]> AND Private Git Repository - hdrcouchot.git/blob - ahmad.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
3188a74dcf1dfad1fac82356157a08bfa2cf3356
[hdrcouchot.git] / ahmad.tex
1 En étudiant les schémas de watermarking,
2 nous avons constaté que très peu de travaux ciblaient les documents PDF
3 qui représentent cependant une part non anecdotique des données
4 échangées en ligne.
5 Parmi ces travaux, \cite{PD2008} propose la modification du nombre 
6 d'espaces entre les mots ou entre les paragraphes.
7 Similairement, les auteurs  de~\cite{DBLP:journals/sigpro/LeeT10}
8 ajoutent des caractères invisibles dans le document.
9 En supprimant ces espaces ou caractères invisibles, la marque s'enlève
10 facilement.
11 Dans~\cite{PD2008}, les auteurs modifient de manière imperceptible
12 le positionnement des caractères. D'autres éléments de positionnement
13 sont intégrés dans~\cite{WT08}.
14 Une attaque qui modifierait  aléatoirement de manière faible ces positions
15  détruirait la marque dans les deux cas.
16 La quantification (au sens du traitement du signal) est une réponse
17 à ces attaques: des positions modifiées de manière mal intentionnée  
18 peuvent grâce cette démarche être rapprochées (abstraites) en des positions
19 préétablies et conserver ainsi leur information et donc la marque.
20 STDM~\cite{CW01} est une instance de ces schémas de marquage.
21
22 Ce chapitre présente une application de STDM au marquage de documents PDFs.
23 La première section fournit quelques rappels sur la STDM. Le schéma basé sur 
24 cette approche est présenté à la section~\ref{sec:stdm:schema}. 
25 Finalement, la démarche expérimentale permettant de trouver un compromis entre 
26 robustesse et qualité visuelle est présentée à la section~\ref{sec:stdm:exp}
27 Ce travail a été publié dans~\cite{BDCC16}.
28
29
30
31 \section{Rappels sur la Spread Transform Dither Modulation}
32 \label{sec:STDM}
33 Les paramètres de ce schéma sont
34 \begin{itemize}
35 \item le facteur de quantification $\Delta$ qui est un réel positif; plus $\Delta$
36 est grand, plus la distorsion peut être importante;
37 \item le niveau d'indécision  $d_0$ qui est un réel dans
38 $[-\dfrac{\Delta}{2},\dfrac{\Delta}{2}]$; plus ce nombre a une valeur absolue
39 élevée, plus les erreurs peuvent être corrigées;
40 on définit $d_1$ par 
41 $$d_1 = \begin{cases} 
42   d_0 + \Delta/2, & \textrm{ si }~~d_0<0 \\  
43   d_0 - \Delta/2, & \textrm{ sinon } 
44 \end{cases}
45 $$
46 \item un nombre $L$ d'éléments dans lequel chaque bit de la marque 
47   est embarqué;
48 \item un vecteur $p$ de projection de taille $L$. 
49
50 \end{itemize}
51
52 Soit donc $x$ un vecteur de taille $L$ dans lequel on souhaite embarquer 
53 le bit $m\in\{0,1\}$. 
54 Ce vecteur est remplacé par $x'$ défini par 
55  
56 \begin{equation}\label{eq:stdm}
57 x' = f(x,m) = x+ ((\lfloor(\frac{(x^T p) -d_m}{\Delta})\rfloor\Delta +d_m )~ - x^T p)p
58 \end{equation}
59
60 Avec les mêmes paramètres $\Delta$, $d_0$ , $L$ et $p$ le message 
61 $\hat{m}$ extrait de 
62 $x'$ de taille $L$ est défini par:
63 \begin{equation}
64 \hat{m} = arg \min_{ m \in \{0, 1\}} \mid x'^T p - f(x,m) \mid
65 \label{eq:stdm:ext}
66 \end{equation}
67
68 Les auteurs de~\cite{CW01} ont montré que la variance de l'erreur 
69 est égale à $D_s = \Delta^2/12L$ 
70 lorsque chacun des $L$ éléments de $x$ suit une distribution uniforme 
71 $U(\Delta)$. 
72 Tous les éléments sont en place pour embarquer une marque 
73 dans un fichier PDF selon le schéma STDM.
74
75 \section{Application au marquage de documents PDF}\label{sec:stdm:schema}
76
77 On détaille successivement comment insérer une marque dans un document PDF, 
78 puis comment l'extraire.
79
80 \subsection{Insertion de la marque}
81
82 On cherche à ajouter à un document PDF une marque $m$ de $k$ bits 
83 déjà codée (cryptée, correction d'erreurs incluse). 
84 L'insertion de celle-ci dans le document s'effectue 
85 en quatre étapes.
86
87 On considère comme fixés les paramètres  
88 $\Delta$,  $d_0$ , $L$ et la manière de construire le vecteur $p$ 
89 pour ce $L$ donné. 
90
91
92 \begin{enumerate}
93 \item Le vecteur hôte $x$ de taille $N$ 
94   est constitué de l'abscisse (flottante) 
95   de chaque caractère rencontré dans le document PDF. 
96   La dimension $L$ est calculée comme la partie entière de $N/k$.
97
98 \item Un générateur pseudo aléatoire (initialisé par une clef) 
99 construit $k$ ensembles $M_1$, \ldots, $M_k$ 
100 de taille $L$ mutuellement disjoints dans $[1,N]$. Ainsi 
101 $\bigcup_{1\le i \le k} M_i \subseteq [N]$. 
102
103
104 \item Pour chacun des ensembles $M_i$, $ 1 \le i \le k$, 
105   de l'étape précédente,  le vecteur $\dot{x} = (x_{j_1}, \ldots ,x_{j_L})$,
106   est construit où $\{j_1, \ldots, j_L\} = M_i$.
107   Le vecteur $\dot{x'} = f(\dot{x},m_i)$ est
108   construit selon l'équation~(\ref{eq:stdm}).
109   Dans $x$, chacun des $x_{j_1}, \ldots, x_{j_L}$ est remplacé par 
110   $\dot{x'}_{j_1}, \ldots, \dot{x'}_{j_L}$.
111
112 \item L'abscisse de chaque caractère est ainsi redéfini 
113   selon le nouveau vecteur de positions ${x'}$. 
114 \end{enumerate}
115
116 Voyons comment extraire une marque d'un document PDF.
117
118 \subsection{Extraction de la marque}
119
120 On considère comme connue la taille de la marque: c'est $k$ bits.
121 Les paramètres $\Delta$,  $d_0$ et la manière de construire 
122 $p$ en fonction de $L$ sont les mêmes qu'à l'étape précédente d'insertion de 
123 marque.
124
125 \begin{enumerate}
126 \item on récupère le vecteur $x'$ (de taille $N$ lui aussi) des abscisse des
127   caractères du document PDF comme dans la phase d'insertion. 
128   la valeur de $L$ est définie comme précédemment.
129
130 \item le même générateur pseudo aléatoire (initialisé avec la même clef) 
131 construit les $k$ mêmes ensembles $M_1$, \ldots, $M_k$ 
132 de taille $L$ mutuellement disjoints dans $[1,N]$. 
133
134 \item Pour chacun des ensembles $M_i$, $ 1 \le i \le k$, 
135   de l'étape précédente,  le vecteur $\dot{x'} = (x'_{j_1}, \ldots, x'_{j_L})$,
136   est construit où $\{j_1, \ldots, j_L\} = M_i$.
137   Le bit $\hat{m}_i$  est défini selon l'équation~(\ref{eq:stdm:ext})
138   en remplaçant $x'$ par $\dot{x'}$ .
139 \end{enumerate}
140
141 \section{Expérimentations}\label{sec:stdm:exp}
142 Le schéma de marquage est paramétré par $\Delta$,  $d_0$ et la manière de construire le vecteur $p$ pour une taille $L$. 
143 Les travaux réalisés se sont focalisés sur l'influence du paramètre 
144 $D_S = \frac{\Delta^2}{12L}$ dans l'algorithme en satisfaisant 
145 les deux contraintes antagonistes
146 de fournir une marque suffisamment robuste
147 et suffisamment transparente.
148 On cherche deux réels $a$ et $b$   tels que
149 $a$ et $b$ correspondent respectivement 
150 au seuil maximum pour être transparent et 
151 au seuil minimum pour être robuste. 
152 Les études de perceptibilité doivent permettre de déterminer $a$ tandis 
153 que celles sur la robustesse devront fixer le seuil $b$.
154 Finalement, les contraintes précédentes seront  satisfaites si et seulement si  
155 $a > b$ et $D_s \in [b,a]$.
156
157 Concernant la transparence, 
158 les expériences présentées dans l'article~\cite{BDCC16} ont consisté en 
159 choisir un texte d'un nombre fixe de caractères $n$
160 dans lequel doit être embarqué une marque de taille fixe $k$.
161 En faisant varier la valeur de $\Delta$, nous avons remarqué que la 
162 valeur $a= 0,01335$ est le seuil au delà duquel il est visuellement 
163 possible de remarquer une différence entre le document original 
164 et le document marqué.
165
166 Il nous reste à détailler les expériences d'étude de robustesse de la démarche.
167 Comme dans l'évaluation de la transparence, il s'est agi de faire 
168 varier le paramètre  $\Delta$.
169 Pour chacune de ces valeurs, le document a été altéré selon 
170 un flou gaussien (de paramètre 0,1 et 0,25)  
171 et une attaque de type poivre et sel (de paramètre 0,1 et 0,25 aussi).
172 Le rapport entre le nombre de bits erronés par rapport au nombre total 
173 de bits (nommé BER ci-après) après l'extraction du message est alors calculé. 
174 Le facteur de quantification a été choisi entre 0.1 et 10. 
175 L'expérience a été répétée 500 fois et les moyennes sont représentées 
176 à la figure~\ref{fig:pdf:atq:ber}.
177 Sur cette figure, on constate que pour peu que la quantification $\Delta$
178 soit supérieure à 1,  le taux d'erreur est inférieur à 12,5\%. Ce taux peut 
179 être corrigé par un code correcteur usuel.
180 Avec les paramètres de l'expérimentation, cela revient à considérer un seuil 
181 $b=0,00214$. 
182 Ces expériences ont ainsi pu valider l'existence de seuils de distorsion
183 permettant d'avoir une méthode à la fois robuste et transparente.
184
185
186
187 \begin{figure}[ht]
188 \begin{center}
189 \begin{tikzpicture}
190
191         \begin{axis}[%
192             axis x line=bottom,
193             axis y line=left,
194             xlabel=$\Delta$,
195             ylabel=$BER~(\%)$,
196 width=0.66\textwidth,
197             legend pos=north east]
198             \addplot[mark=none, dashed, red,thick] coordinates {(0.1, 13.8742) (0.5, 12.8721) (1, 8.4680) (1.1, 7.3940) (1.2, 6.5020) (1.3, 5.7960) (1.4, 4.9580) (1.5, 4.1180) (1.6, 3.8080) (1.7, 3.2580) (1.8, 2.8320) (1.9, 2.5000) (2, 2.2100) (2.1, 2.0420) (2.2, 1.8120) (2.3, 1.6080) (2.4, 1.4040) (2.5, 1.3860) (3, 1.1100) (5, 1) (10, 1)};
199
200  \addplot[mark=none, dotted, green,thick] coordinates {(0.1, 10.3501) (0.5, 7.1) (1, 4.7420) (1.1, 4.0580) (1.2, 3.3620) (1.3, 2.8260) (1.4, 2.3900) (1.5, 2.1220) (1.6, 1.9260) (1.7, 1.6540) (1.8, 1.4460) (1.9, 1.3680) (2, 1.3400) (2.1, 1.2460) (2.2, 1.1420) (2.3, 1.0920) (2.4, 1.0600) (2.5, 1.0460) (3, 1.0100) (5, 1) (10, 1)};
201
202  \addplot[mark=none, dashdotted, blue,thick] coordinates {(0.1, 15.3222) (0.5, 13) (1, 11.1560) (1.1, 10.2920) (1.2, 9.8520) (1.3, 8.7860) (1.4, 8.3960) (1.5, 7.3480) (1.6, 7.0880) (1.7, 6.0940) (1.8, 5.2100) (1.9, 4.8860) (2, 4.5940) (2.1, 4.0140) (2.2, 3.6060) (2.3, 3.3520) (2.4, 2.9300) (2.5, 2.6140) (3, 1.7000) (5, 1.0140) (10, 1)};
203
204  \addplot[mark=none, dash pattern=on 10pt off 2pt on 5pt off 6pt, black,thick] coordinates {(0.1, 13) (0.5, 10.7) (1, 9.3340) (1.1, 8.7580) (1.2, 7.7080) (1.3, 6.7580) (1.4, 5.9260) (1.5, 5.4320) (1.6, 4.7260) (1.7, 4.3020) (1.8, 3.6200) (1.9, 3.1380) (2, 2.9920) (2.1, 2.5780) (2.2, 2.4340) (2.3, 2.1240) (2.4, 1.8760) (2.5, 1.7386) (3, 1.2880) (5, 1) (10, 1)};
205
206             \legend{$Gaussian (0.1)$,$Salt\&pepper (0.1)$,$Gaussian (0.25)$,$Salt\&pepper (0.25)$};
207         \end{axis}
208     \end{tikzpicture}
209 \\
210 \end{center}
211 \caption{Représentation du BER pour des attaques de type flou gaussien et
212 poivre et sel}\label{fig:pdf:atq:ber}
213 \end{figure}
214
215
216 \section{Conclusion}\label{pdf:s:conclusion}
217 Ce travail a présenté une démarche outillée
218 basée sur la Spread Transform Dither Modulation 
219 permettant d'embarquer une marque dans un document PDF.
220 Les éléments modifiés sont les abscisses des caractères présents 
221 dans le document.
222
223 Deux des propriétés essentielles des algorithmes de marquage ont été étudiées:
224 la transparence et la robustesse. La notion d'intervalle de distorsion 
225 acceptable a été définie et calculée sur un exemple jouet. 
226
227