PAnTHErS : un outil d’aide pour l’analyse et l’exploration d’algorithmes de chiffrement homomorphe

par Cyrielle Feron

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Loïc Lagadec et de Vianney Lapôtre.

Soutenue le 14-11-2018

à Brest, École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne , dans le cadre de École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) , en partenariat avec Laboratoire en Sciences et Techniques de l'Information- de la Communication et de la Connaissance / LabSTICC (laboratoire) .

Le président du jury était Régis Leveugle.

Le jury était composé de Caroline Fontaine.

Les rapporteurs étaient Lilian Bossuet, Renaud Sirdey.


  • Résumé

    Le chiffrement homomorphe est un système de cryptographie permettant la manipulation de données chiffrées. Cette propriété offre à un utilisateur la possibilité de déléguer des traitements sur ses données privées, à un tiers non fiable sur un serveur distant, sans perte de confidentialité.Bien que les recherches sur l'homomorphe soient, à ce jour, encore récentes, de nombreux schémas de chiffrement ont été mis au point. Néanmoins, ces schémas souffrent de quelques inconvénients, notamment, de temps d'exécution particulièrement longs et de coûts mémoire importants. Ces limitations rendent difficile la comparaison des schémas afin de déterminer lequel serait le plus adapté pour une application donnée, c’est-à-dire le moins coûteux en temps et en mémoire.Ce manuscrit présente PAnTHErS, un outil rassemblant plusieurs fonctionnalités permettant de répondre à la problématique citée ci-dessus. Dans l'outil PAnTHErS, les schémas de chiffrement homomorphe sont tout d'abord représentés dans un format commun grâce à une méthode de modélisation. Puis, une analyse théorique estime, dans le pire cas, la complexité algorithmique et le coût mémoire de ces schémas en fonction des paramètres d’entrée fournis. Enfin, une phase de calibration permet la conversion des analyses théoriques en résultats concrets : la complexité algorithmique est convertie en un temps d'exécution estimé en secondes et le coût mémoire en une consommation estimée en mébioctets.Toutes ces fonctionnalités associées ont permis la réalisation d’un module d'exploration qui, à partir d'une application, sélectionne les schémas ainsi que les paramètres d'entrée associés produisant des temps d'exécution et coûts mémoire proches de l'optimal.

  • Titre traduit

    PAnTHErS : a tool for analyzing and exploring homomorphic encryption algorithms


  • Résumé

    Homomorphic encryption (HE) is a cryptographic system allowing to manipulate encrypted data. This property enables a user to delegate treatments on private data to an untrusted third person on a distant server, without loss of confidentiality.Even if current researches in HE domain are still young, numerous HE schemes have been created. Nevertheless, those schemes suffer from some drawbacks, especially, from too long execution times and important memory costs. These restrictions make difficult to compare schemes in order to define which one is the most appropriate for a given application, i. e. the less expensive in terms of time and memory.This thesis presents PAnTHErS, a tool gathering several features to answer to the previous problem. In the tool PAnTHErS, homomorphic encryption schemes are first represented into a common structure thanks to a modeling method. Then, a theoretical analysis evaluates, in the worst case, computational complexity and memory consumption of those schemes according to given input parameters. Finally, a calibration phase enables conversion of theoretical analysis into concrete results: computational complexity is converted into an estimated execution time in seconds and memory cost into an estimated consumption in mebibytes.These gathered features allowed the creation of an exploration method which, from an application, selects best schemes and associated input parameters that implies close to optimal execution times and memory costs.


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