Steganalysis LSB Matching pada Grayscale Image menggunakan Machine Learning - Syifa Nurgaida Yutia (PPM Telkom University, 2021)
Pada era digital saat ini teknik-teknik menyembunyikan pesan atau steganografi pada sebuah data telah mengalami perkembangan. Sehingga diperlukannya pengembangan teknik untuk mendeteksi pesan tersebut yang dapat dilakukan dengan metode steganalisis. Tujuan steganalisis yaitu untuk mengetahui apakah dalam suatu objek berisi pesan rahasia atau tidak. Terdapat dua metode steganografi secara garis besar yaitu LSB Replacement dan LSB Matching. Penerapan LSB Replacement dalam steganografi menyebabkan ketidakseimbangan dalam histogram gambar yang dapat dengan mudah dieksploitasi dengan metode statistik untuk steganalisis. Metode kedua yaitu LSB Matching dapat memecahkan masalah pada LSB Replacement dengan secara acak menambah atau mengurangi nilai piksel dengan 1 dalam kasus ketidakcocokan bit LSB untuk menghindari masalah ketidakseimbangan histogram dan membuatnya sulit untuk melakukan steganalysis dengan metode statistik saja, maka untuk mengatasi hal tersebut pada penelitian ini melakukan teknik steganalysis dengan penggunaan machine learning untuk keberadaan LSB matching dalam gambar grayscale (skala abu-abu) menggunakan teknik klasifikasi.