Analisis Halaman-Halaman Dark Web untuk Mendukung Investigasi Kejahatan

Abstract

Dark Web merupakan konten online yang terenkripsi dan hanya dapat di akses menggunakan jaringan khusus seperti TOR (The Onion Router). Kejahatan komputer dalam dunia internet mendorong banyaknya pertumbuhan transaksi jual beli barang-barang illegal yang dijual dipasar gelap, transaksi yang menguntukan namun illegal menarik perhatian. Dark Web merupakan salah satu media yang digunakan. Dark Web merupakan istilah web yang dikategorikan sebagai Deep Web yang berdomain .onion yang tidak dapat ditemukan di mesin pencarian seperti google, yahoo dan bing. Analisis halaman-halaman Dark Web dalam mendukung investigasi kejahatan diusulkan sebagai solusi untuk memecahkan masalah tersebut. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis dari hasil capturing halaman-halaman Dark Web. Beberapa tools yang dapat digunakan dalam menganalisis halaman-halaman Dark Web salah satunya adalah Hunchly, Hunchly merupakan aplikasi yang mampu mencapture halaman-halaman web salah satunya Dark Web yang merupakan bagian dari web terdalam yang tidak bisa langsung dikujungi layaknya situs-situs biasa pada umumnya, tentu dibutuhkannya jaringan TOR (The Onion Router) agar situs-situs Dark Web dapat dikunjungi, agar Hunchly dapat mencapture halaman-halaman Dark Web diperlukan addons Hunchly yang terpasang pada browser seperti browser chrome, Hunchly mampu mengkelompokan data seperti alamat email alamat website sebagai informasi yang dapat digunakan sebagai bukti digital dan juga terdapat selector yang telah terinput sebelumnya yang mampu mengkategorikan halaman yang pernah dikunjungi. Berdasarkan hasil analsis kemudian diklasifikasikan berdasarkan kategori dengan merefleksikan pada grafik sesuai klasifikasi. pada penelitian ini didapatkan informasi yang penting dari hasil analisis halaman-halaman Dark Web, seperti informasi tentang jumlah frekuensi kata tertinggi dan vendor yang berkaitan dengan hal tersebut. Informasi yang diperoleh dari analisis halamahalaman Dark Web yaitu kata “drugs” menjadi salah satu objek yang paling banyak ditemukan setelah dilakuknnya preprocessing text menggunakan aplikasi orange pada 5413 halaman Dark Web yang berhasil tercapture. Hal ini yang mendasari analisis terhadap vendor yang berkaitan dengan “drugs”, dari hasil analisis terhadap 25 vendor ditemukannya beberapa accountActivity, vendorLevel, trustLevel, memberSince, jabber, email, Website, PGP.