Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Injeksi SQL adalah salah satu dari 10 besar bentuk penyerangan terhadap kerentan website yang paling berbahaya. SQL Injection memiliki 3 tipe bentuk penyerangan, yaitu Union-Based, Error-Based, dan Blind SQL Injection. Pada skripsi ini akan menganalisis bagaimana tipe-tipe serangan tersebut dilakukan baik melalui proses penyisipan query maupun melalui aplikasi, yaitu SQLMAP. Hasil dari pengujian didapatkan bahwa melaui PHP, 4 dari 5 pengujian dapat diinjeksi karena penggunaan statement input yang standard. Sedangkan pada pengujian SQLMAP 6 dari 7 website dapat diinjeksi yang disebabkan karena penulisan statement input yang begitu standard, tidak adanya web application firewall (WAF) dan celah pada versi teknologi yang digunakan. Berdasarkan skripsi ini, injeksi SQL dapat dicegah dengan menerapkan bind parameter dan menggunakan WAF sebagai bentuk perlindungan."

"Aplikasi web Simple-O akan digunakan pada penelitian ini untuk diuji keamanan otentikasi menggunakan tambahan metode reCAPTCHA untuk masuk sebagai akun terdaftar pada Simple-O, serta melakukan serangan SQL injection, dimana penyerang bisa mengakses informasi yang seharusnya tidak bisa diakses karena penyerang tidak terotentikasi untuk masuk atau melakukan aksi tertentu.Pada pengujian, reCAPTCHA sudah berhasil diimplementasikan saat ingin masuk sebagai akun terdaftar, serta saat pengujian SQL injection, masih banyak metode dan laman yang rentan terhadap serangan ini. Setelah mengetahui cara kerja SQL injection, suatu mekanisme pengaman dari serangan ini diimplementasikan. Hasilnya adalah serangan SQL injection berhasil digagalkan.

---

In this research, Simple O will be used to be analyzed for its authentication security issues. This is done by adding a reCAPTCHA method when logging in, so only human users can log in. Other than reCAPTCHA, a SQL injection attack will be done through various methods to check if unauthenticated users can access information they rsquo re not supposed to.The result of the research shows that reCAPTCHA has been successfully implemented, and there are many SQL injection vulnerabilities. After analyzing how SQL injection works, a safety measure will be implemented. The final result is that the attack has been successfully nullified."

"ABSTRAKSimple-O adalah aplikasi berbasis web yang sedang dikembangkan oleh Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia untuk digunakan sebagai ujian essay secara online. Aplikasi Simple-O ini harus memiliki sistem keamanan yang baik, sehingga sistem keamanan Simple-O perlu diuji tingkat keamanannya. Salah satu caranya adalah menggunakan SQL Injection, sebuah teknik eksploitasi pada aplikasi berbasis web yang menggunakan basis data sebagai penyimpanan data. Skripsi ini melakukan analisis tingkat keamanan web Simple-O menggunakan SQL Injection dan penerapan Anti SQL Injection untuk menghindari serangan SQL Injection. Hasil dari pengujian didapatkan bahwa Simple-O dapat diserang menggunakan SQL Injection melalui sintaks ? or ?1?=?1; ? #; ? 0=0 # dan serangan tersebut dapat dihindari menggunakan Anti SQL Injection.

---

ABSTRACTSimple-O is a web-based application which currently developed by Department of Electrical Engineering University of Indonesia to be used as online essay exams. This Simple-O web must has a good security system, that is why Simple-O security system must be tested for it?s security level. One of the way is using SQL injection, an exploited technique on web-based application that use database as data storage. This thesis does the analysis of security level of Simple-O using SQL injection and execute Anti SQL Injection to avoid SQL Injection attacks. Result of testing is Simple-O can be attacked by SQL Injection with syntax ? or ?1?=?1; ? #; ? 0=0 # and the attack can be avoided by Anti SQL Injection."

"SQL Injection adalah salah satu jenis serangan yang paling sering terjadi pada aplikasi berbasis web. Serangan ini pada umumnya terjadi karena minimnya validasi dari sisi input pada aplikasi. Meskipun penyebab terjadinya SQL Injection telah banyak diketahui, sayangnya serangan ini masih menjadi salah satu kerentanan yang sering muncul aplikasi. Penggunaan tools SAST yang digunakan selama ini seringkali tidak dapat mendeteksi adanya kerentanan SQL Injection di dalam source code, khususnya aplikasi yang menggunakan framework. Selain itu, proses pengujian yang berulang-ulang juga menjadi kesulitan tersendiri bagi tim pengembang dan keamanan aplikasi. Penelitian ini mengusulkan metode untuk mendeteksi kerentanan SQL Injection pada framework CodeIgniter.Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan studi kasus aplikasi berbasis PHP di instansi XYZ, khususnya pada aplikasi yang menggunakan framework CodeIgniter 3. Metode yang digunakan dalam tesis ini adalah dengan mengembangkan tool dengan nama SQLI-SA yang dapat mendeteksi kerentanan SQL Injection dengan metode static analysis. Tool ini dapat berjalan secara stand alone ataupun terintegrasi dengan platform DevOps. SQLI-SA dapat mendeteksi kerentanan SQL Injection dengan tingkat akurasi sebesar 88.8% dan dapat memberikan informasi kepada tim pengembang untuk memperbaiki source code yang terdeteksi rentan terhadap SQL Injection melalui dashboard monitoring.

---

SQL Injection is one of the most common types of attack on web-based applications. This attack generally occurs due to the lack of validation from the input side of the application. Even though the causes of SQL Injection are widely known, unfortunately, this attack is still one of the most common vulnerabilities in applications. The use of SAST tools used so far often cannot detect SQL Injection vulnerabilities in the source code, especially applications that use frameworks. In addition, the repeated testing process is also a challenge for the development team and application security. This study proposes a method for detecting SQL Injection vulnerabilities in the CodeIgniter framework.

This research was conducted using a PHP-based application case study at the XYZ agency, especially in applications that use the CodeIgniter 3 framework. The method used in this thesis is to develop a tool called SQLI-SA that can detect SQL Injection vulnerabilities using the static analysis method. This tool can run stand-alone or integrated with the DevOps platform. SQLI-SA can detect SQL Injection vulnerabilities with an accuracy rate of 88.8% and can provide information to the development team to fix source code that is detected as vulnerable to SQL Injection through the monitoring dashboard."

"Skripsi ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi teks berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan BERT Language Model untuk mendeteksi SQL Injection pada Apache Web Server. Skripsi ini melibatkan pengumpulan dan pemrosesan dataset, literasi teori dasar, perancangan sistem, implementasi sistem, dan evaluasi kinerja model deep learning. Dengan menggunakan dataset publik dari Kaggle, model yang dikembangkan berhasil mendeteksi SQL Injection dengan akurasi yang tinggi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model BERT memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan CNN dalam hal accuracy, precision, recall, dan F1-score. Implementasi teknik deep learning pada sistem SQL Injection Detection juga mempermudah log file analysis pada Apache Web Server. Kesimpulan dari skripsi ini adalah berhasilnya pengembangan sistem SQL Injection Detection berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan BERT Language Model dengan akurasi masing-masing sebesar 95.99% dan 99.84%.

---

This undergraduate thesis aims to develop a text classification model based on Convolutional Neural Network (CNN) and BERT Language Model to detect SQL Injection on the Apache Web Server. The research involves data collection and preprocessing, basic theory literature review, system design, system implementation, and evaluation of deep learning model performance. By using a public dataset from Kaggle, the developed model successfully detects SQL Injection with high accuracy. The experimental results show that the BERT model outperforms CNN in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score. The implementation of deep learning techniques in the SQL Injection Detection system also simplifies log file analysis on the Apache Web Server. The conclusion of this undergraduate thesis is the successful development of an SQL Injection detection system based on Convolutional Neural Network (CNN) and BERT Language Model with accuracies of 95.99% and 99.84% respectively."

"Seiring dengan semakin berkembangnya banyaknya aplikasi khususnya aplikasi berbasis website, semakin banyak pula serangan yang dapat mengancam aplikasi yang telah dibuat. Salah satu serangan yang paling sering dilakukan adalah SQL Injection. Sehingga pada skripsi ini akan membahas mengenai penerapan tool pendeteksi SQL Injection berbasis website dengan mengacu pada OWASP Code Review. Pengujian dilakukan dengan membandingkan file berisi kode html atau php dengan parameter yang telah ditentukan. Berdasarkan OWASP Code Review, terdapat parameter-parameter yang digunakan dalam pengujian ini yakni penggunaan hashing, ekstensi basis data, sanitasi dan validasi data, serta prepared statements. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa tool berupa website yang dibuat dapat menguji file yang diunggah secara akurat.

---

Along with the growing of applications, especially website based application, there are also more attacks that can threaten applications that have been made. One of the most common attacks is SQL Injection. Therefor, this thesis will discuss about implementation and development of SQL Injection detection tool based on OWASP Code Review. Testing is done by comparing file containing html and php code with parameters that have been determined. Based on OWASP Code Review, parameters used in this test are the use of hashing, database extension, data sanitation and validation, as well as prepared statements. The result of this research indicate that the tool created can test uploaded file accurately."

"ABSTRAKTugas akhir ini membahas tentang pengoptimisasian SQL nested query. Nested query ini dapat dikelompokkan kedalam lima type dasar nesting. Dimana dalam sistem R, empat dari lima type dasar itu belum efisien dalam pemrosesan querynya. Pokok pembahasan adalah mentransformasikan empat type dasar nested query kedalaman satu, serta nested query secara umum dan kompleks, ke dalam bentuk query ekivalen kanonikal yaitu query non nested."