Thèse soutenue

Chiffrement homomorphe et recherche par le contenu sécurisé de données externalisées et mutualisées : Application à l'imagerie médicale et l'aide au diagnostic
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Auteur / Autrice : Reda Bellafqira
Direction : Gouenou Coatrieux
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 19/12/2017
Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département lmage et Traitement Information - Laboratoire de traitement de l’information médicale (Brest, Finistère)
Jury : Président / Présidente : Maryline Laurent
Examinateurs / Examinatrices : Gouenou Coatrieux, Alexandre Moreau-Gaudry, François Arnault, Gwenolé Quellec
Rapporteurs / Rapporteuses : Alexandre Moreau-Gaudry, François Arnault

Résumé

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La mutualisation et l'externalisation de données concernent de nombreux domaines y compris celui de la santé. Au-delà de la réduction des coûts de maintenance, l'intérêt est d'améliorer la prise en charge des patients par le déploiement d'outils d'aide au diagnostic fondés sur la réutilisation des données. Dans un tel environnement, la sécurité des données (confidentialité, intégrité et traçabilité) est un enjeu majeur. C'est dans ce contexte que s'inscrivent ces travaux de thèse. Ils concernent en particulier la sécurisation des techniques de recherche d'images par le contenu (CBIR) et de « machine learning » qui sont au c'ur des systèmes d'aide au diagnostic. Ces techniques permettent de trouver des images semblables à une image requête non encore interprétée. L'objectif est de définir des approches capables d'exploiter des données externalisées et sécurisées, et de permettre à un « cloud » de fournir une aide au diagnostic. Plusieurs mécanismes permettent le traitement de données chiffrées, mais la plupart sont dépendants d'interactions entre différentes entités (l'utilisateur, le cloud voire un tiers de confiance) et doivent être combinés judicieusement de manière à ne pas laisser fuir d'information lors d'un traitement.Au cours de ces trois années de thèse, nous nous sommes dans un premier temps intéressés à la sécurisation à l'aide du chiffrement homomorphe, d'un système de CBIR externalisé sous la contrainte d'aucune interaction entre le fournisseur de service et l'utilisateur. Dans un second temps, nous avons développé une approche de « Machine Learning » sécurisée fondée sur le perceptron multicouches, dont la phase d'apprentissage peut être externalisée de manière sûre, l'enjeu étant d'assurer la convergence de cette dernière. L'ensemble des données et des paramètres du modèle sont chiffrés. Du fait que ces systèmes d'aides doivent exploiter des informations issues de plusieurs sources, chacune externalisant ses données chiffrées sous sa propre clef, nous nous sommes intéressés au problème du partage de données chiffrées. Un problème traité par les schémas de « Proxy Re-Encryption » (PRE). Dans ce contexte, nous avons proposé le premier schéma PRE qui permet à la fois le partage et le traitement des données chiffrées. Nous avons également travaillé sur un schéma de tatouage de données chiffrées pour tracer et vérifier l'intégrité des données dans cet environnement partagé. Le message tatoué dans le chiffré est accessible que l'image soit ou non chiffrée et offre plusieurs services de sécurité fondés sur le tatouage.