Ransomware adalah bentuk perangkat lunak berbahaya atau malware yang, jika berhasil menyerang sistem komputer, menyandera data dengan mengenkripsinya dan meminta tebusan, biasanya dalam bentuk mata uang kripto, untuk dekripsi. Fenomena ini telah menjadi ancaman keamanan siber yang semakin umum dan merusak dalam beberapa tahun terakhir, menyerang individu, organisasi bisnis, dan bahkan infrastruktur penting. Artikel ini menyajikan analisis mendalam tentang ransomware, termasuk jenis-jenis ransonware, metode infeksi, serta strategi deteksi dan mitigasi.

Jenis-jenis Ransomware

Ransomware dapat dikelompokkan menjadi dua tipe utama: ransomware enkripsi dan ransomware pengunci. Ransomware enkripsi beroperasi dengan mengenkripsi file pengguna, membuat data menjadi tidak dapat diakses sampai tebusan dibayarkan. Pada kasus ekstrim, jika tebusan tidak dibayarkan dalam waktu yang ditentukan, data dapat dihapus secara permanen. Di sisi lain, ransomware pengunci mengisolasi pengguna dari perangkat mereka sendiri dengan mengunci antarmuka, mencegah akses ke file atau aplikasi dan meminta pembayaran untuk membuka kunci.

Metode Infeksi

Perangkat lunak jahat ini dapat menggunakan berbagai taktik penyebaran untuk menginfeksi perangkat pengguna. Beberapa metode yang umum meliputi email phishing, situs web berbahaya, dan eksploitasi kerentanan perangkat lunak. Email phishing adalah metode penyebaran yang paling umum, di mana penyerang mengelabui korban dengan mengirim email yang tampak sah dari lembaga tepercaya, dengan tujuan untuk mengklik tautan berbahaya atau mengunduh lampiran yang terinfeksi. Situs web berbahaya juga dapat menyebabkan infeksi melalui unduhan otomatis atau ‘drive-by’, di mana malware disuntikkan ke perangkat korban tanpa sepengetahuan mereka. Selain itu, penyerang dapat memanfaatkan kerentanan dalam perangkat lunak yang tidak diperbarui atau tidak terpantau untuk menyebarkan ransomware.

Strategi Pencegahan

Mencegah serangan ransomware memerlukan pendekatan multi-faset yang melibatkan kombinasi langkah-langkah teknis dan non-teknis. Secara teknis, pengguna harus menjaga perangkat lunak mereka tetap up-to-date, menggunakan perangkat lunak anti-virus terkini, dan menerapkan firewall dan sistem deteksi intrusi untuk menangkap dan mengisolasi ancaman sebelum dapat merusak. Secara non-teknis, pendekatan melibatkan edukasi pengguna untuk membantu mereka mengidentifikasi dan menghindari email phishing, menggunakan kata sandi yang kuat dan unik, serta melakukan backup data secara rutin untuk mencegah kehilangan data yang permanen.

Strategi Deteksi dan Mitigasi

Deteksi dan mitigasi serangan ransomware memerlukan pendekatan yang serupa dengan pencegahan, melibatkan kombinasi tindakan teknis dan non-teknis. Secara teknis, algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mendeteksi ransomware berdasarkan perilaku yang tidak biasa, dan teknik seperti fuzzy hashing dan clustering dapat digunakan untuk mengidentifikasi varian baru ransomware (Naik et al., 2019; Bae et al., 2019; Kirubavathi et al., 2023; Masum et al., 2022). Selain itu, metode non-teknis termasuk pemantauan proses pada platform Android untuk mencegah serangan ransomware (Song et al., 2016) dan analisis file yang terenkripsi untuk mengidentifikasi ransomware yang digunakan (Madani et al., 2023).

Kesimpulan

Dalam lingkungan digital saat ini, ransomware telah berkembang menjadi ancaman keamanan siber yang signifikan yang dapat berpotensi menimbulkan kerusakan besar pada individu, organisasi, dan infrastruktur vital. Oleh karena itu, sangat penting untuk tetap waspada dan memahami berbagai strategi untuk mencegah, mendeteksi, dan merespon serangan ransomware. Melalui pendekatan berlapis dan komprehensif yang mencakup tindakan teknis dan non-teknis, kita dapat berharap untuk meredam ancaman ini dan melindungi data dan sistem kita dari serangan merusak.

Referensi:

Naik, N., Jenkins, P., Gillett, J., Mouratidis, H., Naik, K., & Song, J. (2019, December). Lockout-Tagout Ransomware: A Detection Method for Ransomware using Fuzzy Hashing and Clustering. 2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). https://doi.org/10.1109/ssci44817.2019.9003148

Bae, S. I., Lee, G. B., & Im, E. G. (2019, June 24). Ransomware detection using machine learning algorithms. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 32(18). https://doi.org/10.1002/cpe.5422

Kirubavathi G., S, S., & P, V. (2023, February 17). Behavioural Based Detection of Android Ransomware Using Machine Learning Techniques. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2555218/v1

M. Masum, M. J. Hossain Faruk, H. Shahriar, K. Qian, D. Lo and M. I. Adnan, “Ransomware Classification and Detection With Machine Learning Algorithms,” 2022 IEEE 12th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), Las Vegas, NV, USA, 2022, pp. 0316-0322, doi: 10.1109/CCWC54503.2022.9720869.

Song, S., Kim, B., & Lee, S. (2016). The Effective Ransomware Prevention Technique Using Process Monitoring on Android Platform. Mobile Information Systems, 2016, 1–9. https://doi.org/10.1155/2016/2946735

Madani, H., Ouerdi, N., & Azizi, A. (2023). Ransomware: Analysis of Encrypted Files. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(1). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2023.0140124