Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Adanya serangan atau akses yang tidak sah dapat mengakibatkan terjadinya kerusakan pada sistem web server. Pengamanan web server secara umum dilakukan dengan menggunakan firewall, namun ternyata hal itu saja belum cukup. Firewall secara umum memberlakukan setiap akses secara kaku dengan dua kondisi, yaitu: boleh akses atau tidak. Sehingga sulit untuk mendeteksi apabila serangan itu dilakukan oleh akses yang sah tetapi melampaui kewenangan yang diberikan padanya. Oleh sebab itu firewall harus disempurnakan, salah satunya dengan menambahkan perangkat IDPS untuk bekerjasama dengan firewall dalam melindungi web server. Pada percobaan yang dilakukan memperlihatkan, saat kondisi lalu lintas data idle, IDPS mengembalikan nilai prosesor sistem rata-rata sebesar 91,76 % , memori sistem rata-rata sebesar 71,43 %, dan bandwith sistem rata-rata sebesar 97,4 %. Pada kondisi lalu lintas data menengah, IDPS mengembalikan nilai prosesor sistem rata-rata sebesar 83 % , memori sistem rata-rata sebesar 89 %, dan bandwith sistem rata-rata sebesar 93,1 %. Sedangkan pada kondisi lalu lintas data tinggi, IDPS mengembalikan nilai prosesor sistem rata-rata sebesar 73 % , memori sistem rata-rata sebesar 90 %, dan bandwith sistem rata-rata sebesar 87,18 %.

---

Intrusion can damage the web server system. The web server security is usually performed using a firewall, but it is not enough. Firewalls classify data in two conditions, allowing access or not. It is difficult to detect when the legitimate access that goes beyond the authority assign to it. Therefore, the firewall must be refined. We can adding the IDPS to cooperate with firewalls to increase protecting our web server system. Our simulation shows that, when traffic in idle conditions, IDPS return a value of processor system in average of 91.76%, the average of memory system is 71.43%, and the bandwidth system is around 97.4%. In medium traffic conditions, IDPS return a value of processor system in average of 83%, the average of memory system is 89%, and the bandwidth system is around 93.1%. While in high traffic conditions, IDPS return a value of processor system in average of 73%, the average of memory system is 90%, and the bandwidth system is around 87.18%."

"Dalam melakukan pengembangan jaringan saat ini keamanan jaringan adalah suatu bagian yang amat penting yang harus diperhatikan, Keamanan jaringan komputer sebagai bagian dari sebuah sistem sangat penting untuk menjaga validitas dan integritas data serta menjamin ketersediaan layanan bagi penggunanya.Dimana sebuah sistem harus dilindungi dari segala macam serangan dan bentuk usaha-usaha penyusupan atau pemindaian oleh pihak yang tidak berhak. Untuk itu diperlukannya sebuah pengembangan sistim penanaganan terhadap bahaya serangan yang dilakukan oleh orang yang tidak berhak didalam jaringan. Perancangan IDPS (Intrusion Detection Prevention System )yang digunakan pada penulisan ini adalah perancangan yang berbasiskan pada software SNORT yang awalnya berupa IDS (Intrusion Detection System ) kemudian dikembangkan menjadi software IDPS (Intrusion Detection Prevention System) yang memiliki kemampuan dalam melakukan prevention terhadap jaringan. Yang dapat menahan menahan pengujian yang dilakukan oleh yaitu : Ip Scanning , Port Scanning ,OS Finger Printing, Vulnerability Scanning dan Flooding.

---

In developing this network when network security is a very important part that must be considered, computer network security as part of a system is very important to maintain the validity and integrity of data and ensure availability of services for user. When a system must be protected from all kinds of attacks and forms of intrusion attempts or scanning by unauthorized parties. Therefore the need for a development system to the danger handling attacks carried out by unauthorized people in the network.

The design of IDPs (Intrusion Detection Prevention System) used in this paper is based on the software design which was initially in the form of Snort IDS (Intrusion Detection System) and then developed into a software IDPs (Intrusion Detection Prevention System) which has the ability to do prevention on the network. That can withstand tests conducted by that is: Ip Scanning, Port Scanning, OS Finger Printing, Scanning Vulnerability and Flooding."

"Kebutuhan akan akses internet dewasa ini sangat tinggi, hal ini mengakibatkan peningkatan permintaan akses ke jaringan yang aman semakin tinggi. Keadaan ini menuntut admin jaringan agar lebih selektif dalam memperbolehkan user melakukan akses ke jaringan. Setelah proses seleksi awal pada user admin jaringan juga bertugas untuk memproteksi user dari gangguan yang dilakukan user lain atau dari akses luar jaringan. Konsep jaringan seperti ini menjadi dasar munculnya konsep jaringan NAC. Network Admission Control (NAC) adalah teknologi keamanan jaringan komputer dimana client komputer harus melakukan autentifikasi sebelum diperbolehkan mengakses jaringan. Salah satu teknologi NAC yang terkenal adalah Cisco NAC (C- AC). Terdapat dua fasilitas utama yang dimiliki oleh NAC server yaitu policy server dan IDS server. Policy server bertugas untuk melakukan authentifikasi terhadap user yang akan mengakses ke network devices jaringan. IDS server bertugas untuk melakukan deteksi terhadap serangan yang terjadi terhadap server, sehingga server dapat memberikan peringatan dan kemudian dapat menghentikan serangan. IDS server juga memiliki kemampuan untuk memberikan peringatan melalui SMS dan memiliki fasilitas monitoring serangan melalui web. IDS Server dibuat menggunakan operating system Linux. Sistem ini dibagi menjadi beberapa modul yaitu IDS software yaitu snort, report modul yaitu BASE, dan client - server modul yang bertugas mengirimkan alerting kepada policy server . Sementara network devices yang digunakan pada arsitektur jaringan ini adalah sebuah switch dan router. Pengujian sistem dilakukan dengan melakukan beberapa variasi serangan terhadap server yaitu denial of service (DOS), port scanning, dan ICMP flood. Dari server akan diambil parameter response time dan action time. Pengujian juga membandingkan nilai response time apabila menggunakan 1 client dan 5 client. Apabila penyerangan menggunakan 5 client menyebabkan adanya penuruan response time sebesar 64.81% apabila dilakukan penyerangan menggunakan DoS dan 92.65% apabila 5 client melakukan penyerangan menggunakan port scanning.

---

Requirement for accessing internet at the moment is very high, this matter an improvement of request access to secure network. This situation make network administrator to be more selective for give user to access network, so requirement for some system that can perform authentication to user for accessing network is important. This network concept becomes the appearance of base conception of Network Admission Control (NAC). Network Admission Control (NAC) is computer network security technology where computer client have to establish authentication before allowing to access the network. One of NAC technology most popular is Cisco NAC (C-NAC).

There are two main features of NAC server that is policy server and Intrusion Detection System (IDS) server. Policy server undertakes to do authentication to user to access to network devices network. IDS server function to probe attacks or intrusion against the server, so IDS server can give alerting and then be able to stop the intrusion. IDS server also be able to reporting to administrator through SMS and monitoring through web when intrusion detected. IDS server build use operating system Linux. This system divided becomes three modules that are IDS software use SNORT, report module use Basic Analysis Security Engine (BASE) and client ' server module to communicate between IDS server and policy server. NAC network design will be use router and switch.

Examination of system to carry out some variation of attacks against the server. The variation of attack is denial of service (DOS), port scanning, and ICMP flood. Parameters are taken from the server is response time and action time. Examination also use comparison response time if use 1 client and 5 clients. Attack against IDS server show decreasing response time when server attacked by 5 client. IDS sever attacked use denial of service (DoS) response time decreasing 64.81% if attacked by 5 clients and 92.65% when 5 clients attacked use port scanning."

"Penggunaan internet telah mengubah hidup dan perilaku manusia. Internet yang awalnya hanya dimanfaatkan segilintir orang, berubah menjadi sebuah hal yang banyak orang manfaatkan. Perubahan perilaku manusia terlihat dalam cara manusia berkomunikasi, belajar, sampai menikmati konten hiburan. Namun, di balik manfaatnya, internet membawa bahaya yang merugikan banyak pihak. Bahaya tersebut timbul dalam bentuk serangan siber. Untuk mengatasi serangan siber, banyak perangkat keras dan lunak yang digunakan, salah satunya adalah intrusion detection system (IDS). Akan tetapi, IDS tidak dapat mendeteksi serangan baru akibat sifat pendeteksiannya yang rule-based. Penelitian ini bertujuan untuk menambah kemampuan IDS dalam mendeteksi serangan siber dengan menggunakan model machine learning (ML), khususnya autoencoder, untuk mendeteksi serangan siber dalam lalu lintas jaringan. Autoencoder digunakan untuk meng-encode lalu lintas jaringan, kemudian men-decode/merekonstruksi hasil encode. Lalu lintas jaringan akan dideteksi sebagai serangan siber apabila perbedaan hasil rekonstruksi dengan lalu lintas jaringan asli melebihi ambang tertentu. Berdasarkan testing yang dilakukan, model autoencoder paling optimal adalah model yang di-train dengan dataset yang dipisah menjadi dense dan sparse berdasarkan nilai quantile 70% fitur tot_l_fwd_pkt dan tot_l_bwd­_pkt, dilakukan feature selection menggunakan random forest dengan nilai importance 0,2, menggunakan activation function ReLU, dan menggunakan empat layer encoder dan decoder serta jumlah neuron 16, 8, 4, 2, 1, 2, 4, dan 16. Model autoencoder untuk dataset dense terbaik memiliki F1-score 84% (lalu lintas benign) dan 83% (lalu lintas malicious), trainable parameter berjumlah 830, dan ukuran model sebesar 71 KB. Sementara, model autoencoder untuk dataset sparse terbaik memiliki F1-score 71% untuk lalu lintas benign dan malicious, trainable parameter berjumlah 890, dan ukuran model sebesar 72 KB.

---

The use of the internet has transformed human lives and behavior. Initially utilized by a few, the internet has become an essential tool for many. This transformation is evident in how people communicate, learn, and enjoy entertainment content. However, alongside its benefits, the internet also poses significant risks in the form of cyber attacks. To combat these threats, various hardware and software solutions, including intrusion detection systems (IDS), are employed. Traditional IDS, however, struggle to detect new attacks due to their rule-based nature. This research aims to enhance IDS capabilities in detecting cyber attacks by using machine learning (ML) models, specifically autoencoders, to detect cyber attacks in network traffic. Autoencoders encode network traffic and then decode/reconstruct the encoded data. Network traffic is identified as a cyber attack if the reconstruction error exceeds a certain threshold. Based on the testing conducted, the most optimal autoencoder model was trained on a dataset split into dense and sparse categories based on the 70% quantile values of the tot_l_fwd_pkt and tot_l_bwd_pkt features. Feature selection was performed using random forest with an importance threshold of 0.2, employing the ReLU activation function, and using four encoder and decoder layers with neuron counts of 16, 8, 4, 2, 1, 2, 4, and 16. The best autoencoder model for dense dataset achieved an F1-score of 84% for benign traffic and 83% for malicious traffic, with 830 trainable parameters and a model size of 71 KB. Meanwhile, the best autoencoder model for sparse dataset achieved an F1-score of 71% for both benign and malicious traffic, with 890 trainable parameters and a model size of 72 KB."

"Pada dasarnya Intrusion Detection System (IDS) memonitor aktivitas lalu lintas jaringan yang mencurigakan, IDS merespon kejanggalan / anomaly lalu lintas jaringan yang dianggap berbahaya dengan melakukan tindakan seperti memblokir alamat Internet Protokol sumber intrusi. IDS mempunyai berbagai metode mendeteksi paket lalu lintas data yang mencurigakan, ada yang berbasis jaringan disebut Network Based Intrusion Detection System (NBIDS) dan yang lainnya berbasis host disebut Host Based Intrusion Detection System (HBIDS). HBIDS berbasis anomaly memonitor besarnya bandwidth, port dan protokol apa yang digunakan, pada paket lalu lintas data inbound dan outbound kemudian membandingkan pola paket lalu lintas data terhadap baseline HBIDS, bila terdeteksi terjadi anomaly dari perangkat jaringan akan mengirim alert kepada pengguna atau administrator untuk melakukan tindakan pencegahan terhadap intrusi jaringan. Simulasi ini mendapatkan data analisa kinerja HBIDS sebesar 18,56% lebih baik dari kondisi Snort.

---

Basically Intrusion Detection System (IDS) monitors network activity for suspicious traffic, the IDS responds to irregularities / anomalies of network traffic that is considered dangerous to perform actions such as blocking Internet Protocol address of the source intrusion. IDS has a variety of methods to detect packet data traffic is suspicious, there is a network-based so-called Network Based Intrusion Detection System (NBIDS) and the other so-called host-based Host Based Intrusion Detection System (HBIDS).

HBIDS based anomaly monitors the amount of bandwidth, what ports and protocols used, the packet data traffic inbound and outbound packets then comparing traffic patterns against baseline data HBIDS, when the detected anomaly occurs from the network device will send alerts to the user or administrator to perform actions prevention against network intrusion. This simulation analysis of performance data HBIDS get for 18.56% better than the condition of Snort."

"Semakin berkembang atau baru teknologi yang digunakan, maka semakin banyak pula kerentanan yang muncul terhadap keamanan tersebut. Oleh karena itu pembaharuan keamanan jaringan penting untuk dilakukan secara rutin. Sebagai pemilik jaringan komputer atau biasa disebut administrator, keamanan jaringan merupakan hal yang penting untuk diperhatikan, baik itu dalam jaringan skala besar maupun kecil. Salah satu hal yang dapat dilakukan untuk meningkatkan keamanan jaringan adalah dengan melakukan perlindungan terhadap aktivitas yang mencurigakan dalam suatu jaringan dengan menggunakan teknologi yang sudah ada. Terdapat teknologi yang menyediakan fungsi untuk melakukan pencegahan dan pendeteksian terhadap aktivitas mencurigakan tersebut, dinamakan Intrusion Detection System (IDS), khususnya yang berbasis Host. IDS berfungsi untuk meningkatkan keamanan suatu jaringan atau host dengan cara melakukan pendeteksian serta pencocokan packet pada traffic hingga menemukan suatu ancaman yang terdeteksi. Selanjutnya IDS akan dibantu oleh ELK Stack untuk memvisualisasikan kumpulan dari ancaman yang terdeteksi serta memberikan alert dengan waktu yang cepat. Visualisasi ancaman dan alert akan diolah dan ditampilkan pada aplikasi web berbentuk dasbor, sehingga lebih mudah dipahami oleh Administrator Jaringan sehingga Administrator dapat mengambil tindakan yang paling efektif untuk mencegah dan mengurangi kerusakan yang diakibatkan ancaman tersebut. Pada penelitian ini digunakan IDS Suricata yang bersifat Open Source dengan menggunakan rule “Emerging Threat Open Ruleset”, serta pengolahan log dan visualisasi dengan Elasticsearch, Logstash dan Kibana (ELK) Stack. IDS Suricata telah terkonfigurasi dengan baik dan dapat mendeteksi seluruh skenario penyerangan dengan akurasi 64%. Integrasi dengan ELK berhasil dilakukan dengan data alert telah ditampilkan pada dasbor Kibana. Pada saat terjadi serangan, sumber daya pada IDS mengalami peningkatan, dengan hasil 54.3% untuk SYN Flood, 5.5% untuk IP Scanning, dan 5.8% untuk Intense Port Scan. Sedangkan 3.26GB memori digunakan untuk SYN Flood, 3.15GB untuk IP Scanning dan 3.22GB untuk Intense Port Scan.

---

The rapid development of technology, especially in information technology, forces all technology users to always get the latest information and implement existing technology with the latest technology. Similarly, technological developments in the field of security, especially in computer network security. The more developed or new the technology is used, the more vulnerabilities that arise against this security. Therefore, it is important to update network security regularly. As a computer network owner or commonly called an administrator, network security is an important thing to put attention to, both in large and small scale networks. One of the things that can be done to improve network security is to protect against suspicious activity in a network or in a host/server using existing technology. There is a technology that provides functions to prevent and detect such suspicious activity, called the Intrusion Detection System (IDS), especially Host Based IDS. IDS serves to improve the security of a network by detecting and matching traffic to find a detected threat. Furthermore, the IDS will be assisted by the ELK Stack to visualize the collection of detected threats and provide alerts in a fast time. Visualization of threats and alerts will be processed and displayed on a web application in the form of a dashboard, making it easier for network administrators to understand so that administrators can take the most effective action to prevent and reduce damage caused by these threats. This research uses IDS Suricata which is Open Source by using the "Emerging Threat Open Ruleset" rule, as well as log processing and visualization with Elasticsearch, Logstash and Kibana (ELK) Stack. The configured Suricata IDS is able to detect all attacks that occur with 64% Accuracy, and integration with ELK can be done with the data displayed on the Kibana dashboard. The use of additional resources on the computer is 54.3% for SYN Flood, 5.5% for IP Scanning, and 5.8% for Intense Port Scan. Meanwhile, 3.26GB of memory is used for SYN Flood, 3.15GB for IP Scanning, and 3.22GB for Intense Port Scan.

"

"Skripsi ini membahas tentang analisis lalu lintas serangan pada Intrusion Detection System (Snort) dan Honeynet. Pembahasan mencakup analisis lalu lintas serangan berdasarkan tingkat berbahaya suatu serangan, analisis port yang menjadi target serangan, analisis metoda serangan, analisis sepuluh malware terbanyak yang terdeteksi oleh Honeynet, analisis sepuluh port terbanyak yang menjadi target serangan, analisis relasi antara malware dan port yang menjadi target serangan. Penentuan analisis ini berdasarkan diambil pada bulan desember 2015. Dari analisis tersebut, diperoleh bahwa kategori severity terbanyak pada serangan berdasarkan severity, port yang menjadi target serangan terbanyak, metoda serangan terbanyak, malware yang paling banyak terdeteksi dan relasi antara malware dan port. Semua hasil ini memiliki penyebabnya masing-masing.

---

The focus of study is about attacks traffic analysis of intrusion detection system (Snort) and Honeynet. The discussion include attack traffic analysis based severity, port analysis which became target of the attack, attack method analysis, analyzes ten malware most detected by honeynet, analyzes ten port which became target of the attack, the analysis of relation between malware and port. The determination of this analysis is took in December 2015.

The result of this analysis is the most severity category based severity attack, the port which became target of the attack, the most attack method, malware most detected and relation between malware and port. All of this result have cause each."

"IDS memerikan solusi keamanan jaringan yaitu dengan mendeteksi adanya akses ilegal atau penyusupan yang terjadi dalam jarigan komputer. Terdapat banyak jenis IDS yang didasarkan pada bagaimana administrator jaringan menerapkan IDS untuk mengamankan jaringan. Dalam penelitian ini Snort IDS akan diintegrasikan untuk dapat memberikan alerting maupun log apabila terjadi serangan di dalam jaringan, selain itu juga mampu melakukan monitoring serangan melalui interface web. Sistem ini dibagi menjadi beberapa modul yaitu IDS software yaitu Snort, report modul yaitu BASE, dan juga Visual Syslog Server yang mampu mengirimkan alerting secara real time. Kinerja dari IDS yang telah diintegrasikan akan dianalisis dari penggunaan RAM dan CPU. Dengan Empat skenario penyusupan yang berbeda seperti IP Scanning, Port Scanning, DoS dan MitM dilakukan untuk melihat efeknya pada kinerja sistem. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan sistem berhasil mendeteksi adanya penyusupan dengan memberikan alert berdasarkan jenis serangan yang dilakukan. Pada penggunaan RAM dan CPU dapat terlihat adanya perbedaan ketika sistem mendeteksi adanya penyusupan pada jaringan. Penggunaan IDS yang telah diintegrasikan ini dapat menjadi langkah awal yang baik untuk mitigasi risiko pada jaringan dan sebagai peringatan awal adanya serangan cyber.

---

IDS describes network security solutions by detecting illegal access or intrusion that occurs in the computer network. There are many types of IDS based on how network administrators implement IDS to secure networks. In this study Snort IDS will be integrated to be able to provide alerts and logs if there is an attack on the network, besides that it is also capable of monitoring attacks through a web interface.

This system is divided into several modules those are IDS software (Snort), report module (BASE), and also Visual Syslog Server which is capable of sending alerts in real time. The performance of the IDS that has been integrated will be analyzed from the use of RAM and CPU. With four different intrusion scenarios such as IP Scanning, Portscanning, DoS, and MitM, it is done to see the effect on system performance.

Based on the results of testing, the system has successfully detected an inrusion by providing alerts based on the type of attack carried out. While the use of RAM and CPU can be seen a difference when the system detects an intrusion. The use of this integrated IDS can be a good first step to mitigate risk on the network and as an early warning of cyber attacks."

"NIDPS (Network-based Intrusion Detection Prevention System) merupakan sistem keamanan jaringan komputer yang mampu melindungi seluruh host yang ada dalam jaringan dengan cara mendeteksi dan melakukan pencegahan serangan sebelum sampai di host. Pada skripsi ini dilakukan implementasi NIDPS menggunakan Suricata. Suricata merupakan software IDS yang digunakan untuk melindungi host dengan cara mendeteksi serangan, sedangkan untuk menambahakan fitur pencegahan harus dilakukan konfigurasi pada fitur prevention Suricata dan firewall iptables. Pada skripsi ini akan dilakukan analisis terhadap NIDPS Suricata, meliputi fuctional tes, response time, pengaruh Suricata terhadap performansi jaringan berdasarkan parameter throughput, membandingkan 3 sistem keamanan jaringan yaitu Suricata, Honeyid, dan Ossec dan mencari detection rate dari Suricata. Hasil dari pengujian diperoleh bahwa untuk functional test, Suricata berhasil mendeteksi dan melakukan pencegahan terhadap serangan serta menampilkan serangan yang terjadi pada web-based interface Snorby. Hal ini dapat dilihat dari pengujian SYN flooding attack, Suricata berhasil mendeteski dan mendrop semua paket serangan SYN flooding. Pada pengujian response time, diperoleh response time Suricata untuk 1 serangan 0.015201 detik dan untuk 2 serangan sebesar 0.0435559 detik. Pada pengujian throughput diperoleh bahwa pemasangan Suricata tidak terlalu berpengaruh terhadap performansi jaringan. Perbandingan 3 sistem keamanan yaitu Suricata, Honeyid, dan Ossec, dimana Suricata memiliki rata-rata response time paling cepat dan Honeyd memiliki kemampuan deteksi paling baik dari beberapa pengujian serangan. Sedangkan Suricata kemampuan deteksinya (detection rate) yaitu 0.84 atau 84 % pada 12 pengujian serangan yang berbeda.

---

NIDPS (Network-based Intrusion Detection Prevention System) is a computer network security system that can protect all hosts on the network by detecting and preventing before the attack up to the host. This final project will be implemented NIDPS using Suricata. Suricata IDS is a software that is used to protect the host by detecting attacks, while adding features for prevention should be configured the prevention features Suricata and firewall iptables. In this final project will be conducted an analysis of Suricata, covering fuctional tests, response time, Suricata influence on network performance use throughput parameter, compare three network security system that is Suricata, Honeyid, and OSSEC and seek detection rate of Suricata. The results obtained from testing that for functional test, Suricata successfully detect and prevent attacks and show that the attack occurred on a web-based interface Snorby. It can be seen from the test SYN flooding attack, Suricata can detect and drop all SYN flooding attack packets. In the response time testing, the response time of Suricata is 0.015201 seconds for 1 attack and 0.0435559 seconds for 2 attack. In the throughput test, Suricata implemented does not affect significantly the network performance. Three comparative of the security system that is Suricata, Honeyid, and OSSEC, where Suricata has an average response time of the fastest and Honeyd has the best detection capability of several attempted attacks. While Suricata detection capability (detection rate) is 0.84 or 84% on testing 12 different attacks."

"Internet adalah hal yang sangat umum saat ini. Untuk memenuhi kebutuhan akses internet, banyak rumah maupun kantor yang memilih untuk menggunakan jaringan nirkabel karena fleksibilitasnya yang lebih baik dibandingkan dengan jaringan berkabel. Namun pada setiap jaringan selalu ada ancaman serangan yang dapat mengganggu konektivitas, hingga membahayakan perangkat dan data pengguna. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya serangan-serangan seperti ini adalah dengan menggunakan Intrusion Detection System (IDS) yang dapat memantau lalu lintas jaringan dan mendeteksi adanya aktivitas mencurigakan/berbahaya pada jaringan.Pada penelitian ini, dilakukan pengembangan sistem IDS portable dengan menggunakan Raspberry Pi, sebagai solusi IDS yang terjangkau dan efektif untuk jaringan kecil dan menengah. Kemudian dilakukan perbandingan antara 2 jenis open source IDS, yaitu Snort dan Suricata. Hasil dari 2 skenario pengujian menunjukkan bahwa pada skenario 1, Snort berhasil mendeteksi 18 dari 20 serangan, dengan persentase penggunaan RAM 11.86% dan CPU 10.16%, serta waktu deteksi 203.92 detik. Sedangkan Suricata berhasil mendeteksi seluruh serangan, dengan persentase penggunaan RAM 8.44% dan CPU 13.07%, serta waktu deteksi 178.79 detik. Sementara itu, pada skenario 2, Snort berhasil mendeteksi seluruh serangan, dengan persentase penggunaan RAM 12.18% dan CPU 8.64%, serta waktu deteksi 72.6 detik. Sedangkan Suricata berhasil mendeteksi seluruh serangan, dengan persentase penggunaan RAM 7.96% dan CPU 13.5%, serta waktu deteksi 45.33 detik.

---

Internet is a very common thing nowadays. To fulfill the need of internet access, most of households and offices choose to use wireless network rather than wired network due to its better flexibility. However, regardless of the kind of network, there is always a threat of attacks which could disrupt the connectivity, and even harm the device or user’s data. One way to detect an attack to a network is by using Intrusion Detection System (IDS) to monitor the network traffic and to detect abnormal and dangerous activities.

---

This study is about a development of a portable IDS using Raspberry Pi, and two open source IDSs, Snort and Suricata, as a cost-efficient and effective portable IDS for small and medium network. The results of 2 test scenarios show that in scenario 1, Snort managed to detect 18 out of 20 attacks, with 11.86% RAM usage, 10.16% CPU usage, and detection time of 203.92 seconds. While Suricata managed to detect all the attacks, with 8.44% RAM usage and 13.07% CPU usage, and detection time of 178.79 seconds. Meanwhile, in scenario 2, Snort managed to detect all the attacks, with 12.18% RAM usage, 8.64% CPU usage, and detection time of 72.6 seconds. While Suricata managed to detect all attacks, with 7.96% RAM usage 13.5% CPU usage, and detection time of 45.33 seconds."