Titre :

JPEG STEGANOGRAPHY WITH SIDE INFORMATION FROM THE PROCESSING PIPELINE

Auteur(s) :

Giboulot, Quentin [Auteur]
Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes [LM2S]
Cogranne, Rémi [Auteur]
Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes [LM2S]
Bas, Patrick [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]

Éditeur(s) ou directeur(s) scientifique(s) :

IEEE

Titre de la manifestation scientifique :

International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)

Ville :

Barcelone

Pays :

Espagne

Date de début de la manifestation scientifique :

2020-05-03

Titre de la revue :

International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)

Éditeur :

IEEE

Date de publication :

2020-05-03

Mot(s)-clé(s) en anglais :

Steganography
JPEG images
Statistical model
Side-information
Covariance estimation

Discipline(s) HAL :

Informatique [cs]/Cryptographie et sécurité [cs.CR]
Statistiques [stat]/Méthodologie [stat.ME]
Sciences de l'ingénieur [physics]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Résumé en anglais : [en]

The current art in schemes using deflection criterion such as MiPOD for JPEG steganography is either under-performing or on par with distortion-based schemes. We link this lack of performance to a poor estimation of the ...
Lire la suite >The current art in schemes using deflection criterion such as MiPOD for JPEG steganography is either under-performing or on par with distortion-based schemes. We link this lack of performance to a poor estimation of the variance of the model of the noise on the cover image. In this paper, we propose a method to better estimate the variances of DCT coefficients by taking into account the dependencies between pixels that come from the development pipeline. Using this estimate, we are able to extend statistically-informed steganographic schemesto the JPEG domain while significantly outperform-ing the current state-of-the-art JPEG steganography. An extension of Gaussian Embedding in the JPEG domain using quantization error as side-information is also formulated and shown to attain state-of-the-art performances.Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Projet ANR :

Utilisation de grandes bases d'images hétérogènes en stéganalyse pour se rapprocher d'un contexte opérationnel
Outils pour la détection de manipulation d'images numériques.

Collections :

• Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Source :

Harvested from HAL