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Tatouage numérique pour les documents PDF et images, sécurité, robustesse et attaque basée sur l'IA

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PDF (format) Robustesse Masquage des données Filigranes numériques Traitement d'images -- Techniques numériques Thèses et écrits académiques Tatouage numérique Transparence STDM Apprentissage profond Portable Document Format Sécurité

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Digital watermarking for PDF documents and images, security, robustness and AI-based attack

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Digital watermarking for PDF documents and images, security, robustness and AI-based attack

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Technological development has its pros and cons. Nowadays, we can easily share, download, and upload digital content using the Internet. Also, malicious users can illegally change, duplicate, and distribute any kind of information, such as images and documents. Therefore, we should protect such contents and arrest the perpetrator. The goal of this thesis is to protect PDF documents and images using the Spread Transform Dither Modulation (STDM), as a digital watermarking technique, while taking into consideration the main requirements of transparency, robustness, and security. STDM watermarking scheme achieved a good level of transparency and robustness against noise attacks. The key to this scheme is the projection vector that aims to spreads the embedded message over a set of cover elements. However, such a key vector can be estimated by unauthorized users using the Blind Source Separation (BSS) techniques. In our first contribution, we present our proposed CAR-STDM (Component Analysis Resistant-STDM) watermarking scheme, which guarantees security while preserving the transparency and robustness against noise attacks. STDM is also affected by the Fixed Gain Attack (FGA). In the second contribution, we present our proposed N-STDM watermarking scheme that resists the FGA attack and enhances the robustness against the Additive White Gaussian Noise (AWGN) attack, JPEG compression attack, and variety of filtering and geometric attacks. Experimentations have been conducted distinctly on PDF documents and images in the spatial domain and frequency domain. Recently, Deep Learning and Neural Networks achieved noticeable development and improvement, especially in image processing, segmentation, and classification. Diverse models such as Convolutional Neural Network (CNN) are exploited for modeling image priors for denoising. CNN has a suitable denoising performance, and it could be harmful to watermarked images. In the third contribution, we present the effect of a Fully Convolutional Neural Network (FCNN), as a denoising attack, on watermarked images. STDM and Spread Spectrum (SS) are used as watermarking schemes to embed the watermarks in the images using several scenarios. This evaluation shows that such type of denoising attack preserves the image quality while breaking the robustness of all evaluated watermarked schemes. Le développement technologique a ses avantages et ses inconvénients. Nous pouvons facilement partager et télécharger du contenu numérique en utilisant l’Internet. En outre, les utilisateurs malveillants peuvent aussi modifier, dupliquer et diffuser illégalement tout type d'informations, comme des images et des documents. Par conséquent, nous devons protéger ces contenus et arrêter les pirates. Le but de cette thèse est de protéger les documents PDF et les images en utilisant la technique de tatouage numérique Spread Transform Dither Modulation (STDM), tout en tenant compte des exigences principales de transparence, de robustesse et de sécurité.La méthode de tatouage STDM a un bon niveau de transparence et de robustesse contre les attaques de bruit. La clé principale dans cette méthode de tatouage est le vecteur de projection qui vise à diffuser le message sur un ensemble d'éléments. Cependant, un tel vecteur clé peut être estimée par des utilisateurs non autorisés en utilisant les techniques de séparation BSS (Blind Source Separation). Dans notre première contribution, nous présentons notre méthode de tatouage proposé CAR-STDM (Component Analysis Resistant-STDM), qui garantit la sécurité tout en préservant la transparence et la robustesse contre les attaques de bruit.STDM est également affecté par l'attaque FGA (Fixed Gain Attack). Dans la deuxième contribution, nous présentons notre méthode de tatouage proposé N-STDM qui résiste l'attaque FGA et améliore la robustesse contre l'attaque Additive White Gaussian Noise (AWGN), l'attaque de compression JPEG, et diversité d'attaques de filtrage et géométriques. Les expérimentations ont été menées sur des documents PDF et des images dans le domaine spatial et le domaine fréquentiel.Récemment, l’Apprentissage Profond et les Réseaux de Neurones atteints du développement et d'amélioration notable, en particulier dans le traitement d'image, la segmentation et la classification. Des modèles tels que CNN (Convolutional Neural Network) sont utilisés pour la dé-bruitage des images. CNN a une performance adéquate de dé-bruitage, et il pourrait être nocif pour les images tatouées. Dans la troisième contribution, nous présentons l'effet du FCNN (Fully Convolutional Neural Network), comme une attaque de dé-bruitage, sur les images tatouées. Les méthodes de tatouage STDM et SS (Spread Spectrum) sont utilisés durant les expérimentations pour intégrer les messages dans les images en appliquant plusieurs scénarios. Cette évaluation montre qu'un tel type d'attaque de dé-bruitage préserve la qualité de l'image tout en brisant la robustesse des méthodes de tatouages évalués.

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Text

n22:P1001

n23:T1009

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2020

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