Vers une stéganalyse certifiée pour des images JPEG

Abstract

-La stéganalyse consiste à détecter des images contenant un message caché. Nous cherchons ici à développer une méthode de stéganalyse qui permette de certifier la stéganalyse en contrôlant la probabilité de faux positifs associée. Pour cela nous nous focalisons sur des images compressées en JPEG avec un facteur de qualité de 100. Pour ce facteur de qualité la distribution des erreurs d'arrondies après décompression de ces images, lorsqu'elles ne contiennent pas de message caché, est modélisable de manière précise comme un mélange de 60 distributions uniformes indépendantes et de 8 distributions dépendantes. Nous utilisons ensuite cette modélisation pour construire un test de Kolmogorov-Smirnov, qui nous permet de maîtriser les probabilités de faux positifs associées. Nos résultats sur la base d'images ALASKA illustrent l'importance de la sélection des blocs et des pixels associés pour pouvoir contrôler le taux de faux positifs. La comparaison avec d'autres méthodes de stéganalyse met également en évidence le compromis qu'il existe entre la volonté de maîtriser le taux d'erreur et la puissance du détecteur construit.