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Détection statistique d'information cachée dans des images naturelles / Statistical detection of hidden information in natural imagesZitzmann, Cathel 24 June 2013 (has links)
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 / The need of secure communication is not something new: from ancient, methods exist to conceal communication. Cryptography helped make unintelligible message using encryption, steganography can hide the fact that a message is exchanged.This thesis is part of the project "Hidden Information Research" funded by the National Research Agency, Troyes University of Technology worked on the mathematical modeling of a natural image and creating detectors of hidden information in digital pictures.This thesis proposes to study the steganalysis in natural images in terms of parametric statistical decision. In JPEG images, a detector based on the modeling of quantized DCT coefficients is proposed and calculations of probabilities of the detector are established theoretically. In addition, a study of the number of shrinkage occurring during embedding by F3 and F4 algorithms is proposed. Finally, for the uncompressed images, the proposed tests are optimal under certain constraints, a difficulty overcome is the data quantization
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