Rancang Bangun Extension Browser Berbasis Heuristic Analysis untuk Deteksi dan Pemblokiran Phishing

Abstract

Serangan phishing memanfaatkan penyamaran alamat dan identitas situs untuk memperoleh informasi sensitif pengguna. Pemeriksaan yang hanya mengandalkan daftar URL berbahaya belum selalu mengenali situs baru, sedangkan klasifikasi berbasis URL dapat kehilangan konteks aktivitas pada halaman. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun extension browser yang mendeteksi serta memblokir situs phishing secara otomatis dengan menyajikan alasan pemeriksaan. Metode penelitian menggunakan pengembangan iterative incremental melalui pengumpulan data, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem menggabungkan URL Analyzer berbasis algoritma XGBoost dengan 20 fitur URL, DOM Analyzer untuk memeriksa elemen autentikasi dan masukan sensitif, serta Brand Analyzer untuk menguji kesesuaian identitas brand dengan domain. Hasil ketiganya dihubungkan melalui 19 aturan korelasi dan kebijakan keputusan yang dijalankan pada sisi klien. Model dilatih pada 612.713 URL dan dievaluasi pada 65.402 URL uji dengan akurasi 93,20%. Pemeriksaan terhadap 526 URL dari arsip pengujian menghasilkan akurasi 92,02%, presisi 93,68%, recall 90,11%, dan skor F1 91,86%. Evaluasi keputusan akhir terhadap 738 pengamatan memperoleh ketepatan 88,48%, dengan ketepatan kelas legitimate 94,58% dan phishing 82,38%. Seluruh 40 kasus pengujian cabang lulus dan tiga halaman tiruan pada simulasi lokal berhasil diblokir. Hasil menunjukkan bahwa integrasi klasifikasi URL dan bukti halaman dapat mendukung peringatan serta pemblokiran yang dapat dijelaskan, meskipun kesalahan klasifikasi masih ditemukan pada kedua kelas.