DIGITAL FORENSIC DAN PENGANGGULANAN MALWARE JUDI ONLINE PADA WORDPRESS
Main Article Content
Abstract
Pemanfaatan WordPress sebagai platform pengelolaan website terus meningkat seiring dengan kemudahan dan fleksibilitas yang ditawarkan. Namun, popularitas tersebut juga menjadikannya sasaran utama berbagai serangan siber, termasuk penyebaran malware yang berkaitan dengan aktivitas judi online. Ancaman ini tidak hanya berdampak pada keamanan data, tetapi juga menurunkan reputasi situs yang terinfeksi.Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik serangan malware pada WordPress serta merumuskan langkah penanggulangan berbasis pendekatan digital forensik. Metode yang digunakan meliputi identifikasi insiden, akuisisi bukti digital, analisis log server, serta pemeriksaan kode berbahaya melalui teknik reverse engineering.Hasil penelitian menunjukkan bahwa serangan umumnya memanfaatkan celah keamanan pada plugin dan tema yang tidak diperbarui, serta menggunakan teknik obfuscation untuk menghindari deteksi. Proses forensik berhasil mengungkap pola serangan, mekanisme injeksi konten ilegal, serta aktivitas backdoor pada sistem.Penanganan dilakukan melalui isolasi sistem, pembersihan file terinfeksi, serta penguatan keamanan dengan konfigurasi ulang dan monitoring berkelanjutan. Temuan ini menegaskan bahwa penerapan digital forensik tidak hanya efektif dalam investigasi, tetapi juga berperan penting dalam meningkatkan ketahanan sistem terhadap serangan berulang.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
[1] Kaspersky Lab, 2023, Vulnerable WordPress Plugins and Themes as Cybersecurity Threats, Kaspersky
Research Report, Moscow.
[2] Sucuri, 2024, Website Threat Research Report: WordPress Malware Analysis, Sucuri Inc., California.
[3] Wordfence, 2023, WordPress Security Report: Vulnerabilities and Attack Trends, Wordfence Inc., Seattle.
[4] Zhang, Y., Liu, H., and Chen, X., 2022, “Detection of Web Malware Based on Behavior Analysis,” Journal
of Cyber Security Technology, vol. 6, no. 2, hal. 85–102.
[5] Alazab, M., Venkatraman, S., and Watters, P., 2021, “Zero-day Malware Detection Based on Supervised
Learning Algorithms of API Call Signatures,” IEEE Access, vol. 9, hal. 12807–12817.
[6] Behl, A., Behl, K., and Behl, K., 2022, “Cybersecurity and Cyberwar: What Everyone Needs to Know,”
Oxford University Press, New York.
[7] Casey, E., 2020, Digital Evidence and Computer Crime: Forensic Science, Computers and the Internet,
3rd ed., Academic Press, London.
[8] Choo, K. K. R., 2021, “The Cyber Threat Landscape: Challenges and Future Research Directions,”
Computers & Security, vol. 102, hal. 102206.
[9] Sharma, R., and Gupta, A., 2023, “Web Application Security: Attacks and Prevention Techniques,”
International Journal of Information Security Science, vol. 12, no. 1, hal. 45–60.
[10] Rahman, M. A., et al., 2024, “Analysis of WordPress Security Vulnerabilities and Mitigation Strategies,”
Journal of Information Security and Applications, vol. 75, hal. 103456.
[11] Singh, J., and Singh, J., 2022, “Malware Analysis and Detection Techniques: A Survey,” International
Journal of Computer Applications, vol. 184, no. 12, hal. 1–10.
[12] OWASP Foundation, 2023, OWASP Top 10: The Ten Most Critical Web Application Security Risks,
OWASP, USA.
[13] NIST, 2021, Guide to Integrating Forensic Techniques into Incident Response, NIST Special Publication
800-86, USA.
[14] Krombholz, K., et al., 2020, “Advanced Obfuscation Techniques in Malware: Analysis and Detection,”
Proceedings of IEEE Security Symposium, San Francisco, May 2020.
[15] Sarker, I. H., 2021, “Cybersecurity Data Science: An Overview from Machine Learning Perspective,”
Journal of Big Data, vol. 8, no. 1, hal. 1–29.