## Implementasi Intrusion Prevention System (IPS) OSSEC dan Honeypot Cowrie
Risa Eri Susanti [1] , Arif Wirawan Muhammad [2] , Wahyu Adi Prabowo [3]*
Fakultas Informatika, Program Studi Teknik Informatika [1][2][3]
Institut Teknologi Telkom Purwokerto Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia 16102066@ittelkom-pwt.ac.id [1], arif@ittelkom-pwt.ac.id [2], wahyuadi@ittelkom-pwt.ac.id [3]*
Abstract —The  development  of increasingly  sophisticated technology  is  widely  used  as  a  crime,  such  as  data  theft,  data falsification  to  damage  systems  and  networks.  With  these problems,  a  layered  security  system  is  needed  to  maintain  the integrity of the data and the system so that it remains intact. The OSSEC  security  system  which  is  integrated  with  the  cowrie honeypot  aims  to  slow down  attacks,  where  these  systems work together  to provide logs to  take  action  against  attackers. OSSEC works  like  a  firewall that  can  allow  or  block.  Meanwhile,  this cowrie  honeypot  works like  a  real  server  to  trap attackers  as  if they  succeeded  in  carrying  out  an  attack.  In  this  study,  the system  that  has  been  designed  can  handle attacks  such  as SSH brute  force,  Man in The  Middle (MITM) attack,  and Distributed Denial  of  Service  (DDoS).  From  network  security  using  IPS OSSEC  and  Honeypot  Cowrie  can  handle  existing  attacks  well. Based  on  the  log,  the  detection  accuracy  can  reach  100% percentage.
Keywords—Intrusion  Prevention  System (IPS), Open  Source Security (OSSEC), Honeypot Cowri
Abstrak —Perkembangan  teknologi  yang  semakin  canggih  ini banyak  digunakan  sebagai  tindak  kejahatan,  seperti  pencurian data,  pemalsuan  data  hingga  merusak  sistem  maupun  jaringan. Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  dibutuhkan  sistem pengamanan  berlapis  untuk  menjaga  integritas  data  maupun sistem  agar  tetap  utuh.  Pengamanan  sistem  OSSEC  yang diintegrasikan  dengan  honeypot  cowrie  ini  bertujuan  untuk menekan  waktu  penyerangan,  dimana  pada  sistem  ini  saling bekerja sama untuk memberikan log untuk melakukan tindakan terhadap  penyerang.  OSSEC  bekerja  layaknya  firewall  yang dapat  melakukan allow maupun block .  Sedangkan  honeypot cowrie ini bekerja layaknya server asli untuk menjebak penyerang seolah-olah  berhasil  melakukan  penyerangan.  Dalam  penelitian ini,  sistem  yang  telah  dirancang  agar  dapat  menangani  adanya serangan  seperti  Port  Scanning,  SSH brute  force , Man  in  The Middle (MITM) attack , dan Distributed Denial of Service (DDoS). Dari  hasil  perbandingan  serangan  dengan  confusion  matrix  ini OSSEC  yang  diintegrasikan  dengan  honeypot  cowrie  memiliki tingkat  akurasi  yang  besar  terhadap  serangan  DDoS, Berdasarkan  log,  akurasi  deteksi  dapat  mencapai  persentase 100%.
Kata  Kunci—Intrusion  Prevention  System (IPS), Open  Source Security (OSSEC), Honeypot Cowri

## I. PENDAHULUAN
Pada      perkembangan      internet      saat      ini,      keamanan jaringan  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting  untuk menjaga      validitas      dan      integritas      data  [1],  namun    ada beberapa    orang  yang  memanfaatkan    keamanan    jaringan untuk  hal  negatif,  seperti  halnya  tindakan  serangan  siber  [2], [3].  Ancaman  keamanan  informasi  oleh  serangan  siber, disebabkan  karena  kondisi  keamanan  jaringan  tersebut  rentan dari  serangan  internet[4].  Pelaku  penyerangan  memanfaatkan kelemahan  dari  suatu  sistem  untuk  kepentingan  pribadi dan merugikan  pihak  lain  seperti  serangan port  scanning, SSH, brute    force , Man  In    The  Middle (MITM)  Attack,  dan Distributed  Denial  of  Service (DDoS) [5] . Hal  ini  diperlukan agar  sistem  memiliki  keamanan  jaringan  yang  dapat mendeteksi,  mencegah  dan  mencatat  dari  aktivitas  serangan port  scanning, SSH brute  force , MiTM   dan DDoS (ICMP flood , TCP flood dan UDP flood ) [6]. Keamanan secara berlapis dapat  membantu keamanan jaringan dengan mengintegrasikan Intrusion Prevention System (IPS) dan Honeypot. Pemanfaatan dari metode IPS ini digunakan untuk mendeteksi, mengidentifikasi,  menganalisis  dan  mencegah  ancaman  yang masuk  ke  dalam  sistem  [7].  Metode  ini  bertindak  seperti layaknya  firewall  yang  akan  melakukan allow dan block [8]. IPS  memiliki  beberapa  jenis  namun  yang  digunakan  yaitu Network - based    Intrusion    Prevention    System (NIPS)  [9]. NIPS bekerja secara inline dengan perlindungan proaktif yang berarti melakukan sniffing untuk menahan semua trafik jaringan pada in-line model  dan  menganalisis  aktivitas dan kode yang mencurigakan  [9].  Banyak  aplikasi  yang  digunakan  untuk melakukan  pencegahan  dengan  metode  NIPS,  salah      satunya adalah Open   Source     Security (OSSEC) [10]. OSSEC   ini berguna  untuk    memberikan alert secara real-time kepada router terhadap penyusup yang melakukan serangan [11], selain itu  teknik  yang  dilakukan  dalam  mendeteksi  adanya  serangan dengan  menggunakan signature-based [12],  dimana  dalam mendeteksi  serangan  melalui  pola  atau  paket  data  yang terdeteksi kemudian dibandingkan   dengan   data   atau   paket yang   sudah tersimpan dalam database rule yang telah ada[13]. Dalam melakukan pemantauan aktivitas serangan, Honeypot juga merupakan salah satu solusi  untuk mengetahui bagaimana seorang penyerang beraksi untuk mendapatkan  informasi [14]. Honeypot    merupakan  alat  yang  dapat  menipu  penyerang
dengan  membuat  sistem  yang sama  persis  dari  sistem  aslinya, sehingga  ketika  penyerang  melakukan  penetrasi  maka  dirinya menganggap  telah  berhasil  masuk  ke  dalam  sistem  aslinya, padahal  kenyataannya  penyerang  telah  diarahkan  masuk  ke dalam server virtual [14]. Terdapat beberapa aplikasi Honeypot yang tersedia  secara open  source namun  yang  akan digunakan adalah  Honeypot  Cowrie.  Honeypot  Cowrie  termasuk  dalam jenis medium  interaction ,  dimana  Honeypot  Cowrie  mampu menganalisis  dan  mencatat  aktivitas  yang  dilakukan  oleh penyerang  dalam  jaringan  menggunakan  layanan Secure  Shell (SSH) [15], [16], dengan  adanya  permasalahan  tersebut, maka dilakukan penelitian  keamanan  secara  berlapis  menggunakan OSSEC dan honeypot cowrie.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Diagram alur penelitian dilakuka secara  sistematis  dengan beberapa  tahapan  yang dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
A.   Studi literatur
Peneliti mengidentifikasi permasalahan dengan mengumpulkan referensi yang dibutuhkan sebagai dasar dalam tahapan penelitian, dan referensi yang digunakan oleh peneliti menggunakan  jurnal  terdahulu  yang  masih  berhubungan dengan  penelitian  ini  sebagai  acuan.  Selain  menggunakan jurnal  terdahulu  peneliti  juga  menggunakan  buku  elektronik untuk  memperluas  pengetahuan  dalam  metode  yang digunakan.
B.   Perancangan  Sistem
Gambar 2. Perancangan  Sistem
Pada  Gambar  2.  perancangan  simulasi  sistem  dilakukan untuk  menentukan  alamat Internet  Protocol serta  untuk menentukan  perangkat  yang  dibutuhkan,  seperti  perangkat lunak dan perangkat keras.
C.  Analisis Kebutuhan Sistem 1.    Kebutuhan Perangkat Lunak a) PC Router
PC  Router  menggunakan  sistem  operasi  ubuntu desktop yang     diuji     untuk     melakukan pengamanan,  administrasi jaringan  dan membuat  log  serangan  secara realtime dengan menggunakan tools yang  terpasang  yaitu  DMZ, OSSEC dan Cowrie.

## b) Server
Server ini terdapat dua service yaitu DNS server serta  web server,  dimana  layanan  DNS melakukan instalasi bind9 serta web  server  melakukan  instlasi  apache2,  Mysql,  Php  dan PhpMyadmin.  Keduanya    dirancang  menggunakan  sistem operasi ubuntu live server versi 20.04.
c) Penyerang
Pada  saat  melakukan  penetrasi,  penyerang  menggunakan sistem    operasi    Kali    Linux.  Terdapat  beberapa tools yang digunakan  oleh  penyerang    dalam    melakukan    penetrasi diantaranya tool hydra    untuk    serangan brute  force , SetToolkit  untuk  serangan Man  in  The  Middle (MiTM) Atack dan Low      Orbit      Ion  Cannon (LOIC)      untuk serangan Distributed Denial of Service (DDoS).
d) Client ( user ) Pada  penelitian  ini user menggunakan  operasi  sistem Ubuntu  desktop.  Pengguna   ini  adalah dosen dan mahasiswa, dimana  keduanya  bukan  termasuk  penyerang  yang  akan melakukan  serangan.  Adanya  pengguna  pada  penelitian  ini untuk  membuktikan  bahwa  terdapat  perbedaan  antara penyerang  dengan  penguna  ketika  mengakses  sebuah web server.

## 2.    Kebutuhan Perangkat Keras
Pada  tabel  1  beberapa  perangkat  keras  yang  dibutuhkan dalam implementasi OSSSEC dan Honeypot Cowrie.
Tabel  1. Kebutuhan  Perangkat    Keras No Perangkat Unit Deskripsi 1 Laptop 2 Satu  laptop  sebagai      PC router,    server dan  pengguna. Sedangkan laptop kedua sebagai penyerang 2 Switch- hub 1 Media  penghubung  Router, Wireless  Router, Switch untuk dilakukan broadcast paket 3 Wireless Router 1 Penyedia internet dari ISP dan penyedia NAT ke local computer 4 USB Wireless Adapter 2 Media penerima sinyal hotspot dan  penguat  sinyal,  serta pengakses  jaringan  eksternal pada VM

## D.  Skenario Pengujian Sistem
Gambar 3.Skenario Pengujian Sistem
Berdasarkan activity diagram  pada  gambar  3  dapat dijelaskan,  bahwa  antara  pengguna  dan  penyerang  memiliki skenario  alur  yang  berbeda.  Dimana  saat  pengguna  dan penyerang  akan  melakukan  akses server ,  keduanya  melewati DMZ  yang  tugasnya  merutekan  paket  dan  trafik  yang  lewat. Setelah  itu  IPS  bertugas  melakukan    allow    maupun block terhadap  paket  dan  trafik  yang  tidak  sesuai  dengan  signature Based.  Berikutnya  melakukan  predecoding  dengan  membaca field yang berisi kode-kode paket dan trafik yang lewat supaya dapat  melakukan  pembuatan  decoder  maupun  rules.  IPS  ini membuat akses kontrol dengan melihat konten, layanan, port , IP  address  dan  lainnya.  Selanjutnya  proses  data  yang  telah terkumpul  akan  disesuaikan  dengan  metode  signature  Based atau  berdasarkan  rules  yang  telah  dibuat.  Apabila  ada kecocokan  data  serangan  dengan  rules,  maka  IPS  akan menghasilkan  file  log.  Namun,  jika  tidak  terjadi  adanya serangan, maka paket dan trafik diarahkan ke arah login page hamsakuy.com pada server  yang  menjadi target penyerangan. File log yang  dihasilkan  akan  diparsing      untuk  memantau adanya  serangan.  Serangan  yang  masih  berkelanjutan  akan diarahkan  ke  honeypot  untuk  mendapatkan  log  yang  relevan dengan IPS. Sehingga IPS dapat melakukan update rules untuk melakukan drop paket yang dilakukan penyerang baik melalui IP address, port, maupun user.
E. Pengujian Penyerangan
Pada  pengujian  penyerangan  ini  sistem  akan diuji  dengan berbagai serangan. Serangan yang dilakukan yakni SSH brute force , Man  In  The  Middle (MITM) Attack dan Distributed Denial of Service (DDoS). 1. Skenario serangan SSH brute force
Gambar 4. Diagram Alur Serangan SSH Brute Force
Pada  penyerangan  SSH brute  force ini  penyerang berusaha untuk mendapatkan username dan password yang dimiliki  server  menggunakan  aplikasi  Hydra,  dimana aplikasi ini berbasis command prompt . Penyerang berusaha menebak password dengan  menginputkan  perintah  sesuai dengan gambar 4. Setelah perintah diinputkan maka aplikasi Hydra  akan  menginisiasi  kata  kunci password yang kemudian  dilakukan  pemanggilan  data.  Hydra  akan mencocokkan kata kunci password , jika terdapat kecocokan pada password-list .txt  maka  penyerang  akan  melakukan serangan  ssh brute  force terhadap  server  menggunakan mode root .  Namun,  apabila  kata  kunci  password  tidak mengalami kecocokan, maka akan mencocokkan kata kunci password kembali
2. Skenario serangan Man In The Middle (MITM) attack

## Gambar 5. Diagram Alur Serangan MiTM
Pada Gambar 5 penyerangan MITM ini terdapat beberapa tahapan penyerang dalam  melakukan serangan. Tahap awal dari  serangan  ini  dengan  menggunakan  aplikasi  Ettercap yang  digunakan untuk melakukan sniffing  packet . Selanjutnya  melakukan scanning pada host yang  aktif dengan  dilanjutkan  memilih  target  penyerangan  dan mengaktifkan  ARP poisoning serta  DNS spoof .  Setelah selesai  dilakukan,  maka  selanjutnya  mengaktifkan  aplikasi setToolkit  dan  melakukan  duplikasi  web page  login , selanjutnya  penyerang  menginputkan  IP, file dan  URL target.  Jika  penyerangan  yang  dilakukan  berhasil,  maka penyerang  menginputkan username dan password pada webpage asli target.
3. Skenario  serangan Distributed  Denial  of  Services (DDoS)
Gambar 6. Diagram alur serangan DDoS
Berdasarkan  Gambar  6  penyerangan  DDoS  ini  dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi  LOIC.  Penggunaannya  pun terdapat beberapa tahapan, dimana tahap pertama ini penyerang
akan mengaktifkan aplikasi LOIC. Penyerang akan menginputkan  URL website dengan  IP  16.10.10.66  sebagai target  penyerangan.  Selanjutnya  akan  memilih port 80  serta memilih  metode  penyerangan.  Selanjutnya  akan  memilih  3 metode  yakni  TCP,  ICMP  dan  UDP.  Dari  metode  tersebut digunakan  untuk  melakukan  penyerangan  TCP  SYN flood , ICMP flood ,  dan  UDP flood .  Berikutnya  penyerang menentukan  banyaknya  user  pada  kolom threads serta menentukan banyaknya threads pada setiap user. Tahapan yang terakhir yaitu memulai serangan DDoS.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  melakukan  uji  coba  serangan,  dengan melakukan  parsing  log  OSSEC  yang  dikonfigurasi  secara NIPS. Pada tahap ini penyerang melakukan pengujian serangan port scanning ,  SSH brute force ,  MiTM  dan  DDoS  yang dilakukan  pada  waku  yang  berveda  dengan  menggunakan beberapa tools atau aplikasi  yang disebutkan secara berurutan yaitu  Nmap,  hydra,  Ettercap,  setoolkit  dan  LOIC.  Sebelum melakukan  deteksi  serangan,  terdapat  beberapa  proses  yang dilakukan  agar  OSSEC  dapat  menampilkan alert terhadap serangan.  Tahap  pertama,  pada  tabel  2  dengan  melakukan predecoding dengan  menentukan date/time , hostname , program_name serta log yang  dihasilkan  sebelum  di parsing oleh  OSSEC.  Pada  tabel  3  untuk  tahap  berikutnya  adalah dengan membuat decoder untuk melakukan pemanggilan kode yang  sesuai  dengan tag  order .  Kemudian  melakukan pencocokan dengan rule yang telah dibuat.
Tabel 2. predecoding
Field Description date/time Aug 10 04:25:03 hostname - program_name  TCP log Detected      to      hamsakuy.com
(16.10.10.66)      [port    53]  from
192.168.36.32 Tabel 3. Decoding Field Description url hamsakuy.com dstip 16.10.10.66 srcip 192.168.36.32
Pada  gambar  7,  hasil  implementasi  didapatkan  serangan port scanning dapat di deteksi dengan baik. Simulasi pertahanan sistem  menggunakan  OSSEC  dapat  mendeteksi  adanya  port scanning. Berdasarkan alert tersebut, sistem dapat  mendeteksi serangan  yang  menggunakan  protokol  TCP.  Selain  itu  alamat IP penyerang dapat terdeteksi pada log, sehingga sistem dapat mengenali  pola  atau  kode  yang  akan  di  drop  sebagai  contoh kode source IP. Berikut merupakan perintah untuk mengktifkan mode drop dari active response
Gambar  7. Deteksi Serangan Port Scanning
Pada  gambar  8  merupakan  pendeteksian  ketika  penyerang menggunakan tool hydra dalam melakukan penyerangan. Dapat dilihat bahwa honeypot cowrie dapat merekam jejak penyerang. Penyerang yang masuk ke dalam server akan langsung dikenali oleh OSSEC karena antara OSSEC dan honeypot Cowrie saling terintegras. Aplikasi OSSEC ini sudah mendukung pengamanan  yang  bersifat third  party ,  dimana  OSSEC  dapat diintegrasikan  dengan  aplikasi  lain  untuk  melakukan monitoring  jaringan.  Sehingga  paket  maupun  trafik  jaringan yang  menuju  ke  server  dapat  terlindungi.  Berdasarkan alert tersebut, sistem dapat mendeteksi serangan yang menggunakan source port 22.
Gambar 8. Deteksi Serangan Brute Force
Pada  gambar  9  OSSEC  dapat  mendeteksi  adanya serangan  ARP    poisoning    pada    saat    penyerang    mencoba masuk  maupun  merubah station ,  dimana station ini  berfungsi untuk  menghubungkan  perangkat  satu  dengan    yang    lainnya dalam  satu  jaringan  LAN yang biasa disebut dengan alamat MAC.  Selain  menggunakan  tool  Ettercap,  penyerang menggunakan  setoolkit.  Setoolkit  ini  berfungsi  untuk melakukan  duplikasi web  page  login dengan  menyerupai aslinya.  OSSEC  dapat  memberikan alert pada  serangan  ARP poisoning dengan  memunculkan alert bahwa  telah  terjadi serangan.  OSSEC  dapat  mengetahui  adanya  serangan  dengan mengubah alamat MAC pada gateway dan server.

## Gambar 9. Deteksi Serangan ARP Poisoning
Pada gambar 10 Alert yang dihasilkan  menunjukan bahwa terdapat serangan DNS spoof , namun serangan ini hanya dapat memberikan alert dan tidak dapat melakukakn allow ataupun block .  Hal  ini  karena  serangan  DNS spoof tidak  memiliki sumber  data  yang  spesifik.  Hal  ini  dikarenakan  pada  saat penyerang  mengalihkan  website  hamsakuy.com  menuju website  penyerang,  server  mengalami down dengan menampilkan alamat IP 202.3.218.138 dan kemudian dapat di akses  kembali.  Namun,  setelah  diakses  kembali website berubah menjadi milik penyerang
Gambar  10. Deteksi  Serangan  DNS Spoof
OSSEC dapat mendeteksi adanya ICMP flood , UDP flood dan TCP flood dengan  memberikan alert dengan  pesan PING flood detected. Pada saat terjadi adanya serangan, OSSEC dapat melakukan deteksi adanya serangan dengan memberikan alert serta  memberikan  source  IP  dan Alert penyerang  sehingga dapat  dilakukan block maupun drop penyerang  menggunakan active response . Hasil pertahanan dari semua serangan dengan menggunakan  pengamanan  OSSEC  dan  Honeypot  Cowrie dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Deteksi Serangan
Tipe Serangan Alert Log Active Response Port Scanning Terdeteksi Terdeteksi Berhasil SSH brute force Terdeteksi Terdeteksi Berhasil ARP Poisoning Terdeteksi Terdeteksi Berhasil DNS Spoofing Terdeteksi Terdeteksi Gagal ICMP flood Terdeteksi Terdeteksi Berhasil TCP flood Terdeteksi Terdeteksi Berhasil UDP flood Terdeteksi Terdeteksi Gagal

## IV. KESIMPULAN
OSSEC  dapat  dijadikan  IPS  dikarenakan  adanya active response untuk melakukan dan block penyerang berdasarkan IP address.  OSSEC  ini  tidak  dapat  mencegah  adanya  serangan DNS Spoof dan DDoS UDP flood dikarenakan  protokol UDP akan  menghasilkan  IP  public  baik  yang  masuk  dan  keluar jaringan PC Router dan PC server yang mengakibatkan sulitnya memperkirakan  IP  publik  milik  penyerang.  Pengamanan jaringan  dengan  menggunakan  OSSEC  memiliki  kekurangan, yaitu delay dalam parsing log pada third party . Namun, dalam hal  ini  pengamanan  OSSEC  yang  diintegrasikan  dengan honeypot cowrie lebih unggul dalam serangan SSH brute force yang telah dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Warkentin and C. Orgeron, “Using the security triad to assess blockchain technology in public sector applications,” International Journal of Information
Management , vol. 52, 2020, doi:
10.1016/j.ijinfomgt.2020.102090.
[2] N. Ahmad and M. Habib, “Analysis of Network Security Threats and Vulnerabilities: by Development & Implementation of a Security Network Monitoring Solution,” Researchgate , no. January 2010, p. 93, 2010.
[3] M. Zuzčák and M. Zenka, “Expert system assessing threat level of attacks on a hybrid SSH honeynet,” Computers and Security , vol. 92, p. 101784, 2020, doi: 10.1016/j.cose.2020.101784.
[4] D. P. Sharma et al. , “Dynamic Security Metrics for Software-Defined Network-based Moving Target Defense,” Journal of Network and Computer Applications , vol. 170, no. April, p. 102805, 2020, doi: 10.1016/j.jnca.2020.102805.
[5] H. Wang et al. , “DDoS Attack in Software Defined Networks: A Survey,” Neural Regeneration Research , vol. 7, no. 14, 2017.
[6] T. Ray, “DDoS defence: new tactics for a rising shadow industry,” Network Security , vol. 2020, no. 4, pp. 6–7, 2020, doi: 10.1016/S1353-4858(20)30041-6.
[7] C. Cai, S. Mei, and W. Zhong, “Configuration of intrusion prevention systems based on a legal user: the case for using intrusion prevention systems instead of
intrusion detection systems,” Information Technology and Management , vol. 20, no. 2, pp. 55–71, 2019, doi: 10.1007/s10799-018-0291-6.
[8] Y. Arta, A. Syukur, and R. Kharisma, “Simulasi
Implementasi Intrusion Prevention System (IPS) Pada
Router Mikrotik,” IT JOURNAL RESEARCH AND
DEVELOPMENT , vol. 3, no. 1, pp. 104–114, 2018, doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1346.
[9] A. Guezzaz, A. Asimi, and Y. Asimi, “A hybrid NIPS based on pcapsocks sniffer and neural MLP,” in Advances in Intelligent Systems and Computing , 2018, vol. 640, pp. 253–266. doi: 10.1007/978-3-319-64719- 7_22.
[10] “Instant OSSEC Host-based Intrusion Detection,”
Network Security , vol. 2013, no. 9, p. 4, 2013, doi: 10.1016/s1353-4858(13)70099-0.
[11] C. Gayathri Harshitha, M. Kameswara Rao, and P. Neelesh Kumar, “A novel mechanism for host-based intrusion detection system,” in Advances in Intelligent Systems and Computing , 2020, vol. 1045, pp. 527–
536. doi: 10.1007/978-981-15-0029-9_42.
[12] M. A. Jabbar and R. Aluvalu, “A Signature-based Intrusion Detection System for the Internet of Things,” in Smart Cities Symposium 2018 , 2018, vol. 2018, no.
CP747, pp. 51 (6 pp.)-51 (6 pp.).
[13] A. Khraisat, I. Gondal, P. Vamplew, J. Kamruzzaman, and A. Alazab, “A novel ensemble of hybrid intrusion detection system for detecting internet of things attacks,” Electronics (Switzerland) , vol. 8, no. 11, 2019, doi: 10.3390/electronics8111210.
[14] M. Baykara and R. Das, “A novel honeypot based security approach for real-time intrusion detection and prevention systems,” Journal of Information Security and Applications , vol. 41, pp. 103–116, 2018, doi:
10.1016/j.jisa.2018.06.004.
[15] D. A. P. Putri and A. Rachmawati, “Honeypot cowrie implementation to protect ssh protocol in ubuntu server with visualisation using kippo-graph,”
International Journal of Advanced Trends in
Computer Science and Engineering , vol. 8, no. 6, pp. 3200–3207, 2019, doi:
10.30534/ijatcse/2019/86862019.
[16] I. Barak, “Critical infrastructure under attack: lessons from a honeypot,” Network Security , vol. 2020, no. 9, pp. 16–17, 2020, doi: 10.1016/S1353-4858(20)30106- 9.