首页> 外文OA文献 >OTOMATISASI PEMBUATAN ATURAN INTRUSION DETECTION SYSTEM (IDS) DAN DETEKSI SERANGAN CROSS SITE SCRIPTING (XSS) DENGAN MEMANFAATKAN BASIS LOG HONEYPOT
【2h】

OTOMATISASI PEMBUATAN ATURAN INTRUSION DETECTION SYSTEM (IDS) DAN DETEKSI SERANGAN CROSS SITE SCRIPTING (XSS) DENGAN MEMANFAATKAN BASIS LOG HONEYPOT

机译:使用HONEYpOT LOG BasE进行入侵检测系统(IDs)规则的自动化和跨站点脚本(Xss)攻击检测

摘要

Dalam era modern seperti saat ini pertumbuhan internet sangatlah pesat dan penggunaan aplikasi berbasis web seringkali menjadi taget utama serangan para Hackers. Untuk menangkal beberapa beberapa serangan dibuatlah sebuah system yang disebut honeypot dan deteksi terhadap serangan disebut IDS.ududHoneypot merupakan sebuah system yang dibuat untuk mensimulasikan layanan yang berjalan diatas sebuah server dengan tujuan sebagai umpan untuk mengalihkan atau menarik perhatian peretas. Serta IDS merupakan program yang mampu mendeteksi serangan terhadap server dengan menganalisa beberapa packet yang berbahaya dalam sebuah jaringan.ududPada tugas akhir ini dibangun sebuah aplikasi web palsu yang dapat mensimulasikan terhadap serangan cross-Site Scripting. Serta mengintegrasikan antara honeypot dan IDS yang dapat menghasilkan beberapa rules secara otomatis. Aturan itu didapatkan dari beberapa log yang di hasilkan ketika honeypot berjalan dari log tersebut kemudian di olah untuk dijadikan sebuah sehinnga rules tersebut merupakan acuan untuk pendeteksia serangan yang dilakukan. Hasil pengujian didapatkan program dapat membuat rules secara otomatis dan penghitungan validasi presentase nilai akurasi terhadap serangan XSS Injection yang diujikan sebesar 87%.
机译:在当今的现代时代,互联网的发展非常迅速,基于Web的应用程序的使用通常是黑客攻击的主要目标。为了抵御多种攻击,系统被称为蜜罐,而检测到攻击则被称为IDS。 Ud udHoneypot是一种系统,旨在模拟服务器上运行的服务,以诱骗目的转移或吸引黑客的注意力。 IDS是一个程序,可以通过分析网络中的一些危险数据包来检测对服务器的攻击,在这个最终项目中,构建了一个伪造的Web应用程序,可以模拟跨站点脚本攻击。以及在Honeypot和IDS之间集成可以自动生成多个规则。这些规则是从蜜罐运行时从日志中生成的几个日志中获取的,然后进行处理以使这些规则成为检测执行的攻击的参考。测试结果表明,该程序可以自动制定规则,并计算出在87%的情况下测试的XSS Injection攻击的准确性的百分比验证。

著录项

  • 作者

    Hiramadhan Afrizal Balda;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号