ABSTRAKSI: Blind, Hidden Markov Models, Detection Direction
Pada tugas akhir ini telah diimplementasikan Adaptif LSB steganografi agar pesan yang disisipkan mencapai kapasitas yang lebih tinggi dan tidak menimbulkan gradasi pada citra. Selain itu penulis meminimalisasi gradasi dari gambar yang disisipi pesan rahasia dengan mengacak urutan bit pesan menggunakan sistem Chaos dengan logistic map berdasarkan Algoritma Genetika (AG). Karateristik sistem Chaos yang sensitif pada perubahan kecil parameter nilai awal telah digunakan untuk aplikasi kriptografi. AG menawarkan solusi untuk meningkatkan keamanan sistem, ketahanan terhadap noise maupun menyeimbangkan keduanya. Dalam tugas akhir ini Algoritma Genetika memilih secara acak persamaan logistic map sampai diperoleh individu yang terbaik untuk menjadi kunci pengacakan pesan. Sehingga telah diperoleh pengacakan pesan yang mirip dengan bit-bit pesan LSB sebelumnya. Simulator yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah MATLAB R2009b.
Hasil penelitian dengan menggunakan Adaptif LSB steganografi berdasarkan sistem Chaos menggunakan logistic map berdasarkan Algoritma Genetika diperoleh stego object dengan tingkat kemiripan yang tinggi dengan citra cover menurut parameter MOS dan menurut hasil simulasi. Performansi terbaik citra stego terjadi pada citra cover yang sedang untuk masing-masing ukuran dilihat dari nilai PSNR dan MSE. Nilai PSNR tertinggi 55,5552 dB dengan MSE 0,18095 pada ukuran citra 512 x 512 piksel. Akan tetapi sistem dengan menggunakan AG mempunyai waktu komputasi total yang lebih lama jika dibandingkan dengan sistem yang tidak menggunakan AG. Sistem yang telah dibuat mempunyai ketahanan terhadap gangguan Gaussian noise hingga density 0,2 dan mempunyai ketahanan terhadap gangguan resize dan rotasi 90o, 180o dan 270o. Selain itu sistem yang diberikan gangguan secara beruntun tetap dapat diekstrak kembali. Dengan panjang pesan 50 huruf dan 100 huruf, pesan selalu dapat terekstrak dengan benar dengan nilai korelasi 1 atau tidak terjadi kesalahan bit. Performansi sistem yang dibuat dipengaruhi oleh jenis citra cover, ukuran citra cover dan panjang pesan yang disisipkan.
Kata Kunci : LSB adaptif, Logistic Map, Algoritma GenetikaABSTRACT: The development of increasingly sophisticated technology that allows one to exchange information such as text, images, audio and video. When this information becomes a fundamental requirement in a communication. Security and confidentiality of information becomes an important as the Internet as a medium is used. Digital image is one medium that can be used to insert a secret message. This technology is often called steganography techniques. Various methods have been developed in steganography techniques, one of which is a technique LSB (Least Significant Bit). LSB technique is a technique of embedding secret message bits into smaller bits worth on the cover image. Disadvantages of the system is the declining quality of the original image stego giving rise to suspicion that unauthorized parties.
In this final project has been implemented Adaptive LSB steganography that messages are pasted achieve higher capacity and causes no gradations in the image. Moreover, the authors minimize the gradation of images inserted a secret message bits to randomize the order of messages using the logistic map system based on Chaos and Genetic Algorithm (AG). Characteristics of Chaos system are sensitive to small changes in initial parameter values have been used for cryptographic applications. AG offers solutions to improve system security, robustness to noise and balance the two. In this final project Genetic Algorithm randomly select folder logistic map equation to obtain the best individual to be the key message randomization. Thus been obtained randomization message similar to the message bits LSB before. Simulator used in this final project is a MATLAB R2009b.
The results using adaptive LSB steganography based on logistic map ang Genetic Algorithm stego object obtained with a high degree of similarity with the cover image according to the parameters of MOS and according to the simulation results. Best performance occurs in stego image is the cover image for each size seen from the PSNR and MSE. Highest PSNR 55.5552 dB with MSE 0.18095 on image size 512 x 512 pixels. But the system using the AG has a total computing time is longer when compared to systems that do not use the AG. Systems that have been made have resistance to Gaussian noise attack density 0.2 and has a resistance to noise attack resize and rotation 90o, 180o and 270o. Message length 50 and 100 characters, the messages can always be extracted correctly with a correlation value of 1 or mistakes. System performance is affected by the cover image type, image size cover and length of secret messages.Keyword: Adaptive LSB, Logistic Map, Genetic Algorithm