Dans cette partie, on s'intéresse toujours à la insérer un message dans 
une image hôte. 
Si l'objectif des exemples précédents était de marquer l'hôte de 
manière robuste (et peu visible), c'est ici l'imperceptibilité qui est visée. 
La \emph{stéganographie} est la famille des démarches qui visent à  
embarquer un message dans un hôte sans que l'on puisse discerner
un hôte vierge d'une image contenant un message.
Les outils les plus récents et les plus efficaces de cette famille  
sont  HUGO~\cite{DBLP:conf/ih/PevnyFB10}, WOW~\cite{conf/wifs/HolubF12} 
et UNIWARD~\cite{HFD14}.
Pour détecter de la présence ou non d'un message dans une image,
on peut demander l'oracle à un 
un \emph{stéganalyseur}~\cite{LHS08,DBLP:conf/ih/Ker05,FK12}.
Usuellement, un outil de cette fammille, après 
une démarche d'apprentissage, classifie les images
en fonction de caractéristiques numériques.



A partir de caractéristiques de voisinage nommées 
SPAM~\cite{DBLP:journals/tifs/PevnyBF10}, HUGO mesure la distortion 
qui serait induite par la modification
de chaque pixel. A partir de cette carte de distortion, il selectionne
Les pixels les moins  


 features.
Thus a distortion measure for each
pixel is individually determined as the sum of the differences between
the features of the SPAM computed from the cover and from the stego images.
The features embedded in WOW and UNIWARD are based on Wavelet-based 
directional filter. Thus, similarly, the distortion function is 
the sum  of the differences between these wavelet coefficients  
computed from the cover and from the stego images.