Implementasi HoneyPy Dengan Malicious Traffic Detection System (Maltrail) Guna Mendeteksi Serangan DOS Pada Server

Halim, Alfidzar and Bita Parga Zen, S.Kom., M.Han, BPZ Implementasi HoneyPy Dengan Malicious Traffic Detection System (Maltrail) Guna Mendeteksi Serangan DOS Pada Server. INISTA : Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications. ISSN 2622-8106

	Text File Lengkap.pdf Download (5MB)
	Text BPZ_Korespondensi_INISTA_Implementasi HoneyPy Dengan Malicious Traffic Detection System (Maltrail) Menggunakan Analisis Deskriptif Guna Untuk Mendeteksi Serangan DDOS Pada Server.pdf Download (1MB)
	Text BPZ_Akreditasi Sinta 4_INISTA.pdf Download (44kB)
	Text BPZ_INISTA_Implementasi HoneyPy Dengan Malicious Traffic Detection System (Maltrail).pdf Download (750kB)
	Text BPZ_Plagiat_INISTA_Implementasi HoneyPy Dengan Malicious Traffic Detection System (Maltrail).pdf Download (3MB)

Abstract

Pada era sekarang ini, masih banyak serangan terhadap server yang membuat server akan mengalami kerusakan sistem operasi. Contoh yang sering ditemukan adalah serangan DoS. Dalam pencegahan, diperlukan keamanan atau referensi untuk mendukung keamanan server. Keamanan terhadap jaringan dan server merupakan hal yang sangat penting, karena sudah banyak serangan dilakukan oleh pihak yang tidak bertanggungjawab. Sehingga diperlukan suatu penanganan yang dapat menganalisis serangan terhadap beberapa ancaman. HoneyPy dengan Maltrail merupakan aplikasi yang bersifat open source yang bisa digunakan untuk metode pembuktian pada penelitian. Terdapat CentOs yang digunakan sebagai server tambahan dan Linux Mint sebagai server utama. Serangan-serangan yang dilakukan pada penelitian ini dilakukan oleh peneliti sendiri pada server menggunakan serangan DoS. Data yang dikumpulkan dari maltrail sudah dianalisis menggunakan analisis deskriptif, hasil penelitian ini yaitu HoneyPy dengan Maltrail mampu menjadi tolak ukur untuk digunakan sebagai peningkatan keamanan pada serangan di bagian server. Berdasarkan pengujian didapatkan bahwa hasil berupa lima laporan didapatkan tiga threats, enam events, severity terdeteksi low dan medium, satu sumber ancaman pada sources, dan empat trails.

Actions (login required)

View Item