L'utilisation illicite des images s’est considérablement accrue avec la généralisation de la manipulation de contenu par IA (deepfakes) ou par des accès non autorisés. Sécuriser les images dès leur source, c'est-à-dire au niveau du capteur, est essentiel pour relever les défis de ce domaine de la cybersécurité en limitant les failles de sécurité. Ce concept de « capteurs d'images de confiance » répond au besoin d'assurer la sécurité, l'authentification et le chiffrement des images dès leur acquisition.

S'appuyant sur nos recherches initiales, notamment sur la génération in situ de clés de chiffrement ou d'authentification, les travaux de thèse porteront sur la recherche de solutions innovantes destinées à intégrer des fonctions de sécurité aux capteurs d'images. Ces fonctions doivent concilier la sécurisation des contenus tout en tenant compte des exigences de faible consommation d'énergie et d'architecture intégrée compacte. Après une phase initiale visant à développer les compétences spécifiques à la thèse, et en fonction de votre parcours et de vos intérêts, votre travail consistera à :
- Développer des algorithmes de chiffrement et/ou de tatouage numérique en Python afin d'évaluer leur complexité, puis proposer des versions compactes compatibles avec l'intégration dans les capteurs d'images.
- Évaluer l'impact des choix algorithmiques et de l'implémentation matérielle sur la qualité de l'image.
- Concevoir et valider des architectures matérielles implémentant les algorithmes.
- Conception des circuits intégrés implémentant ces fonctions.

Avec l’objectif de concevoir et fabriquer un circuit intégré, les travaux seront menés au CEA-Leti à l'aide d'outils de conception de circuits intégrés et d'environnements de développement logiciel professionnels.