Penelusuran Asal dan Deteksi Manipulasi Citra pada Kanal Whatsapp Menggunakan Watermark Ganda DWT dan Tanda Tangan Pascakuantum Ml-DSA-44

This Abstract has been read 0 times

Abstrak

Citra yang dikirim melalui WhatsApp kehilangan metadata dan direkompresi, sehingga hash atau berkas tanda tangan pendamping tidak lagi dapat dipakai untuk membuktikan asal dan keutuhannya. Artikel ini mengusulkan skema watermark ganda pada domain Discrete Wavelet Transform (DWT): pengenal robust 32 bit yang menelusuri sertifikat penerbit, dan fingerprint 256 bit semi-fragile per blok 32×32 piksel yang dibandingkan lewat Bit Error Rate (BER) untuk melokalisasi manipulasi secara blind. Sertifikat ditandatangani dengan tanda tangan pascakuantum ML-DSA-44 (FIPS 204) dan disimpan di server, sedangkan piksel hanya membawa pengenalnya. Pada pengiriman nyata melalui WhatsApp Web terhadap 60 citra, pengenal terbaca dan tanda tangan valid pada seluruhnya, tidak ada citra utuh yang dinilai malicious (0/48) sedangkan pencocokan hash menolak seluruhnya, dan manipulasi lokal terdeteksi pada 9 dari 12 citra. Pada aplikasi seluler, kompresi lebih berat (BER sekitar 0,28): pengenal tetap terbaca pada 10 dari 10 citra, tetapi 4 dari 7 citra utuh dinilai malicious. Dengan demikian asal citra dapat dibuktikan di WhatsApp, sedangkan deteksi manipulasi andal pada kompresi sedang dan memerlukan kalibrasi ambang per kanal. Pada 200 citra Chest X-Ray tanpa kanal, presisi lokalisasi 1,0000 dan recall 0,99995 dengan PSNR 32,9 dB.

Keywords: Autentikasi Citra, Discrete Wavelet Transform, ML-DSA, Watermark Ganda, WhatsApp