Simulations Monte Carlo pour le tatouage robuste de séquence vidéo

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1 mulatons Monte Carlo pour le tatouage robuste de séquence vdéo Ae Chammem Octavan Dumtru Mha Mtrea Françose Prêteux Insttut TELECOM / TELECOM udpars Département ARTEMI 9 rue Charles Fourer 90- Evry France {ae.chammem octavan.dumtru mha.mtrea Résumé : Auourd hu la socété du tout numérque dot maîtrser le osonnement de contenus auto-produts lé à la multplcaton des sources de producton et des moyens de duson. L eneu se pose essentellement en termes de préservaton des drots de ces nouveaux auteurs pusque ceux-c ne s nscrvent pas dans une des chaînes tradtonnelles de créaton. Les technologes par tatouage qu permettent d nsérer dans chaque œuvre numérque une normaton addtonnelle de açon transparente et robuste aux attaques apportent des solutons aux eneux d dentcaton de protecton et de traçablté des auteurs et des œuvres. L état de l art actuel est donné par les méthodes hybrdes combnant étalement de spectre et normaton de bord. Touteos leur prncpal nconvénent résde dans leur temps de calcul prohbt pour des servces de vdéo à la demande et qu les rend napproprées à une explotaton dans un contexte de temps réel. Cet artcle s attaque à ce verrou. La contrbuton proposée est d ntégrer au schéma de tatouage hybrde un module de smulaton des attaques par générateurs Monte Carlo. L étude des perormances obtenues a montré un gan d un acteur 00 tout en préservant les proprétés ntales de transparence et de robustesse du tatouage hybrde. L artcle dscute en détal des analyses expérmentales condutes sur le corpus vsuel établ dans le cadre du proet D3D-IIO du Pôle de Compéttvté Cap Dgtal. Mots clés : smulaton Monte Carlo tatouage hybrde étalement de spectre normaton de bord vdéo. Introducton Face au pratage numérque le tatouage robuste ore une soluton répondant aux eneux de proprétés ntellectuelles d authentcaton et de traçablté [-3]. elon ce paradgme une normaton addtonnelle une marque est nsérée dans une séquence vdéo de açon mperceptble transparente pour l observateur human. La noton de transparence est lée à la vsblté des arteacts ntroduts lors de la procédure du tatouage. Ben que la transparence sot une noton ntrnsèquement subectve dépendant des apttudes et du comportement de l observateur human pluseurs mesures obectves ont été proposées [-3]. Une méthode de tatouage est dte robuste dès lors que la marque peut être retrouvée auss ben après les opératons usuelles de la ve normale d un produt multméda e.g. compresson avec pertes qu après des attaques malvellantes e.g. trmar. Ce pont est tout à at crucal au regard d eneux d dentcaton de drots de proprété la marque permettant d denter tout comportement llcte. La quantté d normaton nsérée talle de la marque dépend de l applcaton cblée. Elle va d un seul bt à des centanes ou mllers de bts e.g. nserton d un logo vsuel dans une mage.

2 A.Chammem O.Dumtru M.Mtrea F.Prêteux Du pont de vue théorque tout schéma de tatouage peut être modélsé par un canal de transmsson bruté gure [-3]. L normaton de copyrght logo numéro de sére cryptée avec la clé secrète représente un échantllon de la source d normaton. Les éléments qu rendent dcle l étape de détecton peuvent être modélsés par un brut de canal : l s agt c du document orgnal des tratements eectués et des attaques malvellantes. A noter qu en pratque la marque est nsérée dans une transormée de la séquence d orgne. La gure correspond au chox de la transormée par ondelettes TO. le document d orgne non tatoué n ntervent pas lors de la détecton la méthode est dte aveugle. Fgure : Procédure de tatouage modélsée par un canal bruté. Les deux prncpales technques d nserton s appuent sot sur la théore de la communcaton par spectre étalé spread-spectrum - sot sur la théore dte par normaton de bord normedembeddng - IE []. Les technques répartssent le spectre d orgne du sgnal-marqué dans des bandes de réquences beaucoup plus larges que nécessare selon le théorème d échantllonnage de hannon e.g. 00 os plus grandes. En pratque ce type d approche est très robuste aux attaques malvellantes mas reste lmté en termes de quantté d normaton cachée. Les méthodes de tatouage IE quant à elles explotent un autre théorème de hannon qu exprme que tout brut connu à la source mas nconnu au détecteur ne dot pas altérer les capactés du canal [4 5]. L approche IE ntègre donc une certane connassance du contenu orgnal dans la procédure d nserton de la marque. En pratque la quantté d normaton nsérée est très mportante mas la robustesse est able. L équlbre opératonnel entre transparence robustesse et quantté d normaton nsérée est attent grâce aux approches hybrdes combnant prncpes du tatouage et IE [36]. Touteos leur prncpal nconvénent reste le temps calcul qu devent prohbt pour une large classe d applcatons comme la VoD vdéo à la demande par exemple. Au-delà des partculartés d mplantaton comme toute méthode de communcaton le tatouage reste lmté par le brut du canal. Il s avère donc qu aucune améloraton du tatouage n est possble sans une connassance mathématque des modèles du brut. Une étude théorque menée au sen du Département ARTEMI a d une part ms en évdence que le modèle gaussen unversellement utlsé pour représenter les eets de tout type d attaque n est pas touours valde et d autre part estmé le modèle de brut réel [7 8]. La contrbuton proposée par cet artcle est d ntégrer au schéma de tatouage hybrde un module de smulaton de type Monte Carlo pour les dérents types d attaque pour surmonter le verrou lé à la vtesse d exécuton.

3 A.Chammem O.Dumtru M.Mtrea F.Prêteux La méthode de tatouage hybrde développée est tout d abord décrte. Pus le module de smulaton des attaques par générateurs Monte Carlo est détallé. Enn l analyse comparée des nouvelles perormances obtenues a été condute sur le corpus audo-vsuel établ dans le cadre du proet D3D-IIO du Pôle de Compéttvté Cap Dgtal et les évaluatons des perormances en termes de transparence robustesse et temps d exécuton dscutées. Méthode de tatouage hybrde Fondée sur les théores de la communcaton par spectre étalé et de l normaton de bord la méthode de tatouage hybrde brevetée en 007 par ARTEMI et FR [3 6] a perms de trouver pour la premère os le comproms onctonnel entre les contrantes antnomques que sont la transparence la robustesse et la quantté d normaton nsérée. Pour y parvenr une nouvelle technque d nserton qu s appue sur le comportement réel des attaques et non plus sur leur approxmaton gaussenne a été développée gure.a. La contre-parte en est un temps de calcul prohbt pour certanes applcatons : par exemple sur un ordnateur de type PC doté d un processeur Intel Centrno avec Go RAM le tatouage d une séquence de 00 trames prend plus d une heure. L analyse de la répartton moyenne des temps d exécuton entre les dérents modules de la chaîne de tatouage prétratement nserton post-tratement détecton met en évdence que l étape d nserton compte pour 90% gure 3 dont plus de 99% lés à prendre en compte le comportement réel des attaques. Une méthode ecace pour rédure ces derners est de remplacer lors de l nserton les attaques par leur smulaton gure.b. C est l obet de notre contrbuton dans cet artcle. a b Fgure : Méthode de tatouage hybrde : verson ntale a et optmsée b par ntroducton d un smulateur d attaques. Fgure 3 : Temps d exécuton pour les dérentes opératons de la chaîne de tatouage.

4 A.Chammem O.Dumtru M.Mtrea F.Prêteux 3 Générateur Monte Carlo pour les attaques du tatouage Une précédente étude [6] a démontré que le modèle de brut addt gaussen n est pas valde pour une large classe d attaques malvellantes.e. la oncton de densté de probablté gaussenne ne révèle pas le vra comportement statstque des attaques. Elle a également ourn des modèles précs pour ces attaques. Ces modèles sont exprmés sous orme de mélanges de gaussennes permettant l approxmaton nonparamétrque d une densté de probablté arbtrare [7][8]. Un mélange gaussen p x est la somme pondérée de denstés gaussennes : K p x P N x; m σ où N x; m σ représente la lo gaussenne de moyenne m et d écart-type σ et P la probablté a pror que la valeur mesurée sot produte par la ème composante du mélange. Pour smuler une lo décrte par un mélange gaussen on dot d abord smuler le chox aléatore avec un pods P d une varable gaussenne pus smuler cette même varable.e. échantllonner la varable aléatore gaussenne de paramètres m et σ. Du pont de vue algorthmque cela se tradut par une smulaton en deux étapes : ère étape: électonner l ndex de la varable aléatore gaussenne - générer une valeur α 0 à l ade d un générateur unorme de nombres aléatores ; - s α P chosr la premère varable dans le mélange; - snon chosr l ndex remplssant la condton suvante : P < P α. ème étape: Echantllonner la lo gaussenne correspondant à l ndex - générer x et x deux valeurs unormément dstrbuées entre 0 et ; - calculer y σ ln x cosπx + m. 4 Résultats expérmentaux Les séquences vdéos consdérées pour l étude expérmentale représentent auss ben des vdéos de bonne qualté susceptbles d être dstrbuées sur Internet 50 séquences de 400 trames de pxels codées à 5 bt/s que des vdéos à très bas débt typquement dusées sur réseaux mobles 50 séquences de 400 trames de 9 80 pxels codées à 64 bt/s. La gure 4 présente quelques trames extrates de deux séquences du corpus. La marque est nsérée dans les coecents de la transormée en ondelettes 97 après leur ordonnancement décrossant. Les transormées ont été applquées à un nveau de résoluton N r 4 pour les séquences de bonne qualté et N r 3 pour celles à bas débt. A chaque os la quantté d normaton nsérée este de 400 bts.

5 A.Chammem O.Dumtru M.Mtrea F.Prêteux Fgure 4 : Exemples de trames extrates de séquences haute et basse qualté du corpus d étude. La premère analyse réalsée a porté sur la transparence. L évaluaton subectve a été condute à partr d un panel de 0 observateurs de dérents âges et proessons. Celu-c a établ que la méthode développée satsat à la proprété de délté : aucune dérence vsuelle sgncatve n a pas pu être dentée entre les vdéos ntales et les vdéos tatouées. Pour une évaluaton obectve de la transparence les mesures suvantes ont été calculées c. tableau : Unversal Image Qualty Index UIQI Image Fdelty IF et Pea gnal to Nose Rato PNR. En notant par et Ŝ les deux séquences vdéos à comparer par N leur nombre de trames et par et leur largeur et hauteur en pxels ces mesures sont dénes comme sut : + + N N UIQI 4 σ σ σ où σ σ σ. N N IF / ME PNR 0 55 log 0 où N N ME. Le tableau présente les valeurs calculées pour le tatouage d une même séquence orgnale arbtrarement chose du corpus et pour 0 séquences tatouées avec des marques dérentes. Il aut noter qu auss ben les mesures par corrélaton UIQI que celles par erreur quadratque moyenne IF et PNR orent une très bonne transparence. La seconde analyse condute a porté sur l évaluaton de la robustesse. Nous voulons vérer la résstance de la procédure de tatouage proposée auss ben aux manpulatons usuelles comme changement de ormat compresson avec perte ltrage gaussen et transormatons géométrques qu à des attaques malvellantes e.g. trmar. Dans tous les cas la marque a été retrouvée avec

6 A.Chammem O.Dumtru M.Mtrea F.Prêteux succès. Le tableau montre le nombre d erreur de détecton sur 400 pour les attaques des dvers types chaque attaque étant répétée 0 os. La gure 5 ne consdère que l attaque trmar applquée 00 os : le nombre maxmal d erreur est de pour 4% des cas. La dernère évaluaton condute gure 6 a porté sur le temps de calcul de la nouvelle procédure. Tableau : Evaluaton quanttatve des proprétés de transparence et robustesse. Transparence Robustesse Moyenne UIQI IF PNR trmar Fltrage gaussen Rehaussement Compresson pg Rotaton Rotaton Fgure 5 : Nombre d erreur pour 00 attaques trmar. Génératon de la marque % Détecton % Pré-tratement 3% Post-trament 5% I nserton 3% Fgure 6 : Temps d exécuton des dérentes opératons de la chaîne de tatouage.

7 A.Chammem O.Dumtru M.Mtrea F.Prêteux Pour permettre une comparason avec la gure 3 le même PC a été consdéré processeur Centrno avec Go RAM. Les évaluatons montrent tout d abord un gan en temps d exécuton d un acteur 00 par rapport à la méthode hybrde de base. En eet après avor ntrodut le module de smulaton d attaques la parte nserton ne représente plus que 3% du temps total requs par la chaîne de tatouage en devenant ans comparable avec la parte détecton % et sept os mons lourde que les partes de pré et post-tratement qu pèsent pour 75%. 5 Concluson et perspectves Cette contrbuton met en évdence l ntérêt d ntrodure dans un schéma de tatouage hybrde un module de smulaton des attaques de type Monte Carlo pour prendre en compte le modèle réel de brut. Il a été expérmentalement montré qu un acteur 00 a été gagné lors de l exécuton de la méthode hybrde de tatouage tout en conservant les perormances de transparence et robustesse de la méthode ntale. A soulgner que d un pont de vue normatque l mplantaton est très smple et portable sous tout type d envronnent xe ou moble et tout type de termnal y comprs les clents légers. Par rapport à la méthode de Mller [9] la méthode présentée dans ce paper garante une melleure transparence et robustesse mas rédut la quantté d normaton nsérée. Les perspectves de cette méthode porteront sur la possblté de déployer des outls Monte Carlo pour l optmsaton de l nserton normée et pour dédure par une approche statstque une technque optmale de détecton. Réérences [] I. Cox M. Mller J. Bloom Dgtal watermarng Morgan Kaumann 00. [] M. Mtrea F. Preteux Tatouage robuste des contenus multmédas n. Chaouch M. Laurent-Manavcus La sécurté dans les réseaux sans l et mobles Lavoser Pars 007. [3] M. Mtrea. Duta F. Prêteux A uned approach to multmeda content watermarng Proc. Thrd Tawanese-French Conerence on Inormaton Technology TFIT'006 pp mars 006. [4] C.E. hannon. Channel wth de Inormaton at the Transmtter. IBM Journal octobre 958. [5] M..M. Costa. rtng on drty paper. IEEE transactons on Inormaton theory IT-93: ma 983. [6] M. Mtrea F. Prêteux J. Nunez or FR and GET Procédé de tatouage d une séquence vdeo French patent no //005 and EU patent no /07/007. [7] M. Mtrea O. Dumtru F. Prêteux A. Vlad Zero Memory Inormaton ources Approxmatng to Vdeo atermarng Attacs Lecture Notes n Computer cence Vol pp août 007. [8] O. Dumtru M. Mtrea Francose Preteux Vdeo Modellng n the DT Doman Proc. PIE Vol pp avrl 008. [9] L. Mller G. Doêrr I. Cox. Applyng Inormed Codng and Embeddng to Desgn a Robust gh-capacty atermar. IEEE transactons on mage processng Vol. 3 No. 6 un 004.

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