Hunting wild stego images, a domain adaptation problem in digital image forensics

Digital image forensics is a field encompassing camera identication, forgery detection and steganalysis. Statistical modeling and machine learning have been successfully applied in the academic community of this maturing field. Still, large gaps exist between academic results and applications used by practicing forensic analysts, especially when the target samples are drawn from a different population than the data in a reference database. This thesis contains four published papers aiming at narrowing this gap in three different fields: mobile stego app detection, digital image steganalysis and camera identification. It is the first work to explore a way of extending the academic methods to real world images created by apps. New ideas and methods are developed for target images with very rich flexibility in the embedding rates, embedding algorithms, exposure settings and camera sources. The experimental results proved that the proposed methods work very well, even for the devices which are not included in the reference database

Sécurité de l’information par stéganographie basée sur les séquences chaotiques

Steganography is the art of the dissimulation of a secret message in a cover medium such that the resultant medium (stego) is almost identical to the cover medium. Nowadays, with the globalization of the exchanges (Internet, messaging and e-commerce), using diverse mediums (sound, embellish with images, video), modern steganography is widely expanded. In this manuscript, we studied adaptive LSB methods of stéganography in spatial domain and frequency domain (DCT, and DWT), allowing of hiding the maximum of useful information in a cover image, such that the existence of the secret message in the stégo image is imperceptible and practically undetectable. Security of the message contents, in the case of its detection by an opponent, is not really insured by the methods proposed in the literature. To solve this question, we adapted and implemented two (known) methods of adaptive stéganographie LSB, by adding a strong chaotic system allowing a quasi-chaotic insertion of the bits of the secret message. The proposed chaotic system consists of a generator of strong chaotic sequences, supplying the dynamic keys of a modified chaotic 2D Cat map. Universal steganalysis (classification) of the developed methods of stéganography, is studied. On this question, we used the linear discriminating analysis of Fisher as classifier of the characteristic vectors of Farid, Shi and Wang. This choice is based on the wide variety of tested characteristic vectors that give an information about the properties of the image before and after message insertion. An analysis of the performances of three developed methods of steganalysis, applied to the produced stego images by the proposed adaptive methods of stéganography, is realized. Performance evaluation of the classification is realized by using the parameters: sensibility, specificity, precision and coefficient Kappa.La stéganographie est l’art de la dissimulation de l’information secrète dans un médium donné (cover) de sorte que le médium résultant (stégo) soit quasiment identique au médium cover. De nos jours, avec la mondialisation des échanges (Internet, messagerie et commerce électronique), s’appuyant sur des médiums divers (son, image, vidéo), la stéganographie moderne a pris de l’ampleur. Dans ce manuscrit, nous avons étudié les méthodes de stéganographie LSB adaptatives, dans les domaines spatial et fréquentiel (DCT, et DWT), permettant de cacher le maximum d’information utile dans une image cover, de sorte que l’existence du message secret dans l’image stégo soit imperceptible et pratiquement indétectable. La sécurité du contenu du message, dans le cas de sa détection par un adversaire, n’est pas vraiment assurée par les méthodes proposées dans la littérature. Afin de résoudre cette question, nous avons adapté et implémenté deux méthodes (connues) de stéganographie LSB adaptatives, en ajoutant un système chaotique robuste permettant une insertion quasi-chaotique des bits du message secret. Le système chaotique proposé consiste en un générateur de séquences chaotiques robustes fournissant les clés dynamiques d’une carte Cat 2-D chaotique modifiée. La stéganalyse universelle (classification) des méthodes de stéganographie développées est étudiée. A ce sujet, nous avons utilisé l’analyse discriminante linéaire de Fisher comme classifieur des vecteurs caractéristiques de Farid, Shi et Wang. Ce choix est basé sur la large variété de vecteurs caractéristiques testés qui fournissent une information sur les propriétés de l’image avant et après l’insertion du message. Une analyse des performances des trois méthodes de stéganalyse développées, appliquées sur des images stégo produites par les deux méthodes de stéganographie LSB adaptatives proposées, est réalisée. L’évaluation des résultats de la classification est réalisée par les paramètres: sensibilité, spécificité, précision et coefficient Kappa