Thèse soutenue

Sécurisation des maillages 3D pour l'industrie de la chaussure et la maroquinerie
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Auteur / Autrice : Sébastien Beugnon
Direction : William Puech
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 07/11/2019
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-....) - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier / LIRMM
Jury : Président / Présidente : Géraldine Morin
Examinateurs / Examinatrices : William Puech, Géraldine Morin, Guillaume Lavoué, Luce Morin, Jean-Marc Chassery, Stéphane Bessy
Rapporteurs / Rapporteuses : Guillaume Lavoué, Luce Morin

Résumé

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Avec l'augmentation des échanges de données et les évolutions technologiques et sociales récentes, les contenus multimédias prennent une place importante dans le trafic mondial. Aujourd'hui, les objets 3D sont utilisés dans un large nombre d'applications, par exemple, les applications médicales, les simulations, les jeux vidéo, l'animation et les effets spéciaux. La consommation d'objets 3D par le grand public est devenue un marché lucratif pouvant prendre la forme de plateformes de téléchargement d'objets 3D dans différents formats.Cette thèse, en collaboration avec la société STRATEGIES, concerne la protection des objets 3D, et plus particulièrement des maillages 3D contre des utilisations frauduleuses et illégales. Ces maillages 3D représentent de manière surfacique des modèles de chaussures et de maroquineries produits par les clients à l'aide des solutions numériques proposées par la société STRATEGIES. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode d'insertion de données cachées bien plus efficace en termes de temps d'exécution sur des maillages de très grande taille que la méthode précédente développée en collaboration avec la société STRATÉGIES. Nous explorons également des approches de chiffrement sélectif pour le contrôle d'accès aux contenus de très haute qualité selon les besoins des utilisateurs. Dans ce contexte, nous proposons d'utiliser des approches de chiffrement sélectif sur les données géométriques des objets 3D afin de protéger le contenu visuel de ces derniers selon différents cas d'utilisation et différentes représentations de ces données.Dans un second axe de recherche, nous étudions l'application des processus de partage de secret au domaine des objets 3D. Le partage de secret est une approche cherchant à diviser un contenu secret entre plusieurs utilisateurs et autorisant certains sous-groupes d'utilisateurs à reconstruire le secret. Le partage de secret est un système de redondance permettant de reconstruire le secret même si certains utilisateurs ont perdu leurs informations. Le partage d'objet 3D secret est un domaine de recherche peu étudié permettant de protéger un objet 3D entre des collaborateurs. Nous proposons des nouvelles méthodes de partage d'objet 3D secret utilisant les approches de chiffrement sélectif et proposant des propriétés hiérarchiques où les utilisateurs possèdent des droits d'accès différents au contenu 3D en fonction de leur position dans une structure hiérarchique.Enfin, le troisième axe de recherche développé dans ces travaux de thèse porte sur l'analyse de la confidentialité visuelle des objets 3D sélectivement chiffrés plus ou moins fortement. En effet, en fonction du scénario, nos méthodes de chiffrement sélectif d'objets 3D fournissent des résultats pouvant être plus ou moins reconnaissables par les utilisateurs. Cependant, les métriques utilisées pour l'évaluation de la qualité des objets 3D ne permettent pas de distinguer deux objets 3D chiffrés sélectivement avec des niveaux de confidentialité différents. Pour cela, nous présentons la construction d’une base de données d'objets 3D chiffrés sélectivement afin de réaliser des évaluations subjectives de la confidentialité visuelle et tentons de construire une nouvelle métrique corrélée à des évaluations obtenues par le système visuel humain.