Identifikasi Malware Berdasarkan Artefak Registry Windows 10 Menggunakan Regshot dan Cuckoo

Yusuf Bambang Setiadji, Dimas Febriyan Priambodo, M. Hasbi, Fadlilah Izzatus Sabila
{"title":"Identifikasi Malware Berdasarkan Artefak Registry Windows 10 Menggunakan Regshot dan Cuckoo","authors":"Yusuf Bambang Setiadji, Dimas Febriyan Priambodo, M. Hasbi, Fadlilah Izzatus Sabila","doi":"10.26418/jp.v8i3.57208","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Malicious software (malware) adalah perangkat lunak yang dibuat dengan tujuan tertentu, seperti mengubah, mencuri, atau merusak data serta mengambil alih sistem. Malware menjalankan tugasnya dengan mengenali faktor-faktor khusus melalui kombinasi parameter dan kondisi pada sistem. Salah satu faktor parameter berjalannya malware adalah sistem operasi. Sebagai sistem operasi dengan pengguna terbanyak, Windows juga memiliki risiko serangan malware tertinggi. Maraknya serangan malware selama 10 tahun terakhir mengharuskan dilakukannya tindakan penanganan insiden malware. Penanganan insiden malware dijalankan bersamaan dengan forensik digital yang digunakan untuk mendapatkan bukti aktivitas malware. Namun, seiring berjalannya waktu malware berkembang dan beradaptasi sehingga menghasilkan jenis-jenis malware dengan kemampuan yang menjadikannya sulit diidentifikasi. Kebutuhan penanganan insiden dapat memanfaatkan artefak digital seperti registry untuk mengidentifikasi keberadaan dan tingkah laku malware. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi jenis malware berdasarkan artefak registry Windows 10. Penelitian ini melakukan analisis dinamik terhadap 90 sampel malware jenis backdoor, ransomware, dan spyware serta 10 sampel cleanware menggunakan tools Regshot dan Cuckoo yang dijalankan pada lingkungan virtualisasi. Hasil analisis dinamik selanjutnya diekstraksi, direduksi, dihitung, dan dianalisis berdasarkan 34 lokasi registry yang berperan dalam aktivitas malware dan kontaminasi data. Tahapan analisis hasil dilakukan terhadap data analisis dinamik menggunakan Regshot, Cuckoo, dan gabungan kedua tools. Berdasarkan hasil analisis, lokasi dengan modifikasi registry tertinggi pada malware bersifat konsisten sedangkan pada cleanware berubah. Malware jenis backdoor dan ransomware melakukan modifikasi registry tertinggi pada HKLM\\SYSTEM, sedangkan spyware melakukan modifikasi registry tertinggi pada HKLM\\SOFTWARE\\Classes.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"16 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i3.57208","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Malicious software (malware) adalah perangkat lunak yang dibuat dengan tujuan tertentu, seperti mengubah, mencuri, atau merusak data serta mengambil alih sistem. Malware menjalankan tugasnya dengan mengenali faktor-faktor khusus melalui kombinasi parameter dan kondisi pada sistem. Salah satu faktor parameter berjalannya malware adalah sistem operasi. Sebagai sistem operasi dengan pengguna terbanyak, Windows juga memiliki risiko serangan malware tertinggi. Maraknya serangan malware selama 10 tahun terakhir mengharuskan dilakukannya tindakan penanganan insiden malware. Penanganan insiden malware dijalankan bersamaan dengan forensik digital yang digunakan untuk mendapatkan bukti aktivitas malware. Namun, seiring berjalannya waktu malware berkembang dan beradaptasi sehingga menghasilkan jenis-jenis malware dengan kemampuan yang menjadikannya sulit diidentifikasi. Kebutuhan penanganan insiden dapat memanfaatkan artefak digital seperti registry untuk mengidentifikasi keberadaan dan tingkah laku malware. Pada penelitian ini dilakukan identifikasi jenis malware berdasarkan artefak registry Windows 10. Penelitian ini melakukan analisis dinamik terhadap 90 sampel malware jenis backdoor, ransomware, dan spyware serta 10 sampel cleanware menggunakan tools Regshot dan Cuckoo yang dijalankan pada lingkungan virtualisasi. Hasil analisis dinamik selanjutnya diekstraksi, direduksi, dihitung, dan dianalisis berdasarkan 34 lokasi registry yang berperan dalam aktivitas malware dan kontaminasi data. Tahapan analisis hasil dilakukan terhadap data analisis dinamik menggunakan Regshot, Cuckoo, dan gabungan kedua tools. Berdasarkan hasil analisis, lokasi dengan modifikasi registry tertinggi pada malware bersifat konsisten sedangkan pada cleanware berubah. Malware jenis backdoor dan ransomware melakukan modifikasi registry tertinggi pada HKLM\SYSTEM, sedangkan spyware melakukan modifikasi registry tertinggi pada HKLM\SOFTWARE\Classes.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
恶意软件是一种有特定目的的软件,如修改、窃取或破坏数据并接管系统。恶意软件通过系统的参数和条件的组合来识别特定的因素来执行它的任务。故障保险的一个参数是操作系统。作为大多数用户的操作系统,Windows也有最高的恶意软件攻击的风险。在过去的10年里,恶意软件攻击的激增需要采取行动来处理恶意软件事件。在处理恶意软件事件时,使用数字法医来收集恶意软件活动的证据。然而,随着时间的推移,恶意软件的发展和适应,产生了各种各样的恶意软件,使它们难以识别。处理事件的需要可以利用像登记处这样的数字工件来确定恶意软件的存在和行为。本研究根据10个基于人工制品登记处的人工制品进行识别类型的恶意软件。该研究对90种后门恶意软件、叛乱软件和间谍软件样本以及10种使用虚拟化环境中使用的Regshot工具和布谷鸟进行了动力学分析。此后,进行了动态分析,并根据参与恶意软件活动和数据污染的34个位置位置进行分析。用Regshot、布谷鸟和两种工具进行了一系列的动态分析。根据分析结果,恶意软件中最受欢迎的登记处修改的位置是一致的,而无毒软件则发生了变化。后门恶意软件和ransomware在HKLM\系统上进行了最高的注册,而间谍软件在HKLM\软件\Classes上进行了最高的注册。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
1
审稿时长
10 weeks
期刊最新文献
Optimasi Hyperparameter pada Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Komentar Cyberbullying Instagram) Algoritma Penanganan Constraint pada Persoalan Penjadwalan Perkuliahan Universitas di Lingkungan Pendidikan Tinggi Keagamaan Islam (PTKI) Sistem Penilaian Jawaban Singkat Otomatis pada Ujian Online Berbasis Komputer Menggunakan Algoritma Cosine Similarity Penerapan Seleksi Fitur Particle Swarm Optimization pada Klasifikasi Teks (Studi Kasus: Komentar Cyberbullying Instagram) Sistem Rekomendasi Topik Skripsi Program Studi Informatika
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1