Stratégie nationale PEPR Cybersécurité

COntenus Multimedia PROtégés par Machines IntelligenteS

COMPROMIS

Mots-clés : Confidentialité, Intégrité, Identification, Sécurité des IA , Détection de contenus générés

Résumé

Le projet COMPROMIS a étudié les trois volets de la sécurité des contenus multimédia, à savoir la confidentialité, l'intégrité et l'identification des contenus et des IA qui les traitent. 

 

* Concernant la confidentialité, plusieurs résultats notables sont à mettre en avant: le développement de méthodes de stéganographie génératives sur des images via des modèles de diffusions, l'anonymisation réversible de visages via des transformations secrètes dans l'espace latent, et l'extraction d’identités à partir du modèle d'images CLIP via l'apprentissage par renforcement.

 

* Les travaux liés au contrôle d'intégrité portent sur la robustesse aux exemples adverses (Paris-Dauphine), la détection de contenus générés en audio (voix), en images variées ou spécifiquement sur des remplacements de visages. D'autres travaux portent sur la stéganalyse en cherchant à maximiser les taux de vrais positifs pour des taux de faux positifs faibles. Concernant l'intelligence artificielle, leurs intégrité a été mise à mal en développant des attaques par portes dérobées sur des "transformeurs" visuels.

 

* Le lot sur l'identification des contenus et des IAs associées a permis notamment d'étudier des protocoles d'authentification à base de biométrie, en insistant également sur l'explicabilité des systèmes biométriques et sur la sécurité de ces systèmes, notamment par rapport à des attaques par représentation. D'autres travaux ont permit la création d'une base pour l'identification d'identités vocale (ASVspoof 5) et le benchmark des méthodes d'identification. Enfin d'autres travaux sont liés à la sécurité des méthodes de tatouage neuronaux: deux méthodes ont été étudiées (audio et image), et nous avons montré que la sécurité de cette nouvelle génération de méthodes était souvent faible.

 

* En terme de dissémination, nous avons participé à la réalisation d'une journée sur la détection de contenus générés et d'une autre sur l'identification et la désidentification (journées communes aux GdR IASIS et SI). Nous avons également participé à l'organisation d'une journée nationale de la sécurité de l’Intelligence Artificielle lors de l'ECW, d'une journée de rencontre académique et industriels autour de la biométrie, et à l'organisation d'une compétition internationale.

 

 

 

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Informations générales

Acronyme projet : COMPROMIS
Référence projet : 22-PECY-0011
Région du projet : Hauts de France
Discipline : 1 - Math Info
Aide PIA : 4 999 908 €
Début projet : mars 2024
Fin projet : septembre 2029

Coordination du projet : Patrick BAS
Email : patrick.bas@cnrs.fr

Consortium du projet

Etablissement coordinateur : CNRS Hauts-de-France
Partenariat : INRIA siège, CEA Saclay, Université de Caen Normandie, Université de Paris IX (Dauphine), Eurecom, Institut Mines Telecom Nord Europe, Université de Technologie de Troyes, Université de Montpellier, Université de Rennes, Ecole Nationale Supérieure Ingénieurs Caen

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