Doctorant (H/F)

Sujet de thèse :
Sécurité des méthodes de data-hiding neuronales : évaluation et amélioration
Contexte :
Cette thèse portera dans un premier temps sur l'étude de la sécurité des méthodes de tatouage et/ou de stéganographie reposant sur des réseaux de neurones, puis dans un second temps sur le développement de méthodes plus sûres.

La première partie de la thèse cherchera à formaliser quels attributs et métriques permettent de mesurer la sécurité du schéma d'insertion. En voici quelques exemples :

* la présence de pics dans le domaine de Fourier (ces traces sont souvent laissées par des insertions neuronales cherchant à être robustes à des translations ou rotations),
* la présence de motifs à différentes échelles (ces traces sont souvent laissées par des insertions cherchant à être robustes aux changements d'échelles),
* une distance trop importante au sens des distributions entre les contenus originaux et les contenus contenant de l'information ou bien entre le signal inséré et un bruit de compression,
* une attaque adverse non détectable par un réseau adversaire,
* l'absence de clé secrète, qui fige la façon dont est construit le signal de tatouage.

Le doctorant cherchera ensuite à retranscrire, dans la mesure du possible, ces attributs comme des fonctions de score si possibles différentiables. Ces fonctions permettront ainsi d'obtenir à l'avenir des scores génériques d'évaluation de la sécurité des méthodes de data-hiding.

Enfin, dans un second temps, le doctorant proposera des méthodes d'insertion et de décodage prenant en compte ces fonctions de coûts "adversarielles" afin d'obtenir des méthodes offrant une sécurité plus importante. Il sera intéressant également de voir dans quelle mesure il sera possible de faire collaborer des stratégies d'apprentissage favorisant la robustesse (elle est souvent obtenue via l'augmentation de données) et des techniques favorisant la sécurité, ces deux contraintes étant souvent perçues comme antagonistes.