Qu'est-ce que le chiffrement homomorphe et pourquoi est-il utilisé en ML?

Le chiffrement homomorphe est une méthode cryptographique permettant d’effectuer des calculs sur des données chiffrées sans les déchiffrer. Le résultat de ces calculs, après déchiffrement, correspond au résultat qui aurait été obtenu en effectuant des calculs sur les données en clair.

Dans le contexte de l’apprentissage automatique, cela est important pour garantir la confidentialité des données. Par exemple, il est possible d’entraîner un modèle ou de faire des prédictions sur des données chiffrées du client, sans révéler leur contenu au serveur ou au service cloud.

Exemple d’application :

• Le client chiffre ses données et les envoie au service ML.
• Le service effectue des calculs (par exemple, une prédiction) sur les données chiffrées.
• Le client déchiffre le résultat obtenu et reçoit la réponse, sans révéler ses données.

Ainsi, le chiffrement homomorphe aide à protéger la vie privée et la sécurité des données dans les scénarios de ML.