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7 results on '"Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI)"'

1. BS-GAENets: Brain-Spatial Feature Learning Via a Graph Deep Autoencoder for Multi-modal Neuroimaging Analysis

Author

Refka Hanachi, Akrem Sellami, Imed Riadh Farah, Laboratoire de recherche en Génie Logiciel, Applications distribuées, Systèmes décisionnels et Imagerie intelligente [Manouba] (RIADI), École Nationale des Sciences de l'Informatique [Manouba] (ENSI), Université de la Manouba [Tunisie] (UMA)-Université de la Manouba [Tunisie] (UMA), Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)

Subjects
Multi-modal MRI, Graph deep representation learning, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], Spatial-cerebral features, Regression, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; The obsession with how the brain and behavior are related is a challenge for cognitive neuroscience research, for which functional magnetic resonance imaging (fMRI) has significantly improved our understanding of brain functions and dysfunctions. In this paper, we propose a novel multi-modal spatial cerebral graph based on an attention mechanism called MSCGATE that combines both fMRI modalities: task-, and rest-fMRI based on spatial and cerebral features to preserve the rich complex structure between brain voxels. Moreover, it attempts to project the structural-functional brain connections into a new multi-modal latent representation space, which will subsequently be inputted to our trace regression predictive model to output each subject’s behavioral score. Experiments on the InterTVA dataset reveal that our proposed approach outperforms other graph representation learning-based models, in terms of effectiveness and performance.

Published
2023

2. A Hybrid Cloud Deployment Architecture for Privacy-Preserving Collaborative Genome-Wide Association Studies

Author

Boujdad, Fatima-zahra, Niyitegeka, David, Bellafqira, Reda, Coatrieux, Gouenou, Génin, Emmanuelle, Südholt, Mario, Software Stack for Massively Geo-Distributed Infrastructures (LS2N - équipe STACK), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Automatique, Productique et Informatique (IMT Atlantique - DAPI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale (LaTIM), Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Université de Brest (UBO), Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI), Génétique, génomique fonctionnelle et biotechnologies (UMR 1078) (GGB), EFS-Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Software Stack for Massively Geo-Distributed Infrastructures (STACK), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), and Université de Brest (UBO)-Université de Brest (UBO)-EFS-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)

Subjects
[INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-SE]Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2022

3. PaDiM: A Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization

Author

Aleksandr Setkov, Thomas Defard, Romaric Audigier, Angelique Loesch, Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (LVIC), Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (DIASI), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), and Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Computer science, business.industry, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), 010401 analytical chemistry, Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, Probabilistic logic, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Pattern recognition, Multivariate normal distribution, 010501 environmental sciences, 01 natural sciences, Convolutional neural network, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 0104 chemical sciences, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Embedding, Anomaly detection, Artificial intelligence, Anomaly (physics), Representation (mathematics), business, Protocol (object-oriented programming), 0105 earth and related environmental sciences
Abstract

We present a new framework for Patch Distribution Modeling, PaDiM, to concurrently detect and localize anomalies in images in a one-class learning setting. PaDiM makes use of a pretrained convolutional neural network (CNN) for patch embedding, and of multivariate Gaussian distributions to get a probabilistic representation of the normal class. It also exploits correlations between the different semantic levels of CNN to better localize anomalies. PaDiM outperforms current state-of-the-art approaches for both anomaly detection and localization on the MVTec AD and STC datasets. To match real-world visual industrial inspection, we extend the evaluation protocol to assess performance of anomaly localization algorithms on non-aligned dataset. The state-of-the-art performance and low complexity of PaDiM make it a good candidate for many industrial applications., Comment: 7 pages, 2 figures, 8 tables, accepted at the 1st International Workshop on Industrial Machine Learning, ICPR 2020

Published
2021

4. Analytics and Quality in Medical Encoding Systems

Author

Jean-Michel Cauvin, John Puentes, Clara Le Guillou, Laurent Lecornu, Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), CHU Brest - Département information médicale (Centre Hospitalier Universitaire de Brest) (CHU Brest - Département information médicale ), and Information Fusion and Data Science

Subjects
Process (engineering), Computer science, media_common.quotation_subject, 02 engineering and technology, 020204 information systems, Encoding (memory), Health care, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Quality (business), Computerized decision aid, Information quality, Reimbursement, media_common, Information analysis, business.industry, Medical encoding support, Data science, Workflow, [INFO.INFO-IT]Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], Analytics, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], 020201 artificial intelligence & image processing, Information fusion, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; Medical practice support intends to provide important complementary information for diagnosis by preprocessing voluminous data available on separate, distributed, commonly noninteroperable applications of complex existing medical information systems. Such technology is being investigated to support medical encoding, which manually identifies groups of patients with equivalent diagnosis to determine healthcare expenses, billing, and reimbursement. Medical encoding is expensive, takes considerable time, and depends on multiple scattered and heterogeneous data sources. This chapter summarizes some relevant approaches and findings that illustrate how the considerations of information quality and analytics technologies may enable to improve medical practice. Essential components of a conceived medical encoding support system are described, followed by the associated data analysis, information fusion, and information quality measurement. Results show that it is possible to process, generate, and qualify pertinent medical encoding information in this manner, meeting physicians' requirements, making use of data available in existing systems and clinical workflows.

Published
2019

5. Secure Multilayer Perceptron Based on Homomorphic Encryption

Author

Emmanuelle Génin, Gouenou Coatrieux, Reda Bellafqira, Michel Cozic, Département Image et Traitement Information (ITI), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale (LaTIM), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-Université de Brest (UBO)-Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Université de Brest (UBO), Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Génétique, génomique fonctionnelle et biotechnologies (UMR 1078) (GGB), Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Université de Brest (UBO)-Université de Brest (UBO)-EFS-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), ANR-15-CE19-0024,INSHARE,Contribution pour l'intégration et le partage des données de santé pour une recherche collaborative(2015), ANR-13-LAB2-0006,SePEMeD,Laboratoire Commun sur la Sécurité et le Traitement de Données d'Imagerie Médicale Externalisées(2013), and ANR-10-LABX-0007,COMIN Labs,Digital Communication and Information Sciences for the Future Internet(2010)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Scheme (programming language), Computer Science - Cryptography and Security, Computer science, Activation function, 0211 other engineering and technologies, Cloud computing, 02 engineering and technology, Encryption, computer.software_genre, Paillier cryptosystem, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Server, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Computer Science::Cryptography and Security, computer.programming_language, 021110 strategic, defence & security studies, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], business.industry, Homomorphic encryption, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Multilayer perceptron, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, business, Cryptography and Security (cs.CR), computer
Abstract

In this work, we propose an outsourced Secure Multilayer Perceptron (SMLP) scheme where privacy and confidentiality of both the data and the model are ensured during the training and the classification phases. More clearly, this SMLP : i) can be trained by a cloud server based on data previously outsourced by a user in an homomorphically encrypted form; ii) its parameters are homomorphically encrypted giving thus no clues to the cloud; and iii) it can also be used for classifying new encrypted data sent by the user returning him the encrypted classification result encrypted. The originality of this scheme is threefold. To the best of our knowledge, it is the first multilayer perceptron (MLP) secured in its training phase over homomorphically encrypted data with no problem of convergence. And It does not require extra-communications between the server and the user. It is based on the Rectified Linear Unit (ReLU) activation function that we secure with no approximation contrarily to actual SMLP solutions. To do so, we take advantage of two semi-honest non-colluding servers. Experimental results carried out on a binary database encrypted with the Paillier cryptosystem demonstrate the overall performance of our scheme and its convergence.

Published
2019

6. Robust Supervoxel Matching Combining Mid-Level Spectral and Context-Rich Features

Author

Vincent Noblet, Pierre-Henri Conze, Gwenole Quellec, Patrick Pessaux, Florian Tilquin, Mathieu Lamard, Fabrice Heitz, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale (LaTIM), Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Université de Brest (UBO), L'Institut hospitalo-universitaire de Strasbourg (IHU Strasbourg), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-l'Institut de Recherche contre les Cancers de l'Appareil Digestif (IRCAD)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-La Fédération des Crédits Mutuels Centre Est (FCMCE)-L'Association pour la Recherche contre le Cancer (ARC)-La société Karl STORZ, École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Université de Brest (UBO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-IMT Atlantique (IMT Atlantique)

Subjects
Matching (graph theory), Computer science, Nearest neighbor search, Context (language use), 02 engineering and technology, computer.software_genre, Matrix decomposition, Consistency (database systems), Voxel, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Mid-level representation, Spectral decomposition, Spatial contextual awareness, business.industry, 020207 software engineering, Pattern recognition, Supervoxel matching, Laplacian graph, Context-rich features, Semi-dense image registration, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, Spectral method, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, computer
Abstract

International audience; This paper presents an innovative way to reach accurate semi-dense registration between images based on robust matching of structural entities. The proposed approach relies on a decomposition of images into visual primitives called supervoxels generated by aggregating adjacent voxels sharing similar characteristics. Two new categories of features are estimated at the supervoxel extent: mid-level spectral features relying on a spectral method applied on supervoxel graphs to capture the non-linear modes of intensity displacements, and mid-level context-rich features describing the broadened spatial context on the resulting spectral representations. Accurate supervoxel pairings are established by nearest neighbor search on these newly designed features. The effectiveness of the approach is demonstrated against state-of-the-art methods for semi-dense longitudinal registration of abdominal CT images, relying on liver label propagation and consistency assessment.

Published
2018

7. A Note on Ring-LWE Security in the Case of Fully Homomorphic Encryption

Author

Caroline Fontaine, Guillaume Bonnoron, Lab-STICC_TB_CID_SFIIS, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL), Chaire cyberdéfense systèmes navals (Ecole Navale, IMT-Atlantique, THALES, DCNS), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)

Subjects
Ring (mathematics), Computer science, business.industry, Concrete security, Homomorphic encryption, 020206 networking & telecommunications, Cryptography, 02 engineering and technology, Computer security, computer.software_genre, [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Ring-LWE, Implementation, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, computer
Abstract

International audience; Evaluating the practical security of Ring-LWE based cryptography has attracted lots of efforts recently. Indeed, some differences from the standard LWE problem enable new attacks. In this paper we discuss the security of Ring-LWE as found in Fully Homomorphic Encryption (FHE) schemes. These FHE schemes require parameters of very special shapes, that an attacker might use to its advantage. First we present the specificities of this case and recall state-of-the-art attacks, then we derive a new special-purpose attack. Our experiments show that this attack has unexpected performance and confirm that we need to study the security of special parameters sets carefully.

Published
2017

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Books, media, physical & digital resources
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