## Analisis Malware Hummingbad Dan Copycat Pada Android Menggunakan Metode Hybrid
Nurul Qomariah 1 , Erick Irawadi Alwi 2 , Muhammad Arfah Asis 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia Email: 1 13020190342@student.umi.ac.id, 2 erick.alwi@umi.ac.id, 3 muh.arfah.asis@umi.ac.id

## Abstrak
Perkembangan teknologi yang terus berlanjut dapat menjadi ancaman di dunia maya, terutama dalam hal kejahatan cyber .  Kemudian  tingkat  popularitas smartphone serta  jumlah  penggunanya  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Sementara  itu, smartphone dengan platform android  masih  menduduki  peringkat  pertama  dalam  persentase pengguna tertinggi di dunia. Karena itu, jumlah malware dan serangan berbahaya di platform android semakin meningkat.  Pengembang  aplikasi  penipuan  ini  mengeksploitasi  kekurangan platform android  dengan menyuntikkan malware sebagai kode sumber ke dalam aplikasi android dan menyebarkannya melalui blog atau pasar aplikasi android. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik hybrid yang menggabungkan metode statis dan dinamis. Penelitian ini menggunakan contoh malware HummingBad dan CopyCat . Penelitian ini  memiliki  tujuan  untuk  melakukan  identifikasi  dan  analisis  pada malware HummingBad dan CopyCat menggunakan  metode hybrid menggunakan mobile  security  framework .  Analisis  yang  dilakukan  pada  sampel malware  HummingBad dan CopyCat menunjukkan  bahwa  sampel malware HummingBad memiliki  tingkat keamanan 27/100 sedangkan untuk sempel malware CopyCat memiliki tingkat keamanan 38/100.
Kata kunci : android, static, dynamic, analysis hybrid, malware

## Analysis Of Hummingbad And Copycat Malware On Android Using Hybrid Methods

## Abstract
The continued development of technology can become a threat in cyberspace, especially in terms of cyber crime. Then  the  level  of  popularity  of  smartphones  and  the  number of  users  increases  from  year  to  year.  Meanwhile, smartphones  with  the  android  platform  are  still  ranked  first  in  the  highest  percentage  of  users  in  the  world. Because of this, the number of malware and malicious attacks on the android platform is increasing. Developers of these deceptive apps exploit the flaws of the android platform by injecting malware as source code into Android apps and spreading it via blogs or android app marketplaces. The technique used in this study is a hybrid technique that combines static and dynamic methods. This study uses the examples of HummingBad and CopyCat malware. This study aims to identify and analyze the hummingbad and copycat malware using a hybrid method using the mobile security framework. The analysis conducted on the HummingBad and CopyCat malware samples shows that the HummingBad malware samples have a security level of 27/100 while the CopyCat malware samples have a security level of 38/100.
Keywords: android, static, dynamic, analysis hybrid, malware

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  terus  berlanjut dapat  menjadi  ancaman  di  dunia  maya,  terutama dalam  hal  kejahatan  cyber  (Adam,  Alwi  and  Asad, 2022). Dengan meningkatnya popularitas smartphone serta  jumlah  pengguna  meningkat  dari tahun  ke  tahun.  Di  saat  yang  sama, smartphone dengan platform android  masih  menempati  posisi teratas  dalam  angka  pengguna  terbesar  di  dunia. Kemudian  jumlah  serangan malware di platform android  meningkat.  Pengembang  aplikasi  jahat  ini mengeksploitasi  celah  di platform Android  dengan menyuntikkan malware kode  sumber  ke  dalam aplikasi android dan mempromosikannya melalui log
web dan pasar aplikasi android (Tansen and Wahyu Nurdiarto, 2020).
Malware atau Malicious  Software adalah perangkat  lunak  yang  dapat  menyusup  ke  sistem operasi  sehingga  dapat  merusak  sistem  operasi, memanfaatkan  sumber  daya  tanpa  sepengetahuan pemilik perangkat, bahkan mengumpulkan informasi pribadi  untuk  dibagikan  ke  pihak  ketiga  tanpa persetujuan  pengguna. Malware-malware baru  terus bermunculan seiring dengan perkembangan teknologi,  baik  dari  segi platform maupun  sistem operasi,  dengan  memanfaatkan  celah  keamanan  dan kelalaian  pengguna.  Kebutuhan  akan  mobilitas membuat masyarakat di seluruh belahan dunia marak menggunakan gadget seperti tablet dan smartphone

## 40 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 6, No. 2, November 2023, hlm. 40-47
dengan  berbagai  macam  sistem  operasi(Rusdi, Widiyasono and Sulastri, 2019). Sistem operasi untuk perangkat smartphone yang paling banyak digunakan adalah android yakni sebanyak 74.82% (Widiyasono, Mubarok and Fatwa MF, 2022).
Malware android merupakan salah satu masalah yang paling banyak dibicarakan dikalangan pengguna saat  ini.  Pasalnya,  orang  menghabiskan  sebagian besar  waktunya  untuk  berinteraksi  didunia  maya. Malware yang  awalnya  ditemukan  di  sistem komputer  mulai  masuk  keranah smartphone . Malware kini  mulai  hadir  dalam  berbagai  jenis  dan kegunaan (Kusuma, Akbi and Risqiwati, 2020).
Malware Copycat mempengaruhi sekitar 14 juta perangkat diseluruh dunia, melakukan root sekitar 8 juta perangkat serta mendapatkan penghasilan sekitar $1,5 juta bagi grup. sedangkan malware Hummingbad telah  meretas  perangkat  android dengan  aplikasi  pihak  ketiga  yang  dipasang  diluar Google  Play  Store ,  yang  memungkinkan malware dapat mengontrol ponsel dari jarak jauh. Yang mana merupakan salah satu seragan terbesar pada saat itu.
Analisis menggunakan metode hybrid menggabungkan  keunggulan  dari  analisis  statis  dan analisis dinamis dengan cara melakukan pengecekan pada setiap signature malware setelah itu memonitor perilaku kode.
Saat  ini,  ada  banyak  program  jahat  termasuk virus,  trojan,  spyware, dan  lainnya. Malware ini sangat  berbahaya  karena  dapat  memengaruhi  fungsi perangkat  yang  terinfeksi  mulai  dari  ekstraksi  data hingga  Anda  tidak  dapat  terus  menggunakan perangkat tersebut(Sinambela, Pangestu and Feriyanto, 2020).
Penelitian  berjudul  “Analisis  dan  deteksi malware dengan metode hybrid analysis menggunakan framework MobSF”  yang  dilakukan oleh  (Tansen  and  Wahyu  Nurdiarto,  2020),  dalam penelitiannya  menggunakan  kerangka  kerja  MobSF untuk  mendeskripsikan  properti  dan  perilaku menggunakan kombinasi analisis statis dan dinamis, atau  yang  kami  sebut  sebagai  analisis hybrid dalam penelitian ini. Analisis yang dilakukan menunjukkan bahwa Bouncing  Golf dapat  mencuri  informasi pribadi  dan  membajak  perangkat  android  yang terinfeksi,  sedangkan Riltok  Banking  Trojan dapat mencuri informasi smartphone dan mencuri informasi kartu kredit melalui phishing .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Malware
Malicious Software Merupakan suatu perangkat lunak  berbahaya  yang  dapat  meyusup  pada  sistem orang  lain  beserta  jaringannya  tanpa  izin  pemilik, malware dapat  mengganggu  sistem  orang  lain  serta mengumpulkan  informasi  rahasia  dan  curi  file penting  disistem  tersebut  (Tansen  dan  Wahyu Nurdiarto, 2020)(Pranoto, 2019).
Hal  tersebut  sangat  merugikan  bagi  korban karena  dampak  negatif  yang  ditimbulkan  dapat
memperlambat kinerja sistem hingga merusak bahkan dapat  menghancurkan  data  penting  yang  ada  pada sistem(Manoppo, Lumenta and Karouw, 2020).
Perangkat  lunak  berbahaya  untuk platform android ditiru melalui google play store atau diunduh dari  internet  dan  diubah  menjadi  aplikasi  resmi seperti aplikasi galeri dan game. Misalnya, malware yang  ditemukan  di play  store termasuk banking trojan , adware, RAT , dan banyak lagi. Adware adalah malware yang secara aktif menyerang pengguna play store ,  naik  36%  sejak  2016.  Selain  itu, malware banking  trojan juga  meningkat  sebesar  12%  dan Crypto-Mining meningkat sebesar 5% seiring dengan lonjakan nilai Bitcoin (Saputro, Alfitra and Oktaviaji, 2020).

## 2.2. CopyCat
Aplikasi  yang  terinfeksi  oleh malware  copycat melakukan root pada  perangkat  pengguna  dan memberikan kendali atas perangkat pengguna kepada penyerang. Copycat adalah  keluarga adware yang menyuntikkan kode ke proses Zygote (Suresh, 2018) .
2.3. HummingBad
Malware ini  sangat  canggih  karena  bisa dihindari  dengan  membuat rootkit permanen. Malware ini secara diam-diam menginstal perangkat lunak  pada  perangkat  android  yang  terinfeksi  dan digunakan  oleh  penjahat  dunia  maya  untuk mendapatkan keuntungan ilegal(Febriandiny, 2021).

## 2.4. Sistem Operasi Android
Sistem  android  adalah  sistem  operasi  berbasis Linux untuk perangkat seluler seperti smartphone dan tablet  pribadi.  Sistem  android  memiliki  keunggulan seperti  sistem  operasi  terbuka, multitasking ,  dan tampilan  yang  nyaman  dari  sejumlah  aplikasi  dan perangkat lunak yang tersedia di sistem android(Kunang dan ..., 2022).

## 2.5. Metode Statis
Analisis  statis  dilakukan  tanpa  benar-benar menjalankan aplikasi. Ini mirip dengan mencari tahu apa  yang  terjadi  di  dalam  kode  sumber  dan mengidentifikasi  dengan  tepat  kode  berbahaya  apa yang terkandung dalam aplikasi Anda.
Analisis statis adalah proses membongkar APK aplikasi  ke  dalam  file  Java  dan  XML  yang  sesuai. Pengurai  statis  harus  memiliki  kemampuan  untuk memvalidasi  XML  secara  akurat  dan  ringkas  untuk melakukan analisis statis. File Java dapat diekstraksi menggunakan  dekompiler  DEXtoJar.  Penganalisis persisten  mengompilasi  kode APK  ke  dalam  format yang  dapat  dibaca  manusia.  sehingga  penganalisa dapat membaca kode dan mengidentifikasi kelemahan  dalam  kode  tersebut(Nurindahsari  dan Parga Zen, 2022).
Gambar 1. Alur analisis statis
Pada  gambar  1  menunjukkan  alur reverse engineering pada  sampel malware menggunakan kerangka kerja MobSF. Tahap pertama dalam analisis statis adalah dengan melakukan reverse engineering pada sampel malware dengan mengubah ekstensi file dari  *.apk  menjadi  *.zip  menggunakan  kerangka kerja  MobSF.  Hasil  dari  proses  ini  adalah  ekstraksi file  sampel malware menjadi  data  yang  dapat dianalisis  seperti  yang  terlihat  pada  alur  proses  di gambar  6.  Hasil  ekstraksi  file  dari  kerangka  kerja MobSF  berupa  report.pdf  atau  laporan  yang selanjutnya  akan  dianalisis  untuk  mengetahui perizinan apa yang diminta oleh aplikasi dari sampel malware terhadap sistem, serta kode sumber dari file aplikasi yang telah diubah melalui proses decompiler .

## 2.6. Metode Dinamis
Analisis dinamis dilakukan dengan cara running sampel malware dalam  jangkauan  kontrol  dan pemantauan  selama  dilakukan  proses running .  Pada beberapa  kasus  analisis  statis  tidak  menampilkan informasi  yang  banyak  karena obfuscation dan packing .  Analisis  dinamis  adalah  cara  terbaik  untuk dapat  mengidentifikasi  fungsionalitas malware pada kasus seperti ini.
Metode  analisis  ini  terutama  menggunakan perangkat lunak seperti VirtualBox untuk memastikan  bahwa malware yang  berjalan  tidak merusak  sistem  utama,  meskipun malware yang berjalan  merusak  sistem(Adenansi  and  Novarina, 2017).
Itu aktif di lingkungan yang aman dalam sistem fisik atau bentuk virtual yang disediakan sebagai lab malware (mesin virtual). Kemudian dapat mengumpulkan  informasi  tentang  dampak  file malware saat  menjalankan  prosesnya(Cahyanto, Wahanggara and Ramadana, 2017).

## Gambar 2. Alur analisis dinamis
Gambar  2  menunjukkan  alur  kerja  yang dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  dinamis yang  dipecah  menjadi  tiga  fase: input , process ,  dan output .  Setiap  level  memiliki  peran  dan  fungsinya masing-masing.  Pada  tahap input ,  aplikasi  android
diunggah  ke  MobSF.  Langkah process MobSF menguji  aspek  keamanan  dari  semua  aktivitas aplikasi.  Hasil  proses  mengungkap  kerentanan keamanan berdasarkan aktivitas
yang diuji(Alviansyah and Ramadhani, 2021).

## 2.7. Metode Hybrid
Analisis menggunakan pendekatan hybrid, yaitu kombinasi antara analisis statis dan dinamis. Hybrid menggabungkan manfaat statis dan dinamis. Artinya, saat  kode  dipindai,  ia  memeriksa  semua  tanda malware dan memantau perilaku kode.
Analisis hybrid mengumpulkan  informasi tentang malware dari  analisis  statis  dan  analisis dinamis.  Dengan  menggunakan hybrid analisis, peneliti  keamanan  mendapatkan  manfaat  dari keduanya analisis statis dan dinamis. Oleh karena itu, meningkatkan  kemampuan  mendeteksi malware dengan benar. Kedua analisis ini memiliki kelebihan dan  keterbatasannya  masing-masing.  Analisis  statis lebih  murah,  cepat  dan  lebih  aman  dibandingkan dengan  analisis  dinamis(Sihwail,  Omar  and  Ariffin, 2018).

## 2.8. Mobile Security Framework
Mobile  Security  Framework (MobSF)  adalah kerangka  kerja  untuk  pengujian  penetrasi  seluler (Android/iOS/Windows)  otomatis  yang  mampu melakukan analisis statis, dinamis. MobSF digunakan untuk analisis keamanan aplikasi seluler yang efisien dan  cepat  dari  aplikasi  seluler  dan  mendukung Android Package Kit (APK), aplikasi iPhone (IPA), format  file  Windows  Store  dan  kode  sumber  zip, binari  APPX  (Yuniati,  Tambunan  and  Setyoko, 2022).

## 2.9. VirusTotal
Virus  total adalah  alat  untuk  memindai malware yang  tersedia  secara  online.  Alat  ini memiliki lebih dari 70 mesin pemindai anti-malware dan juga menyediakan laporan analisis serta metadata yang  kaya  dengan  informasi  tentang malware yang dianalisis. Virus total bekerja sama dengan 68 vendor keamanan  lainnya  untuk  membangun database gabungan ( Virus total Database )  untuk menyediakan informasi yang sangat relevan tentang file, web URL atau hash yang  dianalisis  kedalam  alat  ini(David, 2021).

## 3. METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  kuantitatif pre  experimental  design dengan  menggunakan one  shoot  studi  case .  Dalam penelitian  ini  tujuan  dari  studi  kasus  tunggal  adalah agar  kelompok  kontrol  tidak  digunakan  sebagai pembanding  dengan  kelompok  eksperimen(Tansen and Wahyu Nurdiarto, 2020).

## Gambar 3. Alur penelitian analisis malware
Pada  gambar  3  dilakukan  pencarian  sampel malware untuk  mendapatkan  sebuah  aplikasi  yang mengandung malware untuk  dilakukan  analisa berikutnya. Selanjutnya, sampel malware yang telah ditemukan  akan  dilakukan  analisa  menggunakan virus total untuk mengetahui jenis malware apa yang terdapat dalam aplikasi tersebut selanjutnya dilakukan analisis dengan framework MobSF dengan metode analisis statis dan analisis dinamis.

## Gambar 4. Skenario analisis malware
Pada  gambar  4  tipe  file  apk  yang  dijadikan sebagai  sampel  malware  yang  berada  pada smartphone akan  dikirim  ke  leptop/komputer menggunakan  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk mentransfer file tipe aplikasi kemudian setelah proses transfer file  dilakukan  selanjutnya  akan  dilakukan analisis  menggunakan Virus  total untuk  mengetahui jenis  malware  apa  saja  yang  terkandung  didalam aplikasi tersebut karena pada sebuah aplikasi bisa jadi bukan hanya satu jenis malware saja yang terkandung didalamnya,  setelah  dipastikan  bahwa  apliaksi tersebut  mengandung  jenis malware yang  dipilih sebagai  sampel  selanjutnya  dilakukan  analisis  statis dan  analisis  dinamis  menggunakan Mobile  Security Framework .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Malware yang diteliti adalah malware hummingbad  dan  malware  copycat.  Lihat  di  bawah untuk  detail  tentang  malware  hummingbad  dan copycat yang digunakan:
Tabel 1. Informasi Malware Hummingbad Pada Virus Total
No Malware Hummingbad 1 SHA256 c27886eb1da732acc144e88b db25607c72d85a0fbcdf82be d6b75dc3548baf07 2 Rasio Deteksi 9/64 3 Waktu Analisis 05-07-2023 20:28:47 WITA 4 Ukuran File 4.02MB 5 Tipe File APK Pada tabel 1 terdapat informasi dari virus total pada sampel malware hummingbad ada 9 antimalware dari  64 antimalware yang  dapat mengidentifikasi bahwa dalam aplikasi clean doctor memiliki malware didalamnya. Malware hummingbad memiliki nilai checksum SHA256 atau
Source  Hash  Algorithm c27886eb1da732acc144e 88bdb25607e72d85a0fbcdi32bed6075dc3548baf07.
File  sampel malware ini  bertipe  file  APK  yang memiliki ukuran 4.02MB.
Tabel 2. Informasi Malware Copycat Pada Virus Total
No Malware Copycat 1 SHA256 d1eb05c04fc022024a27d470 060c058f0bbb56adf72467c2 936b85a4ffd76cca 2 Rasio Deteksi 23/64 3 Waktu Analisis 05-07-2023 21:04:36 4 Ukuran File 12.05MB 5 Tipe File APK
Pada tabel 2 terdapat informasi dari virus total pada  sampel malware  copycat ada  23 antimalware dari  64 antimalware yang  dapat  mengidentifikasi bahwa dalam aplikasi clean doctor memiliki malware didalamnya. Malware  copycat memiliki  nilai checksum SHA256  atau Source  Hash  Algorithm d1eb05c04fc022024a27d470060c058f0bbb56adf724 67c2936b85a4ffd76cca.  File  sampel malware ini bertipe file APK yang memiliki ukuran 12.05MB.
Data  integrity atau  keaslian  dari  kedua  sampel tersebut dapat dilakukan pemeriksaan nilai chechsum yang  diperoleh  dari virus  total dan mobile  security framework.

## Gambar 5. Checksum malware hummingbad pada MobSF
Pada  gambar  5  menunjukkan  nilai  checksum SHA256  dari  malware  hummingbad.  Yang  dimana nilai SHA256 pada framework MobSF sama dengan nilai SHA yang didapatkan pada virus to tal.

## Gambar 6. Checksum malware copycat pada MobSF
Pada  gambar  6  menunjukkan  nilai  checksum SHA256  dari  malware  copycat  menggunakan framework MobSF. Yang dimana nilai SHA256 pada framework  MobSF  sama  dengan  nilai  SHA  yang didapatkan pada virus total.
Tabel 3. Nilai Perbandingan Checksum Pada Virus Total Dan Mobsf No Malware Nilai Checksum Defin isi Virustotal MobSF 1 Hummi ngbad c27886eb 1da732ac c144e88b db25607c 72d85a0f bcdf82be d6b75dc3 548baf07 c27886e b1da732 acc144e 88bdb25 607c72d 85a0fbc df82bed 6b75dc3
548baf07 Identik 2 Copycat d1eb05c0 4fc02202 4a27d470 060c058f 0bbb56ad f72467c29 36b85a4ff d76 cca d1eb05c 04fc022 024a27d 470060c 058f0bb b56adf7 2467c29 36b85a4 ffd76cca
Identik

## 4.1. Analisis Statis Malware Hummingbad
4.1.1. Application Permission Analysis
Application  permission  analysis merupakan hasil  dari reverse  engineering menggunakan mobile security  framework yang  dimana  didalamnya mengandung  keseluruhan  informasi  dari  suatu aplikasi,  seperti  informasi  file,  informasi  aplikasi, komponen  aplikasi,  sertificate  informasi,  perizinan aplikasi,  APKID  analisis,  analisis  manifest,  analisis kode,  domain  pemeriksaan  malware,  basis  data firebase, email dan pelacak.
Tabel 4. Application Perssion Malware Hummingbad
No PERMISSION STATUS INFO 1 android.permiss ion.CALL_PH ONE Berbaha ya langsung menghubungi nomor telepon 2 android.permiss ion.GET_TASK S Berbaha ya mengambil aplikasi yang sedang berjalan 3 android.permiss ion.MOUNT_U NMOUNT_FIL ESYSTEMS Berbaha ya Meningkatkan dan tidak meningkatkan system file
No PERMISSION STATUS INFO 4 android.permiss ion.PROCESS_ OUTGOING_C ALLS Berbaha ya mencegat panggilan keluar
5 android.permiss ion.READ_EX TERNAL_STO RAGE Berbaha ya membaca isi penyimpanan eksternal
6 android.permiss ion.READ_LO GS Berbaha ya membaca data log sensitif
7 android.permiss ion.READ_PH ONE_STATE Berbaha ya membaca status dan identitas ponsel 8 android.permiss ion.READ_SM S Berbaha ya membaca SMS atau MMS 9 android.permiss ion.RECEIVE_
SMS
Berbaha ya Menerima SMS 10 android.permiss ion.SYSTEM_ ALERT_WIND OW Berbaha ya Menampilkan peringatan tingkat sistem 11 android.permiss ion.WRITE_EX TERNAL_STO RAGE Berbaha ya Baca/modifikasi/hap us konten penyimpanan eksternal 12 android.permiss ion.WRITE_SE TTINGS Berbaha ya Memodifikasi pengaturan sistem global

## 4.1.2. Code Review
Setelah  semua  perizinan  oleh  aplikasi  sampel malware terhadap sistem ditemukan maka dilakukan analisis  yang  lebih  lanjut  dalam  bentuk  java  source code.

## Gambar 7. Analisis fungsi source code call phone malware hummingbad
Gambar  7  adalah  analisis  statis  dari  kode sumber malware hummingbad. Malware hummingbad  diketahui  memiliki  kemampuan  untuk merekam  dan  memantau  panggilan  telepon  di perangkat  pengguna.  Data  yang  dicuri  dikumpulkan menggunakan  operasi  XOR  sederhana,  dienkripsi, dan  dikirim  ke  server  perintah  dan  kontrol menggunakan metode HTTP POST.
44 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 6, No. 2, November 2023, hlm. 44-47

## 4.2. Analisis Statis Malware Copycat

## 4.2.1. Application Permission
Proses yang dijalankan adalah proses yang sama yang dijalankan oleh sampel malware Hummingbad. Metode  rekayasa  balik  ( reverse  engineering ) dilakukan  dengan  menyusun  file malware yang disimulasikan  dengan MobSF.  Analisis  ini  berfokus pada  izin  aplikasi  sehingga  kami  dapat  menemukan izin yang diminta oleh salinan malware sampel.
Tabel 5. Application Permission Malware Copycat No PERMISSION STATUS INFO
1 android.permiss ion.ACCESS_C OARSE_LOCA TION Berbahaya coarse (network-based) location 2 android.permiss ion.ACCESS_F
INE_LOCATIO N Berbahaya fine (GPS) location 3 android.permiss ion.GET_ACC OUNTS Berbahaya list accounts 4 android.permiss ion.READ_PH ONE_STATE Berbahaya read phone state and identity 5 android.permiss ion.SET_DEBU G_APP Berbahaya enable application debugging 6 android.permiss ion.WRITE_EX TERNAL_STO RAGE Berbahaya read/modify/del
ete external storage contents

## 4.2.2. Code Review
Setelah  menemukan  semua  izin  istimewa  pada sistem, program malware sampel melakukan analisis lebih lanjut dalam bentuk kode sumber java.
Gambar 8. Analisis fungsi source code call phone malware copycat
Gambar 8 menunjukkan hasil analisis statis dari kode  sumber  malware,  yang  diketahui  mengontrol panggilan  terminal  pengguna.  Data  yang  dicuri dikumpulkan menggunakan operasi XOR sederhana, dienkripsi dan dikirim ke server perintah dan kontrol menggunakan metode HTTP POST.

## 4.3. Analisis Dinamis Malware Hummingbad

## Gambar 9. Perizinan aplikasi
Pada  gambar  9  menunjukkan  perizinan  yang akan diminta setelah menginstal aplikasi clean doctor ada  4  perizinan  yang  diminta  yaitu  storage,  phone, SMS  dan  call  logs.  Dimana  jika  kita  mengizinkan perizinan-perizinan tersebut maka pihak clean doctor dapat mengakses penyimpanan, telepon, SMS dan log panggilan pada smartphone kita.

## Gambar 10. Menu utama aplikasi clean doctor
Pada  gambar  10  yaitu  tampilan  utama  dari aplikasi clean  doctor dimana  aplikasi  ini  berfungsi sebagai  pembersih cache yang  berada  pada smartphone serta clean doctor dapat digunakan untuk mengelola,  menginstal  aplikasi  dan  penyimpanan pada smartphone.

## Gambar 11. Monitoring traffic malware HummingBad dengan HTTP tools MobSF
Gambar  11  menunjukkan  pengawasan  yang dilakukan  menggunakan  alat  HTTP  pada  kerangka kerja  MobSF.  Hasil  pengawasan  ini  menemukan respon ke alamat situs web GET http://ads.mopub.com/m/ad?id=d4dcab0a6f0245d49
3c3585ad39e0675&nsv=4.13.0 dengan metode POST. Respon sebelumnya adalah 404, yang berarti situs  web  sementara  dialihkan.  Hal  ini  mungkin disebabkan oleh gangguan pada server nama domain (DNS) yang mengarah ke situs web tersebut.

## 4.4. Analisis Dinamis Malware Copycat

## Gambar 12. Perizinan aplikasi
Pada    gambar  12  menunjukkan  perizinan  yang akan diminta setelah menginstal aplikasi badoink ada 4  perizinan  yang  diminta  yaitu phone,  contacts, location dan storage . Dimana jika kita mengizinkan perizinan-perizinan  tersebut  maka  pihak badoink dapat  mengakses  telepon,  kontak,  lokasi  dan penyimpanan pada smartphone kita.

## Gambar 13. Menu utama pada aplikasi badoink
Pada gambar 13 merupakan tampilan utama dari aplikasi badoink dimana aplikasi ini berfungsi untuk memungkinkan  pengguna  mendapatkan  akses  gratis ke semua fitur premium. Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk meonton video online, baik di situs video  streaming atau  situs  lainnya  tanpa  harus membayar sejumlah uang.
Gambar 14. Monitoring traffic malware CopyCat dengan HTTP tools MobSF
Gambar 14 menunjukkan lalu lintas HTTP yang dilakukan  oleh malware Copycat ke  alamat http://ads.mopub.com/m/ad?v=6&id=34c7be951721 4aba813b350bdf2329dc&nv=4.13.0  dengan  metode POST. Respon sebelumnya adalah 404, yang berarti
situs  web  sementara  dialihkan.  Hal  ini  mungkin disebabkan oleh gangguan pada server nama domain (DNS) yang mengarah ke situs web tersebut.

## 4.5. Pembahasan
Gambar 15. Tingkat keamanan malware hummingbad

## Gambar 16. Tingkat keamanan malware copycat
Pada  gambar  15  dan  16  merupakan  tingkat keamanan dari kedua sampel yang digunakan dimana malware  hummingbad memiliki  tingkat  keamanan 27/100 sedangkan malware copycat memiliki tingkat keamanan 38/100. Meskipun kedua sempel malware sama-sama  beresiko  tinggi  akan  tetapi  tingkat keamanan  pada malware  hummingbad lebih  rendah dari  pada  sampel malware  copycat karena device trecker atau pelacak perangkat pada sampel malware hummingbad yang  ditemukan  oleh framework MobSF lebih banyak dibandingkan dengan malware copycat . Risk reting atau reting resiko yang dimiliki oleh kedua  malware  ini  berdasarkan  pada  analisis  statis yang  dilakukan  pada  MobSF  yaitu  sampel malware hummingbad mendapatkan  reting critical  risk sedangkan  sampel malware  copycat mendapatkan reting high  risk .  Sampel malware  copycat mendapatkan  reting  yang  lebih  rendah  dari  pada sampel malware  hummingbad karena  tinggkat keamanan malware  copycat masih  lebih  tinggi  dari pada  tingkat  keamanan  yang  didapatkan  oleh malware hummingbad.
Privasi  risk atau  resiko  privasi  dari  sampel malware hummingbad yang ditemukan oleh framework MobSF  pada  sampel malware yaitu  9 d evice  trecker sedangkan  sampel  dari malware copycat hanya ditemukan 5 devise trecker.
Pada tabel 6 merupakan informasi dari malware hummingbad dan copycat yang  didapatkan  oleh framework MobSF  dimana malware  hummingbad memiliki  nilai chechsum SHA256  c27886eb1da732 acc144e88bdb25607c72d85a0fbcdf82bed6b75dc354 8baf07 dengan target SDK 19, min SDK 11, android version  name 1.2.7  dan android  version  code 28.
46 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 6, No. 2, November 2023, hlm. 46-47
Sedangkan malware copycat memiliki nilai checksum d1eb05c04fc022024a27d470060c058f0bbb56adf724 67c2936b85a4ffd76cca  dengan  target  SDK  19, min SDK 7, android  version  name 2.0.12  dan android version code 12.
Tabel 6. Informasi Malware Pada Mobsf No Mobile Security Framework Humming Bad Copycat 1 SHA256 c27886eb 1da732ac 144e88bd 25607c72 d85a0fbc df82bed6 b75dc354 8baf07 d1eb05c04 fc022024a 27d47006 0c058f0bb b56adf724 67c2936b 85a4ffd76 cca 2 Target SDK 19 19
3 Min SDK 11 7
4 Android Version Name 1.2.7 2.0.12 5 Android Version Code 28 12

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Malware  yang  digunakan  sebagai  objek penelitian yaitu malware hummingbad dan malware copycat . Penelitian ini akan menggunakan virus total untuk  mengidentifikasikan  jenis  malware  apa  yang berada  dalam  aplikasi  yang  akan  digunakan. Berdasarkan  hasil  dari  virus  total malware hummingbad memiliki SHA  c27886eb1da732acc144 e88bdb25607e72d85a0fbcdi32bed6075dc3548baf07 dan malware copycat memiliki SHA d1eb05c04fc02 2024a27d470060c058f0bbb56adf72467c2936b85a4f fd76cca.
Kemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan analisis  statis  dan  analisis  dinamis  menggunakan mobile security framework yang dimana pada analisis statis sampel malware hummingbad memiliki tingkat keamanan  yang  sangat  rendah  yaitu  27/100  yang dimana  sampel  malware  yang  digunakan  memiliki ukuran  4.02MB.  pada  saat  sampel  malware hummingbad  dijalankan  aplikasi  ini  akan  meminta beberapa  perizinan  aplikasi  seperti  perizinan penyimpanan, telepon, SMS dan log panggilan. Pada analisis  statis  sampel  malware  copycat  tingkat keamanan  yang  didapatkan  yaitu  38/100  walaupun tingkat  keamanan  yang  didapatkan  lebih  tinggi dibandingkan  dengan sampel  malware  hummingbad tapi  persentase  ini  juga  sudah  termaksud  beresiko tinggi.  Sampel  malware  copycat  bertipe  file  APK dengan  ukuran  file  12.05MB.  Pada  saat  sampel malware  copycat  dijalankan  aplikasi  ini  akan meminta berizinan-perizinan seperti perizinan telepon,  kontak,  lokasi  dan  perizinan  penyimpanan.
Baik dalam tingkat keamanan, reting resiko maupun resiko  privasi  berdasarkan  hasil  analisis  yang didapatkan  sampel  malware  hummingbad  lebih berbahaya  dari  pada  sampel  malware  copycat meskipun  sampel  malware  copycat  tidak  lebih berbahaya  dari  sampel  malware  hummingbad  ini tidak  menutupi  bahwa  berdasarkan  hasil  yang didapatkan sampel malware copycat juga berbahaya jika  pengguna  menginstal  aplikasi  dari  sampel malware tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam,  M.,  Alwi,  E.I.  and  As'ad,  I.  (2022)  Analisis Forensik  Terhadap  Serangan  Ddos  Ping  of Death  Pada  Server, Cyber  Security  dan Forensik Digital , 5(1), pp. 23–31. Available at:
https://doi.org/10.14421/csecurity.2022.5.1. 3423.
Adenansi,  R.  and  Novarina,  L.A.  (2017)  Malware dynamic, Jurnal of Education and Information  Communication  Technology , 1(1), pp. 37–43. Alviansyah,  F.A.  and  Ramadhani,  E.  (2021) Implementasi Dynamic Application Security  Testing  pada  Aplikasi  Berbasis Android, Automata , 2(1), pp. 1–6.
Cahyanto, T.A., Wahanggara, V. and Ramadana, D. (2017)  Analisis  dan  Deteksi  Malware Menggunakan  Metode  Malware  Analisis Dinamis dan Malware Analisis Statis, Jurnal Sistem  &  Teknologi  Informasi  Indonesia , 2(1), pp. 19–30.
David,  T.T.  (2021)  Analisis  Malware  Backdoor
Menggunakan  Metode  Analisis  Statis  Dan Dinamis  Pada Malware  Analysis  Lab  Serta Rancang Bangun Aplikasi Untuk Menghapus Malware, Repository Politeknik Negeri Jakarta [Preprint].
Febriandiny, F.A. (2021) Analisis Malware “Hummingbad” Pada Perangkat
Smartphone  Menggunakan  Metode  Hybrid , Repositori Universitas Siliwangi .
Kunang, Y.N.K.Y.N. and ... (2022) Analisis Forensik Malware  Pada  Platform  Android., Analisis Forensik … , pp. 2–10.
Kusuma, S.D., Akbi, D.R. and Risqiwati, D. (2020)
Analisis  Malware  Berdasarkan  Tujuan Pembuatan  Dengan  Menggunakan  Metode Hybrid  Pada  Android, Jurnal  Repositor , 2(8), pp. 1163–1173. Available at: https://doi.org/10.22219/repositor.v2i8.764.
Manoppo,  V.A.,  Lumenta,  A.S..  and  Karouw,  S.D.. (2020)  Analisa  Malware  Menggunakan Metode  Dynamic  Analysis  Pada  Jaringan Universitas  Sam  Ratulangi, Jurnal  Teknik Elektro Dan Komputer , 9(3), pp. 181–188.
Nurindahsari,  F.  and  Parga  Zen,  B.  (2022)  Analisis
Statik Keamanan Aplikasi Video Streaming Berbasis  Android  Menggunakan  Mobile
Security Framework (Mobsf), Cyber Security dan Forensik Digital , 4(2), pp. 63– 80. Available at: https://doi.org/10.14421/csecurity.2021.4.2.
3373.
Pranoto,  W.  (2019)  Malicious  Software  Analysis, Cyber  Security  dan  Forensik  Digital ,  1(2), pp. 62–66. Available at: https://doi.org/10.14421/csecurity.2018.1.2. 1374.
Rusdi, A.S., Widiyasono, N. and Sulastri, H. (2019)
Analisis  Infeksi  Malware  Pada  Perangkat Android  Dengan  Metode  Hybrid  Analysis,
Universitas  Putera  Batam ,  46115(24),  p. 107.
Saputro, B.A., Alfitra, L.I. and Oktaviaji, R.B. (2020) Analisis  Malware  Android  Menggunakan Metode Reverse Engineering, Jurnal Repositor , 2(10), pp. 1331–1337. Available at:
https://doi.org/10.22219/repositor.v2i10.10 61.
Sihwail, R., Omar, K. and Ariffin, K.A.Z. (2018) A survey  on  malware  analysis  techniques: Static,  dynamic,  hybrid  and  memory analysis, International Journal on Advanced Science,  Engineering  and  Information Technology , 8(4–2), pp. 1662–1671.
Available at: https://doi.org/10.18517/ijaseit.8.4-2.6827.
Sinambela,  S.,  Pangestu,  A.R.  and  Feriyanto,  R. (2020)  Analisis  Aplikasi  Malware  pada Android  dengan  Metode  Statik, Jurnal Ilmiah  ILKOMINFO  -  Ilmu  Komputer  & Informatika , 3(2). Available at: https://doi.org/10.47324/ilkominfo.v3i2.101 .
Suresh,  S.  (2018)  Analyzing  Android  Adware, Masters Projects , p. 621.
Tansen, E. and Wahyu Nurdiarto, D. (2020) Analisis dan  Deteksi  Malware  Dengan  Metode Hybrid  Analysis  Menggunakan  Framework MobSF, Jurnal  Teknologi  Informasi ,  4(2).
Available
at: https://doi.org/10.36294/jurti.v4i2.1338.
Widiyasono,  N.,  Mubarok,  H.  and  Fatwa  MF,  A.
(2022)  Analisis  Malware  Ahmyth  pada Platform  Android  Menggunakan  Metode Reverse  Engineering, Generation  Journal , 6(2), pp. 73–82. Available at: https://doi.org/10.29407/gj.v6i2.17749.
Yuniati,  T.,  Tambunan,  A.R.  and  Setyoko,  Y.A.
(2022)  Implementasi  Static  Analysis  Dan Background  Process  Untuk  Mendeteksi Malware  Pada  Aplikasi  Android  Dengan Mobile  Security  Framework, LEDGER :
Journal Informatic and Information Technology ,  1(2),  pp.  24–28.  Available  at: https://doi.org/10.20895/ledger.v1i2.848.