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Intel sélectionné pour développer un accélérateur dédié au chiffrement - Tytoze - 09-03-2021

La DARPA sélectionne Intel pour développer un accélérateur dédié au chiffrement homomorphe
Intel va plancher sur le développement d'un circuit intégré accélérant les calculs liés au chiffrement homomorphe, y compris l'exécution de programmes utilisant ces données chiffrées. Le chiffrement homomorphe, considéré comme le Graal pour la sécurité des données, est pour l'instant peu utilisé car trop gourmand en puissance de calcul.  

L'IMPORTANCE DU CHIFFREMENT HOMOMORPHE
"Le chiffrement totalement homomorphe est le Graal dans la quête de la sécurité des données utilisées", clame Rosario Cammarota, ingénieur à Intel Labs en charge du programme avec la Darpa. Alors que les cyberattaques se multiplient, la protection des données commence enfin à être reconnue comme une priorité.

Diverses techniques de chiffrements sont aujourd'hui utilisées par les entreprises privées et les gouvernements, mais elles nécessitent que les données soient déchiffrées à un moment pour être traitées. Durant ce laps de temps, elles sont vulnérables aux attaques. Le chiffrement homomorphe répond à cette problématique car il permet de chiffrer les données de façon à ce qu'elles puissent être exploitées par des tierces parties mais sans que ces dernières aient accès aux données déchiffrées.

UNE EXPLOITATION TROP COÛTEUSE
Mais l'exploitation de données sécurisées par chiffrement homomorphe est très gourmande en puissance de calcul. Ce facteur rend pour l'instant cette technologie difficile d'accès pour les entreprises et gouvernements qui traitent de grandes quantités de données. Le but de ce programme de recherche mené par Intel sera donc de développer un accélérateur pour le chiffrement homomorphe sur le cloud.

Ce circuit intégré doit permettre d'accélérer considérablement l'exécution du chiffrement homomorphe et des programmes utilisant ces données. Cette technologie permettra aussi de favoriser le développement des systèmes de machine learning qui sont entraînés à partir de grandes quantités de données chiffrées.