Les activités de recherche de l’équipe CYBER HEALTH (Cybersecurity of externalized and mutualized healthcare data and processing) s’organisent selon deux axes. A l’ère des données massives et du développement de l’IA en santé, ils visent à répondre aux enjeux de sécurité qui y sont liés, avec une approche originale centrée sur les données et leurs usages :
- Protection continue des données médicales – lutte contre la fuite d'informations et traçabilité « by design » – L'objectif de cet axe est de développer des outils de protection des données (e.g., tatouage et crypto-tatouage de données et de modèles, données radioactives, forensique numérique) afin de protéger les données et leurs traitements tout au long de leur cycle de vie et redonner au producteur de données le contrôle sur les données qu'il externalise.
- Sécurisation des traitements de données médicales sécurisées (voir axe 1) –L'objectif est de proposer des traitements sécurisés de données (e.g., algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique) dans des environnements ouverts partiellement/totalement externalisés/distribués/ fédérés ; pour, par exemple, lutter contre des attaques d’empoisonnement ou byzantine en apprentissage automatique fédéré, et respecter le droit à la vie privée des patients.
Ces activités sont développées dans différents contextes applicatifs (imagerie médicale, génétique, santé publique, stockage de données massive sur molécules d’ADN, internet des objets en santé) et dans le cadre de plusieurs projets nationaux (Fance 2030, ANR) et internationaux (Europe).
CYBER HEALTH porte la Chaire CYBAILE, une chaire industrielle en cybersécurité et IA de confiance en santé, avec pour partenaire THALES, AiiNtense, SOPHIA GENETICS.
Protection continue des données médicales – lutte contre la fuite d'informations et traçabilité «by design»
L'objectif de cet axe est de développer des outils de protection des données tout au long de leur cycle de vie, depuis leur acquisition jusqu'à leur réutilisation, et de redonner au producteur de données le contrôle sur les données qu'il externalise. Ces solutions reposent sur le développement de nouvelles approches :
- De tatouage et de crypto-tatouage de données (e.g., images, bases de données génétiques ou de santé publique, documents),
- De données radioactives pour l'apprentissage automatique,
- De forensique numérique basée sur l'IA.
Plus récemment, CYBER HEALTH étudie la sécurité du stockage de données sur molécules d'ADN, en étendant les technologies mentionnées plus haut à ce contexte.
Quelques projets
- PAROMA-MED, Privacy Aware and Privacy Preserving Distributed and Robust Machine Learning for Medical Applications – Crypto-tatouage de données
- TracIA, France 2030 PEPR Digital Health – Tatouage et traçabilité de données et de modèles d’IA
- CYBAILE, Inserm industrial Chair (Thales, AiiNTENSE, SOPHIA GENETICS) – Tatouage de données et de modèles; IA et lutte contre les attaques d’empoisonnement
- TRUSTINClouds, France 2030 PEPR CLOUD – Tatouage de données
- CARBURE, DGA RAPID project – Forensique numérique d’images
- PC4, France 2030 PEPR MolecularXiv – Tatouage et chiffrement de données
- DNASEC, ANR project – Tatouage de données et du support ADN
Sécurisation des traitements de données médicales sécurisées
L'objectif de cet axe est de proposer des traitements sécurisés de données, qu'ils soient statistiques ou dans le champ de l’apprentissage automatique, dans des environnements partiellement/totalement externalisés/distribués/fédérés mais ouverts, tout en prenant en compte des données sécurisées par des outils classiques ou à l'aide des mécanismes développés dans l'axe 1. Cet axe aborde différentes solutions dans les domaines :
- Du tatouage de modèles d'IA,
- Des attaques et des défenses des modèles d’IA en apprentissage fédéré (e.g. backdoor, empoisonnement et attaques byzantines),
du traitement sécurisé des données (e.g., chiffrement homomorphe, calcul multipartite sécurisé)
Quelques projets
- CYBAILE, Inserm industrial Chair (Thales, AiiNTENSE, SOPHIA GENETICS) – Tatouage de données et de modèles; IA et lutte contre les attaques d’empoisonnement
- SSF-ML-DH, France 2030 PEPR Digital Health – Traçabilité des données et des modèle à base de tatouage
- PAROMA-MED, Privacy Aware and Privacy Preserving Distributed and Robust Machine Learning for Medical Applications – Tatouage de modèles
- TracIA, France 2030 PEPR Digital Health – Tatouage et traçabilité de données et de modèles d’IA
Chef d'équipe
Gouenou Coatrieux, Professeur, IMT Atlantique
Permanents
Reda Bellafqira, Maître de Conférences, IMT Atlantique
Mehdi Ben-Ghali, Ingénieur de Recherche, Inserm
Kassem Kallas, Chercheur Inserm, Inserm
Technicien
Bilelle Triki