La numérisation des œuvres culturelles (livres, films, photos, musiques…) a ouvert la voie à leur duplication illégale. Pour lutter contre ce nouveau type de vol, les scientifiques développent des techniques visant à rendre la tâche plus difficile aux pirates. La plupart du temps, cela consiste à introduire dans le contenu une information imperceptible renseignant sur l’identité du propriétaire du fichier original. Ces outils sont aujourd’hui au point, et les recherches actuelles se concernent sur d’autres aspects de la protection des contenus.
Au laboratoire GIPSA-lab, François Cayre, également enseignant à Grenoble INP – Phelma, travaille sur l’authentification de fichiers multimédia. Il se dirige aujourd’hui vers des applications de criminalistique en collaboration avec Kai Wang, chargé de recherche CNRS à GIPSA-lab. « Il est possible, grâce à des outils logiciels développés spécialement, de recréer l’histoire d’une photo en faisant l’historique des traitements qu’elle a subis », expliquent les chercheurs. Jusqu’à présent, ce type d’analyse reposait sur des données ajoutées à l’image, qui présentaient l’inconvénient de devoir modifier l’image avant sa distribution, ce qui s’avère peu pratique. Les chercheurs ont donc choisi de faire une analyse du contenu de l’image elle-même. « Par exemple, lorsqu’une image est modifiée, ses statistiques locales le sont aussi, et notre stratégie constitue justement à déterminer ces endroits de l’image où les statistiques sont suspectes. » Actuellement, les scientifiques évaluent la fiabilité de leurs méthodes, et les améliorent.
Au laboratoire GIPSA-lab, François Cayre, également enseignant à Grenoble INP – Phelma, travaille sur l’authentification de fichiers multimédia. Il se dirige aujourd’hui vers des applications de criminalistique en collaboration avec Kai Wang, chargé de recherche CNRS à GIPSA-lab. « Il est possible, grâce à des outils logiciels développés spécialement, de recréer l’histoire d’une photo en faisant l’historique des traitements qu’elle a subis », expliquent les chercheurs. Jusqu’à présent, ce type d’analyse reposait sur des données ajoutées à l’image, qui présentaient l’inconvénient de devoir modifier l’image avant sa distribution, ce qui s’avère peu pratique. Les chercheurs ont donc choisi de faire une analyse du contenu de l’image elle-même. « Par exemple, lorsqu’une image est modifiée, ses statistiques locales le sont aussi, et notre stratégie constitue justement à déterminer ces endroits de l’image où les statistiques sont suspectes. » Actuellement, les scientifiques évaluent la fiabilité de leurs méthodes, et les améliorent.
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