Cette thèse présente une étude approfondie de la protection cryptographique des bases de données. Elle aborde tous les aspects de ce domaine : la législation l'encadrant, les produits commerciaux et " open-source " offrant ce type de service, et les travaux effectués par les communautés de cryptographie et de base de données. Cette étude se focalise notamment sur les systèmes d'information qui contiennent des données hautement sensibles. Dans ce contexte, nous avons étudié la sécurité de plusieurs propositions. En particulier, nous avons effectué une cryptanalyse de l'algorithme de chiffrement Fast Comparison Encryption (FCE) proposé par Ge et Zdonik en 2007, ainsi que d'une variante suggérée par les auteurs en réaction à notre première cryptanalyse. Ces deux attaques ont l'avantage d'être pratiques, c'est-à-dire qu'elles s'exécutent en temps raisonnable sur un PC standard. Ces travaux nous ont également conduit à proposer des façons sûres de protéger les bases de données en utilisant des algorithmes dont la sécurité a été éprouvée par la communauté cryptographique. Cela permet d'avoir des solutions robustes, à défaut d'être parfaites, pour protéger des données sensibles.

Par le terme ''super-résolution'' (SR), nous faisons référence à une classe de techniques qui améliorent la résolution spatiale d'images et de vidéos. Les algorithmes de SR peuvent être de deux types : les méthodes ''multi-frame'', où plusieurs images en basse résolution sont agrégées pour former une image unique en haute résolution, et les méthodes ''single-image'', qui visent à élargir une seule image. Cette thèse a pour sujet le développement de théories et algorithmes pour le problème single-image. En particulier, nous adoptons une approche ''basée sur exemples'', où l'image de sortie est estimée grâce à des techniques d'apprentissage automatique, en utilisant les informations contenues dans un dictionnaire d'exemples. Ces exemples consistent en des blocs d'image, soit extraits à partir d'images externes, soit dérivées de l'image d'entrée elle-même. Pour les deux types de dictionnaire, nous concevons de nouveaux algorithmes de SR présentant de nouvelles méthodes de suréchantillonnage et de construction du dictionnaire, et les comparons à l'état de l'art. Les résultats obtenus s'avèrent très compétitifs en termes de qualité visuelle des images de sortie et de complexité des calculs. Nous appliquons ensuite nos algorithmes au cas de la vidéo, où l'objectif est d'élargir la résolution d'une séquence vidéo. Les algorithmes, opportunément adaptées pour faire face à ce cas, sont également analysés dans le contexte du codage. L'analyse effectuée montre que, dans des cas spécifiques, la SR peut aussi être un outil efficace pour la compression vidéo, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives intéressantes. / With super-resolution (SR) we refer to a class of techniques that enhance the spatial resolution of images and videos. SR algorithms can be of two kinds: multi-frame methods, where multiple low-resolution images are aggregated to form a unique high-resolution image, and single-image methods, that aim at upscaling a single image. This thesis focuses on developing theory and algorithms for the single-image SR problem. In particular, we adopt the so called example-based approach, where the output image is estimated with machine learning techniques, by using the information contained in a dictionary of image “examples”. The examples consist in image patches, which are either extracted from external images or derived from the input image itself. For both kinds of dictionary, we design novel SR algorithms, with new upscaling and dictionary construction procedures, and compare them to state-of-the-art methods. The results achieved are shown to be very competitive both in terms of visual quality of the super-resolved images and computational complexity. We then apply our designed algorithms to the video upscaling case, where the goal is to enlarge the resolution of an entire video sequence. The algorithms, opportunely adapted to deal with this case, are also analyzed in the coding context. The analysis conducted shows that, in specific cases, SR can also be an effective tool for video compression, thus opening new interesting perspectives.

En cryptographie, l'utilisation de nombres aléatoires est fréquente (graine, token, ...) et une mauvaise génération d'aléa peut compromettre toute la sécurité d'un protocole, comme en témoigne régulièrement l'actualité. Les générateurs de nombres aléatoires à usage cryptographique sont des composants formés de trois modules : la source brute qui produit de l'aléa (un algorithme ou un phénomène physique), un retraitement pour corriger les défauts de la source, et un retraitement cryptographique pour obtenir l'aléa final. Cette thèse se focalise sur l'analyse des générateurs issus d'une source physique, en vue de dégager des retraitements adaptés à leurs propriétés et résistants à des perturbations de leur environnement d'utilisation. La complexité des dispositifs entravant souvent la formulation explicite d'un modèle stochastique prouvé, leur évaluation repose principalement sur une analyse statistique. Or, les tests statistiques, principale méthode recommandée par les institutions gouvernementales (ANSSI, BSI, NIST) pour certifier ces composants, peuvent détecter des anomalies mais ne permettent pas de les identifier, et de les caractériser. Les travaux de cette thèse structurent la modélisation d'une source d'aléa, vue comme une suite de variables aléatoires, affinent les tests statistiques, et ajoutent une analyse temporelle pour détecter et expliciter ses anomalies au niveau global ou local. Les résultats ont été implantés dans une librairie composée d'un simulateur de perturbations, des outils statistiques et temporels obtenus, des batteries de tests recommandées (FIPS, AIS31, Test U01, SP800), et de retraitements appropriés à certaines anomalies. La structure mise en place a permis d'extraire des familles d'anomalies de motifs dont les propriétés rendent certains tests incapables de distinguer la source anormale d'une source idéalement aléatoire. L'analyse des faiblesses inhérentes aux méthodes statistiques a montré que l'interprétation d'un test par intervalle de rejet ou taux de réussite n'est pas adapté à la détection de certaines fautes de transition. Elle a aussi permis d'étudier les méthodes d'estimations d'entropie, notamment les estimateurs proposés dans la norme SP800-90. Par ailleurs, les paramètres de spécifications de certains générateurs, dont un déduit du standard de chiffrement AES, se sont avérés distinguables grâce aux statistiques de test. Les outils temporels développés évaluent la structure des anomalies, leur évolution au cours du temps et analysent les motifs déviants au voisinage d'un motif donné. Cela a permis d'une part d'appliquer les tests statistiques avec des paramètres pertinents, et d'autre part de présenter des retaitements dont la validité repose sur la structure des anomalies et non sur leur amplitude. / While random numbers are frequently used in cryptography (seed, token, ...), news regurlarly prove how bad randomness generation can compromise the wole security of a protocol. Random number generators for crypthography are components with three steps : a source (an algorithm or physical phenomenon) produces raw numbers which are two times postprocessed to fix anomalies. This thesis focuses on the analysis of physical random bit generators in order to extract postprocessing which will be adapted to the anomalies of the source. As the design of a physical random bit generator is complex, its evaluation is mainly a statistical analysis with hypothesis testing. However, the current standards (AIS31, FIPS140-2, Test U01, SP800) can not provide informations to characterize anomalies. Thus, this thesis adjust several tests and add a time analysis to identify and to make global and local anomalies explicit. A C library was developped, providing anomalies simulator and tools to apply statistical and time analysis results on random bit generators.