blocs.
-- La préservation de l'exactitude des
données
Le processus de chiffrement des renseignements personnels ne
modifie pas la signification sous-jacente ou la structure interne de
l'information. Ses valeurs et les relations qu'elle entretient restent les
mêmes. Ce qui change avec le chiffrement, c'est uniquement l'aspect
extérieur et la confidentialité. Il empêche l'accès
à l'information et la dissimule.
-- La résistances des algorithmes actuels aux
attaques quantiques
L'informatique quantique est un domaine de recherche
multidisciplinaire émergent qui cherche à exploiter les
propriétés contre-intuitives de la mécanique quantique
pour concevoir et exécuter des algorithmes capables de résoudre
certains problèmes plus rapidement que les ordinateurs classiques.
-- Informations précieuses
Générez des avantages économiques
mesurables en permettant aux branches d'activité et aux tiers
d'effectuer des analyses big data sur des données chiffrées tout
en maintenant les contrôles de confidentialité et de
conformité.
-- Collaborer en toute confiance sur le cloud
hybride
Traitez des données chiffrées dans des cloud
publics et privés et dans des environnements tiers tout en maintenant
des contrôles de confidentialité.
-- Exploiter l'IA, l'analytique et le machine learning
(ML)
Utilisez l'IA et le ML pour effectuer des calculs sur des
données chiffrées sans exposer d'in-formations sensibles.
2.2.8 Limites des techniques actuelles de chiffrement
homomorphe
Les techniques actuelles de chiffrement homomorphe sont
confrontées à plusieurs défis qui im-pactent leur
application pratique [39][51] à l'instar de :
-- La surcharge de calcul constitue une limitation
importante.
La surcharge de calcul constitue une limitation importante.
L'exécution d'opérations com-
2.2 Générations du chiffrement homomorphe
32
Mémoire de Master 2 Recherche 32 MOUYOUME DIEUDONNE(c)
UYI
plexes sur des données chiffrées requiert une
puissance de traitement importante, ce qui ralentit les vitesses
d'exécution par rapport aux calculs traditionnels non chiffrés.
Cette charge de calcul peut constituer un obstacle, notamment pour les
applications temps réel où la réactivité est
essentielle. Cette charge, particulièrement importante pour le
chiffrement entièrement homomorphe, peut rendre la mise en oeuvre
coûteuse , limitant potentiellement son adoption par les grandes
organisations disposant de ressources importantes. La puissance de traitement
et la mémoire nécessaires aux calculs sécurisés sur
des données chiffrées peuvent grever les budgets.
-- Les types de calculs pris en charge.
Une autre limitation réside dans les types de calculs
pris en charge. La plupart des schémas de chiffrement homomorphe
existants sont soit partiellement homomorphes (prenant en charge des
opérations spécifiques comme l'addition ou la multiplication),
soit totalement ho-momorphes, mais avec des limitations quant à la
profondeur des calculs. Les techniques de chiffrement totalement homomorphes
sont généralement plus gourmandes en ressources, ce qui limite
leur faisabilité dans les environnements aux ressources
limitées.
-- La gestion des clés
La gestion des clés pose un défi.
Générer, distribuer et gérer des clés de
chiffrement de manière sécurisée, en particulier dans les
applications à grande échelle, exige des protocoles et une
infrastructure robustes.
-- La taille des données pouvant être
traitées
De plus, des considérations pratiques s'appliquent
concernant la taille des données pouvant être traitées. Le
chiffrement homomorphe gonfle la taille des données chiffrées ,
les rendant nettement plus volumineuses que les données d'origine. La
transmission et le stockage de ces ensembles de données étendus
peuvent solliciter la bande passante du réseau et les ressources de
stockage.
La prise en compte de ces limites est essentielle à
l'adoption généralisée du chiffrement homo-morphe. Fort de
ces limites, le domaine du chiffrement homomorphe continue d'évoluer, se
rapprochant progressivement de son plein potentiel pour remodeler le paysage du
traitement sécurisé des données.
Mémoire de Master 2 Recherche 33 MOUYOUME DIEUDONNE(c)
UYI
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