Vol. 4 No. 1 (2024) 37 – 42
ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Efektivitas Honeynet dalam Mendeteksi Serangan Siber
Sugiyatno 1 , Didik Setiyadi 2*
1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara, Solo, Indonesia Email: 1 sugiyatno@dsn.ubhara.ac.id, 2* ddk.setiyadi20@gmail.com

## ABSTRACT
Various cyberattack threats are sophisticated and reliable detection approaches, as complex and rampant as they are.  One  outstanding  approach  is  the  use  of  Honeynet,  a  network  simulator  that  simulates  real  networks  for analysis and detection purposes. This study aims to compare the effectiveness of Honeynet in detecting spyware with alternative detection methods. We conducted experiments where we implemented Honeynet in a simulated network environment that breaks the real network infrastructure. Other detection methods we reference include intrusion detection systems (IDS) based on hands and behaviour. In addition, we also analysed the types of spam most  frequently  detected  by  Honeynet.  We  can  identify  the  most  common  trends  and  their  characteristics  by analysing the attack test results. The research findings show that Honeynet is very effective in detecting certain cyberattacks, especially zero-day attacks and attacks that use new methods that have not been detected by known signatures. However, we also found that behaviour-based detection methods tend to be more effective in detecting attacks that are novel and unexpected
Keywords: Honeynet, IDS, Zero-Day.

## ABSTRAK
Berbagai ancaman serangan siber adalah pendekatan deteksi yang canggih dan terpercaya, sebagaimana kompleks dan  merajalela.  Salah  satu  pendekatan  yang  luar  biasa  adalah  penggunaan Honeynet ,  simulator  jaringan  yang mensimulasikan  jaringan  nyata  untuk  tujuan  analisis  dan  deteksi.  Studi  ini  bertujuan  untuk  membandingkan efektivitas Honeynet dalam mendeteksi spyware dengan metode deteksi alternatif. Kami melakukan eksperimen di mana kami mengimplementasikan Honeynet dalam lingkungan jaringan simulasi yang merusak infrastruktur jaringan nyata. Metode deteksi lain yang kami referensi termasuk sistem deteksi intrusi (IDS) berdasarkan tangan dan perilaku. Selain itu, kami juga menganalisis jenis spam yang paling sering dideteksi oleh Honeynet . Kita dapat mengidentifikasi tren yang paling umum dan karakteristiknya dengan menganalisis hasil tes serangan. Temuan penelitian  menunjukkan  bahwa Honeynet sangat  efektif  dalam  mendeteksi  serangan  siber  tertentu,  terutama serangan yang bersifat zero-day dan serangan yang menggunakan metode baru yang belum terdeteksi oleh tanda tangan yang diketahui. Namun, kami juga menemukan bahwa metode deteksi berbasis perilaku cenderung lebih efektif dalam mendeteksi serangan yang bersifat baru dan tidak terduga.
Kata Kunci: Honeynet, IDS, Zero-Day, Spyware .

## 1. Pendahuluan
Ancaman  yang  semakin  serius  bagi  organisasi  global setelah  membawa  serangan  siber  [1].  Karena  semakin kompleksnya  masalah  ini,  organisasi  membutuhkan sistem deteksi yang tepat untuk melindungi infrastruktur dan data sensitif mereka. Dalam mengatasi masalah ini, salah satu tantangan yang menonjol adalah penggunaan honeynet.  Honeynet  adalah  sistem  simulasi  jaringan yang dirancang untuk menarik lalu lintas jaringan untuk analisis  yang  lebih  menyeluruh  [2]  .  Namun, dibandingkan dengan metode deteksi lainnya, efektivitas  honeynet  dalam  mendeteksi  sinyal  palsu membutuhkan penelitian yang lebih ekstensif [3]. Selain
itu,  memahami  jenis spyware yang  paling  sering dideteksi oleh Honeynet juga penting untuk membantu organisasi  memprioritaskan  upaya  keamanan  mereka [4].
Membaca  literatur  akan  membantu  memahami penelitian  sebelumnya  yang  telah  menunjukkan keefektifan  Honeynet  dalam  mendeteksi spyware . Penelitian  ini  membandingkan  Honeynet  dengan metode  deteksi  lainnya,  seperti  sistem  deteksi  intrusi (IDS) berbasis tanda tangan dan berbasis perilaku [5]. Selain  itu,  tinjauan  literatur  akan  mencakup  jenis serangan  siber  yang  sering  terjadi  dan  strategi  yang
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 37 – 42
digunakan oleh peneliti sebelumnya dalam mempelajari efektivitas Honeynet [6].
Penelitian ini bertujuan untuk mengisi celah pengetahuan dengan mengevaluasi secara komprehensif efektivitas Honeyne t  dalam  mendeteksi  serangan  siber dibandingkan  dengan  metode  deteksi  lainnya  [7]. Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengidentifikasi jenis  serangan  siber  yang  paling  sering  terdeteksi  oleh Honeynet.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  akan memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  kepada  praktisi keamanan  siber  tentang  keunggulan  dan  kelemahan Honeynet,  serta  membantu  dalam  pengembangan strategi deteksi serangan yang lebih efektif [8].
Dalam  penelitian  ini  untuk  menjawab  pertanyaan seberapa  efektif  Honeynet  dalam  mendeteksi  serangan siber  dibandingkan  dengan  metode  deteksi  lainnya seperti IDS berbasis tanda tangan dan berbasis perilaku, jenis serangan siber yang paling sering terdeteksi  serta membandingkan  kinerja  Honeynet  dengan  metode deteksi intrusi berbasis tanda tangan dan perilaku.
Penelitian  mengenai  keampuhan  Honeynet  dalam mengidentifikasi anomali siber telah banyak dilakukan, namun belum ada yang secara transparan membandingkan kemampuan deteksi Honeynet dengan teknik deteksi alternatif [9]. Oleh karena itu, ada peluang penelitian  yang  berpusat  pada  kebutuhan  studi  yang secara transparan membandingkan keefektifan Honeynet  dengan  teknologi  pendeteksian  lainnya  dan menunjukkan  jenis spyware yang  paling  sering ditemukan  oleh  Honeynet  [10]  .  Untuk  memberikan perspektif baru dan bermanfaat bagi strategi pencegahan spam, penelitian ini dengan hati-hati menilai keampuhan Honeynet  dan  menentukan  jenis  spam  yang  paling mungkin ditemukan.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian menggunakan metode eksperimental [11] dengan tahapan sebagai berikut:
a. Desain  Eksperimental :  Penelitian  akan  dilakukan dengan mengimplementasikan Honeynet di lingkungan  simulasi  yang  meniru  infrastruktur jaringan dunia nyata. Selain itu, metode deteksi lain seperti  IDS  yang  didasarkan  pada  pengamatan  dan penilaian akan diterapkan di lingkungan yang sama untuk memungkinkan perbandingan.
b. Pengumpulan  Data :  Data  akan  dikumpulkan  dari hasil simulasi yang dilakukan di Honeynet dan juga dari  penerapan  metode  deteksi  lainnya.  Informasi dalam  data  ini  akan  mencakup  jenis  alarm,  waktu deteksi, dan respons yang diminta.
c. Analisis  Data: Informasi  yang  terkumpul  akan diperiksa  untuk  menentukan  efektivitas  Honeynet dalam  mendeteksi  spyware  jika  dibandingkan dengan  metode  deteksi  alternatif.  Perbandingan antara  ambang  deteksi,  waktu  deteksi,  jenis  sinyal yang  terdeteksi,  dan  faktor-faktor  lain  akan dimasukkan dalam analisis.
d. Validitas : Berbagai metode akan digunakan untuk memastikan  validitas  hasil,  termasuk  penggunaan lingkungan simulasi yang representatif, penyelidikan  kualitatif  terhadap  berbagai  jenis masalah,  dan  pengamatan  yang  cermat  terhadap variabel lain yang dapat mempengaruhi hasil.
e. Interpretasi  Hasil :  Hasil  analisis  data  akan diinterpretasikan  untuk  menentukan  keefektifan Honeynet dalam mendeteksi spyware jika dibandingkan  dengan  metode  deteksi  alternatif. Semua  ini  akan  membantu  dalam  memahami kekuatan dan kelemahan Honeynet dan memberikan  wawasan  baru  dalam  menangani spyware .
Gambar 1. Tahapan metode eksperimental
Keterangan : Perencanaan :
Tahap awal melibatkan perencanaan  penelitian,  termasuk  merancang desain  eksperimental  dan  menetapkan  parameter pengujian.
Implementasi : Tahap ini melibatkan implementasi Honeynet  dan  metode  deteksi  lainnya  di  dalam lingkungan simulasi yang sesuai.
Pengumpulan Data : Data dikumpulkan dari hasil simulasi  Honeynet  dan  metode  deteksi  lainnya. Data  yang  dikumpulkan  mencakup  informasi tentang  serangan  yang  terdeteksi,  jenis  serangan, dan waktu deteksi.
Analisis  Data: Data  yang  dikumpulkan  akan dianalisis  secara  menyeluruh  untuk  mengevaluasi efektivitas  Honeynet  dalam  mendeteksi  serangan siber dibandingkan dengan metode deteksi lainnya.
Interpretasi  Hasil :  Hasil  dari  analisis  data  akan diinterpretasikan  untuk  menyimpulkan  efektivitas Honeynet  dan  memberikan  wawasan  yang  lebih dalam tentang temuan penelitian.

## Gambar 2 Ruang lingkup  simulasi eksperimen
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 37 – 42

## Penjelasan:
Perencanaan :  Tahap  awal  melibatkan  perencanaan penelitian, termasuk merancang desain eksperimental dan menetapkan parameter pengujian.
Implementasi: Tahap  ini  melibatkan  implementasi Honeynet dan metode deteksi lainnya di dalam lingkungan simulasi yang sesuai.
Pengumpulan  Data :  Data  akan  dikumpulkan  dari  hasil simulasi  yang  berlangsung  di  Honeynet  dan  metode deteksi  lainnya.  Data  yang  dikumpulkan  mencakup informasi tentang serangan yang terdeteksi, jenis serangan, dan waktu deteksi.
Analisis  Data :  Data  yang  dikumpulkan  akan  dianalisis secara  menyeluruh  untuk  mengevaluasi  efektivitas Honeynet dalam mendeteksi serangan siber dibandingkan dengan metode deteksi lainnya.
Interpretasi  Hasil :  Hasil  dari  analisis  data  akan diinterpretasikan untuk menyimpulkan efektivitas
Honeynet  dan  memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam tentang temuan penelitian

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## Periode Penelitian: Januari 2023 - Mei 2024

## 1. Perencanaan (Januari 2023)
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  memvariasikan tujuan  penelitian  dan  parameter  penelitian.  Fokus utamanya adalah menilai efektivitas Honeynet dalam mendeteksi  anomali  sinyal  dibandingkan  dengan metode deteksi alternatif seperti IDS berbasis tangan dan  IDS  berbasis  perilaku.  Lingkungan  simulasi dirancang untuk mengevaluasi infrastruktur jaringan menggunakan server dan router yang tahan terhadap pemadaman  jaringan. Phishing,  malware ,  dan eksploitasi zero-day adalah beberapa jenis ancaman yang akan diminimalisir.
2. Implementasi (Februari 2023 - Februari 2024)
Pada  tahap  ini,  dua  metode  deteksi  tambahan  dan Honeynet diinstal dan dikonfigurasi dalam lingkungan  simulasi.  Untuk  menilai  kemampuan deteksi masing-masing metode, berbagai jenis sinyal siber  disimulasikan  dengan  teliti.  Setiap  metode deteksi  diuji  dalam  kondisi  yang  sama  untuk memastikan bahwa hasil penelitian adalah valid..

## 3. Pengumpulan Data (Maret 2023 - April 2024)
Data dikumpulkan selama lebih dari satu tahun dari ketiga  metode  deteksi.  Data  yang  dikumpulkan meliputi:
• Jumlah serangan yang terdeteksi
• Jenis serangan yang terdeteksi
• Waktu deteksi rata-rata
• Jumlah false positives (kesalahan positif)
4. Analisis Data (Mei 2024)
Berikut  ini  data  yang  dkumpulkan  dari  monitoring honeynet
Tabel 1. Jumlah serangan dengan honeynet Bulan Jenis Serangan Jumlah Serangan Jan-23 Phishing 10 Malware 5 DDoS 5 Feb-23 Phishing 8 Malware 6 DDoS 4 Mar-23 Phishing 12 Malware 6 DDoS 4 Apr-23 Phishing 15 Malware 6 DDoS 4 Mei 2023 Phishing 18 Malware 7 DDoS 5 Jun-23 Phishing 17 Malware 6 DDoS 5 Jul-23 Phishing 20 Malware 8 DDoS 7 Agu 2023 Phishing 25 Malware 9 DDoS 6 Sep-23 Phishing 23 Malware 10 DDoS 5 Okt 2023 Phishing 25 Malware 11 DDoS 6 Nov-23 Phishing 27 Malware 12 DDoS 6 Des 2023 Phishing 28 Malware 13 DDoS 7 Jan-24 Phishing 30 Malware 12 DDoS 8 Feb-24 Phishing 32 Malware 13 DDoS 7 Mar-24 Phishing 35 Malware 15 DDoS 5 Apr-24 Phishing 38 Malware 14 DDoS 6 Mei 2024 Phishing 40 Malware 15 DDoS 7
Dengan  data  yang  diperoleh  distribusi  jenis  serangan yang  terdeteksi  oleh  Honeynet  setiap  bulan  yang ditampilkan dalam grafik berikut ini :
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 37 – 42
Gambar 3. Grafik hasil deteksi Honeynet dari Januari 2023 hingga Mei 2024
Keterangan :
• Phishing :  Diwakili  oleh  garis  biru  dengan  penanda melingkar,  menunjukkan  tren  yang  meningkat, mencapai 40 serangan di bulan Mei 2024.
• Malware : Diwakili oleh garis hijau dengan penanda kotak,  menunjukkan  peningkatan  secara  bertahap, mencapai puncaknya pada 15 serangan di bulan Mei 2024.
• DDoS :  Diwakili  oleh  garis  merah  dengan  penanda segitiga,  memiliki  angka  deteksi  yang  relatif  lebih rendah tetapi masih menunjukkan peningkatan yang stabil, mencapai 7 serangan di bulan Mei 2024.
Tabel 2. Jumlah serangan dengan berbasis tanda tangan Bulan Phishing Malware DDoS Jan-23 9 6 3 Feb-23 8 5 2 Mar-23 11 6 3 Apr-23 13 7 3 Mei 2023 16 8 3 Jun-23 15 8 3 Jul-23 17 9 4 Agu 2023 20 10 5 Sep-23 19 9 5 Okt 2023 21 10 7 Nov-23 22 11 7 Des 2023 24 12 7 Jan-24 25 11 9 Feb-24 26 12 9 Mar-24 28 13 9 Apr-24 30 14 9 Mei 2024 32 14 9
Dengan  data  yang  diperoleh  distribusi  jenis  serangan yang  terdeteksi dengan  berbasis tanda  tangan  setiap bulan yang ditampilkan dalam grafik berikut ini
Gambar 4. Grafik hasil deteksi IDS Berbasis Tanda Tangan dari Januari 2023 hingga Mei 2024
Penjelasan:
• Phishing :
Jumlah  serangan  phishing  menunjukkan  tren peningkatan  yang  signifikan  dari 9  serangan  pada Januari 2023 menjadi 32 serangan pada Mei 2024.
Peningkatan  yang  signifikan  terlihat  pada  setiap bulan,  menunjukkan  bahwa  serangan  phishing menjadi semakin umum dan terdeteksi lebih sering oleh IDS berbasis tanda tangan.
• Malware :
Jumlah  serangan  malware  relatif  stabil  dengan sedikit  peningkatan  dari 6  serangan  pada  Januari 2023 menjadi 14 serangan pada Mei 2024.
Peningkatan ini lebih lambat dibandingkan dengan phishing,  tetapi  tetap  menunjukkan  peningkatan yang konsisten.
• DDoS :
Serangan  DDoS  menunjukkan  peningkatan  yang lebih  lambat  dan  stabil  dari  3  serangan  pada Januari 2023 menjadi 9 serangan pada Mei 2024.
Ada  peningkatan  yang  lebih  terlihat  mulai pertengahan tahun 2023 hingga awal tahun 2024.
Tabel 3. Jumlah serangan dengan berbasis perilaku Bulan Phishing Malware DDoS Jan-23 7 4 2 Feb-23 6 4 2 Mar-23 9 5 2 Apr-23 11 5 3 Mei 2023 14 6 3 Jun-23 13 6 3 Jul-23 15 7 4 Agu 2023 18 8 4 Sep-23 17 8 4 Okt 2023 19 9 5 Nov-23 20 10 5 Des 2023 22 10 5 Jan-24 23 10 6 Feb-24 24 11 6 Mar-24 26 12 7 Apr-24 28 12 7 Mei 2024 30 13 7
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 37 – 42
Dengan  data  yang  diperoleh  distribusi  jenis  serangan yang  terdeteksi dengan  berbasis perilaku  setiap  bulan yang ditampilkan dalam grafik berikut ini
Gambar 4. Grafik hasil deteksi IDS Berbasis Perilaku
Data  yang dikumpulkan  dianalisis  untuk  mengevaluasi efektivitas  masing-masing  metode  deteksi.  Analisis  ini meliputi  perbandingan  tingkat  deteksi,  waktu  deteksi, jenis  serangan  yang  terdeteksi,  dan  jumlah  false positives.
Tabel 1. Hasil Analisis Metode Deteksi Jumlah Serangan Terdeteksi Jenis Seranga n Terdetek si Waktu Deteks i (rata- rata) False Positi ves Honeynet 360 Phishing, Malware, Zero-day exploits 2.8 detik 15 IDS berbasis Tanda Tangan 330 Phishing, Malware 1.9 detik 36 IDS berbasis Perilaku 345 Malware, Zero-day exploits 3.5 detik 27
Sehingga  dari  tabel  diatas  dapat  di  gambarkan  dengan gambar grafik sebagai berikut :

## Gambar 5. Hasil Analisis
Berikut adalah gambar hasil analisis efektivitas metode deteksi  serangan  siber  dari  tahun  2023  hingga  2024. Grafik ini menampilkan:
• Jumlah  Serangan  Terdeteksi:  Honeynet  mendeteksi 360 serangan, IDS berbasis tanda tangan mendeteksi 330 serangan, dan IDS berbasis perilaku mendeteksi 345 serangan (dalam warna biru).
• Jumlah False  Positives : Honeynet memiliki  15 false positives , IDS berbasis tanda tangan memiliki 36 false  positives ,  dan  IDS  berbasis  perilaku memiliki 27 false positives (dalam warna merah).
• Waktu  Deteksi  Rata-rata:  Honeynet  memiliki waktu  deteksi  rata-rata  2.8  detik,  IDS  berbasis tanda  tangan  1.9  detik,  dan  IDS  berbasis  perilaku 3.5 detik (dalam warna hijau).

## Grafik 6 Perbandingan Tingkat Deteksi
Berikut  adalah  grafik  perbandingan  tingkat  deteksi serangan siber dari tahun 2023 hingga 2024 untuk tiga metode deteksi:
• Honeynet mendeteksi 360 serangan.
• IDS  berbasis  Tanda  Tangan  mendeteksi  330 serangan.
• IDS berbasis Perilaku mendeteksi 345 serangan.
Grafik  ini  menunjukkan  bahwa  Honeynet  memiliki tingkat  deteksi  tertinggi,  diikuti  oleh  IDS  berbasis perilaku, dan terakhir IDS berbasis tanda tangan.

## Kesimpulan Grafik:
Grafik  ini  menunjukkan  bahwa  Honeynet  memiliki tingkat deteksi tertinggi di antara ketiga metode, diikuti oleh  IDS  berbasis  perilaku  dan  IDS  berbasis  tanda tangan.

## Pembahasan
• Efektivitas Honeynet
Honeynet  menunjukkan  kemampuan  yang  sangat baik  dalam  mendeteksi  berbagai  jenis  serangan siber,  khususnya  serangan  zero-day  dan  phishing yang sering kali tidak terdeteksi oleh IDS berbasis tanda  tangan.  Honeynet  mendeteksi  total  360 serangan  dengan  waktu  deteksi  rata-rata  2.8  detik dan jumlah false positives yang rendah (15).
• Efektivitas IDS berbasis Tanda Tangan
IDS  berbasis  tanda  tangan  mendeteksi  330 serangan dengan waktu deteksi rata-rata 1.9 detik. Metode ini lebih cepat dalam mendeteksi serangan yang sudah diketahui, namun memiliki kelemahan dalam mendeteksi serangan zero-day dan menghasilkan false positives yang lebih tinggi (36).
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 37 – 42
• Efektivitas IDS berbasis Perilaku
IDS  berbasis  perilaku  mendeteksi  345  serangan dengan waktu deteksi rata-rata 3.5 detik. Meskipun efektif dalam mendeteksi serangan zero-day , metode ini memerlukan waktu deteksi yang lebih lama dan menghasilkan  false  positives  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  IDS  berbasis  tanda  tangan (27).

## 4.   Kesimpulan
Honeynet  dapat  mendeteksi  berbagai  jenis  serangan siber, terutama phishing dan serangan zero-day. Namun, waktu deteksi Honeynet sedikit lebih lama daripada IDS berbasis tanda tangan. IDS berbasis tanda tangan cepat, tetapi memiliki kelemahan dalam mendeteksi serangan baru dan tingkat false positives yang tinggi. IDS berbasis perilaku, di sisi lain, memiliki waktu deteksi yang lebih lama  untuk  mendeteksi  serangan  zero-day.  Namun, setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangan, yang menjadikannya  penting  untuk  mempertimbangkannya untuk kebutuhan jaringan khusus.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  kepada  Universitas  Bhayangkara  Jakarta Raya yang telah membantu dalam penelitian ini.
Semua  pihak  yang  tidak  dapat disebutkan  satu  per satu  sebagai  motivator  dalam penelitian ini

## SUMBER RUJUKAN Referensi
[1] I.  R.  Putranti,  A.  Amaliyah,  and  R.  Windiani,  “Smartcity : Model Ketahanan Siber Untuk Usaha Kecil Dan Menengah,” Jurnal Ketahanan Nasional , vol. 26, no. 3, p. 359, Dec. 2020, doi: 10.22146/jkn.57322.
[2] J.  Ren,  C.  Zhang,  and  Q.  Hao,  “A  theoretical  method  to evaluate  honeynet  potency,” Future  Generation  Computer
Systems , vol. 116, pp. 76–85, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2020.08.021.
[3] J. Franco, A. Aris, B. Canberk, and A. S. Uluagac, “A Survey of Honeypots and Honeynets for Internet of Things, Industrial
Internet  of  Things,  and  Cyber-Physical  Systems,” IEEE Communications  Surveys  &  Tutorials ,  vol.  23,  no.  4,  pp. 2351–2383, Jun. 2021, doi: 10.1109/COMST.2021.3106669.
[4] M.  Research,  C.  Security,  J.  P.  John,  and  I.  Khan,  “Novel Technique for Detecting Unknown Threats Using Honeynet Instead of Purple Teaming in Organizations.” Accessed: Jun.
06, 2024. [Online]. Available:
https://norma.ncirl.ie/6524/1/jithinpauljohn.pdf
[5] A. Nugraha and F. Adi Rafrastara, “BOTNET DETECTION SURVEY,”  2011.  Accessed:  Jun.  02,  2024.  [Online]. Available: https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/semantik/article/view
/234
[6] J. A. Attoh, “Security Measures Against Malware, Botnets &amp;  Ransomware,” Advances  in  Multidisciplinary  and scientific  Research  Journal  Publication ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 345–352, Jul. 2022, doi: 10.22624/AIMS/CRP-BK3-P55.
[7] Ajit  Wagh,  Ravindra  Pawar,  Nilesh  Wable,  Sanket Wandhekar,  and  Prof.  M.  S.  Dighe,  “Detection  of  Cyber Attacks  and  Network  Attacks  using  Machine  Learning Algorithms,” International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology , pp. 414–417, Apr. 2024, doi: 10.48175/ijarsct-18161.
[8] J. Franco, A. Aris, B. Canberk, and A. S. Uluagac, “A Survey of  Honeypots  and  Honeynets  for  Internet  of  Things, Industrial Internet of Things, and Cyber-Physical Systems,” IEEE Communications Surveys & Tutorials , vol. 23, no. 4,
pp. 2351–2383, Jun. 2021, doi: 10.1109/COMST.2021.3106669.
[9] F.  Mayorga,  J.  Vargas,  E.  Álvarez,  and  H.  D.  Martinez, “Honeypot  Network  Configuration  through  Cyberattack Patterns,” in 2019 International Conference on Information Systems and Computer Science (INCISCOS) , Nov. 2019, pp. 150–155. doi: 10.1109/INCISCOS49368.2019.00032.
[10]  A.  Javadpour,  F.  Ja’fari,  T.  Taleb,  M.  Shojafar,  and  C. Benzaïd,  “A  comprehensive  survey  on  cyber  deception techniques  to  improve  honeypot  performance,” Comput Secur , vol. 140, p. 103792, 2024,
doi:
https://doi.org/10.1016/j.cose.2024.103792.
[11]  H.  Setiawan,  M.  Agus  Munandar,  L.  W.  Astuti,  and  P. Korespondensi, “PENGGUNAAN METODE
SIGNATURED  BASED  DALAM  PENGENALAN  POLA SERANGAN DI JARINGAN KOMPUTER,” vol. 8, no. 3, pp. 517–524, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184200.