Il n'y a rien de frappant ou de remarquable dans les dizaines de milliers d'images qu'une équipe de recherche de l'Iowa State University a passé au cours des 18 derniers mois à collecter pour une nouvelle base de données.

Jennifer Newman, professeur agrégé de mathématiques à la tête de l'équipe au nom du Center for Statistics and Applications in Forensic Evidence basé dans l'Iowa State, dit qu'ils ne sont pas intéressés par l'esthétique ou les photos dignes d'être encadrées. En réalité, les images faiblement éclairées et surexposées rendent la base de données précieuse pour les chercheurs intéressés par la stéganalyse.

"Les images de la base de données sont des scènes ordinaires, et nous avons volontairement collecté des images de mauvaise qualité dans différents environnements de réglage de l'appareil photo, ", a déclaré Newman. "Nous avons découvert que les paramètres peuvent influencer le fonctionnement de la détection de stéga-analyse."

La stéganalyse intéresse de plus en plus les enquêteurs médico-légaux analysant des photos numériques, qui pourrait contenir du contenu caché lié à une affaire pénale. La stéganographie - une méthode secrète d'envoi de messages sans détection - remonte à la Grèce antique. Il a évolué avec la technologie, dit Newman. Maintenant, toute personne disposant d'un algorithme simple - disponible via une variété d'applications gratuites - peut manipuler le code d'une image ou de n'importe quel fichier numérique, tel qu'un document Word ou PDF, cacher un message.

Contrairement au cryptage, qui ne masque pas la présence d'un message, la stéganographie "cache le message à la vue de tous" afin que quelqu'un qui regarde la photo ne se doute pas qu'elle contient du texte caché, dit Newman. Aider les enquêteurs judiciaires à identifier et à décoder ces messages est l'objectif ultime des chercheurs, mais ils doivent d'abord établir une base pour la stéganalyse, ou détection de steg.

C'est là que Newman et ses collègues Yong Guan, professeur agrégé de génie électrique et informatique à l'ISU ; et Min Wu, à l'Université du Maryland, ainsi qu'une équipe d'étudiants diplômés et de premier cycle de l'ISU concentrent leurs efforts. Armé de près de deux douzaines de modèles de téléphones portables différents, les chercheurs en ont pris plus de 50, 000 images originales pour la base de données StegoDB, devrait être lancé fin mars. Désormais, les chercheurs du monde entier disposent d'un catalogue d'images de téléphones portables à utiliser pour la formation et le test d'outils de détection de stéganalyse.

"Si vous n'avez pas la base de données pour tester les images, par où commencer ? Nous espérons que d'autres chercheurs pourront examiner les données que nous recueillons et développer une analyse statistique quantitative qui sera utile dans un tribunal, " a déclaré Newman.

La technologie crée un besoin

Les bases de données publiques existantes d'analyse de stégations n'incluent que des images d'appareils photo. Avec l'utilisation généralisée des appareils photo des téléphones portables, Les chercheurs de l'ISU ont reconnu le besoin de données spécifiques aux images des téléphones portables pour aider au développement et à l'essai d'outils de détection de stéganalyse. Newman dit que les paramètres de l'appareil photo, qui sont uniques à chaque marque et modèle de téléphone, peut affecter la fiabilité d'un outil, il est nécessaire de tester les incohérences.

Compte tenu de la multitude de marques et de modèles de téléphones, c'est une tâche ardue, mais Newman dit que l'équipe est prête à relever le défi. L'un des objectifs du CSAFE est d'introduire un cadre statistique de preuve dans les affaires pénales qui n'existe pas actuellement, elle a dit. Selon un rapport de l'Académie nationale des sciences de 2009, seul l'ADN était fiable, taux d'erreur quantifiables associés aux conclusions. Newman dit que cela signifie qu'il n'y a pas de validité statistique ou de support scientifique pour des preuves telles que les empreintes digitales, marques de morsures, balles ou images stego.

"Ce sont des preuves précieuses qui peuvent aider à exclure des suspects dans une affaire, mais vous devez identifier la force ou le manque de force de la preuve, " a dit Newman. " En tant que scientifiques, notre travail est axé sur la quantification de ce qui est connu et de ce qui est inconnu. Nous fixons les limites de ce qui est statistiquement connu et statistiquement incertain pour ces arènes médico-légales. »

La détermination de ces limites statistiques permet ensuite à un témoin expert de témoigner avec un certain degré de certitude qu'une photo recueillie à titre de preuve provient d'un modèle de téléphone spécifique et la probabilité qu'elle contienne un contenu caché, elle a dit. Il faudra des années de recherche pour en arriver là, mais Newman dit que le travail peut profiter aux enquêteurs dans les affaires de pornographie juvénile et de vol de propriété intellectuelle. Par exemple, Elle a expliqué que de plus en plus d'entreprises s'intéressent à la technologie pour analyser les fichiers électroniques sortants afin de détecter si un employé envoie secrètement des informations sensibles à une personne extérieure à l'entreprise.

Nouvelle zone d'exploration

Newman dit que la stéganalyse est un domaine relativement jeune avec plusieurs applications inexplorées. Cela crée des opportunités pour les chercheurs d'explorer et de contribuer au cadre. Elle et ses collègues ont présenté certaines de leurs premières conclusions lors de conférences sur l'informatique judiciaire et les images multimédias. Le travail ne serait pas possible sans l'expertise combinée de l'équipe en mathématiques, statistiques, informatique et ingénierie et physique.

L'équipe continuera à collecter des photos prises avec différents modèles de téléphones pour élargir la base de données. Newman dit que pour que ce soit efficace, les chercheurs ont besoin d'une grande variété d'images pour une plus grande applicabilité.