<![CDATA[Honeynet telah menjadi salah satu alat utama dalam mendeteksi, menganalisis, dan memitigasi ancaman siber yang semakin kompleks. Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi dan meningkatnya serangan siber, inovasi dan tren terkini dalam teknologi honeynet menjadi kebutuhan penting untuk meningkatkan efektivitas deteksi ancaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan membandingkan metode serta teknologi terbaru yang digunakan dalam implementasi honeynet, dengan fokus pada efektivitas, efisiensi, dan keandalannya dalam mendeteksi ancaman siber. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini mencakup studi literatur, analisis komparatif, dan uji eksperimental pada berbagai implementasi honeynet, termasuk high-interaction, low-interaction, dan virtual honeynet. Data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan pendekatan kualitatif dan kuantitatif untuk mengevaluasi performa teknologi berdasarkan parameter seperti tingkat deteksi, efisiensi sumber daya, dan kemampuan menangkap data forensik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) dalam honeynet memberikan peningkatan signifikan pada tingkat deteksi serangan siber, khususnya terhadap ancaman zero-day dan serangan berbasis IoT. Selain itu, tren penggunaan containerization untuk implementasi honeynet menawarkan efisiensi sumber daya yang lebih baik dibandingkan dengan virtualisasi tradisional. Kesimpulannya, inovasi dalam teknologi honeynet, terutama yang melibatkan AI dan containerization, memiliki potensi besar untuk memperkuat sistem keamanan siber modern. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pengembangan dan implementasi honeynet di berbagai sektor yang rentan terhadap ancaman siber.]]>
Copyrights © 2025
