PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391

PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 STUDI KINERJA PENINGKATAN KEAMANAN INFORMASI BERBASIS PENYISIPAN INFORMASI DENGAN MENGGUNAKAN STEGANOGRAFI (Kata kunci: deteksi tepi fuzzy, deteksi tepi hybrid, metode High Payload, steganografi citra) Penyusun Tugas Akhir : Claracia Dinasty (NRP : 5109.100.109) Dosen Pembimbing : Ahmad Saikhu, S.Si., M.T. Rully Soelaiman, S.Kom., M.Kom. 1

AGENDA Daftar Pustaka Pendahuluan Kesimpulan dan Saran Metodologi Uji Coba

PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan

LATAR BELAKANG (1) Steganografi merupakan seni untuk menyembunyikan pesan di dalam suatu media sedemikian rupa sehingga orang lain tidak menyadari ada sesuatu di dalam pesan tersebut. Hasil studi membuktikan bahwa sharp area pada citra dapat menampung pesan tanpa terdekteksi lebih banyak daripada smooth area [3] [4] [5]. Deteksi tepi hybrid menghasilkan piksel tepi lebih banyak daripada deteksi tepi biasa. Penggunaan metode high payload dapat memaksimalkan pengalokasian bit pada setiap kanal warna RGB. 4

LATAR BELAKANG (2) Laplacian = 9766 px Fuzzy = 28540 px Sobel = 24878 px Hybrid Laplacian or Fuzzy = 31416 px Hybrid Sobel or Fuzzy = 32274 px 5

RUMUSAN MASALAH 1. Bagaimana memahami dan mengimplementasikan penggunaan metode penyisipan High Payload dalam steganografi citra berwarna? 2. Bagaimana menggabungkan deteksi tepi hybrid ke dalam implementasi metode High Payload dalam steganografi citra berwarna? 3. Bagaimana hasil uji coba kinerja dari sistem steganografi citra berwarna dengan berbagai skenario uji? 6

BATASAN MASALAH 1. Jenis deteksi tepi yang digunakan adalah deteksi hybrid laplacian atau sobel yang digabungkan dengan deteksi tepi fuzzy. 2. Media penampung (citra cover) merupakan citra statis berwarna 24-bit (RGB) 3. Media yang disisipkan (citra secret) dapat berupa citra grayscale ataupun citra berwarna 24-bit (RGB). 4. Data uji menggunakan citra dari The Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark (BSDS300) yang diunduh secara acak dari situs http://www.eecs.berkeley.edu/research/projects/cs/vision/bsds/ 5. Uji coba metode dilakukan menggunakan nilai PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). 6. Jumlah bit yang ditambahkan pada piksel tepi untuk uji coba berada dalam rentang 0 hingga 5 bit. 7

TUJUAN 1. Mengimplementasikan metode High Payload dan deteksi tepi dalam sistem steganografi citra berwarna. 2. Mengetahui hasil kinerja sistem dengan melakukan beberapa skenario uji coba. 8

GAMBARAN UMUM SISTEM STEGANOGRAFI proses Citra Cover Citra Secret Citra Stego Berkas Pelengkap proses Citra Stego Berkas Pelengkap Citra Secret Hasil Ekstraksi 9

DESAIN PROSES PENYISIPAN Citra cover Input data inisialisasi Pembuatan versi grayscale dari citra cover Deteksi tepi Komputasi alokasi bit yang akan disisipkan Input citra secret Penyisipan citra secret ke dalam citra cover Pembuatan berkas pelengkap Citra secret Citra stego + berkas pelengkap 10

TAHAP 1: INISIALISASI Jenis deteksi tepi Jumlah bit yang ditambahkan pada piksel tepi Input citra cover

TAHAP 2: PEMBUATAN CITRA GRAYSCALE komputasi Citra cover asli Citra grayscale I 0.299 R 0.587 G 0. 114 B

TAHAP 3: DETEKSI TEPI HYBRID Citra grayscale Pendeteksian tepi dengan operator Laplacian Pendeteksian tepi dengan operator Sobel Pendeteksian tepi dengan deteksi tepi Fuzzy Hasil deteksi tepi Laplacian

TAHAP 3: DETEKSI TEPI HYBRID Citra grayscale Pendeteksian tepi dengan operator Laplacian Pendeteksian tepi dengan operator Sobel Pendeteksian tepi dengan deteksi tepi Fuzzy Hasil deteksi tepi Sobel

TAHAP 3: DETEKSI TEPI HYBRID Citra grayscale Pendeteksian tepi dengan operator Laplacian Pendeteksian tepi dengan operator Sobel Pendeteksian tepi dengan deteksi tepi Fuzzy Hasil deteksi tepi fuzzy

TAHAP 3: DETEKSI TEPI HYBRID Pencarian nilai ambang dengan Otsu Thresholding Penggabungan dengan operasi OR Hasil deteksi tepi Sobel Hasil deteksi tepi Laplacian Jumlah piksel tepi : 34989 piksel Hasil deteksi tepi fuzzy

TAHAP 3: DETEKSI TEPI HYBRID Pencarian nilai ambang dengan Otsu Thresholding Citra hasil deteksi tepi Lapacian or Fuzzy Jumlah piksel tepi : 30826 piksel Penggabungan dengan operasi OR Citra hasil deteksi tepi Sobel or Fuzzy Jumlah piksel tepi : 34989 piksel

TAHAP 4: KOMPUTASI ALOKASI BIT TAHAP KOMPUTASI Langkah 1: Penentuan pixel properties Langkah 2: Perhitungan menggunakan algoritma metode High Payload Langkah 3: Langkah 4: Penambahan bit sesuai input jumlah bit yang ditambahkan untuk piksel tepi Pembuatan message box yang berisi informasi ukuran maksimal citra secret yang dapat ditampung visualisasi hasil matriks alokasi bit

PENENTUAN PIXEL PROPERTIES TAHAP KOMPUTASI 1. Menentukan main-case (MC): ByteColor MC Int 1 16 2. Menentukan sub-case (SC): 1 X, Y C 2 X C & Y C ( X C & Y C) 3 X, Y C SC 4 ( X C & Y C) ( X C & Y C) 5 ( X C & Y C) ( X C & Y C) 6 X, Y C 3. CP = current pixel. 4. NP = next pixel. Pixel properties: 1. Selected color: Sel Color arg min MC Color CP 2. Main case dari selected color: C MC Color CP mc Sel Color 3. Salah satu dari rest color: E RCi, i 1,2 & E RC 4. Rest color lainnya: MC MC H RC, C RC H Sel Color Color 5. R,G,B adalah nilai dari kanal warna red,green, blue pada current pixel

ALGORITMA HIGH PAYLOAD TAHAP KOMPUTASI Jika CMC>=2 dan CSC=1 Sembunyikan 2 bit pada selected color dari CP Sembunyikan 2 bit pada selected color dari NP Jika 1<=CMC<=16 dan CSC=3 Sembunyikan 1 bit pada kanal R dari CP Sembunyikan 1 bit pada kanal G dari CP Sembunyikan 2 bit pada kanal B dari CP Jika 1<=CMC<=15 dan CSC=5 Sembunyikan 2 bit pada selected color dari CP Sembunyikan 2 bit pada E dari CP Jika 1<=CMC<=15 dan CSC=6 Sembunyikan 2 bit pada selectd color dari CP Sembunyikan 2 bit pada H dari CP

TAHAP 5: INPUT CITRA SECRET Pemilihan dan pembacaan citra secret Pembentukan matriks citra secret menjadi bitstream biner

TAHAP 6: PENYISIPAN Pembagian bitstream citra secret sesuai alokasi Pemberian mask pada citra cover bitstream citra secret S=1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 matriks hasil tahap komputasi 3 0 3 2 2 2 2 0 3 3 0 2 2 2 2 2 0 0 3 3 3 0 0 0 0 0 2 matriks hasil pembagian citra secret 5x 0x 2x x3 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Penyisipan citra secret ke dalam citra cover

TAHAP 6: PENYISIPAN citra cover Pembagian bitstream citra secret sesuai alokasi matriks hasil tahap komputasi Pemberian mask pada citra cover citra yang telah diberi mask Penyisipan citra secret ke dalam citra cover 75 = 0 1 0 0 1 0 1 1 75 72 = 0 1 0 0 1 0 01 01

TAHAP 6: PENYISIPAN Pembagian bitstream citra secret sesuai alokasi 72 = 0 1 0 0 1 0 0 0 OR 5= 1 0 1 77 = 0 1 0 0 1 1 0 1 Pemberian mask pada citra cover Penyisipan citra secret ke dalam citra cover Citra stego

TAHAP 7: PEMBUATAN BERKAS PELENGKAP Berkas pelengkap (myfile.txt) berisi informasi: informasi jumlah bit yang telah disisipkan dalam setiap kanal warna red(r), green(g), dan blue(b) dalam tiap piksel pada citra cover (informasi dalam bentuk array satu dimensi), informasi panjang citra secret, informasi lebar citra secret, informasi jumlah kanal citra secret, dan informasi mengenai panjang bitstream pesan rahasia (citra secret) yang telah disisipkan.

DESAIN PROSES EKSTRAKSI Citra stego Berkas pelengkap Pembacaan citra stego Pembacaan dan pemisahan informasiinformasi pada berkas pelengkap Pengambilan N-bits dari citra stego yang merupakan citra secret yang disisipkan Pembentukan bitstream biner menjadi bitstream desimal Pembentukan bitsream desimal menjadi matriks citra Citra secret hasil proses ekstraksi 26

SKENARIO UJI COBA Uji Kebenaran Uji ini membandingkan citra secret yang disisipkan dengan citra secret hasil proses ekstraksi dan diukur menggunakan nilai PSNR. Sistem dinyatakan sesuai jika nilai PSNR = tak hingga (INF). Uji Kinerja Uji kinerja memgevaluasi kualitas citra stego yang dihasilkan. Dalam uji ini terdapat dua nilai PSNR, yaitu PSNR1 dan PSNR2. PSNR1 membandingkan citra stego dengan citra cover asli, sedangkan PSNR2 membandingkan citra stego dengan citra cover yang telah diberi mask. 27

SKENARIO UJI COBA Uji Kebenaran Citra secret berwarna Citra secret grayscale 28

UJI KEBENARAN SKENARIO 1 (1) Citra cover terhadap citra secret berwarna Informasi uji coba: Citra Cover: 159091.jpg Citra Secret: 108073.jpg Deteksi Tepi: Sobel or Fuzzy Jumlah bit yang ditambahkan pada piksel tepi: 1 bit Evaluasi: Secara visual tidak tampak perbedaan antara citra secret sebelum proses penyisipan dengan citra secret hasil proses ekstraksi. Setelah dilakukan uji menggunakan nilai PSNR, nilai yang didapatkan adalah INF atau tak hingga. Dengan begitu dapat dikatakan bahwa proses penyisipan dan ekstraksi pada uji kebenaran skenario 1 sudah sesuai.

UJI KEBENARAN SKENARIO 1 (2) Citra cover terhadap citra secret berwarna Histogram citra secret sebelum proses penyisipan Histogram citra secret hasil proses ekstraksi

UJI KEBENARAN SKENARIO 2 (1) Citra cover terhadap citra secret grayscale Informasi uji coba: Citra Cover: 159091.jpg Citra Secret: 108073[GRAY].jpg Deteksi Tepi: Sobel or Fuzzy Jumlah bit yang ditambahkan pada piksel tepi: 1 bit Evaluasi: Secara visual tidak tampak perbedaan antara citra secret sebelum proses penyisipan dengan citra secret hasil proses ekstraksi. Setelah dilakukan uji menggunakan nilai PSNR, nilai yang didapatkan adalah INF atau tak hingga. Dengan begitu dapat dikatakan bahwa proses penyisipan dan ekstraksi pada uji kebenaran skenario 2 sudah sesuai.

UJI KEBENARAN SKENARIO 2 (2) Citra cover terhadap citra secret grayscale Histogram citra secret sebelum proses penyisipan Histogram citra secret hasil proses ekstraksi

SKENARIO UJI COBA Uji Kinerja Perbandingan Deteksi Tepi Sobel or Fuzzy dengan Laplacian or Fuzzy Perbandingan Menggunakan Ukuran Citra Secret yang Berbeda Perbandingan Menggunakan Format Citra Secret yang Berbeda Perbandingan Menggunakan Format Citra Cover yang Berbeda Perbandingan Jumlah Bit Tambahan yang Disisipkan pada Piksel Tepi Uji Penambahan Derau pada Citra Stego Uji Rotasi Pada Citra Stego 33

UJI KINERJA SKENARIO 1 Perbandingan Deteksi Tepi Sobel or Fuzzy dengan Laplacian or Fuzzy Hasil Uji Kinerja Skenario 1 Menggunakan Deteksi Tepi Sobel or Fuzzy No. Nama Citra Jumlah Utility PSNR1 PSNR2 Cover Tepi (%) (db) (db) 1 66053.jpg 32274 87,66 44,66 42,98 2 66075.jpg 19395 93,49 45,66 43,96 3 113016.jpg 34989 86,60 44,39 42,86 4 160068.jpg 27345 89,93 45,04 43,23 5 253027.jpg 27075 89,94 44,85 43,16 Hasil Uji Kinerja Skenario 1 Menggunakan Deteksi Tepi Laplacian or Fuzzy No. Nama Citra Jumlah Utility PSNR1 PSNR2 Cover Tepi (%) (db) (db) 1 66053.jpg 31416 88,04 44,70 43,04 2 66075.jpg 19991 93,20 45,61 43,92 3 113016.jpg 30826 88,38 44,69 43,15 4 160068.jpg 26897 90,14 45,10 43,27 5 253027.jpg 24272 91,23 45,02 43,35 Evaluasi: Beberapa citra memiliki piksel tepi lebih banyak dengan deteksi tepi hybrid Laplacian or Fuzzy beberapa lainnya dengan deteksi tepi hybrid Sobel or Fuzzy Citra dengan jumlah tepi lebih banyak, memiliki nilai PSNR lebih kecil, baik untuk nilai PSNR1 maupun nilai PSNR2.

UJI KINERJA SKENARIO 2 Perbandingan Menggunakan Ukuran Citra Secret yang Berbeda No. Nama Citra Secret Ukuran (piksel) Utility (%) PSNR1 (db) PSNR2 (db) Waktu (detik) 1 42049.jpg 60 x 40 7,90 42,56 57,26 124,020 2 103070.jpg 90 x 60 17,78 42,93 53,38 290,355 3 159045.jpg 150 x 100 49,38 44,16 45,50 467,719 4 108073.jpg 210 x 140 96,78 45,29 43,13 1404,28 Evaluasi: Semakin kecil citra secret yang disisipkan, nilai PSNR1 yang dihasilkan semakin rendah, sebaliknya nilai PSNR2 semakin tinggi dan waktu proses yang dibutuhkan semakin sedikit.

UJI KINERJA SKENARIO 3 Perbandingan Menggunakan Format Citra Secret yang Berbeda Hasil Uji Kinerja Skenario 3 Menggunakan Citra Secret 159008 No. Format Citra PSNR1 PSNR2 Waktu Secret (db) (db) (detik) 1 BMP 44,11 45,60 544,988 2 JPG 44,11 45,60 477,068 3 PNG 44,11 45,60 546,168 4 TIF 44,11 45,60 507,011 Evaluasi: Format citra secre tidak mempengaruhi kualitas citra stego yang dihasilkan. Hasil Uji Kinerja Skenario 3 Menggunakan Citra Secret 259045 No. Format Citra PSNR1 PSNR2 Waktu Secret (db) (db) (detik) 1 BMP 44,16 45,50 500,032 2 JPG 44,16 45,50 467,719 3 PNG 44,16 45,50 548,318 4 TIF 44,16 45,50 472,047

UJI KINERJA SKENARIO 4 Perbandingan Menggunakan Format Citra Cover yang Berbeda Hasil Uji Kinerja Skenario 4 Menggunakan Citra Cover 66053 dan Citra Secret 41004[GRAY].jpg No. Format Citra PSNR1 PSNR2 Waktu Cover (db) (db) (detik) 1 BMP 44,80 42,46 469,492 2 JPG 44,81 42,49 457,965 3 PNG 44,80 42,46 469,167 4 TIF 44,80 42,46 473,421 Evaluasi: Format citra cover tidak mempengaruhi mempengaruhi kualitas citra stego yang dihasilkan. Hasil Uji Kinerja Skenario 3 Menggunakan Citra Cover 66075 dan Citra Secret 69015.jpg No. Format Citra PSNR1 PSNR2 Waktu Cover (db) (db) (detik) 1 BMP 45,58 44,31 476,765 2 JPG 45,60 44,32 481,761 3 PNG 45,58 44,31 471,700 4 TIF 45,58 44,31 469,714

UJI KINERJA SKENARIO 5 Perbandingan Jumlah Bit Tambahan yang Disisipkan pada Piksel Tepi PSNR1 47,34 db PSNR2 47,99 db Kapasitas 617604 bit Utility 56,15 % Waktu 1457,959 detik

UJI KINERJA SKENARIO 5 Perbandingan Jumlah Bit Tambahan yang Disisipkan pada Piksel Tepi Histogram Stego Image Histogram Stego Image Histogram Stego Image 2000 2000 2000 Perbandingan histogram citra stego 1500 1500 1000 1000 0 1 2 500 500 0 0 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 Histogram Stego Image Histogram Stego Image 2000 2000 1500 1500 1000 3 1000 4 5 500 500 1500 1000 500 0 0 50 100 150 200 250 Histogram Stego Image 2000 1500 1000 500 0 0 0 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 Evaluasi: Untuk menjaga kualitas, bit yang disarankan untuk ditambahkan pada piksel tepi adalah kurang dari tiga bit (0,1, atau 2 bit). Kualitas citra stego berbanding terbalik dengan kapasitas bit yang dapat ditampung.

UJI KINERJA SKENARIO 6 Uji Penambahan Derau pada Citra Stego citra stego citra stego dengan derau citra secret citra secret hasil ekstraksi Hasil Uji Dengan Tanpa Derau Derau PSNR1 23,94 db 45,60 db PSNR2 23,87 db 44,32 db PSNR 25,16 db INF Citra (MSE = (MSE = 0) Secret 197,98) Waktu 905,489 detik 829,047 detik Evaluasi: Citra secret hasil ekstraksi dari citra stego yang diberi derau juga memiliki derau di dalamnya dan memiliki nilai PSNR yang rendah.

UJI KINERJA SKENARIO 6 Uji Penambahan Derau pada Citra Stego Original Secret Image Histogram Extracted Secret Image Histogram 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 350 300 250 200 150 100 50 0 0 50 100 150 200 250 Histogram citra secret tanpa derau 0 50 100 150 200 250 Histogram citra secret dengan derau

UJI KINERJA SKENARIO 6 Uji Rotasi Pada Citra Stego Hasil Uji Kinerja Skenario 7 dengan Rotasi 90 Hasil Uji Kinerja Skenario 7 dengan Rotasi 180 Evaluasi: Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem tidak tahan terhadap uji rotasi

UJI KINERJA SKENARIO 6 Uji Rotasi Pada Citra Stego Original Secret Image Histogram Extracted Secret Image Histogram 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 350 300 250 200 150 100 50 0 0 50 100 150 200 250 Histogram citra secret tanpa derau 0 50 100 150 200 250 Histogram citra secret dengan derau

KESIMPULAN (1) Pada keadaan normal (tanpa perlakuan khusus), hasil proses ekstraksi citra secret adalah sama persis dengan citra secret sebelum disisipkan, baik untuk citra secret berwarna maupun citra secret grayscale (PSNR =, MSE = 0). Pada keadaan normal (tanpa perlakuan khusus), kualitas citra stego yang dihasilkan cukup baik (PSNR > 40 db). Perbedaan jumlah citra tepi yang dihasilkan oleh deteksi tepi Sobel or Fuzzy maupun Laplacian or Fuzzy tidak signifikan Jumlah piksel tepi yang lebih banyak mengakibatkan nilai PSNR citra stego yang lebih rendah. Semakin kecil ukuran citra secret, semakin tinggi nilai PSNR2 yang dihasilkan, namun nilai PSNR1 semakin rendah, dan waktu proses yang dibutuhkan semakin sedikit. 49

KESIMPULAN (2) Format citra yang digunakan baik format citra cover maupun format citra secret, tidak mempengaruhi kualitas citra stego yang dihasilkan. Jumlah bit yang disarankan untuk ditambahkan pada piksel tepi adalah kurang dari tiga bit (0, 1, atau 2 bit). Semakin sedikit bit yang ditambahkan, semakin baik kualitas citra stego yang dihasilkan. Semakin banyak jumlah bit yang disisipkan pada piksel tepi, kapasitas untuk menampung jumlah bit yang disisipkan semakin besar. Perlakuan terhadap citra stego (misalnya dengan pemberian derau atau melakukan rotasi) mengakibakan menurunnya kualitas citra secret hasil proses ekstraksi secara drastis, bahkan bisa menjadi rusak sama sekali. 50

SARAN Perlu dikembangkan metode yang dapat membuat sistem tahan terhadap berbagai perlakuan terhadap citra stego untuk meningkatkan robustness (misalnya terhadap pemberian derau dan transformasi geometrik). Perlu dikembangkan metode yang dapat mengoptimasi sistem agar waktu yang diperlukan untuk proses penyisipan dan ekstraksi lebih singkat. 51

DAFTAR PUSTAKA (1) [1] A. Ioannidou, S. T. Haldikis and G. Stephanides, "A novel technique for image steganography based on a high payload method and edge detection," Expert System with Application, vol. 39, no. 14, pp. 11517-11524, 2012. [2] J. Fridrich, M. Goljan and R. Du, "Reliable detection of LSB steganography in color and grayscale images," IEEE Multimedia, vol. 8, p. 22 28, 2001. [3] C.-M. Wang, N.-I. Wu, C.-S. Tsai and M.-S. Hwang, "A high quality steganographic method with pixel-value differencing and modulus function," The Journal of Systems and Software, vol. 81, p. 150 158, 2008. [4] D.-C. Wu and W.-H. Tsai, "A steganographic method for images by pixel-value differencing," Pattern Recognition Letters, vol. 24, pp. 1613-1626, 2003. [5] C.-C. Thien and J.-C. Lin, "A simple and high-hiding capacity method for hiding," Pattern Recognition, vol. 36, p. 2875 288, 2003. [6] N. N. El-Emam, "Hiding a large amount of data with high security using steganography algorithm," Journal of Computer Science, vol. 3, no. 4, pp. 223-232, 2007. 52

DAFTAR PUSTAKA (2) [7] W.-J. Chen, C.-C. Chang and T. Hoang Ngan Le, "High payload steganography mechanism using hybrid edge detector," Expert System with Application, vol. 37, pp. 3292-3301, 2010. [8] S. Chakraborty and S. Bandyopadhyay, "An approach of 3-level image steganography using DNA sequence and 3x3 matrix pixel pair differencing algorithm," International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST), vol. 5, no. 1, pp. 184-191, 2013. [9] F. A. Petitcolas, A. Ross J. and K. Markus G., "Information Hiding: A Survey," Proceedings of the IEEE, special issue on protection of mutimedia content, vol. 87, pp. 1062-1078, 1999. [10] T. Sutoyo, in Teori Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta, Andi, 2009, pp. 9-27. [11] A. P. Marvin and C. Wijaya, Pengolahan Citra Digital Menggunakan MATLAB, Informatika, 2007. [12] R. C. Gonzales and R. E. Woods, Digital Image Processing, New Jersey: Prentice-Hall, 2002. 53

SELESAI TERIMA KASIH 54