14
Gambar 2.2 Firewall
2.5. IDS
Intrusion Detection System adalah sebuah sistem yang dapat berupa aplikasi perangkat lunak atau perangkat keras yang mendeteksi
paket data yang mencurigakan dalam sebuah sistem atau jaringan. IDS dapat melakukan inspeksi terhadap lalu lintas masuk dan keluar pada
sebuah sistem atau jaringan, melakukan analisis dan mencari bukti dari percobaan intrusi penyusupan. IDS hanya memberikan laporan bahwa
telah terjadi sebuah usaha penyusupan ke dalam system atau jaringan oleh suatu pihak tetapi tidak menangkal usaha penyusupan tersebut.
2.5.1. Jenis – jenis IDS
Berdasarkan fungsionalitasnya, IDS dibagi menjadi
beberapa jenis :
15 1.
Network-based IDS NIDS Berdasarkan fakta bahwa NIDS memonitor jaringan
berdasarkan perspektif lokasi dimana NIDS terpasang, NIDS akan memonitor seluruh segmen jaringan.
2. Host-based IDS HIDS
HIDS berbeda dari NIDS dalam dua hal. HIDS hanya melindungi sistem host dimana HIDS berada dan NIC yang
dimilikinya secara
default beroperasi
dalam mode
nonpromiscious. HIDS sering diletakkan pada server – server
yang kritis di jaringan seperti firewall, web server, atau server yang terkoneksi ke Internet.
Gambar 2.3 NIDS dan HIDS
16
2.5.2. Cara kerja IDS
Sebuah IDS capat menggunakan metode yang berbeda untuk mendeteksi adanya ancaman penyusupan. Dua metode yang
sering digunakan adalah : 1.
Pattern Matching Pencocokan Pola Pattern matching digunakan untuk mendeteksi
serangan yang sudah dikenal berdasarkan signatures, atau tindakan spesifik yang dilakukan. Metode ini dikenal
sebagao signature-based IDSatau misuse detection. IDS mencari dan mencocokkan lalu lintas jaringan dan sifat
yang cocok dengan pola dari serangan yang dikenal. Efektivitas dari metode ini bergantung pada signature
database yang harus selalu diperbarui. Metode ini secara analog mengidentifikasi pelaku
dengan mencocokan fingerprint pada lokasi kejadian. Masalah yang timbul dengan metode ini adalah kegagalan
untuk mendeteksi serangan baru yang belum masuk ke dalam database.
2. Statistical Anomaly Anomali Statistik
Pendeteksian dengan
metode anomaly-based
detection melihat penyimpangan dari pola pemakaina
17 normal. Metode ini pertama kali harus menentukan profil
normal itu hal yang bagaimana, kemudian memonitor tindakan diluar kejadian diluar parameter normal tersebut.
Hal ini memungkinkan untuk menangkap intrusi baru yang belum memiliki signatures yang dikenal.
Metode ini dapat dianalogikan seperti polisi yang berpatroli dan mengetahui kondisi yang dikatakan normal
pada area tersebut. Ketika dia melihat sesuatu yang janggal polisi dapat memutuskan bahwa telah terjadi suatu tindakan
criminal yang belum diketahui apa yang terjadi atau tanggung jawab siapa.
Pada pendeteksian anomali ada beberapa metode pendeteksian :
a. Metric model
b. Neural network
c. Machine learning classification
Masalah yang timbul dengan anomaly-based IDS adalah dengan tingginya insiden false positive karena
kebiasaan yang tidak biasa akan ditandai sebagai kemungkingan serangan padahal bukan.
18
2.5.3. Fungsi IDS
Kategori