Teknik Stenografi dengan Menggunakan Metode Visual Attacks dan S tatistical Attacks
Nurul Fuad, Suyono, Ir. Endang Setyati, MT Dosen STT Surabaya

## ABSTRAK
Keamanan data  merupakan  hal yang sangat penting dalam menjaga  kerahasiaan  informasi terutama yang  berisi  informasi  sensitif  yang  hanya  boleh  diketahui  isinya  oleh  pihak  yang  berhak  saja,  apalagi  jika pengirimannya  dilakukan  melalui  jaringan  publik  (Internet),  apabila  data  tersebut  tidak  diamankan terlebih  dahulu,  maka  akan  sangat  mudah  disadap  dan  diketahui  isinya  oleh  pihak-  pihak  yang  tidak berhak.
Salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk  pengamanan  data    adalah  menggunakan  sistem  Stenografi. Banyak  metoda  stenografi  yang  melekatkan  sejumlah  besar  informasi  rahasia  di  dalam  pixel  pada  cover image.  Samaran  yang  digunakan  oleh  mayoritas  utilitas  steganografi  mempunyai    kelemahan  pokok  pada komunikasi rahasia. Cara mengatasi kelemahan pada algoritma stenografi tersebut adalah pengembangan serangan  untuk  menilai  tingkat  keamanannya.  Ada  dua  macam  serangan  yang  dapat  digunakan,  yaitu Visual  Attacks  dan  Statistical  Attacks.  Serangan  visual,  untuk  menjelaskan  perbedaan  antara  noise  dan visual patterns, sedangkan serangan statistik untuk mendeteksi metode  stenografi yang digunakan.
Kata Kunci : Stenografi, Visual Attacks, Statistical Attacks. Noise, visual patterns.

## ABSTRACT
Data  security  is  the  main  point  to  keep  the  confidentiality  of  information,  specifically  the  data  which contain  of  sensitive  information  that  should  be  known  by  the  eligible  one.  Furthermore,  when  on  line system(network system) is used to deliver, thus if the data is not protected before it will have any risk.
One  of  the  ways  used  to  secure  data  is  by  using  Steganography  system.  Thereare  some  methods  of steganographic  that  utilized  a  large  amount  of  confidential  informations  in  the  pixels  of  the  cover  image. Pseudonym  used  by  the  majority  of  steganography  tools  fundamentally  have  some  weaknesses  in confidentiality  communication.  Then,  attack  development  is  used  to  overcome  with  the  weaknesses  of steganographic  algorithm  in  case  of  assessing  security  system.  There  are  two  kinds  of  attacks  that  can  be used, namely Visual and Statistical Attacks. Visual attacks, to explain the difference between noise and visual patterns, while the statistical attacks to detect steganographic method which is used.
Keywords: stenographic, Visual Attacks, Statistical Attacks. Noise, visual patterns.

## KAJIAN TEORI
1. Pengertian Steganografi
Steganografi merupakan ilmu yang mempelajari, meneliti, dan mengembangkan seni menyembunyikan  suatu  informasi.  Steganografi dapat digolongkan sebagai salah satu bagian dari ilmu  komunikasi.  Pada  era  informasi  digital, steganografi merupakan teknik dan seni menyembunyikan  informasi  dan  data  digital dibalik  informasi  digital  lain,  sehingga  informasi
digital  yang  sesungguhnya  tidak  kelihatan. Namun saat ini telah di-ketahui ada metode yang dapat  melakukan  serangan-  serangan  terhadap stenografi  dengan  memanfaatkan  kelemahan stenografi.
Metode  tersebut  yaitu:  Visual  Attacks  dan Statistical  Attacks.  Serangan  visual  ( visual attacks ),  untuk  menjelaskan  perbedaan  antara noise  dan  visual patterns,  sedangkan   serangan statistik  (statistical  attacks)    untuk  mendeteksi metode  steganografi  yang  digunakan.  Karena
telah  ditemukannya  metode  penyerangan  pada stenografi, timbul masalah bagaimana memberikan  keamanan  pada  suatu  data  agar data  selain  dapat  disembunyikan,  dapat  pula terjaga  kerahasiaan  isinya  dari  pihak  yang  tidak berwenang    untuk  mengaksesnya.    Dengan pertimbangan  tersebut,  maka  pengenkripsian data  dilakukan  sebelum    data  disembunyikan. Pengenkripsian  yang  dilakukan  adalah  dengan menggunakan  algoritma  Rijndael  sedangkan  LSB (Least Significant Bit).
Serangan  visual  di  sini  menerangkan  bahwa pada least EzStego  v2.0b3,  Jsteg  v4,  Steganos v1.5,  dan  S-Tools  v4.0  mempunyai  kelemahan misassumption, bahwa least  significant  bits pada data image adalah noise yang tidak terhubungkan.  Selain  itu  juga  menunjukkan metoda  yang  lebih  obyektif  untuk  mendeteksi steganografi dengan cara statistik.

## TUJUAN
Tujuan dari penulisan paper ini adalah untuk meningkatkan
keamanan
pada
sistem steganografi dengan menggunakan metode Visual Attacks dan Statistical Attacks . Sistem File Stenografi File Gambar
Pada  komputer,  suatu  gambar  adalah  suatu array  dari  bilangan  yang  merepresentasikan intensitas  terang  pada  point  yang  bervariasi (pixel).  Pixel  ini  menghasilkan raster  data gambar.  Suatu  ukuran  gambar  yang  umum adalah 640 x 480 pixel dan 256 warna (atau 8 bit per  pixel).  Suatu  gambar  akan  berisi  kira-kira 300  kilobit  data.  Gambar  digital  disimpan  juga secara  khusus  di  dalam  file  24-bit  atau  8-bit. Gambar  24-bit  menyediakan  lebih  banyak  ruang untuk menyembunyikan informasi; bagaimanapun, itu dapat sungguh besar (dengan perkecualian gambar JPEG).

## Kompresi File
Dua  kandungan  dari  kompresi  adalah lossless dan lossy .  Kedua  metoda  ini  menghemat ruang penyimpanan tetapi mempunyai hasil yang berbeda, yang bertentangan dengan penyembunyian  informasi.  Kompresi lossless membiarkan kita merekonstruksi pesan asli yang sama;  oleh  karena  itu,  lebih  disukai  ketika informasi  asli  harus  tetap  utuh  (seperti  dengan gambar steganography). Kompresi lossless khusus  untuk  gambar  yang  tersimpan  sebagai GIF ( Graphic Interchange Format ) dan BMP 8-bit (file bitmap Microsoft Windows dan OS/2 ). Kompresi lossy ,  pada  penanganan  lainnya, menghemat  ruangan  tetapi  tidak  menjaga integritas  gambar  aslinya.  Metoda  ini  secara
khusus  untuk  gambar  yang  tersimpan  sebagai JPEG ( Joint Photographic Experts Group ).

## Embedding Data
Data  embedded,  yang  tersembunyi  dalam suatu  gambar  membutuhkan  dua  file.  Pertama adalah  gambar  asli  yang  belum  modifikasi  yang akan  menangani  informasi  tersembunyi,  yang disebut cover image . File kedua adalah informasi pesan  yang  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.
Dalam  gambar  8-bit  warna  seperti  file  GIF, setiap  pixel  direpresentasikan  sebagai  byte tunggal,  dan  setiap  pixel  selalu  menunjuk  ke tabel  indek  warna  ( palette )  dengan  256- kemungkinan  warna.  Nilai  pixel  adalah  diantara 0 dan 255. Software secara sederhana menggambarkan  indikasi  warna  pada  palette merah,  menggambarkan  perubahan  yang  sulit dipisahkan  dalam  variasi  warna:  perbedaan visualisasi  diantara  banyak  warna  yang  sulit. Gambar  2.1(b)  menunjukkan  perubahan  warna yang sulit dipisahkan dengan baik.
Gambar 1. Representasi Warna Pallette (Sumber: Exploring Steganography: Seeing the Unseen)
Banyak  pakar  stenography  merekomendasi- kan penggunaan gambar yang meliputi 256 shade gray.  Gambar  gray-scale  lebih  disukai  karena perubahan  keteduhan  sangat  gradual  dari  byte ke  byte,  dan  lebih  sedikit  perubahan  nilai diantara  masukan  palette,  dimana  mereka  dapat menyembunyikan informasi lebih baik. Gambar 2 menunjukkan  suatu  palette  gray-scale  dari  256 shade .
Gambar 2. Representasi gray-scale palette dari 256 shade
(Sumber: Exploring Steganography: Seeing the Unseen)

## Rahasia di Dalam Gambar Digital
Banyak  cara  untuk  menyembunyikan  informasi didalam  gambar.  cara  yang  ada  untuk  menyem- bunyikan informasi dalam gambar digital dengan pendekatan yang umum termasuk :
- penyisipan least significant bit
- masking dan filtering, dan
- algoritma dan transformasi.
Setiap  teknik-teknik  itu  dapat  diaplikasikan dengan  derajat  kesuksesan  yang  bervariasi  pada file gambar yang berbeda.
1. Penyisipan Least Significant Bit Penyisipan Least Significant Bit (LSB) adalah umum,  pendekatan  yang  sederhana  untuk menempelkan  informasi  di  dalam  suatu  file cover.  Sayangnya,  hal  itu  sangat  peka  untuk kejadian  yang  melalaikan  manipulasi  gambar. Meng-konvert suatu gambar dari format GIF atau BMP,  yang  merekonstruksi  pesan  yang  sama dengan  aslinya  ( lossless  compression )  ke  JPEG yang lossy  compression ,  dan  ketika  dilakukan kembali  akan  menghancurkan  informasi  yang tersembunyi dalam LSB.
2. Gambar 24-bit
Untuk  menyembunyikan  suatu  gambar dalam  LSB  pada  setiap  byte  dari  gambar  24-bit, dapat  disimpan  3  byte  dalam  setiap  pixel. Gambar  1,024  x  768  mempunyai  potensi  untuk disembunyikan  seluruhnya  dari  2,359,296  bit (294,912  byte)  pada  informasi.  Jika  pesan tersebut dikompres untuk disembunyikan sebelum  ditempelkan,  dapat  menyembunyikan sejumlah  besar  dari  informasi.  Pada  pandangan mata  manusia,  hasil stego-image akan  terlihat sama dengan gambar cover.
Untuk  contoh  huruf  A  dapat  disembunyikan dalam tiga pixel (asumsikan tidak ada kompresi).
Raster data asli untuk 3 pixel (9 byte) menjadi (00100111    11101001
11001000) (00100111    11001000 11101001) (11001000    00100111 11101001)
Nilai biner untuk A adalah 10000011. Sisipan nilai  biner  untuk  A  dalam  tiga  pixel  akan menghasilkan (00100111    11101000 11001000) (00100110    11001000 11101000) (11001000    00100111 11101001)
Bit-bit  yang  digaris  bawahi  hanya  tiga perubahan  secara  aktual  dalam  8  byte  yang digunakan.  Secara  rata-rata,  LSB  membutuhkan
hanya  setengah  bit  dalam  suatu  perubahan gambar
Gambar 8-bit Gambar 8-bit tidak diberikan untuk manipulasi  LSB  karena  keterbatasan  warnanya. Gambar  cover  harus  lebih  hati-hati  diseleksi sehingga stego-image tidak  akan  mem- broadcast keberadaannya  pada  pesan  yang  ditempelkan. Ketika  informasi  disisipkan  ke  dalam  LSB  dari raster  data ,  penunjuk  kemasukan  warna  dalam palette  yang  diubah.  Dalam  suatu  contoh,  suatu palette  sederhana  empat  warna  dari  putih, merah,  biru  dan  hijau  mempunyai  posisi masukan  palette  yang  sesuai  secara  berturut- turut dari 0 (00), 1 (01), 2 (10), dan 3 (11). Nilai raster dari  empat  pixel  yang  bersebelahan  dari putih, putih, biru dan biru adalah 00  00  10  10. Penyembunyian nilai biner 1010 untuk perubahan bilangan 10 raster data ke 01  00  11 10, adalah merah, putih, hijau dan biru.
Implementasi LSB
Software
steganografi memproses penyisipan LSB dengan membuat informasi yang tersembunyi  dapat  ditemukan  lebih  sedikit. Untuk  contoh,  tool  EzStego  menyusun  palette untuk  mengurangi  kejadian  dari  warna  indek bersebelahan  yang  kontrasnya  paling  banyak sebelum  disisipkan  pesan.  S-Tool,  merupakan tool  steganography  lainnya,  yang  mengambil pendekatan  berbeda  dengan  memperkirakan cara  lekat  gambar  cover,  yang  dapat  berarti perubahan palette secara radikal. Seperti dengan gambar  24-bit,  perubahan  LSB  pixel  dapat membuat  warna  baru  (Warna  baru  tidak  dapat ditambahkan  ke  gambar  8-bit  dalam  kaitannya dengan  keterbatasan  palette).  Sebagai  gantinya, S-Tool  mengurangi  jumlah  dari  warna  yang menangani kualitas gambar, sehingga perubahan LSB tidak secara drastis merubah nilai warna.
Sebagai  contoh,  nilai  8  warna  diperlukan untuk  setiap  warna  jika  nilai  000  sampai  111 disimpan.  Pengurangan  jumlah  warna  yang  unik ke  32 ensures bahwa  nilai  ini  dapat  digunakan dan  jumlah  dari  warna  tidak  akan  melebihi  256 (256/8  =  32).  Setiap  dari  32  warna  yang  unik dalam  palette  dapat  diperluas  ke  8  warna  yang mempunyai  nilai  LSB  dari  merah,  hijau,  biru (RGB)  dari  000  ke  111.  Hasil  warna  multiple dalam  palette  yang  terlihat  sama  visualisasinya tetapi itu dapat bervariasi dengan satu bit.
Tool  ini  mendapatkan  pendekatan  yang sama  dengan  gambar  gray-scale.  Bagaimanapun, hasil stego-image seperti  yang  diaplikasikan dengan  S-Tool  tidak  lagi  gray-scale.  Sebagai gantinya hanya dengan warna yang bersebelahan seperti yang dilakukan EzStego. S-Tool memanipulasi palette untuk menghasilkan warna
yang  berbeda  satu  bit.  Untuk  contoh,  dalam gambar  gray-scale  yang  normal,  putih  akan berpindah ke hitam dengan triple RGB berikut
(255 255  255),  (254  254  254),…,
(1 1  1),  (0  0  0)
Setelah diproses dengan S-Tool, nilai untuk putih akan  tersebar  atas  range  dari  atas  ke  delapan warna sebagai
(255 255    255),    (255    255   254),  dan  (255 254  255) Visualisasi  dari stego-image dapat  dilihat  sama seperti gambar cover gray-scale, tetapi aktualnya menjadi suatu gambar 8-bit warna.
3. Masking dan Filtering
Teknik masking dan filtering , hanya terbatas ke  gambar  24-bit  dan  gray-scale,  informasi disembunyikan  dengan  menandai  suatu  gambar dengan  cara  seperti paper  watermark .  Teknik watermarking dapat di aplikasikan dengan resiko rusaknya  gambar  dalam  kaitannya  dengan lossy compression, sebab  mereka  lebih  menyatu  ke dalam gambar.
Watermark  digital  dapat  berupa  informasi sebagai  copyright,  kepemilikan,  atau  lisensi, seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 3. Dalam steganography,  objek  dari  komunikasi  adalah pesan  yang  tersembunyi.  Di  dalam  watermark digital, objek dari komunikasi adalah cover.
Gambar 3. Gambar yang di Watermarking (Sumber: Exploring Steganography: Seeing the Unseen)
Untuk  membuat  gambar  watermark  dalam Gambar  3.  dengan  meningkatkan luminance dari area masked 15%.  Jika diubah luminance dengan persentasi  yang  lebih  kecil,  mask  akan  tidak terdeteksi  oleh  mata  manusia.  Sekarang  kita dapat  menggunakan  gambar  watermark  untuk menyembunyikan  plaintext  atau  informasi  yang di- encode -kan.
4. PENYERANGAN SISTEM STEGANOGRAFI System steganografi ditunjukkan pada Gambar 4. Pengirim membuat suatu steganogram
menggunakan  fungsi embedding, dimana  fungsi tersebut  mempunyai  dua  parameter  sebagai berikut :
1. Media pembawa yang isisnyabersifat random
2. Pesan yang embedded.
Gambar 4. Sistem Steganografi (Sumber : Attacks on Steganographic Systems)
Beberapa  utilitas  steganografi  menggunakan kunci rahasia. Ada dua jenis kunci rahasia : kunci steganografi  dan  kunci  kriptografi  [4].  Kunci steganografi  mengontrol  proses  embedding  dan ekstracting.  Tanpa  kunci  itu,  bagian  ini  tidak diketahui,  dan  masing-masing  sample  yang digunakan  untuk  mendeteksi  penempelan  oleh penyerangan statistik adalah dengan pencampuran  tempat  yang  digunakan  dan tempat  yang  tidak  digunakan,  yang  dapat merusak  hasilnya.  Kunci  kriptografi  digunakan untuk mengenkripsi pesan sebelum ditempelkan. Kedua  aplikasi  rahasia  ini  diperoleh  dari algoritma  aktual  dalam  bentuk  suatu  parameter kunci.  Untuk  tidak  memasangkan  keamanan algoritma  steganografi  dari  penampilan  pesan yang tersembunyi,  menggunakan pseudo random bit-strings untuk  menghasilkan  pesan-pesan  itu. Seperti mempunyai semua properti statistik dari pesan  yang  dienkripsi.  Penyerangan  statistik diaplikasikan  pada  Jsteg  menggunakan  model statistik yang berbeda.
5. EzStego
Utilitas  EzStego  (oleh  Romana  Machado) melekatkan pesan dalam file-file GIF. File-file GIF berisi  lukisan  warna  sampai  dengan  256  warna yang  berbeda  dari  2 24 warna  yang  mungkin,  dan Lempel  Ziv  Welch (LZW)  dimampatkan  dalam matrik  [3,6,8]  dari  indek  lukisan.  EzStego melekatkan pesan ke dalam pixel tanpa informasi yang  lengkap.  Hal  ini  meninggalkan  lukisan warna tanpa dimodifikasi. Algoritma steganografi menciptakan  suatu  penyortiran  salinan  lukisan itu. Dengan cara itu akan sulit untuk membedaan antara dua warna bersebelahan di dalam lukisan yang  disortir  itu.  Penyortiran  secara luminance adalah tidak optimal, setidak-tidaknya sebab dua
orang  mewarnai  dengan  seri  yang  sama  dapat berbeda secara radikal. Kita dapat menginterpretasikan masing-masing warna sebagai  titik di  dalam  suatu  ruang  tiga  dimensi, yakni  dalam  kubus  warna  RGB  (merah,  hijau, biru).
Gambar 5. Order warna dalam suatu lukisan (kiri) dan penggunaan penyortiran oleh EzStego (kanan)
Gambar  5    menunjukkan  order  warna-warna dalam  kubus  RGB.  Pada  sisi  kiri  warna-warna kelihatan  lebih  terurut  daripada  sebelah  kanan. Order  warna  pada  lukisan  ini  banyak  dalam kasus  order  secara  numerik.  Pada  sisi  kanan, warna  telah  disortir  oleh  EzStego  mengikuti suatu jalur yang paling pendek pada kubus RGB. Fungsi embedding EzStego  bekerja  garis  per garis  pada  pixel  berurutan  yang  tidak  terputus- putus dari kiri atas sampai kanan bawah. Setelah embedding ,  masing-masing  pixel  memegang  satu nilai steganografi (misalnya 1 bit dari pesan yang dilekatkan).  Nilai  steganografi  dari  suatu  pixel adalah  indek least  significant  bit dalam  lukisan yang telah disortir. Fungsi embedding memenuhi nilai  steganografi  dengan  bit  yang  dilekatkan (jika  bit  yang  dilekatkan  tidak  ada)  dan mengganti  warnanya  dengan  sebelahnya  dalam lukisan yang telah disortir, jika diperlukan.
Gambar 6. Fungsi Embedding EzStego
Gambar  6,    menunjukkan  fungsi  embedding EzStego  dengan  lukisan  yang  sudah  direduksi. Sebagai contoh, ditemukan indek 7 untuk sebuah pixel  yang  ditentukan  dalam  image  pembawa. Jika  ingin  melekatkan  a’1’  digantikan  oleh  indek 3,  dan  jika  ingin  melekatkan  a’0’  tidak  perlu merubah  apapun.  Sebab  indek  warna  7  dalam lukisan  original  adalah  indek  101  (=5)  dalam
lukisan  yang  telah  disortir.  Kedua  warna  itu bersebelahan, karena itu sangat sulit membedakannya. Sebuah perubahan dari indek 7 ke  indek  3  (dan  sebaliknya)  tidak  dapat  dilihat dengan  mata  biasa,  kecuali  jika  dibandingkan secara langsung dengan gambar aslinya.
6. Serangan Visual ( Visual Attacks )
Mayoritas  algoritma  steganografi  melekatkan pesan-pesan  pengganti  secara  hati-hati  bit  yang diseleksi  dengan  bit  pesan.  Secara  nyata,  ini adalah  sulit  untuk  memberi  ciri  yang  acak  dan muatan  image  oleh  mesin,  dan  lebih  sulit  lagi mencirikan least  significant  bit dan    bit  random. Itu adalah sangat sulit untuk menetapkan muatan image  dengan  cara  formal.  Bagaimanapun, pembatasan  menjadi  kabur  dan  pada  imajinasi masing-masing.  Penglihatan  manusia  terlatih untuk  mengenali  berbagai  hal.  Kemampuan  ini digunakan  untuk  serangan  visual.  Gambar  3.5 merepresentasikan least  significant  bit untuk gambar  3.4  yang  mana  menunjukkan  bahwa benar-benar  bukan  merupakan  serangan  pada steganografi. Kita masih dapat melihat LSB kedua image,  dan  kita  tidak  dapat  mengidentifikasi steganogram  dengan  mata  kita,  meskipun separuh  bagian  atas  sisi  kanan  berisi  pesan steganografi.
Gambar 7.  Kincir angin sebagai media pembawa (kiri) dan steganogram (kanan)
Gambar 7 . Least significant bit dari Gambar 3.4, hitam untuk LSB=0, putih untuk LSB=1

## Ide Serangan Visual
Gagasan  serangan  visual  adalah  untuk memindahkan semua bagian-bagian yang mencakup  image  pesan.  Mata  manusia  sekarang dapat  menciri  apakah  ada  pesan  potensial  atau hanya  muatan  image.  Proses  penyaringan tergantung  pada  perkiraan  utilitas  steganografi, dan mempunyai struktur sebagai berikut :
Gambar 8. Arus Penyerangan Visual
Penyerangan Media pembawa/
steganog Penyaringan Bit pesan potensial Ilustrasi visual bit pada posisi sumber pixelnya

## Menempelkan Saringan untuk Serangan Visual
Menempelkan  saringan  untuk  serangan visual  secara  grafik  ditunjukkan  field  nilai  pixel ketika fungsi penyaringan diaplikasikan kepadanya.  EzStego  menggunakan  warna  pixel, yang digambarkan oleh lukisan, untuk menentukan  bit  yang  dilekatkan.  Penempelan saringan  untuk  serangan  visual  pada  EzStego menggantikan lukisan asli oleh lukisan hitam dan putih. Ini ditunjukkan pada Gambar 10
Gambar 9. Penugasan fungsi warna pengganti; warna yang mempunyai indek dalam lukisan yang disortir menjadi hitam, sisanya menjadi putih.
Eksperimen Contoh-contoh berikut dengan jelas menunjukkan suatu asumsi menjadi nyata bahwa LSB adalah sepenuhnya acak dan oleh karena itu mungkin dapat digantikan.
EzStego; penyaringan image dari Gambar7 : tanpa embedded (kiri), 50% kapasitas dari pembawa digunakan untuk embedding
Gambar 10. Image GIF dari hiasan lantai media pembawa,dan image penyaringannya

## EzStego – penempelan yang berlanjut
Pesan-pesan  yang  tidak  menggunakan  panjang maksimum  yang  dimungkinkan,  meninggalkan sisa  dari  media  pembawa  tanpa  perubahan. EzStego  tidak  mengenkripsi  muatan  pesan. Untuk  memudahkan  mengenali  dimana  letak pesan  disembunyikan  ditunjukkan  pada  Gambar 10,  tetapi  itu  tergantung  pada  muatan  image, seperti ditunjukkan pada Gambar 11.
S-Tools  - penempelan yang menyebar S-Tools menyebar suatu pesan di atas keseluruhan media pembawa. Berlawanan dengan  EzStego,  tidak  ada  garis  pembatas  yang jelas  antara  sisa  yang  tidak  dirubah,  dengan menunda  pesan  yang  lebih  pendek,  dan perubahan  pixel  secara  steganografi.  Keduanya bercampur.  Pada  image  sebelah  kanan  Gambar 12,  Gambar  13,  Gambar  14  ada  delapan  warna, satu bit pada setiap tiga komponen warna, sebab S-Tools melekatkan sampai tiga bit tiap pixel. Steganos – penempelan berlanjut dengan isian atas
Steganos  menggunakan  media  pembawa  dengan sepenuhnya  dalam  tiap-tiap  kasus.  Hal  itu  akan memenuhi  pesan  yang  lebih  pendek,  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  3.13.  Penyaringan steganogram  tidak  pernah  berisi  muatan  awal image.
Gambar 11. Image warna asli BMP sebagai media pembawa, dan image penyaringannya.
Gambar 12. S-Tools; steganogram dengan ukuran maksimum dari teks embedded, dan image penyaringannya

## Jsteg – penempelan pada domain yang diubah
Jsteg  melekat  dalam  image  JPEG.  Dalam image  JPEG,  image  berisi  perubahan  dalam koefisien frekuensi untuk mencapai penyimpanan  yang  sama.  Tidak  ada  seranangan visual  pada  pengertian  yang  diperkenalkan, sebab  satu  bit  yang  steganografi  mempengaruhi sampai 256 pixel.
Serangan Statistik ( Statistical Attacks ) 1. Ide Serangan Chi-square Fungsi embedding
EzStego banyak menyisipkan  indek  penyortiran  LSB.  Penulisan berlebihan  LSB  mengubah  nilai  masing-masing yang hanya berbeda LSBnya. Pasangan-pasangan nilai  ini  disebut  PoV  dalam  sambungan.  Jika penulisan  LSB  distribusinya  sama,  frekuensi kedua  nilai  dari  masing-masing  PoV  menjadi sama.  Gambar  15,  menggunakan  contoh  Gambar 6.  untuk  menjelaskan  bagaimana  frekuensi warna-warna gambar berubah, ketika digunakan untuk  melekatkan  distribusi  pesan  yang  sama. Ide penyerangan statistic ini untuk membandingkan secara teori distribusi frekuensi harapan  dalam  stegnogram  dengan  beberapa distribusi  sample  dalam  media  pembawa  yang mungkin berubah.
Gambar 13. S-Tools; steganogram dengan kapasitas 50% digunakan media pembawa, dan image penyaringan
Gambar 14. Image warna asli BMP sebagai media pembawa, dan image penyaringan
Suatu  titik  kritis  adalah  bagaimana  cara memperoleh  secara  teoritis  distribusi  frekuensi harapan  (frekuensi  kejadian  yang  kita  harapkan setelah  penerapan  perubahan  steganografi. Frekuensi  ini  harus  tidak  diperoleh  dari  sample acak, sample acak ini mungkin sudah diubah oleh operasi  yang  steganografi.  Tetapi  dalam  banyak kasus  kita  tidak  mempunyai  yang  asli  untuk membandingkan dengan atau untuk memperoleh frekuensi  harapan.  Orijinalnya,  secara  teori frekuensi  harapan  adalah  rata-rata  perhitungan dua frekuensi dalam PoV. Garis yang dihancurkan pada Gambar  3.14 menghubungkan nilai rata-rata perhitungan. Sebab fungsi embedding  menyisipkan  kembali  LSB,  hal  ini tidak merubah jumlah dua frekuensinya. Pengambilan  jumlah  nilai  frekuensi  ganjil ditranfer secara korespondensi ke nilai frekuensi genap dalam masing-masing PoV, dan sebaliknya. Seperti penjumlahan tetap, rata-rata perhitungan adalah  sama  untuk  suatu  PoV  dalam  kedua- duanya,  media  pembawa  yang  asli  dan  masing- masing korespondensi steganogram.
Derajat  kesamaan  dari  distribusi  sample yang  diamati  dan  secara  teori  distribusi frekuensi harapan
adalah
pengukuran probabilitas  dari  beberapa  embedding  yang sedang  berlangsung.  Derajat  kesamaan  ini menentukan  penggunakan  uji  Chi-square.  Uji  ini beroperai pada kategori pemetaan observasi.
Gambar 15. Steganos; steganogram hanya dengan satu byte teks embedded, dan image penyaringan
Gambar 16. Histogram warna sebelum dan sesudah embedding pesan dengan EzStego
Dengan langkah-langkah sebagai berikut :
2. Misalkan  ada  k  kategori  dan  sample  acak pengamatan.  Masing-masing  pengamatan harus  masuk  dalam  satu  dan  hanya  satu kategori.  Kategori  itu  adalah  semua  indek lukisan, warna yang mana ditempatkan pada indek  dalam  lukisan  yang  telah  disortir.
Tanpa
membatasi generalisasi, konsentrasikan  pada  nilai  ganjil  PoV  dari penyerangan  media  pembawa.  Secara  teori minimum frekuensi harapan harus lebih dari 4,  kita  boleh  menggabung  kategori-kategori untuk menjaga kondisi ini.
3. Secara  teori  frekuensi  harapan  dalam kategori i setelah  embedding  distribusi pesan yang sama adalah
4. Pengukuran  kejadian  dalam  sample  acak adalah
5. Statistik ditentukan  dengan  derajat kebebasan k-1.
6. p adalah  probabilitas  statistik    dengan
syarat n i = n i *
Gambar 17. Hiasan lantai sebagai steganogram EzStego, dan penyaringan; penyerangan visual tidak dapat mencirikan antara  setengah steganografi dan setengah asli
Gambar 18. Probabilitas embedding dengan EzStego dalam image hiasan lantai.

## Eksperimen EzStego – Embedding berlanjut.
Gambar  3.15  melukiskan  suatu  steganogram, dimana  suatu  pesan  rahasia  3600  byte  telah dilekatkan,  pesan  yang  sama  pada  Gambar  3.4, Gambar  3.15  kelihatan  lebih  cantik  seperti Gambar  3.8,  dalam  kaitannya  dengan  muatan gambar.  Serangan  fisual  dapat  menjangkau batasnya. Diagram pada gambar 3.16
menunjukkan  nilai  p  dari  uji  Chi-square  sebagai
fungsi  penambahan  sampel.  Nilai p ini  adalah probabilitas  embedding.  Inisialisasinya,  sampel dikompres  1%  dari  pixel,  dimulai  dari  batasan bagian  atas.  Untuk  contoh  ini,  Persamaan  (1) menghasilkan  probabilitas  embedding, p = 0,8826.  Sampel  berikutnya  dikompres  dengan penambahan  1%  dari  pixel.,  yakni  2%  dari gambar  yang  utuh.  Nilai p bertambah  menjadi 0,9808.  Selama  kompres  sampel  pixel  separuh bagian  atas,  yang  telah  dilekatkan,  nilai  p  tidak jatuh  di  bawah  0,77.  Pixel  gambar  yang  separuh lebih rendah tanpa perubahan, sebab pesan yang dilekatkan bukanlah seperti itu. Sampel 52% dari pixel meliputi tanpa perubahan pixel yang cukup untuk  menentukan  nilai  p  yang  utama  jatuh sampai 0. (Disini, yang utama berarti probabilitasnya  lebih  kecil  dari  presisi  numerik 80  bit  perhitungan  floating  point  digunakan untuk implementasinya). S-Tools – penempelan yang menyebar. S-Tools menyebarkan  bit-bit di atas keseluruhan media  pembawa.  Oleh  karena  itu,  tipe  diagram Gambar  3.16  tidak  digunakan  untuk  S-Tools, Tabel 1 mengenali  efektifitas uji statistik dengan menerapkan  pada  beberapa  file  yang  tanpa penempelan,  50%  penempelan,  atau  99,5% penempelan, secara
berturut-turut.
Kenyataannya  uji  sederhana  ini  terlalu  lemah untuk  mendeteksi  perubahan  penyebaran.  Uji yang  lebih  sensitif  mengambil  kombinasi  yang sesuai  dari  k  kategori  atau  kategori  yang berbeda.  Beberapa  eksperimen  menunjukkan hasil  yang  bermanfaat  dengan  hanya  33%  dari teks  yang  dilekatkan  dalam  image  warna,  tetapi uji  untuk  penempelan  teks  yang  lebih  sedikit dengan ε sampai kerapatan 0,5.
Steganos  –  penempelan  berlanjut  dengan isian atas.
Tabel 2 memberikan hasil eksperimen yang sama pada  steganos.  Jika  penempelan  hanya  satu  byte dengan steganos, diperoleh probabilitas kesalahan kecil yang sama seperti jika menggunakan  kapasitas  100%  media  pembawa. Ini  berkaitan  dengan  fakta  bahwa  arus  kode digunakan untuk enkripsi pesan rahasia memenuhi  pesan  dengan  lapisan  byte  sampai kapasitas media pembawa penuh.
Jsteg  –  penempelan  dalam  domain  yang berubah.
Penyerangan  visual  tidak  bekerja  pada  Jsteg. Karena  Jsteg  (seperti  EzStego)  melekatkan  bit secara terus-menerus, seperti pada Gambar 3.16, Gambar  17,  Gambar  18,  dan  Gambar  19.  Ini menunjukkan  bahwa  uji  statistik  sangat  efektif mengenai Jsteg.

## PENUTUP

## Simpulan
Strategi embedding sistem-stego dengan menyisipkan  LSB  pada  media  pembawa,  seperti yang  telah  diuraikan  di  atas  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut.
1. Serangan visual yang telah diuraikan menunjukkan  bahwa  LSB  dalam  gambar- gambar  tidak  sepenuhnya  acak,  tetapi berkorelasi satu dengan yang lain. Secara jelas dapat  dibedakan  jika  gambar-gambar  itu dipresentasikan menggunakan filter penempelan  untuk  serangan  visual  yang diuraikan di atas.
Gambar 19. Image JPEG sebagai media pembawa; tanpa sesuatu yang menempel, dan uji statistik yang menghasilkan probabilitas penempelan yang sangat rendah
Gambar 20. Jsteg; steganogram dengan penempelan 50%
2. Penulisan  kembali  frekuensi  LSB  yang  sama tentang  kejadian  yang  berbeda  dengan probabilitas  yang  sangat  tinggi.  Melalui  uji statistik  kesamaan  dengan  jelas  dapat dideteksi.
Dari  eksperimen  di  atas,  uji  statistik  lebih  baik daripada  serangan  visual,  karena  lebih  sedikit ketergantungan  pada  cover  yang  digunakan  dan dapat  secara  penuh  diotomatiskan,  dengan demikian  dapat  diaplikasikan  pada  skala  yang besar.
Dengan  tidak  menyisipkan  semua  LSB,  tetapi hanya  suatu  bagiannya  dan  dengan  memilih  bit- bit  ini  secara  acak,  tingkat  kesalahan  kedua serangan  visual  dan  statistik  meningkat.  Tetapi dengan  pengukuran  itu,  throughput  sistem steganografi berkurang.
Gambar 21. Jsteg; steganogram dengan ukuran penempelan
teks maksimum

## DAFTAR PUSTAKA
1. FAP  Petitcolas,  RJ  Anderson,  MG  Kuhn,
“ Attacks  on  Copyright  Marking  Systems ", http://www.cl.cam.ac.uk/~fapp2/papers/ ih98-attacks/ di akses 13 Juli 2012
2. Neil  F.  Johnson,  Sushil  Jajodia,  1998, “ Steganalysis  of  Images  Created  Using
Current  Steganography  Software” ,  in  David Aucsmith  (Ed.):  Information  Hiding,  LNCS
1525,  Springer-Verlag  Berlin  Heidelberg.
pp. 32–47
3. M.  R.  Nelson:  “ LZW  Data  Compression.  Dr. Dobb’s Journal ”, October 1989.
4. Birgit Pfitzmann, 1996. “ Information Hiding  Terminology ”,  in  Ross  Anderson (Ed.): Information Hiding. First International Workshop, LNCS 1174,
Springer-Verlag  Berlin  Heidelberg    pp.
347–350
5. Robert  Tinsley,  1996  “ Steganography  and JPEG  Compression ”,  Final  Year  Project
Report, University of Warwick,
6. Andreas  Westfeld,  Andreas  Pfitzmann,
“ Attacks  on  Steganographic  Systems ”,
Dresden
University
of Technology,
Department of Computer Science, D-01062
Dresden, Germany, http://wwwrn.inf.tudresden.de/~westfe ld/attacks.html