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Laboratoire/Entreprise : Laboratoires XLIM et LMA, Poitiers
Durée : 12-18 mois
Contact : philippe.carre@univ-poitiers.fr
Date limite de publication : 2021-03-04
Contexte :
Le contexte du projet est la stéganalyse, à savoir comment analyser une image anodine (cover) pour détecter un message qui peut possiblement avoir été caché (stéganographié) par une personne malveillante.
Sujet :
Le projet porte sur l’étude et la proposition d’une méthode de stéganalyse n’utilisant pas d’extraction de signature par apprentissage mais basée sur le modèle statistique d’une image naturelle. Il existe dans la littérature quelques méthodes reposant sur des tests statistiques (H0 : image Cover, H1 : image Stega) proposant d’identifier les variations par rapport à un modèle général d’une image naturelle. Cependant, ces approches restent naïves du point de vue statistique ou sinon trop complexes et manquant de justification théorique. Un travail de formalisation des méthodes de stéganographie et de stéganalyse (détection de présence d’un message caché) par différentes étapes est nécessaire :
1. Modélisation des descripteurs de l’image (espace de départ ou espace transformé).
2. Construction d’un test qui détecte la présence d’un message caché selon la nature de la méthode de stéganographie (test adaptatif au positionnement aléatoire ou paramétré d’un message).
3. Caractérisation de performance d’un (ou plusieurs) test selon les paramètres du message caché (taux d’insertion et parcimonie).
Profil du candidat :
Niveau master d’une école d’ingénieur ou université en mathématiques appliquées ; thèse en mathématiques appliquées, statistique ou apprentissage statistique.
Formation et compétences requises :
Expérience en modélisation, apprentissage statistique et analyse d’image numérique. Maîtrise de Python ou Matlab.
Adresse d’emploi :
Laboratoire XLIM
Bât. H1 – SP2MI
11 Bd Marie et Pierre Curie
86360 Futuroscope Chasseneuil
Document attaché : 202102031934_Poste_IR_XLIM_Poitiers.pdf