<![CDATA[Abstrak - Keamanan jaringan merupakan aspek fundamental dalam menjaga integritas infrastruktur teknologi informasi dari ancaman siber yang terus berevolusi. Permasalahan utama yang melatarbelakangi penelitian ini adalah tingginya aktivitas network scanning sebagai fase awal serangan siber, di mana respons pertahanan konvensional seringkali terlambat karena masih bergantung pada intervensi manual administrator. Keterlambatan respons tersebut menciptakan celah waktu yang krusial bagi penyerang untuk mengeksploitasi kerentanan sistem. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan kebijakan keamanan respons otomatis melalui pembangunan sistem Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) yang mampu memitigasi serangan secara real-time. Metode yang diterapkan adalah Secure Policy Development Life Cycle (SPDLC), yang mencakup tahapan analisis risiko, perancangan kebijakan, implementasi teknis, dan evaluasi kepatuhan. Dalam implementasinya, penelitian ini mengintegrasikan Suricata sebagai sensor deteksi berbasis signature, skrip Python sebagai penegak kebijakan (policy enforcer) otomatis yang terhubung dengan notifikasi Telegram, dan Iptables sebagai eksekutor pemblokiran. Untuk meningkatkan akurasi, sistem dilengkapi dengan mekanisme thresholding guna meminimalisasi false positive serta konsep jail time untuk pemblokiran alamat IP penyerang secara sementara. Pengujian dilakukan dengan mensimulasikan serangan Nmap dalam lingkungan virtual terkendali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengeksekusi kebijakan keamanan secara otomatis dengan rata-rata latensi eksekusi sebesar 69,68 milidetik (ms) dan berhasil memblokir serangan sekaligus mengirimkan laporan notifikasi secara instan. Kata kunci : IDPS Otomatis; Jail Time; Latensi; Network Scanning; SPDLC; Thresholding; Abstract - Network security is a fundamental aspect of maintaining information technology infrastructure integrity against constantly evolving cyber threats. The primary issue underlying this research is the high prevalence of network scanning activities as the initial phase of cyberattacks, where traditional defensive responses are often delayed due to reliance on manual administrator intervention. This latency creates a critical time window for attackers to exploit system vulnerabilities. This research aims to implement automated response security policies by building an Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) capable of mitigating attacks in real-time. The method applied is the Secure Policy Development Life Cycle (SPDLC), encompassing risk analysis, policy design, technical implementation, and compliance evaluation phases. In its implementation, this research integrates Suricata as a signature-based detection sensor, Python scripts as an automated policy enforcer connected to Telegram notifications, and Iptables as the blocking executor. To enhance accuracy, the system is equipped with a thresholding mechanism to minimize false positives and a jail time concept for temporary IP address blocking. Testing is conducted by simulating Nmap attacks in a controlled virtual environment. The results demonstrate that the system can execute security policies automatically with an average execution latency of 69.68 milliseconds (ms), successfully blocking attacks while sending instant notification reports. Keywords: Automated IDPS; Jail Time; Latency; Network Scanning; SPDLC; Thresholding;]]>
