Qu’est-ce que le chiffrement homomorphe ?

Aujourd’hui, les données d’entreprise sont stockées dans des environnements multicloud hybrides, ce qui les expose à divers risques de sécurité et de confidentialité. Bien que le chiffrement offre une protection, les données sensibles doivent généralement d’abord être déchiffrées afin de pouvoir y accéder à des fins informatiques et d’opérations critiques pour l’entreprise.

Cela ouvre la porte à une compromission potentielle des contrôles de confidentialité et de protection de la vie privée. Jusqu’à présent, ces vulnérabilités représentaient le coût à payer pour faire des affaires dans le cloud et avec des tiers.

Le chiffrement entièrement homomorphe permet de renforcer les mesures de sécurité Zero Trust, car les données restent chiffrées en permanence et peuvent être partagées, même sur des domaines non fiables dans le cloud, tout en restant illisibles par ceux qui effectuent le calcul.

En bref, les parties internes ou externes peuvent désormais réaliser des analyses et un traitement des données à forte valeur, sans qu’il soit nécessaire d’exposer ces données.

Bien que le ML permette de créer des modèles prédictifs pour des activités comme la lutte contre la fraude, les transactions financières et les rendements d’investissements, les réglementations et les politiques empêchent souvent les organisations de partager et d’exploiter les données sensibles. Le FHE permet le calcul de données chiffrées à l’aide de modèles de ML sans exposer les informations.

Malgré l’efficacité du cloud dans l’hébergement des workloads pour les essais cliniques de grande ampleur, les risques liés à la confidentialité et les réglementations sanitaires empêchent souvent les hôpitaux de passer au cloud. Le FHE peut améliorer l’acceptation des protocoles de partage des données, augmenter la taille des échantillons dans la recherche clinique et accélérer l’apprentissage à partir de données réelles.

La technologie permet de surveiller à grande échelle la manière dont les consommateurs recherchent et accèdent aux informations, mais il est difficile pour les organisations de monétiser ces données en raison des droits de protection de la vie privée. Le FHE permet d’obtenir des informations sur le comportement des consommateurs tout en masquant les requêtes des utilisateurs et en protégeant le droit des individus à la vie privée.