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Une compétition en stéganalyse organisée par l'UTT, dotée de $25 000
Publié le 28 avril 2020
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Mis à jour le 28 avril 2020
Date(s)
le 28 avril 2020
Dans le cadre du projet ANR ALASKA portant sur la détection d'informations cachées dans les images numériques (la stéganalyse) dans un contexte opérationnel, Rémi Cogranne, enseignant-chercheur, Quentin Giboulot, doctorant, tous deux au sein de l’équipe de recherche Modélisation et sûreté des systèmes (M2S) de l’UTT, et Patrick Bas, chercheur CNRS à Lille au sein du laboratoire CRIStAL, organisent avec la société de traitement du signal de l'IEEE la compétition "ALASKA2 Image Steganalysis".
L’objectif de ce concours est de développer des méthodes efficaces et fiables de détection de données secrètes et cachées dans des images numériques d’apparence inoffensive. Ces méthodes devront tenir compte des enjeux opérationnels : de la très grande diversité des images en termes de contenus, de traitements et d'appareil photo, et en limitant le plus possible les faux-positifs (c’est-à-dire le nombre d'images normales qui seront classifiées par erreur comme contenant un message secret).
Dans un tel contexte, les informations cachées sont par nature des signaux très faibles et donc difficiles à détecter. La plupart des travaux sur le sujet sont réalisés dans des conditions pratiques largement simplifiées.
Ce concours en ligne vise ainsi à pousser la communauté académique et les amateurs avertis qui utilisent régulièrement les techniques d'intelligence artificielle, à étudier ces difficultés pratiques, via une approche originale.
Cette compétition internationale est dotée de 25 000 dollars (1er prix : $12000 – 2e prix : $8000 – 3e prix : $5000). Les gagnants auront également la chance de présenter leur travail de recherche, partager leurs résultats et techniques mises en œuvre, à l’occasion d'une session spéciale lors de la conférence phare du domaine, le WIFS (Workshop on Information Forensics and Security) 2020 de l'IEEE, qui se tiendra du 6 au 9 décembre à New-York, avec une participation financière pour se rendre à cette conférence !
Pour en savoir plus : https://www.kaggle.com/c/alaska2-image-steganalysis/overview/description
L’objectif de ce concours est de développer des méthodes efficaces et fiables de détection de données secrètes et cachées dans des images numériques d’apparence inoffensive. Ces méthodes devront tenir compte des enjeux opérationnels : de la très grande diversité des images en termes de contenus, de traitements et d'appareil photo, et en limitant le plus possible les faux-positifs (c’est-à-dire le nombre d'images normales qui seront classifiées par erreur comme contenant un message secret).
Dans un tel contexte, les informations cachées sont par nature des signaux très faibles et donc difficiles à détecter. La plupart des travaux sur le sujet sont réalisés dans des conditions pratiques largement simplifiées.
Ce concours en ligne vise ainsi à pousser la communauté académique et les amateurs avertis qui utilisent régulièrement les techniques d'intelligence artificielle, à étudier ces difficultés pratiques, via une approche originale.
Cette compétition internationale est dotée de 25 000 dollars (1er prix : $12000 – 2e prix : $8000 – 3e prix : $5000). Les gagnants auront également la chance de présenter leur travail de recherche, partager leurs résultats et techniques mises en œuvre, à l’occasion d'une session spéciale lors de la conférence phare du domaine, le WIFS (Workshop on Information Forensics and Security) 2020 de l'IEEE, qui se tiendra du 6 au 9 décembre à New-York, avec une participation financière pour se rendre à cette conférence !
Pour en savoir plus : https://www.kaggle.com/c/alaska2-image-steganalysis/overview/description
mise à jour le 28 avril 2020