## ANALISIS LALU LINTAS JARINGAN TERENKRIPSI DARI SECURE INSTANT MESSAGING APPLICATION: STUDI KASUS PADA APLIKASI PESAN INSTAN SYNOLOGY CHAT
Grinaldy Yafi’ Rasyad 1 , Dedy Hariyadi 2 , Tri Febrianto 3
1 Universitas Gadjah Mada
2 Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta
3 PT Widya Adijaya Nusantara Email: 1 grinaldy.yafi@mail.ugm.ac.id, 2 dedy@unjaya.ac.id, 3 tri.febrianto@widyasecurity.com

## Abstrak
Aplikasi pesan instan mempunyai peran yang sangat penting dalam interaksi secara daring terutama saat kondisi pandemi  COVID-19.  Aplikasi  pesan  instan  yang  aman  dan  terpercaya  bagi  sebagian  orang  memberikan kenyamanan dan manfaat. Tulisan ini mengkaji tentang eksperimen forensik jaringan berupa analisis lalu lintas jaringan  terenkripsi  dari  aplikasi  pesan  instan  Synology  Chat  yang  diidentifikasi  pola  lalu  lintas  jaringan komunikasi menggunakan aplikasi Wireshark. Pengujian pada penelitian ini dilakukan dengan eksperimen secara langsung menggunakan infrastruktur yang selaras dengan metode uji Man In the Middle , yaitu pemantauan lalu lintas  jaringan  pada  komunikasi client dan server .  Analisis  dilakukan  dengan  memantau  pola  jaringan  berupa alamat IP dan besar paket yang dikirimkan dan protokol yang digunakan. Pemantauan pola jaringan dilakukan pada tiga channel yaitu public group, private group, dan personal message . Berdasarkan pembuktian bahwa pola besar  paket  yang  dikirimkan public  group memiliki  pola  yang  hampir  sama  dengan personal  chat dan private group memiliki pola besar paket yang lebih besar daripada channel yang lain. Protokol dominan menggunakan TLSv1.2 sebagai protokol pengiriman data yang terenkripsi. Berdasarkan temuan tersebut pola dapat digunakan sebagai  petunjuk  jika  hendak  melakukan  investigasi  forensik  pada  kasus  tertentu  yang  menggunakan  aplikasi pesan instan Synology Chat.
Kata kunci : synology chat, wireshark, forensik jaringan, pesan instan, MITM.
Analysis of Encrypted Network Traffic from a Secure Instant Messaging App: A Case Study on a Synology Instant Messaging App

## Abstract
Instant messaging applications have a very important role in online interactions, especially during the COVID-19 pandemic. A safe and reliable instant messaging application for some people provides convenience and benefits. This paper examines network forensic experiments in the form of analysis of encrypted network traffic from the Synology Chat instant messaging application which identifies communication network traffic patterns using the Wireshark application. Tests in this study were carried out by direct experiments using infrastructure that is in line  with  the  Man  In  the  Middle  test  method,  namely  monitoring  network  traffic  on  client  and  server communications. Analysis is carried out by monitoring network patterns in the form of IP addresses and the size of packets sent and the protocol used. Network pattern monitoring is carried out on three channels, namely public group, private group, and personal message. Based on evidence that the packet size pattern sent by the public group has a pattern that is almost the same as personal chat and the private group has a larger packet size pattern than other channels. The dominant protocol uses TLSv1.2 as the protocol for sending encrypted data. Based on these findings, the pattern can be used as a guide if you want to carry out a forensic investigation on certain cases using the Synology Chat instant messaging application.
Keywords: synology chat, wireshark, network forensic, instant messaging, MITM

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan yang menjadi perhatian di tengah masyarakat  yaitu  keamanan  privasi  pengguna  suatu aplikasi.  Masyarakat  khawatir  jika  aplikasi  yang digunakan tidak aman karena ada pihak ketiga yang mencoba  memantau  aktifitas  pengguna.  Salah  satu aplikasi yang digunakan di masyarakat yaitu aplikasi
pesan instan daring. Pemilihan aplikasi pesan instan daring  ini  karena  banyak  memberikan  keuntungan terhadap  fitur  yang  ditawarkan  seperti  kenyamanan dalam  menggunakan,  kecepatan,  dan  fitur  yang lengkap  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Pada tahun  2020  saat  pandemi  COVID-19  pesan  instan banyak  digunakan  sebanyak  4.3  triliun  dengan kenaikan  sebesar  9%  didukung  oleh  pekerjaan  yang
dominan  dikerjakan  di  rumah  atau work  from  home (Afzal  et  al.,  2021).  Seperti  yang  diketahui  pesan instan  yang  sering  digunakan  yaitu  WhatsApp, Facebook  Messenger,  Telegram,  LINE  dan  masih banyak  lagi,  mereka  mengusahakan  kenyamanan pengguna  untuk  menggunakan  aplikasi  mereka seperti  menjaga  privasi  data  dengan  menggunakan teknik  enkripsi  dalam  mengirim  data.  Kualitas  pada aplikasi ini juga membantu perusahaan untuk mencari peluang, pemasaran dan periklanan yang ditawarkan oleh  platform  tersebut.  Keamanan  dan  kenyamanan pengguna  tentunya  membutuhkan  waktu  untuk mengembangkannya dan pengembang tentunya tidak luput  dari  kekurangan  dalam  mengembangkan aplikasi  sehingga  memungkinkan  orang  yang  tidak bertanggung  jawab  dapat  memanfaatkan  kerentanan pada  aplikasi  tersebut.  Penelitian  ini  mempunyai tujuan untuk mempraktikkan aktifitas berkirim pesan dan menganalisis pola lalu lintas jaringan pada pesan instan  Synology  Chat  yang  terenkripsi.  Synology Chat  merupakan  fitur  dari Network  Attach  Storage (NAS)  merk  Synology  yang  berfungsi  sebagai chat server . NAS Synology selain sebagai server berbagi berkas  memiliki  banyak  fitur  diantaranya  sebagai chat server (Sidik & Putra, 2018). Dari penelitian ini dapat  memberikan  manfaat  dan  kontribusi,  yaitu membantu mengidentifikasi pola lalu lintas jaringan terenkripsi  pada  pesan  instan  Synology  Chat  serta memastikan  bahwa  pesan  instan  Synology  Chat  ini aman digunakan berdasarkan temuan yang didapatkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Jumlah pengguna yang banyak dan popularitas pada suatu media sosial terutama pesan instan daring menjadi  suatu  bahan  penelitian  yang  menarik  dari sudut  pandang  forensik  jaringan.  Sebagai  contoh beberapa penelitian yang berkaitan dengan lalu lintas jaringan  yang  dilakukan  oleh  Walnycky,  dkk melakukan  menganalisis  perangkat  dan  lalu  lintas jaringan pada 20 aplikasi dengan proses mengoleksi bukti  berupa password ,  gambar  dan  lain-lain.  Hal serupa juga dilakukan oleh Yusoff, dkk yaitu berupa analisis  forensik  jaringan  pada  sosial  media  yang terkenal seperti Facebook, Twitter dan Telegram pada Firefox Mobile Simulator adapun simulator tersebut dipantau  jaringan  komunikasinya  menggunakan Wireshark kemudian berhasil didapatkan IP Address , port,  domain dan subdomain tetapi  tidak  dapat mengidentifikasi  pola  yang  berbeda  pada  aktifitas tertentu.  Penelitian  lain  yang  serupa    berhasil mengidentifikasi pola lalu lintas jaringan terenkripsi pada  aktifitas  tertentu  tetapi  terbatas  pada  IMO  app (Sudozai et al., 2018). Pada penelitian lain lagi yang dilakukan  oleh    Conti  et  al.  aplikasi  seprti  seperti Facebook, Gmail, dan Twitter dilakukan decode pada aksi  dari user menggunakan machine  learning berdasarkan domain filtering, packet filtering, packet intervals, dan timeout. Hasil dari  penelitian  tersebut dapat  membantu  dalam  mempelajari  aktifitas user
atau  lebih,  dengan  demikian  dalam  membantu membuat  keputusan  oleh  ahli  kemanan  siber. Penelitian  dari  Università  del  Piemonte  Orientale melalukukan  penelitian  tentang  aplikasi  automasi AnForA bahwa aplikasi android  yang terinstal pada perangkat android virtual dapat dilakukan pemantauan serangkaian aktifitas pada penyimpanan perangkat (Anglano et al., 2020). Penelitian lain yang dilakukan oleh Rathi et al. bahwa hasil dari  analisis aplikasi  WeChat,  Viber,  WhatsApp  dan  Telegram tersebut  menunjukkan  adanya  kemungkinan  dapat mengambil  file  database  yang  terenskripsi  pada aplikasi  yang  terinstall  pada perangkat  yang rooted. Penelitian  lain  lagi  yang  berkaitan  dengan  analisis jaringan  yang  mempunyai  fokus  pada  aplikasi WhatsApp ketika menelpon dengan men- decrypt lalu lintas jaringan (Karpisek et al., 2015). Pada penelitian lain  terdapat  analisis  forensik  pada  sosial  media seperti  Facebook,  Twitter  dan  LinkedIn  pada platform yang  berbeda  seperti  iOS,  Android, Windows,  dan  Blackberry  dengan  hasil  bahwa platform Blackberry tidak dapat memulihkan memori perangkat seperti lokasi, basis data dengan informasi tentang visited  profiles,  names,  tweets,  contacts, profile ID (Awan., 2015).
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  praktik  secara langsung berupa eksperimen pada infrastruktur yang sudah diatur sesuai dengan metode Man In the Middle yaitu  menempatkan  pihak  ketiga  untuk  melakukan pemantauan  lalu  lintas  jaringan  percakapan  antara client dan server (Mallik,  2018) . Penelitian  dimulai dengan  mengaktifkan  alat  pemantuan  menggunakan Wireshark yang kemudian pengguna mengirim pesan pada channel  public  group,  private  group dan personal  chat yang  kemudian  hasil  dari  pemantauan tersebut  dianalisis  polanya  yang  dapat  berupa  IP server  dan  client,  ports,  timeline dan  pola payload atau paket yang dikirimkan, seperti pada gambar 1 Pada Tabel 1 memberikan informasi bahwa alat yang  digunakan  untuk  eksperimen  ini  memiliki fungsinya masing-masing terutama untuk menganalisis suatu pola pada pesan yang dikirimkan, bagaimana client dan server berkomunikasi  dan menggunakan protokol dan ports apa saja, akan sulit jika alat yang digunakan tidak tepat.
Tabel  1 Peralatan Penelitian
Perangkat Tujuan Merek Software/OS Router ZTE LAN Connection ZTE V7.0.10P1N14 Kabel LAN Wired
Connection - - Desktop Computer Deploy Wireshark Lenovo Windows 10, 64- bit dengan x64-based processor, 8
GB RAM, Intel (R) Core (TM) i7-
5500U CPU
@2.40 GHz.
Perangkat Tujuan Merek Software/OS Wireshark Membaca lalu lintas jaringan - 3.6.0 Aplikasi Synology Chat Melakukan aktifitas kirim pesan Synology Inc 2.7.1 Smartphone Melakukan aktifitas di aplikasi Synology Chat Xiaomi POCO X3
Android 12

## Gambar  1. Alur Analisis dan Pemantauan
Agar mesin pemantau dapat mencatat lalu lintas jaringan komunikasi, diatur infrastruktur yang berupa jaringan  internet  yang  disediakan  oleh  ISP  ( internet service provider) menggunakan router yang kemudian  disambungkan  menggunakan  kabel  LAN yang  selanjutnya  laptop  sebagai  mesin  pemantau tersebut diatur sebagai wireless access point , seperti pada  gambar  2 . Ponsel  yang  menajalankan  aplikasi
Synology Chat akan terhubung ke laptop yang sudah dikonfigurasikan  sebagai wireless  access  point . Skenario  dimulai  ketika  pengguna  mengirimkan pesan kemudian dipantau lalu lintas jaringannya oleh laptop menggunakan aplikasi Wireshark. Metode ini biasa  disebut Man  In  The  Middle yang  berfungsi untuk memantau aktivitas  target saat berkomunikasi, pada  penelitian  ini  komunikasi  dengan  server Synology Chat.

## Gambar  2. Skenario Pemantauan Lalu Lintas Jaringan Komunikasi Synology Chat
Skenario  dilakukan  dengan  memantau  lalu lintas  yang  terjadi  antara  pengguna  ( target )  dengan server .  Dari  skenario  tersebut  didapatkan  lalu  lintas jaringan  komunikasi  yang  ditangkap  menggunakan aplikasi  Wireshark  yang  kemudian  dianalisis  pola lalu  lintas  jaringan  berkirim  pesan  pada  aplikasi Synology  Chat.  Proses  pengiriman  pesan  pada aplikasi  Synology  Chat  melalui  proses  TCP Data Transfer yang  ditunjukkan  pada  gambar  3  dimulai ketika  pengguna  mengirim  pesan  ( client )  yang kemudian application  data atau  pesan  yang  akan dikirimkan ditransfer ke server pada port 443 dengan protokol  keamanan    TLSv1.2.  Kemudian server membalas  apa  yang  sudah  dikirimkan  oleh client berupa acknowledgement yang  berisi sequent number, Ack number yang kemudian dikirim kan ke port yang dituju ( client ).
Pengiriman  pesan  dilakukan  di  tiga channel yang berbeda, yaitu public group, private group dan personal  message .  Pada  tiga channel tersebut dikirimkan  pesan  yang  sama  yaitu  “TESTING CHAT”.
Gambar  3. TCP Data Transfer pada Proses Pengiriman Pesan
74 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 5, No. 2, November 2022, hlm. 74-76
1. Public Group
Public group merupakan grup yang memungkinkan  semua  orang  dapat  melihat  dan semua dapat bergabung tanpa undangan (Inc., 2022). Percobaan pertama yaitu dengan mengirimkan pesan “TESTING  CHAT”  pada public  group untuk mengetahui pola setiap pesan jika dikirimkan melalui channel public group kemudian setiap pesan dicatat pola lalu lintas jaringannya menggunakan Wireshark. Gambar  4  menunjukan  lalu  lintas  jaringan  berkirim pesan  yang  tercatat  menggunakan  Wireshark.  Pesan yang  terkirim  pertama  kali  di public  group yang tercata pada waktu ke 0 memberikan informasi bahwa data  terkirim  dari  IP client (192.168.137.31) mengirimkan Application Data dengan paket sebesar 185  yang  dikirimkan  melalui  protokol  TLSv1.2  ke tujuan IP server (103.142.110.26).
Gambar  4. Pola Lalu Lintas Jaringan Public Group
2. Private Group
Private  group merupakan  grup  yang  hanya terlihat  oleh  orang  yang  sudah  diundang  dan  hanya dapat  bergabung  melalui  undangan  (Inc.,  2022). Percobaan pada grup privat ini sama seperti channel sebelumnya dengan mengirimkan pesan “TESTING CHAT”  pada private  group untuk  mengetahui  pola pesan jika dikirimkan melalui channel private group kemudian  setiap  pesan  dicatat  pola  lalu  lintas jaringannya menggunakan Wireshark.
Tercatat  lalu  lintas  jaringan  yang  terlihat  pada Gambar  5  memberikan  informasi  bahwa  IP client (192.168.137.31)  mengirimkan Application  Data dengan paket sebesar 242 ke IP server (103.142.110.26)  pada  waktu  ke  0  ketika  target mengirim  pesan  pertama  kali  kemudian  dilanjutkan pengiriman  dari  server  ke client sebanyak  dua  kali dan juga tetap menggunakan protokol TLSv1.2. Pola berikutnya  yang  dapat  terlihat  yaitu  pada  waktu  ke lima di mana dari client mengirim ke server dengan protokol TCP dengan paket sebesar 54 dengan proses ACK ke port 443 server.
Gambar  5. Pola Lalu Lintas Jaringan Private Group
3. Personal Chat
Personal chat dilakukan dengan mengirimkan secara langsung  pesan  ke  pada  orang  yang  bersangkutan. Pola  yang  teridentifikasi  pada  pengiriman  pesan menggunakan  personal  chat  ini  dapat  dilihat  pada gambar 6 yang menunjukan  bahwa pola pengiriman application data dari IP client (192.168.137.31) ke IP server (103.142.110.26)  dengan  protokol  TLSv1.2 dengan paket sebesar 112 pada waktu ke 0. Kemudian pada pengiriman dari IP server (103.142.110.26)  ke
IP client (192.168.137.31) pada nomor 3 menggunakan  protokol  TLSv1.2  untuk  mengirim application data dengan mengirim paket sebesar 127. Pada  nomor  5  melakukan  pengiriman  data  dari  IP client (192.168.137.31) ke IP server (103.142.110.26)    menggunakan  protokol  TCP dengan paket sebesar 54.
Gambar  6. Pola Lalu Lintas Jaringan Personal Message

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  Synology  Chat  ini  menggunakan protokol  TLSv1.2  ( Transport  Layer  Security) yaitu protokol  enkripsi  yang  digunakan  untuk  mengirim data di internet (Ali, 2021). Protokol ini mengenkripsi payload , jadi hanya besar paket yang terlihat dan dari informasi tersebut dapat dianalisis polanya. Pola yang terlihat  berbeda  antar channel public  group,  private group dan personal  chat. Setiap channel memiliki pola  yang  berbeda  yang  ditunjukan  pada  besarnya Lenght,  yaitu  suatu  nilai  dari  paket  data  termasuk header dengan besaran byte.
1. Pola pada public group
Pada public  group dapat  dilihat  bahwa  pola  2 dan 3 memiliki kesamaan pada alamat pengiriman IP client ke server maupun sebaliknya dengan protokol yang  digunakan  dan  besar  paket  yang  dikirimkan tersebut sama  adapun perbedaan besar paket setelah mengirim paket sebesar 112 pada pola 2 dan 3, seperti ditunjukan pada gambar 7.
Gambar  7. Pola yang Teridentifikasi pada Public Group
2. Pola pada private group
Pola  yang  teridentifikasi  pada private  group sedikit berbeda daripada channel yang lain yaitu pada besar paket yang dikirim. Pada Pola 1 dan 3 memiliki besar paket yang sama yang dikirimkan dari IP server ke client yaitu  sebesar  447  dan  85  kemudian  pada pengiriman  menggunakan  TCP  besar  paket  menjadi 54.  Terlihat  semua  pola  dominan  menggunakan protokol  TLSv1.2  dalam  mengirimkan application data dari client ke server maupun sebaliknya, seperti terlihat pada gambar 8.
Gambar  8. Pola yang Teridentifikasi pada Private Group
3. Pola pada personal message Pada personal  chat pola  1  dan  2  mempunyai pola  yang  sama  dalam  pengiriman application  data dari  IP client ke server maupun  sebaliknya. Kemudian  Lenght  dari  paket  data  yang  dikirimkan sama yaitu pada pola 1 nomor 1 sebesar 112 dengan pola 2 nomor 352. Begitu juga dengan pola 1 nomor 3  dan  pola  2  nomor  354  memiliki  nilai  Lenght  dari paket yang sama yaitu 127. Protokol yang digunakan pun juga sama yaitu TLSv1.2. Perbedaan hanya pada pola  ke  3  pada  besaran  Lenght  dari  paket  yang dikirimkan  dan  pola  IP  setelahnya  tetapi  tetap  juga menggunakan  TLSv1.2  seperti  terlihat  pada  gambar 9.
Gambar  9. Pola yang Teridentifikasi pada Personal Message

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pesan instan Synology
Chat telah memanfaatkan  komunikasi  pada  jaringan  yang terenkripsi  berdasarkan  pantauan  menggunakan Wireshark  dengan  metode  MITM.  Oleh  sebab  itu, pemantauan yang dilakukan dengan mengidentifikasi IP client,  server, besaran  Lenght  dari  paket  yang dikirimkan, ports dan timeline bahwa protokol yang digunakan yaitu TLSv1.2, yaitu data yang dikirimkan terenkripsi. Begitu pula dengan port yang digunakan juga 443 atau HTTPS pada komunikasi berbasis web. Pola  yang  ditemukan  pada  besar  paket  yang dikirimkan ke server maupun ke client beberapa dapat teridentifikasi polanya. Length pada public group dan
personal  chat besar  paket  hampir  sama  tetapi  pada private  group pola  length  pada  data  paket  yang dikirimkan  lebih  besar  daripada channel lain  dan pengiriman dominan menggunakan protokol
TLSv1.2.  Dari  penelitian  ini  didapatkan  manfaat terutama untuk mengivestigasi kasus kriminal  tetapi terbatas  pada  penemuan  pola  besar  paket  yang dikirimkan.
Saran  yang  dapat  diberikan  pada  penelitian selanjutnya  yaitu  mengidentifikasi  pola  lain  seperti ketika  mengirimkan  gambar,  menelfon, video  call , mengetik,  saling  berbalas  pesan  maupun  saat membuka  aplikasi.  Proses  ini  dapat  disebut  dengan analisis  forensik  jaringan  yang  bermanfaat  ketika melakukan investigasi tindak kejahatan. Penelitian ini juga  terbatas  pada  versi  aplikasi  yang  digunakan sehingga  kedepannya hasil yang didapatkan bisa saja berbeda dan juga smartphone yang masih mempunyai background proses sehingga mempengaruhi pengamatan.

## DAFTAR PUSTAKA
SIDIK,  &  PUTRA,  M.  (2018).  Implementasi Network Attached Storage (NAS) Menggunakan Synology Disk Station Manager (DSM  5.2)  Untuk  Optimalisasi  Data  Sharing Center. Jurnal Teknik Komputer, IV(2), 39-47. doi:10.31294/jtk.v4i2.3508 POLWALNYCKY, D., BAGGILI, I., MARRINGTON, A., MOORE, J., &
BREITINGER, F. (2015). Network and device forensic  analysis  of  Android social-messaging applications. Digital  Investigation , 14 ,  S77– S84. https://doi.org/10.1016/j.diin.2015.05.009 INC., S. (2022). Creating Channels and Conversations  |  Synology  Chat  -  Synology Knowledge Center . Kb.synology.com. Retrieved 30 August 2022, fromhttps://kb.synology.com/enaf/DSM/help/ Chat/chat_creating_channels_conversations?v ersion=7. ALI, I. (2021). Examining cyber security implementation through TLS/SSL on academic institutional  repository  in  Indonesia  Irhamni Ali . 17 (2), 238–249.
ANGLANO, C., CANONICO, M., & GUAZZONE, M. (2020). Computers & Security The Android Forensics Automator ( AnForA ): A tool for the Automated  Forensic  Analysis  of  Android Applications . 88 .
https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101650
KARPISEK,  F.,  BAGGILI,  I.,  &  BREITINGER,  F. (2015). WhatsApp network forensics : Decrypting  and  understanding  the  WhatsApp call  signaling  messages. Digital  Investigation , 15 , 110–118.
https://doi.org/10.1016/j.diin.2015.09.002 SUDOZAI,  M.  A.  K.,  SALEEM,  S.,  BUCHANAN,
76 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 5, No. 2, November 2022, hlm. 76-76
W. J., HABIB, N., & ZIA, H. (2018). Forensics study  of  IMO  call  and  chat  app. Digital Investigation , 25 , 5–23. https://doi.org/10.1016/j.diin.2018.04.006 YUSOFF, M.N
YUSOFF,
M.N.; DEHGHANTANHA,  A.;  MAHMOD,  R.
Network  Traffic  Forensics  on  Firefox  Mobile OS:  Facebook,  Twitter,  and  Telegram  as  Case Studies.  In  Contemporary  Digital  Forensic Investigations of Cloudand Mobile
Applications;  Elsevier  Inc.:  Amsterdam,  The Netherlands, 2017; pp. 63–78. AFZAL,  A.,  HUSSAIN,  M.,  SALEEM,  S., SHAHZAD, M. K., HO, A. T. S., & JUNG, K. (2021). applied  sciences  Encrypted  Network Traffic  Analysis  of  Secure  Instant  Messaging Application : A Case Study of Signal Messenger App .
CONTI,  M.,  MANCINI,  L.,  SPOLAOR,  R.,  & VERDE,  N.  (2015).  Can't  You  Hear  Me Knocking. Proceedings  Of  The  5Th  ACM Conference On Data And Application Security
And Privacy . https://doi.org/10.1145/2699026.2699119
RATHI,  K.;  KARABIYIK,  U.;  ADERIBIGBE,  T.; CHI, H. (2018). Forensic analysis of encrypted instant  messaging  applications  on  Android. International  Symposium  on  Digital  Forensic and  Security  (ISDFS),  Antalya,  Turkey,  22– 25March 2018.
MALLIK,  A.  (2018). MAN-IN-THE-MIDDLE- ATTACK :  UNDERSTANDING  IN  SIMPLE ., Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Informasi  2, 2,109–134.
HE, G.; XU, B.; ZHU, H (2017). Identifying Mobile
Applications for Encrypted Network Traffic. In
Proceedings  of  the  2017  Fifth  International Conference on Advanced Cloud and Big Data (CBD), Shanghai, China, 13–16 August 2017; pp. 279–284.
OMOLARA,  A.E.;  JANTAN,  A.;  ABIODUN,  O.I.; DADA, K.V.; ARSHAD, H.; EMMANUEL, E.
A  Deception  Model  Robust  to  Eavesdropping Over  Communication  for  Social  Network
Systems  2019.IEEE.  Retrieved  5  September 2022, from https://ieeexplore.ieee.org/document/8760227.
AWAN,  F.A.  Forensic  examination  of  social networking  applications on  smartphones (2015). In Proceedings of the 2015 Conference on Information Assurance and Cyber Security (CIACS),  Rawalpindi,  Pakistan,  18  December 2015; pp. 36–43.
GREGORIO,  J.,  GARDEL,  A.,  &  ALARCOS,  B. (2017). Forensic analysis of Telegram Messenger  for  Windows  Phone. Digital
Investigation ,
22 ,
88–106. https://doi.org/10.1016/j.diin.2017.07.004