Analyse et traitement des images dans le domaine chiffré

par Pauline Puteaux

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de William Puech.

Le président du jury était Atilla Baskurt.

Le jury était composé de William Puech, Atilla Baskurt, Frédéric Dufaux, Caroline Fontaine, François Cayre, Fabien Laguillaumie.

Les rapporteurs étaient Frédéric Dufaux, Caroline Fontaine.


  • Résumé

    Durant cette dernière décennie, la sécurité des données multimédia, telles que les images, les vidéos et les données 3D, est devenue un problème majeur incontournable. Avec le développement d’Internet, de plus en plus d’images sont transmises sur les réseaux et stockées sur le cloud. Ces données visuelles sont généralement à caractère personnel ou peuvent avoir une valeur marchande. Ainsi, des outils informatiques permettant d’assurer leur sécurité ont été développés.Le but du chiffrement est de garantir la confidentialité visuelle des images en rendant aléatoire leur contenu. Par ailleurs, pendant la transmission ou l'archivage des images chiffrées, il est souvent nécessaire de les analyser ou de les traiter sans connaître leur contenu original, ni la clé secrète utilisée pendant la phase de chiffrement. Ce sujet de thèse propose de se pencher sur cette problématique. En effet, de nombreuses applications existent telles que le partage d’images secrètes, l'insertion de données cachées dans des images chiffrées, l’indexation et la recherche d’images dans des bases de données chiffrées, la recompression d'images crypto-compressées, ou encore la correction d’images chiffrées bruitées.Dans un premier axe de recherche, nous présentons tout d’abord une nouvelle méthode d’insertion de données cachées haute capacité dans le domaine chiffré. Dans la plupart des approches de l’état-de-l’art, les valeurs des bits de poids faible sont remplacées pour réaliser l’insertion d’un message secret. Nous prenons ces approches à contre-pied en proposant de prédire les bits de poids fort. Ainsi, une charge utile nettement supérieure est obtenue, tout en conservant une haute qualité de l’image reconstruite. Par la suite, nous montrons qu’il est en effet possible de traiter récursivement tous les plans binaires d’une image pour réaliser l’insertion de données cachées dans le domaine chiffré.Dans un second axe de recherche, nous expliquons comment exploiter des mesures statistiques (entropie de Shannon et réseau neuronal convolutif) dans des blocs de pixels de petite taille (i.e. avec peu d’échantillons) pour différencier un bloc en clair d’un bloc chiffré dans une image. Nous utilisons alors cette analyse dans une application à la correction d’images chiffrées bruitées.Enfin, le troisième axe de recherche développé dans ces travaux de thèse porte sur la recompression d’images crypto-compressées. Dans le domaine clair, les images JPEG peuvent être recompressées avant leur transmission sur des réseaux bas débit, mais l’opération est bien plus complexe dans le domaine chiffré. Nous proposons alors une méthode de recompression des images JPEG crypto-compressées directement dans le domaine chiffré et sans connaître la clé secrète, en s’appuyant sur un décalage binaire des coefficients réorganisés.

  • Titre traduit

    Image processing and analysis in the encrypted domain


  • Résumé

    During the last decade, the security of multimedia data, such as images, videos and 3D data, has become a major issue. With the development of the Internet, more and more images are transmitted over networks and stored in the cloud. This visual data is usually personal or may have a market value. Thus, computer tools have been developed to ensure their security.The purpose of encryption is to guarantee the visual confidentiality of images by making their content random. Moreover, during the transmission or archiving of encrypted images, it is often necessary to analyse or process them without knowing their original content or the secret key used during the encryption phase. This PhD thesis proposes to address this issue. Indeed, many applications exist such as secret images sharing, data hiding in encrypted images, images indexing and retrieval in encrypted databases, recompression of crypto-compressed images, or correction of noisy encrypted images.In a first line of research, we present a new method of high-capacity data hiding in encrypted images. In most state-of-the-art approaches, the values of the least significant bits are replaced to achieve the embedding of a secret message. We take the opposing view of these approaches by proposing to predict the most significant bits. Thus, a significantly higher payload is obtained, while maintaining a high quality of the reconstructed image. Subsequently, we showed that it was possible to recursively process all bit planes of an image to achieve data hiding in the encrypted domain.In a second line of research, we explain how to exploit statistical measures (Shannon entropy and convolutional neural network) in small pixel blocks (i.e. with few samples) to discriminate a clear pixel block from an encrypted pixel block in an image. We then use this analysis in an application to correct noisy encrypted images.Finally, the third line of research developed in this thesis concerns the recompression of crypto-compressed images. In the clear domain, JPEG images can be recompressed before transmission over low-speed networks, but the operation is much more complex in the encrypted domain. We then proposed a method for recompressing crypto-compressed JPEG images directly in the encrypted domain and without knowing the secret key, using a bit shift of the reorganized coefficients.


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