Vers une arithmétique efficace pour le chiffrement homomorphe basé sur le Ring-LWE

Fully homomorphic encryption is a kind of encryption offering the ability to manipulate encrypted data directly through their ciphertexts. In this way it is possible to process sensitive data without having to decrypt them beforehand, ensuring therefore the datas' confidentiality. At the numeric and cloud computing era this kind of encryption has the potential to considerably enhance privacy protection. However, because of its recent discovery by Gentry in 2009, we do not have enough hindsight about it yet. Therefore several uncertainties remain, in particular concerning its security and efficiency in practice, and should be clarified before an eventual widespread use. This thesis deals with this issue and focus on performance enhancement of this kind of encryption in practice. In this perspective we have been interested in the optimization of the arithmetic used by these schemes, either the arithmetic underlying the Ring Learning With Errors problem on which the security of these schemes is based on, or the arithmetic specific to the computations required by the procedures of some of these schemes. We have also considered the optimization of the computations required by some specific applications of homomorphic encryption, and in particular for the classification of private data, and we propose methods and innovative technics in order to perform these computations efficiently. We illustrate the efficiency of our different methods through different software implementations and comparisons to the related art.Le chiffrement totalement homomorphe est un type de chiffrement qui permet de manipuler directement des données chiffrées. De cette manière, il est possible de traiter des données sensibles sans avoir à les déchiffrer au préalable, permettant ainsi de préserver la confidentialité des données traitées. À l'époque du numérique à outrance et du "cloud computing" ce genre de chiffrement a le potentiel pour impacter considérablement la protection de la vie privée. Cependant, du fait de sa découverte récente par Gentry en 2009, nous manquons encore de recul à son propos. C'est pourquoi de nombreuses incertitudes demeurent, notamment concernant sa sécurité et son efficacité en pratique, et devront être éclaircies avant une éventuelle utilisation à large échelle.Cette thèse s'inscrit dans cette problématique et se concentre sur l'amélioration des performances de ce genre de chiffrement en pratique. Pour cela nous nous sommes intéressés à l'optimisation de l'arithmétique utilisée par ces schémas, qu'elle soit sous-jacente au problème du "Ring-Learning With Errors" sur lequel la sécurité des schémas considérés est basée, ou bien spécifique aux procédures de calculs requises par certains de ces schémas. Nous considérons également l'optimisation des calculs nécessaires à certaines applications possibles du chiffrement homomorphe, et en particulier la classification de données privées, de sorte à proposer des techniques de calculs innovantes ainsi que des méthodes pour effectuer ces calculs de manière efficace. L'efficacité de nos différentes méthodes est illustrée à travers des implémentations logicielles et des comparaisons aux techniques de l'état de l'art