Jumat, 05 Juli 2013
IT Forensik -ETIK dan PROFESIONALISME TSI-TUGAS 3
Pembahasan kali ini adalah mengenai IT
Forensik. Ada beberapa pertanyaan yang jawabannya akan menjelaskan mengenai IT
Forensik. Berikut pertanyaannya :
[ Read More.. ]
1. Apa yang
dimaksud dengan IT Forensik dan apa kegunaan dari IT Forensik tersebut?
Jawab : IT Forensik adalah cabang dari ilmu komputer tetapi menjurus ke
bagian forensik yaitu berkaitan dengan bukti hukum yang ditemukan di
komputer dan media penyimpanan digital. Kegunaan dari IT forensik adalah
sebagai berikut :
• Mendapatkan fakta-fakta obyektif dari sebuah insiden / pelanggaran keamanan sistem informasi. Fakta-fakta tersebut setelah diverifikasi akan menjadi bukti-bukti (evidence) yang akan digunakan dalam proses hukum.
• Untuk menjelaskan keadaan artefak digital terkini. Artefak Digital dapat mencakup sistem komputer, media penyimpanan (seperti hard disk atau CD-ROM), dokumen elektronik (misalnya pesan email atau gambar JPEG) atau bahkan paket-paket yang secara berurutan bergerak melalui jaringan.
• Mengamankan dan menganalisa bukti digital. Dari data yang diperoleh melalui survey oleh FBI dan The Computer Security Institute, pada tahun 1999 mengatakan bahwa 51% responden mengakui bahwa mereka telah menderita kerugian terutama dalam bidang finansial akibat kejahatan komputer. Kejahatan Komputer dibagi menjadi dua, yaitu :
1. Komputer fraud : kejahatan atau pelanggaran dari segi sistem organisasi komputer.
2. Komputer crime: kegiatan berbahaya dimana menggunakan media komputer dalam melakukan pelanggaran hukum.
• Mendapatkan fakta-fakta obyektif dari sebuah insiden / pelanggaran keamanan sistem informasi. Fakta-fakta tersebut setelah diverifikasi akan menjadi bukti-bukti (evidence) yang akan digunakan dalam proses hukum.
• Untuk menjelaskan keadaan artefak digital terkini. Artefak Digital dapat mencakup sistem komputer, media penyimpanan (seperti hard disk atau CD-ROM), dokumen elektronik (misalnya pesan email atau gambar JPEG) atau bahkan paket-paket yang secara berurutan bergerak melalui jaringan.
• Mengamankan dan menganalisa bukti digital. Dari data yang diperoleh melalui survey oleh FBI dan The Computer Security Institute, pada tahun 1999 mengatakan bahwa 51% responden mengakui bahwa mereka telah menderita kerugian terutama dalam bidang finansial akibat kejahatan komputer. Kejahatan Komputer dibagi menjadi dua, yaitu :
1. Komputer fraud : kejahatan atau pelanggaran dari segi sistem organisasi komputer.
2. Komputer crime: kegiatan berbahaya dimana menggunakan media komputer dalam melakukan pelanggaran hukum.
2. Jelaskan
pengetahuan apa saja yang dibutuhkan dalam IT Forensik!
Diperlukan
keahlian dalam bidang IT (termasuk diantaranya hacking) dan tools baik hardware maupun software untuk
membuktikan pelanggaran-pelanggaran yang terjadi dalam bidang teknologi sistem
informasi tersebut.
Dapat dijabarkan sebagai berikut :
Hardware:
a. Harddisk IDE & SCSI
kapasitas sangat besar, CD-R, DVR drives
b. Memori yang besar (1-2GB
RAM)
c. Hub, Switch, keperluan LAN
d. Legacy hardware (8088s,
Amiga, …)
e. Laptop forensic
workstations
Software:
a.Viewers(QVPhttp://www.avantstar.com/, http://www.thumbsplus.de/ )
b. Erase/Unerase tools:
Diskscrub/Norton utilities
c. Hash utility (MD5, SHA1)
d. Text search utilities
(dtsearch http://www.dtsearch.com/ )
e. Drive imaging utilities
(Ghost, Snapback, Safeback)
f. Forensic toolkits
Unix/Linux:
TCT The Coroners Toolkit/ForensiX
Windows:
Forensic Toolkit
a. Disk editors (Winhex,…)
b. Forensic acquisition tools
(DriveSpy, EnCase, Safeback, SnapCopy)
c. Write-blocking tools
(FastBloc http://www.guidancesoftware.com/
Beberapa
software yang di gunakan untuk IT Audit :
a. Partition Table Doctor
b. HD Doctor Suite
c. Simple Carver Suite ( http://www.simplecarver.com/ )
d. wvWare ( http://wvware.sourceforge.net/ )
e. Firewire
(http://www.storm.net.nz/projects/16
)
3. Jelaskan contoh kasus yang berkaitan dengan IT
Forensik!
Jawab : Contoh kasus ini terjadi pada awal kemunculan IT Forensik. Kasus
ini berhubungan dengan artis Alda, yang dibunuh di sebuah hotel di
Jakarta Timur. Ruby Alamsyah menganalisa video CCTV yang terekam di
sebuah server. Server itu memiliki hard disc. Ruby memeriksanya untuk
mengetahui siapa yang datang dan ke luar hotel. Sayangnya, saat itu
awareness terhadap digital forensik dapat dikatakan belum ada sama
sekali. Jadi pada hari kedua setelah kejadian pembunuhan, Ruby ditelepon
untuk diminta bantuan menangani digital forensik. Sayangnya, kepolisian
tidak mempersiapkan barang bukti yang asli dengan baik. Barang bukti
itu seharusnya dikarantina sejak awal, dapat diserahkan kepada Ruby bisa
kapan saja asalkan sudah dikarantina. Dua minggu setelah peristiwa alat
tersebut diserahkan kepada Ruby, tapi saat ia periksa alat tersebut
ternyata sejak hari kedua kejadian sampai ia terima masih berjalan
merekam. Akhirnya tertimpalah data yang penting karena CCTV di
masing-masing tempat/hotel berbeda settingnya. Akibat tidak aware,
barang bukti pertama tertimpa sehingga tidak berhasil diambil datanya.
Sumber :
http://pyia.wordpress.com/2012/05/07/it-forensik/
http://indys-lifemoresimply.blogspot.com/2011/10/it-forensik.html
http://zaenal-zaeblogs.blogspot.com/2013/05/it-forensik.html
http://irfanwineers.wordpress.com/2012/03/03/mengenal-apakah-itu-it-forensik/
Sumber :
http://pyia.wordpress.com/2012/05/07/it-forensik/
http://indys-lifemoresimply.blogspot.com/2011/10/it-forensik.html
http://zaenal-zaeblogs.blogspot.com/2013/05/it-forensik.html
http://irfanwineers.wordpress.com/2012/03/03/mengenal-apakah-itu-it-forensik/
system web semantik
Web 3.0 / Semantic Web
Web 3.0 berpotensi menjadi generasi teknologi di dunia Internet. Saat ini, definisi untuk Web 3.0 sangat beragam mulai dari pengaksesan broadband secara mobile sampai kepada layanan Web berisikan perangkat lunak bersifat on-demand. Namun, menurut John Markoff, Web 3.0 adalah sekumpulan teknologi yang menawarkan cara baru yang efisien dalam membantu komputer mengorganisasi dan menarik kesimpulan dari data online. Content web ditampilkan tidak hanya dalam format bahasa manusia yang umum (natural language), tetapi juga dalam format yang dapat dibaca dan digunakan oleh mesin (baca: software).
Melalui Semantic Web inilah, berbagai perangkat lunak akan mampu mencari, membagi, dan mengintegrasikan informasi dengan cara yang lebih mudah. Dengan demikian, unsur kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI) merupakan bagian penting pada Web 3.0 / Semantic Web, sehingga Web menjadi semakin cerdas.
Web Semantic adalah sekumpulan informasi yang dikumpulkan dengan metode tertentu agar dapat dengan mudah diproses oleh mesin, dalam skala yang besar. Ini seperti cara yang e_sien dari representasi data pada World Wide Web, atau sebagai database global yang saling terhubung. Web Semantic dikembangkan oleh sebuah tim di World Wide Web consortium. Hingga saat ini Web Semantic masih dalam tahap pengembangan dan penyempurnaan, karena teknologi ini masih baru digunakan dan tim masih mengembangkan metode masing-masing untuk mengembangkan Web Semantic.
Web Semantik terdiri dari seperangkat prinsip-prinsip desain, kelompok kerja kolaboratif, dan berbagai teknologi. Beberapa elemen dari Web Semantik yang dinyatakan sebagai calon masa depan dan unsur-unsur lain dari Web Semantik disajikan dalam spesifikasi formal dimaksudkan untuk memberikan deskripsi formal konsep, istilah, dan hubungan dalam satu domain tertentu.
Istilah Web Semantik itu sendiri diperkenalkan oleh Tim Berners-Lee, penemu World Wide Web. Sekarang, prinsip web semantik disebut-sebut akan muncul pada Web 3.0, generasi ketiga dari World Wide Web. Bahkan Web 3.0 itu sendiri sering disamakan dengan Web Semantik. Web Semantik menggunakan XML, XMLS (XML Schema), RDF, RDFS (Resources Description Framework Schema) dan OWL. komponen-komponen penyusun dari WEB 3.0 antara lain :
Kemudian apakah keuntungan menggunakan Web Semantic? Dengan metode tradisional data-data disimpan pada halaman web tersebut sangat beragam. Sehingga ini masih mungkin digunakan untuk skala pemakai terbatas. Tetapi jika akan digunakan dalam skala yang luas maka akan menjadi kesulitan, karena tidak ada sistem yang global yang dapat digunakan untuk merepresentasikan data dengan cara tersebut yang dapat di proses oleh setiap pemakai. Sebagai contoh ada informasi mengenai olah raga, cuaca, dan lain-lain, kesemua informasi tersebut masing-masing jumlahnya jutaan dan dibuat oleh pembuat yang berbeda-beda, yang masing-masing memiliki bahasa dan metode tersendiri untuk menyimpan informasi tersebut dan kesemua informas tersebut ditampilkan dalam halaman HTML, Hal tersebut sangat sulit dilakukan kalau menggunakan metode tradisional.
Seperti halaman web biasa yang memiliki service seperti mesin pencari yang menggabungkan berbagai macam halaman kedalam satu koleksi yang sama. Web Semantic juga memiliki hal yang sama, perbedaanya terletak pada metode pencarian halaman web yang diinginkan. Jika pada halaman web biasa hanya hanya dapat mencari halaman web yang memiliki sebuah atau beberapa kata yang menjadi bahan pencarian, sedangkan dalam Web Semantic dapat melakukan pencarian dengan lebih terstruktur, pertanyaan yang spesifik (selama hal tersebut di tulis kedalam bentuk yang dimengerti oleh mesin).
Web Semantic tidak hanya tentang bagaimana mengajarkan mesin untuk dapat mengerti bahasa manusia atau memproses bahasa alami dan juga tidak semata-mata untuk membuat sebuah Arti_cial Intelligence, tetapi tujuan utama adalah untuk mempermudah mengumpulkan data-data, lebih diutamakan untuk data yang besar.
Komponen Web Semantic
Sebuah web Semantic tidak berdiri sendiri, terdiri dari berbagai macamkomponen-komponen yang saling berhubungan satu sama lainya. Komponen yang terdapat dalam sebuah web semantic antara lain:
Seperti telah dijelaskan di atas bahwa tujuan utama dalam penerapan web Semantic adalah untuk menemukan informasi yang tepat dan cepat dalam kumpulan informasi yang tersebar luas dalam dunia internet. Dengan melihat tujuan tersebut maka web semantic lebih tepat untuk penggunaan di dalam perusahaan yang biasanya membutuhkan informasi dalam waktu yang cepat, dan informasi tersebut mengambil referensi dari banyak sumber. Dalam sebuah perusahaan web semantic dapat digunakan untuk :
[ Read More.. ]
Web 3.0 berpotensi menjadi generasi teknologi di dunia Internet. Saat ini, definisi untuk Web 3.0 sangat beragam mulai dari pengaksesan broadband secara mobile sampai kepada layanan Web berisikan perangkat lunak bersifat on-demand. Namun, menurut John Markoff, Web 3.0 adalah sekumpulan teknologi yang menawarkan cara baru yang efisien dalam membantu komputer mengorganisasi dan menarik kesimpulan dari data online. Content web ditampilkan tidak hanya dalam format bahasa manusia yang umum (natural language), tetapi juga dalam format yang dapat dibaca dan digunakan oleh mesin (baca: software).
Melalui Semantic Web inilah, berbagai perangkat lunak akan mampu mencari, membagi, dan mengintegrasikan informasi dengan cara yang lebih mudah. Dengan demikian, unsur kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI) merupakan bagian penting pada Web 3.0 / Semantic Web, sehingga Web menjadi semakin cerdas.
WEB SEMANTIC
Pengertian WEB Semantic Web Semantic adalah sekumpulan informasi yang dikumpulkan dengan metode tertentu agar dapat dengan mudah diproses oleh mesin, dalam skala yang besar. Ini seperti cara yang e_sien dari representasi data pada World Wide Web, atau sebagai database global yang saling terhubung. Web Semantic dikembangkan oleh sebuah tim di World Wide Web consortium. Hingga saat ini Web Semantic masih dalam tahap pengembangan dan penyempurnaan, karena teknologi ini masih baru digunakan dan tim masih mengembangkan metode masing-masing untuk mengembangkan Web Semantic.
Web Semantik terdiri dari seperangkat prinsip-prinsip desain, kelompok kerja kolaboratif, dan berbagai teknologi. Beberapa elemen dari Web Semantik yang dinyatakan sebagai calon masa depan dan unsur-unsur lain dari Web Semantik disajikan dalam spesifikasi formal dimaksudkan untuk memberikan deskripsi formal konsep, istilah, dan hubungan dalam satu domain tertentu.
Istilah Web Semantik itu sendiri diperkenalkan oleh Tim Berners-Lee, penemu World Wide Web. Sekarang, prinsip web semantik disebut-sebut akan muncul pada Web 3.0, generasi ketiga dari World Wide Web. Bahkan Web 3.0 itu sendiri sering disamakan dengan Web Semantik. Web Semantik menggunakan XML, XMLS (XML Schema), RDF, RDFS (Resources Description Framework Schema) dan OWL. komponen-komponen penyusun dari WEB 3.0 antara lain :
- Web semantic
- Format mikro
- Pencarian dalam bahasa pengguna
- Penyimpanan data dalam jumlah besar
- Pembelajaran lewat mesin
Kemudian apakah keuntungan menggunakan Web Semantic? Dengan metode tradisional data-data disimpan pada halaman web tersebut sangat beragam. Sehingga ini masih mungkin digunakan untuk skala pemakai terbatas. Tetapi jika akan digunakan dalam skala yang luas maka akan menjadi kesulitan, karena tidak ada sistem yang global yang dapat digunakan untuk merepresentasikan data dengan cara tersebut yang dapat di proses oleh setiap pemakai. Sebagai contoh ada informasi mengenai olah raga, cuaca, dan lain-lain, kesemua informasi tersebut masing-masing jumlahnya jutaan dan dibuat oleh pembuat yang berbeda-beda, yang masing-masing memiliki bahasa dan metode tersendiri untuk menyimpan informasi tersebut dan kesemua informas tersebut ditampilkan dalam halaman HTML, Hal tersebut sangat sulit dilakukan kalau menggunakan metode tradisional.
Seperti halaman web biasa yang memiliki service seperti mesin pencari yang menggabungkan berbagai macam halaman kedalam satu koleksi yang sama. Web Semantic juga memiliki hal yang sama, perbedaanya terletak pada metode pencarian halaman web yang diinginkan. Jika pada halaman web biasa hanya hanya dapat mencari halaman web yang memiliki sebuah atau beberapa kata yang menjadi bahan pencarian, sedangkan dalam Web Semantic dapat melakukan pencarian dengan lebih terstruktur, pertanyaan yang spesifik (selama hal tersebut di tulis kedalam bentuk yang dimengerti oleh mesin).
Web Semantic tidak hanya tentang bagaimana mengajarkan mesin untuk dapat mengerti bahasa manusia atau memproses bahasa alami dan juga tidak semata-mata untuk membuat sebuah Arti_cial Intelligence, tetapi tujuan utama adalah untuk mempermudah mengumpulkan data-data, lebih diutamakan untuk data yang besar.
Komponen Web Semantic
Sebuah web Semantic tidak berdiri sendiri, terdiri dari berbagai macamkomponen-komponen yang saling berhubungan satu sama lainya. Komponen yang terdapat dalam sebuah web semantic antara lain:
- XML, menyediakan sintaksis untuk dokumen yang terstruktur;
- XML Schema, adalah bahasa untuk membatasi struktur dari dokumen XML;
- RDF, model data sederhana yang berhubungan dengan object (“resource”) dan bagaimana mereka berhubungan. Sebuah model data RDF dapat ditulis dengan sintaksis XML;
- Skema RDF, adalah vocabulary untuk mendeskripsikan property dan class dari RDF;
- OWL, menambahkan beberapa kosa kata untuk menjelaskan property dan class, antara lain: hubungan antara class, kardinalitas, persamaan, karakteristik dari property.
- DAML adalah usaha untuk menyediakan primitive pemodelan yang lebih kaya dari pada RDF dan RDF schema. Kemudian digabung dengangroup lain, dinamakan Ontology Inference Language (OIL), yang berusaha untuk menyediakan kalsifikasi yang lebih baik dengan menggunakan konstruksi dari kecerdasan buatan yang berbasis frame.
Seperti telah dijelaskan di atas bahwa tujuan utama dalam penerapan web Semantic adalah untuk menemukan informasi yang tepat dan cepat dalam kumpulan informasi yang tersebar luas dalam dunia internet. Dengan melihat tujuan tersebut maka web semantic lebih tepat untuk penggunaan di dalam perusahaan yang biasanya membutuhkan informasi dalam waktu yang cepat, dan informasi tersebut mengambil referensi dari banyak sumber. Dalam sebuah perusahaan web semantic dapat digunakan untuk :
- Decision Suport
- Business Development;
- Information Sharing and Knowledge;
- Administration and Automation.
Langganan:
Postingan (Atom)