...

PENDETEKSIAN DINI SERANGAN UDP FLOOD BERDASARKAN

by user

on
Category: Documents
1

views

Report

Comments

Transcript

PENDETEKSIAN DINI SERANGAN UDP FLOOD BERDASARKAN
PENDETEKSIAN DINI SERANGAN UDP FLOOD BERDASARKAN
ANOMALI PERUBAHAN TRAFFIC JARINGAN BERBASIS CUSUM
ALGORITHM
Kafi Ramadhani 1) , Muhammad Yusuf 2) , Henni Endah Wahanani 3)
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, UPN “Veteran” Jatim
Jl. Rungkut Madya, Surabaya
email : [email protected] 1) , [email protected] 2) , [email protected]
3)
,
Abstrak. Serangan DOS (Denial Of Service) merupakan sebuah serangan yang sedang ramai dibicarakan
di dunia penelitian saat ini. Di zaman yang maju ini, Serangan DOS sudah berkembang menjadi serangan yang
terdistribusi yang biasa disebut DDOS (Distributed Denial Of Services). Para penyerang (hacker) dapat
melakukan serangan DOS lebih banyak lagi dengan zombie host (komputer yang sudah di injeksi
dengan script pengontrol jarak jauh / botnet) pada target secara terdistribusi dan bersamaan sehingga efek
dari serangan ini adalah dapat melumpuhkan target dengan cepat. Didasari dari beberapa penelitian yang
ada algoritma CUSUM diakui memiliki titik akurasi yang cukup handal dalam mendeteksi serangan DDOS
yang sering terjadi saat ini. Serangan UDP Flood juga mendominasi beberapa serangan besar di dunia.
Didasari masalah kenyataan dimana UDP flood mendominasi serangan yang ada saat ini, penulis ingin membuat
IDS (Intrusion Detection System) menggunakan algoritma CUSUM. Diharapkan dengan adanya penerapan
algoritma CUSUM pada sistem IDS mampu mendeteksi serangan UDP Flood dengan mendekati keakuratan
yang tinggi dan waktu pendeteksian yang cepat.
Kata kunci: DDOS Attack, UDP Flood, Algoritma CUSUM, IDS
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Serangan
DOS
(Denial
Of Service)
merupakan sebuah serangan yang sedang ramai
dibicarakan di dunia penelitian saat ini. Dan pada
umumnya penelitian pada serangan ini difokuskan
pada 2 hal yaitu deteksi atau pencegahan [4],[5].
Serangan DOS bisa terjadi pada tipe jaringan
apapun, sehingga perlu penelitian-penelitian untuk
menemukan bagaimana mendeteksi serangan
tersebut. Dampak dari serangan tersebut tidak
bisa diremehkan lagi, karena dapat membuat
sebuah jaringan dari skala jaringan kecil hingga
besar berhenti bekerja (Down).
Di zaman yang maju ini, Serangan DOS sudah
berkembang menjadi serangan yang terdistribusi
yang biasa disebut DDOS (Distributed Denial Of
Services). Para penyerang (hacker)
dapat
melakukan serangan DOS lebih banyak lagi
dengan zombie host (komputer yang sudah di
injeksi dengan script pengontrol jarak jauh /
botnet) pada target secara terdistribusi dan
bersamaan sehingga efek dari serangan ini
adalah dapat melumpuhkan target dengan cepat.
[6] Serangan DDoS memiliki tiga karakteristik
utama:
(1) jumlah sumber serangan adalah raksasa tapi lalu
lintas menyerang individu sedikit, (2) trafik
penyerang sering menyerupai lalu lintas yang
sah dan (3) pola serangan akan dicampur untuk
menyalakan serangan yang nyata. Adapun
macam-macam serangan DDOS attack yang sering
digunakan para hacker untuk menyerang yaitu
SYN-Flooding, SMURF Attack, UDP-Flooding,
ICMP-Flooding, DNS-Flooding. Berujuk pada
survey dari lembaga Arbor’S pada tahun 2008,
serangan SYN-Flooding, DNS-Flooding, dan
SMURF attack diklasifikasikan sebagai serangan
terbesar pada tahun tersebut yang menyerang
situs-situs pemerintahan dan 76% diantaranya SYNFlooding. IRC (Internet Relay Chat) [11] menjadi
sarana tempat yang terpopuler untuk menjadi
Master-Bot yang digunakan mengontrol zombieBot yang menyerang target secara bersamaan
dan terdistribusi.
Pada
penelitian-penelitian
sebelumnya,
serangan SYN-Flooding menjadi riset utama dari
sisi pendeteksian dan pencegahan. Dan algoritma
CUSUM [4], [5], [6], [8] menjadi algoritma
yang sering digunakan untuk mendeteksi pola
serangan ini secara real-time. [4] Cusum menjadi
algoritma penting dalam penentuan pendeteksian
serangan pada penelitian ini. Algoritma Cusum
ini digunakan untuk menetapkan parameter
serangan SYN flooding dan mendeteksi pola-pola
serangan persebut berdasarkan perubahan nilai ratarata selama proses [5] serangan berlangsung. Dari
hasil pendeteksian menggunakan algoritma
CUSUM [4] ini, pola-pola pendeteksian
serangan lebih akurat dengan mendefiniskan
nilai-nilai dan parameter serangan SYN-flooding.
Algoritma ini mendeteksi setiap source-end
serangan dan juga dapat diterapkan pada serangan
lainnya yaitu UDP-Flooding dan ICMP-Flooding
[4] karena sifatnya yang universal dengan
mengklasifikasikan paket dari jenis serangan, serta
mengambil metode yang sesuai untuk menyaring
dan mendeteksi paket yang ada.
Pada
riset
selanjutnya
[6],
penulis
menggunakan
algoritma
CUSUM
untuk
mendeteksi pola-pola serangan berdasarkan analisa
trafik abnormal per-IP address dalam sebuah
jaringan secara real-time. Pada penelitian ini,
pendeteksian
serangan
DDOS menggunakan
Algoritma CUSUM ini dibagi menjadi dua
tahap yaitu Pencocokan data (recognition) dan
penentuan serangannya (Decision). Setiap IPRecord dikelola dan dicocokkan dengan data
yang ada untuk meneliti pola normal atau
abnormal (yang melakukan serangan) setiap
pengguna jaringan yang ada. Setelah proses
pencocokkan (recognition) dan penelitian data
IP-record, Proses Decision mengambil keputusan
apakah pola tersebut termasuk serangan atau bukan
dan parameternya diambil dari hasil proses
recognition. Kesimpulan yang bisa diambil dari
penelitian ini adalah berhasilnya mendeteksi dan
mencegah serangan secara real time melalui
pendekatan perilaku traffik setiap IP dalam sebuah
jaringan. Sistem ini [6] memiliki tiga keunggulan
yaitu : (1) berdasarkan analisis perilaku lalu lintas
trafic per-IP, lebih mudah membedakan mana
penyerang dari pengguna yang normal, (2)
pendekatan ini membutuhkan konsumsi memori
yng cukup kecil karena perhitungan yang cukup
mudah, (3) Dengan menerapkan algoritma CUSUM
non-parameter dan algoritma keputusan, sistem ini
dapat mendeteksi serangan secara akurat. Serta
sistem ini dapat menyaring lalu lintas serangan
dan meneruskan trafik yang normal secara
bersamaan dengan menggunakan teknologi
identifikasi yang cepat. Hasil menunjukkan
bahwa sistem ini memiliki akurasi deteksi
DDOS yang tinggi dan waktu deteksi yang
pendek. Didasari dari beberapa penelitian yang
ada [4], [5],[6],[8] algoritma CUSUM diakui
memiliki titik akurasi yang cukup handal dalam
mendeteksi serangan DDOS yang sering terjadi saat
ini.
Beberapa penelitian yang telah dibahas sudah
mampu diterapkan dan di implementasikan pada
jaringan saat ini. Penelitian yang ada [4], [5],[6],
hanya membahas serangan yang berbasis protocol
TCP [1], namun saat ini serangan menggunakan
UDP Flood telah menjadi topic yang menonjol
berkat sejumlah serangan pada website perusahaan
besar dan pemerintahan yang diluncurkan
kelompok oleh hacker Anonymous [2], [3]. Trend
serangan saat ini, UDP-Flood banyak dijadikan
senjata utama untuk melakukan serangan DDOS
attack. Banyak penelitian-penelitian yang telah
dilakukan untuk mendeteksi serangan UDP-Flood
ini [1],[8],[9],[10]. Salah satunya pada penelitan
dalam jaringan VANET [8]. Penulis mendeteksi
serangan spoofing berbasis UDP menggunakan
algoritma CUSUM dan A Bloom filter based
IPCHOCKREFERENCE
(BFICR)
untuk
mendeteksi paket data UDP tersebut termasuk
serangan atau bukan. Percobaan simulasi ini
menunjukkan bahwa metode yang diusulkan
menghasilkan deteksi yang sangat akurat dan hasil
klasifikasi namun dengan biaya komputasi rendah.
Dari beberapa penelitian yang ada, pendeteksian
UDP-Flooding ini hanya sebatas simulasi.
Sehingga hasil pendeteksian belum bisa dikatakan
sempurna, dikarenakan problem yang terjadi antara
simulasi dan implementasi real-word sangatlah
berbeda.
Berdasarkan masalah yang terjadi [2],[3]
dan kebutuhan dunia akan pendeteksian serangan
UDP-Flooding secara real-world maka dibutuhkan
penelitian lebih lanjut. Penulis ingin mengajukan
sebuah penelitian guna mencari titik akurat
pendeteksian serangan UDP Flooding dan mencari
waktu tercepat serta komputasi yang kecil untuk
mendeteksi serangan tersebut. Untuk mewujudkan
tujuan
tersebut,
Penelitian
ini
akan
diimplementasikan di dunia nyata. Metode Analisis
anomali perubahan trafik dan Algoritma CUSUM
dipilih dan digunakan dalam penelitian ini karena
menurut beberapa penelitian yang telah dilakukan
[4],[5],[6],[8],[9],[10],
Algoritma
CUSUM
merupakan algoritma yang memiliki keuntungan:
mampu melakukan deteksi "real-time" dengan
memonitor variabel acak yang masuk tanpa jeda
[5].
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah yang diangkat dalam
pembuatan penelitian ini dijelaskan sebagai berikut:
1. Bagaimana cara menganalisa paket UDP yang
bersifat serangan atau bukan serangan
berdasarkan analisa trafik jaringan
2. Bagaimana cara menganalisa dan menentukan
parameter dalam mendeteksi serangan UDPFlooding menggunakan algoritma CUSUM.
3. Bagaimana cara mengambil dan menganalisis
data uji dan data set untuk menganalisa pola
serangan UDP Flood.
4. Bagaimana cara mengalihkan paket serangan
UDP Flood setelah dideteksi sehingga tidak
mengganggu sistem kerja dari server.
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini
adalah sebagai berikut:
1. Menganlisa paket UDP yang bersifat serangan
atau bukan
2. Mendeteksi
serangan
UDP-Flooding
menggunakan algoritma CUSUM
3. Mengalihkan paket serangan UDP-Flooding ke
server bayangan sehingga tidak mengganggu
kinerja jaringan dan sistem server yang
dijadikan target serangan
1.4 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat penelitian yang diusulkan
sebagai berikut:
1. Mendapatkan hasil yang akurat untuk
pendeteksian serangan UDP Flood
2. Mendapatkan kecepatan waktu mendeteksi
serangan UDP Flood
3. Mengurangi false negatif dalam mendeteksi
dengan menggunakan algoritma CUSUM
1.5 Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini adalah
sebagai berikut:
1. Penelitian ini menggunakan hanya 2 Data uji
untuk dibandingkan yaitu KDD-Cup dan data
uji yang dibuat dan diskenariokan dari serangan
UDP Flood sendiri.
2. Menguji keakuratan dan kecepatan waktu untuk
mendeteksi serangan UDP-Flood
3. Ruang Lingkup jaringan area kampus
4. Skenario serangan menggunakan 4 botnet dan
master bot dilakukan dari IRC Chat.
2. Kajian Pustaka
2.1 DOS (Denial Of Service)
Serangan DOS adalah jenis serangan terhadap
sebuah komputer atau server di dalam jaringan
internet
dengan cara menghabiskan sumber
(resource) yang dimiliki oleh komputer tersebut
sampai komputer tersebut tidak dapat menjalankan
fungsinya dengan benar sehingga secara tidak
langsung mencegah pengguna lain untuk
memperoleh akses layanan dari komputer yang
diserang tersebut [12].
Dalam sebuah serangan DOS, si penyerang
akan mencoba untuk mencegah akses seorang
pengguna terhadap sistem atau jaringan dengan
menggunakan beberapa cara, yakni sebagai berikut:
1. Membanjiri lalu lintas jaringan dengan banyak
data sehingga lalu lintas jaringan yang datang
dari pengguna yang terdaftar menjadi tidak
dapat masuk ke dalam sistem jaringan. Teknik
ini disebut sebagai traffic flooding.
2. Membanjiri jaringan dengan banyak request
terhadap sebuah layanan jaringan yang
disediakan oleh sebuah host sehingga request
yang datang dari pengguna terdaftar tidak
dapat dilayani oleh layanan tersebut. Teknik
ini disebut sebagai request flooding.
3. Mengganggu komunikasi antara sebuah host
dan
kliennya
yang
terdaftar
dengan
menggunakan banyak cara, termasuk dengan
mengubah informasi konfigurasi sistem atau
bahkan perusakan fisik terhadap komponen dan
server. [13] DOS memiliki beberapa jenis
serangan, diantaranya adalah :
- Ping of Death
- Teardrop
- SYN Attack
- Land Attack
- Smurf Attack
- UDP Flood
Selain itu, agar komputer yang diserang
lumpuh total karena kehabisan resource dan
pada akhirnya komputer akan menjadi hang,
maka dibutuhkan resource yang cukup besar
untuk seorang penyerang dalam melakukan aksi
penyerangannya terhadap sasaran. Berikut ini
merupakan beberapa resource yang dihabiskan :
1. SwapSpace. Swapspace biasanya digunakan
untuk mem-forked child proses.
2. Bandwidth. Dalam serangan DOS, bukan hal
yang aneh bila bandwith yang dipakai oleh
korban akan dimakan habis.
3. Kernel Tables.Serangan pada kernel tables, bisa
berakibat sangat buruk pada sistem. Alokasi
memori kepada kernel juga merupakan target
serangan yang sensitif. Kernel memiliki
kernelmap limit, jika sistem mencapai posisi ini,
maka sistem tidak bisa lagi mengalokasikan
memory untuk kernel dan sistem harus di
reboot.
4. RAM. Serangan DOS banyak menghabiskan
RAM sehingga sistem mau tidak mau harus di
reboot.
5. Disk. Serangan klasik banyak dilakukan dengan
memenuhi Disk. Data diatas merupakan
beberapa bagian dari resource yang dihabiskan
oleh serangan DOS.
Ada beberapa hal yang harus di perhatikan
sebelum melakukan penyerangan DOS:
• Serangan
membutuhkan
Shell
Linux
(Unix/Comp)
• Mendapatkan
exploits
di
http://packetstormsecurity.nl (gunakan fungsi
search agar lebih mudah)
• Menggunakan/membutuhkan GCC (Gnu C
Compiler)
2.1.1 Ping Of Death
[13] Ping of Death merupakan jenis serangan
yang sudah tidak baru lagi, semua vendor sistem
operasi sudah memperbaiki sistemnya. Jenis
serangan ini menggunakan utility ping yang ada
pada sistem operasi komputer. Ping ini digunakan
untuk mengecek waktu yang akan diperlukan
untuk mengirim data tertentu dari satu
komputer ke komputerlainnya. Panjang maksimum
data menurut TCP protocol IP adalah 65,536 byte.
Perintah MSDOS di atas melakukan ping atau
pengiriman paket ICMP berukuran 65540 byte ke
suatu host/server. Pada jenis serangan ini, data
yang akan dikirim melebihi panjang maksimum
yang disediakan. Jika sistem tidak siap pada saat
penerimaan data, maka sistem akan hang, crash
atau reboot.
2.1.2 Tear Drop
[12] Tear drop attack adalah suatu serangan
bertipe DOS terhadap suatu server/komputer yang
terhubung dalam suatu jaringan. Teardrop attack
ini memanfaatkan fitur yang ada di TCP/IP
yaitu packet fragmentation atau pemecahan
paket, dan kelemahan yang ada di TCP/IP pada
waktu paket-paket yang ter fragmentasi tersebut
disatukan
kembali.
Jenis
serangan
ini.
dikembangkan dengan cara mengeksplotasi proses
disassembly-reassembly
paket
data.
Dalam
jaringan Internet, seringkali data harus di potong
kecil-kecil untuk menjamin reliabilitas & proses
multiple akses jaringan. Potongan paket data ini,
kadang harus dipotong ulang menjadi lebih kecil
lagi pada saat di salurkan melalui saluran Wide
Area Network (WAN) agar pada saat melalui
saluran WAN yang tidak reliable proses
pengiriman data menjadi lebih reliable.
Gambar 2.1 Mekanisme Ping Of Death [12]
Selain itu, paket serangan Ping of Death dapat
dengan mudah di spoof atau direkayasa sehingga
tidak bisa diketahui asal sesungguhnya dari mana,
dan penyerang hanya perlu mengetahui alamat IP
dari komputer yang ingin diserangnya.
Gambar 2.3 Mekanisme Serangan TearDrop [13]
Gambar 2.2 Model Serangan Ping Of Death [12]
Penyerang dapat mengirimkan berbagai aket
ICMP (digunakan untuk melakukan ping) yang
ter fragmentasi sehingga waktu paket-paket tersebut
disatukan kembali, maka ukuran paket seluruhnya
melebihi batas 65536 byte. Contoh yang sederhana
adalah sebagai berikut: C:\windows>ping -l 65540
Pada proses pemotongan data paket yang
normal setiap potongan di berikan informasi offset
data yang kira-kira berbunyi “potongan paket
ini merupakan potongan 600 byte dari total 800
byte paket yang dikirim”. Program teardrop
akan memanipulasi offset potongan data sehingga
akhirnya terjadi overlapping antara paket yang
diterima di bagian penerima setelah potonganpotongan paket ini di reassembly. Misalnya ada
data sebesar 4000 byte yang ingin dikirim dari
komputer A ke komputer B. Maka, data tersebut
akan dipecah menjadi 3 paket demikian:
Di komputer B, ketiga paket tersebut diurutkan
dan disatukan sesua dengan OFFSET yang ada di
TCP header dari masing-masing paket. Terlihat di
atas bahwa ketiga paket dapat diurutkan dan
disatukan kembali menjadi data yang berukuran
4000 byte tanpa masalah.
yang sudah mengirim paket SYN tadi. Biasanya
memori yang disediakan untuk backlog sangat
kecil. Pada saat antrian backlog ini penuh, sistem
tidak akan merespond paket TCP SYN lain yang
masuk dalam bahasa sederhananya sistem tampak
hang. Sialnya paket TCP SYN ACK yang masuk
antrian backlog hanya akan dibuang dari backlog
pada saat terjadi time out dari timer TCP yang
menandakan tidak ada respon dari pengirim.
2.1.4 Land Attack
Gambar 2.4 Model serangan TearDrop [12]
gap dan overlap pada waktu paket-paket tersebut
disatukan kembali. Byte 1501 sampai 1600 tidak
ada, dan ada overlap di byte 2501 sampai 3100.
Adapun akibat dari serangan ini adalah pada waktu
server yang tidak terproteksi menerima paketpaket seringkali, overlapping ini menimbulkan
system yang crash, hang & reboot di ujung sebelah
sana.
[13] Land attack merupakan salah satu enis
serangan SYN, karena menggunakan paket SYN
(synchronization) pada saat melakukan 3-way
Handshake untuk membentuk suatu hubungan
TCP/IP antara client dengan server. Namun jenis
serangan ini sudah tidak efektif lagi karena hampir
pada setiap sistem sudah di proteksi melalui paket
filtering ataupun firewall.
2.1.3 Syn Flooding
[13] SYN Flooding merupakan network DOS
yang memanfaatkan 'loophole' pada saat koneksi
TCP/IP terbentuk. Kernel Linux terbaru (2.0.30
dan yang lebih baru) telah mempunyai option
konfigurasi untuk mencegah DOS dengan
mencegah/menolak cracker untuk mengakses
sistem.
Gambar 2.5 Mekanisme Serangan Syn Flooding [12]
Pada kondisi normal, client akan mengirimkan
paket data berupa SYN (synchronization) untuk
men-sinkron kan pada server. Lalu server akan
menerima request dari client dan akan memberikan
jawaban
ke
client
berupa
ACK
(Acknowledgement). Sebagai
tanda
bahwa
transaksi sudah dimulai (pengiriman & penerimaan
data), maka client akan mengirimkan kembali
sebuah paket yang berupa SYN lagi. Jenis serangan
ini akan membajiri server dengan banyak paket
SYN. Karena setiap pengiriman paket SYN oleh
client, server pasti akan membalasnya dengan
mengirim paket SYN ACK ke client.
Server akan terus mencatat dan membuat antrian
backlog untuk menunggu respon ACK dari client
Gambar 2.6 Model Serangan Land Attack [12]
Berikut ini merupakan langkah – langkah yang
akan dilakukan dalam melancarkan serangan Land
Attack:
- pertama-tama client akan mengirimkan sebuah
paket pada server/host. Paket yang dikirim yaitu
berupa paket SYN.
- Setelah itu server/host akan menjawab permintaan
dari client tersebut dengan cara mengirim paket
SYN/ACK (Synchronization/Acknowledgement)
- Setelah server mengirimkan balasan atas
permintaan dari client, client pun akan kembali
menjawab dengan cara mengirimkan sebuah
paket ACK kembali pada server. Dengan
demikian hubungan antara client dengan server
sudah terjalin, sehingga transfer data bisa
dimulai.
- Client yang bertindak sebagai penyerang akan
mengirimkan sebuah paket SYN ke server
yang sudah di Dispoof (direkayasa). Paket
data yang sudah direkayasa tersebut akan
berisikan alamat asal (source address) dan
port number asal (alamat dan port number dari
server). Dimana akan sama persis dengan alamat
tujuan (destination source) dan nomor port
tujuan (destination port number). Pada saat
server/host mengirimkan SYN/ACKK kembali
ke pada client, maka akan terjadi suatu infinite
loop. Hal ini sebenarnya si server bukan
mengirimkan paket tersebut ke client melainkan
pada dirinya sendiri.
Adapun akibat dari serangan land attack ini yaitu
seandainya server/host tersebut belum terproteksi
terhadap jenis serangan ini, server akan crash/
hang.
chargen di salah satu mesin, yang untuk
keperluan “percobaan”
akan
mengirimkan
sekelompok karakter ke mesin lain, yang di
program untuk meng-echo setiap kiriman karakter
yang di terima melalui servis chargen. Hal ini
karena paket UDP tersebut di spoofing antara ke
dua mesin tersebut, maka yang terjadi adalah banjir
tanpa henti kiriman karakter yang tidak berguna
antara ke dua mesin tersebut.
2.1.5 Smurf Attack
[13] Smurf attack adalah serangan secara
paksa pada fitur spesifikasi IP yang kita kenal
sebagai direct broadcast addressing. Seorang
Smurf hacker biasanya membanjiri router kita
dengan paket permintaan echo Internet Control
Message Protocol (ICMP) yang kita kenal sebagai
aplikasi ping.
Gambar 2.7 Mekanisme Serangan Smurf Attack [12]
Alamat IP tujuan pada paket yang dikirim
adalah alamat broadcast dari jaringan, maka
router akan mengirimkan permintaan ICMP echo
ini ke semua mesin yang ada di jaringan. Kalau ada
banyak host di jaringan, maka akan terhadi trafik
ICMP echo respons & permintaan dalam jumlah
yang sangat besar.
Akibat serangan Smurf attack ini adalah jika
hacker ini memilih untuk men-spoof alamat IP
sumber permintaan ICMP tersebut, akibatnya
ICMP trafik tidak hanya akan membuat macet
jaringan komputer perantara saja, tapi jaringan
yang alamat IP-nya di spoof jaringan ini di kenal
sebagai jaringan korban (victim). Untuk menjaga
agar jaringan kita tidak menjadi perantara bagi
serangan Smurf ini, maka broadcast addressing
harus di matikan di router kecuali jika kita
sangat
membutuhkannya
untuk keperluan
multicast, yang
saat
ini
belum 100%
didefinisikan. Alternatif lain, dengan cara memfilter permohonan ICMP echo pada firewall.
2.1.6 UDP Flood
[13] UDP flood merupakan serangan yang
bersifat connectionless, yaitu tidak memperhatikan
apakah paket yang dikirim diterima atau tidak.
flood attack akan menempel pada servis UDP
Gambar 2.8 Mekanisme serangan UDP Flooding [12]
Adapun karakteristik UDP flooding yang dapat
disebutkan sebagai berikut:
1. Menggunakan beberapa IP-Spoof untuk
melakukan serangan secara bersamaan.
2. Mengirimkan paket UDP dengan jumlah yang
besar pada interval waktu yang telah ditentukan.
3. Serangan dikirim ke random port pada target.
2.2 DDOS
Services)
(Distributed
Denial
Of
DDOS [2], [3], [15] merupakan serangan
yang saat ini sangat ditakuti di dunia internet.
Salah satu jenis serangan DOS [12] yang
menggunakan banyak host penyerang (baik itu
menggunakan komputer yang didedikasikan untuk
melakukan penyerangan atau komputer yang
"dipaksa" menjadi zombie) untuk menyerang satu
buah host target dalam sebuah jaringan.
Serangan DOS klasik bersifat "satu lawan
satu", sehingga dibutuhkan sebuah host yang kuat
(baik itu dari kekuatan pemrosesan atau sistem
operasinya) demi membanjiri lalu lintas host target
sehingga mencegah client yang valid untuk
mengakses layanan jaringan pada server yang
dijadikan target serangan. Serangan DDOS ini
menggunakan teknik yang lebih canggih
dibandingkan dengan serangan DOS yang klasik,
yakni dengan meningkatkan serangan beberapa
kali dengan menggunakan beberapa buah
komputer
sekaligus,
sehingga
dapat
mengakibatkan server atau keseluruhan segmen
jaringan dapat menjadi "tidak berguna sama sekali"
bagi klien.
Serangan DDOS pertama kali muncul pada
tahun 1999, tiga tahun setelah serangan DOS yang
klasik muncul, dengan menggunakan serangan
SYN Flooding, yang mengakibatkan beberapa
server web di Internet mengalami "downtime".
Pada awal Februari 2000, sebuah serangan yang
besar dilakukan sehingga beberapa situs web
terkenal seperti Amazon, CNN, eBay, dan
Yahoo! mengalami "downtime" selama beberapa
jam. Serangan yang lebih baru lagi pernah
dilancarkan pada bulan Oktober 2002 ketika 9 dari
13 root DNS Server diserang dengan menggunakan
DDOS yang sangat besar yang disebut dengan
"Ping Flood". Pada puncak serangan, beberapa
server tersebut pada tiap detiknya mendapatkan
lebih dari 150.000 request paket Internet Control
Message Protocol (ICMP). Untungnya, karena
serangan hanya dilakukan selama setengah jam
saja, lalu lintas Internet pun tidak terlalu
terpengaruh dengan serangan tersebut (setidaknya
tidak semuanya mengalami kerusakan).
Tidak seperti akibatnya yang menjadi suatu
kerumitan yang sangat tinggi (bagi para
administrator jaringan dan server yang melakukan
perbaikan server akibat dari serangan), teori dan
praktik untuk melakukan serangan DDOS justru
sederhana, yakni sebagai berikut:
1. Menjalankan tool (biasanya berupa program
(perangkat lunak) kecil) yang secara otomatis
akan memindai jaringan untuk menemukan
host-host yang rentan (vulnerable) yang
terkoneksi ke Internet. Setelah host yang rentan
ditemukan,
tool
tersebut
dapat
menginstalasikan salah satu jenis dari Trojan
Horse yang disebut sebagai DDOS Trojan,
yang akan mengakibatkan host tersebut menjadi
zombie yang dapat dikontrol secara jarak jauh
(bahasa Inggris: remote) oleh sebuah komputer
master yang digunakan oleh si penyerang asli
untuk melancarkan serangan. Beberapa tool
(software) yang digunakan untuk melakukan
serangan serperti ini adalah TFN, TFN2K,
Trinoo, dan Stacheldraht, yang dapat diunduh
secara bebas di Internet.
2. Ketika si penyerang merasa telah mendapatkan
jumlah host yang cukup (sebagai zombie) untuk
melakukan penyerangan, penyerang akan
menggunakan
komputer
master
untuk
memberikan sinyal penyerangan terhadap
jaringan target atau host target. Serangan ini
umumnya dilakukan dengan menggunakan
beberapa bentuk SYN Flood, UDP-Flood,
Smurf Attack atau skema serangan DOS
yang sederhana, tapi karena dilakukan oleh
banyak host zombie, maka jumlah lalu lintas
jaringan yang diciptakan oleh mereka adalah
sangat besar, sehingga "memakan habis"
semua sumber daya Transmission Control
Protocol yang terdapat di dalam komputer
atau jaringan target dan dapat mengakibatkan
host atau jaringan tersebut mengalami
"downtime".
Karakteristik DDOS attack [6] dapat
disebutkan sebagai berikut:
1. Jumlah sumber serangan adalah gigantic
(raksasa) akan tetapi lalu lintas trafik serangan
individu kecil.
2. Penyerang sering disamakan dengan lalu lintas
yang sah.
3. Pola serangan akan bercampur untuk memicu
serangan yang nyata.
Adapun langkah-langkah utama DDOS attack
adalah sebagai berikut (1) Menanamkan Botnet,
(2) Menginstruksikan botnet untuk menyerang
secara bersamaan seperti pada gambar 2.9. [6]
Oleh karena serangan tersebut dilakukan secara
bersamaan atau terdistribusi maka efek yang
ditimbulkan
adalah
Memory
mengalami
peningkatan yang tinggi sehingga menyebabkan
korban tidak bisa beraktifitas.
Gambar 2.9 Mekanisme serangan DDOS
2.3 UDP (User Datagram Protocol)
UDP adalah sebuah transport-layer protocol
yang memiliki servis transport yang minimal.
Protocol ini tidak banyak diajukan dikarenakan
dia memiliki sifat connection less atau paket
yang dikirim tidak akan dimintai report
pengiriman oleh pengirim atau penerima[1]. Data
hanya selalu dikirim ke tujuan tanpa harus tau
data paket tersebut sampai atau tidak. packet
header UDP memiliki 4 fields [12] seperti yang
dtampilkan pada gambar 2.10 : source port,
destination port, length and checksum. Hanya 2
yang sangat dibutuhkan dalam packet header
tersebut yaitu (length dan destination port); dan 2
fields lainnya (source port dan checksum) adalah
optional.
Gambar 2.10 Header UDP [12]
Gambar 2.11 RFC 768 untuk UDP [12]
2.4 Algoritma CUSUM
Algoritma CUSUM adalah algoritma umum
dalam statistik proses kontrol, dapat mendeteksi
perubahan
nilai
rata-rata
selama
proses.
CUSUM didasari pada Fakta ini: Jika perubahan
terjadi, distribusi probabilitas urutan acak juga akan
berubah. Sayangnya, Internet adalah sebuah
entitas yang sangat kompleks dan dinamis, dan
struktur teori model bisnis internet adalah masalah
yang cukup rumit. Dengan demikian, perhatian
utama adalah bagaimana untuk mensimulasikan
urutan acak. Jadi algoritma kita gunakan di sini
lebih cocok untuk menganalisis internet.
[4]
Dalam algoritma ini, penulis mengumpulkan nilai
dalam urutan acak yang tampak lebih besar
daripada rata-rata. Salah satu keuntungan dari
CUSUM
adalah mampu melakukan
deteksi
secara "real-time" dengan memonitor variabel
acak yang masuk tanpa jeda. Metode analisis
anomali perubahan trafik dan Algoritma CUSUM
dipilih dan digunakan dalam penelitian ini karena
menurut beberapa penelitian yang telah dilakukan
[4],[5],[6],[8],[9],[10].
2.5 IDS (Intrusion Detection System)
IDS merupakan sebuah sistem yang
digunakan untuk mendeteksi adanya serangan
dalam sebuah jaringan. IDS ini memiliki sebuah
keuntungan yaitu: (1) memonitoring sebuah
resource jaringan untuk mendeteksi adanya intrusi
atau gangguan dan serangan yang tidak bisa
difilter oleh firewall yang sudah ada. (2)
menyediakan beberapa opsi untuk me-manage
resiko dari sebuah vulnerabillities dan threats.
Didalam IDS memiliki beberapa kriteria kondisi
yang harus dimengerti dan dipahami yaitu :
- IDS harus menganalisis dan mengidentifikasi
intrusi dan serangan
1. True Positif
2. True Negatives
- False Negatives adalah kondisi dimana IDS
tidak bisa mendeteksi adanya proses serangan
- False Positive adalah kondisi aktifitas biasa yang
dianggap sebagai serangan
Type dari IDS dibagi menjadi 2 yaitu :
- NIDS (network Based)
Dimana IDS ini memonitoring traffic jaringan
dan Memberitahukan dengan cepat ketika ada
serangan
- HIDS (host based)
Dimana IDS ini memonitoring aktifitas
sebuah host dan memberitahukan dengan cepat
ketika ada serangan.
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Perancangan Algoritma CUSUM
Berdasarkan karakteristik serangan UDP
Flood dan algoritma CUSUM yang telah
dijabarkan pada bab 2, penulis mencoba
mendefinisikan
parameter-parameter
untuk
mendapatkan nilai cumulative dari serangan ini.
Didasari dari IP-spoof (s) , packet data UDP
(Pudp), port (p), time (t). Nilai UDP yang
tercatat dalam TCP dump akan dimasukkan ke
data dan dicatat semua namun untuk di identifikasi
jika memiliki kriteria sebagai berikut Pudp > Npudp dan nilai Np-udp adalah 150 Kb paket udp.
Jika Nudp = {Pudp1,Pudp2,Pudp3, / Pnudp}.
Jumlah IP-Spoof yang mengirimkan paket UDP
didefinisikan sebagai ∆s = {s1,s2,s3,sn}, Nilai s1dst
didapat dari jumlah ip yang sama yang
mengirimkan data udp. Dan dianggap salah satu
kriteria UDP Flood jika ip source penyerang lebih
dari 1 ∆s. Dapat didefinisikan jika ∆s > 1. Lalu
dilihat dari jumlah paket data UDP didefinisikan
/
sebagai ∆udp = {Nudp+Nudp2+Nudp3+ ..
Nupdn}, dan paket data UDP-Flood dikirim ke
beberapa port secara random, jumlah port
didefinisikan ∆p = {p1,p2,p3 }. Interval waktu
serangan didefinisikan sebagai ∆t = {Nt1, Nt2, Nt3,
Ntn} jika waktu serangan lebih dari Nts yang
sudah dtentukan yaitu 60 detik. Dari klasifikasi
diatas dapat ditulis rumus untuk pendeteksian
cusum sebagai berikut:
Dianggap serangan ∆udp > Npudp yang dimana ∆p
> 3 , ∆t > 60 s, ∆s > 1 bukan serangan jika: Dcsm0
= ∑ (∆s =( Audp,∆t, ∆p, ∆s) ≤ ∆p > 3 , ∆t > 60 s,
∆s >1 Dianggap serangan jika: Dcsm1 = ∑ (∆s =(
Nudp,∆t, ∆p, ∆s) > ∆p > 3 , ∆t > 60 s, ∆s > 1
3.1.1 Implementasi algoritma CUSUM
Setelah merancang rumus CUSUM dari subbab diatas, maka algoritma ini akan diterapkan
pada Router yang dilewati data UDP. Cusum
digunakan untuk menyaring dan memfilter paket
data UDP sesuai parameter yang ditentukan. Cusum
akan ditulis dan di implementasikan menggunakan
Bahasa pemograman Python. Dan akan dinamai
dengan Cusum-IDS.py. akan disiapkan database
untuk menampung data yang masuk dan yang
akan diujikan sehingga menemukan data yang
valid untuk mendeteksi serangan ini.
Beberapa Table dalam database yang dibuat
yaitu IP-Source, Packet Data, Port, Time. Di isi
oleh data yang sudah difilter melalui rumus
diatas dan data uji. Data uji disini memakai DDup dan data uji yang dibuat sendiri (yang telah
diskenariokan).
3.2 Pengujian dan Evaluasi
3.2.1 Rancangan Jaringan
Adapun rancangan jaringan yang akan dilakukan
dalam penelitian ini:
Gambar 3.1 Rancangan Jaringan untuk penelitian
Keterangan:
1. Real Server: merupakan Server berbasis webbased yang menjadi sasaran target serangan
UDP-Flood
2. Router dan IDS server: merupakan server yang
mendeteksi paket data yang masuk.
3. Server Bayangan: merupakan server yang
dijadikan lemparan paket UDP yang sudah
dideteksi serangan. Sehingga tidak mengganggu
kinerja Real server.
3.2.2 Rancangan
Flooding
Serangan
UDP-
Adapun rancangan Serangan UDP-flooding yang
akan dilakukan dalam penelitian ini:
Gambar 3.2 Skenario Serangan UDP-Flood
Skenario serangan UDP Flood guna mendapatkan
data Set dan menguji sistem IDS:
1. Penyerang menggunakan 4 zombie dari website
yang sudah di injeksi oleh botnet.
2. Penyerang menggunakan media MIRC sebagai
sarana mengontrol Zombie untuk melakukan
serangan DDOS attack (UDP-Flood) secara
bersamaan dan terdistribusi
3. Serangan diluncurkan dengan targer server yang
telah disiapkan
4. Skenario Serangan akan dilakukan 3 kali
dalam sehari, untuk mencari data set.
Serangan dilakukan selama 5 menit. Serangan ke 1
= 1.000 paket/s dengan 1 MB/packetnya. Serangan
ke 2 = 10.000 paket/s dengan 2 MB/paketnya.
Serangan ke 3 = 100.000 paket/s dengan 1
MB/paketnya.
3.2.3 Rancangan
Deteksi
Pengujian
Sistem
Adapun rancangan pengujian sistem IDS yang akan
dilakukan dalam penelitian ini:
Gambar 3.3 Pengujian System IDS
Skenario Pengujian System:
1. Paket data UDP akan dikirim ke real server.
2. Sebelum paket UDP dilempar ke real server
oleh Router, paket UDP akan diteliti oleh
system IDS guna menganalisa dan menentukan
data packet ini merupakan serangan atau
bukan.
3. Jika Packet UDP tersebut bukan serangan, maka
paket tersebut akan diteruskan ke real server
tempat tujuannya
4. Jika Packet UDP tersebut dideteksi serangan,
maka paket tersebut akan di alihkan ke Server
Bayangan.
5. Pengujian System IDS menggunakan data uji
KDD-Cup dan Data Uji sendiri.
6. Pengujian sistem IDS ini membandingkan
data trafik UDP yang normal dan serangan.
4. Daftar Pustaka
[1] Bardas A.G Zomlot.L Sundaramurthy.C.S.
"Classification of UDP trafic for DDOS
detection" ieeexplore conference .2011
[2] Hackers Step Up Attacks After Megaupload
Shutdown.
http://bits.blogs.nytimes.com/2012/01/24/,
2012
[3] National Cyber Alert System - Anonymous
DDoS Activity.
http://www.uscert.gov/cas/techalerts/TA12024A.html, 2012
[4] shu.phi, "CHOOSING PARAMETERS FOR
DETECTING DDOS ATTACK" Wavelet
Active Media Technology and Information
Processing (ICWAMTIP), 2012 International
Conference on Digital Object Identifier.
pp.239-242. 2012
[5] Pinghei. Wang, Qinghua. Zheng, Guolin. Niu,
Xiaohong. Guan, and Zhongming, Cai, "Port
scan
detection
algorithms
based
on
statistical traffic features", Journal on
Communications, vol 28, no. 12, pp. 14-18,
Dec. 2007
[6] zhang.yi liu Q, zhao.G "A Real-Time DDoS
Attack Detection and Prevention System Based
on per-IP Traffic Behavioral Analysis" ieeeexplore conference. 2010
[7] liu L, Jin X, Xu Li. "Real-Time Diagnosis of
network Anomaly based on Statisticl Traffic
Analysis" ieee-xplore conference, 2012.
[8] verma K, Hasbullah H, Kumar.A "An Efficient
Defense
Method agains UDP-Spoofed
Flooding Traffic of Denial Of Service (DOS)
attacks in VANET" IACC,2013.
[9] master of thesis, Daan van der sanden "
Detecting UDP attack in High speed network
using packet symmetry with only flow data ",
University of twente, juli 2008.
[10] rui Xu, Wen-li Ma, wen-ling Z."Defending
Against UDP Flooding By negative
selection based on Eigenvalui sets" Fifth
international conference on information
Assurance and Security. 2009
[11] zilong W, Jinsong W, Wenyi H, Chengyi X
"The detecton Of IRC botnet Based on
abnormal behavior" Second international
conference on Multimedia and information
technology. 2010
[12] anonim, “DOS Attack” id.wikipedia.com.
2013
[13] khasanah
nur.
“Metode
pencegahan
serangan Denial of Services” Tugas Akhir
Universitas Sriwijaya. 2008
[14] Subramani rao Sridhar rao .“Denial of
Service attacks and mitigation techniques:
Real time implementation with detailed
analysis” Final Project University Essex. 2010
Parallel Processing Workshops (ICPPW’05).
[15] Arbor Networks. Worldwide Infrastructure
Security Report,
http://www.arbometworks.com/report. Sept
2008.
Fly UP