École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Ce stage de recherche se concentre sur le développement d'un système de classification d'images sécurisé utilisant l'intelligence artificielle et des environnements d'exécution de confiance (TEEs). L'objectif est de protéger les données personnelles des consommateurs tout en permettant leur utilisation pour des processus de calcul et des mesures statistiques, rendant ainsi possible des publicités ciblées basées sur l'analyse d'images, par exemple. Le système suit une approche de Système de Gestion des Données Personnelles (PDMS), assurant la collecte automatique des données et le partage sécurisé des informations traitées. L'architecture comprend deux tâches de données, cmp et agg, où cmp utilise un modèle pré-entraîné pour classer les images, et agg effectue des fonctions d'agrégation sur les résultats classifiés. Les enclaves Intel SGX et la librairie d’intelligence artificielle TensorFlow Lite pour Microcontrôleurs ont été utilisées pour exécuter en toute sécurité les tâches de classification d'images. Des expériences ont été menées à l'aide d'un réseau neuronal simple et de l'ensemble de données mobile_gallery_image_classification, et les résultats obtenus démontrent l'efficacité de la technique de Replay pour réduire le temps de classification tout en maintenant des niveaux élevés de sécurité, offrant ainsi une solution efficace pour des services personnalisés dans divers domaines.