Thèse soutenue

Steganalysis and steganography by deep learning
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Auteur / Autrice : Mehdi Yedroudj
Direction : Marc ChaumontFrédéric Comby
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 26/11/2019
Etablissement(s) : Montpellier
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
Jury : Président / Présidente : Sandra Bringay
Examinateurs / Examinatrices : Marc Chaumont, Frédéric Comby, Sandra Bringay, Patrick Bas, Caroline Fontaine, Rémi Cogranne
Rapporteurs / Rapporteuses : Patrick Bas, Caroline Fontaine

Résumé

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La stéganographie d'image est l'art de la communication secrète dans le but d'échanger un message de manière furtive. La stéganalyse d'image a elle pour objectif de détecter la présence d'un message caché en recherchant les artefacts présent dans l'image. Pendant une dizaine d'années, l'approche classique en stéganalyse a été d'utiliser un ensemble classifieur alimenté par des caractéristiques extraites "à la main". Au cours des dernières années, plusieurs études ont montré que les réseaux de neurones convolutionnels peuvent atteindre des performances supérieures à celles des approches conventionnelles d'apprentissage machine.Le sujet de cette thèse traite des techniques d'apprentissage profond utilisées pour la stéganographie d'images et la stéganalyse dans le domaine spatial.La première contribution est un réseau de neurones convolutionnel rapide et efficace pour la stéganalyse, nommé Yedroudj-Net. Comparé aux méthodes modernes de steganalyse basées sur l'apprentissage profond, Yedroudj-Net permet d'obtenir des résultats de détection performants, mais prend également moins de temps à converger, ce qui permet l'utilisation des bases d'apprentissage de grandes dimensions. De plus, Yedroudj-Net peut facilement être amélioré en ajoutant des compléments ou des modules bien connus. Parmi les amélioration possibles, nous avons évalué l'augmentation de la base de données d'entraînement, et l'utilisation d'un ensemble de CNN. Les deux modules complémentaires permettent d'améliorer les performances de notre réseau.La deuxième contribution est l'application des techniques d'apprentissage profond à des fins stéganographiques i.e pour l'insertion. Parmi les techniques existantes, nous nous concentrons sur l'approche du "jeu-à-3-joueurs". Nous proposons un algorithme d'insertion qui apprend automatiquement à insérer un message secrètement. Le système de stéganographie que nous proposons est basé sur l'utilisation de réseaux adverses génératifs. L'entraînement de ce système stéganographique se fait à l'aide de trois réseaux de neurones qui se font concurrence : le stéganographeur, l'extracteur et le stéganalyseur. Pour le stéganalyseur nous utilisons Yedroudj-Net, pour sa petite taille, et le faite que son entraînement ne nécessite pas l'utilisation d'astuces qui pourrait augmenter le temps de calcul.Cette deuxième contribution donne des premiers éléments de réflexion tout en donnant des résultats prometteurs, et pose ainsi les bases pour de futurs recherches.