Construction de nouveaux outils de chiffrement homomorphe efficace

Constructing new tools for efficient homomorphic encryption

• Auteur / Autrice : Samuel Tap
• Direction : Teddy Furon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 19/12/2023
• Etablissement(s) : Université de Rennes (2023-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : MATISSE
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - LinkMedia
• Jury : Président / Présidente : Caroline Fontaine
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Teddy Furon, Anne Canteaut, Pierre-Alain Fouque, Pascal Paillier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Louis Goubin, Matthieu Rivain

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation mathématique

Cryptographie

Informatique dans les nuages

Chiffrement homomorphe (informatique)

Mots clés libres

Chiffrement homomorphe

Informatique dans les nuages

Cryptologie

Homomorphismes

Optimisation

Homomorphism

Cloud computing

Cryptology

Learning with errors

Tfhe

Résumé

Dans notre vie de tous les jours, nous produisons une multitude de données à chaque fois que nous accédons à un service en ligne. Certaines sont partagées volontairement et d'autres à contrecœur. Ces données sont collectées et analysées en clair, ce qui menace la vie privée de l'utilisateur et empêche la collaboration entre entités travaillant sur des données sensibles. Le chiffrement complètement homomorphe (Fully Homomorphic Encryption) apporte une lueur d'espoir en permettant d'effectuer des calculs sur des données chiffrées ce qui permet de les analyser et de les exploiter sans jamais y accéder en clair. Cette thèse se focalise sur TFHE, un récent schéma complètement homomorphe capable de réaliser un bootstrapping en un temps record. Dans celle-ci, nous introduisons une méthode d'optimisation pour sélectionner les degrés de liberté inhérents aux calculs homomorphiques permettant aux profanes d'utiliser TFHE. Nous détaillons une multitude de nouveaux algorithmes homomorphes qui améliorent l'efficacité de TFHE et réduisent voire éliminent les restrictions d'algorithmes connus. Une implémentation efficace de ceux-ci est d'ores et déjà en accès libre.

In our everyday life, we leave a trail of data whenever we access online services. Some are given voluntarily and others reluctantly. Those data are collected and analyzed in the clear which leads to major threats on the user's privacy and prevents collaborations between entities working on sensitive data. In this context, Fully Homomorphic Encryption brings a new hope by enabling computation over encrypted data, which removes the need to access data in the clear to analyze and exploit it. This thesis focuses on TFHE, a recent fully homomorphic encryption scheme able to compute a bootstrapping in record time. We introduce an optimization framework to set the degrees of freedom inherent to homomorphic computations which gives non-experts the ability to use it (more) easily. We describe a plethora of new FHE algorithms which improve significantly the state of the art and limit, (if not remove) existing restrictions. Efficient open source implementations are already accessible.