1 Dans cette partie, on s'intéresse toujours à la insérer un message dans
3 Si l'objectif des exemples précédents était de marquer l'hôte de
4 manière robuste (et peu visible), c'est ici l'imperceptibilité qui est visée.
5 La \emph{stéganographie} est la famille des démarches qui visent à
6 embarquer un message dans un hôte sans que l'on puisse discerner
7 un hôte vierge d'une image contenant un message.
8 Les outils les plus récents et les plus efficaces de cette famille
9 sont HUGO~\cite{DBLP:conf/ih/PevnyFB10}, WOW~\cite{conf/wifs/HolubF12}
10 et UNIWARD~\cite{HFD14}.
11 Pour détecter de la présence ou non d'un message dans une image,
12 on peut demander l'oracle à un
13 un \emph{stéganalyseur}~\cite{LHS08,DBLP:conf/ih/Ker05,FK12}.
14 Usuellement, un outil de cette fammille, après
15 une démarche d'apprentissage, classifie les images
16 en fonction de caractéristiques numériques.
20 A partir de caractéristiques de voisinage nommées
21 SPAM~\cite{DBLP:journals/tifs/PevnyBF10}, HUGO mesure la distortion
22 qui serait induite par la modification
23 de chaque pixel. A partir de cette carte de distortion, il selectionne
28 Thus a distortion measure for each
29 pixel is individually determined as the sum of the differences between
30 the features of the SPAM computed from the cover and from the stego images.
31 The features embedded in WOW and UNIWARD are based on Wavelet-based
32 directional filter. Thus, similarly, the distortion function is
33 the sum of the differences between these wavelet coefficients
34 computed from the cover and from the stego images.
