Cryptolab reçoit le prix du ministre de la Défense pour son « chiffon de cryptage »

– 2025 Projet expérimental de défense nationale très bien affectation 1re place … Lauréat du prix du ministre de la Défense nationale

 – Décryptage Avec cette « IA cryptée » qui n'existe pas Sécurité et utilisabilité pratique en même temps Pour prouver leur identité , le ministère de la Défense nationale a été doté de la technologie RAG cryptée.

Cryptolab ( PDG : Jeong-hee Cheon ) , entreprise spécialisée dans les technologies de chiffrement homomorphe, a annoncé le 15 que son projet « Démonstration de technologie de chiffrement de modèles d’IA » a été sélectionné comme meilleur projet (première place) parmi les projets expérimentaux de défense nationale 2025 et a reçu les félicitations du ministre de la Défense nationale. Grâce à cette distinction, Cryptolab est officiellement reconnue pour l’applicabilité de sa technologie d’« IA chiffrée », qui permet d’utiliser l’IA dans le domaine de la défense sans risque de fuite de données.

Ce projet, s'inscrivant dans la stratégie « Innovation de défense 4.0 » du ministère de la Défense nationale, visait à vérifier l'applicabilité pratique des technologies de sécurité permettant l'utilisation de l'IA sans risque de fuite de données confidentielles. Cryptolab a développé un « modèle d'IA chiffré » utilisant une technologie de chiffrement homomorphe, permettant l'analyse par IA sans déchiffrement des données. Ceci a démontré que l'IA générative peut être appliquée concrètement tout en minimisant le risque de fuite d'informations sensibles.

La démonstration s'est déroulée dans deux domaines. Premièrement, une solution d'IA de chiffrement génératif basée sur la génération augmentée par la recherche (RAG) a été mise en œuvre pour traiter des documents de défense, vérifiant ainsi sa capacité à rechercher et à utiliser des documents chiffrés, même dans des environnements critiques pour la sécurité. Ensuite, un modèle d'IA de chiffrement par reconnaissance d'objets pour les systèmes de sécurité autonomes a été développé, confirmant son applicabilité dans des environnements opérationnels réels tels que la surveillance et le contrôle des frontières.

Des gains de performance significatifs ont également été obtenus. Contrairement à l'idée reçue selon laquelle les technologies de chiffrement induisent des délais de calcul importants, le système a atteint une vitesse de réponse pratiquement imperceptible pour les utilisateurs en conditions réelles. En garantissant simultanément sécurité et facilité d'utilisation, le système a démontré son potentiel d'application sur le terrain et sa faisabilité technique, permettant un support opérationnel quasi temps réel.

Grâce à cette démonstration, l'armée a consolidé les bases technologiques nécessaires à l'exploitation des clouds civils et des modèles d'IA sans exposer d'informations confidentielles à des tiers. La technologie de chiffrement homomorphe de Cryptolab a démontré sa capacité à renforcer le système de sécurité Zero Trust, qui prône la « vérification sans confiance » (Zero Trust), en protégeant non seulement les étapes de collecte, de stockage et de transmission des données, mais aussi l'étape de traitement par l'IA.

Cryptolab prévoit d'étendre cette technologie à la protection des données dans les environnements militaires LLM (Large Language Model). Par ailleurs, sa technologie de chiffrement homomorphe est actuellement en cours de normalisation auprès de l'Organisation internationale de normalisation (ISO/CEI), et cette normalisation devrait aboutir au cours du premier semestre 2026.

« Je suis ravi que les félicitations du ministre de la Défense nationale et cette sélection reconnaissent que notre technologie a dépassé le stade du laboratoire et possède à la fois les performances et la sécurité requises dans le domaine de la sécurité nationale », a déclaré Cheon Jeong-hee, PDG de CryptoLab. « Forts de notre expertise technologique éprouvée, nous étendrons l'application de notre technologie au-delà du secteur de la défense à tous les secteurs qui traitent des données sensibles, tels que la finance et la santé. »