Sabtu, 09 Februari 2013

SQL Injection


Cara Hacking Website dengan teknik SQL Injection
Cara ngehacking web atau biasa disebut web attack sangat banyak caranya, salah satunya dengan cara SQL injection.
Apa itu SQL injection ?
SQL injection terjadi ketika attacker bisa meng-insert beberapa SQL statement ke ‘query’ dengan cara manipulasi data input ke applikasi tsb.
 SQL Injection adalah sebuah aksi hacking yang dilakukan diaplikasi client dengan cara memodifikasi perintah SQL yang ada dimemori aplikasi client dan juga merupakan teknik mengeksploitasi web aplikasi yang didalamnya menggunakan database untuk penyimpanan data.

PEMBAGIAN IPv4 dan IPv6


IP terbagi dari 2 versi, yaitu IP versi 4 dan IP versi 6.
A.     IPv4

1.      Version, bersisi versi dari IP yang dipakai
2.      Header Length, berisi panjang dari header paket IP ini dalam hitungan 32 bit word
3.      Type of service, berisi kualitas service yang dapat mempengaruhi cara penanganan paket IP ini.
4.      Total Length of Datagram, panjang IP datagram total dalam ukuran byte.
5.      Identification, Flag dan Fragment Offset, berisi beberapa data yang berhubungan dengan fragmentasi paket.
6.      Time to Live, berisi jumlah router/hop maksimal yang boleh dilewati paket IP.
7.      Protocol, mengandung data yang mengidentifikasikan protokol layer atas pengguna isi data dari paket IP.
8.      Header Checksum, berisi nilai checksum yang dihitung dari seluruh field dari header paket IP.
9.      IP Address penerima dan pengirim, berisi alamat pengirim dan penerima paket.
10.  Strict Source Route, berisi daftar lengkap IP Address dari router yang harus dilalui oleh paket ke host tujuan.


B.     Header IPv6
Header IPv6 ini akan selalu ada dengan ukuran yang tetap yaitu 40 bytes. Header ini merupakan penyederhanaan dari header IPv4 dengan menghilangkan bagian yang tidak diperlukan atau jarang digunakan dan menambahkan bagian yang menyediakan dukungan yang lebih bagus untuk komunikasi masa depan yang sebagian besar adalah trafik real-time.
Beberapa perbandingan kunci dari header IPv4 dan IPv6 :
Jumlah header field berkurang dari 12 (termasuk option) pada header IPv4 menjadi 8 pada header IPv6.
Jumlah header field yang harus diproses oleh router antara (intermediate router) turun dari 6 menjadi 4 yang membuat proses forwarding paket IPv6 normal menjadi lebih efisien.
Header field yang jarang terpakai seperti fields supporting fragmentation dan option pada header IPv4 dipindahkan ke extension header IPv6.
Ukuran header IPv6 memang bertambah dua kalinya, yaitu dari 20 bytes pada header minimum IPv4 menjadi tetap sebesar 40 bytes. Namun keuntungannya adalah header untuk pengalamatan menjadi 4 kali lebih panjang dari IPv4 (dari 32 menjadi 128 bit) yang menyebabkan tersedianya jumlah alamat yang jauh lebih besar.
Extension headers
Header dan extension header pada IPv6 ini menggantikan header dan option pada IPv4. Tidak seperti options pada IPv4, extension headers IPv6 tidak memiliki ukuran maksimum dan dapat diperluas untuk melayani kebutuhan komunikasi data di IPv6. Jika pada header IPv4 semua option akan dicek dan diproses jika ada maka pada extension headers IPv6 hanya ada satu yang harus diproses yaitu Hop-by-Hop Options. Hal ini akan meningkatkan kecepatan pemrosesan header IPv6 dan meningkatkan kinerja forwarding paket IPv6. Extension header yang harus didukung oleh setiap titik IPv6 yaitu :
- Hop-by-Hop Options header
- Destination Options header
- Routing header
- Fragment header
- Authentication header
- Encapsulating Security Payload header

Minggu, 27 Januari 2013

Pengertian IDS dan IPS


Intrusion Detection System


IDS adalah sebuah aplikasi perangkat lunak atau perangkat keras yang dapat mendeteksi aktivitas yang mencurigakan dalam sebuah sistem atau jaringan. IDS dapat melakukan inspeksi terhadap lalu lintas inbound dan outbound dalam sebuah sistem atau jaringan, melakukan analisis dan mencari bukti dari percobaan intrusi (penyusupan).

-Ada dua jenis IDS, yakni:

a.  Network-based Intrusion Detection System (NIDS): Semua lalu lintas yang mengalir ke sebuah jaringan akan dianalisis untuk mencari apakah ada percobaan serangan atau penyusupan ke dalam sistem jaringan. NIDS umumnya terletak di dalam segmen jaringan penting di mana server berada atau terdapat pada "pintu masuk" jaringan. Kelemahan NIDS adalah bahwa NIDS agak rumit diimplementasikan dalam sebuah jaringan yang menggunakan switch Ethernet, meskipun beberapa vendor switch Ethernet sekarang telah menerapkan fungsi IDS di dalam switch buatannya untuk memonitor port atau koneksi.

b. Host-based Intrusion Detection System (HIDS): Aktivitas sebuah host jaringan individual akan dipantau apakah terjadi sebuah percobaan serangan atau penyusupan ke dalamnya atau tidak. HIDS seringnya diletakkan pada server-server kritis di jaringan, seperti halnya firewall, web server, atau server yang terkoneksi ke Internet.

Kebanyakan produk IDS merupakan sistem yang bersifat pasif, mengingat tugasnya hanyalah mendeteksi intrusi yang terjadi dan memberikan peringatan kepada administrator jaringan bahwa mungkin ada serangan atau gangguan terhadap jaringan. Akhir-akhir ini, beberapa vendor juga mengembangkan IDS yang bersifat aktif yang dapat melakukan beberapa tugas untuk melindungi host atau jaringan dari serangan ketika terdeteksi, seperti halnya menutup beberapa port atau memblokir beberapa alamat IP. Produk seperti ini umumnya disebut sebagai Intrusion Prevention System (IPS). Beberapa produk IDS juga menggabungkan kemampuan yang dimiliki oleh HIDS dan NIDS, yang kemudian disebut sebagai sistem hibrid (hybrid intrusion detection system).
Intrusion Prevention System      

merupakan kombinasi antara fasilitas blocking capabilities dari Firewall dan kedalaman inspeksi paket data dari Intrusion Detection System (IDS). IPS diciptakan pada awal tahun 1990-an untuk memecahkan masalah serangan yang selalu melanda jaringan komputer. IPS membuat akses kontrol dengan cara melihat konten aplikasi, dari pada melihat IP address atau ports, yang biasanya dilakukan oleh firewall. IPS komersil pertama dinamakan BlackIce diproduksi oleh perusahaan NetworkIce, hingga kemudian berubah namanya menjadi ISS(Internet Security System). Sistem setup IPS sama dengan sistem setup IDS. IPS mampu mencegah serangan yang datang dengan bantuan administrator secara minimal atau bahkan tidak sama sekali. Secara logic IPS akan menghalangi suatu serangan sebelum terjadi eksekusi dalam memori, selain itu IPS membandingkan file checksum yang tidak semestinya mendapatkan izin untuk dieksekusi dan juga bisa menginterupsi sistem call.
>
- Jenis-jenis IPS :

a. Host-based Intrusion Prevention System
Host Based IPS (HIPS) bekerja dengan memaksa sekelompok perangkat lunak fundamental untuk berkovensi secara konstan. Hal ini disebut dengan Application Binary Interface (ABI). Hampir tidak mungkin untuk membajak sebuah aplikasi tanpa memodifikasi Application Binary Interface, karena konvensi ini bersifat universal di antara aplikasi-aplikasi yang dimodifikasi.

HIPS merupakan sebuah system pecegahan yang terdiri dari banyak layer, menggunakan packet filtering, inspeksi status dan metode pencegahan intrusi yang bersifat real-time untuk menjaga host berada di bawah keadaan dari efisiensi performansi yang layak. Mekanisme kerjanya yaitu dengan mencegah kode-kode berbahaya yang memasuki host agar tidak dieksekusi tanpa perlu untuk mengecek threat signature.

b. Network Intrusion Prevention System
Network Based IPS (NIPS), yang juga disebut sebagai “In-line proactive protection”, menahan semua trafik jaringan dan menginspeksi kelakuan dan kode yang mencurigakan.
Karena menggunakan in-line model, performansi tinggi merupakan sebuah elemen krusial dari perangkat IPS untuk mencegah terjadinya bottleneck pada jaringan. Oleh karena itu, NIPS biasanya didesain menggunakan tiga komponen untuk mengakselerasi performansi bandwidth, yaitu :

1. Network Chips (Network processor)
2. FPGA Chips
3. ASIC Chips

BUSINESS INTELLIGENCE KAPITA SELEKTA


Terminologi Data Ware House dan Business Intelligence
1.  Warehouse
Data Warehouse (yang secara harafiah berarti gudang data) adalah kumpulan seluruh data yang dimiliki oleh  perusahaan yang didesain untuk melakukan analisis dan pelaporan, dan bukan untuk pemrosesan transaksi. Jadi, dalam istilah yang lebih sederhana, data warehouse adalah basis data yang ditujukan untuk analisis, pelaporan, dan terkadang juga untuk penambangan pengetahuan (knowledge mining).
Menurut Vidette Poe, data warehouse merupakan database yang bersifat analisis dan read only yang digunakan sebagai fondasi dari sistem penunjang keputusan.
Menurut Paul Lane, data warehouse merupakan database relasional yang didesain lebih kepada query dan analisa dari pada proses transaksi, biasanya mengandung history data dari proses transaksi dan bisa juga data dari sumber lainnya. Data warehouse memisahkan beban kerja analisis dari beban kerja transaksi dan memungkinkan organisasi menggabung/konsolidasi data dari berbagai macam sumber.
Dari definisi-definisi yang dijelaskan tadi, dapat disimpulkan data warehouse adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan untuk query dan analisisis, bersifat orientasi subjek, terintegrasi, time-variant,tidak berubah yang digunakan untuk membantu para pengambil keputusan.
Jadi, Data Warehouse merupakan  motode dalam perancangan database yang menunjang DSS (Decission Support System) dan EIS (Executive Information System).  Data warehouse adalah database yang berisi data dari beberapa system operasional yang terintegrasi dan terstruktur sehingga dapat digunakan untuk mendukung analisa dan proses pengambilan keputusan dalam bisnis. Data warehouse didesain untuk dapat melakukan query dengan cepat. Informasi diturunkan dari data lain, dilakukan rolling up untuk dijadikan ringkasan, dilakukan operasi drilling down untuk mendapatkan informasi lebih detail, atau melihat pola yang menarik atau melihat trend (kecenderungan).
Istilah-istilah yang berkaitan dengan data warehouse :
1. Data Mart
2. On-Line Analytical Processing(OLAP)
3. Data Maining
keuntungan data warehouse adalah sebagai berikut :
  1. Data diorganisir dengan baik untuk query analisis dan sebagai bahan untuk pemrosesan transaksi.
  2. Perbedaan diantara struktur data yang heterogen pada beberapa sumber yang terpisah dapat diatasi.
  3. Aturan untuk transformasi data diterapkan untuk memvalidasi dan mengkonsolidasi data apabila data dipindahkan dari database OLTP ke data warehouse.

Masalah keamanan dan kinerja bisa dipecahkan tanpa perlu mengubah sistem produksi
2.  Data Mart

Data mart adalah repositori dari data dikumpulkan dari Database yang seLANjutnya dapat melayani tujuan dari suatu kepentingan tertentu atau kelompok tertentu. Dalam pengembangan perangkat lunak produk, Data mart membantu dalam memenuhi tuntutan spesifik dari kelompok pengguna dalam hal konten, akses analisis, dan presentasi secara keseluruhan.

Mart data memiliki berbagai keuntungan. Ini adalah terutama sebagai berikut:
  1. Akses mudah ke data yang sering digunakan
  2. Penciptaan pandang kolektif untuk sekelompok pengguna
  3. Peningkatan respon-time dari pengguna akhir
  4. Fleksibel dan mudah cara pembuatan
  5. Lebih hemat biaya daripada Data warehouse
  6. Definisi pengguna lebih jelas dari sebuah gudang data.

Data mart memiliki kelemahan tertentu juga. Data mart tidak bisa sepenuhnya menilai kinerja LAN berbasis sistem manajemen database sementara port dari satu lingkungan yang lain. Juga, data mart dapat mendukung kelompok-kelompok pengguna kecil atau sederhana sumber data, yang tidak ideal untuk aplikasi perangkat lunak didistribusikan dan pengembangan skala besar Perusahaan-lebar sistem manajemen database.

Karakteristik Data Mart
  • Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis.
  • Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse.
  • Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data mart lebih mudah dipahami.






Perbedaan Data Mart dan Data Warehouse
 perbedaan
Keutungan dan Kerugian Data Mart
  • Keuntungan
Data mart dapat meningkatkan waktu respon pengguna akhir, karena berisi data mentah yang memungkinkan sistem komputer untuk fokus pada satu tugas, sehingga meningkatkan kinerja. Berbeda dengan sistem OLTP, data mart juga dapat menyimpan data historis yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis kecenderungan data. Selain itu, data mart tidak begitu mahal dan kompleks sebagai data gudang untuk setup dan melaksanakan karena masalah teknis tidak begitu sulit untuk diselesaikan.
  • Kerugian
Mmemiliki nilai yang terbatas karena mereka tidak dapat melihat organisasi secara keseluruhan dan pelaporan dan analisis potensi terbatas.
3. On-Line Analytical Processing (OLAP)
 
Dengan adanya data warehouse,semua informasi baik detail maupun hasil summary yang dibutuhkan dalam proses analisa mudah didapat.
OLAP Merupakan suatu pemrosesan database yang menggunakan tabel fakta dan dimensi untuk dapat menampilkan berbagai macam bentuk laporan, analisis, query dari data yang berukuran besar.
OLAP mendayagunakan konsep data multi dimensi dan memungkinkan para pemakai menganalisa data sampai mendetail, tanpa mengetikkan satupun perintah SQL. Hal ini dimungkinkan karena pada konsep multi dimensi, maka data yang berupa fakta yang sama bisa dilihat dengan menggunakan fungsi yang berbeda. Fasilitas lain yang ada pada sofware OLAP adalah fasilitas rool-up dan drill-down. Drill-down adalah kemampuan untuk melihat detail dari suatu informasi dan roll-up adalah kebalikannya.

Online Analytical Processing (OLAP) menawarkan metode analisis data secara kompleks dan terkustomisasi yang disesuaikan dengan kebutuhan akan informasi oleh para analis maupun eksekutif. Data yang dikelola oleh OLAP berasal dari data warehouse. Pengguna OLAP umumnya memanfaatkan OLAP dengan pola analisis seperti berikut ini :
  1. Meringkas dan mengumpulkan sejumlah besar data
  2. Melakukan filtering, pengurutan, dan memberikan peringkat (rangking)
  3. Membandingkan beberapa set dari data
  4. Membuat sketsa/bagan/diagram
  5. Menganalisis dan menemukan pola dari data
  6. Menganalisis kecenderungan data
4. OLAP (Online Analytical Processing)
Pengertian OLAP
Pemrosesan database yang menggunakan tabel fakta dan dimensi untuk dapat menampilkan berbagai macam bentuk laporan analisis query transaksi sehari-hari.
Keuntungan OLAP
  • Meningkatkan produktifitas pemakai akhir bisnis, pengembang IT, dan keseluruhan organisasi. Pengawasan yang lebih dan akses tepat waktu terhadap informasi strategis dapat membuat pengambilan keputusan lebih efektif.
  • Mengurangi “backlog” pengembangan aplikasi bagi staf IT dengan membuat pemakai akhir dapat merubah schema dan membangun model sendiri.
  •  
5. MOLAP (Multi Dimensional OLAP)
 Pengertial MOLAP
MOLAP adalah tipe OLAP yang memiliki storage sendiri, yang isinya merupakan precomputed agregasi data – sum, count, min, max, dan sebagainya – yang terlibat pada berbagai level detil. Storage ini berupa format yang hanya dikenali oleh MOLAP server tersebut dan telah khusus dioptimalkan untuk penggunaan oleh aplikasi tersebut.
MOLAP
Cara kerja MOLAP secara umum dibagi ke dalam dua tahap sebagai berikut :
  • Tahap konstruksi dan populasi data, pada tahap ini sumber data akan dibaca, dilakukan perhitungan agegrasi (summary group) pada berbagai level dimensi, dan hasilnya akan disimpan di storage MOLAP. Jika objek data diperumpamakan dengantable, maka untuk satu cube akan banyak fragmen table yang isinya adalah detil agregasi dari level tertentu.
  • Tahap query atau layanan permintaan data analisis, pada tahap ini OLAP Server akan melayani permintaan query dari client dan membaca data dari storage MOLAP. Table yang akan dibaca adalah suatu fragmen yang akan disesuaikan dengan permintaan dari client. Pada fase query ini, jika OLAP Server terputus dengan data source tidak apa-apa karena sudah tidak ada kaitannya.
Keuntungan dari MOLAP ini yang paling jelas adalah performa kecepatan akses yang sangat baik. Namun kelemahannya adalah jika kombinasi agregasi data yang dihasilkan untuk semua level, maka ukuran penyimpanan akan bisa lebih besar daripada sumbernya sendiri.
6. ROLAP (Relational OLAP)
 
ROLAP adalah tipe OLAP yang bergantung kepada database relasional atau RDBMS (Relational Database Management System) sebagai media penyimpanan (storage) data yang akan diolah. Dengan strategi tersebut maka OLAP Server terhindar dari masalah pengelolaan data storage dan hanya menerjemahkan proses query analysis (MDX) ke relational query (SQL).

Otomatis proses optimasi ROLAP akan sangat ditentukan di sisi produk RDBMS yang digunakan misalkan dari sisi penanganan jumlah data dan strategi indexing.
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEizuavL5Y0AiU0cFNYHRNRD1lDd2nTatL1kHmdyxnQCxLLH-TL2iRsumvomf7mKXrMwGpVaOIpduN5SMNHClGz6oyM4c4_D-kvCH-l8txLcDMz5okgmJYCStytckQOkBgcB4ITrDyhBwbQ/s320/rolap_process.png



 
Cara kerja ROLAP secara umum adalah sebagai berikut :
  1. OLAP client mengirimkan query analisis ke OLAP Server.
  2. OLAP server akan melakukan pemeriksaan di cache apakah sudah bisa melayani permintaan query dari client tersebut, jika sudah akan dikirimkan.
  3.  Jika pada cache belum terdapat data diminta, akan dilakukan query SQL ke data mart dan hasil eksekusinya disimpan di cache dan dikirimkan kepada client. Demikian seterusnya.
  4. Cache akan disimpan selama periode waktu tertentu dan akan dibersihkan total jika server dimatikan.
7. Pengertian Business Intelligence
Istilah Business Intelligence pertama kali didengungkan pada tahun 1989 oleh Howard Dresner. Dia menggambarkan istilah tersebut sebagai seperangkat konsep dan metode yang berguna untuk meningkatkan pembuatan keputusan dengan bantuan sistem yang berbasiskan fakta atau realita yang terjadi. Menurut tim studi Busines Intelligence pada Departemen Keuangan Indonesia menyatakan, Business Intelligence (BI) merupakan sistem dan aplikasi yang berfungsi untuk mengubah data-data dalam suatu perusahaan atau organisasi (data operasional, data transaksional, atau data lainnya) ke dalam bentuk pengetahuan. Aplikasi ini melakukan analisis data-data di masa lampau, menganalisisnya dan kemudian menggunakan pengetahuan tersebut untuk mendukung keputusan dan perencanaan organisasi(Indonesia, 2007).
Menurut Nadia Branon, Business Intelligence merupakan kategori yang umum digunakan untuk aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisa, dan menyediakan akses pada data agar dapat membantu pengguna dari kalangan perusahaan agar dapat mengambil keputusan dengan lebih baik dan tepat.
Dari definisi itu, dapat dikatakan bahwa Business Intelligence merupakan suatu sistem pendukung keputusan yang berdasarkan pada data-data fakta kinerja perusahaan. Business Intelligence berguna untuk mengefisienkan finansial, manusia, material serta beberapa sumber daya lainya.

Kegunaan BI
Perusahaan menggunakan BI untuk memperoleh lebih dalam lagi mengenai segala informasi yang berhubungan dengan kinerja bisnis. Hal ini digunakan untuk memahami, meningkatkan kinerja, penganggaran biaya yang lebih efisien dan mengidentifikasi peluang bisnis baru. Beberapa hal kegunaan BI, antara lain:
  1. Analisa dalam perilaku konsumen, pola pembelian dan trend penjualan
  2. Mengukur, melacak dan memprediksi penjualan dan kinerja keuangan
  3. Penganggaran, perencanaan keuangan dan peramalan
  4.  Mengetahui kinerja kegiatan pemasaran
  5. Optimalisasi proses dan kinerja operasional
  6. Meningkatkan efektifitaspengiriman dan pasokan
  7. Analisa CRM (Customer Relationship Management)
  8. Analisa Resiko
  9. Analisa nilai strategis
  10. Analisa social media