GridFame.id - Dalam era digital yang semakin maju, ancaman keamanan online menjadi semakin kompleks dan beragam.
Salah satu bentuk serangan yang seringkali diabaikan, namun berpotensi merusak, adalah penipuan sniffing.
Penipuan sniffing merupakan taktik yang digunakan oleh penjahat cyber untuk mencuri informasi sensitif.
Contohnya seperti kata sandi, nomor kartu kredit, atau informasi pribadi lainnya, dengan cara memonitor atau 'mengendus' lalu lintas data yang melewati jaringan.
Penipuan sniffing, juga dikenal sebagai sniffing attack, adalah teknik serangan yang memungkinkan penyerang untuk memata-matai atau 'mengendus' data yang sedang dikirim melalui jaringan komputer atau internet.
Penyerang menggunakan perangkat lunak khusus yang disebut sniffer untuk memantau lalu lintas data dan menangkap informasi sensitif yang dapat dieksploitasi.
Penipuan sniffing terjadi ketika penyerang berhasil menanamkan sniffer dalam jaringan yang ditargetkan, baik melalui perangkat keras maupun perangkat lunak.
Sniffer kemudian memantau paket data yang melewati jaringan tersebut, mencari informasi yang berguna.
Seperti kata sandi, nomor kartu kredit, atau data pribadi lainnya.
Setelah mendapatkan informasi yang diinginkan, penyerang dapat menggunakannya untuk melakukan berbagai macam kejahatan, seperti pencurian identitas, penipuan keuangan, atau akses ilegal ke akun online.
Dalam artikel ini, kami akan membahas secara mendalam tentang penipuan sniffing, bahayanya, serta ciri-ciri yang perlu diketahui untuk melindungi diri dari serangan semacam itu.
Baca Juga: Hati-hati dengan Web Seperti Ini, Kenali 7 Ciri-ciri Game Berkedok Judi Online yang Bisa Kuras Saldo
Ciri-ciri Penipuan Sniffing
1. Aktivitas Jaringan yang Tidak Biasa
Salah satu ciri utama penipuan sniffing adalah adanya aktivitas jaringan yang tidak biasa atau mencurigakan.
Ini termasuk lonjakan lalu lintas data yang tidak dapat dijelaskan, koneksi yang tidak dikenal atau tidak sah, atau penggunaan bandwidth yang tidak wajar.
2. Perubahan dalam Kinerja Jaringan
Penipuan sniffing dapat menyebabkan penurunan kinerja jaringan secara keseluruhan.
Jika pengguna mengalami penurunan tiba-tiba dalam kecepatan internet atau koneksi yang lambat tanpa alasan yang jelas, ini bisa menjadi tanda adanya serangan sniffing.
3. Kesalahan Akses atau Otorisasi yang Tidak Sah
Penipuan sniffing seringkali menyebabkan kesalahan akses atau otorisasi yang tidak sah pada berbagai layanan atau aplikasi.
Misalnya, pengguna mungkin mendapati bahwa mereka tidak dapat mengakses akun mereka atau bahwa akun mereka telah disusupi oleh pihak yang tidak sah.
4. Peringatan dari Perangkat Lunak Keamanan
Banyak perangkat lunak keamanan yang dirancang untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan atau ancaman potensial, termasuk penipuan sniffing.
Jika pengguna menerima peringatan dari perangkat lunak keamanan mereka tentang aktivitas mencurigakan dalam jaringan, ini harus dianggap serius dan diteliti lebih lanjut.
5. Kehilangan Data atau Informasi Sensitif
Salah satu tanda yang paling jelas dari penipuan sniffing adalah kehilangan data atau informasi sensitif yang sebelumnya aman.
Jika pengguna mendapati bahwa kata sandi, nomor kartu kredit, atau informasi pribadi lainnya telah bocor atau digunakan secara tidak sah, ini mungkin merupakan indikasi adanya serangan sniffing.
Cara menghindari penipuan Sniffing:
- Hindari menggunakan jaringan Wi-Fi publik yang tidak aman tanpa menggunakan VPN.
- Perangkat lunak yang tidak diperbarui sering memiliki kerentanan keamanan yang bisa dimanfaatkan oleh penjahat cyber.
- VPN (Virtual Private Network) dapat membantu mengenkripsi data Anda saat mengirim dan menerima informasi melalui jaringan, sehingga lebih sulit bagi penyerang untuk melakukan sniffing pada data Anda.
- Selalu periksa URL dari situs web yang Anda kunjungi, terutama jika diminta untuk memasukkan informasi sensitif.
- Jangan klik pada tautan atau lampiran dari email yang mencurigakan, karena bisa saja menjadi upaya phishing untuk menginstal perangkat lunak berbahaya yang melakukan sniffing pada data Anda.
Sebagian isi artikel ini ditulis dengan menggunakan kecerdasan buatan.