Digital Forensics Research Group

GREYC Cybersecurity

Digital Forensics Research Group

The vocation of the GREYC Digital Forensics Research Group is to empower Digital Forensics professionals with new AI-based technologies and to assess the performance of Digital Forensics tools using independant evaluation procedures. Our team contributes to the professionalization of Digital Forensics and reinforces confidence in investigative technologies by meeting requirements for reliability and accuracy.

The GREYC Digital Forensics Research Group develops G’DIP, the GREYC Digital Investigation Platfom dedicated to digital traces analysis. This includes information extraction, exploration of large heterogeneous collections, log analysis and linking digital identity to personal identity.

Digital forensics aims to support the finding of evidence from digital media like a computer, a mobile phone, a server or a network. Analyzing digital traces has many legal applications such as crime resolution or finding a missing person. It also finds applications in other domains, such as Art and Cultural Heritage where digital devices may contain material and traces related to the authors, their work, creation process, or correspondence.

The discipline includes computer forensics, mobile device forensics, network forensics, forensic data analysis and database forensics.

Research Topics

Digital Forensics & Data Carving
Multimedia Forensics & Deepfake Detection
Multimedia Analysis & Illicit Content Detection
Text Content Analysis & Phishing Detection
Digital Investigation Platforms & Tools

Permanent Members

Permanent members of GREYC’s SAFE team specialize in digital and multimedia forensics.

Emmanuel Giguet is a full time researcher at CNRS and the DF Research Group Leader. He specializes in NLP and Digital Forensics, focusing on the detection of illicit content, the location, extraction, and reconstruction of corrupted, partial, or fragmented data, the detection of phishing, as well as the analysis and detection of deepfakes. He also contributes to open-source platforms (G'DIP and Autopsy) and tools, as well as computational methods to recover, analyze, and verify digital evidence across both multimedia and textual sources.

Christophe Rosenberger is a full professor in computer science at ENSICAEN. He specializes in Biometry and Digital Forensics, focusing on the automated analysis of heterogeneous digital data (images, videos, text, and files) for investigative purposes. His research includes illicit content detection, phishing analysis, and hidden information extraction, leveraging signal processing and artificial intelligence. He also contributes to open-source platforms G’DIP and Autopsy for integrating and evaluating digital forensic AI powered tools.

Christophe Charrier is a full professor in computer science at Université de Caen. He specializes in Multimedia Digital Forensics, focusing on deepfake detection, face swapping, and video forgery analysis. His work combines signal processing and artificial intelligence to identify manipulations and ensure the integrity of digital evidence. He contributes expertise to projects on multimedia evidence analysis and collaborates with the team on investigative methodologies.

Tanguy Gernot is a research engineer at CNRS. He specializes in Digital Forensics, focusing on the development of DF platforms, prototyping of forensic tools, construction of specialized datasets, and evaluation of investigative software. He also supports the team in the operational management of research projects.

Publications

Journals - Revue internationale

Adrien Dubettier, Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet, Christophe Rosenberger. 2023. File type identification tools for digital investigations. Forensic Science International: Digital Investigation, 2023, 46C, pp.301574. ⟨10.1016/j.fsidi.2023.301574⟩ – hal-04128864

Invited Speakers - Conférences invitées

Emmanuel Giguet. 2025. Puzzle Forensique - Analyse de fragments de fichiers PDF, Sept 2025, Mons, Belgique - hal-05266539

Christophe Rosenberger. 2025. Aléatoire dans les dumps mémoire, Sept 2025, Mons, Belgique - hal-05297899

Emmanuel Giguet. 2025. La lutte contre le phishing : Une aventure semée d’écueils. "Phishing enjeux, défis et perspectives" Conférence Appel du Cyber Juin, 3 Juillet 2025, Caen, France. - hal-05144921

Emmanuel Giguet. 2025. Considerations related to Textual Content Analysis in Digital Forensics. Finse Cyber Security Winter School, Apr 2025, Finse, Norway - hal-05144912

Emmanuel Giguet, Christophe Rosenberger. 2025. Digital forensics: Multimedia and text carving. Finse Cyber Security Winter School, Apr 2025, Finse, Norway - hal-05060995

Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet, Christophe Charrier, Christophe Rosenberger. 2024. Les Sciences de l'Investigation Numérique au service de la criminalistique et de la valorisation du patrimoine, Sept 2024, Nancy, France - hal-04710566

Emmanuel Giguet, Christophe Rosenberger. 2022. Digital Forensics. Finse Cyber Security Winter School, Apr 2022, Finse, Norway – hal-03779797

Christophe Charrier. 2022. Deep Fake Generation And Detection. Finse Cyber Security Winter School, Apr 2022, Finse, Norway

International Conferences - Conférences internationales

Syamantak Sarkar, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet, Kiran Raja. 2026. Detecting Double Compression in HEVC Videos via Neural Attention and Bitstream Analysis. 14th International Workshop on Biometrics and Forensics (IWBF2026). Côte d’Azur, EURECOM, April 23–24.

Thu Hien Le, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet, Maxime Bérubé. 2026. Retinex-guided Relighting and Latent-Space Refinement for Realistic Diffusion-based Face Swapping. Electonic Imaging 2026 (EI 2026), Media Watermarking, Security, and Forensics, Mar 2026, Burlingame (CA), United States. [hal-05547390]

Emmanuel Giguet, Christophe Charrier, Christophe Rosenberger. 2025. Detection of Explicit Sexual Content in Videos for Digital Forensic Application. 37th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2025), Nov 2025, Athènes, Greece. [hal-05272973]

Armand Florent Tsafack Piugie, Mathieu Valois, Emmanuel Giguet, Philippe Chauvat, Christophe Rosenberger. 2025. Features Analysis of all Email Components for Phishing Detection. 57th International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST 2025), Oct 2025, San Antonio, TX, United States. [hal-05209570]

Paul Tessé, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet. Contribution of residual signals to the detection of face swapping in deepfake videos. 2024 Colour and Visual Computing Symposium (CVCS), Sept 2024, Gjovik, Norway. [hal-04727184]

Simon Cardoso, Hugo Jean, Martin Cherrier, Adrien Dubettier, Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet, Christophe Rosenberger. Towards an Open-source Digital Investigation Platform. 2023 International Conference on Cyberworlds (CW 2023), Oct 2023, Sousse, Tunisia. pp.472-479, [hal-04179975]

Adrien Dubettier, Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet, Christophe Rosenberger. A Comparative Study of Tools for Explicit Content Detection in Images. 2023 International Conference on Cyberworlds (CW 2023), Oct 2023, Sousse, Tunisia. pp.464-471, [hal-04179975]

Hugo Jean, Emmanuel Giguet, Christophe Charrier. 2022. Video Forgery Detection by Bitstream Analysis. Colour and Visual Computing Symposium 2022 (CVCS 2022), Sep, Gjøvik, Norway – hal-03776086

Amit Kumar, Marc Spaniol. 2022. There is a fine Line between Personalization and Surveillance: Semantic User Interest Tracing via Entity-level Analytics. WebSci '22: 14th ACM Web Science Conference 2022, Jun 2022, Barcelona Spain, France. pp.22-33, ⟨10.1145/3501247.3531592⟩ – hal-03778507

National Conferences - Conférences nationales

Thu Hien Le, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet, Maxime Bérubé. 2026. Rééclairage de visage et harmonisation des teintes dans l’espace latent pour un faceswapping réaliste basé sur les modèles de diffusion. COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels (CORESA 2026), 27-29 May 2026, Nantes, France.

Syamantak Sarkar, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet, Kiran Raja. 2026. Détection de la double compression des vidéos HEVC par analyse du domaine compressé et attention neuronale COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels (CORESA 2026), 27-29 May 2026, Nantes, France.

Hugo Jean, Emmanuel Giguet, Christophe Rosenberger. 2023. Détection de contenu explicite dans les vidéos. Conférence CORESA (COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels), Jun 2023, Lille, France – hal-04094197

Paul Tessé, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet. 2023. Contribution des signaux résiduels pour la détection de la permutation de visages dans les vidéos hypertruquées. COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels (CORESA 2023), Jun 2023, Lille, France – hal-04133905

Paul Canchon, Hugo Jean, Hugo Merly, Emmanuel Giguet , Christophe Charrier et al. 2022. Analyse du bitstream pour la détection de Falsification Vidéo. XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2022), Sep 2022, Nancy, France – hal-03745893

Other Communications - Autres communications

Syamantak Sarkar, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet, Kiran Raja. 2026. Latent Trajectory Analysis for Detection of AI-Generated Videos. Journée thématique sur la détection de contenus générés. GDR IASIS, GDR Sécurité informatique, PEPR COMPROMIS. 27.04.2026. Paris, France.

Thu Hien Le, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet, Maxime Bérubé. 2026. Retinex-guided Relighting and Latent-space Refinement for Realistic Diffusion-based Face Swapping. Journée PEPR COMPROMIS. 10.03.2026. Paris, France.

Syamantak Sarkar, Christophe Charrier, Emmanuel Giguet, Kiran Raja. 2026. Interpretable Signals for Video Forensics From Compression Artifacts to AI-Generated Video Detection. Journée PEPR COMPROMIS. 06.03.2026. Paris, France.

Projects

COMPROMIS From 01/01/2024 to 31/12/2027 PEPR Cybersécurité - Projet COMPROMIS - France 2030 Multimedia Data Protection - COntenus Multimédia PROtégés par Machines IntelligenteS

The GREYC laboratory is a partner of the PEPR COMPROMIS project (COntenus Multimédia PROtégés par Machines IntelligenteS), whose scientific program focuses on multimedia data protection and deep learning. Within the work package led by Nicholas Evans (EURECOM), which covers activities related to the verification of multimedia data and associated models, Christophe Charrier and Emmanuel Giguet supervise the PhD of Thu Hien LE, titled “Deepfake Generation and Detection via Residual Errors”.

Le laboratoire GREYC est partenaire du PEPR COMPROMIS (COntenus Multimédia PROtégés par Machines IntelligenteS), dont le programme scientifique est centré sur la protection des données multimédia et le deep learning. Dans le lot porté par Nicholas Evans (EURECOM), qui regroupe les activités liées à la vérification de l’intégrité des données multimédia et des modèles associés, Christophe Charrier et Emmanuel Giguet encadrent la thèse de Thu Hien LE, intitulée « Génération et détection de deepfake sur erreurs résiduelles ».

Leading Institution: CNRS

Scientific Coordinator: Patrick Bas

Institutional Partners:

Research Partners:

CYRCE From 01/01/2024 to 31/12/2028 AMI CMA CYRCE - France 2030 Projet CYRCE : Campus universitaire caennais de cybersécurité

The CYRCE project (Caen Cybersecurity University Campus) is funded under the Call for Expressions of Interest (AMI) “Skills and Jobs of the Future” (CMA) program, cybersecurity component, launched by the French government as part of the France 2030 initiative and managed by the French National Research Agency (ANR). It includes Digital Forensics and supports the research activities of the SAFE team, particularly in digital investigation, as well as PhD funding, notably for Syamantak SARKAR and Hoang Nhat TRAN. The project also contributes to the Cybersecurity Master’s program, in which members of the Research Group in Digital Forensics are actively involved.

Le projet CYRCE (Campus universitaire caennais de cybersécurité) est financé dans le cadre de l’Appel à manifestation d’intérêt (AMI) « Compétences et métiers d’avenir » (CMA), volet cybersécurité, lancé par l’État dans le cadre de France 2030 et piloté par l’Agence nationale de la recherche (ANR). Il intègre l’investigation numérique (Digital Forensics) et soutient les activités de recherche de l’équipe SAFE, notamment en investigation numérique, ainsi que le financement de thèses, en particulier celles de Syamantak SARKAR and Hoang Nhat TRAN. Le projet contribue également au Master Cybersécurité, dans lequel les membres du Research Group in Digital Forensics sont activement impliqués.

Leading Institution: University of Caen Normandy
Research Partner: GREYC Safe Team

AI&Cyber Since 3/2023 IRN CNRS Franco-Norvégien AI&CYBER CNRS International Research Network France - Norway on Artiﬁcial Intelligence & Cybersecurity

L’objectif de l’International Research Network (IRN) AI&Cyber, soutenu par le CNRS, est de développer des activités de recherche conjointes autour de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour la cybersécurité. L’IRN est structuré en quatre axes, dont un axe Digital Forensics consacré à : (1) la recherche et l’analyse des traces numériques, laissées volontairement ou non par les internautes sur les sites web, forums et réseaux sociaux ; (2) la détection de vidéos hypertruquées (deepfakes) à partir des erreurs résiduelles générées lors de leur création.

The International Research Network (IRN) AI&Cyber, supported by the CNRS, aims to develop joint research activities leveraging artificial intelligence (AI) for cybersecurity. The IRN is structured into four research axes, including a Digital Forensics axis focused on: (1) the collection and analysis of digital traces, whether intentionally or unintentionally left by users on websites, forums, and social networks; and (2) the detection of deepfake videos based on residual artifacts introduced during their generation.

Leading Institution: CNRS
Coordinator: GREYC
Partners: GREYC, SINTEF, University of Oslo, Norwegian University of Science and Technology, Norwegian Computing Center

IANEC 3/2024 - 10/2025 Investigation of Digital Archives of Contemporary Writers (IANEC) Innovative digital services (Ministry of Culture)
See the IANEC Project Page

Coordinator: GREYC
Funding Institution: French Ministry of Culture
Partners: GREYC, IMEC

RECTORAT 2022 - 2024 Investigation numérique pour l’enseignement supérieur et la médiation scientifique

Funding Institution: Rectorat l'Académie de Normandie
Research Partner: GREYC

PhD Students

Armand Florent TSAFACK PIUGIE

Thesis Topic: Phishing Detection Phd Start: April 2024 Place: Université de Caen Normandie, Téïcée Supervisors: Emmanuel Giguet and Christophe Rosenberger Funding: ANRT, Téïcée

This PhD thesis is set in the context of the continuous evolution of phishing attacks, which requires increasingly reactive detection mechanisms to reduce their profitability. The objective is to analyze these attacks and propose effective countermeasures by combining multiple indicators within models based on machine learning, deep learning, and natural language processing. These approaches will enable the design of reliable detection models whose decisions are explainable. The project also incorporates a collaborative dimension, combining automated analysis, user reporting, and expert validation, while ensuring the anonymization of sensitive data. Finally, particular attention will be given to detecting variants through quasi-similarity signatures. Four major challenges structure this work: the performance of learning methods, decision explainability, privacy protection, and the generalization of detection to personalized attacks.

Cette thèse s’inscrit dans un contexte d’évolution continue des attaques de phishing, nécessitant des mécanismes de détection toujours plus réactifs afin de réduire leur rentabilité. L’objectif est d’analyser ces attaques et de proposer des contre-mesures efficaces, en combinant des indices de nature variée au sein de modèles fondés sur le machine learning, le deep learning et le traitement automatique des langues. Ces approches permettront de concevoir des modèles de détection fiables, dont les décisions sont explicables. Le projet intègre une dimension collaborative, associant analyse automatique, signalement utilisateur et validation experte, tout en garantissant l’anonymisation des données sensibles. Quatre enjeux majeurs structurent ces travaux : la performance des méthodes d’apprentissage, l’explicabilité des décisions, la protection de la vie privée et la généralisation face à des attaques personnalisées.

Thu Hien LE

Thesis Topic: Face-swapping deepfake detection Phd Start: October 2025 Place: Université de Caen Normandie Supervisors: Christophe Charrier and Emmanuel Giguet Funding: COMPROMIS

The rapid evolution of deep learning has enabled highly realistic face-swapping deepfakes, posing significant risks to digital security through identity theft and disinformation. While modern generative architectures achieve high visual fidelity, existing detection systems often struggle with real-world constraints such as low-resolution inputs, heavy compression, and content generated by unseen swapper technologies. To address these limitations, this thesis proposes a lightweight deep learning framework that integrates spatial, frequency-domain, and signal residual analysis. By extracting spectral features, the model identifies subtle artifacts introduced by neural rendering that are often invisible in the spatial domain. Furthermore, residual signal analysis allows for the exposure of minute inconsistencies between original and manipulated content. The primary contribution of this research is an efficient architecture that balances robust accuracy with low computational overhead, providing a scalable solution for real-time deepfake mitigation.

L'évolution rapide de l'apprentissage profond a permis la création de deepfakes de substitution faciale extrêmement réalistes, engendrant des risques importants pour la sécurité numérique, notamment l'usurpation d'identité et la désinformation. Si les architectures génératives modernes atteignent une haute fidélité visuelle, les systèmes de détection existants peinent souvent à se conformer aux contraintes du monde réel, telles que la faible résolution des entrées, la forte compression et le contenu généré par des technologies de substitution inconnues. Pour pallier ces limitations, cette thèse propose un cadre d'apprentissage profond léger intégrant l'analyse spatiale, fréquentielle et du signal résiduel. En extrayant des caractéristiques spectrales, le modèle identifie des artefacts subtils introduits par le rendu neuronal, souvent invisibles dans le domaine spatial. De plus, l'analyse du signal résiduel permet de révéler des incohérences minimes entre le contenu original et le contenu manipulé. La principale contribution de cette recherche réside dans une architecture efficace qui allie une grande précision à une faible charge de calcul, offrant ainsi une solution évolutive pour la lutte contre les deepfakes en temps réel.

Syamantak SARKAR

Thesis Topic: Detection of AI-Generated Deepfake Videos Phd Start: October 2025 Place: Université de Caen Normandie / NTNU Gjøvik, Norway Supervisors: Christophe Charrier, Emmanuel Giguet and Kiran Raja Funding: CYRCE

This thesis focuses on the detection of deepfake videos generated by artificial intelligence models, which raise major challenges in terms of misinformation, identity theft, and digital security. Early detection methods relied on identifying specific visual cues, whereas more recent approaches leverage learning-based models capable of automatically extracting more complex features. Despite these advances, these systems remain limited when faced with the diversity and rapid evolution of generation techniques. Recent work using large-scale models has improved generalization, but challenges persist, particularly in analyzing temporal consistency in videos and ensuring robustness to previously unseen content. This research aims to develop multimodal detection methods that integrate spatial and temporal cues, while evaluating their reliability on complex datasets and addressing ethical issues related to bias.

Cette thèse porte sur la détection des deepfakes vidéos générés par des modèles d'Intelligence Artificielle, et qui posent des enjeux majeurs en matière de désinformation, d’usurpation d’identité et de sécurité numérique. Les premières méthodes de détection reposaient sur l’identification d’indices visuels spécifiques, tandis que les approches récentes s’appuient sur des modèles d’apprentissage capables d’extraire automatiquement des caractéristiques plus complexes. Malgré ces avancées, ces systèmes restent limités face à la diversité et à l’évolution rapide des techniques de génération. Les travaux récents exploitant des modèles à grande échelle améliorent la généralisation, mais des défis persistent, notamment l’analyse de la cohérence temporelle dans les vidéos et la robustesse face à des contenus inédits. Cette recherche vise à développer des méthodes de détection multimodales, intégrant des indices spatiaux et temporels, tout en évaluant leur fiabilité sur des données complexes et en prenant en compte les enjeux éthiques liés aux biais.

Hoang Nhat TRAN

Thesis Topic: Forensics of Multimodal Generation Models Phd Start: December 2025 Place: Université de Caen Normandie Supervisors: Emmanuel Giguet and Alexis Lechervy Funding: CYRCE, Normandy Region

This PhD project is set in the context of multimodal generative models, now capable of producing administrative documents that are almost indistinguishable from genuine ones. In response, the objective goes beyond simple fraud detection to focus on source attribution. The project aims to identify the datasets used to train these models by leveraging the memorization traces they retain. The central hypothesis is that such systems learn statistical signatures specific to their training dataset, which can be extracted and analyzed. By combining digital forensics and machine learning, this research proposes an innovative approach to trace the origin of forged documents and strengthen investigative capabilities against emerging forms of document fraud.

Cette thèse s’inscrit dans le contexte des modèles génératifs multimodaux, aujourd’hui capables de produire des documents administratifs falsifiés quasi indétectables. Face à cette évolution, l’objectif dépasse la simple détection de fraude pour s’orienter vers l’attribution de source. Le projet vise à identifier les jeux de données ayant servi à entraîner ces modèles, en exploitant les traces de mémorisation qu’ils conservent. L’hypothèse centrale est que ces systèmes apprennent des signatures statistiques propres aux corpus d'entraînement utilisés, qui peuvent être extraites et analysées. En combinant forensique numérique et apprentissage automatique, cette recherche propose une approche innovante pour remonter à l’origine des faux documents et renforcer les capacités d’investigation face aux nouvelles formes de fraude documentaire.

Events

Du 15 au 17 septembre 2026 JFIN 2026 : 18ème édition des Journées Francophones de l'Investigation Numérique AFSIN – Association francophone des spécialistes de l’investigation numérique
Organisation locale : Christophe Charrier, Emmanuel Giguet, Raphaël Lecoq, Olivier Pouchard, Christophe Rosenberger
À Caen

3/07/2025 Conférence "Phishing: enjeux, défis et perspectives" organisée dans le cadre de l'Appel du Cyber Juin
par Christophe Rosenberger et Emmanuel Giguet
À l'ENSICAEN, 6 Boulevard Maréchal Juin, Caen

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Partners: GREYC, ENSICAEN, Université de Caen Normandie, CNRS, LAAS, teïcée, BLOKKUS, AvantdeCliquer

Forensics Courses
Supports de cours module Forensics

Emmanuel Giguet. 2025. La chaîne de conservation des preuves : Un concept clé de l’investigation numérique. Master 2 Informatique Spécialité Cybersécurité co-accréditée Université de Caen Normandie et ENSICAEN Caen, France - hal-05454763

Tanguy Gernot. 2024. Forensic Tools, Feb 2024, Caen, France – hal-04453370

Tanguy Gernot. 2024. OSINT for forensics, Jan 2024, Caen, France – hal-04453439

Emmanuel Giguet. 2023. Feedback of a Digital Forensics Expert - Part 1, Dec 2023, Caen, France – hal-04454341

Emmanuel Giguet. 2023. Feedback of a Digital Forensics Expert - Part 2, Dec 2023, Caen, France – hal-04454350

Emmanuel Giguet. 2023. The Basics of Textual Information Retrieval and Analysis in Digital Forensics, Dec 2023, Caen, France – hal-04452453

Press and Public Relations
Relations presse et médias

2025. Vous achetez vos cadeaux de Noël en ligne ? On vous explique comment éviter les arnaques à l'approche des fêtes. Article de Baptiste Renaut avec interview de Emmanuel Giguet publié sur france3.fr le 15/12/2025.

2025. « La carte Vitale dématérialisée n’apporte rien à la lutte contre la fraude » Article de Jean-Bernard Gervais avec interview de Emmanuel Giguet publié sur univadis.fr le 11/12/2025.

2025. Carte Vitale dématérialisée : une vraie ou fausse bonne idée ? Article de Emmanuel Giguet publié sur caducee.net le 20/11/2025.

2025. Comment mettre sa carte Vitale sur son téléphone ? Article de Sophie Madoun avec mention de Emmanuel Giguet publié sur santecool.net le 10/11/2025.

2025. L'IA en soutien des forces de l'ordre. Interview au journal télévisé de France 3 du 10/02/2025 de Christophe Charrier et Christophe Rosenberger. [mp4]

2025. Sommet sur l'IA : "Je suis à 44% Matt Pokora", un chercheur nous explique comment l'intelligence artificielle a déjà changé le monde. Citations de Christophe Rosenberger et de Christophe Charrier dans l’article de France Info du 10/02/2025 écrit par Marie Lorillec [link]

2023. Six mois après, que retenir de la cyberattaque du service informatique de la ville de Caen ? Citation de Tanguy Gernot dans l’article de Ouest-France.fr du 26/03/2023 écrit par Antonin Besnard [link]

2023. "Une surface énorme pour attaquer" : les municipalités, des cibles faciles pour les hackers. Citation de Tanguy Gernot dans l’article de Lexpress.fr du 04/03/2023, écrit par Célia Cuordifede. [link]

2022. Comprendre le fonctionnement de la cybersécurité. Podcast de Radio phenix, émission C'est pas faux. Interview de Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 15/11/2022 [link] [audio]

2022. Cyberattaque : pourquoi un hacker viserait-il une mairie ? Citation de Tanguy Gernot dans l’article de France 3 Région du 28/09/2022 écrit par Kanwaljit Singh.

2022. La Mairie de Caen victime d'une cyberattaque : « ils introduisent un logiciel dans les serveurs pour crypter les données et réclamer ensuite une rançon. Citation de Tanguy Gernot dans l’article de France 3 Région du 27/09/2022 écrit par Jean-Yves Gelebart [link] [pdf]

2022. Cyberattaque contre la ville de Caen. Interview au journal télévisé de France 3 de Tanguy Gernot. [mp4]

2022. Vrai ou Faux : Il vaut mieux stocker ses données sur un serveur distant ? Vrai ou Faux, paroles d’expert. Interview de Christophe Rosenberger. Vidéo diffusée sur France 3 en octobre 2022

2022. Vrai ou Faux : Un ordinateur bien équipé est totalement sécurisé ? Vrai ou Faux, paroles d’expert. Interview de Christophe Rosenberger. Vidéo diffusée sur France 3 en octobre 2022

2022. Vrai ou Faux: Attaque informatique, toutes les données sont perdues ? Vrai ou Faux, paroles d’expert. Interview de Christophe Rosenberger. Vidéo diffusée sur France 3 en octobre 2022

2022. Vrai ou Faux: Un mot de passe compliqué garantit la sécurité ? Vrai ou Faux, paroles d’expert. Interview de Christophe Rosenberger. Vidéo diffusée sur France 3 en octobre 2022

2022. Vrai ou Faux: Les téléphones portables sont ultra sécurisés? Vrai ou Faux, paroles d’expert. Interview de Christophe Rosenberger. Vidéo diffusée sur France 3 en octobre 2022

Supervision
Encadrements

Contract Engineers - Ingénieurs contractuels

Adrien DUBETTIER. 18 mois. Conception du backend de la plateforme d'investigations numériques GDIP et réalisation d'analyses comparatives d’outils d’investigation numérique. Du 1 Septembre 2021 au 31 Août 2023. RECTORAT

Simon CARDOSO. 10 mois. Réalisation du frontend de la plateforme d'investigations numériques GDIP. Du 20 Février au 18 Décembre 2023. RECTORAT

Hugo JEAN. 9 mois. Analyse d'images et de vidéos, intégration d'outils d'analyse à la plateforme d'investigations numériques GDIP. 1er février 2023 - 6 octobre 2023. RECTORAT

Internships - Stagiaires

Thu Hien LE - 6 mois. Face swapping et deepfake vidéo. Stage de master 2 encadré par Christophe Charrier, Emmanuel Giguet et Maxime Bérubé. Du 1 avril au 30 septembre 2025. COMPROMIS [Internship Report]

Hamza OUAZZANI CHAHDI - 4 mois. Investigation numérique d’archives d’écrivains contemporains. Communicabilité des archives des écrivains contemporains. Stage de 2A encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. Du 15 avril au 15 août 2025. IANEC [Internship Report]

Dihia SLIMANA - 4 mois. Investigation numérique d’archives d’écrivains contemporains. Classification automatique de documents. Stage de M1 encadré par Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. Du 3 mars au 4 juillet 2025. IANEC [Internship Report]

Guillaume HAUTOT - 4 mois. Investigation numérique d’archives d’écrivains contemporains. Stage de M1 encadré par Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. Du 3 mars au 4 juillet 2025. IANEC [Internship Report]

Matthias DAVID - 4 mois. Investigation numérique d’archives d’écrivains contemporains : Fournir un service numérique innovant à l’Institut mémoires de l’édition contemporaine. Stage de M1 encadré par Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. Du 3 mars au 4 juillet 2025. IANEC [Internship Report]

Mohammed Salah AISSAOUI - 4 mois. Investigation numérique d’archives d’écrivains contemporains. Classification automatique de documents. Stage de M1 encadré par Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. Du 3 mars au 4 juillet 2025. IANEC [Internship Report]

Titouan LE BRET - 4 mois. Investigation numérique d’archives d’écrivains contemporains : Analyse forensique et traitement d’archives numériques. Stage de M1 encadré par Tanguy Gernot, Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. Du 3 mars au 4 juillet 2025. IANEC [Internship Report]

Arthur LOMBARDO - 2 mois. Amélioration de l’interface utilisateur de la plateforme d’investigation numérique G’DIP. Stage de M1 encadré par Emmanuel Giguet et Tanguy Gernot. Du 27 mai au 19 juillet 2024.

Hamid BEN OMAR - 4 mois. Intégration de modules d’investigation G’DIP à Autopsy et Préparatifs à l’investigation numérique sur d’anciens Mac OS. Stage de 2A encadré par Emmanuel Giguet et Tanguy Gernot. Du 15 avril au 19 août 2024 2024. [Internship Report]

Thomas VARIN - 3 mois. Détection et reconnaissance de visage dans des images d’archive. Stage de 2A encadré par Emmanuel Giguet et Tanguy Gernot. Du 3 juin au 23 août 2024. [Internship Report] [Internship Defense]

Paul TESSÉ. Détection des deepfakes vidéos. Rapport de stage ingénieur, encadré par Christophe Charrier et Emmanuel Giguet. 1er mars – 31 juillet 2023. [Internship Report] [Internship Defense]

Martin CHERRIER – 3 mois. Prise en main d’une plateforme matérielle d’investigation numérique. Stage de DUT encadré par Tanguy Gernot et Christophe Rosenberger. 20 février - 28 avril 2023. [Internship Report] [Internship Defense]

Paul CANCHON. Détection de falsification de vidéo. Stage de 4ème année d’école d’ingénieur en encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Charrier. 11 octobre 2021 - 21 janvier 2022. [Internship Report] [Internship Defense]

Simon DRIEUX - 6 mois : Sécurisation et industrialisation d'une plateforme de lutte contre les courriers malveillants. Stage de master 2 sécurité des systèmes d'information encadré par Emmanuel Giguet du 9 mars 2022 au 31 août 2022. [Internship Report]

Max JAROSSAY. Analyse de la dynamique de frappe au clavier sonore pour l’identification, le profilage et l’extraction du texte saisi. Stage encadré par Christophe Rosenberger du 9 mars 2022 au 31 août 2022. [Internship Report]

Hugo JEAN - 6 mois : Détection de falsification vidéo à l'aide de technique de machine learning et deep learning. Stage de master ingénierie des connaissances encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Charrier. Mars-Sept 2022. [Internship Report]

Simon CARDOSO – 4 mois : Réalisation d’une interface utilisateur pour les plateformes G’DIP et BEYOND RANKING. Stage de Master sécurité des systèmes d’information encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. Du 10 Octobre 2022 au 17 Février 2023. [Internship Report] [Defense Report]

Adrien DUBETTIER. Plateforme forensique - analyse des traces numériques. Stage de Master 2 encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger, du 1er mars au 31 août 2021.

Tolga SAHIN. Réalisation d’un prototype d’interface utilisateur pour les plateformes G’DIP et BEYOND RANKING. Stage de 3ème année de licence informatique encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger, du 1er avril au 28 mai 2021. [Internship Report] [Defense Report]

Colin HARTVICK. Développement logiciel pour l’équipe SAFE en biométrie au laboratoire GREYC. Rapport de stage de L3 Informatique, encadré par Christophe Rosenberger. Du 1er avril 2021 au 3 juin 2021. [Internship Report]

Student Projects - Projets étudiants

Tom ROUSEE, Armand HENRY, Théo SICOT. RAID. Projet de Master 1 Informatique, encadré par Tristan Benoît et Emmanuel Giguet. 2026.

Lino LANDRY, Chloë BARTOLONE, Florestan TRILLOT, Jean BOUDINSKI, Isaac ABOYO, Rania MEDIANE. Implémentation d'un "Find forensic" en Go pour images EWF. Projet d'ingénieur 2A, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2026. [Project Report] [Project Defense]

Thibault DE PERMENTIER, Timothei DUBOIS, Fabien JANCI, Awen MAHIER, Cydony PORTE MITATRE. Implémentation d'un "Grep forensic" en Go pour images EWF. Projet d'ingénieur 2A, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2026. [Project Report] [Project Defense]

Cindy HARTMANN, Antoine MONTIER. Attaques adversariales sur les systèmes de détection de Deepfakes. Projet de Master Cybersécurité, encadré par Christophe Charrier et Emmanuel Giguet. Nov.-Dec. 2025. [Project Report] [Defense Report]

Théo BUI, Araby DOUCOURÉ, Jawad ANWAR BEG, Noé FREVILLE. Jeu sérieux sur l'investigation numérique. Projet d'ingénieur 2A, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Gabin VRILLAULT, Anatole CONRAD, Julien EXCOFFIER, Ninel DOGARU. Identification assistée par l’IA des émotions sur les réseaux sociaux. Projet d'ingénieur 2A, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Yahya CHIKAR, Antony HUYNH, Abdulaziz KALASH, Yam Pakzad, Maelys Sable. Ext4 en GO. Projet d'ingénieur 2A, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Samir AMODE MALL, Simon BRISSOT, Mathieu CASTETZ, Igor SILAIRE, Patrick ZYGMUNTOWICZ. Détection de propagande terroriste. Projet d'ingénieur 2A, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Ayoub GOUBRAIM, Saad TALEMSI, Sylvain GENETIAUX, Anas MSANDA. Investigation des données personnelles sur Instagram. Projet d'ingénieur 2A, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Cindy HARTMANN. Investigation des données personnelles de Tiktok. Projet de Master 1 Cybersécurité, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Marilou PREUX, Erwann CODEN, Matthieu DELILLE, Léo MAFILLE. Identification de véhicules. Projet de Master 1 Informatique, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Pierre SOCHON, Théo RAULT. Identification de contenus injurieux, racistes ou homophobes. Projet de Master 1 Informatique, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Pierre-alexandre ROUSSEAU et Malick SOKHONA. Développement d’un logiciel d’identification de véhicules. Projet de Master 1 Informatique, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2025. [Project Report]

Inès BELLET, Amélie PHOK. Fichiers supprimés. Projet de Master 1, encadré par Tanguy Gernot et Christophe Rosenberger. 2024. [Project Report] [Project Defense] [Discord Channel]

Ce projet se concentre sur la récupération de données supprimées dans l'analyse forensique numérique. Nous avons évalué quatre outils logiciels : Autopsy, Encase Forensics, OSForensics et Recuva, en utilisant divers types de fichiers et scénarios de suppression. Nos expériences ont consisté à copier, supprimer et réécrire systématiquement des données sur des clés USB, suivies de tentatives de récupération avec chaque outil. Autopsy a montré le taux de récupération de fichiers intacts le plus élevé, suivi par Encase, Recuva et OSForensics. Les résultats fournissent des indications sur l'efficacité de chaque outil pour la récupération de données médico-légales.

Stanislas FOUCHÉ, Antoine PRIOU. Chiffré ou non chiffé ? Projet de Master 1, encadré par Tanguy Gernot et Emmanuel Giguet. 2024. [Project Report] [Project Defense] [Discord Channel]

L'objectif est de déterminer si des fichiers ou partitions sont chiffrés dans le cadre d'une éventuelle enquête criminelle dans la police scientifique où nous analysons un ordinateur ou disque dur récupéré. Afin que cette recherche soit le plus efficace et rapide possible lors d'une enquête, nous avons analysé les différentes appplications et méthodes existantes, pour déterminer lesquelles sont les plus pertinentes d'utilisation.

Gaëtan COULOMBIER, Aref ELAGGOUN, Nathan FRANCLET, Alex SUMAQIE. Chirurgie plastique. Projet de Master 1, encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Charrier. 2024. [Project Report] [Project Defense] [Discord Channel]

Le projet se concentre sur le développement et l'évaluation de méthodes pour détecter les deepfakes. Les deepfakes sont des vidéos ou des images manipulées de manière réaliste grâce aux réseaux adversariaux génératifs (GAN). Nous avons comparé plusieurs méthodes de détection, notamment les GAN, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), afin d'identifier la plus efficace. Nos résultats montrent que les méthodes basées sur les GAN sont les plus précises pour distinguer les deepfakes des images réelles. Le projet a aussi souligné l'importance des ressources informatiques et des bases de données équilibrées pour obtenir de bons résultats.

Matéo DELERUE-HOUARD, Sylia BOUIMEDJ. Contenus suspects. Projet de Master 1, encadré par Tanguy Gernot et Christophe Rosenberger. 2024. [Project Report] [Project Defense] [Discord Channel]

L'objectif du projet est de développer un outil permettant d'identifier rapidement des fichiers volontairement cachés sur un support de stockage (disque, clé USB...) par des utilisateurs sans connaissances techniques. Nous avons expérimenté plusieurs techniques de détection, dont la reconnaissance de signature de fichier, et les bases de données de hash connus. Nous les avons combinées en un seul programme, dont nous avons ensuite cherché à optimiser les performances.

Zeyd BOUMAHDI, Noura OUTLIOUA, Cécile LU, Paul NGUYEN, Anis AHMED ZAID. Apprentissage sécurisée. Projet de 2ème année d’ école d’ingénieur, encadré par Tanguy Gernot et Christophe Rosenberger. 2024. [Project Report] [Project Defense] [Discord Channel]

Entraînement, analyse et prédiction sur des données chiffrées

Cédric WILLAUME, Mohamed-Abderrahmane BEDDA, Abdelmalek BELGHOMARI, Haykel SRIHA, Winnie KAMTCHUENG. Reconnaissance sonore du clavier. Projet de 2ème année d’ école d’ingénieur, encadré par Tanguy Gernot et Christophe Rosenberger. 2024. [Project Report] [Discord Channel]

Classification en caractère du clavier depuis un enregistrement sonore

Adib BELMAHI, Florian BLAISE, Antonin BRUANT, Alan PATRY, Nicolas ROUSSEAU. Réalisation d'un jeu sérieux sur l'investigation numérique. Projet de 2ème année d’ école d’ingénieur, encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. 2023. [Project Report] [Discord Channel]

Conception d’un jeu sérieux pour initier les élèves et étudiants au monde de l’investigation numérique

Marceau COMBET, Matéo DUCASTEL, Thomas SENG, Tangui STEIMETZ. Lost in Campus 2. Projet de 2ème année d’ école d’ingénieur, encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. 2023. [Project Report] [Discord Channel]

Géolocalisation par le contenu d’une photo prise sur le Campus 2 de l’Université de Caen

Abosede ALAKINDE, Gatien BOUYER, Basil COURBAYRE, Téo DALLIER, Félix DAUNE. Implémentation de filtres d'analyse en investigation numérique. Projet de 2ème année d’ école d’ingénieur, encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. 2023. [Project Report] [Discord Channel]

Détection des adresses mails et des numéros de téléphone dans les textes
Détection de visages dans les photos et regroupement par similarité

Arthur FESSARD, Romaric JOLLIVET, Dorian NAPOLI. Analyse forensique de fichiers. Projet de 2ème année d’école d’ingénieur, encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. 2022. [Project Report]

Recherche de mots et d’expressions exactes, recherches de motifs (expressions régulières)
Détection de la langue
Reconnaissance des entités nommées (dates)
Analyse de sentiment

Pierre HUSSON, Antoine JOURDAN, Oscar MATHEY, PLESSIS. Analyse forensique de fichiers – reconnaissance du lieu de capture des photos et description en langage naturel. Projet de 2ème année d’ école d’ingénieur, encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. 2022. [Project Report] [Discord Channel]

Géolocalisation par le contenu du lieu de capture d’une photo, sans utiliser les métadonnées
Description en langage naturel de scènes photographiées.

Maxime CASATI, Kevin CURTET, Eva PETAUTON, Julien RAUCH. Test de filtres de récupération d’informations sur une image à partir du contenu : catégorisation et capteur utilisé. Projet de 2ème année d’ école d’ingénieur, encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. 2022. [Project Report]

Identification du modèle de capteur utilisé pour prendre la photo
Catégorisation des photos prises en intérieur et en extérieur
Détection des photos contenant des visages

Arthur ROUILLÉ, Bastien HUBERT, Nicolas VIRARD, Léo MÉTAIS. La plateforme ForENSIque, plateforme modulaire d’investigation numérique. Projet de 3ème année d’école d’ingénieur, encadré par Emmanuel Giguet et Christophe Rosenberger. 2021. [Project Report]