Steganalisis : Metode Statistika

Pendahuluan

Steganalisis adalah ilmu untuk mendeteksi keberadaan pesan tersembunyi pada suatu media (teks, gambar, suara, video).  Sebagai seorang steganalist anda bertugas untuk menciptakan sebuah alat yang dapat mendeteksi pesan tersembunyi tersebut. Pernahkah anda memikirkan bagaimanan cara untuk membuat alat ini? Dalam pemeriksaannya, satu-satunya object yang kita punya adalah media yang akan di-check itu sendiri. Lalu bagaimana kita dapat mendeteksinya? Akan saya coba jelaskan secara perlahan-lahan bagaimana cara pendeteksiannya. Dalam artikel ini akan saya jelaskan steganalisis metode statistika secara global

Isi

Jika dilihat/didengar dengan mata/telinga telanjang dapatkah anda mendeteksi adanya pesan tersembunyi pada suatu media? Jika jawabannya Iya, maka ada 2 kemungkinan : teknik steganografi yang digunakan jelek atau anda adalah seseorang dengan kemampuan super. Umumnya kita tidak dapat mendeteksi adanya pesan tersembunyi pada suatu media, karena teknik steganografi di design untuk ini.

Tahapan dari Metode Statistika adalah sebagai berikut:

1. Estimasi Sinyal Cover
2. Ekstraksi Fitur-fitur
3. Pemilihan Fitur yang tepat
4. Klasifikasi
5. Decission

Keterangan:

1. Tahap Estimasi Sinyal Cover adalah tahap dimana kita melakukan proses yang dinamakan De-Nosing (menghilangkan sinyal noise), salah satu contohnya adalah dengan menerapkan metode Wavelet Shrinkage pada media audio. Sinyal keluaran hasil proses De-Noising dianggap sudah bersih dari noise (pesan tersembunyi), sehingga bisa diestimasikan sebagai sinyal cover. Dikatakan estimasi, karena kita tidak tahu file cover yang sesungguhnya.
2. Ekstraksi Fitur-fitur berkaitan dengan tahap 4 (classification), agak sulit untuk menjelaskan tahap ini. Karena banyak sekali metode yang harus dijelaskan. Tapi bila anda mempelajari lebih lanjut mengenai metode classification anda pasti tidak akan kesulitan mengenai tahap ini. Singkatnya dari suatu media kita dapat mengekstraksi fitur-fitur dari media tersebut. Sama seperti jika kita melihat suatu benda, maka kita dapat menilai berat, tinggi, warna,dan bau dari benda tersebut. Berat, tinggi, warna, dan bau inilah yang disebut dengan fitur. Sekarang pertanyaannya : Fitur-fitur apa saja yang dapat anda ekstrak dari media gambar, suara, atau video? Tugas anda lah untuk mengetahui lebih lanjut mengenai hal ini
3. Masih berkaitan dengan tahap ke-2, setelah anda berhasil mengekstrak fitur-fitur yang sudah ada, anda harus memilih fitur-fitur apa saja yang cocok untuk diklasifikasi. Jika anda ingin mengklasifikasikan suatu benda yang berwarna cerah dengan yang berwarna gelap, apakah fitur berat dan tinggi mempunyai pengaruh? Karena hal inilah pemilihan fitur yang tepat menjadi penting. Salah satu cara untuk memilih fitur yang lengkap adalah dengan menerapkan metode ANOVA (Analisis of Variance).
4. Proses klasifikasi menggunakan nilai fitur-fitur yang telah diekstrak, kemudian diklasifikasikan berdasarkan pola yang ada. Pola ini didapat berdasarkan sample-sample yang terdahul. Anggap anda adalah anak bayi yang sedang belajar membedakan warna. Apakah anda tau benda yang berwarna cerah seperti apa? Apakah anda tau benda berwarna gelap itu seperti apa? Hal pertama yang anda butuhkan adalah contoh. Sama seperti itu, proses klasifikasi ini juga membutuhkan contoh (sample) untuk membuat pola pengklasifikasiannya. Dari contoh yang yang ada, akan dibuat suatu pola atau bisa disebut juga garis batas, mudahnya seperti ini : “jika lebih besar diklasifikasikan sebagai A, jika lebih kecil diklasifikasikan sebagai B”.  Semakin banyak contoh yang anda punya, maka hasil pengklasifikasian akan menjadi semakin akurat. Teknik classification yang paling mudah untuk diterapkan menurut saya adalah “Linear regression classifier“, tidak terlalu rumit karena pola dibuat hanya secara linear saja. Tapi efek samping-nya hasil kurang akurat. Ada beberapa teknik classification yang lain yang dapat diterapkan seperti SVM, atau mungkin saja bisa diterapkan juga dengan menggabungkan Genetic Algorithm.
5. Dari tahap-4 akan menghasilkan suatu kesimpulan, apakah media tersebut mengandung pesan tersembunyi atau tidak.

Sepertinya sudah cukup banyak yang saya ceritakan untuk Metode ini, jika ingin mengetahui lebih lanjut bisa langsung comment pada postingan ini, mudah2an saya bisa segera menjawab.

to be continued …

Advertisement

Steganalisis : Visual Attack

Pendahuluan

Menanggapi pertanyaan tentang Metode Visual Attack dan Metode Statistika yang digunakan untuk mendeteksi keberadaan pesan rahasia di dalam media gambar, maka saya akan mencoba menjelaskan tentang kedua metode ini sesuai dengan kemampuan saya

Isi

Dari beberapa sumber yang saya baca, Visual Attack bisa disamakan dengan metode EzStego , Hide & Seek, Scytale , Snow , Steganos , White Noise Storm. Jujur saja, saya juga tidak pernah tau dengan semua metode yang saya sebutkan ini. Nama-nama ini murni saya dapatkan dari artikel yang saya baca. Baiklah akan saya coba jelaskan mengenai metode Visual Attack ini secara global.

Inti dari metode ini adalah :

1. Attack carrier medium (steganogram) –> Bagian yang diperkirakan mengandung bit pesan tersembunyi
2. Extract the potential of message bit –> menggunakan suatu algoritma tertentu untuk mengekstrak bit dari si pesan
3. Melihat ilustrasi visual dari bit yang di extract –> Inilah kenapa dikatakan Visual Attack, karena tetap menggunakan kemampuan mata manusia yang tetap dapat mengenali suatu benda berdasarka pola tertentu (pattern recognition)

Sebagai contoh silahkan lihat gambar di bawah:

Gambar yang di sebelah kiri adalah gambar asli, sedangkan gambar yang di sebelah kanan adalah gambar yang telah disisipi oleh pesan atau biasa disebut juga sebagai stego. Karena warna yang digunakan adalah Grayscale 8 bit, jadi cara termudah untuk melakukan attack visual adalah dengan menghilangkan significant bit-nya. Hasilnya adalah seperti pada gambar di bawah:

Jika dilihat dengan kasat mata, sepertinya kedua gambar di atas tidak ada perbedaan. Berarti dapat disimpulkan kalau teknik steganografi yang digunakan cukup bagus, setidaknya sudah lulus uji untuk teknik yang sederhana seperti ini.

Sebagai contoh dari metode Visual Attack, disini diterapkan metode EzStego. Hasil dari penerapan metode ini menghasilkan gambar sebagai berikut:

Kira-kira seperti inilah teknik Visual Attack.

to be continued…

Steganalisis aka Steganalysis

Pendahuluan

Topik steganografi semakin banyak diminati beberapa tahun belakangan ini. Dengan semakin berkembangnya teknik steganografi ini, maka kemungkinan penyalahgunaan ilmu ini pun akan menjadi semakin besar. Untuk itu, perlu juga yang dikembangkan ilmu tandingan dari steganografi, yaitu steganalisis. Kalau dilihat, memang sepertinya ilmu ini berkembang karena sifat paranoid yang sudah build-in pada manusia. Ada pendapat yang mengatakan “sesuatu akan menjadi menyeramkan jika kita tidak dapat melihat wujud fisiknya”, mungkin istilah ini cukup mirip dengan alasan pengembangan dari steganalisis ini. Bagi anda yang belum tahu mengenai apa sebenarnya steganografi itu, bisa membacanya pada artikel berikut:

https://andreastjong.wordpress.com/2008/09/18/steganografi-1pendahuluan/

Isi

Steganalisis adalah ilmu yang mempelajari karakteristik penyembunyian suatu data pada media (steganografi) dan bagaimana cara untuk mendeteksi bahkan sampai membongkar data tersembunyi tersebut. Jangan menganggap remeh ilmu ini, karena steganalisis sangat sulit sekali diterapkan. Secara teoritis memang sangat mudah sekali menerapkan ini, tetapi secara technical sangat sulit sekali.

Steganografi adalah ilmu untuk menyisipkan suatu data pada sebuah media. Apapun metode yang anda gunakan, atau sehebat apapun metode yang anda gunakan, pasti akan mempunyai jejak statistika penyisipannya. Jika dianalogikan, seperti kita memasukan benda asing (anggap y) ke dalam suatu benda asli (anggap x), akan membuat suatu perubahan pada benda asli (x), baik perubahan itu kasat mata atau tidak kasat mata. Anggap hasil perubahan benda asli sebagai benda z, jadi kalu dirumuskan secara matematis, kita dapat menyatakan z = x + y.

Hal inilah yang menjadi dasar dari ilmu steganalisis. Bagaimana cara untuk mendeteksi perubahan yang terjadi. Ada banyak metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi hal ini. Seperti halnya steganografi, metode yang digunakan sangat tergantung dari media yang akan dideteksi.

Pada media gambar anda dapat menggunakan metode:

1. Metode persuasif, melihat dengan mata telanjang dan merasakan ada kejanggalan pada media tersebut
2. Visual Attack
3. Statistical method

Pada metode suara anda dapat menggunakan metode:

1. Metode Persuasif, sama seperti di atas
2. Statistical Method

Secara umum, penerapan steganografi pada media suara sangat sulit untuk diterapkan, berkaitan dengan sistem HAS (Human Auditoring System) pada manusia yang sangat sensitif, sehingga untuk mendeteksi-nya pun sangatlah sulit. Metode yang dapat digunakan juga sangat terbatas.

Metode global yang digunakan untuk steganalisis adalah sebagai berikut:

1. Membersihkan noise pada media (de-Noising)
2. Mengekstraksi feature-feature yang ada
3. Klasifikasi berhasilkan feature-feature tersebut
4. Decission

To be continued :

1. Visual Attack : https://andreastjong.wordpress.com/2008/10/16/steganalisis-visual-attack/
2. Metode Statistika : Under development