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Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Toward Reliable JPEG Steganalysis (at QF100)

Vers une stéganalyse certifiée pour des images JPEG

Résumé

Contrary to classical steganalysis methods focused on the detection performance, this paper proposes a reliable steganalysis method targeting two goals: prescribing a given, potentially very small, False-Positive (FP) rate while maximizing the detection accuracy. This is the first step toward operational steganalysis where the forensics agent needs an accurate FP rate in order to make a decision. Because JPEG steganalysis at Quality Factor (QF) 100 is associated with an accurate and robust distribution of Cover images by computing the rounding error after JPEG decompression, we use this domain to derive statistical tests associated with theoretical FP rates. A Kolmogorov-Smirnov test applied on different pixel positions of the 8 × 8 block, associated with an aggregation strategy, and a block filtering pre-processing are combined to propose an accurate yet reliable detector for FP going below 10 −4. Experiments are both assessed on synthetic images and the "wild" ALASKA database using J-UNIWARD.
-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.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03762836 , version 1 (29-08-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03762836 , version 1

Citer

Etienne Levecque, Jan Butora, John Klein, Patrick Bas. Vers une stéganalyse certifiée pour des images JPEG. GRETSI 2022, Sep 2022, Nancy, France. ⟨hal-03762836⟩
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