Kriptografi pengubahan pesan asli menjadi disamarkan berguna menjaga kerahasiaan, integritas, keaslian, autentikasi pesan ketika proses komunikasi. Kriptografi klasik dengan subtitusi polialfabetik Vigenere memiliki tabel alphabet 26 baris yang relatif sederhana menjamin kerahasiaan. Kini pendekatan pembelajaran mesin Jaringan Syaraf Tiruan (JST) menjadi solusi layak untuk kriptografi dengan membentuk kunci rahasia dalam bobot jaringan sulit terpecahkan. Kunci dihasilkan dari bidirectional learning, dua pohon paritas saling tersinkronisasi dengan paramater hidden neuron, input neuron dan bobot. Sinkronisasi pada saluran publik dengan mengadopsi cara kerja Tree Parity Machine (TPM) dengan tipe feed forward. Pendekatan Kriptografi JST bermanfaat sebagai perlindungan dan serangan kriptografi. Penelitian ini memanfaatkan kombinasi sinkronisasi JST dan Vigenere dalam bentuk generator untuk optimasi pesan. Hasil pengujian kombinasi metode tidak berpengaruh dengan jumlah tampungan karakter pesan dan nilai parameter. Keunggulan kunci yang dihasilkan tidak bisa digunakan secara berulang meski nilai parameter sama, namun panjang karakter kunci berjumlah sama. Sisi fungsionalitas menghasilkan nilai 100%.
Kata kunci: Kriptografi, Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Tree Parity Machine (TPM), Vigenere Cipher
Abstract
Cryptography changes the original message to be disguised useful to maintain the security message. Vigenere polyalphabetic substitution relatively simple 26-row alphabetical table guaranteeing confidentiality. Machine learning approach Artificial Neural Network (ANN) becomes feasible solution for cryptography by forming secret key in the weight of the network that’s difficult to solve. The key’s generated from bidirectional learning, two parity trees synchronized with hidden neurons, input neurons, and weights. Synchronize public channels by adopting the work of Tree Parity Machine (TPM) with feedforward type. This research utilizes the combination of synchronization ANN and Vigenere from generators. The result of testing the combination of methods doesn’t affect the number of message character and parameter values. The advantages of the resulting key cannot be used repeatedly even though the parameter values are the same, but the key length is the same number of characters. The functionality produces 100% value.
Keywords: Cryptography, Artificial Neural Networks (ANN), Tree Parity Machine (TPM), Vigenere Cipher