Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Komparasi Kinerja CPU dan Memori dalam Proses Klasifikasi Malware Menggunakan Algoritma Random Forest pada Sistem Operasi Kali Linux 64-bit dan Ubuntu 64-bit Hindami, Achmad Luthfan Aufar; Firmansyah, Dimas Rifqi; Anggoman, Christopher Ralin; Kardian, Aqwam Rosadi
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.53994

Abstract

Machine learning telah menjadi aspek krusial dalam keamanan siber, khususnya dalam deteksi intrusi dan klasifikasi malware. Namun, penerapan teknik ini memerlukan alokasi sumber daya komputasi yang signifikan. Dalam konteks ini, sistem operasi memiliki peran krusial berkaitan dengan kemampuannya dalam mengelola sumber daya komputasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan performa CPU dan memori dari dua sistem operasi populer, yaitu Kali Linux dan Ubuntu, dalam konteks komputasi klasifikasi malware menggunakan teknik dan algoritma machine learning untuk mengetahui sistem operasi dengan performa yang lebih baik. Keduanya diuji menggunakan model machine learning dan variasi dataset yang sama untuk klasifikasi malware menggunakan algoritma Random Forest. Analisis dilakukan dengan membandingkan persentase konsumsi CPU dan memori antar kedua sistem operasi. Berdasarkan hasil pengujian, ditemukan bahwa sistem operasi Kali Linux memiliki rata-rata penggunaan CPU yang lebih rendah sekitar 19,64%, dan penggunaan memori yang lebih rendah sekitar 0,06% dibandingkan dengan sistem operasi Ubuntu. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sistem operasi Kali Linux memiliki performa yang lebih baik daripada sistem operasi Ubuntu dalam hal konsumsi CPU dan memori dalam komputasi klasifikasi malware menggunakan teknik dan algoritma machine learning.
Remote Code Execution (RCE) pada Windows 10 dengan Berkas .docx Menggunakan Framework Metasploit (CVE-2021-40444) Marbun, Jonathan Sebastian; Siddiq, Syubbanul; Giffari, Rizal Abie; Kardian, Aqwam Rosadi
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.54091

Abstract

Komputer menjadi salah satu kebutuhan masyarakat sekarang. Keberadaannya sudah merebak di berbagai tempat. Sebagian besar pengguna komputer menggunakan Windows sebagai sistem operasi mereka. Windows dinilai memiliki tampilan tatap muka yang atraktif dan mudah untuk digunakan. Namun, karena bukan merupakan sistem operasi yang open-source dan beragamnya latar belakang pengguna Windows, termasuk hacker, Windows memiliki beberapa kerentanan yang tergolong kritis. Salah satu kerentanannya adalah remote code execution (RCE). Kerentanan tersebut terdokumentasi secara resmi pada common vulnerabilities and exposures (CVE) dengan kode CVE-2021-40444. Kerentanan tersebut menjelaskan bahwa seseorang mampu memperoleh akses terhadap shell Windows menggunakan fail berekstensi .docx. Fail tersebut berisi skrip berbahaya yang dibangkitkan melalui beberapa proses menggunakan framework Metasploit dengan sistem operasi Linux (Ubuntu). Pemerolehan akses tersebut disebabkan usangnya aplikasi yang masih digunakan (Microsoft Office 2016). Penelitian ini menyiratkan makna akan pentingnya menggunakan aplikasi dengan versi mutakhir atau yang paling baru.