Thème du mois : Stéganographie
Stéganographie : quand un contenu en cache un autre
Article paru dans CNRS le journal - 29 septembre 2022; par Kyrill Nikitine
"Moins connue que la cryptographie, la stéganographie est l’autre moyen dont nous disposons pour transmettre confidentiellement un message, en le dissimulant dans un autre contenu. Explications. Tout le monde connaît la technique du message écrit au jus de citron : invisible aux yeux de tous mais qui se révèle lorsqu’on place le papier à proximité d’une source de chaleur. Ce procédé, qui consiste à dissimuler son message dans un medium dit « de couverture », est appelé stéganographie, de « steganos » signifiant « étanche » en grec. Elle a longtemps reposé sur des procédés ingénieux mais rudimentaires auxquels ont succédé des techniques numériques qui ont mis à la disposition du grand public de nombreux outils stéganographiques (PixelKnot, Steghide, Invisible Secret 4…). La numérisation permet en effet, désormais, de dissimuler n’importe quel message dans un autre contenu audio, écrit ou pictural."
Multivariate Side-Informed Gaussian Embedding Minimizing Statistical Detectability
Article paru dans IEEE Transactions on Information Forensics and Security ( Volume: 17) ; Q. Giboulot, P. Bas, R. Cogranne
"Steganography schemes based on a deflection criterion for embedding posses a clear advantage against schemes based on heuristics as they provide a direct link between theoretical detectability and empirical performance. However, this advantage depends on the accuracy of the cover and stego model underlying the embedding scheme. In this work we propose an original steganography scheme based on a realistic model of sensor noise, taking into account the camera model, the ISO setting and the processing pipeline. Exploiting this statistical model allows us to take correlations between DCT coefficients into account. Several types of dependency models are presented, including a very general lattice model which accurately models dependencies introduced by a large class of processing pipelines of interest. We show in particular that the stego signal which minimizes the KL divergence under this model has a covariance proportional to the cover noise covariance. The resulting embedding scheme achieves state-of-the-art performances which go well beyond the current standards in side-informed JPEG steganography."
Thèse de doctorat : Statistical Steganography based on a Sensor Noise Model using the Processing Pipeline par Quentin Giboulot
"La stéganographie est la discipline traitant des techniques visant à dissimuler de l'information dans un média de couverture jugé inoffensif. Dans le cadre de ce manuscrit, les médias de couvertures choisis sont des images JPEG. Les schémas stéganographiques basés sur un modèle statistique d'images naturelles présentent un avantage certain par rapport aux schémas basés sur des heuristiques. En effet, ils fournissent un lien direct entre détectabilité théorique et performances empiriques. Cependant, cet avantage dépend de la précision des modèles sous-jacents. Cette précision était insuffisante dans les travaux précédants ce manuscrit. Nous proposons deux contributions principales pour résoudre ce problème. Premièrement, nous dérivons un modèle de bruit prenant en compte le capteur, le réglage ISO et la chaîne de traitement. Cela conduit à un modèle gaussien multivarié du bruit modélisant les dépendances intra et inter-blocs dans les images JPEG. Ensuite, nous concevons une série de schémas stéganographiques exploitant ce modèle de bruit. Ils minimisent ou bornent la puissance du détecteur le plus puissant pour fournir des garanties de sécurité lorque les hypothèses du modèle sont respectées. En particulier, nous montrons que la covariance optimale du signal stégo est proportionnelle à la covariance du bruit de l'image cover. Enfin, nous montrons que ces algorithmes atteignent des performances à l'état de l'art, dépassant largement les algorithmes standard de la stéganographie JPEG."
Pour aller plus loin ...
Pratap Chandra Mandal, Imon Mukherjee, Goutam Paul, B.N. Chatterji, 2022 Digital image steganography: A literature survey. Information Sciences [en ligne], Vol. 609. (Accès campus)
Ambika, Virupakshappa, Sachinkumar Veerashetty, 2022. Secure communication over wireless sensor network using image steganography with generative adversarial networks. Measurement: Sensors [en ligne]. Vol. 24. (Accès campus)
Trivikram Muralidharan, Aviad Cohen, Assaf Cohen, Nir Nissim, 2022. The infinite race between steganography and steganalysis in images. Signal Processing. [en ligne]. Vol. 201. (Accès campus)
Yiqin Qiu, Hui Tian, Lili Tang, Wojciech Mazurczyk, Chin-Chen Chang, 2022. Steganalysis of adaptive multi-rate speech streams with distributed representations of codewords. Journal of Information Security and Applications. [en ligne]. Vol. 68 (Accès campus)
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