## Analisis Insider Threat pada Sistem Keamanan Rumah Cerdas Menggunakan Malicious Traffic Monitoring
Dedy Hariyadi 1 , Cici Finansia 2 1 Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Acmad Yani Yogyakarta
2 Teknik Industri, Universitas Jenderal Acmad Yani Yogyakarta
1 dedy@unjaya.ac.id, 2 cifinansia@gmail.com

## ABSTRAK
Ancaman  serangan  siber  semakin  banyak  dan  kompleks,  berdasarkan  catatan  Badan  Siber dan  Sandi  Negara  (BSSN)  bahwa  di  Indonesia  pada  tahun  2022  terdapat  anomali  trafik  atau malicious  traffic  ratusan  juta.  Berdasarkan  sumber  ancaman  maka  dapat  serangan  siber  dapat dikategorikan serangan siber yang bersumber dari internal ( insider threat ) dan serangan siber yang bersumber  dari  luar  (outsider  threat).  Saat  ini  serangan  siber  tidak  hanya  dari  luar  atau  outsider karena  serangan  siber  dapat  bersumber  dari  perangkat  yang  digunakan  atau  kebiasaan  pengguna dalam  mengakses  internet.  Untuk  mendeteksi  ancaman  serangan  siber  pada  ekosistem  rumah cerdas menggunakan penelitian ini mengadopsi metode Network Development Life Cycle (NDLC). Berdasarkan hasil analisis pada ekosistem rumah memungkinkan diterapkan teknik port mirroring pada  router . Sehingga  pada  perancangan  mengggunakan  Miktorik  dan  MalTrail  sebagai  sensor deteksi malicious traffic untuk mengetahui aktivitas anomali. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa  ancaman  serangan  siber  yang  bersumber  dari  internal  dapat  disebabkan  dari  kebiasaan pengguna dalam mengakses internet. Sedangkan perangkat cerdas yang terpasang dalam penelitian ini  tidak  ditemukan  adanya malicious  traffic atau  aktivitas  anomali.  Maka  penelitian  ini  masih perlu dilakukan improvisasi menggunakan teknik network packet capture.
Kata kunci: Malicious Traffic , Port Mirroring , Mikrotik, MalTrail, Serangan Siber.

## ABSTRACT
The  threat  of  cyber  attacks  is  increasing  and  complex,  based  on  the  records  of  the  Badan Siber  dan  Sandi  Negara  (BSSN)  that  in  Indonesia  in  2022  there  were  hundreds  of  millions  of traffic  anomalies  or  malicious  traffic.  Based  on  the  source  of  the  threat,  cyber  attacks  can  be categorized  as  insider  threats  and  outsider  threats.  Currently,  cyber  attacks  are  not  only  from outside or outsiders, because cyber attacks can originate from the devices used or user habits in accessing  the  Internet.  To  detect  the  threat  of  cyber-attacks  on  the  smart  home  ecosystem,  this research  adopts  the  Network  Development  Life  Cycle  (NDLC)  method.  Based  on  the  analysis results in the home ecosystem, it is possible to apply the port mirroring technique on the router. Thus,  the  design  uses  Miktorik  and  MalTrail  as  malicious  traffic  detection  sensors  to  find  out anomalous activities. The results of this study show that the threat of cyber-attacks from internal sources  can  be  caused  by  user  habits  in  accessing  the  Internet.  Although  the  smart  devices installed in  this study did not detect any malicious  traffic  or anomalous activity. Therefore,  this research still needs to be improvised using network packet capture techniques.
Keywords: Malicious Traffic, Port Mirroring, Mikrotik, MalTrail, Cyber Attack.

## 1. PENDAHULUAN
Serangan siber ditinjau dari sumber serangan dapat dikategorikan menjadi dua, yaitu outsider threat dan insider threat [1]. Untuk mendeteksi penyerang baik yang berkategori outsider threat dan insider  threat memerlukan  sensor  sesuai  dengan  kebutuhan  masing-masing.  Sensor  yang terpasang disesuaikan dengan kategori serangan [2]. Penyerang dalam melakukan serangan dapat memanfaatkan  perangkat  yang  terpasang  pada  suatu  ekosistem,  sebagai  contoh  pada  perangkat
Internet of Things (IoT). Oleh sebab itu peneliti dari Universitas Ahmad Dahlan dalam melakukan investigasi insider  threat menggunakan  pendekatan  forensik  digital.  Dalam  penelitian  tersebut ditemukan bahwa perangkat IoT dapat disisipi malware .  Artinya insider threat dapat melakukan serangan  siber  dengan  menanamkan malware pada  perangkat  IoT  [3]. Malware yang  terpasang pada perangkat IoT dapat melakukan serangan siber berupa Distributed Denial of Server (DDoS). Perangkat  IoT  ini  digunakan  sebagai  Robot  atau  Bot  untuk  melakukan  serangan  siber  berupa DDoS.  Peneliti  dari  California  State  University  menyatakan  bahwa  serangan  DDoS  yang bersumber  dari  perangkat  IoT  terdeteksi  menggunakan Mirai  Malware dengan  teknik DNS Flooding dan HTTP  Flooding [4].  Maka  untuk  mengantisipasi  serangan  DDoS  yang  bersumber dari  perangkat IoT  peneliti dari  Punjabi University perlu adanya solusi dalam sistem pertahanan ekosistem IoT [5].
Ekosistem  IoT  yang  terdiri  dari  sensor  nirkabel,  perangkat  lunak,  aktuator,  dan  perangkat komputer  yang  terintegrasi  dan  dioperasikan  melalui  jaringan  internet.  Pada  ekosistem  IoT memungkinkan  tanpa campur tangan  manusia dan  otomatis dalam pengoperasianya. Namun,  hal ini  berpotensi  adanya  celah  serangan  siber  yang  bersumber  dari  ekosistem  IoT  [6].  Peneliti  dari University of South Africa mengusulkan perlu adanya sistem pertahanan pada ekosistem IoT yang menggunakan  pendekatan  Taktik,  Teknik,  dan  Prosedur  (TTP)  untuk  menanggulangi  serangan yang bersumber dari insider threat [7].
Ancaman  yang  ditimbulkan  oleh insider  threat pada  prinsipnya  semakin  meningkat  tidak terkecuali pada ekosistem IoT. Untuk mencegah serangan oleh insider threat perlu adanya solusi untuk meningkatkan sistem pertahanan, seperti Data Leak Protection dan Security Incident Event Management . Data yang terkumpul pada sistem pertahanan tersebut dilakukan analisis lebih lanjut seperti  jumlah  data,  tipe  data,  dan  karakteristik  data  untuk  mencegah  kebocoran  data  yang disebabkan oleh insider threat [8]. Analisis tersebut untuk mengetahui lebih lanjut terkait motivasi dari insider  threat ,  yaitu  terkait  aktivitas  yang  disengaja  oleh  pengimplementasi  ekosistem  IoT atau aktivitas yang disisipi oleh pabrik [9]. Maka penelitian selanjutnya dilakukan evaluasi terkait serangan DDoS yang bersumber dari insider threat baik cryptojacking malware atau Mirai Botnet . Dalam  penelitian  tersebut  menguji  beberapa  perangkat  IoT  dalam  melakukan  serangan  DDoS untuk mengetahui karakteristik serangannya [10].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  serangan  tidak  hanya  dari  luar  ekosistem  rumah  cerdas ( outsider ) tetapi juga terjadi dari jaringan internal ekosistem rumah cerdas ( insider ). Namun, pada penelitian  sebelumnya  tentang  keamanan  siber  pada  ekosistem  rumah  cerdas  belum  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  terkait  serangan  siber  yang  bersumber  dari  jaringan  internal.  Oleh  sebab pada  artikel  ini  diusulkan  analisis  serangan  siber  yang  bersumber  dari  jaringan  internal menggunakan teknik Switched Port Analyzer atau Port Mirroring pada  eksosistem rumah cerdas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Badan  Siber  dan  Sandi  Negara  (BSSN)  pada  tahun  2022  mencatat  bahwa  terdapat  trafik anomali  pada  jaringan  internet  Indonesia  sebanyak  976.426.996.  Anomali  ini  merupakan  bentuk serangan  siber  yang  masuk  ke  Indonesia  berdasarkan  sensor  yang  telah  terpasang.  Dari 976.426.996  serangan  siber,  serangan  terbanyak  kategorinya  adalah  Botnet  dengan  jumlah serangan  sebanyak  254.260.339  [11].  Botnet  merupakan  aplikasi  komputer  yang  bersifat  jahat ( malware ) dengan rancangan untuk berkomunikasi melalui internet dengan aplikasi serupa untuk melakukan serangan siber. Saat ini Botnet dapat dikatakan malware yang paling sering melakukan serangan  ke  jaringan  internet  [12].  Menurut  Lockheed  Martin  Corporation,  Industri  Pertahanan yang  berpusat  di  Amerika  Serikat  mengusulkan  kerangka  kerja  untuk  membatasi  ruang  gerak penyerang  atau threat  actor dengan  memahami  7  tahapan  perilakunya  yaitu, reconnaissance, weaponization, delivery,  exploitation, installation, command  & control ,  dan action on objectives (steal confidential data), seperti pada Gambar 1 [13]. Dalam usulan Lockheed Martin Corporation upaya  membatasi  ruang  gerak threat  actor dengan  melakukan  deteksi  yaitu  pemasangan sistem pendeteksi dari tahapan weaponization [14].

## Gambar 1. Model Cyber Kill Chain
Penelitian  sebelumnya  dalam  mendeteksi  threat  actor  dengan  aktivitas  crytopjacking  pada suatu  sistem  dan  jaringan  komputer  menggunakan  metode  pencatatan  malicious  traffic menggunakan  Maltrail  [15].  Sedangkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  yang  serupa dengan  penelitian  sebelum,  yaitu  memanfaatkan  pemantauan  malicious  traffic  pada  ekosistem rumah  cerdas.  Metode  ini  adalah  bagian  memutus  rantai  berdasarkan  model  cyber  kill  chain. Sehingga objek yang dipantau yaitu perangkat IoT  yang terpasang pada ekosistem rumah cerdas dengan  berbagai  merk  dapat  dipantau  lalu  lintas  jaringannya.  Adapun  topologi  jaringan  yang digunakan dalam penelitian ini seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Topologi Pemantauan Malicious Traffic
Untuk  mendukung  penelitian  ini  maka  perangkat  pendukung  yang  diperlukan  diantaranya, sensor,  router,  access  point,  dan  perangkat  IoT  yang  biasa  terpasang  pada  rumah  cerdas. Perangkat IoT  dipantau selama 24 jam  untuk  mengetahui  potensi malicious traffic dari  aktivitas perangkat  selama  terhubung  ke  jaringan.  Tabel  1  merupakan  kebeutuhan  perangkat  pendukung penelitian.
Tabel 1. Kebutuhan Alat dan Fungsi Perangkat Fungs Raspberry Pi 3 Perangkat  yang  memantau  aktivitas jaringan  perangkat  IoT.  Sistem  operasi yang terpasang adalah Raspbian dengan perangkat  lunak  pemantau  jaringan, Maltrail. Komputer/ Laptop Perangkat  untuk  mengakses  Maltrail pada Raspberry Pi 3 secara remote . Router Wireless RB931-2nD (hAP-Mini) Perangkat  yang  mengelola  lalu  lintas jaringan termasuk melakukan penyalinan lalu lintas ke Raspberry Pi 3. GL.iNet GL-MT1300 Wireless  Access  Point  yang menghubungkan perangkat IoT. Bardi Doorlock with Handle (Lite Version) Gagang  pintu  untuk  keamanan  ruangan yang terhubung  penggunaannya melalui platform Bardi. Philips Smart LED A.E27 Lampu cerdas yang terhubung penggunaannya melalui platform Wiz. Avaro  Smart Bulb 12W Lampu cerdas yang terhubung penggunaannya melalui platform Avaro. ACOME Smart Bulb AL01 14W Lampu cerdas yang terhubung penggunaannya melalui platform Avaro. Lanberg Smart Power Strip SM01-WPS34 Lampu cerdas yang terhubung penggunaannya melalui platform Tuya Smart Life.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Network  Development  Life  Cycle (NDLC)  adalah  metodologi  yang  digunakan  dalam rekayasa dan  manajemen  jaringan  untuk  memandu  perencanaan,  desain,  implementasi,  dan pemeliharaan  sistem  komputer  dan  jaringan  yang  terstruktur,  sistematis,  dan  efisien.  Dasar pemikiran  di  balik  NDLC  adalah  pemahaman  bahwa  jaringan  adalah  sistem  kompleks  yang memerlukan  perencanaan dan  pengelolaan  yang  cermat  untuk  mencapai  fungsionalitas  dan kinerja  yang  optimal.  NDLC  terdiri  dari  beberapa  fase  yang  saling  berhubungan  yang membentuk  siklus  berkelanjutan,  diantaranya  analisis,  perancangan,  simulasi,  implementasi, pemantauan, dan pengelolaan, seperti pada Gambar 3 [16].
Gambar 3. Network Development Life Cycle
Berdasarkan  analisis,  untuk  melakukan malicious  traffic  monitoring menggunakan perangkat  yang  mendukung  protokol  penyalinan  seperti  di  Cisco  menggunakan  SPAN ( Switched  Protocol  Analyzer )  atau  Mikrotik  menggunakan Port  Mirroring [17].  Maka  pada perancangan  penelitian  ini  menggunakan  fitur Port  Mirroring pada  Mikrotik  dengan mendefinisikan port jaringan  internal  dan  port malicious  traffic  monitoring .  Tahapan mensimulasi protokol penyalinan menggunakan Mikrotik, port untuk jaringan internal adalah ether2 dan port untuk malicious  traffic  monitoring adalah ether3 ,  adapun  konfigurasi  pada perangkat  Mikrotik  seperti  pada  Gambar  4.  Selanjutnya  lalu  lintas  yang  tersalin  dilakukan pemantauan malicious traffic menggunakan sensor berbasis Intrusion Detection System (IDS), perangkat  lunak  yang  berfungsi  sebagai  pemantauan  lalu  lintas  yang  mendeteksi  aktivitas mencurigakan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  IDS  yang  bersumber  data  dari  Audit  Trail [18].

## Gambar 4. Konfigurasi Port Mirroring
Perangkat  lunak  yang  berfungsi  sebagai  IDS  pada  penelitian  ini  adalah  MalTrail,  yaitu sebuah  sistem  deteksi  lalu  lintas  berbahaya  yang  menggunakan  daftar  hitam  yang  tersedia secara  publik  dan  serta  jejak  statis  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  laporan  antivirus  dan daftar  yang  dicatat  khusus.  Daftar  hitam  ini  dapat  juga  berdasarkan  temuan Threat  Hunter yang  dipublikasi  melalui Information Threat  Sharing yang selanjutnya  diolah  dan dianalisis. Informasi  ini mencakup alamat IP, nama domain, dan URL [18], [19]. Pemantuan perangkat IoT  seperti  pada  Tabel  1selama  24  jam  nonstop  dengan  bergantian  atau  satu  per  satu. Pemantauan  yang  dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  aktivitas  seperti  mematikan perangkat,  menghidupkan  perangkat,  dan  mengubah mode dari  perangkat  pengendali  dalam hal ini adalah ponsel cerdas. Kelima perangkat tersebut juga dipantau malicious traffic melalui
MalTrail terkait akses ke beberapa endpoint dari masing-masing perangkat IoT yang berbasis protokol http, seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Endpoint Perangkat IoT Perangkat Endpoint Bardi Doorlock with Handle (Lite Version) - bardismartlife.app.tuya.com - bardismartlife.applink.smart321.com Philips Smart LED A.E27 - apptoapp.wiz.world - alexa-to-app.dev.wiz.world - alexa-to-app.wiz.world - invite.wiz.world Avaro Smart Bulb 12W - comx01.app.tuya.com - comx01.applink.smart321.com ACOME Smart Bulb AL01 14W - comx01.app.tuya.com - comx01.applink.smart321.com Lanberg Smart Power Strip SM01-WPS34 - smartlife.app.tuya.com - smartlife.applink.smart321.com
Lampu pintar Avaro dan ACOME dikendalikan menggunakan aplikasi yang sama, yaitu platform  Avaro.  Maka  kedua  lampu  tersebut  memiliki endpoint yang  sama comx01.app.tuya.com  dan  comx01.applink.smart321.com.  Namun,  pada  prinsipnya  4  dari  5 perangkat cerdas berbasiskan teknologi dari Tuya maka endpoint -nya menuju ke domain utama Tuya  [20].  Berdasarkan  Tabel  2  dilakukan  pemantauan  terhadap  ke-5  perangkat  cerdas menggunakan  MalTrail  satu  per  satu  selama 24  jam.  Hasil  dari  pemantauan  tidak terdapat aktivitas yang mecurigakan yang bagian dari malicious traffic , sebagai contoh Gambar 5 sedangkan Tabel 3 merupakan rangkuman catatan aktivitas pemantauan  dari malicious  traffic yang  menunjukan  hasil  tidak  aktivitas mencurigakan pada lalu lintas jaringan ekosistem rumah cerdas.
Gambar 5. Malcious Traffic pada MalTrail
Tabel 3. Aktivitas Malicious Traffic Perangkat IP Address Aktivitas Anomali Bardi Doorlock with Handle (Lite Version) 192.168.1.47 0 Philips Smart LED A.E27 192.168.1.42 0 Avaro Smart Bulb 12W 192.168.1.38 0 ACOME Smart Bulb AL01 14W 192.168.1.41 0 Lanberg Smart Power Strip SM01-WPS34 192.168.1.40 0

## 4. KESIMPULAN
Ancaman  serangan  siber  tidak  hanya  bersumber  dari  luar  saja,  pada  penelitian  ini menunjukan  bahwa  ancaman  serangan  siber  juga  terjadi  di  sistem  komputer  dan  jaringan internal.  Artinya  ancaman  serangan  siber  dapat  dikategorikan  berdasarkan  sumber ancamannya maka terbagi menjadi dua, insider threat dan outsider threat . Hal ini menunjukan ancaman  serangan  siber  semakin  kompleks  karena  harus  melihat  dari  dua  sisi.  Sehingga dalam proses mengamankan sistem komputer dan   jaringan dari dua sisi, yaitu dari dalam dan luar ekosistem diperlukan sebuah deteksi serangan siber. Adapun bentuk atau upaya serangan dari dalam dapat disebabkan oleh aktivitas pengguna saat melakukan akses internet. Dengan pemasangan  sensor  lalu  lintas  jaringan  mengunakan  MalTrail  dapat  mengetahui  upaya serangan siber dari sisi internal ekosistem rumah cerdas sejak dini.
Namun, pada penelitian ini belum terbukti ancaman serangan siber dari perangkat  cerdas atau  perangkat  IoT.  Maka  disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  dilakukan  analisis lebih  lanjut  menggunaan network  packet  capture atau  menggunakan  pendekatan  forensik jaringan.  Walaupun  saat  ini  belum  ditemukan  potensi  ancaman  serangan  siber  tetapi  tetap harus mewaspadai berbagai bentuk potensi ancaman serangan siber yang semakin kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] X. Jin, C. Katsis, F. Sang, J. Sun, A. Kundu, and R. Kompella, “Edge Security: Chal- lenges and Issues,” 2022, doi: 10.48550/ARXIV.2206.07164.
[2] F. A. Saputra,  M. Salman,  J. A.  N. Hasim, I.  U. Nadhori, and K. Ramli,  “The Next- Generation NIDS Platform: Cloud-Based Snort NIDS Using Containers and Big Data,” Big Data Cogn. Comput. , vol. 6, no. 1, p. 19, Feb. 2022, doi: 10.3390/bdcc6010019.
[3] E.  Haryanto  and  I.  Riadi,  “Forensik  Internet  Of  Things  pada  Device  Level  berbasis Embedded System,” J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 6, p. 703, Dec. 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019661828.
[4] T.  G.  Palla  and  S.  Tayeb,  “Intelligent  Mirai  Malware  Detection  in  IoT  Devices,”  in 2021 IEEE World AI IoT Congress (AIIoT) , Seattle, WA, USA: IEEE, May 2021, pp. 0420–0426. doi: 10.1109/AIIoT52608.2021.9454215.
[5] M.  Snehi  and  A.  Bhandari,  “Apprehending  Mirai  Botnet  Philosophy  and  Smart Learning Models for IoT-DDoS Detection,” 2021.
[6] S. Madan, S. Sofat, and D. Bansal, “Tools and Techniques for Collection and Analy- sis  of Internet-of-Things  malware:  A  systematic  state-of-art  review,” J.  King  Saud Univ.  -  Comput.  Inf.  Sci. ,  vol.  34,  no.  10,  pp.  9867–9888,  Nov.  2022,  doi: 10.1016/j.jksuci.2021.12.016.
[7] S.  Chaipa,  E.  K.  Ngassam,  and  S.  Shawren,  “Towards  a  New  Taxonomy  of  Insider Threats,” in 2022 IST-Africa Conference (IST-Africa) , Ireland: IEEE, May 2022, pp. 1–
10. doi: 10.23919/IST-Africa56635.2022.9845581.
[8] J. Kim and H.  Chang,  “An  Exploratory  Study of  Security  Data  Analysis Method for Insider Threat Prevention,” in 2022 13th International Conference on Information and Communication  Technology  Convergence  (ICTC) ,  Jeju  Island,  Korea,  Republic  of: IEEE, Oct. 2022, pp. 611–613. doi: 10.1109/ICTC55196.2022.9952395.
[9] J. R. Schoenherr, “Insider Threats and Individual Differences: Intention and Uninten- tional Motivations,” IEEE Trans. Technol. Soc. , vol. 3, no. 3, pp. 175–184, Sep. 2022, doi: 10.1109/TTS.2022.3192767.
[10] A. Borys,  A. Kamruzzaman,  H. N. Thakur,  J. C. Brickley, M. L.  Ali,  and K.  Thakur, “An Evaluation of IoT DDoS Cryptojacking Malware and Mirai Botnet,” in 2022 IEEE World AI IoT Congress (AIIoT) , Seattle, WA, USA: IEEE, Jun. 2022, pp. 725–729. doi: 10.1109/AIIoT54504.2022.9817163.
[11] Badan Siber dan Sandi Negara, “Lanskap Keamanan Siber Indonesia 2022,” Badan Siber dan Sandi Negara, 2023.
[12] E. Alomari, S. Manickam, B. B. Gupta, P. Singh, and M. Anbar, “Design, deployment and use of  HTTP-based botnet (HBB) testbed,” in 16th International  Conference on Advanced Communication  Technology ,  Pyeongchang,  Korea  (South):  Global  IT  Re- search Institute (GIRI), Feb. 2014, pp. 1265–1269. doi:
10.1109/ICACT.2014.6779162.
[13] R. Kumar, S. Singh, and R. Kela, “A Quantitative Security Risk Analysis Framework for Modelling  and  Analyzing  Advanced  Persistent  Threats,”  in Foundations  and Practice of Security , vol. 12637, G. Nicolescu, A. Tria, J. M. Fernandez, J.-Y. Mari- on, and J. Garcia- Alfaro, Eds., in Lecture Notes in Computer Science, vol. 12637. , Cham: Springer International Publishing, 2021, pp. 29–46. doi: 10.1007/978-3-030- 70881-8_3.
[14] Lockheed Martin Corporation, “Seven Ways to  Apply  the Cyber Kill  Chain  with  a Threat Intelligence Platform,” Lockheed Martin Corporation, 2015.
[15] A. I. Wicaksono, R. Sahtyawan, and D. Hariyadi, “Network Forensic of Cryptocur- rency  Miners,” Compiler ,  vol.  11,  no.  2,  p.  97,  Dec.  2022,  doi: 10.28989/compiler.v11i2.1369.
[16] D. Siswanto, G. Priyandoko, N. Tjahjono, R. S. Putri, N. B. Sabela, and M. I. Mu- zakki, “Development of Information and Communication Technology Infrastructure in  School  using an  Approach  of the Network Development  Life  Cycle Method,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1908,  no.  1,  p.  012026,  Jun.  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1908/1/012026.
[17] D. Hariyadi, M. A. Nugroho, C. B. Setiwan, and A. I. Wicaksono, “Hybrid Acquisition pada Forensik Digital Berbasis ISO/IEC 27037:2012 Menggunakan Port Mirroring dan Single Board Computer,” J. Inf. Syst. Manag. JOISM , vol. 5, no. 1, 2023.
[18] A. N. Cahyo, R. Hidayat, and D. Adhipta, “Performance Comparison of Intrusion De- tection System-based Anomaly Detection using Artificial Neural Network and Support Vector Machine,” presented at the Proceedings of The 12th International Conference on Synchrotron  Radiation  Instrumentation  –  SRI2015,  New  York,  NY  USA,  2016,  p. 070011. doi: 10.1063/1.4958506.
[19] M. Sahrom Abu, S. Rahayu Selamat, A. Ariffin, and R. Yusof, “Cyber Threat Intelli- gence – Issue and Challenges,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 10, no. 1, p. 371, Apr. 2018, doi: 10.11591/ijeecs.v10.i1.pp371-379.
[20] W.  Zhang,  Y.  Zhang,  H.  Fan,  Y.  Gao,  and  W.  Dong,  “A  Low-code  Development Framework for Cloud-native Edge Systems,” ACM Trans. Internet Technol. , vol. 23, no. 1, pp. 1–22, Feb. 2023, doi: 10.1145/3563215.