+La quantification (au sens du traitement du signal) est une réponse
+à ces attaques: des positions modifiées de manière mal intentionnée
+peuvent grâce cette démarche être rapprochées (abstraites) en des positions
+préétablies et conserver ainsi leur information et donc la marque.
+STDM~\cite{CW01} est une instance de ces schémas de marquage.
+
+Ce chapitre présente une application de STDM au marquage de documents PDFs.
+La première section fournit quelques rappels sur la STDM. Le schéma basé sur
+cette approche est présenté à la section~\ref{sec:stdm:schema}.
+Finalement, la démarche expérimentale permettant de trouver un compromis entre
+robustesse et qualité visuelle est présentée à la section~\ref{sec:stdm:exp}
+Ce travail a été publié dans~\cite{BDCC16}.
+
+
+
+\section{Rappels sur la Spread Transform Dither Modulation}
+\label{sec:STDM}
+Les paramètres de ce schéma sont
+\begin{itemize}
+\item le facteur de quantification $\Delta$ qui est un réel positif; plus $\Delta$
+est grand, plus la distorsion peut être importante;
+\item le niveau d'indécision $d_0$ qui est un réel dans
+$[-\dfrac{\Delta}{2},\dfrac{\Delta}{2}]$; plus ce nombre a une valeur absolue
+élevée, plus les erreurs peuvent être corrigées;
+on définit $d_1$ par
+$$d_1 = \begin{cases}
+ d_0 + \Delta/2, & \textrm{ si }~~d_0<0 \\
+ d_0 - \Delta/2, & \textrm{ sinon }
+\end{cases}
+$$
+\item un nombre $L$ d'éléments dans lequel chaque bit de la marque
+ est embarqué;
+\item un vecteur $p$ de projection de taille $L$.
+
+\end{itemize}
+
+Soit donc $x$ un vecteur de taille $L$ dans lequel on souhaite embarquer
+le bit $m\in\{0,1\}$.
+Ce vecteur est remplacé par $x'$ défini par
+
+\begin{equation}\label{eq:stdm}
+x' = f(x,m) = x+ ((\lfloor(\frac{(x^T p) -d_m}{\Delta})\rfloor\Delta +d_m )~ - x^T p)p
+\end{equation}
+
+Avec les mêmes paramètres $\Delta$, $d_0$ , $L$ et $p$ le message
+$\hat{m}$ extrait de
+$x'$ de taille $L$ est défini par:
+\begin{equation}
+\hat{m} = arg \min_{ m \in \{0, 1\}} \mid x'^T p - f(x,m) \mid
+\label{eq:stdm:ext}
+\end{equation}
+
+Les auteurs de~\cite{CW01} ont montré que la variance de l'erreur
+est égale à $D_s = \Delta^2/12L$
+lorsque chacun des $L$ éléments de $x$ suit une distribution uniforme
+$U(\Delta)$.
+Tous les éléments sont en place pour embarquer une marque
+dans un fichier PDF selon le schéma STDM.
+
+\section{Application au marquage de documents PDF}\label{sec:stdm:schema}
+
+On détaille successivement comment insérer une marque dans un document PDF,
+puis comment l'extraire.
+
+\subsection{Insertion de la marque}
+
+On cherche à ajouter à un document PDF une marque $m$ de $k$ bits
+déjà codée (cryptée, correction d'erreurs incluse).
+L'insertion de celle-ci dans le document s'effectue
+en quatre étapes.
+
+On considère comme fixés les paramètres
+$\Delta$, $d_0$ , $L$ et la manière de construire le vecteur $p$
+pour ce $L$ donné.
+
+
+\begin{enumerate}
+\item Le vecteur hôte $x$ de taille $N$
+ est constitué de l'abscisse (flottante)
+ de chaque caractère rencontré dans le document PDF.
+ La dimension $L$ est calculée comme la partie entière de $N/k$.
+
+\item Un générateur pseudo aléatoire (initialisé par une clef)
+construit $k$ ensembles $M_1$, \ldots, $M_k$
+de taille $L$ mutuellement disjoints dans $[1,N]$. Ainsi
+$\bigcup_{1\le i \le k} M_i \subseteq [N]$.
+
+
+\item Pour chacun des ensembles $M_i$, $ 1 \le i \le k$,
+ de l'étape précédente, le vecteur $\dot{x} = (x_{j_1}, \ldots ,x_{j_L})$,
+ est construit où $\{j_1, \ldots, j_L\} = M_i$.
+ Le vecteur $\dot{x'} = f(\dot{x},m_i)$ est
+ construit selon l'équation~(\ref{eq:stdm}).
+ Dans $x$, chacun des $x_{j_1}, \ldots, x_{j_L}$ est remplacé par
+ $\dot{x'}_{j_1}, \ldots, \dot{x'}_{j_L}$.
+
+\item L'abscisse de chaque caractère est ainsi redéfini
+ selon le nouveau vecteur de positions ${x'}$.
+\end{enumerate}
+
+Voyons comment extraire une marque d'un document PDF.
+
+\subsection{Extraction de la marque}
+
+On considère comme connue la taille de la marque: c'est $k$ bits.
+Les paramètres $\Delta$, $d_0$ et la manière de construire
+$p$ en fonction de $L$ sont les mêmes qu'à l'étape précédente d'insertion de
+marque.
+
+\begin{enumerate}
+\item on récupère le vecteur $x'$ (de taille $N$ lui aussi) des abscisse des
+ caractères du document PDF comme dans la phase d'insertion.
+ la valeur de $L$ est définie comme précédemment.
+
+\item le même générateur pseudo aléatoire (initialisé avec la même clef)
+construit les $k$ mêmes ensembles $M_1$, \ldots, $M_k$
+de taille $L$ mutuellement disjoints dans $[1,N]$.
+
+\item Pour chacun des ensembles $M_i$, $ 1 \le i \le k$,
+ de l'étape précédente, le vecteur $\dot{x'} = (x'_{j_1}, \ldots, x'_{j_L})$,
+ est construit où $\{j_1, \ldots, j_L\} = M_i$.
+ Le bit $\hat{m}_i$ est défini selon l'équation~(\ref{eq:stdm:ext})
+ en remplaçant $x'$ par $\dot{x'}$ .
+\end{enumerate}
+
+\section{Expérimentations}\label{sec:stdm:exp}
+Le schéma de marquage est paramétré par $\Delta$, $d_0$ et la manière de construire le vecteur $p$ pour une taille $L$.
+Les travaux réalisés se sont focalisés sur l'influence du paramètre
+$D_S = \frac{\Delta^2}{12L}$ dans l'algorithme en satisfaisant
+les deux contraintes antagonistes
+de fournir une marque suffisamment robuste
+et suffisamment transparente.
+On cherche deux réels $a$ et $b$ tels que
+$a$ et $b$ correspondent respectivement
+au seuil maximum pour être transparent et
+au seuil minimum pour être robuste.
+Les études de perceptibilité doivent permettre de déterminer $a$ tandis
+que celles sur la robustesse devront fixer le seuil $b$.
+Finalement, les contraintes précédentes seront satisfaites si et seulement si
+$a > b$ et $D_s \in [b,a]$.
+
+Concernant la transparence,
+les expériences présentées dans l'article~\cite{BDCC16} ont consisté en
+choisir un texte d'un nombre fixe de caractères $n$
+dans lequel doit être embarqué une marque de taille fixe $k$.
+En faisant varier la valeur de $\Delta$, nous avons remarqué que la
+valeur $a= 0,01335$ est le seuil au delà duquel il est visuellement
+possible de remarquer une différence entre le document original
+et le document marqué.
+
+Il nous reste à détailler les expériences d'étude de robustesse de la démarche.
+Comme dans l'évaluation de la transparence, il s'est agi de faire
+varier le paramètre $\Delta$.
+Pour chacune de ces valeurs, le document a été altéré selon
+un flou gaussien (de paramètre 0,1 et 0,25)
+et une attaque de type poivre et sel (de paramètre 0,1 et 0,25 aussi).
+Le rapport entre le nombre de bits erronés par rapport au nombre total
+de bits (nommé BER ci-après) après l'extraction du message est alors calculé.
+Le facteur de quantification a été choisi entre 0.1 et 10.
+L'expérience a été répétée 500 fois et les moyennes sont représentées
+à la figure~\ref{fig:pdf:atq:ber}.
+Sur cette figure, on constate que pour peu que la quantification $\Delta$
+soit supérieure à 1, le taux d'erreur est inférieur à 12,5\%. Ce taux peut
+être corrigé par un code correcteur usuel.
+Avec les paramètres de l'expérimentation, cela revient à considérer un seuil
+$b=0,00214$.
+Ces expériences ont ainsi pu valider l'existence de seuils de distorsion
+permettant d'avoir une méthode à la fois robuste et transparente.
+
+
+
+\begin{figure}[ht]
+\begin{center}
+\begin{tikzpicture}
+
+ \begin{axis}[%
+ axis x line=bottom,
+ axis y line=left,
+ xlabel=$\Delta$,
+ ylabel=$BER~(\%)$,
+width=0.66\textwidth,
+ legend pos=north east]
+ \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)};
+
+ \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)};
+
+ \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)};
+
+ \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)};
+
+ \legend{$Gaussian (0.1)$,$Salt\&pepper (0.1)$,$Gaussian (0.25)$,$Salt\&pepper (0.25)$};
+ \end{axis}
+ \end{tikzpicture}
+\\
+\end{center}
+\caption{Représentation du BER pour des attaques de type flou gaussien et
+poivre et sel}\label{fig:pdf:atq:ber}
+\end{figure}
+
+
+\section{Conclusion}\label{pdf:s:conclusion}
+Ce travail a présenté une démarche outillée
+basée sur la Spread Transform Dither Modulation
+permettant d'embarquer une marque dans un document PDF.
+Les éléments modifiés sont les abscisses des caractères présents
+dans le document.
+
+Deux des propriétés essentielles des algorithmes de marquage ont été étudiées:
+la transparence et la robustesse. La notion d'intervalle de distorsion
+acceptable a été définie et calculée sur un exemple jouet.
