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Fully Homomorphic Encryption pour l'analyse des signaux cardiaques

Les données issues des électrocardiogrammes (ECG) sont normalement analysées par une personne ayant les capacités d'identifier la présence de fibrillation atriale (AF). Cette opération peut également être effectuée par un algorithme de détection d'AF. Les données médicales telles que les ECG ont un niveau de privacité critique et doivent être gardées confidentielles même lorsque celles-ci sont analysées par une entité non fiable.

Ce Travail de Bachelor réalise une étude mettant en scène le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) et les données issues des ECG. Le but était d'analyser la faisabilité d'appliquer différents algorithmes de détection d'AF avec du FHE.

Le choix du schéma FHE s'est porté sur Fast Fully Homomorphic Encryption over the Torus (TFHE) et le choix des bases de données d'ECG sur la MIT-BIH Arrhythmia Database et celle proposée par la compagnie AliveCore lors du 2017 Physionet Challenge.

Pour parvenir à une conclusion, la méthodologie suivante a été réalisée :

• adapter chaque étape de l'algorithme en question à notre cas d'utilisation ;
  
• implémenter l'algorithme sans FHE ;
  
• réimplémenter les fonctions non supportées par le schéma de chiffrement homomorphe TFHE ;
• adapter nos données à analyser et l'algorithme en question aux limitations du framework Concrete ;
• comparer le résultat simple et le résultat issu du chiffrement homomorphe ;
  
• analyser le résultat et tirer une conclusion de celui-ci.

Les résultats de ces différentes analyses montrent que le plus gros problème est de devoir imbriquer toutes les étapes d'un algorithme de détection d'AF au sein d'une même fonction FHE. Cependant, les résultats montrent également qu'il est possible de calculer un rythme cardiaque en temps réel, ceci en utilisant un ECG chiffré avec FHE.

Pour continuer cette analyse, il serait intéressant d'aborder d'autres algorithmes de détection d'AF avec différents schémas de chiffrement homomorphe et donc différentes librairies FHE.