Analisis Malware Android Menggunakan Metode Reverse Engineering
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Beberapa ancaman yang ada pada system operasi pada perangkat lunak android yang mengancam pengguna dari berbagai aspek yang dapat merusak bagian-bagian pada system operasi yang berhubungan dengan perangkat lunak jahat (malware) dengan menggunakan user untuk menggunakan system operasi android target untuk melakukan dengan serangan malware. Dengan melakukan perubahan kode aplikasi atau paket paket dengan memasukan kode yang berbahaya, dan mengemas ulang kode tersebut dengan script yang seperti yang asli dan mengupload aplikasi yang dibuat ke situs internet ataupun Play Store Android. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kode pada sebuah aplikasi yang diduga tersisipi malware dengan metode reverse engineering, agar setiap pengguna untuk dapat sadar untuk dampak apa yang terjadi jika malware yang ada pada aplikasi yang ada di android dengan mengetahui isi code pada percobaan malware dengan menggunakan Analisa static. Android, sebagai system operasi berbasis Java yang jalan pada kernel 2.6 Linux. Aplikasi Sistem Android dikembangkan dengan Java mudah menyelelaraskan pada platform baru. Sistem Android dapat digambarkan seperti jembatan antara smartphone dan user, sehingga user dapat menggunakan smartphone dan bisa menjalankan aplikasi yang ada pada smartphone tersebut. Android merupakan sebuah sistem operasi dengan dasar linux pada smartphone yang meliputi sistem operasi, middle ware dan aplikasi yang terdapat didalamnya
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
D. Septiani, N. Widiyasono, and H. Mubarok, “Investigasi Serangan Malware Njrat Pada PC,” J. Edukasi Dan Penelit. Inform. JEPIN, vol. 2, Dec. 2016, doi: 10.26418/jp.v2i2.16736.
S. Jogsan, “Sunali Jogsan, 2020, Survei Deteksi Malware Berbasis Izin dalam Aplikasi Android, JURNAL INTERNASIONAL PENELITIAN TEKNOLOGI & TEKNOLOGI (IJERT) Volume 09, Edisi 04 (April 2020),” J. Int. Penelit. Teknol. Teknol. IJERT, vol. 09, Apr. 2020, doi:http://dx.doi.org/10.17577/IJERTV9IS040774.
Adenansi, R., and Novarina, L. A., “Malware dynamic.,” JoEICT J. Educ. ICT, 2017.
Ferdiansyah, “Analisis Aktivitas dan Pola Jaringan Terhadap Eternal Blue & Wannacry Ransomware,” vol. Vol.4, No.1, 2018.
K. Tam, A. Feizollah, N. Anuar, R. Salleh, and L. Cavallaro, “The Evolution of Android Malware and Android Analysis Techniques,” ACM Comput. Surv., vol. 49, pp. 1–41, Jan. 2017, doi: 10.1145/3017427.
McAfee Inc., “McAfee Mobile Threat Report Q1, 2019,” McAfee Inc., California, 2019.
S. Gadhiya and K. Bhavsar, “‘Techniques for Malware Analysis,’ International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering,” Pp 972-975, vol. 2013.
Moser, A., Kruegel, C., and Kirda, E., “Limits of static analysis for malware detection.,” Proc. - Annu. Comput. Secur. Appl. Conf. ACSAC, pp. 421–430, 2007.
A. Salem, S. Banescu, and A. Pretschner, Maat: Automatically Analyzing VirusTotal for Accurate Labeling and Effective Malware Detection. 2020.
M. Bhatt, H. Patel, and S. Kariya, “A Survey Permission Based Mobile Malware Detection,” Int. J. Comput. Technol. Appl., vol. 6, p. 2, Oct. 2015.