Tatouage d`images couleur

Tatouage d’images
couleur
A. Parisis et P. Carré
Sécurisation de document
Cryptologie
Cryptographie
Stéganographie
Protection d’un
document pendant
sa transmission
Dissimulation d’un
message dans un autre
Sécurisation de document
Stéganographie
Watermarking
Information hiding
tatouage à support
numérique
concerne tous les types de
supports
Sécurisation de document
Sécurisation et tatouage
Cryptologie
Cryptographie
Stéganographie
Camouflage d'information
Tatouage numérique
Visible
Invisible
Robuste
Authentification
Annotations
Fragile
Contrôle des copies
Intégrité
Tatouage de documents numériques
Image originale
Image tatouée
et attaquée
Image tatouée
Insertion de
la marque
Clé K
Transmission
Problématiques du tatouage :
 Compromis entre qualités
Détection de
la marque
 Robustesse de la marque
 Invisibilité de la marque
Clé K
 Prise en compte de la dimension couleur
 Mesures :
 Évaluation de la qualité d’une image tatouée
 Robustesse / attaques
Décision
Applications
Le propriétaire d’une image souhaite
défendre ces droits de propriétés

Il introduit une marque (un identifiant)
dans l’image

L’image modifiée est ensuite diffusée
Droits d’auteur
 Authentifications, intégrité
 Indexation
 Fingerprint, traçabilité
 ...
A tout moment, le propriétaire souhaite

pouvoir extraire son identifiant de l’image
face à une tierce personne, même si
l’image marquée a été modifiée en une
image ”proche”.
Problématique du tatouage :
 Compromis entre qualités de la marque
Qualité d’un tatouage :
- Robustesse aux attaques
Critères prépondérant dans les
- Invisibilité
applications liées à la
- Ratio
Propriété Intellectuelle
- Inversibilité
- Complexité
- Informations nécessaires lors de la détection
Problèmes majeurs en tatouage
COMPROMIS
Ratio / Robustesse
Invisibilité / Robustesse
Ratio
Quantité d’informations cachées
/taille du support
Exemple: image de taille 256*256
marque de taille 4*4 :
ratio = 0,024%
marque de taille 16*16: ratio = 3,91%
Informations nécessaires lors de la détection
Le tatouage non-aveugle
•La donnée originale est nécessaire à l’extraction.
•L’intérêt de ce marquage est très limité.
Le tatouage semi-aveugle
•Il n’utilise pas la donnée originale, mais a besoin de la signature lors de
l’extraction.
•Question : une marque précise est-elle dans l’image (via un score de
corrélation) ?
•La majorité des algorithmes de tatouage
Le tatouage aveugle
•Il ne nécessite ni la marque d’origine, ni le support d’origine.
•Les informations cachées sont extraites par un algorithme particulier.
Invisibilité
Adapter la force de marquage selon le contexte local
Image marquée
Segmentation
Robustesse
bienveillantes
Attaques
malveillantes
Attaques simples
Forte compression
Addition de bruit (gaussien)
Filtrage médian
Ré-échantillonnage
Attaques invalidant la détection
Géométrique
Synchronisation
Stirmark
Attaques d’ambiguïté
Attaques d’élimination
Débruitage
Filtrage non-linéaire
Problématique du tatouage : robustesse
 Modes d’insertion et robustesse de la marque
Techniques :
Méthodes
Domaines
d’insertion
Attaques :
- Additives
- Substitutifs
- Spatial
- Fréquentiel
- Multirésolution
- Compressions
?
- Filtrages
- Ajout de bruit
- Attaques géométriques
Techniques
particulières
- Étalement de spectre
- Patchwork
-…
- Attaques par logiciels
-…
Problématique du tatouage :
 Prise en compte de la dimension couleur des images
En couleur :
Tatouage d’images couleur
 risque d’apparition de
fausses couleurs
Tatouage marginal
Contrôle de la dégradation des images tatouées :
 tatouage vectoriel ?
Problématique du tatouage : Invisibilité
 Évaluation de la dégradation d’une image marquée
En niveaux de gris :
Tatouage
Mesure de la dégradation :
(valeur maximale du signal)² (dB)
 PSNR = ________________________
MSE
 facteur de qualité IQM (Image quality measure [Nill-Bouzas]),
 critères de contraste, de structure et de quantification ([Franti])
 etc.
Problématique du tatouage :
 Évaluation de la dégradation d’une image marquée
 Compromis entre invisibilité et robustesse
problème: évaluation de la dégradation d’une image
• Niveau de gris: PSNR
fonction de l’application
• Couleur: ???
Évaluation marginale ou globale :
 pour les techniques de tatouage marginal
 non prise en compte de l’apparition de fausses couleurs
Évaluation des dégradations locales :
 Utilisation de mesures de distances locales entre couleurs
Illustration des notions sur une
méthode simple
Méthode utilisée : algorithme de « Kundur couleur »
Ondelettes
Insertion
- Pour chaque coordonnée (x,y)
Détection
Décision
Mesure de corrélation entre M et MD :
 M * MD
Cc(M,MD) = _______________
avec -1  Cc  1
[ M² *  MD²]1/2
Cc = 1  M = MD
Cc = 0  M ≠ MD
Seuil de décision :
Si Cc > T, alors MD correspond à M
Création de la marque
Résistance aux attaques géométriques :
redondance adaptée de la signature
Interaction des coefficients d’ondelettes
 robustesse globale de la marque
Robustesse aux attaques
par fenêtrage et translation
Diminution du ratio
Illustration des notions
Invisibilité
Compromis Invisibilité-Robustesse
Influence de la composante
Différents espaces
Robustesse
Résultats : tatouage d’une ou des trois composantes
Tatouage des
3 composantes
R,G,B
Image
originale
Tatouage R
Tatouage G
Tatouage B
Approche marginale
Conclusion
Marquage :
- d’une seule composante
-des trois composantes simultanément
Variation du compromis
Invisibilité/robustesse
Équilibre variable du compromis invisibilité/robustesse de la marque en
fonction de la nature colorimétrique de la composante marquée
Compromis entre invisibilité et robustesse
Invisibilité
&
Faible robustesse
BLEU
Visibilité
&
Robustesse
ROUGE
VERT
Travaux
Image originale
Image tatouée
Image tatouée
Forces de marquage
constante
Segmentation et
rétroaction
Travaux
Analyse de la qualité des images
tatouées
Image originale
Image tatouée
Image tatouée
Forces de marquage
constante
Segmentation et
rétroaction