Protection of Visual Data : perceptual Hashing Functions Analysis

Avec une croissance considérable dans le domaine de la technologie multimédia et de la forte disponibilité des logiciels de traitement d'image, il est désormais facile de manipuler les images numériques. En même temps, il est devenu possible de réaliser des contrefaçons très élaborées, en laissant très peu de traces. Cela présente un grave problème, en particulier, si l'authenticité de l'image numérique est exigée. L'authentification des images devrait se baser sur leurs contenus visuels et non pas sur leurs contenus binaires. Par conséquent, pour authentifier une image, il faut tolérer quelques manipulations acceptables que pourrait subir une image telles que la compression JPEG et l'ajout de bruit Gaussien. En effet, ces manipulations préservent l'aspect visuel de l'image. En même temps un système de hachage perceptuel doit être suffisamment fragile pour détecter les manipulations malveillantes qui modifient l'interprétation du contenu sémantique de l'image comme l'ajout de nouveaux objets, la suppression ou la modification majeure d'objets existants.Dans cette thèse, nous nous intéressons aux fonctions de hachage perceptuel pour l'authentification et le contrôle d'intégrité des images numériques. Dans ce but, nous présentons tous les aspects relatifs aux fonctions de hachage perceptuel. Puis, nous exposons les contraintes qu'un système de hachage perceptuel doit satisfaire pour répondre aux exigences souhaitées au niveau de la robustesse des signatures perceptuelles. Enfin, nous présentons une méthode permettant d'améliorer la robustesse et la sécurité d'un système dehachage perceptuel.The widespread use of multimedia technology has made it relatively easy to manipulate and tamper visual data. In particular, digital image processing and image manipulation tools offer facilities to intentionally alter image content without leaving perceptual traces. This presents a serious problem, particularly if the authenticity of the digital image is required. The image authentication should be based on their visual content and not on their binary content. Therefore, to authenticate an image, some acceptable manipulations that could undergoes an image, such as JPEG compression and Gaussian noise addition, must tolerated. Indeed, these manipulations preserve the visual appearance of the image. At the same time a perceptual hashing system should be sufficiently sensitive to detect malicious manipulations that modify the interpretation of the semantic content of the imagesuch as adding new objects, deleting or major modification of existing objects.In this thesis, we focus on perceptual hash functions for authentication and integrityverification of digital images. For this purpose, we present all aspects of perceptual hashfunctions. Then, we discuss the constraints that perceptual hashing system must satisfy tomeet desired level of robustness of perceptual signatures. Finally, we present a method toimprove the robustness and security of a system of perceptual hashing

Protection des données visuelles (analyse des fonctions de hachage perceptuel)

Avec une croissance considérable dans le domaine de la technologie multimédia et de la forte disponibilité des logiciels de traitement d'image, il est désormais facile de manipuler les images numériques. En même temps, il est devenu possible de réaliser des contrefaçons très élaborées, en laissant très peu de traces. Cela présente un grave problème, en particulier, si l'authenticité de l'image numérique est exigée. L'authentification des images devrait se baser sur leurs contenus visuels et non pas sur leurs contenus binaires. Par conséquent, pour authentifier une image, il faut tolérer quelques manipulations acceptables que pourrait subir une image telles que la compression JPEG et l'ajout de bruit Gaussien. En effet, ces manipulations préservent l'aspect visuel de l'image. En même temps un système de hachage perceptuel doit être suffisamment fragile pour détecter les manipulations malveillantes qui modifient l'interprétation du contenu sémantique de l'image comme l'ajout de nouveaux objets, la suppression ou la modification majeure d'objets existants.Dans cette thèse, nous nous intéressons aux fonctions de hachage perceptuel pour l'authentification et le contrôle d'intégrité des images numériques. Dans ce but, nous présentons tous les aspects relatifs aux fonctions de hachage perceptuel. Puis, nous exposons les contraintes qu'un système de hachage perceptuel doit satisfaire pour répondre aux exigences souhaitées au niveau de la robustesse des signatures perceptuelles. Enfin, nous présentons une méthode permettant d'améliorer la robustesse et la sécurité d'un système dehachage perceptuel.The widespread use of multimedia technology has made it relatively easy to manipulate and tamper visual data. In particular, digital image processing and image manipulation tools offer facilities to intentionally alter image content without leaving perceptual traces. This presents a serious problem, particularly if the authenticity of the digital image is required. The image authentication should be based on their visual content and not on their binary content. Therefore, to authenticate an image, some acceptable manipulations that could undergoes an image, such as JPEG compression and Gaussian noise addition, must tolerated. Indeed, these manipulations preserve the visual appearance of the image. At the same time a perceptual hashing system should be sufficiently sensitive to detect malicious manipulations that modify the interpretation of the semantic content of the imagesuch as adding new objects, deleting or major modification of existing objects.In this thesis, we focus on perceptual hash functions for authentication and integrityverification of digital images. For this purpose, we present all aspects of perceptual hashfunctions. Then, we discuss the constraints that perceptual hashing system must satisfy tomeet desired level of robustness of perceptual signatures. Finally, we present a method toimprove the robustness and security of a system of perceptual hashing.MONTPELLIER-BU Sciences (341722106) / SudocSudocFranceF

A robust and secure perceptual hashing system based on a quantization step analysis

International audiencePerceptual hashing is conventionally used for content identification and authentication. It has applications in database content search, watermarking and image retrieval. Most countermeasures proposed in the literature generally focus on the feature extraction stage to get robust features to authenticate the image, but few studies address the perceptual hashing security achieved by a cryptographic module. When a cryptographic module is employed [1], additional information must be sent to adjust the quantization step. In the perceptual hashing field, we believe that a perceptual hashing system must be robust, secure and generate a final perceptual hash of fixed length. This kind of system should send only the final perceptual hash to the receiver via a secure channel without sending any additional information that would increase the storage space cost and decrease the security. For all of these reasons, in this paper, we propose a theoretical analysis of full perceptual hashing systems that use a quantization module followed by a crypto-compression module. The proposed theoretical analysis is based on a study of the behavior of the extracted features in response to content-preserving/content-changing manipulations that are modeled by Gaussian noise. We then introduce a proposed perceptual hashing scheme based on this theoretical analysis. Finally, several experiments are conducted to validate our approach, by applying Gaussian noise, JPEG compression and low-pass filtering

Analysis of digitized 3D mesh curvature histograms for reverse engineering

International audienceToday, it has become more frequent and reasonably easy to digitize the surface of 3D objects. However, the obtained results are often inaccurate and noisy. In this paper, we present an efficient method to analyze a curvature histogram from a digitized 3D surface using a real object. Moreover, we propose to use the curvature histogram analysis for many steps of a reverse engineering process, which can be used to retrieve a CAD model from a digitized one for example. Our objective is to design a fast and fully automated method, which is seldom seen in reverse engineering. Experimental results applied on digitized 3D meshes show the efficiency and the robustness of our proposed method