Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI JEEMECS (Journal of Electrical Engineering, Mechatronic and Computer Science)
Aqwam Rosadi Kardian
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jakarta STI&K
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Attack in to The Server Message Block (CVE-2020-0796) Vulnerabilities in Windows 10 using Metasploit Framework M. Faturrohman; Angelita Salsabila; Zulma Mardiah; Aqwam Rosadi Kardian
JEEMECS (Journal of Electrical Engineering, Mechatronic and Computer Science) Vol 6, No 1 (2023): February 2023
Publisher : Merdeka Malang University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jeemecs.v6i1.9056

Abstract

Advances in information and communication technology encourage the development of operating systems. Windows 10 is one of the most widely used operating systems today. Unfortunately, there are still many who do not know that in the Windows 10 system there are several system vulnerabilities and some bugs. One example is the vulnerability in Server Message Block (SMB) on Windows 10 (CVE-2020-0796). This vulnerability exploits the Buffer Overflow method on one of the Execution Server Message Block (SMB) files. The impact of this attack is that the attacker can perform Remote Control Access on the target device. One of the reasons why this attack can occur is an operating system that has never been updated or uses an old operating system that has lots of bugs. The automatic updating feature is actually very helpful in overcoming this problem. However, there are still many device users who understand the importance of this. This research will explain how the process of attacking the Windows 10 operating system uses the CVE-2020-0796 vulnerability. The hope is that after understanding the readers can know the importance of using the latest version of the operating system and immediately updating the system.
Deteksi Pelanggaran Lalu Lintas Tidak Menggunakan Helm Dengan YOLO V4 Pada Sistem ETLE Amiril Wieludan Suryanto; Aqwam Rosadi Kardian
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i2.14798

Abstract

Penelitian ini akan berfokus pada deteksi tidak menggunakan helm berbasis deep learning dengan model YOLO (You Only Look Once) versi 4 dengn arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) ,adapun source videonya menggunakan IP Camera yang di pasang pada mobil patroli milik polisi lalu lintas, Selain itu Polri juga dilengkapi dengan E-TLE (Electronic Traffic Law Enforcment) untuk penindakan berbasis digital tanpa harus berinterakri dengan masyarakat. yang nantinya bisa digunakan untuk penindakan secara mobile. Kemudian untuk dataset akan diambil dari rekaman video yang direkam saat mobil berjalan dijalur yang banyak pelanggar tidak menggunakan helm. YOLO (You Only Look Once) pertama kali diciptakan oleh Joseph Redmon pada tahun 2015 adalah system deteksi objek secara real time berdasarkan CNN (Convolutional Neural Network). AlgoritmaObjectDetectionYOLOsudahmasukkeversikeempat.Keberhasilandalamversi sebelumnya membuat banyak developer dan komunitas sangat tertarik dan tidak sabar ingin mencoba teknologi terbaru dan hasil yang pasti lebih cepat dan akurat dari versi sebelumnya. YOLOv4dirilispadatanggal24April2020oleh3orangauthors,yaituAlexeyBochkovskiy,yang membangun YOLO versi windows, Chien-Yao Wang, and Hong-Yuan Mark Liao. Dan penemu YOLO sendiri Joseph Redmon sudah tidak melanjutnya pengembangan YOLO itu sendiri namun YOLO masih terus berkembang sampai saatini. Berdasarkan hasil pembahasan dan training dataset sistem yang telah dilakukan, dapatdisimpulkan bahwa sistem dapat mendeteksi dan bekerja sesuai yang diinginkan. YOLO v4 yang digunakan sebagai metode yang menunjang sistem dapat berjalan dan diterapkan dengan baik sesuai yang diharapkan.
Co-Authors Amiril Wieludan Suryanto Angelita Salsabila M. Faturrohman Zulma Mardiah