FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
TINJAUAN PUSTAKA Steganografi
Dalam bahasa Yunani, steganographia berarti “tulisan yang dilindungi atau ditutupi”. Steganografi adalah seni menyembunyikan informasi dengan cara mencegah terdeteksinya pesan yang disembunyikan.
Gambar 1 merupakan contoh penggunaan teknik steganografi yang digunakan pada masa perang dunia II, terlihat peta markas utama pesawat pembom Soviet yang terambil oleh satelit yang disembunyikan dalam gambar lukisan berjudul The Renoir (Johnson & Jajodia 1998).
Gambar 1 Implementasi steganografi (Johnson & Jajodia 1998).
Tujuan dalam steganografi adalah sebagai berikut:
• Menjaga kerahasiaan suatu informasi.
• Menjaga keamanan suatu informasi hingga sampai pada tujuan.
Proses penyembunyian pesan rahasia dalam sistem steganografi dimulai dengan identifikasi bit-bit redundant dari cover mediumnya (yang dapat dimodifikasi tanpa merusak integritas medium yang bersangkutan). Proses embedding menghasilkan suatu medium stego melalui penggantian bit redundant dengan data pesan rahasia yang disembunyikan tersebut. Untuk mempermudah pemahaman mengenai steganografi, berikut adalah gambaran umum proses dalam sistem steganografi (Gambar 2).
Gambar 2 Gambaran proses dalam steganografi (Pfitzmann 1996).
Dalam teknik steganografi terdapat tiga aspek penting yang perlu diperhatikan, yaitu:
• Kapasitas
Berkaitan dengan banyaknya informasi yang dapat disembunyikan dalam cover-image.
• Keamanan
Berkaitan dengan terjaganya kerahasiaan informasi dalam cover-image.
• Ketahanan
Berkaitan dengan terjaganya keutuhan informasi dari banyaknya perubahan yang dilakukan terhadap stego-image oleh pihak lawan (Provos & Honeyman 2003).
Berikut ini adalah istilah-istilah umum yang sering digunakan dalam sistem steganografi: 1 Embedding Data
Embedding data yang tersembunyi dalam suatu gambar membutuhkan dua file, yaitu gambar asli yang belum dimodifikasi yang akan menyimpan informasi tersembunyi disebut cover-image dan pesan, yaitu informasi yang akan disembunyikan. Suatu pesan dapat berupa plaintext, chipertext, gambar lain, atau apapun yang dapat ditempelkan ke dalam bit-stream. Ketika dikombinasikan, cover-image dan pesan yang ditempelkan membuat stego-image. Suatu stego-key (suatu password khusus) juga dapat digunakan secara tersembunyi pada saat decode selanjutnya dari pesan (Johnson & Jajodia 1998).
2 Cover-image
Cover-image adalah istilah yang digunakan untuk media gambar yang berfungsi sebagai media tempat menyisipkan atau menyembunyikan informasi agar tidak diketahui oleh pihak ‘lawan’ (Pfitzmann 1996). 3 Stego-image
Stego-image adalah output dari proses penyisipan atau istilah yang digunakan untuk cover-image yang sudah ditanamkan informasi tersembunyi ke dalamnya (Pfitzmann 1996). 4 Stego-key
Stego-key adalah istilah yang digunakan untuk kunci rahasia yang digunakan dalam menyembunyikan informasi dan juga untuk mendapatkan kembali informasi dari media tempat informasi tersebut disembunyikan (Pfitzmann 1996).
Steganalisis
Steganalisis adalah teknik yang digunakan untuk mematahkan teknik steganografi. Steganalisis berusaha untuk mendeteksi keberadaan informasi yang disembunyikan
pesan rahasia tidak akan terdeteksi oleh penglihatan manusia. Hal ini dikarenakan, teknik ini akan menghasilkan stego-image yang secara visual tidak akan terlihat mencurigakan bahkan hampir sama dengan cover-imagenya.
TINJAUAN PUSTAKA Steganografi
Dalam bahasa Yunani, steganographia berarti “tulisan yang dilindungi atau ditutupi”. Steganografi adalah seni menyembunyikan informasi dengan cara mencegah terdeteksinya pesan yang disembunyikan.
Gambar 1 merupakan contoh penggunaan teknik steganografi yang digunakan pada masa perang dunia II, terlihat peta markas utama pesawat pembom Soviet yang terambil oleh satelit yang disembunyikan dalam gambar lukisan berjudul The Renoir (Johnson & Jajodia 1998).
Gambar 1 Implementasi steganografi (Johnson & Jajodia 1998).
Tujuan dalam steganografi adalah sebagai berikut:
• Menjaga kerahasiaan suatu informasi.
• Menjaga keamanan suatu informasi hingga sampai pada tujuan.
Proses penyembunyian pesan rahasia dalam sistem steganografi dimulai dengan identifikasi bit-bit redundant dari cover mediumnya (yang dapat dimodifikasi tanpa merusak integritas medium yang bersangkutan). Proses embedding menghasilkan suatu medium stego melalui penggantian bit redundant dengan data pesan rahasia yang disembunyikan tersebut. Untuk mempermudah pemahaman mengenai steganografi, berikut adalah gambaran umum proses dalam sistem steganografi (Gambar 2).
Gambar 2 Gambaran proses dalam steganografi (Pfitzmann 1996).
Dalam teknik steganografi terdapat tiga aspek penting yang perlu diperhatikan, yaitu:
• Kapasitas
Berkaitan dengan banyaknya informasi yang dapat disembunyikan dalam cover-image.
• Keamanan
Berkaitan dengan terjaganya kerahasiaan informasi dalam cover-image.
• Ketahanan
Berkaitan dengan terjaganya keutuhan informasi dari banyaknya perubahan yang dilakukan terhadap stego-image oleh pihak lawan (Provos & Honeyman 2003).
Berikut ini adalah istilah-istilah umum yang sering digunakan dalam sistem steganografi: 1 Embedding Data
Embedding data yang tersembunyi dalam suatu gambar membutuhkan dua file, yaitu gambar asli yang belum dimodifikasi yang akan menyimpan informasi tersembunyi disebut cover-image dan pesan, yaitu informasi yang akan disembunyikan. Suatu pesan dapat berupa plaintext, chipertext, gambar lain, atau apapun yang dapat ditempelkan ke dalam bit-stream. Ketika dikombinasikan, cover-image dan pesan yang ditempelkan membuat stego-image. Suatu stego-key (suatu password khusus) juga dapat digunakan secara tersembunyi pada saat decode selanjutnya dari pesan (Johnson & Jajodia 1998).
2 Cover-image
Cover-image adalah istilah yang digunakan untuk media gambar yang berfungsi sebagai media tempat menyisipkan atau menyembunyikan informasi agar tidak diketahui oleh pihak ‘lawan’ (Pfitzmann 1996). 3 Stego-image
Stego-image adalah output dari proses penyisipan atau istilah yang digunakan untuk cover-image yang sudah ditanamkan informasi tersembunyi ke dalamnya (Pfitzmann 1996). 4 Stego-key
Stego-key adalah istilah yang digunakan untuk kunci rahasia yang digunakan dalam menyembunyikan informasi dan juga untuk mendapatkan kembali informasi dari media tempat informasi tersebut disembunyikan (Pfitzmann 1996).
Steganalisis
Steganalisis adalah teknik yang digunakan untuk mematahkan teknik steganografi. Steganalisis berusaha untuk mendeteksi keberadaan informasi yang disembunyikan
pada stego-image serta mendapatkan informasi yang disembunyikan. Orang yang menggeluti steganalisis disebut steganalis.
Ada dua kategori umum steganalisis, yaitu: 1 Steganalisis pasif, yaitu:
• Mendeteksi keberadaan informasi yang disembunyikan pada stego-image.
• Mengidentifikasi algoritma yang digunakan pada penyembunyian informasi dalam stego-image.
2 Steganalisis aktif, yaitu:
• Memperkirakan panjang informasi tersembunyi.
• Memperkirakan lokasi-lokasi pada stego-image di mana informasi disembunyikan.
• Memperkirakan kunci rahasia yang digunakan dalam penyembunyian informasi.
• Memperkirakan beberapa parameter yang digunakan pada algoritma penyembunyian informasi.
• Mendapatkan informasi yang tersembunyi pada stego-image (tujuan utama) (Trivedi & Chandramouli 1998).
Least Significant Bit (LSB)
LSB adalah bit-bit yang jika diubah tidak akan berpengaruh secara nyata terhadap kombinasi warna yang dihasilkan oleh komponen warna pada gambar. Bit-bit LSB ini terdapat pada 4 bit akhir dalam 1 byte (8 bit).
Gambar 3 Least Significant Bit (LSB). Pada Gambar 3 terlihat bit-bit LSB pada satu pixel warna dan penyisipan informasi dapat dilakukan pada bit-bit tersebut.
Contoh:
Data awal, tiga pixel dari gambar 24-bit, yaitu: (00100111 11101001 11001000)
(00100111 11001000 11101001) (11001000 00100111 11101001)
Nilai biner dari karakter ‘A’ adalah 10000011. Data setelah penanaman karakter ‘A’ adalah sebagai berikut:
(00100111 11101000 11001000) → 100 (00100110 11001000 11101000) → 000 (11001000 00100111 11101001) → 11,
hanya bit-bit yang digarisbawahi yang mengalami perubahan (Johnson & Jajodia 1998).
Capacity Evaluation (CE)
CE bertujuan menentukan kapasitas maksimum LSB dari masing-masing pixel cover-image berdasarkan karakteristik kontras dan luminance pada sistem visualisasi manusia. Berdasarkan hal di atas, maka output komponen CE dapat berjumlah empat atau lima. Komponen CE menggunakan variasi grayscale dari ketetanggaan pixel, kemudian intensitasnya berguna untuk mengevaluasi kapasitas penyisipan. Berikut ini langkah-langkah untuk menentukan CE:
Asumsikan bahwa grayscale dari pixel p pada koordinat (x,y) dinotasikan dengan f(x,y). Berikut ini gambar dari delapan ketetanggaan dari pixelp (Gambar 4).
Gambar 4 Delapan ketetanggaan dari pixel p pada koordinat (x,y).
Nilai f(x,y) pada pixel p akan diubah berdasarkan kapasitas penyisipan dan nilainya bergantung pada grayscalenya dan variasi grayscale dari tetangga atas dan kiri (warna abu-abu pada Gambar 4). Keuntungan menggunakan tetangga atas dan kiri dalam mengestimasikan kapasitas penyisipan adalah pada saat atau sesudah pixel tertentu diproses, grayscale dari tetangga atas dan kiri tidak pernah berubah. Oleh karena itu, modul penyisipan dan ekstraksi akan sinkron pada saat mengestimasikan kapasitas penyisipan dari setiap pixel. Untuk menentukan kapasitas penyisipan Kn(x,y), diperlukan nilai D(x,y) yang merupakan selisih antara nilai maksimum dan minimum dari tetangga atas dan kiri. Berikut ini adalah persamaan yang digunakan untuk mendapatkan nilai D(x,y): Max(x,y) = max{f(x – 1, y - 1), f(x – 1, y), f(x – 1, y + 1), f(x, y - 1)}, Min(x, y) = min{f(x – 1, y - 1), f(x – 1, y), f(x – 1, y + 1), f(x, y - 1)}, D(x, y) = Max(x, y) - Min(x, y). Kapasitas penyisipan Kn(x,y) dari setiap pixel (x,y) didefinisikan sebagai berikut:
Kn(x,y) = ⎣log2D(x,y)⎦.
Berdasarkan Human Visual System (HVS) grayscale terbesar adalah banyaknya perubahan
grayscale yang bisa ditoleransi. Batas atas untuk kapasitas penyisipan pada pixel (x,y) didefinisikan sebagai berikut:
⎩
⎨
⎧ ≤
=
selainnya
t
y
x
f
if
y
x
U
,
5
,
)
,
(
,
4
)
,
(
Nilai t dapat diset dengan nilai tertentu, dengan syarat nilai U(x,y) harus konsisten pada modul penyisipan pesan dan modul mendapatkan pesan. Batas bawah untuk kapasitas penyisipan diset empat bit sehingga kapasitas penyisipan K(x,y) dari setiap pixel bisa dihitung dengan persamaan berikut (Chen & Lee 2000):
K(x,y)= min{max{Kn(x,y),4},U(x,y)}.
Minimum Error Replacement (MER)
MER dipakai untuk memperkecil tingkat kesalahan saat penyisipan. MER ini digunakan untuk mencari nilai grayscale sedekat mungkin dengan nilai aslinya. Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menghitung nilai MER: f(x,y) adalah nilai grayscale asli, g(x,y) nilai grayscale yang dihasilkan dari penyisipan k LSB secara langsung, dan g’(x,y) adalah nilai grayscale yang dihasilkan dari pengubahan nilai LSB ke k+1 dari g(x,y). Error minimum grayscale pasti ada di antara g(x,y) dan g’(x,y). e(x,y) adalah error yang terjadi antara f(x,y) dan g(x,y), dan e’(x,y) adalah error yang terjadi antara f(x,y) dan g’(x,y). Jika e(x,y) < e’(x,y), maka g(x,y) akan digunakan untuk menggantikan f(x,y), selainnya g’(x,y) akan menggantikan f(x,y). Gambar 5 merupakan ilustrasi dari tahapan dalam komponen MER (Chen & Lee 2000).
Gambar 5 Dua tahapan komponen MER (Chen & Lee 2000).
Improved Grayscale Compensation (IGSC)
IGSC digunakan untuk memisahkan kesalahan penempelan (jika terjadi kesalahan) agar tidak berdekatan pada tempat pixel bekerja. Dalam komponen IGSC, error penyisipan biasanya disebarkan pada tetangga kanan dan bawah pixel (warna putih pada Gambar 4). e(x,y) dinotasikan sebagai error penyisipan dari pixel p pada koordinat (x,y), nilai grayscale empat tetangga bawah dan kanan kemudian dimodifikasikan dengan persamaan berikut (Chen & Lee 2000):
f(x, y + 1) = f(x, y + 1) + ¼ e(x, y), f(x + 1, y - 1) = f(x + 1, y - 1) + ¼ e(x, y),
f(x + 1, y) = f(x + 1, y) + ¼ e(x, y), f(x + 1, y + 1) = f(x + 1, y + 1) + ¼ e(x, y).
Peak Signal-to-Noise Ratio ( PSNR)
PSNR merupakan sebuah istilah dalam engineering yang digunakan untuk mengukur rasio antara kekuatan kemungkinan maksimum dari sebuah sinyal dan kekuatan pengorupsian noise yang dapat mempengaruhi kemurnian representasi aslinya. PSNR digunakan untuk mengukur distorsi yang terjadi antara gambar yang telah mengalami manipulasi dengan gambar aslinya. Semakin besar nilai PSNR semakin baik gambar tersebut, karena gambar tersebut lebih sedikit mengalami distorsi, dan sebaliknya. Satuan dari nilai PSNR dinyatakan dalam desibel (dB). Desibel merupakan sebuah unit logaritmik yang digunakan untuk mendeskripsikan sebuah rasio, misalnya rasio tenaga, tekanan suara, voltase, intensitas, atau
hal-hal lainnya (http://www.phys.unsw.edu.au./jw/dB.html).
Nilai PSNR dapat dihitung dengan persamaan berikut: , . log . 20 . log . 10 10 2 10 ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = MSE MAX MSE MAX PSNR I I
di mana nilai MSE (Mean Squared Error) dihitung dengan persamaan berikut:
2 1 0 1 0 ) , ( ) , ( 1 ∑− = ∑− = − = m i n j j i K j i I mn MSE . Keterangan:
m = jumlah baris/tinggi gambar, n = jumlah kolom/lebar gambar, I(i,j) = nilai pixel dari gambar asli, K(i,j)= nilai pixel dari gambar yang mengandung pesan, MAXI= nilai pixel maksimum dari
gambar asli (untuk gambar yang direpresentasikan menggunakan 8 bits per sample, maka nilai MAXI adalah 255).
Nilai MSE yang besar menyatakan bahwa penyimpangan atau selisih antara gambar hasil modifikasi dengan gambar aslinya cukup besar.
Untuk gambar warna dengan komponen Red, Green dan Blue per pixel, nilai PSNR dihitung menggunakan persamaan di atas, kecuali untuk nilai MSEnya. Nilai MSE secara keseluruhan merupakan jumlah dari MSE untuk setiap komponen Red, Green, dan Blue dibagi tiga.
METODE PENELITIAN