M. Ridwan Zalbina

Intrusion Detection System adalah setiap perangkat keras, perangkat lunak atau kombinasi dari keduanya yang memiliki fungsi untuk memonitor suatu sistem atau jaringan dari segala aktivitas yang sifatnya malicious [1]. Pada saat melakukan monitoring, IDS pada dasarnya menerapkan General Method Detection seperti Signature Analysis, Artificial Intelligence dan Computational Method [2]. IDS diklasifikasikan berdasarkan penempatan, sumber data dan sisi fungsional. IDS yang digunakan untuk memantau trafik jaringan dikenal dengan Network Intrusion Detection System [3]. NIDS bekerja pada promiscuous mode agar dapat memberikan suatu alert apabila terjadi intrusi yang mengarah ke sistem. Alert muncul pada real-time traffic dari sistem deteksi yang menerapkan Signature based sebagai metode deteksi. Signature Based, Misuse Detection, Detection by Appearance [4] menerapkan mekanisme yang menyerupai perangkat lunak antivirus yang bergantung pada pengetahuan perangkat tersebut terhadap pola dari suatu paket data, yang diindikasikan sebagai serangan. Jenis dari serangan atau intrusi dapat dibedakan berdasarkan protokol, layanan dan jenis serangan. Terdapat jenis serangan yang tergolong sebagai web application attack yang berjalan melalui Hypertext Transfer Protocol (HTTP) seperti Cross Site Scripting, SQL Injection [5], Command Execution, File Inclusion, Cross Site Request Forgery, Path Traversal [6] dan beberapa jenis serangan lain. Serangan yang melalui protokol HTTP pada dasarnya sulit untuk dideteksi, karena keragaman dan fleksibilitas serangan, kemampuan suatu NIDS sangat terbatas. Untuk itu perlu dilakukan pengkajian seputar hal tersebut. Pada penelitian [7], membahas permasalahan dengan jenis serangan SQL Injection yang didasarkan pada textual manipulation pada sql query dan pengaruhnya pada beberapa web, dan penggunaan Snort NIDS sebagai Network Level Detection, dimana pengujian dilakukan menggunakan custom dataset. Hasil penelitian tersebut juga dibandingkan dengan penelitian terdahulu yang memiliki relevansi seputar SQL Injection Attack, sedangkan pada penelitian [8] membandingkan beberapa detection tools seperti SNORT, SCALP, PHP-IDS, ICD dan SQLADS. Pada penelitian lain [9], membahas secara keseluruhan beberapa Snort rules dan bagaimana rules tersebut dapat meningkatkan keamanan pada web dengan beberapa jenis serangan seperti XSS, SQLi dan Command Injection. Penelitian ini juga menggunakan DVWA Vulnerable Web Framework sebagai target yang digunakan untuk tujuan pengujian dan evaluasi terhadap rules yang di bangun. Selanjutnya, [10] melakukan penelitian dengan menerapkan opensource Snort NIDS untuk mendeteksi SQL Injection Attack pada beberapa DBMS seperti ORACLE, MS-SQL Server, MySQL dan Cross Site Scripting (XSS), dengan membuat rules berdasarkan regular-expression. Dari beberapa ulasan diatas, penggunaan preprocessor dan detection engine pada Snort dapat dimanfaatkan sebagai salah satu cara untuk mendeteksi serangan pada protokol HTTP. Beberapa pola serangan tersebut dapat direferensi sehingga dapat dijadikan rules untuk digunakan pada sistem real-time traffic.