Kaspersky Lab Tawarkan Obat Phising untuk Facebook

Kaspersky Lab (vendor keamanan interne), menginformasikan bahwa kode jahat yang disebarkan melalui situs jejaring sosial ini 10 (sepuluh) kali lebih efektif menginfeksi dibandingkan dengan distribusi malware melalui e-mail.

Pada Jumat (15/5), Facebook kedapatan giliran serangan phising. Phising merupakan sebuah taktik yang didesain oleh penjahat dunia maya untuk mencuri identitas seseorang, mengumpulkan data personal dan digunakan untuk menipu dan mendapatkan uang korbannya).

Sejauh ini, pengguna internet dinilai lebih tertarik untuk meng-klik sebuah link yang diterima dari teman mereka, dibandingkan link dari pesan spam yang dikirim secara random.

Berhubungan dengan peristiwa tersebut, Kaspersky Lab baru-baru ini melihat adanya peningkatan besar dalam serangan phising pada halaman login Facebook. Pengguna dunia maya menggunakan sistem pesan internal situs untuk mengirimkan pesan singkat yang secara langsung akan mengarahkan pengunjung menuju sebuah website yang sengaja dirancang menyerupai layar login Facebook.

"Tipuan phising dapat berhasil dengan berpura-pura menjadi sesuatu yang pada walnya terlihat legal untuk memancaing korban. Tetap waspada dan lakukan tindakan pencegahan yang tepat merupakan kunci untuk tidak masuk ke dalam perangkap mereka," terang David Emm (Anggota Tim Penelitian dan Analisa Global Kaspersky Lab) melalui sebuah keterangan tertulis.

Untuk menjawab tantangan bahaya phising, Kaspersky Lab menawarkan panduan online gratis untuk tetap aman dari serangan phising yang belakangan menyerang Facebook, di antaranya adalah:

• Untuk situs seperti Facebook, buat bookmark untuk halaman login, atau mengetik URL secara langsung di browser address bar.

• Jangan mengklik link pada pesan email.

• Hanya mengetik data rahasia pada website yang aman.

• Mengecek akun bank Anda secara regular dan melaporkan apapun yang mencurigakan kepada bank Anda.

• Cari tanda giveaway dari email phising: - Jika hal itu tidak ditujukan secara personal kepada anda. - Jika anda bukan satu-satunya penerima email. - Jika terdapat kesalahan ejaan, tata bahasa atau sintaks yang buruk atau kekakuan lainnya dalam penggunaan bahasa.

• Menginstall software untuk kemanan internet dan tetap mengupdate anti-virus.

• Menginstall patch keamanan.

• Waspada terhadap email dan pesan instan yang tidak diminta.

• Berhati-hati ketika login yang meminta hak Administrator.

• Back up data anda.

"Tingginya profil laporan penipuan seperti yang belakangan ini menimpa Facebook meningkatkan kesadaran akan resiko para penjahat dunia maya, tetapi penting untuk memberi penjelasan bahwa hal tersebut bukan merupakan kejadian langka, seperti kita mendeteksi lebih dari 17,000 ancaman internet baru setiap hari," ujar Emm seraya mengingatkan. (by PCplus)

Apa itu Page Rank?

PageRank adalah sebuah algoritma yang telah dipatenkan yang berfungsi menentukan situs web mana yang lebih penting/populer. PageRank merupakan salah satu fitur utama mesin pencari Google dan diciptakan oleh pendirinya, Larry Page dan Sergey Brin yang merupakan mahasiswa Ph.D. Universitas Stanford.
Trus bagaimana cara kerja Page Rank?

Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakan link yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. PageRank dihitung dengan skala 1-10.
Contoh: Sebuah situs yang mempunyai Pagerank 9 akan di urutkan lebih dahulu dalam list pencarian Google daripada situs yang mempunyai Pagerank 8 dan kemudian seterusnya yang lebih kecil.

Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, mulai dari penggunan META Tags, isi dokumen, penekanan pada content dan masih banyak teknik lain atau gabungan teknik yang mungkin digunakan. Link popularity, sebuah teknologi yang dikembangkan untuk memperbaiki kekurangan dari teknologi lain (Meta Keywords, Meta Description) yang bisa dicurangi dengan halaman yang khusus di desain untuk search engine atau biasa disebut doorway pages. Dengan algoritma ‘PageRank’ ini, dalam setiap halaman akan diperhitungkan inbound link (link masuk) dan outbound link (link keuar) dari setiap halaman web.

PageRank, memiliki konsep dasar yang sama dengan link popularity, tetapi tidak hanya memperhitungkan “jumlah” inbound dan outbound link. Pendekatan yang digunakan adalah sebuah halaman akan diangap penting jika halaman lain memiliki link ke halaman tersebut. Sebuah halaman juga akan menjadi semakin penting jika halaman lain yang memiliki rangking (pagerank) tinggi mengacu ke halaman tersebut.

Dengan pendekatan yang digunakan PageRank, proses terjadi secara rekursif dimana sebuah rangking akan ditentukan oleh rangking dari halaman web yang rangkingnya ditentukan oleh rangking halaman web lain yang memiliki link ke halaman tersebut. Proses ini berarti suatu proses yang berulang (rekursif). Di dunia maya, ada jutaan bahkan milyaran halaman web. Oleh karena itu sebuah rangking halaman web ditentukan dari struktur link dari keseluruhan halaman web yang ada di dunia maya. Sebuah proses yang sangat besar dan komplek.

Mau tahu algoritma page rank?
Dari pendekatan yang sudah dijelaskan pada artikel konsep pagerank, Lawrence Page and Sergey Brin membuat algoritma pagerank seperti di bawah :

Algoritma awal PR(A) = (1-d) + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )

Salah satu alogtima lain yang dipublikasikan PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )

* PR(A) adalah Pagerank halaman A
* PR(T1) adalah Pagerank halaman T1 yang mengacu ke halaman A
* C(T1) adalah jumlah link keluar (outbound link) pada halaman T1
* d adalah damping factor yang bisa diberi antara 0 dan 1.
* N adalah jumlah keseluruhan halaman web (yang terindex oleh google)

Random surfer model merupakan pendekatan yang menggambarkan bagaimana sesungguhnya yang dilakukan seorang pengunjung di depan sebuah halaman web. Ini berarti peluang atau probabilitas seorang user mengklik sebuah link sebanding dengan jumlah link yang ada pada halaman tersebut. Pendekatan ini yang digunakan pagerank sehingga pagerank dari link masuk (inbound link) tidak langsung didistribusikan ke halaman yang dituju, melainkan dibagi dengan jumlah link keluar (outbound link) yang ada pada halaman tersebut. Rasanya semua juga menganggap ini adil. Karena bisa anda bayangkan apa jadinya jika sebuah halaman dengan rangking tinggi mengacu ke banyak halaman, mungkin teknologi pagerank tidak akan relevan digunakan.

Metode ini juga memiliki pendekatan bahwa seorang user tidak akan mengklik semua link yang ada pada sebuah halaman web. Oleh karena itu pagerank menggunakan damping factor untuk mereduksi nilai pagerank yang didistribusikan sebuah halaman ke halaman lain. Probabilitas seorang user terus mengkilk semua link yang ada pada sebuah halaman ditentukan oleh nilai damping factor (d) yang bernilai antara 0 sampai 1. Nilai damping factor yang tinggi berarti seorang user akan lebih banyak mengklik sebuah halaman sampai dia berpindah ke halaman lain. Setelah user berpindah halaman maka probabilitas diimplemntasikan ke dalam algoritma pagerank sebagai konstanta (1-d) . Dengan mengeluarkan variable inbound link (link masuk), maka kemungkinan seorang user untuk berpindah ke halaman lain adalah (1-d), hal ini akan membuat pagerank selalu berada pada nilai minimum.

Dalam algoritma pagerank yang lain, terdapat nilai N yang merupkan jumlah keseluruhan halaman web, jadi seorang user memiliki probabilitas mengunjungi sebuah halaman dibagi dengan total jumlah halaman yang ada. Sebaagai contoh, jika sebuah halaman memiliki pagerank 2 dan total halaman web 100 maka dalam seratus kali kunjungan dia mengunjungi halaman itu sebanyak 2 kali (catatan, ini adalah probabilitas).

Aduuh.. panjaaaaang banget penjelasannya. Aku sendiri belum baca semua lho, hi..hi.hi. :P ini cuma asal kopi/paste dari om Wiki (panggilan akrab Wikipedia)