OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 4, N O . 2, PP .032-045, MEI 2022 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI: 10.20895/ INISTA . V 4 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Implementasi HoneyPy Dengan Malicious Traffic Detection System (Maltrail) Guna Mendeteksi Serangan DOS Pada Server
Halim Alfidzar #1 , Bita Parga Zen #2
#1,2 Teknik Informatika #1,2 Institut Teknologi Telkom Purwokerto JL. D.I Panjaitan 128 Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
1 18102195@ittelkom-pwt.ac.id
2 bita@ittelkom-pwt.ac.id
Penulis korespondensi : bita@ittelkom-pwt.ac.id
accepted on 26-04-2022

## Abstrak
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.
Kata Kunci: Keamanan, Server, Maltrail, HoneyPy, DoS.

## I. P ENDAHULUAN
K emajuan teknologi internet telah menjadikannya sebagai media utama untuk bertukar data. Tidak semua informasi tersedia untuk khalayak umum. Internet merupakan jaringan komputer publik yang bertindak sebagai pencegahan ekstra harus dilakukan untuk melindungi data dari kejahatan. Seseorang yang ahli dalam meretas atau meretas mekanisme keamanan jaringan komputer disebut sebagai hacker. Salah satu yang terjadi indonesia berdasarkan hasil monitoring yang dilakukan terhadap sistem elektronik yang berkaitan dengan penyelenggaran PON  XX,  tercatat  terdapat  sekitar  112.762.000  akses  ke  domain-domain  yang  berkaitan  dengan  PON  2021 Anomali trafik lainnya yang tercatat berdasarkan hasil pantauan BSSN berkaitan dengan sistem elektronik yang
berkaitan  dengan  penyelenggaraan  PON  XX  2021  yakni  adanya  percobaan  DdoS  ( Distributed  Denial  of Service ) [1].
Gambar 1. Traffic Serangan Ddos PON XX 2021
Terlepas dari kenyataan bahwa beberapa server telah menetapkan keamanan sesuai dengan persyaratan yang berlaku, mengingat dinamika peretasan global, masih ada risiko peretasan. Keamanan jaringan harus dijaga dari semua  jenis  serangan,  bahkan  yang  tidak  diketahui  asal-usulnya.  Tindakan  sistem  sebagai  penyerang  untuk mendapatkan akses dan data sensitif. Akibatnya, diperlukan sistem yang dapat mengidentifikasi serangan atau mengumpulkan informasi tentang penyerang dan pola intrusi tanpa menyebabkan kerusakan pada server [2].
Honeypot merupakan  sistem  yang  diatur  untuk  menjadi  target  peretas,  dan  juga  dapat  digunakan  untuk mengalihkan  serangan  ke  sesuatu  yang  lebih  penting  atau  berharga.  Sistem  tersebut  dapat  digunakan  untuk membantu untuk mengelabui penyerang dalam membobol server [3]. Tujuan menemukan situs web yang rentan, penyerang akan memindai jaringan terlebih dahulu. Jika penyerang terhubung, honeypot akan segera melihat dan  merekam  tindakan  secara  langsung  tidak  diperlukan  interaksi  pengguna.  Kemudian  cara  memanfaatkan honeypot lakukan  konfigurasi  terlebih  dahulu  di  server  sehingga  jika  ada  penyerang  yang  menyerang  akan segera  merekam  dan  menampilkan  semua  informasi  yang  mungkin  dari  permintaan  yang  diinginkan.  Untuk mengatasi situasi yang masih merepotkan dari segi keamanan jaringan, Dapat juga menggunakan firewall , tetapi hanya untuk memblokir jaringan yang digunakan oleh penyerang sehingga tidak dapat mengetahui apa yang sedang terjadi dan pola serangan digunakan.
Serangan yang paling umum yaitu Port Scanning dan DoS (Denial Of Service). Port Scanning merupakan serangan  yang  mencoba  mendeteksi port yang  terbuka  pada  jaringan  komputer.  Dalam  pemindaian  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  kelemahan  jaringan  komputer.  DOS  merupakan  jenis  serangan  yang melibatkan  pengiriman  permintaan  secara  terus-menerus  ke  server  sehingga  server  tetap  sibuk  dalam menanggapi request yang menyebabkan sistem mengalami kerusakan [4]. Server merupakan sistem komputer yang menyediakan penyimpanan data dan layanan lainnya. Informasi  dan bentuk dokumen komplek lainnya merupakan salah satu jenis data yang disimpan di server serta dapat digunakan untuk implementasi sistem low interaction  honeypot  yang  dapat  ditargetkan  tanpa  membahayakan  server  asli  [5].  HoneyPy  sebagai  pilihan honeypot dikarenakan peneliti melakukan perbandingan atau pembuktian metode dengan cara menambahkan port yang  mudah  diserang  oleh  penyerang  sehingga  aktivitas  ditangkap  dengan  baik.  Oleh  karena  itu, dibangunlah  sebuah  keamanan  yaitu  sistem  honeypot  yang  dipasang  di  server  untuk  berpura-pura  sebagai jebakan penyerang dan merekam permintaan yang dimaksud pada Maltrail.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan malicious  traffic  detection  system (Maltrail)  yang  merupakan  aplikasi bersifat open source. Langkah awal yang dilakukan install 3 server yaitu Kali Linux, Linux Mint, dan CentOs dan menerapkan Maltrail yang diberi  tidak diberi dan diberi  pertahanan menggunakan HoneyPy pada Linux Mint serta mencoba untuk melakukan serangan DoS dengan Kali Linux. Langkah terakhir menganalisis pada bagian Maltrail dengan menggunakan analisis deskriptif. Dengan masih adanya ancaman di dunia maya seperti beberapa situs yang mengalami kebocoran data, tentunya serangan tersebut akan memiliki dampak buruk bagi negara  maupun  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  penulis  mengimplementasikan  serta  menganalisis  bagaimana
HoneyPy dengan Maltrail bisa bekerja dengan baik untuk keamanan sebuah server.

## II. D ASAR T EORI

## A. Penelitian Sebelumnya
Dalam melakukan penelitian, literatur yang ada berupa karya tesis dan publikasi  sebelumnya yang relevan dengan topik yang diteliti. Penelitian [6] membahas penggunaan honeyd dengan iptables, yang digunakan untuk menguji  berbagai  serangan  di  jaringan  lokal,  termasuk  pemindaian  host,  DoS,  dan  Ddos.  Honeyd  mampu mengidentifikasi  serangan  yang  dilakukan  oleh  Netscan  android  saat  memindai  host  di  jaringan  dalam pengujian.  Honeyd  digunakan  untuk  membuat  dan  menjalankan  host  virtual  di  jaringan  komputer,  serta mendeteksi  serangan oleh penyerang, saat  dikonfigurasi. Untuk mencegah dan menghentikan serangan pada server menggunakan arsitektur sistem iptables yang sudah dikonfigurasi. Sedangkan penelitian [7] membahas CAIDA DDoS Attack 2007 dan data simulasi  diri yang  digunakan untuk  mengumpulkan data pelatihan dan pengujian. Persentase rata-rata pengenalan tiga keadaan jaringan (normal, DDoS lamban, dan DDoS) adalah 90,52 persen dalam pengujian menggunakan teknik analisis statistik log jaringan dengan fungsi jaringan saraf sebagai  metode  deteksi.  Pengenalan  metode  baru  untuk  mendeteksi  serangan  DDoS  dimaksudkan  untuk menjadi pelengkap Intrusion Detection System (IDS) dalam hal mengantisipasi terjadinya serangan DDoS. Dan juga pada penelitian [8] membahas dalam membangun sistem monitoring malicious traffic di Jaringan dengan Maltrail. Dalam hal  ini melakukan pembuatan topologi jaringan berdasarkan satu  jaringan yang sama. Hasil pengujiannya untuk menemukan sebuah malware di dalam jaringan sehingga bisa terdeteksi oleh Maltrail.

## B. Insiden Keamanan Jaringan
Keamanan  jaringan  merupakan  topik  hangat  saat  ini,  dan  semakin  berkembang.  Kemajuan  teknologi komputer memberikan banyak keuntungan, tetapi juga memiliki banyak kelemahan. Serangan terhadap sistem komputer  yang  terhubung  ke  internet  adalah  salah  satunya.  Banyak  sistem  atau  jaringan  komputer  yang dirugikan atau diretas akibat serangan tersebut [9]. Keamanan jaringan komputer terdiri dari empat komponen utama:  perangkat  lunak,  perangkat  keras  jaringan,  layanan  Internet  of  Things,  dan  sumber  daya  bersama. Keamanan jaringan komputer seperti yang didefinisikan oleh Organisasi Internasional untuk Standardisasi yang merupakan perlindungan perangkat keras, perangkat lunak, dan sumber daya data dalam sistem komputer dari kehancuran,  perubahan  atau  lubang  keamanan  karena  alasan  yang  tidak  disengaja  atau  berbahaya  sehingga sistem  komputer  dapat  terus  berfungsi  dengan  aman.  terpercaya,  dan layanan  komputer  juga  tersedia  secara berkala. Pengguna dapat  membuat jaringan komunikasi  menggunakan peralatan jaringan seperti router, hub, switch, dan kabel.
Jaringan komputer telah berkembang menjadi alat penting untuk komunikasi dan penyimpanan data dalam berbagai  format  dan  lokasi.  Berbagai  penelitian  telah  menunjukkan  bahwa  sistem  jaringan  komputer  sangat rentan terhadap beberapa serangan, dan keamanan jaringan meruapakan salah satu entitas paling dinamis untuk bisnis, dipengaruhi oleh perubahan tren teknologi dan pergeseran vektor ancaman dan aplikasi ancaman tingkat lanjut ke aplikasi yang lebih canggih [10]. Insiden keamanan jaringan merupakan serangan terhadap jaringan komputer  yang  memiliki  pengaruh  langsung  atau  tidak  langsung  terhadap  keamanan  sistem  dan  melanggar kebijakan  keamanan  sistem.  Probe,  scan,  account  compromize,  root  compromize,  packet  sniffer,  denial  of service, exploitation of trust, malicious code, dan infrastructure attacks merupakan contoh insiden.

## C. DoS
DoS merupakan semacam serangan terhadap komputer atau server di jaringan internet yang  menghabiskan sumber daya komputer hingga tidak dapat lagi menjalankan tugasnya dengan benar, mencegah pengguna lain mengakses layanan yang disediakan oleh komputer yang diserang. DoS pada penelitian ini menggunakan satu PC/Laptop untuk melakakukan serangan dengan bantuan tools seperti Virtual Box beserta OS Kali Linux.

## D. Server
Dalam jaringan komputer, server merupakan sistem komputer yang menawarkan berbagai  layanan. Server dilengkapi  dengan  sistem  operasi  tertentu  dan  memiliki  RAM  yang  cukup.  Server  juga  dapat  menjalankan
aplikasi  untuk  mengelola  akses  dan  sumber  daya  jaringan.  Server  DHCP,  server  Mail,  server  HTTP,  server FTP, dan server DNS hanyalah beberapa contoh aplikasi server yang memanfaatkan arsitektur klien [8].

## E. Honeypot
Honeypot merupakan  perangkat  keamanan  rahasia  yang  digunakan  untuk  menarik  penyusup  untuk memberikan  informasi  sensitif.  Untuk  memastikan  keberhasilan  operasi,  perlu  untuk  menyembunyikan identitasnya. Honeypot dimaksudkan untuk terlibat dengan penyerang untuk mempelajari lebih lanjut tentang mereka. Pada dasarnya, sebuah sistem yang dimaksudkan agar tampak seperti sistem aslinya untuk diserang dan belajar cara mengoperasikan atau menjebak penyerang [11].
Terdiri dari 2 jenis Honeypot yaitu:
1. Low Interaction Honeypot (LIH)
Ini hanya meniru sejumlah layanan. Memasang listener pada port merupakan cara termudah untuk membuat layanan ini. Tidak ada sistem operasi  asli di  Low Interaction Honeypot  untuk  digunakan penyerang sebagai basis operasi. Karena kompleksitas sistem operasi telah berkurang, ini akan dapat sangat meminimalkan risiko. Honeypot dengan Interaksi Rendah mirip dengan koneksi satu arah.

## 2. High Interaction Honeypot (HIH)
Menyediakan sistem yang lengkap untuk berinteraksi. Artinya  honeypot dengan tingkat interaktivitas yang tinggi  tidak  hanya  mereplikasi  layanan,  fungsi,  atau  sistem  operasi.  Honeypot  semacam  ini  mensimulasikan sistem dan layanan dunia nyata. Akibatnya, penyerang memiliki kendali penuh atas sistem honeypot. HIHAT adalah  contoh  aplikasi  web  honeypot  dengan  tingkat  interaksi  yang  tinggi.  HIHAT  mengubah  aplikasi  PHP menjadi honeypot dengan interaksi tinggi [12].

## Gambar 1. Alur Perbedaan LIH dan HIH
Alur perbedaannya pada letak tingkat keterlibatan pada sistem keamanannya, pada Low Interaction Honeypot hanya  akan  mengemulasikan  sebagian  service,  sedangkan  High  Interaction  Honeypot  akan  menggunakan keseluruhan dari resource sistem dimana Honeypot dibuat persis dengan sistem yang asli atau nyata dan juga menjadi keseluruhan pada sistem operasi seperti pada gambar 2.1.

## F. HoneyPy
HoneyPy  memiliki  plugin  yang  disertakan.  Fungsionalitas  plugin  menentukan  jumlah  keterlibatan.  Lebih banyak interaktivitas dapat dicapai dengan membuat plugin yang mensimulasikan layanan berbasis UDP atau TCP. Secara default, setiap tindakan direkam dalam file. HoneyPy merupakan aplikasi honeypot kecil terbaru yang  dapat  diunduh  dari  github  dan  digunakan  di  komputer  Linux  atau  Windows,  akan  digunakan  dalam penelitian  ini.  Tujuan  utama  Honeypy  yaitu  mengirim  data  log  kembali  ke  situs  web  HoneyPy.  HoneyPy
dikembangkan dengan Python dan dirancang agar mudah dipasang dan digunakan, dengan kemampuan untuk menambahkan plugin dan menjalankan logger dengan pengaturan khusus [13].

## G. Maltrail
Maltrail merupakan sistem deteksi lalu lintas berbahaya yang menggunakan daftar hitam yang dapat diakses publik dari jalur berbahaya dan umumnya mencurigakan, serta jejak statis dari laporan anti-virus yang berbeda dan daftar yang ditentukan pengguna khusus, di mana jejak tersebut dapat berkisar dari nama domain hingga alamat IP [14].

## H. VirtualBox
VirtualBox  merupakan  program  open  source  terkait  virtualisasi.  Virtualisasi  yaitu  teknologi  yang memungkinkan  untuk  membangun komputer PC virtual yang dapat  berfungsi  secara independen dari  sistem operasi. Komputer host mensimulasikan semua jenis perangkat keras yang terkait dengan mesin virtual. Jika seseorang ingin menguji dan meniru instalasi sistem tanpa kehilangan sistem yang ada, kemampuan ini sangat penting. Tampaknya kita dapat  memiliki beberapa jenis perangkat  PC dengan beberapa sistem  operasi  yang memanfaatkan VirtualBox tanpa harus memiliki peralatan yang sebenarnya [15].

## I. Linux
Linux merupakan sistem operasi berbasis Unix yang tersedia secara bebas untuk umum dan diatur oleh GNU General Public License (GPL). Linux open-source ditawarkan dalam sejumlah distribusi, yang masing-masing mencakup satu set paket perangkat lunak yang dapat diinstal. Sangat penting untuk menjaga agar paket-paket ini tetap mutakhir untuk memanfaatkan fitur-fitur baru, perbaikan bug, dan patch keamanan [16]. Linux dikenal karena sistem operasinya yang dirancang terutama untuk  server, serta keamanan akses data, sehingga masih dianggap sebagai sistem operasi yang mampu menembus dan melindungi jaringan. Berikut ini adalah sistem operasi yang digunakan dalam penelitian ini:

## 1. Kali Linux
Kali Linux adalah sistem operasi berbasis Debian yang dibangun oleh Offensive Security sebagai pengganti BackTrack, distribusi Linux perusahaan induknya. Perangkat lunak pengujian penetrasi untuk komputer. Dan juga sistem operasi open source yang tersedia secara bebas untuk umum dan dirancang untuk berbagai aktivitas keamanan informasi seperti pengujian penetrasi, penelitian keamanan, forensik komputer, dan rekayasa balik. Ada juga berbagai alat di Kali Linux yang dapat digunakan untuk pengujian dalam penelitian keamanan [17]. Dalam hal ini peneliti menggunakan Kali Linux untuk melakukan simulasi serangan terhadap server.

## 2. CentOs
CentOS merupakan sistem operasi gratis berdasarkan kernel Linux yang pertama kali diterbitkan pada Mei 2004. RHEL adalah tempat CentOS dimulai. "Gregory Kurtzer" menciptakan CentOS, yang pertama kali dirilis sebagai  build  CAOS.  Platform  pengembangan  yang  merupakan  salah  satu  distribusi  terbaik  dan  paling  kuat yang tersedia. Ini adalah proyek perangkat lunak bebas berbasis komunitas yang bertujuan untuk menciptakan fondasi yang stabil bagi komunitas open source untuk berkembang. Dan juga mencakup beberapa peningkatan keamanan  tingkat  perusahaan  serta  menjadikannya  solusi  yang  fantastis  untuk  aplikasi  apa  saja  [18].  Pada penelitian ini CentOs8 menjadi server tambahan yang berguna untuk dilakukannya sebuah uji coba serangan.

## 3. Linux Mint
Linux Mint merupakan distribusi berbasis Ubuntu dengan tujuan memberikan pengalaman desktop tradisional dengan berbagai alat yang berguna, unik dan kemampuan multimedia out-of-the-box. Desktop dan menu yang dipesan lebih dahulu, serta berbagai alat konfigurasi unik dan antarmuka instalasi paket berbasis web, semuanya disertakan. Repositori perangkat lunak Ubuntu kompatibel dengan Linux Mint [19]. Pada penelitian ini Linux Mint  digunakan  sebagai  server  utama  dengan  menerapkan  sistem  HoneyPy  dan  Maltrail.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Berdasarkan  proses  elaborasi  pengumpulan  data, penelitian  ini  menggunakan  tiga  server  untuk  melakukan pembuktian  metode  dalam  implementasi  secara  virtual.  Awal  pertama  yang  dilakukan  menggunakan VirtualBox sebagai virtual machine yang diinstall berbagai OS seperti server yang pertama  yaitu Kali Linux untuk  melakukan  serangan  terhadap  beberapa  server  lainnya  dengan  tiga  serangan  DoS,  bagian  kedua  yaitu CentOs sebagai server tambahan untuk dilakukan uji coba, dan bagian ketiga yaitu Linux Mint sebagai server utama  dalam  penerapan  HoneyPy  dengan  Maltrail  yang  sudah  dikonfigurasi.  Berikutnya  membandingkan serangan  yang  didapatkan  ketika  sudah  menggunakan  HoneyPy  maupun  belum  menggunakannya.  Langkah terakhir menganalisis pada bagian Maltrail.
Gambar 1. Arsitektur
Dalam  penelitian  ini  melakukan  beberapa  tahapan  penelitian  yang  sudah  ditentukan.  Berikut  merupakan gambar tahapan yang dilakukan:
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Tahap perancangan sistem merupakan tindak lanjut  terhadap data yang diperoleh. Pada  tahap perancangan konfigurasi  sistem  yaitu  membuat  server  utama  dengan  OS  Linux  Mint  serta  konfigurasi  HoneyPy  dengan Maltrail sebagai tempat menampung serangan terhadap Kali Linux serta dapat menangkap aktivitas serangan menggunakan Maltrail dan juga hasil analisis deskriptif yang ditampilkan.
Implementasi Tahap ini merupakan tahap tindak lanjut dari perancangan sistem dengan melakukan instalasi virtualbox, kali linux, linux mint, matrail dan melakukan Pengujian Sistem
Gambar 3. Diagram Alir Pengujian

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Berdasarkan  proses  elaborasi  pengumpulan  data, penelitian  ini  menggunakan  tiga  server  untuk  melakukan pembuktian metode dalam implementasi secara virtual. Server yang pertama yaitu Kali Linux untuk melakukan serangan terhadap beberapa server lainnya dengan tiga serangan DoS, bagian kedua yaitu CentOs sebagai server tambahan untuk dilakukan uji coba, dan bagian ketiga yaitu Linux Mint sebagai server utama dalam penerapan HoneyPy dengan Maltrail yang sudah dikonfigurasi.

## A. Pengelolaan Jaringan
Dalam proses pengelolaan jaringan, peneliti menggunakan suatu  protokol DHCP yang merupakan layanan bersifat  otomatis  dalam  pemberian  nomor IP  kepada  setiap  server.  Pada  bagian  network  untuk  setiap  server menggunakan  Bridge  adapter  untuk  memakai  jaringan  yang  ada  pada  PC  seperti  Wifi.  Bridged  Adapter digunakan jika ingin bisa terkoneksi dengan jaringan nyata bukan virtual dan Qualcomm atheros merupakan nama  driver  untuk  pengguna  windows,  pada  setiap  nama  network  berbeda-beda  sesuai  sistem  operasi  yang digunakan.

## B. Pengecekan IP
Dalam proses pengecekan, peneliti menggunakan perintah ifconfig di setiap server. Ifconfig digunakan untuk konfigurasi antarmuka jaringan untuk memperoleh sebuah IP pada server. IP yang didapatkan pada pengujian kali  ini  mendapatkan  IP  Kali  Linux  192.168.100.47,  IP  CentOs  192.168.100.48,  dan  IP  Linux  Mint 192.168.100.38.

## C. Konfigurasi

## 1. Maltrail
Pada  proses  ini  terdapat  dua  langkah  untuk  menjalankan  aplikasi  bersifat  open  source.  Bagian  pertama jalankan terlebih dahulu sensor.py untuk mulai mengaktifkan data yang berada pada program sensor tersebut, selanjutnya  bagian  kedua  jalankan  server.py  setelah  sensor  sudah  running  untuk  menangkap  atau menjalankannya di server Linux Mint.
Gambar 1. Menjalankan Sensor.py
Gambar 2. Menjalankan Server.py

## 2. HoneyPy
Proses dilakukan dengan perintah “sudo python setup.py [port yang diinginkan]”. HoneyPy digunakan untuk membuat  penyerang mengalami kesulitan dalam menemukan server utama yang ada dan  dilakukan nantinya untuk membandingkan pada penggunaan HoneyPy dengan yang tidak menggunakannya.

## Gambar 3. Menjalankan Setup.py
D. Hasil Serangan TABLE I
H ASIL S ERANGAN Aktivitas Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil yang didapatkan Kesimpulan Scanning dengan NMAP (Belum diberikan HoneyPy) Terdeteksi pada maltrail Terdeteksi Berhasil Scanning dengan NMAP (Sudah diberikan HoneyPy) Terdeteksi pada maltrail Terdeteksi Berhasil DoS menggunakan PING yang sudah diubah packet size (Belum diberikan HoneyPy) Terdeteksi pada maltrail Tidak Terdeteksi Tidak Berhasil DoS menggunakan PING yang sudah diubah packet size (Sudah diberikan HoneyPy) Terdeteksi pada maltrail Tidak Terdeteksi Tidak Berhasil DoS menggunakan serangan hping3 (Belum diberikan HoneyPy) Terdeteksi pada maltrail Tidak Terdeteksi Tidak Berhasil DoS menggunakan serangan hping3 (Sudah diberikan HoneyPy) Terdeteksi pada maltrail Tidak Terdeteksi Tidak Berhasil
Dalam proses uji coba serangan terhadap server CentOs dan Linux Mint dibagi menjadi 3 serangan DoS yaitu dengan Nmap, Ping yang sudah diubah packetsize, dan tool  hping3  seperti pada Table I. Serangan-serangan yang  dilakukan  akan  di  analisis  hasilnya  dengan  menggunakan  Maltrail  sebagai  penangkapan  aktivitas serangan.
Berdasarkan  beberapa  serangan  yang  dilakukan  oleh  peneliti  bahwa  didapatkan  hasil  yang  sama  seperti sebelumnya yang tidak menggunakan HoneyPy. Perbedaannya pada waktu peneliti melakukan scanning dengan Nmap  pada  IP  Linux  Mint.  HoneyPy  berfungsi  untuk  mengelabui  atau  menipu  penyerang  dengan menambahkan  port  tertentu  misalnya  pada  penelitian  ini  menambahkan  port  80  sebagai  uji  coba.  Hasil perbedaan yang didapatkan dengan menggunakan HoneyPy mendapatkan dua port yang terbuka salah satunya HTTP/port  80  yang  sudah  dibuat  sebelumnya  oleh  peneliti  menggunakan  HoneyPy.  Oleh  karena  itu,  jika penyerang akan melakukan serangan terhadap HTTP/port 80, Maltrail akan dengan mudah mendeteksi aktivitas penyerang.
Gambar 4. Nmap IP Linux Mint Yang Sudah Menggunakan HoneyPy
Pada Gambar 4  didapatkan port tambahan yang sudah ditambahkan oleh peneliti sebelumnya yaitu HTTP/ port  80  dengan  menggunakan  HoneyPy  sehingga  juga  terdapat  celah  yang  bisa  diserang  penyerang  untuk digunakan dalam penangkapan aktivitas penyerang oleh peneliti.

## E. Perbandingan Hasil Serangan
1. Tanpa Menggunakan HoneyPy

## Gambar 5. Hasil Tanpa HoneyPy
Pada Gambar 5 mendapatkan data berjumlah satu events dari beberapa contoh serangan yang dilakukan oleh peneliti.  Serangan  pertama  dengan  Nmap  yang  terdeteksi  oleh  Maltrail  hanya  pada  server  Linux  Mint, selanjutnya  pada  serangan  kedua  dengan  Ping  yang  sudah  diubah  packetsize  dan  juga  serangan  terakhir menggunakan Hping3 semuanya tidak terdeteksi oleh Maltrail.

## 2. Menggunakan HoneyPy

## Gambar 6. Hasil Menggunakan HoneyPy
Pada Gambar 6 mendapatkan data berjumlah lima events dari beberapa contoh serangan yang dilakukan oleh peneliti. Beberapa serangan yang dilakukan oleh peneliti yang berhasil terdeteksi  yaitu menggunakan Nmap seperti  pada  sebelumnya  yang  tidak  menggunakan  HoneyPy.  Perbedaannya  pada  tingkat  ancaman  yang didapatkan beserta jumlah data yang terdeteksi lebih besar dibandingkan tidak menggunakannya.

## F. Hasil Keseluruhan
1. Threats
Gambar 7. Threats
2. Events Gambar 8. Events 3. Severity
Gambar 9. Severity
4. Sources
Gambar 10. Sources
5. Trails Gambar 11. Trails

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai implementasi HoneyPy dengan Maltrail untuk mendeteksi  serangan  DoS,  dapat  disimpulkan  bahwa  Implementasi  HoneyPy  dengan  Maltrail  merupakan metode  pembuktian  yang  mampu  menjadi  tolak  ukur  untuk  digunakan  sebagai  peningkatan  keamanan  pada serangan  di  bagian  server  serta  jumlah  yang  didapatkan  pada  Maltrail  terhadap  serangan-serangan  yang dilakukan oleh peneliti pada bagian yang tidak menggunakan HoneyPy terdapat satu events, sedangkan pada bagian yang menggunakan HoneyPy terdapat lima events yang terjadi dan juga Berdasarkan data keseluruhan dari  lima  laporan  yang  sudah  dilakukan  pengujian  hanya  mendeteksi  serangan  scanning  Nmap  yang  dapat terdeteksi pada Maltrail. Pada hasil keseluruhan ini didapatkan tiga threats, enam events, severity terdeteksi low dan medium, satu sumber ancaman pada sources, dan empat trails.

## R EFERENCES
[1] Pusat Operasi Keamanan Siber Nasional, “Laporan Tahunan Hasil Monitoring Keamanan Siber 2020,” Bul. Jendela Data dan Inf. Kesehat. , pp. 29–33, 2021.
[2] D. K. Rahmatullah, S. M. Nasution, and F. Azmi, “Implementation of low interaction web server honeypot using cubieboard,”
ICCEREC 2016 - Int. Conf. Control. Electron. Renew. Energy, Commun. 2016, Conf. Proc. , pp. 127–131, 2017.
[3] M. Nawrocki, M. Wählisch, T. C. Schmidt, C. Keil, and J. Schönfelder, “A Survey on Honeypot Software and Data Analysis,” 2016.
[4] B. R. Prasad, A. Abraham, V. Suhas, and K. Kumar, “DOS attack pattern generator for training the neural network based classifier to dynamically blacklist IP in honeypot based NIDS/NIPS,” Thinkquest~2010 , pp. 224–226, 2011.
[5] B. P. Zen, R. A. G. Gultom, and A. H. S. Reksoprodjo, “Analisis Security Assessment Menggunakan Metode Penetration Testing dalam Menjaga Kapabilitas Keamanan Teknologi Informasi Pertahanan Negara,” J. Teknol. Penginderaan , vol. 2, no. 1, pp. 105–122, 2020.
[6] B. Mardiyanto, T. Indriyani, and I. M. Suartana, “Analisis dan Implementasi Honeypot dalam Mendeteksi Serangan Distributed Denial-Of-Services (DDOS) pada Jaringan Wireless,” Integer J. , vol. 1, no. 2, pp. 32–42, 2016.
[7] A. W. Muhammad and I. Riadi, “Analisis Statistik Log Jaringan Untuk Deteksi,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. 3, pp. 220–225, 2016.
[8] Hudzaifah, A. Sularsa, and D. R. Suchendra, “Membangun Sistem Monitoring Malicious Traffic Di Jaringan Dengan Maltrail,” e-Proceeding Appl. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 2013–2018, 2018.
[9] Z. Amin, “Analisis Vulnerabilitas Host Pada Keamanan Jaringan Komputer Di Pt . Sumeks Tivi Palembang ( Paltv )
Menggunakan Router Berbasis Unix,” Teknol. dan Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 189–199, 2012.
[10] J. B. Bolanio, R. K. Paredes, A. L. Yoldan Jr., and R. E. Acapulco II, “Network Security Policy for Higher Education Institutions based on ISO Standards,” Mediterr. J. Basic Appl. Sci. , vol. 05, no. 01, pp. 01–17, 2021.
[11] L. P. Aidin, S. M. Nasution, and F. Azmi, “Implementasi High Interaction Honeypot Pada Implementation of High Interaction Honeypot,” e-Proceeding Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 2172–2178, 2016.
[12] N. Naik, P. Jenkins, N. Savage, and L. Yang, “A computational intelligence enabled honeypot for chasing ghosts in the wires,”
Complex Intell. Syst. , vol. 7, no. 1, pp. 477–494, 2021.
[13] M. Mueter, F. Freiling, T. Holz, and J. Matthews, “A generic toolkit for converting web applications into high-interaction honeypots,” Univ. Mannheim , 2008.
[14] D. W. Johnson et al. , “Application of Medihoney Antibacterial Wound Gel for the Prevention,” Society , vol. 29, no. 2, pp. 303– 309, 2009.
[15] J. Mack, Y.-H. (Frank) Hu, and M. A. Hoppa, “A Study of Existing Cross-Site Scripting Detection and Prevention Techniques Using XAMPP and VirtualBox,” Va. J. Sci. , vol. 70, no. 3, p. 1, 2019.
[16] D. Legay, A. Decan, and T. Mens, “On Package Freshness in Linux Distributions,” Proc. - 2020 IEEE Int. Conf. Softw. Maint. Evol. ICSME 2020 , pp. 682–686, 2020.
[17] R. T. Gaddam and M. Nandhini, “An analysis of various snort based techniques to detect and prevent intrusions in networks:
Proposal with code refactoring snort tool in Kali Linux environment,” Proc. Int. Conf. Inven. Commun. Comput. Technol. ICICCT 2017 , no. Icicct, pp. 10–15, 2017.
[18] B. Korniyenko and L. Galata, “Implementation of the information resources protection based on the CentOS operating system,” 2019 IEEE 2nd Ukr. Conf. Electr. Comput. Eng. UKRCON 2019 - Proc. , pp. 1007–1011, 2019.
[19] N. S. Sulaiman, A. Shafiq, and H. Ahmad, “Comparison of Operating System Performance Between Windows 10 and Linux Mint,” vol. 2, no. 1, pp. 92–102, 2021.