IMPLEMENTASI HONEYPOT DENGAN RASPBERRY PI SEBAGAI ALAT BANTU PENDETEKSI KEAMANAN JARINGAN DAN PENANGKAP MALWARE - Andros, Refan; ., Lukas (Teknik dan Ilmu Komputer, 2015)
AbstrakÃÂ Saat ini internet sudah menjadi kebutuhan yang mendasar dalam hal komunikasi. Salah satu permasalahan keamanan dalam internet adalah malware. Malware adalah sebuah program atau perangkat lunak yang diciptakan untuk tujuan tidak baik. Untuk menangani masalah malware, diperlukan suatu alat yang dapat membantu mendeteksi malware dengan menangkapnya terlebih dahulu tanpa menjalankannya. Alat yang tepat untuk menangani masalah tersebut adalah Honeypot Dionaea. Honeypot Dionaea tidak memerlukan spesifikasi tinggi untuk dapat dijalankan sehingga Raspberry Pi cocok digunakan sebagai sensor Honeypot Dionaea. Data yang diperoleh Dionaea bukan hanya malware, tetapi juga data yang berkaitan dengan malware tersebut. Data tersebut akan diproses oleh server untuk ditampilkan dalam bentuk halaman web. Server tersebut akan dibangun menggunakan Django berbasis Python dan menggunakan basis data SQLite. Dari hasil pengujian, Honeypot Dionaea mampu menangkap malware yang kemudian dapat digunakan untuk membuat laporan dalam halaman web.Laporan tersebut dapat membantu analisis tentang frekuensi asal malware, frekuensi port yang diserang, dan frekuensi serangan rata-rata dalam sehari. ÃÂ Kata kunci:django, python, SQLite3, honeypot,raspberry pi.ÃÂ ÃÂ AbstractInternet has become a fundamental need in Communications today. One of the internet security issues is malware, a program or software created to harm computers or computer system. A tool to detect and remove malware before it infects the computer is required to deal with this problem. The most appropriate tool to perform the task is Honeypot Dionaea. Since Dionaea Honeypot does not require high specifications to run, the Raspberry Pi is suitable for a Honeypot Dionaea sensor. The data obtained from the Honeypot Dionaea are not only malware but also other data related to the malware. The data are then processed by the analysis server and presented in a form of a web page. The server is built using the Phython-based Django and SQLite Database. The test results showed that Dionaea honeypot was able to capture the malware, of which the data can be used to create a report in the web page. The report could be used to analyze the original malware frequency, the frequency of attacked port, and the average frequency of attacks per day.Keywords:django,python, SQLite3, honeypot,raspberry Pi.