Comment le cryptage homomorphique d’Intel peut traiter le texte chiffré

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  • La confidentialité des données est une grande préoccupation pour les gouvernements et les institutions. Il existe de nombreux débats sur la résidence des données, la gestion des données, la propriété des données et la confidentialité des données sur le cloud. L’introduction d’actes / lois tels que le GDPR, le CCPA, le LGPD et les normes de l’industrie comme HIPAA ont permis de contrôler la confidentialité des données. Les dépositaires de données sont liés par les lois sur la confidentialité des données. Cela peut être un véritable obstacle au regroupement d’ensembles de données plus volumineux, ce qui limite à son tour ce que nous pouvons déduire de ces données. Les données sont cryptées au repos et en transit, mais elles doivent être décryptées pour être traitées sur le cloud ou ailleurs. Il existe donc une fenêtre d’opportunité où la confidentialité des données peut être compromise. Eh bien, Intel Labs a travaillé sur un norme de cryptage homomorphe pour résoudre ce problème. Cependant, il y a des ralentissements à surmonter avant que la technologie ne soit prête à être largement adoptée. CISO MAG avait déjà fait rapport sur un développement connexe appelé Federated Learning. Tous deux font partie de la mission Informatique confidentielle d’Intel, qui vise à s’attaquer au problème lié aux restrictions concernant la confidentialité des données.

    Par Brian Pereira, rédacteur principal, CISO MAG

    Parler à Journée des laboratoires Intel le 3 décembre 2020, Jason Martin, ingénieur principal, Secure Intelligence chez Intel Labs, a mis à jour le public sur les progrès d’Intel avec le cryptage homomorphique.

    «Le cryptage homomorphique est un nouveau système de cryptage qui permet aux applications d’effectuer des calculs directement sur des données cryptées, sans exposer les données elles-mêmes. La technologie émerge comme une méthode de premier plan pour protéger la confidentialité des données lors de la délégation de calcul. Par exemple, ces techniques cryptographiques permettent le calcul dans le cloud directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de faire confiance à l’infrastructure cloud, au service cloud ou à d’autres principes », a déclaré Martin.

    Comment fonctionne le cryptage entièrement homomorphe?

    Qu'est-ce que le cryptage homomorphe? Vous connaissez le concept de clés publiques et privées pour le chiffrement et le déchiffrement. Dans la cryptographie traditionnelle, une clé publique est utilisée pour crypter les données. Et une clé privée secrète est échangée entre les deux parties pour la déchiffrer. Lorsque ce traitement se produit sur le cloud, le serveur cloud doit avoir accès à la clé secrète pour déverrouiller les données à des fins de traitement. Le chiffrement homomorphe simplifie et sécurise ce processus en permettant au cloud d’effectuer des calculs sur le texte chiffré ou les données chiffrées. Et puis renvoyez ces résultats chiffrés au propriétaire des données. Ainsi, les données ne sont jamais décryptées à aucun moment dans le temps et une confidentialité totale est maintenue, quel que soit l’endroit où les données sont stockées.

    Les chercheurs d’Intel Labs ont découvert que tout calcul arbitraire peut être construit à partir de l’addition et de la multiplication. Ils ont également constaté que dans un cryptage totalement homomorphe, vous pouvez effectuer ces opérations de base sur des données cryptées en utilisant n’importe quel algorithme de complexité arbitraire. Et lorsque vous décryptez les données, ces opérations sont appliquées au texte brut.

    Ralentisseurs

    Mais pourquoi le cryptage homomorphique n’est-il pas encore devenu courant? Il y a quelques défis techniques à surmonter car le matériel et les logiciels traditionnels ne peuvent pas gérer l’énorme surcharge présentée lors du cryptage homomorphique.

    «Dans les mécanismes de chiffrement traditionnels pour transférer et stocker des données, la surcharge est relativement négligeable. Mais avec un cryptage totalement homomorphe, la taille du texte chiffré homomorphe est nettement plus grande que celle des données simples. Dans certains cas, 1 000 à 10 000 fois plus grand. Cette explosion de données conduit alors à une explosion de calcul », a expliqué Martin.

    À mesure que le texte chiffré se développe, il nécessite beaucoup plus de traitement. Cette surcharge de traitement augmente non seulement en raison de la taille des données, mais également en raison de la complexité de ces calculs. Et cela nécessitera des ressources matérielles importantes comme la mémoire. Le matériel actuel ne peut pas gérer une telle échelle et c’est pourquoi le cryptage homomorphe n’est pas déjà largement utilisé.

    «Chez Intel, nous voulions démocratiser l’accès à cette technologie. Pour ce faire, nous étudions de nouvelles approches matérielles et logicielles. Et s’engager avec l’écosystème et les organismes de normalisation », a ajouté Martin.

    La réponse à ces limitations réside dans les technologies informatiques émergentes telles que L’informatique quantique.

    Il y a encore un autre défi. Lorsque les ensembles de données appartiennent à plusieurs entités et sont stockés sur plusieurs systèmes, échanger des données sensibles et les consolider pour le traitement devient un défi en raison de intimité. Intel Labs a démontré Apprentissage fédéré qui permet à plusieurs parties de collaborer en toute sécurité avec leurs données sensibles.

    En savoir plus sur l’apprentissage fédéré ici.


    Brian PereiraA propos de l’auteur

    Brian Pereira est le rédacteur principal de CISO MAG. Il écrit sur des concepts de technologie d’entreprise depuis 26 ans et a obtenu des certifications de base en cloud computing (IBM) et en cybersécurité (EC-Council).

    Source

    L'équipe de Comparaland

    Rédacteur web depuis 2009 et webmestre depuis 2011.

    Je m'intéresse à tous les sujets comme la politique, la culture, la géopolitique, l'économie ou la technologie. Toute information permettant d'éclairer mon esprit et donc, le vôtre, dans un monde obscur et à la dérive. Je suis l'auteur de plusieurs livre

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