## SISTEM
DETEKSI DAN PENCEGAHAN INTRUSI PORTABEL TERHADAP SERANGAN DHCP

## STARVATION PADA JARINGAN NIRKABEL
Bahar 1* , Yuyun Wabula 2 , Andani Ahmad 3 1,2,3 Universitas Handayani Makassar, Jl. Adhyaksa Baru No.1, Makassar, Sulawesi Selatan, Indonesia
Riwayat artikel:
Received: 13 Desember 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Denial of Service, DHCP Starvation, ARP Protocol Analysis, IDPS, Python .
Corespondent Email: baharpalopo212@gmail.com
Abstrak. Layanan DHCP menjadi sangat penting karena merupakan penentu keberhasilan koneksi sekitar 22,18% dari 210 juta pengguna yang terkoneksi ke internet melalui jaringan nirkabel di Indonesia. Layanan DHCP tidak luput dari  ancaman  keamanan,  salah  satunya  adalah  serangan Denial  of  Service bernama  DHCP  starvation  yang  akan  mengganggu  ketersediaan  layanan DHCP.  Teknik  baru  yang  digunakan  pada  serangan  tersebut,  yaitu  dengan memanipulasi  protokol  ARP  pada  saat  DHCP  server  melakukan  deteksi konflik  IP di  jaringan. Peneliti mengusulkan menggunakan metode berbasis Protocol  Analysis terhadap  protokol  ARP  untuk  melakukan  deteksi  dan pencegahan,  maka  dibuatlah  sebuah  piranti  portabel  yang  berfungsi  sebagai IDPS  ( Intrusion  Detection  and  Prevention  System )  agar  tidak  hanya  efektif namun juga lebih efisien. Aplikasi IDPS dibuat menggunakan bahasa Python dengan bantuan pustaka Scapy dan Paramiko. Hasil deteksi dan pencegahan menunjukkan tingkat akurasi sebesar 100%.
Abstract. The DHCP service has become highly critical as it plays a pivotal role in the connectivity success of approximately 22.18% of 210 millions users who  access  the  internet  through  wireless  networks  in  Indonesia.  DHCP services  are  not  exempt  from  security  threats,  one  of  which  is  a  Denial  of Service  attack  known  as  DHCP  starvation,  capable  of  disrupting  the availability  of  DHCP  services.  A  novel  technique  employed  in  this  attack involves  manipulating  the  ARP  protocol  when  the  DHCP  server  detects  IP conflicts  within  the  network.  Researchers  propose  an  ARP  protocol-based analysis method for detection and prevention, leading to the development of a portable device that serves as an Intrusion Detection and Prevention System (IDPS). This approach aims to not only enhance effectiveness but also improve efficiency.  The  IDPS  application  is  crafted  using  the  Python,  with  support from Scapy and Paramiko libraries. The results of detection and prevention show an accuracy rate of 100%.

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  survei  yang  dilakukan  oleh APJII  pada  kuartal  pertama  tahun  2022, terhitung sekitar 210 juta pengguna internet di Indonesia,  sebesar  22,18%  diantaranya  adalah pengguna  internet  yang  menggunakan  koneksi jaringan  nirkabel  [1].  Untuk  memberikan kemudahan  akses  ke  jaringan  internet,  maka layanan  DHCP  ( Dynamic  Host  Configuration
Protocol ) digunakan untuk melakukan konfigurasi alamat IP ( Internet Protocol ) secara otomatis  di  sisi  perangkat  pengguna  [2],  itu sebabnya layanan DHCP digunakan secara luas dan memiliki peran yang sangat penting dalam sebuah  jaringan  nirkabel  [3].  Namun  ternyata layanan  DHCP  tidak  luput  dari  ancaman keamanan,  salah  satunya  adalah  serangan DHCP starvation [4].  Serangan  DHCP
starvation dapat  menghabiskan  ketersediaan alamat  IP  pada  layanan  DHCP  di  jaringan nirkabel,  sehingga  perangkat  di  sisi  pengguna tidak  dapat  melakukan  konfigurasi  alamat  IP secara otomatis dan kemudian gagal terkoneksi ke jaringan internet [5].
Menurut  [6]  terdapat  dua  kategori  teknik serangan  DHCP starvation ,  yaitu:  1)  Tipe-1, penyerang mengirimkan paket DHCP Discover yang  telah  dimanipulasi  dan  dikirimkan sebanyak-banyaknya  kepada  DHCP server , sehingga  seakan-akan  ada  banyak  perangkat pengguna yang hendak meminta alamat IP dan hal  ini  mengakibatkan  ketersediaan  alamat  IP pada  DHCP server habis  dan  tidak  dapat melayani  perangkat  yang  lain.    2)  Tipe-2, penyerang  mengirimkan  paket  ARP  ( Address Resolution  Protocol ) reply palsu  setiap  kali DHCP server mengirimkan paket ARP request dalam rangka melakukan pengecekan terhadap eksistensi alamat IP yang akan ditawarkannya, setiap  kali  DHCP server menerima  respon berupa  paket  ARP reply ,  maka  alamat  IP tersebut  dianggap  sudah  digunakan  dan  tidak jadi  ditawarkan.  Jika  hal  ini  terus  terjadi  akan menghabiskan  ketersediaan  alamat  IP  pada DHCP server dan tidak bisa melayani perangkat yang lain.
Secara  garis  besar,  metode  deteksi  dan pencegahan  serangan  DHCP starvation yang telah  diajukan  oleh  para  peneliti  sebelumnya antara  lain:  1)  Metode  deteksi  menggunakan fitur  pada  perangkat  switch layer 2  yang diajukan  oleh  [7]  dan  [8].  2)  Metode  deteksi menggunakan  kriptografi  yang  diajukan  oleh [9]  dan  [10].  3)  Metode  deteksi  berbasis protokol  ICMP  ( Internet  Control  Message Protocol )  yang  diajukan  oleh  [11].  4)  Metode deteksi  berbasis Machine  Learning yang diajukan  oleh  [12].  Dari  semua  metode  yang telah  diajukan  oleh  peneliti sebelumnya  masih memberikan  peluang  penelitian  lebih  lanjut dalam  hal  hasil  deteksi  yang  lebih  efektif  dan juga  penggunaan  sumber  daya  perangkat  yang lebih efisien.
Penelitian ini fokus pada merumuskan solusi untuk  mengatasi  masalah  serangan  DHCP starvation Tipe-2. Untuk meningkatkan efektivitas  deteksi  serangan  DHCP starvation , maka  digunakan  metode  deteksi  berbasis analisis protokol saat terjadi komunikasi antara DHCP client dan  DHCP server .  Hasil  analisis tersebut  akan  menjadi  dasar  dalam  menyusun
algoritma  deteksi  serangan.  Hal  ini  dilakukan agar  proses  deteksi  menjadi  lebih  spesifik sehingga  hasil  deteksi  jauh  lebih  akurat. Algoritma deteksi akan diterapkan menggunakan pemrograman Python dan kemudian  ditanamkan  ( embedded )  ke  dalam piranti  portabel,  seperti  penelitian  yang dilakukan oleh [13] dan [14] agar penggunaan spesifikasi  perangkat  menjadi  lebih  efisien. Piranti portabel sistem deteksi ini sangat cocok diimplementasikan  pada  jaringan  nirkabel  di area sekolah, kampus, perkantoran pemerintah, bahkan  di  jaringan  IoT  ( Internet  of  Things ) berbasis  nirkabel  yang  menggunakan  layanan DHCP.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  terkait  deteksi  dan  pencegahan serangan DHCP starvation telah dilakukan oleh beberapa  peneliti  sebelumnya,  tentu  saja dengan pendekatan yang berbeda dan hasil yang berbeda pula.
Penelitian  terkait  keamanan  protokol  ARP dan  DHCP  dilakukan  oleh  [9]  dengan  fokus melakukan pencegahan terhadap serangan ARP spoofing dan  DHCP starvation .  Metode  yang digunakan  adalah  dengan  menerapkan  proses autentikasi  antara  DHCP client dan  DHCP server . Proses autentikasi ini melibatkan server KDA  ( Key  Distribution  and  Authentication ). Server KDA  yang  digunakan  dalam  penelitian memiliki spesifikasi prosesor Core i7 3,6 GHz dan RAM 8 GB, sistem operasi yang digunakan di  sisi client dan server adalah  sistem  operasi Linux  Ubuntu  14.04. Server KDA  ini  akan melakukan  validasi  terhadap  kode  ID  yang melekat  pada  paket  DHCP Discover yang dikirimkan  oleh  DHCP client ,  jika  kode  ID tersebut terdaftar pada server KDA, maka paket DHCP Discover dari DHCP client diterima dan direspon oleh DHCP server , teknik yang sama juga  diterapkan  untuk  pencegahan  terhadap serangan ARP spoofing . Kelebihan dari metode ini  adalah  mampu  melakukan  pencegahan terhadap  serangan  DHCP starvation dan  ARP spoofing ,  namun  memiliki  kelemahan  dari  sisi implementasinya di kondisi nyata. Dibutuhkan perubahan protokol di sisi perangkat pengguna dan  harus  menyiapkan server KDA  untuk kebutuhan  autentikasi,  hal  ini  tidak  mudah dilakukan karena beragamnya sistem dan jenis perangkat yang digunakan oleh pengguna.
Penelitian  [9]  dilanjutkan  oleh  [12]  untut mendeteksi  serangan  DHCP starvation Tipe-2 yang  ditemukan  oleh  [6]  sebelumnya  saat menemukan  celah  keamanan  fitur  deteksi konflik  alamat  IP    pada  komunikasi  protokol DHCP. Metode yang digunakan adalah deteksi anomali  ( Anomaly  Based )  berbasis Machine Learning . Dataset dibentuk dari hasil tangkapan paket  ( packet  capture )  DHCP Discover baik berupa  paket  normal  maupun  paket  serangan, paket-paket  ini  dikumpulkan  untuk  durasi waktu  tertentu.  Paket-paket  DHCP Discover tersebut  kemudian  diolah  dan  diberi  label, kemudian  diuji  menggunakan  beberapa  jenis algoritma klasifikasi berbasis Machine Learning .  Hasil  dari  beberapa  jenis  algoritma klasifikasi  menunjukkan  bahwa  algoritma  K- Means Clustering memberikan  hasil  deteksi dengan  tingkat  akurasi  paling  tinggi,  yaitu sebesar  96,44%.  Perangkat  yang  digunakan dalam  proses  mengolah  dataset  dan  pengujian adalah komputer dengan prosesor Core i5 quad core dan RAM 16 GB. Kelemahan dari metode deteksi berbasis anomali adalah prosesnya yang rumit  dan  butuh  spesifikasi  komputer  yang tinggi,  sehingga  hal  ini  sulit  diterapkan  pada piranti portabel.
Penelitian serupa dilakukan oleh [15] terkait deteksi  dan  pencegahan  terhadap  serangan DHCP starvation .  Metode  yang  digunakan adalah  memberikan  label  pada  setiap  paket DHCP Discover menggunakan  kode  DSCP ( Differentiated  Services  Code  Point )  yang sebelumnya  telah  terdaftar  alamat  MAC  dari perangkat yang digunakan untuk terkoneksi ke jaringan. Jika alamat MAC dari perangkat yang terkoneksi  tidak  terdaftar  maka  akan  diberi kode DSCP dengan angka 0, sedang jika sudah terdaftar  akan  diberi  kode  DSCP  angka  50. Paket-paket  DHCP Discover dengan  kode DSCP angka 0 akan ditandai sebagai serangan dan  langsung  dibuang  ( drop )  oleh  perangkat filter,  sedang  yang  berkode  DSCP  angka  50 akan  diproses  lebih  lanjut  dengan  membatasi jumlah  maksimal  5  paket  saja  dalam  waktu  1 jam,  jika  melebih  5  paket  dalam  1  jam  maka akan ditandai sebagai serangan. Perangkat yang digunakan  adalah  sebuah  piranti  portabel dengan spesifikasi prosesor MIPS 400 MHz dan RAM  64  MB.  Metode  yang  digunakan  efektif pada  area  jaringan  nirkabel  dengan  jumlah pengguna yang kecil dan menyediakan seorang admin  yang  bertugas  untuk  mendaftarkan
alamat  MAC  dari  setiap  perangkat  yang  akan terhubung secara legal. Kelemahan metode ini tidak  efektif  digunakan  pada  area  jaringan nirkabel  yang  bersifat  publik  dengan  jumlah pengguna  yang  banyak.  Kelemahan  lain  dari metode  ini  adalah  belum  mampu  melakukan deteksi  dan  pencegahan  terhadap  serangan DHCP starvation Tipe-2.
Peneliti  [16]  menggunakan  metode  deteksi dengan  pendekatan  berbeda,  yaitu  dengan memanfaatkan protokol ICMP dan ARP untuk melakukan  validasi  apakah  paket  DHCP  yang dikirimkan  oleh  client  menuju  DHCP  server berasal dari client yang sah ( legitimate ) ataukah dari  penyerang  ( malicious ).  pada  penelitin tersebut  digunakan  aplikasi  simulator  Cisco Packet  Tracer  untuk  melakukan  simulasi. Metode deteksi yang diterapkan menambahkan protokol  ARP  dari  penelitian  sebelumnya  [11] yang  hanya  menggunakan  protokol  ICMP. Protokol  ARP  ditambahkan  karena  protokol ICMP  memiliki  kelemahan  saat firewall diterapkan  di  sisi client ,  yang  mempengaruhi validitas  hasil  deteksi.  Kelemahan  lain  dari metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini hanya  sebatas  melakukan  simulasi  dan  tidak melakukan  pengujian  pada  kondisi  real  di lapangan, serta belum menerapkan pencegahan terhadap serangan DHCP starvation .
Peneliti  [17]  melajutkan  penelitian  yang telah  dilakukan  oleh  [16],  metode  yang digunakan  untuk  melakukan  deteksi  serangan DHCP starvation adalah  dengan  melakukan port  scanning terhadap client yang  telah melakukan  permintaan  alamat  IP  ke  DHCP server , Jika alamat port untuk layanan tertentu terdeteksi  maka  dianggap  sebagai client sah ( legitimate  client )  namun  jika  tidak  terdeteksi alamat port tertentu  maka  dianggal malicious client . Dalam proses pengujiannya menggunakan  aplikasi  simulator  EVE-NG. Metode ini memiliki kelemahan akan menghasilkan  hasil  deteksi  yang  keliru  karena dua  hal,  yaitu  1) Firewall yang  aktif  di  sisi client sehingga port tertentu tersebut tidak dapat dideteksi,  sehingga client  legitimate dapat terdeteksi  sebagai client  malicious dan demikian sebaliknya. 2) Tidak semua perangkat di  sisi client mengaktifkan  port  pada  layanan tertentu,  contohnya client berupa Smartphone yang tidak dibekali dengan layanan seperti pada perangkat  komputer  pada  umumnya,  sehingga
bisa  dipastikan client tersebut  akan  dideteksi sebagai client malicious .
Metode yang diusulkan dalam penelitian ini adalah deteksi serangan DHCP starvation Tipe- 2 menggunakan sistem deteksi dan pencegahan berbasis  analisis  protokol  ( protocol-based analysis ), yang diterapkan pada piranti portabel menggunakan  pemrograman  Python.  Metode deteksi  dengan  analisis  berbasis  protokol memiliki kelebihan dalam hal mampu mengenali  secara  jenis  serangan  DHCP starvation Tipe-2  secara  spesifik,  sehingga diharapkan  tingkat  akurasi  deteksinya  lebih tinggi dari metode-metode yang telah digunakan sebelumnya. Piranti portabel digunakan sebagai mesin IDPS agar penggunaan spesifikasi perangkat fisik menjadi lebih  efisien,  sehingga  dapat  diterapkan  pada area  jaringan  nirkabel  skala  kecil  sekalipun, karena tidak membutuhkan biaya yang tinggi

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan mengikuti langkah-langkah seperti pada gambar 1. Langkah pertama adalah menyiapkan semua  perangkat  pendukung  eksperimen  yang dibutuhkan.
Gambar 1. Tahapan penelitian Pada  tabel  1  terlampir  daftar  perangkat eksperimen,  diantaranya  adalah  Laptop client yang berjumlah 11 unit dan dibagi menjadi dua
kategori,  yaitu  1  unit  laptop  berperan  sebagai client  malicious (penyerang)  dengan  sistem operasi  Linux,  10  unit  laptop  yang  lain digunakan sebagai client legitimate , menggunakan  sistem  operasi  Windows  10 dengan alamat IP statis. Smartphone berjumlah 10  unit  digunakan  sebagai client korban, menggunakan  sistem  operasi  Android  dengan alamat IP dinamis yang nantinya akan meminta alamat  IP  dari  DHCP server .  Piranti  portabel yang  digunakan  sebagai  sistem  IDPS  adalah Orange  Pi  dengan  sistem  operasi  OpenWRT (sistem operasi Linux untuk perangkat portabel).  DHCP server dan Bridge  Filter menggunakan perangkat
RouterBoard MikroTik. Tabel 1. Perangkat pendukung eksperimen Jenis Perangkat Spesifikasi Jumlah 1. Laptop 2. Smartphone 3. IDPS Portabel
4. DHCP Server
5. Bridge Filter 6. Kabel Jaringan Core i3 2GHz, RAM 4GB Android Orange Pi Prosesor Quad-Core ARM RAM 1 GB MikroTik RB951Ui-2n MikroTik RB951-2n Kabel UTP Cat 5e 11 Unit 10 Unit 1 Unit 1 Unit
1 Unit 2 unit
Semua  instrumen  eksperimen  tersebut kemudian  saling  dikoneksikan  sesuai  dengan topologi  jaringan  yang  terlampir  pada  gambar 2.
Langkah  kedua  adalah  menangkap ( capture )  paket  ARP  yang  berasal  dari client legitimate dan malicious menggunakan aplikasi Packet  Analyzer  Wireshark  untuk  dianalisis agar  dapat  diketahui  perbedaan  karakteristik dari  kedua  jenis  paket  ARP  tersebut.  Pada mesin  client malicious dijalankan  aplikasi untuk menjalankan serangan DHCP starvation Tipe-2  agar  nantinya  saat client korban meminta  alamat  IP  ke  DHCP server ,  maka mesin client  malicious akan  merespon  dengan paket  ARP reply palsu.  Alamat  IP  yang  akan diminta  ke  DHCP server oleh client korban adalah  alamat  IP  yang  digunakan  oleh client legitimate , sehingga client legitimate juga akan merespon dengan paket ARP reply .
Langkah  ketiga  adalah  merumuskan algoritma  deteksi  serangan  DHCP starvation Tipe-2 berdasarkan hasil analisis paket ARP
Menyiapkan perangkat pendukung eksperimen
Analisis paket ARP yang berasal dari client legitimate dan malicious Merumuskan algoritma deteksi berdasarkan hasil analisis paket ARP
Menguji metode deteksi berdasarkan algoritma yang telah dibuat
Mengumpulkan data hasil pengujian deteksi
Melakukan analisa data hasil pengujian deteksi
yang  berasal  dari client  legitimate dan malicious di  tahap  sebelumnya.  Algoritma deteksi tersebut nantinya akan diterjemahkan ke dalam  bahasa  pemrograman  Python  dengan dukungan  pustaka  Scapy  dan  Paramiko. Program  deteksi  yang  telah  dibuat  kemudian ditanamkan ke piranti portabel Orange Pi.
Langkah  keempat  adalah  melakukan pengujian  metode  deteksi  serangan  DHCP starvation Tipe-2 berdasarkan algoritma deteksi yang  telah  ditanamkan  ke  piranti  portabel Orange  Pi.  Ada  dua  hal  yang  akan  diuji  pada tahap  ini,  yaitu  1)  Menguji  apakah  sistem deteksi berhasil membedakan antara paket ARP reply yang  berasal  dari client  legitimate dan malicious dan 2) Menguji apakah sistem deteksi juga  mampu  melakukan  pencegahan  terhadap serangan  yang  dilakukan  oleh  client  malicious sehingga client korban kemudian bisa mendapatkan  alamat  IP  dari  DHCP server . Prosen  pengujian  dilakukan  pada  jaringan nirkabel SMKN 2 Palopo.
Langkah  kelima  adalah  mengumpulkan data  hasil  pengujian  deteksi.  Data  yang dikumpulkan  dibagi  menjadi  4  (empat) kategori: 1) Data True Positive (TP), yaitu data jumlah paket ARP reply yang berasal dari client malicious dan  dideteksi  sebagai  serangan,  2) Data True  Negative (TN),  yaitu  data  jumlah paket  ARP reply yang  berasal  dari client legitimate dan tidak terdeteksi sebagai sebagai serangan, 3) Data False Positive (FP), yaitu data jumlah paket ARP reply yang berasal dari client legitimate namun  terdeteksi  sebagai  serangan, dan 4) Data False Negative (FN),
yaitu data jumlah paket ARP reply yang berasal dari client  malicious namun  tidak  terdeteksi sebagai serangan.
Langkah  keenam  adalah  melakukan analisis  terhadap  data yang  telah  dikumpulkan sebelumnya.  Secara  umum  untuk  menghitung tingkat akurasi deteksi menggunakan Confusion Matrix [18].  Dari  empat  kategori  data  yang telah  dikumpulkan  sebelumnya,  selanjutnya akan  digunakan  untuk  menghitung  tingkat akurasi deteksi menggunakan rumus berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = (𝑇𝑃  +  𝑇𝑁) (𝑇𝑃  +  𝑇𝑁  +  𝐹𝑃  + 𝐹𝑁) ×  100%  (1)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  3  menunjukkan  hasil  tangkapan paket  ARP reply yang  berasal  dari  client legitimate.  Fokus  perhatian  terletak  pada lapisan  Ethernet  dan  ARP  yang  diberi  tanda kotak  warna  merah.  Nampak  bahwa  alamat MAC  asal  yang  tertera  pada  kedua  lapisan tersebut memiliki alamat yang sama.
Gambar 3. Paket ARP reply dari client legitimate
Gambar 4 menunjukkan hasil tangkapan paket ARP reply yang  berasal  dari client  malicious . Nampak bahwa alamat MAC asal yang tertera
Gambar 2. Topologi jaringan eksperimen
Alamat MAC asal pada lapis Ethernet sama dengan pada lapis ARP
pada  kedua  lapisan  tersebut  memiliki  alamat yang  berbeda.  Hal  ini  menjadi  pembeda  dari paket  ARP reply yang  dikirimkan  oleh client legitimate .
Gambar 4. Paket ARP reply dari client malicious
Berdasarkan dari hasil analisis tangkapan paket ARP reply yang  berasal  dari client  legitimate dan malicious tersebut  kemudian  disimpulkan bahwa  perbedaan  karakteristik  dari  keduanya terletak pada persamaan atau perbedaan antara alamat  MAC  pada  lapisan  Ethernet  dan  ARP. Jika  alamat  MAC  yang  terlampir  pada  lapisan Ethernet  sama  dengan  yang  terlampir  pada lapisan ARP maka akan dianggap sebagai paket yang  sah  yang  berasal  dari client  legitimate , namun  jika  berbeda  maka  akan  dianggap sebagai paket serangan yang berasal dari client malicious .
Dari  hasil  analisis  paket  ARP  sebelumnya kemudian  dirumuskan  metode  deteksi  yang
akan  diterapkan.  Gambar  5  menunjukkan metode deteksi yang akan diterapkan berdasarkan hasil analisis paket ARP sebelumnya.  Algoritma  deteksi  ini  kemudian diterjemahkan  ke  pemrograman  Python  yang ditanamkan  pada  piranti  portabel  Orange  Pi. Fungsi  pencegahan  serangan  ditambahkan dengan  melakukan  pemblokiran  akses  dari penyerang  dan  mengirimkan  pesan  peringatan ke pengelola lewat layanan bot telegram. Gambar  6  menunjukkan  potongan  kode program  Python  yang  digunakan  untuk mendeteksi paket ARP reply yang berasal dari client legitimate, sedang pada Gambar 7 adalah potongan  kode  program  untuk  mendeteksi paket  ARP reply yang  berasal  dari client malicious . Kode program Python lengkap dapat diunduh pada alamat tautan
bit.ly/dhcpidpsbahar.
Selanjutnya  aplikasi  penyerang  di  sisi client malicious dijalankan,  dan  kemudian  aplikasi sistem  IDPS  juga  dijalankan  pada  piranti portabel Orange Pi, para client legitimate pada posisi standby menunggu  respon  dari  DHCP server  saat  menawarkan  kepada  Smartphone alamat IP yang sama digunakan oleh para client legitimate tersebut.  Smartphone  sebagai client korban melakukan koneksi ke jaringan nirkabel dan mulai meminta alamat MAC kepada DHCP
server . Kemudian DHCP server
Alamat MAC asal pada lapis Ethernet beda dengan pada lapis ARP
Gambar 5. Algoritma deteksi serangan DHCP starvation Tipe-2
Gambar 6. Kode program untuk deteksi client legitimate
Gambar 7. Kode program untuk deteksi client malicious
akan  merespon  dengen  mengirimkan  paket ARP request ke jaringan. Aplikasi di sisi client malicious akan  segera  merespon  dengan mengirimkan  paket  ARP reply palsu  dengan tujuan  untuk  membuat  konflik  terhadap permintaan alamat IP 10.1.1.20 di DHCP server (Gambar 8). Karena alamat IP yang ditawarkan oleh DHCP server sama dengan alamat IP yang digunakan  oleh client  legitimate ,  maka client legitimate juga akan merespon dengan mengirimkan  paket  ARP  reply.  Sistem  IDPS akan memeriksa paket ARP reply yang berasal dari client  legitimate dan malicious dan kemudian  menentukan  status  paket  ARP reply tersebut  apakah  masuk  kategori  paket  sah ( legitimate ) ataukan paket malicious .
Gambar 8. Client malicious melakukan penyerangan ke DHCP server
Gambar  9  adalah  hasil  deteksi  sistem  IDPS terhadap paket ARP reply sebelumnya. Nampak bahwa paket-paket ARP reply tersebut berhasil diidentifikasi,  baik  yang  berasal  dari client legitimate dengan alamat MAC asal
“00:50:79:66:68:09”  maupun client  malicious dengan alamat MAC asal “DC:FB:48:96:F6:86” . Dalam proses pencegahan, maka sistem IDPS akan
menggunakan alamat MAC sumber yang tertera pada  lapisan  Ethernet  sebagai  referensi pemblokiran.
Gambar 9. Hasil deteksi sistem IDPS
Perintah blokir oleh sistem IDPS dikirimkan ke perangkat Bridge  Filter (Gambar  10),  nampak bahwa  pada Bridge  Filter telah  ditambahkan satu  baris  aturan  blokir  ( drop )  yang  akan membuat client  malicious tidak  dapat  lagi terkoneksi ke jaringan.
Gambar 10. Blokir akses client malicious
Setelah  itu  dikirimkan  pula  pesan  peringatan lewat  layanan  bot  Telegram  (Gambar  11). Pesan  peringatan ini sebagai informasi  kepada administrator  jaringan  agar  dapat  diketahui waktu  dan  asal  serangan  terhadap  DHCP server .
Gambar 11. Pesan dikirimkan ke Telegram Setelah  sistem  IDPS  bekerja,  tampak  bahwa konflik  alamat  IP  hanya  terjadi  pada  alamat-
alamat  IP  yang  telah  digunakan  oleh client legitimate saja  dan  ini  merupakan  hal  yang wajar terjadi. Saat terjadi konflik alamat IP dan DHCP server batal menawarkan alamat IP yang telah  digunakan  oleh client  legitimate maka Smartphone  akan  mengulangi  permintaan alamat  IP  kepada  DHCP server ,  bisa diperhatikan  pada  gambar  12  nampak  bahwa pada  alamat  IP  10.1.1.1  hingga  10.1.1.10 berhasil  ditawarkan  dan  digunakan  oleh  para Smartphone  dengan  status  “ bound ”.  Pada kondisi sebelum diterapkan IDPS, maka semua persediaan alamat IP akan berstatus “ conflict ”, sehingga  membuat  semua  Smartphone  gagal memperoleh  alamat  IP  dari  DHCP server dan menyebabkan  tidak  dapat  terkoneksi  ke jaringan. Dari total 249 alamat IP yang tersedia, 10 alamat IP diantaranya tidak akan ditawarkan karena  telah  digunakan  oleh client  legitimate , sehingga  tersisa  sebanyak  239  alamat  IP  yang bisa digunakan oleh para client Smartphone.
Gambar 12. Kondisi DHCP server setelah IDPS diterapkan
Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  deteksi  dan pencegahan,  dibutuhkan  empat  komponen penting,  yaitu  mengukur  nilai True  Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False  Negative (FN).  Proses  pengukuran akan  dilakukan  sebanyak  empat  kali  dengan kondisi  yang  sama,  mesin client  legitimate terdiri  dari  10  unit  komputer  sehingga  akan mengirimkan  sejumlah  10  paket  ARP reply kepada  DHCP server dan  semua    paket  ARP reply tersebut  berhasil  dideteksi  oleh  IDPS. Karena proses pengukuran dilakukan sebanyak
empat  kali,  maka  total  paket  yang  dikirimkan client  legitimate adalah  40  paket  ARP reply . Mesin client  malicious akan  mengirimkan sebanyak  249  paket  ARP reply palsu  yang dialokasikan  untuk  membuat  konflik  249 alamat  IP  pada  DHCP server ,  dan  total  996 paket ARP reply palsu yang berasal dari client malicious berhasil  dideteksi  oleh  IDPS.  Hasil pengukuran  dapat  dilihat  pada  Tabel  2,  selain mengukur jumlah keempat komponen tersebut, juga diukur kecepatan deteksi dari sistem IDPS, untuk  mengetahui  seberapa cepat  sistem IDPS merespon  adanya  serangan  terhadap  DHCP server ,  tampak  pada  tabel  pengukuran  bahwa rerata  kecepatan  deteksi  sistem  IDPS  adalah sebesar  55  ms.  Hasil  pengukuran  ini  nantinya akan  digunakan  dalam  proses  menghitung tingkat akurasi sistem deteksi IDPS.

## Tabel 2.  Hasil pengukuran sistem deteksi IDPS
Iterasi TP TN FP FN Kecepatan Deteksi 1 2 3 4 249 249 249 249 10 10 10 10 - - - - - - - - 52 ms 55 ms 50 ms 63 ms Total 996 40 - - 220 ms Rerata 249 10 - - 55 ms
Tahap  selanjutnya  adalah  memasukkan  hasil pengukuran  ke  dalam  rumus  perhitungan tingkat  akurasi  deteksi.  Hasil  perhitungan menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  deteksi dapat mencapai 100%.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = (𝑇𝑃  +  𝑇𝑁) (𝑇𝑃  +  𝑇𝑁  +  𝐹𝑃  + 𝐹𝑁) ×  100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = (996  +  40)
(996  +  40  +  0  +  0) ×  100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  =  100%
Untuk mengetahui posisi penelitian yang telah dilakukan  terhadap  penelitian  sebelumnya, maka  perlu  dibandingkan  dengan  hasil penelitian  terdahulu  yang  terkait  dengan  topik yang  diteliti.  Tampak  pada  tabel  3  bahwa penelitian yang dilakukan memiliki kemampuan deteksi dan pencegahan yang lebih baik,  demikian  dengan  efisiensi  penggunaan sumber  daya  perangkat  yang  digunakan  untuk melakukan  deteksi  dan  pencegahan  serangan DHCP starvation .
Tabel 3.  Perbandikan sistem deteksi dan pencegahan dengan penelitian terkait

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa serangan DHCP starvation Tipe-2 ini dapat dicegah dengan tingkat akurasi 100%  menggunakan  metode  deteksi  berbasis analisis  protokol  ARP.  Tingkat  akurasi  yang tinggi  dalam  proses  deteksi  dimungkinkan karena  kelebihan  dari  metode  deteksi  berbasis protokol  adalah  kemampuannya  mengenali jenis  serangan  secara  spesifik.  Dari  sisi efisiensi,  perangkat  yang  digunakan  dalam
penelitian  ini  menggunakan  perangkat  fisik portabel  dengan  spesifikasi  rendah,  sehingga solusi  yang  ditawarkan  dapat  diterapkan  pada jaringan  nirkabel  skala  kecil  sekalipun, misalnya  jaringan  nirkabel  pada  area  kantor atau sekolah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  APJII, “Hasil Survei Profil Internet  Indonesia 2022.” [Online]. Available: https://apjii.or.id/content/read/39/559/Hasil- Survei-Profil-Internet-Indonesia-2022.
[2]   R.  E.  Droms  and  T.  Lemon,  The  DHCP handbook. SAMS Publishing, 2003.
[3]    C. Lin, T. Su, and Z. Wang, “Summary of high- availability DHCP service solutions,” in 2011 4th  IEEE  International  Conference  on Broadband Network and Multimedia Technology, IEEE, 2011, pp. 12–17.
[4]    H. Mukhtar, K. Salah, and Y. Iraqi, “Mitigation of  DHCP  starvation  attack,”  Computers  & Electrical  Engineering,  vol.  38,  no.  5,  pp. 1115–1128, 2012.
[5]    N.  Tripathi  and  N.  Hubballi,  “A  probabilistic anomaly  detection  scheme  to  detect  DHCP starvation attacks,” in 2016 IEEE International Conference  on  Advanced  Networks  and Telecommunications Systems (ANTS), IEEE, 2016, pp. 1–6.
[6]   N.  Tripathi  and  N.  Hubballi,  “Exploiting DHCP server-side IP address conflict detection: A DHCP starvation attack,” in 2015 IEEE  International  Conference  on  Advanced Networks  and  Telecommuncations  Systems (ANTS), IEEE, 2015, pp. 1–3.
[7]   T.  J.  OConnor,  “Detecting  and  responding  to data  link  layer  attacks,”  SANS  Institute InfoSec Reading Room, Oct, vol. 13, 2010.
[8]   C.  Toprak,  C.  Turker,  and  A.  T.  Erman, “Detection  of  DHCP  starvation  attacks  in software  defined  networks:  a  case  study,”  in 2018 3rd international conference on computer science and engineering (UBMK), IEEE, 2018, pp. 636–641.
[9]   O. S. Younes, “Securing ARP and DHCP for mitigating  link  layer  attacks,”  Sādhanā,  vol. 42, pp. 2041–2053, 2017.
[10]  A.  Shete,  A.  Lahade,  T.  Patil,  and  R.  Pawar, “DHCP protocol using OTP based two-factor authentication,”  in  2018  2nd  International Conference  on  Trends  in  Electronics  and
Peneliti Efektivitas Efisiensi Younes (2017) 2 3 4 Mampu mendeteksi dan mencegah serangan DHCP starvation Tipe-2 Butuh perangkat fisik deteksi dengan spesifikasi tinggi
Tripathi & Hubballi (2018) Hanya mampu mendeteksi serangan DHCP starvation Tipe-2 dengan akurasi 96,44% Butuh perangkat fisk deteksi dengan spesifikasi tinggi Sarip & Setyanto (2019)
Tidak mampu mendeteksi serangan DHCP starvation Tipe-2 Menggunakan perangkat fisik deteksi spesifikasi rendah Yaibuates & Chaisricharoen (2020) Mampu mendeteksi serangan DHCP starvation Tipe-2 namun dapat menimbulkan
False Positive dan
False Negative akibat Firewall di sisi client Menggunakan software aplikasi simulator Cisco Packet Tracer
Jony et. al (2023) Mampu mendeteksi serangan DHCP starvation Tipe-2 namun dapat menimbulkan
False Positive dan False Negative akibat Firewall
dan ketersediaan layanan di sisi client Menggunakan software aplikasi simulator EVE- NG
Bahar et. al (2024) Mampu mendeteksi dan mencegah serangan DHCP starvation Tipe-2 dengan akurasi 100%
Menggunakan perangkat portabel dengan spesifikasi rendah
Informatics  (ICOEI),  IEEE,  2018,  pp.  136– 141.
[11]  M.  Yaibuates  and  R.  Chaisricharoen,  “ICMP based  malicious  attack  identification  method for  DHCP,”  in  The  4th  Joint  International
Conference
on Information and Communication  Technology,  Electronic  and Electrical Engineering (JICTEE), IEEE, 2014, pp. 1–5.
[12]  N. Tripathi and N. Hubballi, “Detecting stealth DHCP  starvation  attack  using  machine learning  approach,”  Journal  of  Computer Virology and Hacking Techniques, vol. 14, pp. 233–244, 2018.
[13]  C. Nykvist, M. Larsson, A. H. Sodhro, and A. Gurtov,  “A  lightweight  portable  intrusion detection  communication  system  for  auditing applications,” International Journal of Communication  Systems,  vol.  33,  no.  7,  p.
e4327, 2020.
[14]  V. Visoottiviseth, G. Chutaporn, S. Kungvanruttana,  and  J.  Paisarnduangjan,
“PITI:  Protecting  Internet  of  Things  via Intrusion Detection System on Raspberry Pi,” in 2020 International Conference on Information  and  Communication  Technology Convergence (ICTC), IEEE, 2020, pp. 75–80.
[15]  A.  Setyanto,  “Packet  Filtering  Based  On Differentiated Services Code Point For DHCP Starvation  Attacks  Prevention,”  Pekommas, vol. 4, no. 2, pp. 137–146, 2019.
[16]  M.  Yaibuates  and  R.  Chaisricharoen,  “A combination  of  ICMP  and  ARP  for  DHCP malicious attack identification,” in 2020 Joint International  Conference  on  Digital  Arts,
Media  and  Technology  with  ECTI  Northern Section Conference on Electrical, Electronics,
Computer
and Telecommunications Engineering (ECTI DAMT &  NCON), IEEE,
2020, pp. 15–19.
[17]  A. Jony, A. S. M. Miah, and M. N. Islam, “An Effective  Method  to  Detect  DHCP  Starvation Attack  using  Port  Scanning,”  in  2023 International  Conference  on  Next-Generation Computing,  IoT  and  Machine  Learning
(NCIM), IEEE, 2023, pp. 1–6.
[18]  G.  Kumar,  “Evaluation  metrics  for  intrusion detection systems-a study,” Evaluation, vol. 2, no. 11, pp. 11–7, 2014.