Analisis Serangan Vulnerabilities Terhadap Server Selama Work from Home saat Pandemi Covid-19 sebagai Prosedur Mitigasi
Notice bibliographique
Résumé
Since the COVID-19 Pandemic occurred, companies engaged in the retail sector have experienced a decline in the impact of government regulations such as PSBB (Large-Scale Social Restrictions) so that all activities were carried out from home or Work from Home (WFH). to assist companies or agencies with various types of information systems in carrying out their business activities and operations This server is one of the most important in the retail company. The opening of several accesses from the public network (internet) to the local area network (LAN) The security of a LAN network that is accessed from a public network is usually an administrator's problem. Often, the security problems of both the network and the entire application system, as well as the web server, are neglected just to ensure that operational activities run smoothly, and security is only realised after a disaster occurs. Without a good network security and application system, the application of any sophisticated technology will be very dangerous for the company, institution, or organisation itself. So, it takes a security analysis of all activities on the LAN, servers, and other devices to prevent mitigation and to be more aware of server security vulnerabilities. Based on the context of the existing issues, a penetration testing analysis is required. As supporting material, this research also uses guidelines from the CEH (Certified Ethical Hacker) module and the official Acunetix website. The test of this research is aimed at finding the weaknesses of the existing company/institution servers. Among others, quite a lot of weaknesses were found, where each of these weaknesses has a different handling, ports that should be blocked but are opened freely, and access to public IPs that are less important should be closed. The solutions proposed to overcome these problems include: the use of this Acunetix standard can be maintained and continued; testing is much better if carried out more than two times; periodically upgrading SNMP (Simple Network Management Protocol) vulnerable; increasing the level of server security; migration of quality antivirus; and upgrade of expired operating systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».