Steganalyse et stéganographie par apprentissage profond

La stéganographie d'image est l'art de la communication secrète dans le but d'échanger un message de manière furtive. La stéganalyse d'image a elle pour objectif de détecter la présence d'un message caché en recherchant les artefacts présent dans l'image. Pendant une dizaine d'années, l'approche classique en stéganalyse a été d'utiliser un ensemble classifieur alimenté par des caractéristiques extraites "à la main". Au cours des dernières années, plusieurs études ont montré que les réseaux de neurones convolutionnels peuvent atteindre des performances supérieures à celles des approches conventionnelles d'apprentissage machine.Le sujet de cette thèse traite des techniques d'apprentissage profond utilisées pour la stéganographie d'images et la stéganalyse dans le domaine spatial.La première contribution est un réseau de neurones convolutionnel rapide et efficace pour la stéganalyse, nommé Yedroudj-Net. Comparé aux méthodes modernes de steganalyse basées sur l'apprentissage profond, Yedroudj-Net permet d'obtenir des résultats de détection performants, mais prend également moins de temps à converger, ce qui permet l'utilisation des bases d'apprentissage de grandes dimensions. De plus, Yedroudj-Net peut facilement être amélioré en ajoutant des compléments ou des modules bien connus. Parmi les amélioration possibles, nous avons évalué l'augmentation de la base de données d'entraînement, et l'utilisation d'un ensemble de CNN. Les deux modules complémentaires permettent d'améliorer les performances de notre réseau.La deuxième contribution est l'application des techniques d'apprentissage profond à des fins stéganographiques i.e pour l'insertion. Parmi les techniques existantes, nous nous concentrons sur l'approche du "jeu-à-3-joueurs". Nous proposons un algorithme d'insertion qui apprend automatiquement à insérer un message secrètement. Le système de stéganographie que nous proposons est basé sur l'utilisation de réseaux adverses génératifs. L'entraînement de ce système stéganographique se fait à l'aide de trois réseaux de neurones qui se font concurrence : le stéganographeur, l'extracteur et le stéganalyseur. Pour le stéganalyseur nous utilisons Yedroudj-Net, pour sa petite taille, et le faite que son entraînement ne nécessite pas l'utilisation d'astuces qui pourrait augmenter le temps de calcul.Cette deuxième contribution donne des premiers éléments de réflexion tout en donnant des résultats prometteurs, et pose ainsi les bases pour de futurs recherches.Image steganography is the art of secret communication in order to exchange a secret message. In the other hand, image steganalysis attempts to detect the presence of a hidden message by searching artefacts within an image. For about ten years, the classic approach for steganalysis was to use an Ensemble Classifier fed by hand-crafted features. In recent years, studies have shown that well-designed convolutional neural networks (CNNs) can achieve superior performance compared to conventional machine-learning approaches.The subject of this thesis deals with the use of deep learning techniques for image steganography and steganalysis in the spatialdomain.The first contribution is a fast and very effective convolutional neural network for steganalysis, named Yedroudj-Net. Compared tomodern deep learning based steganalysis methods, Yedroudj-Net can achieve state-of-the-art detection results, but also takes less time to converge, allowing the use of a large training set. Moreover,Yedroudj-Net can easily be improved by using well known add-ons. Among these add-ons, we have evaluated the data augmentation, and the the use of an ensemble of CNN; Both increase our CNN performances.The second contribution is the application of deep learning techniques for steganography i.e the embedding. Among the existing techniques, we focus on the 3-player game approach.We propose an embedding algorithm that automatically learns how to hide a message secretly. Our proposed steganography system is based on the use of generative adversarial networks. The training of this steganographic system is conducted using three neural networks that compete against each other: the embedder, the extractor, and the steganalyzer. For the steganalyzer we use Yedroudj-Net, this for its affordable size, and for the fact that its training does not require the use of any tricks that could increase the computational time.This second contribution defines a research direction, by giving first reflection elements while giving promising first results

Steganalysis and steganography by deep learning

Image steganography is the art of secret communication in order to exchange a secret message. In the other hand, image steganalysis attempts to detect the presence of a hidden message by searching artefacts within an image. For about ten years, the classic approach for steganalysis was to use an Ensemble Classifier fed by hand-crafted features. In recent years, studies have shown that well-designed convolutional neural networks (CNNs) can achieve superior performance compared to conventional machine-learning approaches.The subject of this thesis deals with the use of deep learning techniques for image steganography and steganalysis in the spatialdomain.The first contribution is a fast and very effective convolutional neural network for steganalysis, named Yedroudj-Net. Compared tomodern deep learning based steganalysis methods, Yedroudj-Net can achieve state-of-the-art detection results, but also takes less time to converge, allowing the use of a large training set. Moreover,Yedroudj-Net can easily be improved by using well known add-ons. Among these add-ons, we have evaluated the data augmentation, and the the use of an ensemble of CNN; Both increase our CNN performances.The second contribution is the application of deep learning techniques for steganography i.e the embedding. Among the existing techniques, we focus on the 3-player game approach.We propose an embedding algorithm that automatically learns how to hide a message secretly. Our proposed steganography system is based on the use of generative adversarial networks. The training of this steganographic system is conducted using three neural networks that compete against each other: the embedder, the extractor, and the steganalyzer. For the steganalyzer we use Yedroudj-Net, this for its affordable size, and for the fact that its training does not require the use of any tricks that could increase the computational time.This second contribution defines a research direction, by giving first reflection elements while giving promising first results.La stéganographie d'image est l'art de la communication secrète dans le but d'échanger un message de manière furtive. La stéganalyse d'image a elle pour objectif de détecter la présence d'un message caché en recherchant les artefacts présent dans l'image. Pendant une dizaine d'années, l'approche classique en stéganalyse a été d'utiliser un ensemble classifieur alimenté par des caractéristiques extraites "à la main". Au cours des dernières années, plusieurs études ont montré que les réseaux de neurones convolutionnels peuvent atteindre des performances supérieures à celles des approches conventionnelles d'apprentissage machine.Le sujet de cette thèse traite des techniques d'apprentissage profond utilisées pour la stéganographie d'images et la stéganalyse dans le domaine spatial.La première contribution est un réseau de neurones convolutionnel rapide et efficace pour la stéganalyse, nommé Yedroudj-Net. Comparé aux méthodes modernes de steganalyse basées sur l'apprentissage profond, Yedroudj-Net permet d'obtenir des résultats de détection performants, mais prend également moins de temps à converger, ce qui permet l'utilisation des bases d'apprentissage de grandes dimensions. De plus, Yedroudj-Net peut facilement être amélioré en ajoutant des compléments ou des modules bien connus. Parmi les amélioration possibles, nous avons évalué l'augmentation de la base de données d'entraînement, et l'utilisation d'un ensemble de CNN. Les deux modules complémentaires permettent d'améliorer les performances de notre réseau.La deuxième contribution est l'application des techniques d'apprentissage profond à des fins stéganographiques i.e pour l'insertion. Parmi les techniques existantes, nous nous concentrons sur l'approche du "jeu-à-3-joueurs". Nous proposons un algorithme d'insertion qui apprend automatiquement à insérer un message secrètement. Le système de stéganographie que nous proposons est basé sur l'utilisation de réseaux adverses génératifs. L'entraînement de ce système stéganographique se fait à l'aide de trois réseaux de neurones qui se font concurrence : le stéganographeur, l'extracteur et le stéganalyseur. Pour le stéganalyseur nous utilisons Yedroudj-Net, pour sa petite taille, et le faite que son entraînement ne nécessite pas l'utilisation d'astuces qui pourrait augmenter le temps de calcul.Cette deuxième contribution donne des premiers éléments de réflexion tout en donnant des résultats prometteurs, et pose ainsi les bases pour de futurs recherches

Yedroudj-Net : un réseaux de neurones efficace pour la stéganalyse spatiale

National audiencePendant environ 10 ans, l'approche classique pour détec-ter la présence d'un message secret inséré dans une image était d'utiliser un ensemble de classifieurs alimentés par des vecteurs de caractéristiques issues des images à traiter. Ces dernières années, des études telles que Xu et al. ont in-diqué que des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) bien conçus peuvent atteindre des performances compa-rables aux approches classiques d'apprentissage automa-tique. Dans cet article, nous proposons un CNN qui dépasse les performances de l'état de l'art en terme de proba-bilité d'erreur de classification. La proposition s'inscrit dans la continuité de ce qui a été proposé récemment et consiste en une fusion intelligente de briques importantes proposées dans divers articles. Parmi les éléments essen-tiels du CNN proposé, on peut citer l'utilisation : d'un ensemble de filtres pour le prétraitement de l'image d'en-trée, de la troncature comme fonction d'activation, d'au moins cinq couches convolutionnelles avec une normalisa-tion par lot (Batch normalization layer) et une couche de mise à l'échelle (Scale layer) ainsi qu'une couche entière-ment connectée correctement dimensionnée

Pixels-off: Data-augmentation Complementary Solution for Deep-learning Steganalysis

Virtual ConferenceInternational audienceAfter 2015, CNN-based steganalysis approaches have started replacing the two-step machine-learning-based steganalysis approaches (feature extraction and classification), mainly due to the fact that they offer better performance.In many instances, the performance of these networks depend on the size of the learning database. Until a certain point, the larger the database, the better the results. However, working with a large database with controlled acquisition conditions is usually rare or unrealistic in an operational context. An easy and efficient approach is thus to augment the database, in order to increase its size, and therefore to improve the efficiency of the steganalysis process. In this article, we propose a new way to enrich a database in order to improve the CNN-based steganalysis performance. We have named our technique "pixels-off". This approach is efficient, generic, and is usable in conjunction with other data-enrichment approaches. Additionally, it can be used to build an informed database that we have named "Side-Channel-Aware databases" (SCA-databases)