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Faire progresser la protection de la vie privée : Chiffrement homomorphe et intelligence artificielle à traitement d’information inconscient dans la mobilité intelligente

Modern connected and autonomous vehicles (CAVs) incessantly gather and relay extensive personal information, including location history, driving patterns, biometric data, and infotainment choices, to enable AI-driven services like predictive maintenance, route optimization, and driver risk assessment. However, this rich data stream also exposes sensitive user information to potential misuse, unauthorized access, and breaches. The researchers note that in Canada, regulatory protections lag behind the technology. PIPEDA provides only general guidance, underscoring a pressing need for privacy-by-design solutions that both uphold consumer rights and anticipate upcoming legislation, such as the proposed Consumer Privacy Protection Act (CPPA). The project aims to address these challenges by presenting a privacy-preserving architecture utilizing homomorphic encryption (HE) and oblivious AI to enable encrypted data analytics in connected vehicles.

Les véhicules modernes connectés et autonomes recueillent et transmettent sans cesse de grandes quantités de renseignements personnels, y compris l’historique des emplacements, les habitudes de conduite, les données biométriques et les choix en matière d’infodivertissement, afin de permettre la prestation de services axés sur l’intelligence artificielle (IA) comme la maintenance prédictive, l’optimisation des itinéraires et l’évaluation des risques encourus par le conducteur. Toutefois, ce riche flux de données expose également les données sensibles sur les utilisateurs à une utilisation potentiellement abusive, à un accès non autorisé et à des atteintes. Les chercheurs soulignent qu'au Canada, la protection réglementaire accuse un retard par rapport à la technologie. La Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques ne fournit qu’une orientation générale, ce qui met en évidence le besoin pressant de trouver des solutions en matière de protection des renseignements personnels dès la conception qui respectent les droits des consommateurs et anticipent les mesures législatives à venir, comme la Loi sur la protection de la vie privée des consommateurs proposée. Ce projet relève ces défis en présentant une architecture de préservation de la vie privée qui a recours au chiffrement homomorphe et l’IA à traitement d’information inconscient pour permettre l’analyse des données chiffrées dans les véhicules connectés.