## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 8 No. 2 Agustus 2022
Analisis Rules Intrusion Detection Prevention System (IDPS) Suricata untuk Mendeteksi dan Menangkal Aktivitas Crypto Mining pada Jaringan
Fadhil Raditya #1 , Jeckson Sidabutar #2
# Rekayasa Keamanan Siber, Politeknik Siber dan Sandi Negara Bogor, Indonesia
1 fadhil.raditya@student.poltekssn.ac.id
2 jeckson.sidabutar@poltekssn.ac.id
Abstrak—  Perkembangan  teknologi  informasi  sangat  pesat khususnya perkembangan pada sektor finansial dalam hal ini adalah mata uang kripto. Salah satu cara untuk mendapatkan aset  mata  uang  kripto  adalah  dengan  melakukan penambangan mata uang kripto. Hal tersebut dapat memicu penyerang  untuk  membuat  suatu  aplikasi  berbahaya  yang disisipkan  pada  server  perusahaan  atau  instansi,  dan membuat aplikasi tersebut melakukan aktivitas penambangan  mata  uang  kripto.  Oleh  karena  itu  sistem keamanan  jaringan  pada  suatu  instansi  atau  perusahaan harus  menerapkan  pengamanan  tambahan  dalam  hal  ini adalah  Intrusion  Detection  Prevention  System  (IDPS)  yang digunakan  sebagai  sistem  pendeteksi  serta  penangkalan aktivitas  berbahaya  pada  jaringan,  salah  satunya  adalah penambangan mata uang kripto. Adapun aplikasi IDPS yang dapat  diimplementasikan  pada  jaringan  instansi  atau perusahaan  adalah  Suricata.  Penelitian  ini  melakukan analisis  rules  IDPS  Suricata  dalam  mendeteksi  dan menangkal  aktivitas  penambangan  mata  uang  kripto  pada jaringan.  Terdapat  2  jenis  simulasi  yang  dilakukan  yaitu dengan  membandingkan  default  rules  dengan  custom  rules yang  dibuat  untuk  mendeteksi  dan  menangkal  aktivitas penambangan  10  jenis  mata  uang  kripto  diantaranya Ethereum  (ETH),  Conflux  (CFX),  Bitcoin  Gold  (BTG), Ethereum Classic (ETC), Monero (XMR), TON, AION, Zcash (ZEC),  FLUX  dan  Raven  (RVN).  Analisis  yang  dilakukan meliputi  perhitungan  nilai  accuracy,  precision,  recall,  dan  f- measure.  Hasil  yang  didapat  menunjukkan  bahwa  custom rules yang dibuat dan diimplementasikan untuk mendeteksi dan  menangkal  aktivitas  penambangan  mata  uang  kripto memiliki peningkatan nilai accuracy sebesar 0,2%, nilai recall sebesar  48,94%,  dan  nilai  f-measure  sebesar  32,39%  dari default rules Suricata.
Kata kunci — IDPS, Suricata, Crypto Mining, Rules, Analisis Efektivitas

## I. P ENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir  perkembangan  teknologi informasi  khususnya  dibidang  mata  uang  kripto berkembang  sangat  pesat,  mata  uang  kripto  merupakan salah satu terobosan baru yang digunakan sebagai investasi
di dunia [1]. Di Indonesia, nilai transaksi mata uang kripto mencapai  Rp  478,5  trilliun  dan  pengguna  yang  sudah mencapai  7,4  juta  orang  per  Juli  2021  [2].  Hal  tersebut memikat  para  investor  maupun  pengguna  untuk mendapatkan aset mata uang kripto dengan berbagai cara, salah satunya adalah dengan melakukan mining mata uang kripto [3].
Cara kerja dari mining adalah menyamakan nilai hash yang  ada  pada pool mining dan  dijadikan proof-of-work agar mendapat aset mata uang kripto tersebut [4]. Aplikasi yang  digunakan  untuk  melakukan Crypto Mining diantaranya  XMRig,  Bminer,  GMiner,  serta  lolMiner. Keempat aplikasi tersebut memiliki performa yang cukup baik  serta  efisien  dalam  melakukan Crypto Mining [5]. Crypto Mining bekerja  menggunakan Central Processing Unit (CPU)  dan  GPU  (Graphic Processing Unit )  untuk melakukan mining dalam  mendapatkan block hash [6]. Adanya  sistem mining pada  mata  uang  kripto  membuat banyak  ancaman  di  bidang  keamanan  siber,  salah  satu contohnya  adalah  serangan malware Crypto Miner . Serangan ini bekerja dengan cara melakukan mining pada perangkat yang telah terinfeksi, kemudian akan mengirimkan  hasilnya  kepada  wallet  mata  uang  kripto penyerang  [7].  Selain  itu  terdapat  beberapa  pihak  yang menggunakan  jaringan  publik  untuk  melakukan mining crypto currency,  sehingga  dapat  menimbulkan  kerusakan pada sumber daya pada jaringan. Pada tahun 2018 terdapat kerugian mencapai 53 juta dolar amerika yang dihasilkan oleh  serangan  WannaMine,  yaitu  serangan  yang menggunakan teknik eksploit EternalBlue seperti WannaCry  kepada  server  ataupun  pusat  data  di  seluruh dunia [8]. Proses Crypto Mining akan membuat temperatur pada  GPU  atau  perangkat  yang  digunakan  mengalami kenaikan  yang  signifikan  dikisaran  80  hingga  90  derajat celcius [9]. Nilai temperatur yang tinggi dari GPU dan CPU merupakan  salah  satu  faktor  penyebab  kerusakan  dan memperpendek umur perangkat tersebut [10]. Penggunaan CPU dalam Crypto Mining juga mempengaruhi kinerja dari
server  yang  ditumpangi,  sehingga  dapat  berdampak terhadap layanan yang berada pada server tersebut [9].
Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  diperlukan  adanya sistem  pendeteksi  serta  penangkalan Crypto Mining yang berjalan pada jaringan internet. Suricata adalah salah satu aplikasi open - source yang  mengkombinasikan Intrusion Detection System (IDS), Intrusion Prevention System (IPS), serta Network  Security  Monitoring (NSM)  sehingga Suricata  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  serta menangkal  aktivitas Crypto Mining [11].  Pada  penelitian yang dilakukan oleh A. D. Ralianto dan S. Cahyono [12], didapati bahwa tingkat akurasi Suricata dalam mendeteksi serangan  30%  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Snort. Aturan/ rules untuk  IDPS  Snort  dalam  mendeteksi  serta menangkal  aktivitas  penambangan  mata  uang  kripto Monero juga dikembangkan pada penelitian [7]. Penelitian [13]  membuat  sebuah  sistem  deteksi  serta  mendeteksi  5 mata  uang  kripto  yang  ditambang  yaitu  Bitcoin,  Bitcoin- Cash, DogeCoin, LiteCoin, dan Monero. Selanjutnya pada penelitian  [14]  dihasilkan  perbandingan  antara  tingkat pendeteksian  VirusTotal dengan  sistem Mining Detection and Prevention System (MDPS)  yang  dibuat  terhadap malware penambang  ( Crypto Miner Malware )  yang  diuji dari sistem browser. Dari ketiga penelitian terkait tersebut akan  dilakukan  pengembangan  berupa  pembuatan rules IDPS Suricata untuk  mendeteksi dan menangkal aktivitas crypto mining .  Adapun rules yang  dibuat  pada  penelitian ini digunakan untuk mendeteksi 10 mata uang kripto yang ditambang yaitu Ethereum (ETH), Conflux (CFX), Bitcoin Gold  (BTG),  Ethereum  Classic  (ETC),  Monero  (XMR), TON, AION, Zcash (ZEC), FLUX dan Raven (RVN).
Penelitian ini akan melakukan pembuatan custom rules serta analisis tingkat efektivitas custom rules IDPS Suricata dalam mendeteksi serta menangkal aktivitas crypto mining pada  jaringan.  Tingkat  efektivitas  yang  diuji  adalah  nilai accuracy,  precision,  recall , dan  f-measure dimana  nilai tersebut  merupakan  suatu  tolak  ukur  untuk  bisa menganalisis rules suricata yang dibuat untuk mendeteksi dan menangkal aktivitas crypto mining pada jaringan [13]. Kemudian  hasil  analisis  tersebut  akan  dijadikan  sebagai saran  dan  masukan  untuk  pengembangan rules IDPS Suricata selanjutnya.
II. M
ETODE P ENELITIAN
Metode yang digunakan dalam melakukan implementasi IDPS adalah metodologi Network Development  Life  Cycle (NDLC).  NDLC  dipilih  karena dapat digunakan dalam melakukan implementasi topologi jaringan  dalam  hal  ini  adalah  implementasi  IDPS  pada jaringan.  Pada  NDLC  terdapat  beberapa  proses  yang dilakukan  yaitu analysis,  design,  simulation  prototyping, implementation,  monitoring, dan management yang dilakukan secara bertahap [15].

## Gambar 1. Metodologi penelitian

## A. Analisis
Tahap Analisis dilakukan untuk menentukan spesifikasi perangkat yang akan digunakan dalam penelitian. Selain itu juga,  mempersiapkan  tools  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.  Analisis  kebutuhan  sangat  penting  dilakukan agar  sistem  yang  dibangun  dapat  berjalan  sesuai  dengan yang  diharapkan.  Analisis  kebutuhan  sistem  pada penelitian  ini  berdasarkan  literatur  yang  berkaitan mengenai  Suricata,  IDPS, Cryptocurrency  Mining , Perangkat Crypto Mining , dan Aplikasi Crypto Mining .

## B. Desain
Tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem  yang  akan dibangun  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tujuan  yang diinginkan.  Perancangan  penelitian  ini  disajikan  dalam bentuk gambar yang berisi proses alur pengujian yang akan dilakukan dan arsitektur rancangan penelitian. Rancangan penelitian  yang  dibuat  bertujuan  untuk  menggambarkan proses  simulasi  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini. Simulasi akan dilakukan dengan cara menjalankan proses penambangan  mata  uang  kripto  pada  jaringan.  Simulasi tersebut  dilakukan  sebanyak  48  kali  (berdasarkan mining pool ) dengan jenis mata uang kripto yang berbeda-beda.

## C. Implementasi
Implementasi  sistem  bertujuan  untuk  membuat lingkungan  (environtment)  yang  akan  digunakan  untuk melakukan simulasi pengujian sistem. Pembuatan lingkungan  simulasi  menggunakan  perangkat  yang dibutuhkan sesuai analisis kebutuhan sebelumnya, dengan menggunakan sistem operasi Ubuntu 20.04 LTS yang akan dilakukan  instalasi  tools  IDPS  Suricata,  serta  perangkat penambangan yang akan diinstalasi tools XMRig, Bminer, GMiner, dan lolMiner.
Analisis • Menentukan spesifikasi perangkat.
• Menentukan perangkat lunak. Desain • Membuat topologi jaringan. • Membuat perancangan sistem. Implement asi • Melakukan implementasi sistem. Monitoring dan Hasil • Melakukan analisis dari hasil implementasi.
• Membuat saran dan rekomendasi.

## D. Monitoring dan Hasil
Pada tahap ini, peneliti melakukan perhitungan tingkat efektivitas  IDPS  Suricata  dalam  menangkal  dan mendeteksi aktivitas penambangan mata uang kripto. Nilai efektivitas  yang  digunakan  yaitu accuracy,  precision, recall ,  dan f-measure .  Penilaian  dilakukan  dengan  cara menghitung jumlah True Positive (TP), False Positive (FP), True  Negative (TN),  dan False  Negative (FN).  Dengan rumus  perhitungan  yang  berbeda-beda  setiap  nilai  yang disajikan  dalam  bentuk  tabel  dan  grafik  untuk mempermudah  analisis.  Kemudian  dilakukan  analisis terhadap  hasil  perhitungan  yang  didapatkan  untuk dijadikan sebagai saran dan masukan untuk pengembangan rules IDPS Suricata selanjutnya.

## III. H ASIL P ENELITIAN DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis Kebutuhan Sistem
Dalam  membuat  suatu  rancangan  dan  melakukan implementasi  sebuah  sistem,  diperlukan  analisis  terhadap skema  dan  perangkat  apa  saja  yang  dibutuhkan  dalam melakukan penelitian. Pada tahap ini spesifikasi perangkat keras  dan  perangkat  lunak  yang  akan  digunakan diidentifikasi.
1) Kebutuhan  dan  Spesifikasi  Perangkat  Keras : Spesifikasi  minimum  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan implementasi  IDPS  Suricata  adalah  sebuah  computer dengan RAM minimal 4 GB, dan prosesor dual-core [16]. Pada penelitian ini akan diimplementasikan IDPS Suricata pada  sebuah  server  computer  dengan  spesifikasi  yang dilihat pada Tabel 2. Sementara spesifikasi minimum yang dibutuhkan  untuk  melakukan Crypto  Miining adalah memiliki CPU intel Core i3, RAM  sebesar 4 GB, dengan sistem  operasi  Winodws  10,  dan  GPU  Nvidia  GTX  460 [17].  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  spesifikas perangkat Crypto Mining diatas spesifikasi minimum agar simulasi Crypto  Mining dapat  berjalan  sebagaimana mestinya, untuk spesifikasi perangkat Crypto Mining dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Dalam  tabel  tersebut  terdapat spesifikasi perangkat keras yang akan digunakan, meliputi sistem operasi, prosesor, RAM, dan lain sebagainya.
TABEL I S PESIFIKASI S ERVER IDPS Spesifikasi Keterangan Sistem Operasi Ubuntu 20.04 LTS Prosesor Intel Xeon E3-1240 v6 3.7Ghz Kartu Grafis Nvidia Quadro P600 2 GB RAM 32 GB Kapasitas Penyimpanan 2 TB
Peran Server IDPS
TABEL III
S PESIFIKASI P ERANGKAT C RYPTO M INER Spesifikasi Keterangan Sistem Operasi Windows 10 Prosesor AMD Ryzen 7 2700 3.2GHz Kartu Grafis Nvidia GeForce GTX 1650 4 GB RAM 16 GB Kapasitas Penyimpanan 1 TB Peran Crypto Miner
2) Kebutuhan Perangkat Lunak : Berikut merupakan perangkat  lunak  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan sistem  dan  akan  diimplementasikan  sesuai  dengan perancangan  yang  dibuat.  Dimana  perangkat  lunak  IDPS yang digunakan pada penelitian ini adalah Suricata, karena memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan perangkat lunak IDPS lainnya [12]. Sementara itu perangkat  lunak  untuk Crypto  Mining yang  dapat digunakan  untuk  menambang  10  jenis  mata  uang  kripto pada  penelitian  ini  adalah  XMRig,  Bminer,  GMiner,  dan lolMiner.  Adapun  spesifikasi  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  IDPS  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan spesifikasi perangkat lunak yang digunakan untuk Crypto Mining dapat dilihat pada Tabel 4.
TABEL IIIII S PESIFIKASI P ERANGKAT L UNAK PADA S ERVER IDPS Perangkat Lunak Deskripsi Versi Suricata Perangkat lunak yang digunakan sebagai Intrusion Detection Prevention System (IDPS) dalam melakukan implementasi sistem.
6.0.4
TABEL IVV S PESIFIKASI P ERANGKAT L UNAK PADA C RYPTO M INER Perangkat Lunak Deskripsi Versi XMRig Perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan penambangan mata uang kripto XMR. 6.16.4 Bminer Perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan penambangan mata uang kripto ETH, RVN, ZEC, dan CFX. 16.4.10 GMiner Perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan penambangan mata uang kripto ETH, BTG, ETC, TON, AION, RVN, dan FLUX. 2.91 lolMiner Perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan penambangan mata uang kripto ETH, BTG, ETC, TON, AION, ZEC, dan FLUX. 1.48.0

## B. Desain
1) Topologi  Sistem :  Pada  topologi  sistem  ini  akan dijelaskan  terkait  sistem  yang  akan  diimplementasikan pada  jaringan.  Sistem  IDPS  dan Crypto  Mining akan diimplementasikan  pada  topologi  yang  bisa  dilihat  pada Gambar  2.  Pada  penelitian  ini  akan  diimplementasikan IDPS Suricata pada perangkat ASUS Workstation TS100- E9-PI4  sebagai  sensor  pendeteksi  serta  prevensi  terhadap aktivitas  penambangan  mata  uang  kripto  pada  jaringan. Selanjutnya terdapat perangkat ASUS ROG GL10DH yang akan  diimplementasikan  sebagai Cryptocurrency  Miner . Perangkat Cryptocurrency Miner nantinya tidak terhubung langsung ke internet, melainkan terhubung terlebih dahulu melalui  IDPS  Suricata  yang  tersambung  ke  jaringan internet.
Perangkat IDPS Suricata (eno2: 192,168.100.1) Perangkat Crypto Miner (192.168.100.2)
Internet
(eno1: 192.168.88.254)
Gambar 2. Topologi jaringan
2) Gambaran Umum Sistem : Skema pada Gambar 3 merupakan gambaran umum bagaimana sistem yang akan diimplementasikan pada penelitian ini. Terdapat dua buah perangkat yang terdiri dari perangkat untuk mining crypto dan juga perangkat IDPS Suricata.
Internet Crypto Miner • XMRig • Bminer • Gminer • lolMiner Custom Rules Suricata IDPS

## Gambar 3. Gambaran umum sistem
Gambar  3  merupakan  gambaran  umum  sistem  yang akan diimplementasikan pada penelitian ini. Terdapat dua perangkat utama yaitu perangkat IDPS Suricata yang akan diimplementasikan  dengan Custom  Rules serta  perangkat Crypto  Miner yang  digunakan  untuk  melakukan  simulasi Crypto  Mining .  Perangkat Crypto  Miner terhubung langsung dengan perangkat IDPS Suricata yang terhubung ke jaringan.

## C. Konfigurasi Rules IDPS Suricata
Pada tahap ini dilakukan instalasi dan konfigurasi IDPS Suricata  pada  perangkat  ASUS  Workstatiton  TS100-E9- PI4.  Terdapat  beberapa  proses  yang  akan  dilakukan diantaranya  adalah  melakukan  instalasi  dan  konfigurasi Suricata  menjadi  mode  IPS,  serta  pembuatan  dan penambahan  rules  Crypto  Mining.  Dalam  penambahan rules Crypto Mining, terdapat kriteria Rule Suricata yang akan diuji pada penelitian ini dan dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL V
K RITERIA R ULE S URICATA
Nama Rule Surica- ta Kriteria Rule Suricata Acti- on Proto- col Source / Destina- tion Port Rule Options Default rule alert tcp $EXTE RNAL_ NET / $HOME _NET Any flow:establi shed,to_clie nt; content:” |22|mining. notify|22|";c lasstype:coi n-mining; Custom Rule Alert alert tcp $HOME _NET / any Any dns_query; content:"ala mat DNS mining "; classtype:co in-mining; Custom Rule Drop drop tcp Any / IP Address Any classtype:co in-mining;
Tabel 5 memuat kriteria Rule Suricata yang akan diuji pada  penelitian  ini.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  3 buah  rule  yaitu Default  Rule,  Custom  Rule  Alert ,  dan Custom Rule Drop . Adapun struktur dan fungsi dari setiap rule berbeda, Default Rule memiliki aksi untuk melakukan alert atau notifikasi apabila adanya aktivitas Crypto Mining pada  jaringan. Default  Rule juga  berisikan  konten “|22|mining.notify|22|"  yang  berarti  setiap  paket  yang melewati Suricata dan berisi konten tersebut akan dianggap sebagai aktivitas Crypto Mining . Selanjutnya Custom Rule Alert berfungsi sebagai pendeteksi adanya aktivitas Crypto Mining pada jaringan. Perbedaan dengan Default Rule ialah tipe yang digunakan pada konten tersebut berisikan "alamat DNS mining ", sehingga setiap kali ada aktivitas percobaan koneksi  ke  alamat mining  pool ,  maka  akan  langsung dianggap  sebagai  aktivitas Crypto  Mining pada  jaringan. Rule  terakhir  yaitu Custom  Rule  Drop yang  berfungsi sebagai penangkal aktivitas Crypto Mining pada jaringan. Dengan  menggunakan  aksi  drop,  maka  setiap  percobaan koneksi yang menuju ke alamat IP dari mining pool yang dijalankan  akan  diblokir  sehingga  koneksi  tidak  dapat dilakukan. Adapun struktur dari Custom Rules yang dibuat bisa dilihat pada Tabel 6.
TABEL VI S TRUKTUR C USTOM R ULES No Nama Rule Struktur Custom Rules 1. Rule Alert
alert dns $HOME_NET any -> any any ( msg : "Terdapat percobaan Mining XMR yang mengarah ke (xmr.2miners.com)" ; dns_query ; content : "xmr.2miners.com" ; nocase ; isdataat :! 1 , relative ; classtype : coin - mining ; sid : 1001 ; rev : 1 ;)
2. Rule
Drop
drop tcp any any -> 51.89 . 96.41 any ( msg : "Percobaan Mining Crypto yang mengarah ke (51.89.96.41) telah di blokir" ; classtype : coin - mining ; sid : 2001 ; rev : 1 ;)
Cara  kerja  dari custom  rules tersebut  adalah  dengan membaca request dari DNS dan alamat IP yang dituju dari lalu  lintas  jaringan  yang  berjalan.  Apabila  terdapat  DNS ataupun alamat IP yang teridentifikasi sebagai alamat untuk melakukan Crypto  Mining, maka  suricata  akan  mencatat pada log dan  memblokir  alamat  IP  tersebut  sehingga perangkat mining tidak  dapat  melakukan  koneksi. Sementara  apabila  tidak  terdapat  DNS  maupun  alamat  IP yang  teridentifikasi  sebagai  alamat  untuk  melakukan Crypto  Mining ,  maka  lalu  lintas  jaringan  akan  diteruskan sehingga tetap bisa berjalan sebagai mana mestinya (tidak dilakukan  blokir  koneksi  dan  diidentifikasi  sebagai  lalu lintas jaringan yang normal).

## D. Simulasi Crypto Mining pada Jaringan
Pada  bagian  ini  akan  diperlihatkan  beberapa  contoh simulasi Crypto  Mining serta  bagaimana  IDPS  Suricata mendeteksi  maupun  menangkal  aktivitas Crypto  Mining pada jaringan.
Gambar 4. Crypto mining dengan rule default pada IDPS Suricata
Gambar 5. Hasil deteksi rule default IDPS Suricata
Pada  Gambar  4  dan  5  didapati  percobaan  simulasi Crypto  Mining dengan  menggunakan rule  default pada IDPS  Suricata.  Dimana rule  default sudah  dapat mendeteksi adanya aktivitas Crypto Mining pada jaringan, namun  simulasi Crypto  Mining tetap  berjalan  dan  tidak terblokir oleh rule default tersebut.
Gambar 6. Simulasi Crypto Mining dengan Custom Rule IDPS Suricata
Gambar 7. Hasil deteksi rule custom IDPS Suricata
Pada  Gambar  6  dan  7  merupakan  percobaan  simulasi Crypto  Mining menggunakan Custom  Rule pada  IDPS Suricata.  Dimana rule  custom dapat  mendeteksi  dan menangkal  aktivitas Crypto  Mining yang  berjalan  pada jaringan.

## E. Hasil Pengujian Simulasi Crypto Mining
Berikut  merupakan  hasil  pengujian  dari  simulasi Crypto Mining yang kemudian dilakukan pendeteksian dan penangkalan  oleh  IDPS  Suricata.  Terdapat  dua  simulasi yaitu  dengan  menggunakan default  rules pada  IDPS Suricata  serta  menggunakan custom  rules pada  IDPS Suricata. Tabel 7 merupakan hasil simulasi menggunakan default rules IDPS Suricata, dan Tabel 8 merupakan hasil simulasi menggunakan custom rules IDPS Suricata.
TABEL VII C ONFUSION M ATRIX D EFAULT R ULES
Mining Cryptocurrency Keadaan Seharusnya Crypto Mining Berjalan Tidak ada aktivitas Crypto Mining Hasil Deteksi Crypto Mining Berjalan 192 0 Tidak ada aktivitas Crypto Mining 184 93436
Berdasarkan Tabel 7, dapat dilakukan perhitungan dan analisis  dari  hasil  pengujian  menggunakan rules  default Suricata, yaitu:
Accuracy = (192+93436) (192+93436+0+184) * 100% = 99,8%   (1) Precision = (192) (192+0) * 100% = 100%    (2) Recall = 192 (192+184) * 100% = 51,06% (3) F-measure = 2  × (1×0.5106) (1+0.5106) * 100% = 67,61% (4)
Berdasarkan hasil perhitungan tersebut dapat diketahui bahwa rules default pada Suricata memiliki nilai accuracy sebesar  99,8%,  yang  berarti rules  default pada  Suricata dapat mendeteksi 998 dari 1000 paket crypto mining yang berjalan  pada  jaringan.  Sementara  itu  didapatkan  nilai precision sebesar  100%  yang  berarti  tidak  terdapat  paket bernilai false  positive pada  penggunaan rules  default . Selanjutnya nilai recall yang didapat yaitu sebesar 51,06% yang  berarti rules  default dari  Suricata  belum  bisa mendeteksi semua paket yang seharusnya bisa diklasifikasikan  sebagai  paket crypto  mining .  Sehingga nilai f-measure yang  didapatkan  adalah  sebesar  67,61% yang berarti performa atau tingkat efektivitas rules default Suricata bernilai 6,76 dari 10.
TABEL VIII C ONFUSION M ATRIX C USTOM R ULES Mining Cryptocurrency Keadaan Seharusnya Crypto Mining Berjalan Tidak ada aktivitas Crypto Mining Hasil Deteksi Crypto Mining Berjalan 387 0 Tidak ada aktivitas Crypto Mining 0 15708
Accuracy = (387+15708) (387+15708+0+0) * 100%   = 100%  (1) Precision = (387) (387+0) * 100% = 100%  (2) Recall = 387 (387+0) * 100% = 100%  (3) F-measure = 2  × (1X1) (1+1) * 100% = 100%  (4)
Berdasarkan hasil perhitungan tersebut dapat diketahui bahwa rules custom yang diimplementasikan pada Suricata saat  melakukan crypto  mining memiliki  nilai accuracy sebesar  100%,  yang  berarti rules  custom yang diimplementasikan  pada  Suricata  dapat  mendeteksi  100 dari 100 paket crypto mining yang berjalan pada jaringan. Sementara  itu  didapatkan  nilai precision sebesar  100% yang berarti tidak terdapat paket bernilai false positive pada penggunaan rules  custom .  Selanjutnya  nilai recall yang didapat yaitu sebesar 100% yang berarti rules custom yang diimplementasikan pada Suricata sudah mendeteksi semua paket  yang  seharusnya  diklasifikasikan  sebagai crypto mining sehingga  tidak  terdapat  nilai true  negative . Sehingga  nilai f-measure yang  didapatkan  adalah  sebesar 100% yang berarti performa atau tingkat efektivitas rules custom Suricata  saat  melakukan  pendeteksian  terhadap aktivitas crypto mining bernilai 10 dari 10. Untuk melihat perbandingan  nilai  signifikan  pada  hasil  akhir  dari  kedua pengujian antara rule default dengan rule custom , peneliti menggunakan One  Sample  Test dan  didapati  hasil  seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. One-sample test
Pada hasil pengujian One-Sample Test dengan nilai uji 90,  didapati  bahwa  hasil Accuracy pada  kedua  pengujian tidak  memiliki  nilai  yang  signifikan  dengan  nilai signifikansinya  hanya  0.003,  namun  yang  membuat
perbedaan pada pengujian ini terdapat pada nilai Recall dan F-Measure yang  diuji  pada  kedua rule ,  dimana  terdapat nilai yang cukup signifikan diantara keduanya.

## F. Analisis Hasil Pengujian Rules IDPS Suricata

## Gambar 9. Grafik perbandingan rules IDPS Suricata
Dari  grafik  yang  disajikan  pada  Gambar  9,  terlihat bahwa  terdapat  peningkatan  pada  nilai accuracy sebesar 0,2%,  nilai recall sebesar  48,94%,  dan  nilai f-measure sebesar  32,39%.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa performa  atau  tingkat  efektivitas    Adapun  faktor  yang mempengaruhi  bertambahnya  tingkat  efektivitas Rule Suricata dalam mendeteksi aktivitas Crypto Mining adalah Custom  Rule yang  dibuat  untuk  mendeteksi  aktivitas Crypto Mining berbasis signature-based detection , dimana tanda yang digunakan pada pendeteksian aktivitas Crypto Mining pada  penelitian  ini  adalah Domain  Name  System (DNS) dari setiap mining pool yang diakses sehingga hasil dari  tingkat  efektivitas rule suricata  dalam  mendeteksi aktivitas Crypto  Mining meningkat.  Selanjutnya  pada Tabel  9  terdapat  hasil rule  suricata dalam  menangkal aktivitas Crypto Mining pada jaringan.
TABEL IX
P ERBANDINGAN K APABILITAS R ULE S URICATA
Rule Suricata Aplikasi Crypto Mining XMRig Bminer GMiner lolMiner Default Rule X X X X Custom Rule ✓ ✓ ✓ ✓
Dapat  dilihat  pada  Tabel  9  bahwa Custom  Rule pada Suricata bekerja dengan sangat baik, dimana rule tersebut dapat  menangkal  aktivitas Crypto  Mining pada  jaringan dari setiap aplikasi yang digunakan. Sementara itu Default Rule Suricata  tidak  dapat  menangkal  aktivitas Crypto Mining pada  jaringan,  dan  hanya  bisa  melakukan pendeteksian adanya aktivitas Crypto Mining pada jaringan tersebut.  Adapun  hal  yang  membuat Custom  Rule dapat menangkal  aktivitas Crypto  Mining pada  jaringan  adalah
dengan adanya  aksi drop pada setiap rules -nya. Sehingga setiap  paket  yang  teridentifikasi  sebagai  aktivitas Crypto Mining akan  langsung  ditangkal  dan  tidak  dapat  lanjut. Sementara  hal  tersebut  tidak  terdapat Default  Rule, yang hanya  menyediakan  aksi alert pada  setiap  pendeteksian aktivitas Crypto Mining .
IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  analisis  rules Intrusion Detection  Prevention  System Suricata  dalam  mendeteksi dan menangkal aktivitas Crypto Mining pada jaringan yang dilakukan, kesimpulan untuk menjawab rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Kriteria  rules  IDPS  Suricata  yang  diimplementasikan untuk  mendeteksi  dan  menangkal  aktivitas Crypto Mining pada jaringan adalah sebagai berikut :
a. Rule  memiliki  aksi  alert  untuk  mencatat  segala aktivitas Crypto Mining yang  terdeteksi  pada jaringan..
b. Rule  memiliki  aksi  drop  untuk  menangkal  atau memblokir  aktivitas Crypto Mining yang terdeteksi  pada  jaringan,  pada  rule  drop  akan dilakukan  pemblokiran  melalui  alamat  IP  yang berkaitan dengan aktivitas Crypto Mining .
c. Setiap  rule  memiliki  konten  DNS  Query  serta alamat IP yang berkaitan dengan aktivitas Crypto Mining .
d. Rule yang diimplementasikan berbasis Signature- based detection , sehingga harus mengetahui
2. Tingkat  efektivitas custom  rules IDPS  Suricata  yang diimplementasikan  pada  untuk  mendeteksi  dan menangkal  aktivitas Crypto Mining pada  jaringan bernilai 100%  dengan rincian  tingkat accuracy 100%, precision 100%, recall 100%  dan f-measure bernilai 100%. Nilai tersebut berarti custom rules IDPS Suricata yang  diimplementasikan  dapat  berjalan  sesuai  dengan tujuannya  yaitu  mendeteksi  segala  aktivitas Crypto Mining pada jaringan sesuai dengan mining pool yang digunakan untuk Crypto Mining serta dapat memblokir aktivitas Crypto Mining pada  jaringan  sehingga perangkat mining tidak  dapat  melakukan  koneksi  ke mining pool .  Custom  Rules  IDPS  Suricata  juga memiliki  peningkatan  efektivitas  jika  dibandingkan dengan  Default  Rule  IDPS  Suricata.  Dimana  terdapat peningkatan  pada  nilai accuracy sebesar  0,2%,  nilai recall sebesar  48,94%,  dan  nilai f-measure sebesar 32,39%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  custom rules IDPS Suricata yang dibuat untuk menangkal dan mendeteksi  aktivitas Crypto Mining dalam  hal  ini penambangan mata uang kripto ETH, CFX, BTG, ETC, XMR,  TON,  AION,  ZEC,  FLUX  dan  RVN  dapat berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Yaitu  dapat mendeteksi  adanya  aktivitas  penambangan,  serta menangkal  aktivitas  tersebut  dengan  aksi  drop  pada Custom Rules yang dibuat.

## B. Saran
Adapun  beberapa  saran  yang  dapat  dijadikan  sebagai pengembangan untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut.
1. Menambahkan  dataset  pengujian  dari pool dan  jenis mata uang kripto yang ditambang untuk meningkatkan kapabilitas  rules  dalam  mendeteksi  dan  menangkal aktivitas Crypto Mining pada jaringan.
2. Menggunakan  metode  machine-learning  based  dalam proses pendeteksian dan penangkalan aktivitas Crypto Mining untuk  menambah  tingkat  akurasi  dan  presisi serta dapat mengikuti perkembangan mata uang kripto tanpa harus dilakukan pembaruan terhadap rules-nya.
3. Menambahkan  fungsi  notifikasi  pada  media  social seperti  Whatsapp  atau  Telegram  pada  sistem  IDPS Suricata  sehingga  pengguna  mendapatkan  informasi lebih cepat ketika terdapat aktivitas Crypto Mining pada jaringan.
4. Menambahkan  berbagai  skenario  tambahan  dalam penelitian  untuk  mengetahui  threat  atau  ancaman  apa saja  yang  mungkin  bisa  menjadikan  IDPS uricata menjadi  tidak  bisa  mendeteksi  ataupun  menangkal aktivitas Crypto Mining pada jaringan.

## R EFERENSI
[1] F. Steinmetz, M. von Meduna, L. Ante, and I. Fiedler, “Ownership, uses and perceptions of cryptocurrency: Results from a population survey,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 173, no. August, p. 121073, 2021, doi: 10.1016/j.techfore.2021.121073.
[2] “Tren  Adopsi  Uang  Kripto  di  Dunia,  Bagaimana  Indonesia?  -
Analisis Data Katadata.”
https://katadata.co.id/ariayudhistira/analisisdata/613b6c1d8a22d/tr en-adopsi-uang-kripto-di-dunia-bagaimana-indonesia (accessed Oct. 12, 2021).
[3] S.  Nakamoto,  “Bitcoin:  A  Peer-to-Peer  Electronic Cash  System,” Cryptocurrency , Nov. 2008, doi: 10.1162/ARTL_a_00247.
[4] J.  Beccuti  and  C.  Jaag,  “The  Bitcoin  Mining  Game:  On  the Optimality  of  Honesty  in  Proof-of-work  Consensus Mechanism,” Tech.  Rep. ,  vol.  41,  no.  0,  pp.  0–20,  2017,  [Online].  Available: www.swiss-economics.ch
[5] G.  S.  Ubhi  and  J.  K.  Sahiwal,  “A  Review  on  Software  Mining: Current Trends and Methodologies,” Int. J. Eng. Res. Appl. , vol. 07, no. 04, pp. 40–45, 2017, doi: 10.9790/9622-0704054045.
[6] K. Sigler, “Crypto-jacking: how cyber-criminals are exploiting the crypto-currency boom,” Comput. Fraud Secur. , vol. 2018, no. 9, pp. 12–14, 2018, doi: 10.1016/S1361-3723(18)30086-1.
[7] P. W. Tsai, “Design and Development of Multi-Pattern Matching Rules for Detecting Cryptocurrency Mining in Packet Inspection,” Commun.  CCISA ,  pp.  41–51,  2021,  [Online].  Available: https://cccisa.ccisa.org.tw/article/view/2480
[8] V.  Kalgutkar,  R.  Kaur,  H.  Gonzalez,  N.  Stakhanova,  and  A. Matyukhina,  “Code  authorship  attribution:  Methods  and challenges,” ACM  Comput.  Surv. ,  vol.  52,  no.  1,  2019,  doi: 10.1145/3292577.
[9] “Can  mining  damage  my  GPU  or  a  PC?  |  NiceHash.” https://www.nicehash.com/blog/post/can-mining-damage-my- gpu-or-a-pc (accessed Nov. 03, 2021).
[10]  E. Zuberi and A. Wool, “Characterizing GPU Overclocking Faults,” in Computer Security -- ESORICS 2021 , 2021, pp. 110–130.
[11]  “What  is  Suricata  —  Suricata  7.0.0-dev  documentation.” https://suricata.readthedocs.io/en/latest/what-is-suricata.html
(accessed Oct. 13, 2021).
[12]  A. D. Ralianto and S. Cahyono, “Perbandingan Nilai Akurasi Snort dan Suricata dalam Mendeteksi Intrusi Lalu Lintas di Jaringan,” no. 1, 2018.
[13]  J.  Z.  I.  Muñoz,  “Detection  of  Bitcoin  miners  from  network measurements,” no. April, 2019.
[14]  A. Swedan, A. N. Khuffash, M. M. Othman Othman, and A. Awad, “Detection and Prevention of Malicious Cryptocurrency Mining on Internet-Connected  Devices,” ACM  Int.  Conf.  Proceeding  Ser. , 2018, doi: 10.1145/3231053.3231076.
[15]  J. E. Goldman and P. T. Rawles, Applied data communications: a business-oriented approach . Wiley New York, 2004.
[16]  C. Garcia, “Suricata IDS: An overview of threading  capabilities | AT&T Cybersecurity,”
2019.
https://cybersecurity.att.com/blogs/security-essentials/suricata-ids- threading-capabilities-overview (accessed Aug. 18, 2022).
[17]  “Crypto Mining Simulator system requirements | Can I Run Crypto Mining
Simulator.”
https://www.systemrequirementslab.com/cyri/requirements/crypto -mining-simulator/20845 (accessed Aug. 18, 2022).