Thèse soutenue

Détection statistique d'information cachée dans des images naturelles

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Cathel Zitzmann
Direction : Igor Vladimirovitch NikiforovLionel Fillatre
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Optimisation et Sûreté des Systèmes
Date : Soutenance le 24/06/2013
Etablissement(s) : Troyes
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
Partenaire(s) de recherche : Organisme public : Agence Nationale de la Recherche
Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
Jury : Président / Présidente : Jean-Luc Dugelay
Examinateurs / Examinatrices : Claude Delpha, William Puech, Patrick Bas
Rapporteurs / Rapporteuses : Claude Delpha, William Puech

Résumé

FR  |  
EN

La nécessité de communiquer de façon sécurisée n’est pas chose nouvelle : depuis l’antiquité des méthodes existent afin de dissimuler une communication. La cryptographie a permis de rendre un message inintelligible en le chiffrant, la stéganographie quant à elle permet de dissimuler le fait même qu’un message est échangé. Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet "Recherche d’Informations Cachées" financé par l’Agence Nationale de la Recherche, l’Université de Technologie de Troyes a travaillé sur la modélisation mathématique d’une image naturelle et à la mise en place de détecteurs d’informations cachées dans les images. Ce mémoire propose d’étudier la stéganalyse dans les images naturelles du point de vue de la décision statistique paramétrique. Dans les images JPEG, un détecteur basé sur la modélisation des coefficients DCT quantifiés est proposé et les calculs des probabilités du détecteur sont établis théoriquement. De plus, une étude du nombre moyen d’effondrements apparaissant lors de l’insertion avec les algorithmes F3 et F4 est proposée. Enfin, dans le cadre des images non compressées, les tests proposés sont optimaux sous certaines contraintes, une des difficultés surmontées étant le caractère quantifié des données