## PERANCANGAN INTRUSION DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN HONEYPOT  PADA UNIVERSITAS BHAYANGKARA JAKARTA RAYA
Allan D Alexander 1 , Ratna Salkiawati 2 , Joni Warta 3
1, 2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Univesitas Bhayangkara Jakarta Raya Email: 1 allan@ubharajaya.ac.id , 2 ratna_tind@dsn.ubharajaya.ac.id, 3 joniwarta@dsn.ubharajaya.ac.id
(Naskah masuk: 12 Maret 2021, diterima untuk diterbitkan: 31 Mei 2021)

## Abstrak
Internet sudah menjadi bagian vital dari sebuah institusi yang membawa keuntungan yang besar bagi penggunanya tetapi di sisi lain ada segelintir pengguna yang melakukan kegiatan yang mengambil keuntungan dari sistem lain dengan cara melakukan penyerangan menggunakan berbagai software yang berbahaya seperti virus, worm, trojan horse, spyware dan lainnya.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur kuantitas dan kualitas serangan siber terhadap jaringan komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, dan juga melakukan pendataan serangan siber dengan mengunakan honeypot . Honeypot system sering digunakan sebagai bagian dari sistem pendeteksi serangan (IDS, Intrusion Detection System ) yang mampu mendeteksi ancaman yang terjadi pada sebuah jaringan komputer, keuntungan dari honeypot tidak hanya mendeteksi berbagai serangan tetapi dapat juga membuat sebuah system yang berpura-pura memiliki titik kelemahan yang sangat tinggi sehingga mudah diserang oleh malware. Dan jika malware menjalankan aktifitasnya system honeypot akan mencatat dan hasil dari catatannya dapat dianalisa guna menangani dan pemulihan selama dan setelah serangan terjadi. Hasil dari penelitian ini adalah honeypot system dapat mendetesi berbagai serangan, baik yang dilakukan oleh malware maupun peretas, dan hasil dari pendeteksian yang  dilakukan  tidak  hanya  mengecoh  serangan  tetapi  juga  mencatat  semua  kegiatan  yang  dilakukan  oleh penyerang, hal ini dapat dilihat dari catatan hasil scanning port yang merupakan langkah awal dari penyerangan sensor dapat mencatat dalam satu perintah “nmap” sensor dapat mencatat 1026 aktifitas yang dianggap sebagai serangan.
Kata kunci : honeypot, malware, ancama siber, catatan aktifitas malware

## INTRUSION DETECTION SYSTEM DESIGN USING HONEYPOT AT BHAYANGKARA JAKARTA RAYA UNIVERSITY

## Abstract
The internet has become a vital part of an institution that brings great benefits to its users but on the other hand, there are a handful of users who carry out activities that take advantage of other systems by attacking using various malicious software such as viruses, worms, trojan horses, spyware and The purpose of this study is to measure the quantity and quality of cyberattacks against computer networks at Bhayangkara University, Jakarta Raya, and also  to  collect  data  on  cyber  attacks  using  a  honeypot.  Honeypot  systems  are  often  used  as  part  of  an  attack detection system (IDS, Intrusion Detection System) that can detect threats that occur on a computer network, the advantage of a honeypot is not only to detect various attacks but can also create a system that pretends to have weak points that so high that it is easily attacked by malware. And if the malware carries out its activities, the honeypot system will log and the results of the logs can be analyzed for handling and recovery during and after the attack occurs. The result of this research is that the honeypot system can detect various attacks, whether carried out by malware or hackers, and the results of the detection do not only outwit attacks but also record all activities carried out by attackers, can be seen from the port scanning results recorded. is the first step of the attack sensor can record in one command “nmap” sensor can record 1026 activities that are considered as attacks.
Keywords : honeypot, malware, cyber threats, malware activity record

## 1. PENDAHULUAN
Internet  sudah  menjadi  bagian  penting  dari sebuah  institusi  karena  membawa  keuntungan  yang sangat besar bagi penggunannya tetapi disisi lain ada sebagian pengguna internet yang melakukan aktifitas dengan cara mengambil keuntungan dari sistem yang dimiliki  oleh  orang  lain  dengan  cara  melakukan serangan  dengan  menggunakan  program  berbahaya yang  dikenal  dengan malware ( malicious  software ) dan malware yang  digunakan  bisa  dalam  bentuk virus,  worm,  trojan  horse,  spyware  dan  lain-lain. Berdasarkan data yang dikeluarkan oleh Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) pada tahun 2018 terdapat 12,895,554  serangan  siber    yang  terjadi  di  jaringan komputer  Indonesia  dan  513,863  diantaranya merupakan  serangan malware (BSSN,  2018) . Malware  merupakan  sebuah  istilah  yang  umum digunakan  untuk  program  yang  mempunyai  tujuan jahat,  program  tersebut  termasuk  serangan virus, worm,  adware ,  kuda  troya  dan  spyware,  hal-hal tersebut  memiliki  bahaya  yang  sama  bagi  sistem (Easttom, 2016)
Universitas Bhayangkara Jakarta Raya (Ubhara Jaya)  merupakan  sebuah  institusi  dibawah  Yayasan Brata Bakti yang memiliki kedekatan dengan POLRI, hubungan  ini  memiliki  daya  Tarik  bagi  penyerang karena  mereka  menyangka  bahwa  Ubhara  Jaya adalah  bagian  dari  POLRI  dan  dampaknya  jaringan komputer Ubhara Jaya kerap mendapatkan serangan berupa malware bahkan pada Februari 2018 serangan tersebut sempat melumpuhkan jaringan dan sebagian sistem yang ada. Sangat disayangkan serangan yang terjadi  tidak  tercatat  dengan  baik  karena  pada  saat serangan terjadi Ubhara Jaya belum memiliki sistem pencatatan  serangan  sehingga  dianggap  perlu  untuk membangun  sebuah  sistem  untuk  mendeteksi  dan mencatat  serangan  yang  terjadi  guna  membuat perencanaan pencegahan, penanganan dan pemulihan serangan malware.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Honeypot berfungsi  mengalihkan  perhatian penyerang,  hal  tersebut  disebabkan  penyusup menganggap  diri  mereka  telah  berhasil  melakukan peretasan  dan  memperoleh  informasi    dari  sebuah jaringan komputer, yang sebenarnya informasi yang diperoleh itu merupakan hal yang tidak penting dan sistem tersebut sudah di isolir (Diansyah et al., 2017) dan disisi lain aktifitas peretasan tersebut dicatat oleh honeypot .
Beberapa  penelitian  mengkalsifikasi honeypot menjadi high-interaction atau low-interaction dimana; high-interaction  honeypot merupakan perangkat  dengan  sistem  operasi  dan  aplikasi  yang dipersiapkan untuk mendapatkan serangan sementara
low-interaction honepot menggunakan  sistem  yang biasa  saja  speerti,  linux  yang  menjalanka  piranti lunak  yang  menirukan  sistem  operasi,  perangkat jaringan  dan  layanan  yang  biasa  terdapat  dalam jaringan komputer (Scott, 2014).
Layanan  yang  dapat  ditiru  oleh  honeypot diantaranya;  Hypertext  Transfer  Protocol  (HTTP), Secure  Shell  (SSH),  layanan  database  MySql,  dan Telnet,  protokol-protokol  terbetu  dipilih  karena bebrapa alasan yaitu;
a. HTTP merupakan protokol yang paling banyak penggunaannya,  dan  di  internet  banyak  sekali sumber  daya  yang  bisa  digunakan  untuk melakukan eksploitasi.
b. SSH memungkinkan terjadinya percobaan brute force terhadap  akun  yang  ada  pada  beberapa komputer.
c. MySql  merupakan  DBMS  yang  mendukung protokol HTTP dan berfungsi sebagai penyedia informasi,  karena  fungsinya  tersebut  maka protokol  ini  tak  luput  menjadi  sasaran penyerangan.
d. Telnet  juga  menjadi  target  peyerangan  yang menarik perhatian para peretas karena sebagian besar  peralatan  jaringan  dan  perangkan  IoT dikendalikan menggunakan protokol ini. (Britton et al., 2018) Dionaea  merupakan  aplikasi honeypot yang memiliki kemampuan untuk mencatat dan mengorganisir  karakteristik  dari  jejak  serangan malware,  infromasi  serangan  yang  terjadi  disimpan dalam  sebuah  database  SQLite  dimana  SQLite merupakan sebuah piranti lunak yang menimplementasikan layanan
autonomous
transactional sehingga  tidak  memerlukan  sebuah server khusus ataupun pengaturan. (Wafi et al., 2017) MHN  adalah  singkatan  dari Modern  Honey Network. MHN merupakan proyek open-source yang dikembangkan oleh perusahaan keamanan siber yang bernama Threatstream dengan tujuan untuk membuat solusi  piranti  lunak  yang  mudah  dikembangkan  dan diadopsi.  Aplikasi  ini  mendukung  penggunaan honeypot baik  bersifat  internal  maupun  eksternal dalam  skala  besardan  terdistribusi.(Jigneshkumar, 2016)(Anil Tom | Dr. M N Nachappa, 2020)
Beberapa  topik  penelitian  yang  terkait  dengan honeypot diantaranya;
“Honeypot  Based  Intrusion  Detection  System with Snooping agents and Hash Tags” penelitian ini menyatakan  bahwa honeypot mengalami  modifikasi algoritma sehingga dapat meningkatkan kemampuannya dalam mendeteksi serangan.(Joshi & Kakkar,  2017)  dan  penelitian  lainya  dengan  judul ” Survey  on  Security  Using  Honeypot” menyatkan bahawa  penerapan honeypot pada  sebuah  jaringan diharapkan  mempu  memonitor  dan  mencegah
terjadinya aktifitas yang berbahaya dalam jaringan.(Ashani et al., 2018)

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Perancangan Piranti Keras dan Jaringan

## Sebelum  melakukan  implementasi  penerapan
honeypot pada  jaringan  perlu  di  rencanakan  lokasi meletakan dan  peralatan decoy yang akan digunakan sebagai tempat untuk menjalankan aplikasi honeypot , dan pada penetilian ini digunakan rapberry pi sebagai sensor untuk mengecoh penyusup dalam jaringan.
Gambar 1. Raspberry Pi 3B+ yang digunakan sebagai sensor
Setelah melakukan pemilihan piranti yang akan digunakan, tahap selanjutnya adalah penentuan lokasi peletakan piranti yang akan digunakan sebagai sensor malware  dalam  jaringan,  untuk  itu  dipilih  tempat yang sangat rentan terhadap serangan yaitu diantana gateway  router  dengan  firewall  yang  memisahkan jaringan internet dengan jaringan DMZ ( Demilitarize Zone ) dan jaringan Internal Universitas Bhayangkara Jakarta  Raya,  dan  untuk  mencatat  semua  aktifitas yang terpantau oleh sensor.
Gambar 2. Topologi jaringan Komputer UBHARA JAYA

## 3.2. Pemilihan Protokol Yang Akan  Dipantau
Berdasarkan  hasil  studi  pustaka  yang  telah dilakukan, maka disusunlah perencanaan implementasi  piranti  lunak  yang  akan  digunakan sebagai honeypot dalam  jaringan,  untuk  itu  penulis memilih  aplikasi  Dionaea  yang  dianggap  mampu
menirukan  kinerja  protokol-protokol  yang  biasa mendapat serangan, protokol yang dimaksud adalah; http,  telnet,  ssh,  dan  mysql,  dan  dionaea  berjalan diatas system operasi linux.
Hasil dari pemantauan aktifitas yang dilakukan oleh honeypot dikumpulkan  dalam  sebuah  database yang pada tahap selanjutnya akan dikumpulkan untuk dibuat visualisasinya.
Linux Operating System Dionaea Honeypot Mongo DB HTTP Telnet SSH MySQL Cyber Threat Data visualization
. Gambar 3. Arsitektur piranti lunak honeypot dan proses
visualisasinya

## 4. PEMBAHASAN
Tahapan selanjutnya adalah membuat percobaan  dalam  bentuk  simulasi  implementasi honeypot dalam  jaringan  virtual,  hal  ini  perlu dilakukan  guna  menjaga  agar  tidak  menggangu jaringan  utama.  Dalam  percobaan  ini  penulis menggunakan jaringan virtual dengan menggunakan jaringan  yang  dibentuk  oleh  aplikasi  vmware.  Pada aplikasi  ini  dibuat  bebrapa  komputer  virtual  yang berfungsi  sebagai;  server MHN, sensor  yang menjalankan  aplikasi  dionaea  yang  berjalan  diatas sistem  operasi  Raspberry  OS  (sistem  operasi  dari raspbery  pi),  dan  untuk  melakukan  uji  penetrasi digunakan sistem operasi Kali Linux.

## 4.1. Persiapan MHN Server
MHN Server di jalankan diatas sistem operasi ubuntu dan  untuk  menggunakannya  maka  dilakukan  proses intalasi dengan menggunakan perintah pada terminal, dan urutan peritah tersebut adalah; $ sudo apt install git -y
$ cd /opt/ $ $ sudo git clone https://github.com/pwnlandia/mhn.gi t $ cd mhn/ $ sudo ./install.sh
Setelah melakukan instalasi maka aplikasi MHN akan memerlukan  beberapa  input  untuk  konfigurasi.  Dan tahap  selanjutnya  MHN  server  akan  dapat  diakses menggunakan antar muka web yang telah disediakan;
Gambar 4. Antarmuka MHN Server

## 4.2. Mempersiapkan Sensor Honeypot
Setelah  mempersiapkan  MHN  server,  maka tahapan  selanjutnya  adalah  pembuatan  sensor,  pada artikel  ini  peralatan  yang  digunakan  sebagai  sensor adalah Raspberry Pi 3B+ yang telah di install sistim operasi  Raspberry  OS.  Dan  untuk  mempersiapkan sensor honeypot maka  beberapa  langkah  yang  yang perlu dilakukan yaitu; mengakses server MHN unttuk memperoleh  shell  script  yang  akan  menginstall aplikasi  Dionaea  pada  perangkat  sensor  dan mendaftarkan perangkat sensor pada server MHN.
Gambar 5. Shell Script yang diperoleh dari MHN Server

## 4.3. Uji Penetrasi
Langkah  yang  diambil  selanjutnya  adalah memastikan  bahwa  sensor  bekerja  dengan  baik dengan  cara  melakukan  uji  penetrasi  dengan menggunakan sistim operasi Kali linux dimana sistim operasi  ini  berisi  berbagai  aplikasi  yang  biasa digunakan  untu  melakukan  uji  penetrasi  pada jaringan  komputer  dan  juga  sistem  keamanan jaringan  komputer.  Tahap  ini  dilakukan  beberapa pengujian  penetrasi  dilakukan  pada  sensor  untuk melihat  apakah  sensor  dapat  mendeteksi  serangan yang dialami.

## Gambar 6. Uji penetrasi terhadap sensor
Dari  hasil  uji  penetrasi  didapati  bahwa  sensor memiliki  beberapa  layanan  yang  dengan  sengaja dibuka  dan  hal  ini  akan  menjadi  perhatian  bagi penyerang yang  akan  melakukan  eksploitasi  adapun layanan  yang  terbuka  adalah  HTTP  yang  terdapat pada port 80, PPP yang terdapat pada port 3000 dan layanan  manajemen  sensor  yaitu  pada  port  10000  , namun  disisi  lain  setiap  aktifitas  yang  terjadi  pada sensor  akan  dicatat  oleh  MHN  server,  beberapa aktifitas yang dicatat berupa informasi asal serangan, port yang menjadi target serangan, dan protokol yang diserang,  pada  percobaan  ini  dilakukan  proses scanning pada sensor dengan menggunakan perintah npmap  dan  hasilnya  sensor  mencatat  1026  aktifitas yang  dianggap  sebagai  serangan.  Dan  dari  1026 aktifitas  tersebut  sensor  mampu  mencatat  beberapa informasi  yaitu;  waktu  serangan,  negara  asal serangan,  port  yang  diserang,  protokol  yang digunakan  oleh  penyerang  dan  sensor  apa  yang mendapatkan serangan.
Gambar 7. Catatan laporan serangan yang terjadi pada sensor

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Perancangan  yang  telah  dilakukan  dapat mendetesi  berbagai  serangan,  baik  yang  dilakukan oleh  malware  maupun  peretas,  dan  hasil  dari pendeteksian yang dilakukan tidak hanya mengecoh serangan  tetapi  juga  mencatat  semua  kegiatan  yang dilakukan  oleh  penyerang,  hal  ini  dapat  dilihat  dari catatan hasil scanning port yang merupakan langkah awal dari penyerangan sensor dapat mencatat dalam satu  perintah  nmap  sensor  dapat  mencatat  1026 aktifitas  yang  dianggap  sebagai  serangan,  hal  ini
membuktikan  bahwa  sensor  memiliki  sensitifitas yang cukup tinggi dalam mendeteksi serangan.
Pada tahap berikutnya diharapkan data serangan yang didapat dari penelitian ini untuk diolah dengan menggunakan  teknik  machine  learning  guna mendeteksi  pola  serangan  dan  membangun  sistem honeypot yang berbasiskan kecerdasan buatan.

## DAFTAR PUSTAKA
ANIL  TOM  |  DR.  M  N  NACHAPPA.  (2020).  A Study  on  Honeypots  and  Deceiving  Attacker using Modern
Honeypot
Network.
International  Journal  of  Trend  in  Scientific Research and Development , 5 (1), 266–271. ASHANI, A., NIRMAL, D., DOSHI, V., & PATIL, N. (2018). Survey on Security Using Honeypot . 12 , 41–43. BRITTON, T., LIU-JOHNSTON, I., CUGNIÈRE, I., GUPTA, S., RODRIGUEZ, D., BARBIER, J., TRICAUD,  S.,  School,  H.,  &  Project,  H. (2018). Analysis of 24 Hours Internet Attacks A Brief Overview of Malicious Traffic Targeting Featureless Servers on the Web . BSSN.  (2018). Laporan  Tahunan  2018  Honeynet Project BSSN-IHP . DIANSYAH,  T.  M.,  FAISAL,  I.,  PERDANA,  A., SEMBIRING, B. O., & SINAGA, T. H. (2017). Analysis  of  Using  Firewall  and  Single Honeypot  in  Training  Attack  on  Wireless Network. Journal  of  Physics:  Conference Series , 930 (1).  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/930/1/012038 EASTTOM, C. (2016). Computer Security
Fundamentals . Pearson. JIGNESHKUMAR,  S.  M.  (2016).  Modern  Honey Network. International Journal of Research in Advent Technology , Special Issue , 156–162. JOSHI, V., & KAKKAR, P. (2017). Honeypot Based Intrusion  Detection  System  with  Snooping agents and Hash Tags. International Journal of Computer
Science
and
Information
Technologies , 8 (2), 237–242. www.ijcsit.com SCOTT,  C.  (2014).  Designing  and  Implementing  a Honeypot  for  a  SCADA  Network.  In SANS Institute . https://www.sans.org/reading- room/whitepapers/detection/designing- implementing-honeypot-scada-network-35252 WAFI,  H.,  FIADE,  A.,  HAKIEM,  N.,  & BAHAWERES, R. B. (2017). Implementation of a modern security systems honeypot Honey Network on wireless networks. 2017 International  Young  Engineers  Forum  (YEF- ECE) ,  91–96.  https://doi.org/10.1109/YEF- ECE.2017.7935647