Dalam industri telekomunikasi eksisting, rekaman billing (disebut CRD – Call Detail Records) digunakan untuk membuat profil kastamer untuk keperluan deteksi fraud oleh suatu Fraud Management System (FMS), yang pada saat itu belum bisa mengakomodasi layanan-layanan baru. Munculnya bentuk rekaman billing yang lebih umum (disebut UDR – Usage Detail Record) ternyata juga masih memiliki banyak kelemahan karena UDR-nya masih dibuat spesifik untuk satu aplikasi saja, misalnya MXP (Mobile Xchange Protocol) untuk tagihan layanan wireless non-voice dan OSP (Open Settlement Protocol) untuk pertukaran data pricing antar operator IP telephony. Paper ini akan menguraikan upaya Telkom dalam security meliputi fraud dan keamanan jaringan menuju NGN. Tema ini menjadi penting karena dalam NGN, penyedia jaringan maupun penyedia aplikasi kini mempunyai tantangan lebih besar dalam keamanan, termasuk dalam hubungannya dengan fraud, karena dalam NGN akan muncul aplikasi-aplikasi layanan baru yang lebih beraneka ragam dengan jaringan yang terdistribusi dan terbuka. NGN akan mengakomodasi pemain-pemain baru di dalamnya, potensi merger atau akuisisi, serta memiliki skema billing yang semakin kompleks, salah satunya karena aspek konvergensi antara dunia telekomunikasi dengan Internet.

1. Pendahuluan

Fraud telekomunikasi di dalam jaringan dan layanan PT Telkom memiliki kecenderungan merugikan dan membutuhkan suatu sistem penanganan yang harus integral, kreatif dan cepat namun tetap sesuai dengan dasar hukum yang berlaku. Hal ini sesuai dengan perkembangan fraud itu sendiri yang semakin kompleks seiring dengan makin konvergence-nya dunia IP (Internet) dengan teknologi telekomunikasi.

Gambar. Berbagai sub-sistem dalam skema konvergensi

Persaingan bisnis nantinya bukan antar operator saja, namun antar operator dengan Internet application provider. Tidak heran jika nanti bisa terjadi PT Telkom dan operator lain di Indonesia harus juga berbagi rejeki dengan Google atau Microsoft ketika seseorang memanfaatkan portal atau aplikasi di Google, jika seseorang tersebut menggunakan jaringan Telkom.

Dengan semakin mudah dan terbukanya seorangn programmer di masa datang dalam jaringan telekomunikasi yang semakin IP minded (NGN), maka dengan memanfaatkan aplikasi berikut API di dalamnya sesuai harapan pendukung JAIN dan OSA/Parlay, maka sentral telpon yang saat ini sangat susah diintrusi kini sudah berpotensi menjadi “barang mainan” biasa, karena dengan diterapkannya prinsip serupa client-server biasa, maka sentral tersebut “hanyalah” suatu server biasa, seperti server-server lainnya.

Ini mengundang potensi ketidak-amanan di dalamnya, dan potensial juga untuk bisa menimbulkan fraud. Sekedar merekam log dari port pop3, port 25, port110 (smtp) dan port umum lainnya memang tidak sukar, tetapi bagaimana dengan konten didalamnya? Hal inilah yang harus diperhatikan jauh-jauh hari oleh Telkom. Apalagi wilayah jaringan yang harus diawasi adalah dari Sabang sampai Merauke, terlalu luas jika pantauan dilakukan hanya dari Jakarta saja, misalnya.

Gambar. Roadmap jaringan Telkom menuju NGN

2. Fraud dalam Jaringan Telekomunikasi menuju NGN

Secara singka Fraud adalah tindakan merugikan yang cenderung kepada bentuk kecurangan. Namun demikian ada beberapa definisi fraud, namun yang menurut penulis cukup komprehensif menyatakan bahwa Fraud adalah penggunaan perangkat hardware maupun software untuk melakukan pencurian service telekomunikasi sehingga pelakunya dapat menghindarkan diri dari kewajiban membayar biaya yang seharusnya atau sebagai sarana untuk melakukan fraud dalam bentuk lainnya misalnya kegiatan ilegal (obat terlarang, prostitusi) atau sekedar entertainment (puas ketika bisa melakukan tindakan fraud).

 

Gambar. Proses Billing Standar [10]

Proses billing standar yang masih banyak digunakan saat ini memiliki banyak kelemahan, antara lain :

1. Mekanisme-mekanisme di dalam proses ini masih bermode batch, berurutan langkah demi langkah, sehingga tidak real time.
2. Lemah dalam scalability baik dalam penambahan sistem-sistem UDR ataupun untuk kerjasama antar penyedia layanan, karena sistem billing tersebut memiliki arsitektur tersentralisasi.

Fraud sangat terkait erat dengan ketidakpastian keamanan di dalam dunia telekomunikasi, apalagi NGN nantinya yang sebenarnya adalah tidak jauh lebih baik daripada Internet saat ini. Tipe-tipe serangan dalam sistem IP ini antara lain akses dari pihak yang tidak berwenang (misalnya IP Spoofing), pencurian informasi (misalnya sniffing), kecurangan telekomunikasi (fraud), kecurangan financial (misalnya carding), sabotase dan penetrasi sistem oleh pihak luar (umumnya dalam bentuk hacking).

Tipe-tipe serangan apa saja yang dapat dijadikan tool untuk melakukan Fraud ?

Sebenarnya serangan-serangan yang digunakan untuk melakukan perusakan atau gangguan atau sekedar bentuk keisengan belaka pada Internet adalah juga tool yang bisa dimanfaatkan untuk melakukan fraud. Mungkin saja seseorang cracker tidak mampu mengubah tagihan layanan internet Speedy-nya pada Telkom dengan cara mengubah record tagihan pada database di Radius-nya Telkom, tetapi jika ia mampu menghancurkan database seluruhnya menggunakan suatu malicious code, maka hal itu juga akan berpotensi membebaskan dia dari tagihan.

Berikut diberikan beberapa tipe serangan yang umum dilakukan dalam dunia Internet :

1. Teknik Intelligence, yaitu dengan cara mengumpulkan informasi dari semua kemungkinan sumber informasi tentang sistem yang menjadi target serangan. Seorang karyawan kontrak yang pernah bekerja di Telkom, terutama yang menangani jaringan, apakah sudah diantisipasi potensinya menjadi obyek dalam penggunaan teknik intelligence ini? Apakah CD dan hardisk pada komputer-komputr yang sudah tua dan dibiarkan tidak dikendalikan lagi masih mengandung informasi yang mendukung teknik serangan ini?

2. Teknik Land Attack, yaitu teknik dengan menggunakan suatu software yang dapat membuat suatu CPU bekerja keras menyelesaikan algoritma berulang yang ada pada software sehingga menyebabkan sistem yang tidak diproteksi menjadi hang. Pabrikan sistem operasi diharapkan untuk terus memberi patch dan proteksi untuk teknik ini.

3. Teknik Sniffing, yaitu dengan melakukan pencurian atau penyadapan data, menggunakan banyak software sniffer yang banyak bertebaran di Internet yang sebagiannya memberikan kemudahan dalam instalasi dan eksekusinya, bahkan untuk remaja SMP sekalipun. Enkripsi data sampai 128 bit adalah salah satu solusi, walaupun tidak menyelesaikan masalah karena perkembangannya yang dinamis (dan memberi beban ekstra pada server dan jaringan).

4. Teknik Denial of Service (DOS) Attack, yaitu dengan membuat sistem target kepayahan dengan terlalu banyak menerima request berbagai proses dibandingkan kemampuan optimalnya dalam memproses beban tersebut. Sumber serangan ini bisa dari satu terminal saja (yang digunakan hacker) ataupun meminjam puluhan bahkan ratusan terminal lainnya sebagai zombie terminal sehingga secara bersama-sama memborbardir server atau switch target sehingga menimbulkan banjir request.

Dalam jaringan VOIP, DoS Attack akan menyebabkan semua handset terputus hubungannya dari jaringan, karena terjadinya banjir (flooding) kanal suara. Untuk kasus ini, traffic analyzer pada Sistem Manajemen Fraud harus bisa melihat kondisi abnormal ini.

5. Teknik Carding, sempat populer di Indonesia karena menimbulkan kehebohan juga di negara tujuan serangan karena menimbulkan kerugian finansial. Teknik ini bekerja misalnya dengan cara membuat situs palsu untuk mendapatkan nomor dan password kartu kredit, memanfaatkan sarana pergaulan di Internet (chatting, friendster, milist, dll) sehingga bisa saling bertukar info tentang kartu kredit, memanfaatkan website tertentu yang menyediakan software generator credit card.

6. Teknik Eavesdropping, adalah suatu teknik mirip dengan sniffing, digunakan untuk mencuri user ID dan password suatu aplikasi dengan cara memonitor percakapan (milist, email, chatting) dalam Internet.

7. Teknik Social Engineering, yang memanfaatkan ketidaktahuan atau kelemahan para pengguna bahkan administrator dalam kemanan jaringan, misalnya ada saja yang menempelkan password dan user id-nya sendiri pada pada sisi terminal agar mudah untuk dibaca olehnya sehingga tidak perlu bersusah-susah mengingat identitasnya tadi. Atau ada yang berpura-pura lupa password, lalu meminta admin untuk memberitahukan passwordnya, padahal yang bertanya tadi bukan orang yang berhak (bukan pemilik sebenarnya).

Teknik Ghosting, yaitu jenis fraud yang dapat menghilangkan informasi tagihan atau tingkat penggunaan suatu layanan, tidak selalu dilakukan misalnya dengan teknik eavesdropping yang canggih. Tetapi bisa saja dilakukan dengan memanfaatkan kelemahan sosial administrator database rekaman data penggunaan. Bahkan hubungan saudara atau kenalan pun bisa dimanfaatkan untuk ini. Dan itu bisa tidak ketahuan dalam jangka waktu lama.

8. Teknik Spoofing, yaitu dengan melakukan teknik penyamaran identitas ketika melakukan komunikasi atau pertukaran pesan (data).

9. Man in the middle, merupakan pengembangan dari teknik spoofing, sehingga ketika terjadi percakapan antara A dan B, seorang C menyamar menjadi B (di mata A) sekaligus menyamar menjadi A (di mata B). C inilah yang menjadi “man in the middle”-nya dan dialah yang akhirnya bisa memanfaatkan komunikasi ini sesuai dengan keinginannya.

Selain dari beberapa teknik di atas, sebenarnya masih ada beberapa teknik lain yang makin bervariasi dari waktu ke waktu. Menjadi kewajiban bagi manajemen dan terutama admin kemanan jaringan dan aplikasi untuk senantiasa mengikuti perkembangan ini, sekaligus juga bekerjasama dengan admin-admin pada jaringan lainnya misalnya dengan admin di ISP lain, operator lain, bahkan dengan kumpulan para hacker dan cracker untuk mendapatkan pola-pola serangan baru.

Inilah sebagian serangan-serangan yang akan berpotensi membuka akses ke layer keamanan di NGN, yang tidak ubahnya nanti menjadi “jaringan internet biasa” yang kini sudah menjadi lahan mainan bagi banyak hacker dan cracker untuk menumpahkan kreativitasnya. Fraud yang sifatnya konvensional seperti kecurangan dalam memanfaatkan teknik call back, melakukan modifikasi pada telpon umum, modifikasi konfigurasi software pada wartel, adalah beberapa teknik yang nantinya beradaptasi dengan teknik-teknik serangan IP, sehingga jangan heran jika nantinya akan muncul kombinasi berbagai teknik tersebut ditambah dengan variasi teknik-teknik baru.

Maka muncullah teknik Next-Generation fraud yang seperti kondisi eksisting saat ini yang dialami dunia Internet, selalu saja menghasilkan kriminal-kriminal dunia maya yang memiliki komunitas kerjasaman dan diskusi tersendiri (walaupun tanpa bentuk dan aturan) dalam milist, website khusus hacker, pertemuan informal secara periodik, IRC, atau bisa lewat komunitas pergaulan ala friendster. Dan mereka selalu berada “di baris depan” dibandingkan para personel keamanan jaringan baik dalam hal teknis maupun agresivitasnya, dan anehnya itu tidak selalu dilandasi keinginan memperoleh keuntungan finansial, penyaluran hobi belaka sudah cukup memberi energi kegiatan. Regenerasinya pun berlangsung sangat cepat, karena kini sudah banyak beredar software-software pendukung aksi serangan yang user friendly.

Gambaran fraud di era NGN adalah sebagai berikut [10] :

1. Subscription fraud. Ini adalah jenis fraud yang juga banyak muncul di telekomunikasi sebelum isu NGN, dan akan diperkirakan akan tetap semarak di era NGN nanti. Seorang kastamer tiba-tiba mendapat lonjakan tagihan di luar kebiasaan, adalah salah satu ciri dugaan terjadinya subsciption fraud. Bagi operator, deteksinya adalah dengan membandingkan IPDR dengan billing history.
2. Fraud dalam mendapatkan akses untuk suatu resource, tanpa terekam di billing. Contoh fraud ini adalah mobile malware [12], yang menginfeksi handset dengan virus dan trojan horse sehingga handset dapat diperintah untuk melakukan aktivitas tertentu misalnya mengambil daftar kontak dan mengirimkannya ke pihak ketiga, dan menggunakan layanan misalnya SMS dan bahkan panggilan. Bagi operator, solusinya adalah dengan menggunakan Signature Based Detection Techniques (SBDT) sehingga virus signature di dalam message-nya terdeteksi dan melakukan tracking penggunaan resource yang berlebihan. Lalu dilakukan filtering.
3. Fraud distribusi ilegal suatu layanan, misalnya dengan mendistribusikan materi hasil download ke pihak lain, walaupun itu melanggar ketentuan. Solusi masalah ini adalah dengan membandingkan metrik jaringan untuk data upload dengan download. Jika serupa, maka dapat diduga melakukan fraud jenis ini. Jika content yang diakses bersifat life, maka diperlukan solusi FMS yang bersifat real time.

3. Antisipasi Telkom untuk Fraud di NGN

Sebagai penyedia jasa telekomunikasi, Telkom mau tidak mau juga mengantisipasi munculnya fraud yang nantinya dapat berujung kepada kerugian Telkom secara finansial maupun image yang berpotensi menjadi buruk di mata pelanggan dan masyarakat secara umum.

Proses bisnis di dalam tubuh Telkom sendiri juga terus dibenahi, karena kecepatan dan akurasi penanganan suatu fraud juga menentukan keberhasilan kinerja antisipasi fraud itu sendiri. Seorang pelanggan Flexi yang kehilangan handphone (berikut RUIM cardnya) diharapkan segera meminta pemblokiran kepada Telkom. Namun apa yang terjadi jika Telkom lambat memprosesnya, misalnya karena kurangnya koordinasi antara personel customer service dengan personel teknis yang berwenang melakukan pemblokiran ? Tentu ini akan berpotensi membawa kerugian besar baik bagi pengguna maupun PT Telkom sendiri. Konsep one stop service saja tidak akan menyelesaikan masalah jika nomor layanan untuk pemblokiran, misalnya, tidak dapat diakses dengan mudah oleh pelanggan tadi.

3.1 Penanganan Fraud

Secara umum ada dua pendekatan [7] untuk menangani Fraud , yaitu pendekatan dari sisi operator telekomunikasi dan pendekatan dari sisi pemerintah.

Dari sisi operator, perlu dibuat suatu FMS misalnya dengan merekam saat mulai komuni-kasi, nomor dan lokasi asal, nomor dan lokasi tujuan, identitas terminal komunikasi. Jejak rekaman data ini dilakukan menggunakan CDR (Customer Data Record). Dengan sistem seperti ini maka jika ada Fraud karena SIM Cloning misalnya, maka kemunculan rentang waktu panggilan dengan panggilan lainnya (disesuaikan dengan lokasi) yang tidak logis akan dapat terdeteksi.

Sedangkan pendekatan dari sisi pemerintah, pembuatan KTP ganda, misalnya, dapat memudahkan munculnya fraud jenis call ceiling dan payment evasion. Pada call ceiling, seorang pengguna menjual layanan telekomunikasi yang dimilikinya kepada pengguna lainnya dengan harga yang lebih murah daripada harga pasaran. Hal ini bisa disebabkan si pengguna pertama tadi dapat memiliki “hak pakai gratis” karena menggunakan KTP palsu sebagai persyaratan identitas pada saat melakukan pendaftaran sebagai kastamer pada suatu operator (subscription fraud). Maka ketika sudah muncul tagihan, pengguna dapat dengan mudah melarikan diri dari kewajiban bayar, dan Telkom akan kesulitan dalam mengejar pengguna nakal tersebut. Kewajiban registrasi untuk layanan prabayar yang sudah dilakukan dalam beberapa tahun terakhir ini perlu dilanjutkan dan dikembangkan.

Itu baru dari sudut pandang fraud di bidang telekomunikasinya saja, maka dengan perkembangan NGN, maka akan muncul next-generation fraud yang bercirikan :

1. Membuat keamanan jaringan semakin sukar untuk dipelihara, akibatnya muncul kesulitan menciptakan mekanisme password yang baik, konfigurasi firewall yang memadai, kekurangan sikap awareness terhadap keamanan, selalu kekurangan pakar dalam next-generation fraud. Hacker cenderung mudah menyembunyikan jejak fraud. Dan satu hal lagi, teknologi NGN memberikan sifat “always on connected” kepada penggunanya yang menimbulkan “always in risk” kepada pengguna tersebut.
2. Fraud distribusi ilegal suatu layanan, misalnya dengan mendistribusikan materi hasil download ke pihak lain, walaupun itu melanggar ketentuan. Solusi masalah ini adalah dengan membandingkan metrik jaringan untuk data upload dengan download. Jika serupa, maka dapat diduga melakukan fraud jenis ini. Jika content yang diakses bersifat life, maka diperlukan solusi FMS yang bersifat real time.
3. Semakin memudahkan proses regenerasi karena kemudahan knowledge transfer, karena sudah banyak tersedia tool, program jadi berikut “help files” atau know-how nya, bahkan kini tidak perlu dengan cara-cara sembunyi lagi karena di toko-toko bukupun sudah umum dijumpai buku-buku terkait. Hampir setiap harinya akan bermunculan metode fraud yang semakin sempurna dan semakin canggih.
4. Fraud berjenis subscrition fraud dan internal fraud tetap menjadi jenis fraud yang banyak muncul. Seorang kastamer tiba-tiba mendapat lonjakan tagihan di luar kebiasaan, adalah salah satu ciri dugaan terjadinya subsciption fraud. Bagi operator, deteksinya adalah dengan membandingkan IPDR dengan billing history. Fraud dalam mendapatkan akses untuk suatu resource, tanpa terekam di billing, juga akan sering muncul.
5. Ada celah-celah hukum yang justru “melindungi” kegiatan fraud, misalnya dalam pasal-pasal yang berkaitan dengan privacy. UU ITE (No 11 tahun 2008) yang baru saja diluncurkan (21 April 2008) di Indonesia ditengarai kurang memberikan celah kepada kegiatan “hacking putih” atau kegiatan intelejen untuk mencegah pelanggaran pada transaksi elektronik.

3.2 FRAMES (Fraud Management System)

Saat ini Telkom sudah mengimplementasikan FMS yang disebut dengan FRAMES, yang dikembangkan oleh RisTI (saat ini namanya menjadi Telkom RDC) bagian LAN Integrity & Security. Dan sejak tahun 2004 sudah mulai diaplikasikan di beberapa Divisi regional dan Divisi FWN (Flexi) dalam kerangka Revenue Assurance dan Fraud Management di masing-masing Divre.

FRAMES ini mulai dikembangkan pada tahun 2002, dan diimplementasikan pertamakalinya di Divre II Jakarta pada tahun 2003. Kemudian distandarkan oleh Direktorat Bisnis Jasa PT Telkom.

Kemampuan utamanya antara lain :

1. Dukungan data untuk kebutuhan deteksi, koreksi dan prefens
2. Fitur-fitur tambahan berupa Fraud Detection & Alert, Fraud Parameter, Manajemen Kasus Fraud, Customer Profiling, Data Statistik  (trafik harian, fraud, proses), CDR Translator, User Query dan Administrator.
3. Sedangkan ITB juga memasukkan isu dalam pengembangan fraud management system ini untuk jaringan telekomunikasi mobile dalam program riset unggulannya.

3.3 Sistem Manajemen Fraud NGN

Untuk mengantisipasi jenis-jenis fraud baru pada NGN, maka tidak ada cara lain bagi Telkom selain membangun sistem manajemen fraud (SMF) yang lebih baik lagi, sebut saja dengan nama “next generation SMF” untuk mengimbangi sebutan “next generation network”.

Beberapa kegiatan yang harus dilakukan untuk membangun Next Generation SMF ini untuk Telkom antara lain sbb :

1. Membuat sistem probing untuk mendapatkan info (yang diperlukan) dari berbagai layer jaringan yang ada pada NGN, meliputi :

a. Rekaman penggunaan tingkat aplikasi, yang diambil dari berbagai media gateway, gatekeeper, server broadcast, voice switch, server email, server web.

b. Penggunaan login dan autentikasi, yang diambil dari server RADIUS, DNS, DHCP, Firewalls, gateway VPN. Fraud untuk produk Telkom Speedy, misalnya, perlu dicermati kejadiannya menggunaan titik-titik probing ini.

c. Tingkat penggunaan resource di jaringan, terutama dalam hal penggunaan bandwidth, apakah sesuai dengan perjanjian (SLA). Titik-titik probingnya ada di router, switch, server NAT, dll.

d. Tingkat penggunaan akses, yang mampu menginformasikan terminal yang digunakan kastamer, alamat MAC, nomor serial, dll.

Data inilah yang harus bisa dianalisa dengan metode-metode tertentu sehingga bisa mendeteksi fraud sekaligus mengantisipasi hal serupa. Pada fraud call ceiling misalnya, pelanggan nakal sering menggunakan call forwarding sekaligus sering melakukan pergantian handset untuk penyamaran. Tentunya hal ini memerlukan teknik probing yang integral.

2. Menggunakan Instrusion Detection System (IDS) yang komprehensif dan mampu memberikan informasi saat terjadi aktivitas yang merugikan pada jaringan, baik melalui pendekatan host-based (H-IDS) yang memanfaatkan system log maupun network-based (N-IDS) yang menggunakan nertwork adapter untuk memonitor paket-paket yang melalui jaringan. Sampai saat ini (eksisting), kedua teknik ini tidak mampu mengenali jejak hasil fraud dengan baik.

Mekanisme keamanan jaringan secara umum tidak mampu untuk mengumpulkan informasi-informasi apa saja yang lalu lalang di jaringan yang dicurigai sebagai hasil fraud. Perlu penambahan suatu fungsi inteligen untuk menganalisa hal-hal semacam ini. Selain itu juga perlu ada pendekatan keamanan jaringan yang dilengkapi dengan sistem manajemen fraud terpusat.

Pengembangan algoritma IDS dan SMF terus dikembangkan sampai saat ini, terutama menggunakan algoritma-algoritma pada sistem pakar, Data Mining, AI dan machine learning.

Beberapa teknik analisis fraud [1] antara lain :

a. Threshold-Based Analysis, yang membandingkan pola trafik dengan pola threshold yang sebelumnya ditentukan.Misalnya jika terjadi jumlah panggilan dari suatu lokasi tertentu melebihi thershold value (yang diambil dari nilai rata-rata / kebiasaan), maka dapatlah dicurigai terjadi fraud. Kelemahan algoritma ini adalah selain perlunya mekanisme rinci bagi penentuan threshold untuk tiap kastamer, ternyata juga tidak bisa mendeteksi beberapa tipe fraud.

b. Inference Rules Analysis, yang berdasarkan sistem pakar dan rule production engine. Teknik ini memungkinkan dibuatnya aturan inference canggih untuk menentukan beberapa tipe fraud (bahkan tipe fraud yang mugkin muncul nanti), walaupun memerlukan waktu lama untuk pemrogramannya, ditambah lagi kesulitan dalam skalabilitasnya, dimana semakin banyak data diproses maka kinerjanya semakin turun.

c. Profile-Based Analysis, yaitu dengan membuat profil setiap kastamer, sehingga setiap ada keanehan dalam pola trafik darinya, maka bisa “dicurigai” berpotensi fraud. Kelemahannya adalah adanya fenomena false positive, misalnya seorang kastamer menggunakan telepon untuk panggilan internasional di luar kebiasaan, maka sistem akan memberi alarm peringatan potensi fraud.

d. Jaringan Saraf Tiruan (JST), yaitu dengan menerapkan algoritma JST, dan diklaim dapat mengurangi biaya operasi. Namun sistem ini tidak dapat memberikan penjelasn logis pada suatu hasil analisa.

Menjadi menarik ketika Data Mining, yang juga populer digunakan dalam dunia marketing, digunakan pada Sistem Manajemen Fraud untuk NGN. Data Mining [4] adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Tantangannya adalah mengantisipasi akumulasi data yang “rich of data but poor of information”, dimana SMF bisa saja merekam data sebanyak-banyaknya, namun bagaimana menarik informasi yang bermanfaat dari sekian Giga (atau bahkan Tera) data yang terekam tadi itulah yang menjadi pokok persoalan. Karenanya tidak aneh jika Data Mining juga memanfaatkan teknik-teknik yang berkembang pada ilmu kecerdasan buatan, machine learning, jaringan saraf tiruan, dan tentu saja termasuk statistik serta teknologi database.

Menurut hemat penulis, Telkom sebaiknya mulai juga memperkuat pengetahuan dan insfratruktur di bidanng Data Mining ini, karena manfaatnya banyak dan dapat dimanfaatkan dalam bidang yang beragam, mulai dari pemasaran (misalnya untuk mengetahui pola pemakaian suatu layanan oleh kastamer, cross market analysis, profil kastamer, dll) sampai ke penggunaannya dalam sistem manajemen Fraud dalam era NGN ini.

3. Membangun SMF dengan paradigma “NGN minded” yang bercirikan :

a. Mampu memelihara integritas keamanan seluruh insfrastruktur. Perpaduan dan harmonisasi fungsi TMN, CORBA, PKI dan Identity Management bisa menjadi solusi untuk keperluan ini.

Pada suatu kasus [5], diinformasikan terjadinya packet loss (sebagai salah satu parameter QoS yang dijaminkan) yang lebih tinggi dari batasan pada SLA yang dijanjikan pada kastamer pada jaringan IP-MPLS milik Telkom. Apa yang menjadi penyebabnya? Bandwidth kurang besar ? Atau banckbone bermasalah? Ternyata penyebabnya adalah tingkat utilisasi CPU load yang tinggi pada router dan atau tingkat utilisasi link yang tinggi (karena jumlah paket yang berada pada antrian di router melebihi batas nilai threshold pada buffer di interface router tersebut). Dan ini semua disebabkan adanya crash module (karena faktor usia) pada router dan karena virus atau worm pada jaringan terutama di router-router CE (Customer Edge). Kasus seperti ini akan mudah dicari solusinya jika manajemen network benar-benar sudah baik.

b. Bertindak mengantisipasi kerugian, bukan mengantisipasi percobaan-percobaan secara spesifik, jadi sudut pandangnya lebih komprehensif

c. Memungkinkan kemudahan dalam konfigurasi (dan tepat)

d. Mendukung perubahan cepat dalam teknologi, produk dan layanan

e. Mampu melakukan menggunakan pemahaman pola fraud yang sudah diketahui untuk mengantisipasi berulangnya pola serupa

f. Mampu mendeteksi dan dengan cepat menyajikan hasil analisanya secara online, sehingga antisipasi bisa dilakukan dengan cepat sebelum fraud benar-benar merugikan.

4. Membuat prosedur, hierarki pada organisasi, alias business process yang memberikan aturan, aliran kegiatan (workflow), entitas-entitas apa saja yang terkait di dalamnya, apa saja yang harus dilakukan, bahkan spesifikasi pengawakannya.

Prosedur tersebut bersifat lintas sektor dan lintas bagian organisasi, karenany perlu dipikirkan kewenangan akses yang luas dan efektif untuk sub organisasi yang diberi tugas menangani fraud ini.

5. Aktif dalam membangun networking dengan ISP, operator, regulator, ID-SIRTII, perguruan tinggi dan komunitas-komunitas terkait fraud dan keamanan secara umum, karena tindakan antisipasi fraud dalam NGN ini tidak bisa dilakukan secara lokal atau jaringan Telkom saja, tetapi pendekatannya harus nasional bahkan global.

Integrasi dan kordinasi antar bidang perlu dibentuk dan diperkuat, karena manajemen fraud tidak akan bisa bekerja atau berdiri sendiri, perlu kerjasama dengan entitas yang terkait dengan manajemen resiko, revenue assurance, kemanan jaringan, kontrol kredit, dll.

6. Terkait dengan sistem billing untuk NGN ini, maka perlu dibangun sistem billing yang dapat menutupi kelemahan sistem billing standar sebelumnya. Maka sistem billing yang “NGN minded” ini bercirikan :

a. Real time Billing, seperti yang saat ini sudah diimplementasikan pada layanan prabayar. Dengan sifat real time-nya, maka deteksi fraud dapat lebih cepat.

b. Memiliki skalabilitas tinggi untuk mendukung layanan baru, peningkatan jumlah pengguna layanan, dan koordinasi antar penyedia layanan.

c. Konvergensi Billing, sehingga seorang pengguna akan mendapatkan satu tagihan saja untuk berbagai layanan yang digunakannya.

d. Memiliki fleksibilitas tinggi pada billing untuk layanan baru, dan rating engine-nya dapat dimodifikasi dengan cepat tanpa harus menginterupsi proses billing.

Catatan :

Sebagai pengganti UDR, untuk memenuhi requirement NGN, muncul jenis detail record lain yang disebut denngan IPDR (Internet Protocol Detail Record) dengan konsorsiumnya yaitu IPDR.org.

IPDR berisi 5W elemen yaitu siapa, apa, kapan, dimana dan mengapa. Bahkan atribut lainnya dapat ditambahkan, misalnya QoS, Bandwidth dan latency. IPDR di-encode menggunakan format XML dan XDR (External Data Representation). Penggunaan XML ini makin memudahkan IPDR dikomunikasikan via layanan Web. Kelemahan XML dalam hal kepadatan informasi diperbaiki oleh XDR.

Model inilah yang perlu menjadi rujukan bagi Telkom untuk membangun sisem manajemen fraud (SMF) versi NGN-nya. Dan ini bukan pekerjaan yang mudah, karena bukan hanya perkara teknis, tapi juga menyangkut hukum, SDM, proses bisnis, hitungan ekonomi dan pengembangan bisnis ke depan.

Gambar. Model Rujukan Internet Protocol Detail Record (IPDR) pada IPDR.org

Di lain sisi, menurut hemat penulis, akuisisi salah satu perusahaan yang bergerak di bidang network security mungkin bisa menjadi salah satu alternatif memuluskan jalan mengantisipasi isu keamanan di NGN, karena Telkom belum berpengalaman dalam bidang ini (termasuk dalam binis content), padahal ke depannya isu ini akan menjadi isu sentral dan bisa menjadi ladang bisnis baru. Perusahaan ini sekaligus bisa dikembangkan untuk juga menyediakan jasa ouutsourcing manajemen fraud bagi operator lain.

Jika saat ini belum muncul banyak kebutuhan jasa manajemen fraud untuk NGN, perusahaan ini dapat dialihkan untuk hal lain yang masih terkait dengan aspek keamanan jaringan. Misalnya dengan menjadi Certificate Authority (CA) nasional yang beraliansi dengan CA yang sebelumnya sudah mengglobal seperti Verisign atau Geotrust. Bisnis ini muncul sebagai pemenuhan aturan pada salah satu pasal UU Informasi & Transaksi Elektronik (UU Nomor 11 tahun 2008 yang ditetapkan pada 21 April 2008) yang mengharuskan CA harus beroperasi di Indonesia, karena CA dari luar negeri dianggap tidak memiliki cukup informasi untuk melakukan verifikasi terhadap identitas seseorang di dalam Indonesia.

Apa lagi peran CA ? Seorang hacker yang melancarkan Internet Spamming atau Internet Phishing (via virus atau mobile malware) pada seorang korbannya, dapat mengambil informasi login dan informasi sensitif lainnya. Bahkan bentuk lain dari spam yaitu SPIT (Spam over Internet Telephony), mampu mengirimkan voice message berupa pesan marketing ke seluruh handset yang terhubung di suatu Jaringan Wireless VOIP dengan menggunakan hak akses seorang pelanggan. Ini masih berpotensi terjadi di NGN. Dan untuk mengatasinya adalah dengan cara pelanggan melakukan proses autentikasi terlebih dulu sebelum menggunakan hak aksesnya. Autentikasi ini bisa dibantu oleh CA dengan mekanisme CA signature-nya.

Referensi

1. Judge Septopanduviyatmo, Analisis Fraud pada jaringan IP dan Next-Generation, Laporan Proyek Akhir Keamanan Sistem Informasi

2. Ninyoman Victoria P, Oracle Adavanced Security pada Oracle9i

3. Dony Ariyus, Computer Security, Penerbit Andi, 2005

4. Iko Pramudiono, Pengantar Data Mining : Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data, Ilmukompuer.com, 2003.

5. Faridh Tamzis, Analisis Performansi Layanan pada Jaringan IP-MPLS PT Telkom link Jambi-Tangerang

6. Net Eye Corp, Fraud Analysis IP and NGN

7. Xerandy ST, Dr. Hendrawan, Telecommunication Fraud di Indonesia : Kajian Masalah dan Kebijakan Penanganannya

8. http://www.iec.org/online/tutorials/fraud_analysis

9. Beberapa berita dari http://www.telkomrdc-media.com/index

10. MA Bihina Bella, Using The IPDR Standard for NGN Billing and Fraud Detection, University of Pretoria, South Africa

11. http://www.billingworld.com/articles/feature/Stopping-Next-Generation-Fraud-Aimed-at.html

12. Geoff Ibbett, Subex Azure, Stopping Next-Generation Fraud Aimed at Internet-based Services, 2007