Pengembangan Antarmuka Web Analitik Log Deteksi Intrusi Jaringan Berbasis Suricata Menggunakan Dash

Nikita Putri Berniawan; Henry Saptono; Efrizal Zaida

Penulis

Nikita Putri Berniawan Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri
Henry Saptono Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri
Efrizal Zaida Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri

Kata Kunci:

Dash, Deteksi Ancaman, Intrusion Detection System, Suricata, Visualisasi Web

Abstrak

Meningkatnya volume penggunaan internet, berbanding lurus dengan ancaman keamanan jaringan. Serangan pada lalu lintas jaringan dapat menyebabkan kebocoran informasi konfidensial dan gangguan terhadap sistem. Suricata sebagai tools Intrusion Detection System (IDS) yang andal, digunakan dalam menghasilkan log deteksi yang kaya akan informasi. Namun, data log mentah dalam format JSON masih sulit dianalisis dan dipahami secara langsung karena kompleksitas dan volumenya yang besar. Penelitian ini membahas tentang pengembangan aplikasi web berbasis Dash untuk menampilkan visualisasi hasil deteksi intrusi jaringan pada Suricata. Framework Dash dapat menampilkan data secara interaktif dan informatif melalui berbagai elemen, seperti grafik histogram, grafik garis, tabel, dan fitur filter. Tujuan dari penelitian ini untuk menguji efektivitas Dash dalam menyajikan data deteksi intrusi yang mudah dipahami oleh user. Hasil evaluasi yang didapat setelah pengerjaan serangkaian proses, menunjukkan bahwa framework Dash berhasil menampilkan 24.526 alert dari total 4.247.464 log secara akurat. Aplikasi juga dapat berhasil menampilkan keseluruhan komponen informasi secara lengkap dan interaktif. Dengan demikian, aplikasi ini dapat berkontribusi dalam mendukung peningkatan efisiensi dan keamanan jaringan.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

H. R. Virdynata and B. H. Wiyono, "Implementasi IBM QRadar Sebagai Pelindung Serangan BruteForce Attack Pada Laboratorium SMK Taruna Bhakti," Skripsi, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri, Depok, Indonesia, 2025.

A. Rahmawati, M. N. Ramadhani, N. Yevana, R. Maulina, A. D. Fattah and D. Pratama, "Optimalisasi Infrastruktur Keamanan Teknologi Infrastruktur Dalam Menghadapi Ancaman Cybersecurity," Jurnal Pendidikan Sosial dan Humaniora, vol. 4, no. 2, pp. 2587-2597, 2025.

S. D. Anjuju, M. Ulfa and D. Irawan, "Analisis Keamanan Infrastruktur Teknologi Informasi Dalam menghadapi Ancaman Cybersecurity," Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science, vol. 2, no.1, pp. 75-80, 2025.

F. R. Najwa, "Analisis Hukum Terhadap Tantangan Keamanan Siber: Studi Kasus Penegakan Hukum Siber di Indonesia," Jurnal Ilmu Sosial, Politik, dan Hukum, vol. 2, no. 1, pp. 8-16, 2024.

M. Fikrie, "Serangan Siber ke RI Naik 6 Kali Lipat pada H1 2024, Mayoritas dari Dalam Negeri," kumparanTECH, 28 Agustus 2024. [Online]. Available: https://kumparan.com/kumparantech/serangan-siber-ke-ri-naik-6-kali-lipat-pada-h1-2024-mayoritas-dari-dalam-negeri-23PnYQpafrf/full. [Accessed 20 Februari 2025].

Y. S, "Optimized Intrusion Detection Model For Identifying Known And Innovative Cyber Attacks Using Support Vector Machine (SVM) Algorithms," Journal of Science Technology and Research (JSTAR), vol. 5, no. 1, pp. 402, 2024.

M. Tahir, U. Wahyuningsih, M. I. P. Pratama and M. A. Effindi, "Development of Network Security Using a Suricata-Based Intrusion Prevention," Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), vol. 6, no. 2, pp. 41-48, 2024.

A. Garcia-Robledo and M. Zangiabady, "Dash Sylvereye: A Python Library for Dashboard-Driven Visualization of Large Street Networks," IEEE Access, vol. 11, pp. 121142-121161, 2023.

N. Oliveira, I. Praça, E. Maia and O. Sousa, "Intelligent Cyber Attack Detection and Classification for Network-Based Intrusion Detection Systems," Applied Sciences, vol. 11, no. 4, 2021.

H. Setiawan and W. Sulistyo, "SIEM (Security Information Event Management) Model for Malware Attack Detection Using Suricata and Evebox," Int. J. Eng., Technol. Nat. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 138-147, 2023.

M. Jarabaa, "Assessing the Widely Used Cyber Security Tools," Thesis, Mutah University, Mu’tah, Jordan, 2024.

F. Clement, A. Kaur, M. Sedghi, D. Krishnaswamy and K. Punithakumar, "Interactive Data Driven Visualization for COVID-19 with Trends, Analytics and Forecasting," in 2020 24th International Conference Information Visualisation (IV), Melbourne, 2020.