rudolfworou's Projects
Foundation model for weather & climate
Some Algorithms and data structures written in Python or C++
Deeplearning demos with remote GPU and TCP client/server
Homeworks of the class Mathematics basics for computer graphics and Vision at Ethz
My machine learning projects
NLP related projects
A paper on emotional state prediction , mainly focusing on valence and arousal.
Dans ce projet, j'utilise la méthode variationnelle pour résoudre l'équation de l'oscillateur harmonique grâce au module fenics. C'est un projet réalisé en première année d'école d'ingénieur.
Rudolf Worou Portfolio
A simple and complete implementation of super-resolution paper.
La stéganographie est un art de dissimulation d’une information dans un support matériel. Le support peut être une image, un son, un tatouage voire même un texte [5]. A l’inverse de la stéganographie, la stéganalyse est l’ensemble des méthodes qui visent à détecter la présence de la stéganographie dans un support matériel. Nous baserons notre étude sur la stéganographie à base d’images. L’étude démarre par l’obtention des pixels d’une image quelconque grâce aux fonctions présentes dans python. On dispose ainsi d’une image de base qui va servir de couverture. Nous allons utiliser les bits de poids faible de cette image afin de stocker l’information. En effet, puisque ces bits ne jouent pas un rôle très important dans la valeur des pixels de l’image le rendu reste le même. Ainsi pour une première approche nous allons parcourir l’image pixel par pixel et y insérer du texte sous forme binaire de façon linéaire [1]. Pour ce faire, nous utiliserons les bits de poids faible afin de conserver la visibilité de l’image utilisée. Sachant qu’un caractère est codé sous huit bits nous allons introduire un caractère par pixel. Cette manipulation nous permet de stocker autant de caractères qu’il y a de pixels. Ensuite l’algorithme proposé dans l’article [2] nous permettra d’aller encore plus loin, c’est-à-dire cacher une image complète dans l’image de couverture. Pour chaque pixel les trois derniers bits de poids faible de l’image de couverture seront remplacés par les trois premiers bits de poids fort de l’image à cacher. Bien évidemment pour les deux programmes nous permettant de cacher un texte ou une image dans une image de base nous allons programmer des fonctions nous permettant de récupérer le texte ou le message caché. L’article en [3] nous montre qu’insérer l’information pixel par pixel de façon linéaire n’est pas une méthode très efficace car facilement détectable. Une simple attaque faisant ressortir le dernier bit de l’image stéganographiée par une telle méthode révèle visuellement la présence d’une information. On observe une répartition de pixels non uniforme pour un texte caché et même l’allure de l’image cachée dans le cas où l’information est une image. Nous utiliserons donc ensuite une méthode plus adaptée qui est basée sur une insertion aléatoire (mais connue) de l’information dans l’image. La méthode proposée ici par Jassim Mohmmed Ahmed et Zulkarnain Md Ali [4] est celle du logarithme discret utilisant une clé dont on peut extraire une suite afin d’insérer l’information de façon plus sécurisé. Cette méthode résiste à la première attaque réalisée sur la précédente. Enfin si nos outils actuels nous le permettent nous essayerons d’écrire un algorithme plus résistant à d’autres méthodes de stéganalyse plus complexes.
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