binaryjs – Tetapi algoritma hanyalah sekumpulan pernyataan yang memiliki tujuan dan mendefinisikan apa yang akan dilakukan program dan bagaimana program itu akan melakukannya. Pada artikel ini, mari kita lihat beberapa algoritma pengkodean paling populer yang harus Anda ketahui, sebelum menghadiri wawancara.
Pemrograman Dinamis:
Pemrograman dinamis adalah metode optimasi matematika dan metode pemrograman komputer. Ini adalah jenis algoritma yang bekerja berdasarkan prinsip rekursi di mana setiap masalah dipecah menjadi sub-masalah yang lebih kecil dan solusi dari masalah akhir bergantung pada solusi dari yang lebih kecil. Dalam proses ini, dijamin bahwa submasalah diselesaikan sebelum menyelesaikan masalah. Ini disebut sebagai Pemrograman Dinamis.
Algoritma Hashing:
Fungsi hash adalah fungsi apa pun yang dapat digunakan untuk memetakan data dengan ukuran arbitrer ke nilai ukuran tetap. Fungsi hash adalah fungsi matematika yang mengubah bilangan input kompleks menjadi nilai numerik terkompresi. Fungsi hash membuat nilai hash berdasarkan blok data input yang memiliki data dengan panjang tetap. Dan algoritma hashing menjelaskan bagaimana fungsi hash akan digunakan dan mendefinisikan proses lengkap memecah pesan dan menyatukannya kembali.
Algoritma Traversal Pohon:
Pohon adalah bentuk khusus dari struktur data yang mencakup simpul akar yang terhubung ke subpohon dalam format simpul yang ditautkan. Jenis yang paling umum digunakan disebut Binary Tree dimana setiap node dapat memiliki maksimal dua anak. Traversal pohon pada dasarnya adalah proses mengunjungi setiap simpul pohon sambil juga melakukan beberapa fungsi pada semua nilai.
Sortir Seleksi:
Algoritme pengurutan pemilihan mengurutkan array dengan berulang kali menemukan elemen minimum dari bagian yang tidak disortir dan meletakkannya di awal. Seleksi Sortir bekerja dengan mencari elemen terkecil atau terbesar dan menempatkannya di posisi pertama. Proses ini berlanjut sampai semua elemen dalam array telah diurutkan ke posisi yang tepat. Prosedur kerja sortir seleksi juga sederhana.
Algoritma Pencarian:
Algoritma pencarian digunakan untuk mencari elemen yang disimpan dalam bentuk struktur data apa pun. Algoritma ini membentuk dasar dari setiap sistem pencarian dan menemukan kasus penggunaan di empat area yaitu. database, ruang virtual, sub-struktur, dan komputer kuantum.
Sortir Penyisipan:
Pengurutan penyisipan adalah algoritme pengurutan sederhana yang membangun larik terurut terakhir, satu item pada satu waktu. Elemen pertama dalam array diasumsikan terurut. Dibutuhkan elemen kedua dan menyimpannya secara terpisah dalam sebuah kunci. Dengan daftar besar, ini kurang efisien jika dibandingkan dengan algoritme yang lebih canggih
Pencarian Linier:
Pencarian linier adalah algoritma pencarian yang sangat mendasar dan sederhana. Algoritma Linear Search juga dikenal sebagai Sequential Search. Proses pencarian akan dimulai dari elemen pertama dan berjalan secara berurutan. Ini umumnya bekerja dengan baik untuk data tidak terstruktur .
Bubble Sort :
Bubble Sort adalah algoritma pengurutan paling sederhana yang bekerja dengan menukar elemen yang berdekatan secara berulang jika urutannya salah. Ini adalah algoritma pengurutan termudah dan bekerja dengan membandingkan nilai-nilai yang berdekatan dalam daftar dan menempatkannya dalam urutan yang benar. Kemudian terus melakukan itu di seluruh daftar berulang-ulang sampai semua nilai dalam daftar telah diatur dalam urutan yang diinginkan.
Pencarian Biner:
Pencarian Biner adalah algoritma pencarian yang digunakan dalam mengurutkan array dengan membagi interval pencarian secara berulang menjadi dua. Sementara pencarian linier membandingkan elemen input dengan setiap elemen dalam daftar mulai dari elemen pertama, algoritma pencarian biner dimulai dengan elemen tengah. Karena ini adalah jenis algoritma pencarian interval , ini hanya digunakan pada struktur data yang diurutkan.
Sorting Algorithm:
Sorting Algorithm digunakan untuk mengatur ulang array atau daftar elemen yang diberikan menurut operator perbandingan. Operator perbandingan digunakan untuk menentukan urutan baru elemen dalam struktur data masing-masing. Ini membantu Anda mengatur data Anda dalam bentuk tertentu untuk membuat makna darinya.
Analisis Kode Biner Otomatis untuk Forensik Perangkat Lunak – Dalam posting terakhir saya, saya berbicara tentang memperluas istilah forensik perangkat lunak untuk memasukkan penyelidikan perangkat lunak apa pun, apakah untuk mendeteksi kejahatan, atau misalnya, menyelidiki insiden keselamatan atau melacak pelanggaran keamanan.
Analisis Kode Biner Otomatis untuk Forensik Perangkat Lunak
binaryjs – Dalam posting ini, saya berkonsentrasi pada penggunaan analisis kode biner otomatis untuk membantu deteksi malware sebagai bagian dari investigasi forensik perangkat lunak. Secara tradisional, analisis biner manual padat karya telah digunakan, sehingga peluang untuk menambahkan alat otomatis seperti CodeSonar ke dalam proses sangat meningkatkan produktivitas dan keberhasilan deteksi.
Perangkat Lunak Forensik
Secara umum, forensik perangkat lunak mencakup berbagai kemungkinan teknik investigasi (misalnya analisis file data), yang tidak tercakup di sini. Dalam posting ini, saya akan secara khusus membahas deteksi cacat, malware, atau kerentanan keamanan lainnya dalam kode biner, sebagai bagian dari penyelidikan insiden signifikan.
Secara tradisional, penyelidikan forensik ke dalam kode biner membosankan dan memakan waktu dan membutuhkan pengalaman teknis yang signifikan baik dalam platform perangkat keras (sistem target dan arsitektur CPU) dan aplikasi perangkat lunak. Melakukan analisis ini pada target tertanam sangat sulit mengingat lingkungan perangkat keras dan perangkat lunak yang luas. Otomatisasi diperlukan untuk tingkat deteksi yang lebih baik dan peningkatan produktivitas. Kasus serupa dapat dibuat untuk analisis kode sumber, mungkin topik untuk posting lain!
Menerapkan Analisis Statis untuk Mendeteksi Cacat dan Malware
GrammaTech telah membahas panjang lebar penerapan analisis statis untuk mendeteksi dan menganalisis kerentanan keamanan. Secara efektif, malware dideteksi melalui analisis data tercemar yang dikombinasikan dengan kerentanan yang terdeteksi. Posting sebelumnya membahas analisis data tercemar , kerentanan keamanan , dan analisis biner . Untuk meringkas, alat analisis statis tingkat lanjut dapat secara otomatis mendeteksi kerentanan keamanan dalam kode. Selain itu, analisis data yang tercemar dapat menentukan apakah masukan dari luar dapat digunakan untuk memanipulasi kerentanan menjadi ancaman keamanan yang lengkap. Analisis biner unik CodeSonar memiliki kemampuan deteksi dan penelusuran yang sama dengan produk berbasis sumber dan terintegrasi dengan IDA Pro, salah satu alat forensik perangkat lunak terkemuka.
Analisis Kode Biner Otomatis untuk Forensik Perangkat Lunak
Mengotomatiskan sesuatu yang sebaliknya merupakan pekerjaan yang melelahkan dan sulit dari kode biner rekayasa balik secara manual, analisis statis lanjutan memberikan banyak manfaat, termasuk yang berikut:
Deteksi yang ditingkatkan : Analisis statis otomatis dapat mendeteksi kesalahan dan kerentanan dalam file biner yang dapat dieksekusi atau file objek perpustakaan ukuran apa pun, bahkan di beberapa unit dan/atau fungsi kompilasi. Analisis yang sama dengan pendekatan manual sulit dilakukan dan seringkali terbatas pada bagian kode biner yang telah ditentukan sebelumnya. Meskipun analisis otomatis mungkin tidak sepenuhnya menggantikan pendekatan manual, ini tentu saja meningkatkan tingkat deteksi dan cakupan analisis.
Pelacakan yang lebih baik : Salah satu aspek yang paling sulit dari penyelidikan forensik manual adalah pelacakan kontrol dan aliran data, yang diperburuk dengan kode biner saja. Analisis statis lanjutan melakukan kontrol dan analisis aliran data pada seluruh cakupan aplikasi. Lingkup analisis yang lebih besar ini meningkatkan deteksi tetapi juga mengurangi positif palsu (kesalahan yang dilaporkan ternyata salah), dan membantu analisis data yang tercemar. CodeSonar juga menyediakan antarmuka pengguna web yang canggih untuk membantu secara signifikan menyelidiki kesalahan.
Efisiensi investigasi : Deteksi kerentanan otomatis, pelacakan, dan pelaporan sangat meningkatkan efisiensi investigasi kode biner. Penyelidik forensik perangkat lunak dapat mengandalkan teknologi analisis biner CodeSonar untuk menemukan kerentanan di seluruh aplikasi, sementara penyelidikan manual mereka mungkin difokuskan pada area kode tertentu. Mempertimbangkan biaya rekayasa balik dan investigasi kode biner manual, CodeSonar memberikan pengembalian investasi yang sangat baik.
Pelaporan untuk mendukung pengumpulan bukti : Pelaporan kesalahan yang komprehensif, visualisasi kode, dan integrasi dengan sistem manajemen kerentanan sangat penting untuk mendukung penyelidikan forensik keamanan perangkat lunak. Mengotomatiskan bagian dari pelaporan investigasi berarti menghemat waktu dan mengurangi kesalahan.
Sumber hibrida dan analisis biner : Meskipun posting ini berkonsentrasi pada analisis kode biner, analisis kode sumber juga penting jika sumbernya tersedia. Misalnya, karyawan yang tidak puas mungkin telah meninggalkan malware dalam kode sumber “bersembunyi di depan mata”. Analisis kode sumber memiliki fitur dan manfaat yang sama dengan analisis biner, dan CodeSonar dapat melaporkan hasil sumber dan biner dalam proyek yang sama.
KESIMPULAN:
Analisis kode biner statis otomatis memberikan manfaat besar untuk investigasi forensik perangkat lunak. Dengan meningkatkan cakupan, akurasi, dan kedalaman analisis perangkat lunak, CodeSonar dapat menghemat banyak waktu dari rekayasa balik kode biner manual. Dengan manfaat yang jelas dalam hal deteksi kerentanan keamanan dan pengumpulan bukti, analisis biner adalah alat utama untuk forensik perangkat lunak.
binaryjs – Raksasa Windows pada hari Senin mengatakan mampu menciptakan keadaan yang tepat di mana ia dapat mempertahankan versi bit kuantumnya, yang disebutnya “qubit topologi”.
Seperti semua organisasi yang mengklaim keunggulan komputasi kuantum, Microsoft berpendapat bahwa qubitnya adalah batu loncatan ke “komputer kuantum yang diharapkan lebih stabil daripada mesin yang dibangun dengan jenis qubit lain yang dikenal, dan karenanya berskala tidak seperti yang lain.”
Microsoft juga mengatakan terobosan topologi qubitnya adalah langkah berikutnya untuk menciptakan komputer kuantum sejuta-qubit, tonggak sejarah yang disepakati banyak orang adalah spesifikasi minimum yang diperlukan untuk memecahkan masalah skala besar yang tidak mungkin dilakukan pada komputer klasik saat ini.
Goliath TI mengambil beberapa pendekatan untuk komputasi kuantum. Salah satunya adalah membangun komputer kuantum futuristik berdasarkan quasipartikel yang telah ada secara teori. Microsoft juga telah mempekerjakan akademisi terkemuka untuk memecahkan tantangan dalam fisika untuk membuat komputer kuantum topologi.
Pada saat yang sama, cabang modal ventura Microsoft mendukung pendekatan yang lebih cepat ke kuantum dengan mendanai perusahaan seperti PsiQuantum , yang berharap untuk mendapatkan sistem koreksi kesalahan seukuran pusat data dan berjalan di tahun-tahun mendatang.
Koreksi kesalahan
Microsoft menerbitkan pemikiran di balik komputer kuantum topologisnya pada tahun 2007; teknologi ini menggunakan partikel kuasi yang disebut anyon non-Abelian, yang pada saat itu hanya ada dalam teori. Pada tahun 2015, Microsoft menerbitkan deskripsi prosesor abelian yang cocok untuk perhitungan dalam sistem kuantum.
Non-Abelion diharapkan dapat digunakan untuk membangun sistem komputer kuantum yang tidak memerlukan koreksi kesalahan untuk berfungsi. Secara umum, qubit rapuh, dan rentan terhadap gangguan dari materi dan radiasi elektromagnetik yang dapat merusak perhitungan. Pendekatan Microsoft adalah mengesampingkan hal ini dan menghilangkan kebutuhan untuk koreksi kesalahan dengan membuat qubit dengan “perlindungan bawaan dari kebisingan lingkungan, yang berarti dibutuhkan qubit yang jauh lebih sedikit untuk melakukan perhitungan yang berguna dan memperbaiki kesalahan,” kata biz.
Terobosan yang seharusnya diumumkan pada hari Senin adalah iterasi berikutnya dari membawa komputer kuantum topologi dari teori ke dunia nyata. Peneliti Redmond mengatakan mereka berhasil membuat mode nol Majorana di ujung kawat nano, yang menciptakan lapisan perlindungan untuk qubit dan memungkinkan operasi komputasi.
“Satu-satunya cara untuk membuka kunci informasi kuantum adalah dengan melihat keadaan gabungan dari kedua mode nol Majorana pada saat yang sama. Mengambil pengukuran ini dengan cara yang strategis memungkinkan kedua operasi kuantum dan menciptakan perlindungan yang melekat untuk qubit,” tulis Jennifer Langston dari Microsoft. .
Tim peneliti sebelumnya melihat tanda tangan di salah satu ujung kabel, tetapi perlu melihatnya di kedua ujungnya untuk menciptakan sistem yang layak untuk membangun sistem kuantum topologi.
Microsoft berhasil menyetel mode nol Majorana ke fase topologi dengan menggunakan bahan eksotis dan mengembangkan proses yang melapisi bahan semikonduktor dan superkonduktor ke perangkat.
“Dengan adanya medan magnet dan tegangan tertentu, perangkat dapat menghasilkan fase topologi dengan sepasang mode nol Majorana – ditandai dengan tanda tangan energi yang akan muncul di kedua ujung kawat nano dalam kondisi yang tepat – dan kesenjangan topologi yang terukur ,” tulis Langston dari Microsoft.
Ini hanyalah satu terobosan dalam perjalanan panjang ke depan bagi Microsoft, yang fisikawannya masih membangun konsep di sekitar siapa pun, yang dipandang sebagai partikel kuasi di luar partikel fermion dan boson standar.
Penggunaan bahan superkonduktor menunjukkan bahwa sistem akan membutuhkan pendinginan kriogenik, yang biasanya diukur di bawah minus 180 derajat Celcius, atau minus 292 derajat Fahrenheit. Microsoft telah bekerja dengan perusahaan seperti Rambus pada teknologi pendinginan untuk komponen kuantum.
Malware “HermeticWiper” yang Merusak Menyerang Ukraina – Ukraina menderita berbagai serangan siber. Salah satu yang paling menarik adalah malware yang sebelumnya tidak dikenal dengan muatan destruktif yang muncul di ratusan mesin Ukraina belakangan ini.
Malware “HermeticWiper” yang Merusak Menyerang Ukraina
binaryjs – Pada 23 Februari, sebuah tweet dari ESET Research mengklaim mereka menemukan malware baru yang menghapus data, yang digunakan di Ukraina. Garis waktu mengikuti serangan DDoS yang ditujukan ke beberapa situs web penting Ukraina ( Gambar A ). Penelitian ini dengan cepat dikonfirmasi oleh Symantec , sebuah divisi dari Broadcom Software.
Garis waktu kompleks peristiwa dunia maya yang menargetkan Ukraina
Sebelum operasi DDoS dan penemuan wiper baru ini, serangan lain melanda Ukraina pada pertengahan Januari, dijuluki WhisperGate, diekspos oleh Microsoft pada 15 Januari.
Microsoft melaporkan bahwa WhisperGate telah dijatuhkan pada sistem korban (beberapa organisasi pemerintah, nirlaba, dan teknologi informasi) di Ukraina pada 13 Januari. Malware tersebut telah dirancang agar terlihat seperti ransomware , tetapi sebenarnya tidak memiliki kode pemulihan tebusan di berkas biner. Ini telah dikembangkan menjadi destruktif dan membuat targetnya tidak dapat digunakan.
Sejalan dengan operasi penghapus pertama ini, serangkaian serangan situs web terjadi pada malam hari antara 13 dan 14 Januari, seperti yang dilaporkan oleh CERT-UA, tim resmi pemerintah untuk menanggapi insiden komputer di Ukraina.
Beberapa situs web Ukraina dirusak untuk menampilkan pesan yang ditulis dalam bahasa Ukraina, Rusia, dan Polandia ( Gambar B ). WhisperGate juga dijatuhkan dan digunakan di situs web tersebut. Menurut Layanan Negara Ukraina untuk Komunikasi Khusus dan Perlindungan Informasi, pada 13-14 Januari 2022, hampir 70 situs web Ukraina (domestik dan internasional) diserang.
Pesan yang secara kasar diterjemahkan ke dalam bahasa Inggris, adalah:
“Orang Ukraina! Semua data pribadi Anda telah dikirim ke jaringan publik. Semua data di komputer Anda dihancurkan dan tidak dapat dipulihkan. Semua informasi tentang Anda menusuk publik, dongeng dan menunggu yang terburuk. Ini untuk Anda untuk masa lalu Anda, masa depan dan masa depan. Untuk Volhynia, OUN UPA, Galicia, Polandia, dan kawasan bersejarah.”
Pesan yang ditampilkan di situs web yang dirusak adalah gambar. Gambar, tidak seperti teks, memiliki metadata, terkadang menyertakan koordinat fisik. Dalam hal ini, gambar memiliki garis lintang dan garis bujur tertentu: tempat parkir Sekolah Ekonomi Warsawa di Polandia. Pilihan menggunakan gambar daripada teks mungkin dilakukan untuk mengirim tanda palsu, seperti posisi GPS itu.
Serhiy Demedyuk, wakil sekretaris dewan keamanan dan pertahanan nasional Ukraina, menyalahkan serangan itu pada kelompok yang dijuluki UNC1151 . Dia menambahkan bahwa UNC1151 adalah kelompok spionase dunia maya yang berafiliasi dengan layanan khusus Republik Belarus.
Pada 15 Februari, serangan DDoS baru dimulai terhadap Kementerian Pertahanan Ukraina di samping target lainnya .
Acara selanjutnya dalam rangkaian acara besar-besaran ini adalah kemunculan malware HermeticWiper.
HermeticWiper: Malware yang sangat efisien dan merusak
23 Februari melihat munculnya laporan tentang HermeticWiper, saat ESET memulai utas Twitter tentangnya.
Salah satu karakteristik yang sangat menarik dari wiper ini adalah bahwa itu adalah malware yang ditulis dengan sangat baik dengan fungsi standar yang sangat sedikit, tidak seperti kebanyakan malware lain yang tersebar.
Metode yang digunakan untuk menghapus data telah digunakan di masa lalu oleh beberapa pelaku ancaman dengan wiper terkenal Shamoon and Destover : Ini menyalahgunakan driver pengelola partisi Windows yang sah untuk melakukan operasi penulisannya. Dalam kasus HermeticWiper, manajer partisi EaseUS (empntdrv.sys) disalahgunakan.
Malware ini berisi beberapa versi driver yang berbeda dan menggunakan versi yang sesuai tergantung pada versi sistem operasi dan arsitektur yang dijalankannya. Versi driver yang berbeda ini dikompresi sebagai sumber daya terkompresi ms dalam biner malware. Karena malware hanya 114KB, data driver ini membutuhkan lebih dari 70%.
Salah satu tindakan pertama yang dilakukan oleh HermeticWiper terdiri dari menonaktifkan salinan bayangan volume , sistem yang dapat membantu administrator untuk memulihkan sistem yang rusak.
HermeticWiper kemudian merusak Master Boot Record (MBR) perangkat, dan menghapus file di folder strategis yang berbeda dari sistem operasi Windows:
C:\Documents and Settings\
C:\Informasi Volume Sistem\
C:\Windows\SYSVOL\
C:\Windows\System32\winevt\Logs
Tindakan destruktif terakhir terdiri dari menentukan apakah sistem file partisi hard drive adalah FAT atau NTFS dan merusak partisi yang sesuai. Setelah selesai, sistem dipaksa untuk dimatikan dan tidak akan pernah bisa boot lagi.
Dengan melakukan ini, malware memastikan sistem benar-benar tidak dapat digunakan.
Sejauh ini, HermeticWiper hanya tersebar dan digunakan di Ukraina. Di samping itu, nama malware ini berasal dari fakta bahwa ia menggunakan sertifikat yang ditandatangani dari nama perusahaan Hermetica Digital Ltd dan berlaku pada April 2021. Menurut penelitian SentinelOne tentang HermeticWiper, “kemungkinan penyerang menggunakan perusahaan shell atau meminta perusahaan yang sudah mati untuk menerbitkan sertifikat digital ini.”
Bagaimana agar tetap aman dari HermeticWiper?
Penggunaan HermeticWiper di luar Ukraina tidak diharapkan. Indikator kompromi (IOC) telah dibagikan bersama dengan aturan YARA untuk membantu mendeteksi malware pada sistem.
Tidak seperti malware lain yang tindakannya umumnya dikendalikan oleh aktor ancaman melalui komunikasi jaringan, HermeticWiper tidak memerlukannya. Oleh karena itu, tidak ada pola jaringan yang dianalisis untuk mendeteksi malware, kecuali jika diunduh dari jaringan, dalam hal ini mungkin berguna untuk menerapkan pemeriksaan paket dalam (DPI) untuk mendeteksi biner. Titik akhir harus dipindai untuk IOC ini.
Apa Perbedaan Antara Coding dan Pemrograman? – Butuh waktu lama bagi saya untuk memahami apa arti sebenarnya dari istilah pemrograman dan pengkodean , dan apa yang terkandung di setiap bidang. Dan saya yakin saya bukan satu-satunya yang merasa bingung dengan kedua istilah itu ketika saya baru mengenal teknologi.
binaryjs – Untuk sementara saya berpikir bahwa mereka adalah hal yang sama, dan saya butuh beberapa waktu untuk memahami bahwa ada perbedaan antara dua “dunia”.
Dalam artikel ini, saya akan menjelaskan perbedaan mendasar antara pengkodean dan pemrograman dan bagaimana keduanya bekerja secara kolaboratif untuk mengembangkan aplikasi dan situs.
Jadi mari kita telusuri istilah-istilah ini dan bagaimana para profesional menggunakannya dengan terlebih dahulu memahami apa artinya.
Apa itu Coding?
Anda mungkin pernah melihat kursus, bootcamp, atau artikel yang membicarakan semua tentang coding – jadi mengapa penekanan pada istilah ini?
Ini karena tindakan pengkodean yang sebenarnya memungkinkan kita melakukan semua hal keren yang kita lakukan setiap hari. Ini memungkinkan kami menggunakan aplikasi seluler, bekerja dengan perangkat lunak dan sistem operasi yang berbeda, dan bahkan memainkan game yang kami sukai atau mengunjungi situs web tempat Anda membaca artikel ini. Itu semua dimungkinkan melalui pengkodean.
Jadi, apa itu coding secara sederhana?
Kita dapat mendefinisikan pengkodean sebagai tindakan menerjemahkan instruksi untuk komputer dari bahasa manusia ke bahasa yang dapat dipahami oleh mesin. Kode ini memberitahu komputer bagaimana berperilaku dan tindakan apa yang harus dilakukan.
Jika Anda ingin menjadi pembuat kode, Anda harus memiliki pengetahuan dasar tentang bahasa pemrograman. Ketika saya mengatakan bahasa pemrograman, maksud saya bahasa seperti: Python, Java, Go, PHP, atau JavaScript.
Apa itu Pemrograman?
Anda mungkin juga pernah mendengar orang berkata, “Saya seorang programmer” . Dan beberapa dari mereka yang menggunakan istilah ini memiliki pemahaman tentang apa arti istilah tersebut sementara yang lain tidak. Jika Anda tidak tahu apa sebenarnya arti pemrograman, mari kita coba menjelaskan dengan memahami apa itu pemrograman.
Pemrograman adalah proses menciptakan instruksi yang akan memberitahu komputer bagaimana melakukan tugas tertentu yang diberikan kepadanya.
Ketika kita berbicara tentang pemrograman, pikirkan sesuatu seperti remote control untuk TV Anda – ia akan menunggu Anda untuk memberikan instruksi dengan menekan tombol yang berbeda yang kemudian memberitahu TV untuk melakukan tugas tertentu (seperti mengubah saluran, meningkatkan volume, dan seterusnya). Nah, ini adalah cara yang sama programmer dapat menginstruksikan komputer untuk melakukan berbagai hal.
Dengan pemrograman, Anda hampir dapat melakukan apa saja – seperti memprogram robot untuk membantu pekerjaan rumah, atau bahkan memprogram mobil yang dapat digerakkan sendiri seperti Tesla.
Agar seorang programmer dapat mengembangkan program yang akan mengimplementasikan ide mereka, mereka perlu melakukan langkah-langkah berikut:
Merencanakan struktur aplikasi ( dengan bantuan alat seperti Trello )
Mendesainnya ( dengan menggunakan alat seperti Figma atau Adobexd )
Mengembangkannya ( dengan menggunakan bahasa pemrograman pilihan mereka )
Menguji fitur-fiturnya
Menyebarkannya ( pada layanan hosting gratis atau berbayar )
Mempertahankannya setelah selesai.
Jadi seperti yang Anda lihat, kita dapat mengatakan bahwa pemrograman tidak hanya berurusan dengan penulisan kode yang sebenarnya. Ini juga melibatkan penggunaan struktur data dan algoritme, dan secara umum berurusan dengan gambaran yang lebih besar dalam membuat dan mengembangkan sistem yang kompleks.
Perbedaan antara Coding dan Pemrograman
Kami akan membagi perbedaan dalam empat kategori utama yang akan membantu kami memecah konsep dan memahaminya dengan lebih baik.
Terminologi
Coding berkaitan dengan penulisan kode dalam bahasa yang dipahami oleh mesin dan manusia. Tujuan utama dari coding adalah untuk menyediakan komunikasi antara keduanya (manusia & komputer).
Pemrograman melibatkan pembuatan garis besar dan struktur untuk kode program yang mengikuti standar tertentu, sebelum kode sebenarnya ditulis untuk membentuk tugas yang perlu dilakukan.
Alat yang Anda gunakan
Ketika berbicara tentang coding , salah satu alat terpenting Anda adalah editor teks Anda (seperti Notepad, atau sesuatu yang lebih kompleks dan kaya fitur seperti Visual Studio Code, Sublime, Atom, atau Vim).
Ketika Anda berbicara tentang Pemrograman , di sisi lain, Anda akan memerlukan beberapa alat tambahan. Sebagai seorang programmer, Anda akan melakukan review dokumen, melakukan banyak perencanaan, memikirkan desain, dan sebagainya.
Untuk membantu Anda dengan tugas ini, Anda akan menggunakan alat seperti editor kode yang lebih canggih, alat analisis, debugger, kerangka kerja pemodelan, assembler, algoritme pemodelan, dan banyak lagi.
Sebagai seorang programmer, Anda harus memiliki banyak pengalaman menggunakan alat-alat ini dan lebih banyak terpapar pada proses yang digunakan pengembang untuk membangun aplikasi dan produk lainnya.
Tingkat pengetahuan Anda
Sebagai seorang pembuat kode yang memiliki pengetahuan dasar tentang bahasa pemrograman dan sintaksnya adalah awal yang baik. Setelah Anda tahu cara membuat kode dalam satu bahasa, akan lebih mudah untuk mempelajari bahasa lain. Dan sekali lagi, tujuan utama Anda adalah menulis kode aktual yang memberi tahu mesin apa yang harus dilakukan.
Di sisi lain programmer membutuhkan lebih banyak pengetahuan untuk memulai. Anda harus tahu cara membuat dan bekerja dengan algoritme, cara mendesain situs web, cara men-debug dan menguji kode Anda, cara mengelola proyek, dan tentu saja cara bekerja dengan bahasa pemrograman.
Pemecahan masalah, pemikiran kritis, dan keterampilan analitis juga penting ketika Anda mengembangkan sistem yang kompleks.
Produk akhir
Sebagai pembuat kode , hasil yang Anda harapkan biasanya merupakan solusi sederhana yang, setelah dikompilasi, akan berhasil memberikan hasil yang Anda inginkan. Contoh yang baik adalah yang kami berikan sebelumnya – mengonversi PDF menjadi file audio.
Di sisi lain, seorang programmer akan bekerja untuk memberikan seluruh aplikasi yang berfungsi atau perangkat lunak yang akan digunakan orang di pasar. Mereka juga bertanggung jawab untuk menindaklanjuti dan memelihara apa yang mereka bangun untuk memastikannya berjalan lancar tanpa gangguan.
Bagaimana Coding dan Pemrograman Bekerja Bersama
Pada titik ini saya harap Anda dapat membedakan antara pengkodean dan pemrograman dan apa yang keduanya hadapi. Sekarang, mari kita lihat bagaimana keduanya dapat (dan seharusnya) bekerja sama untuk mencapai banyak hal.
Untuk lebih memahami caranya, mari kita mulai dengan memberikan skenario nyata di mana pengkodean dan pemrograman akan diminta untuk bekerja sama untuk menghasilkan aplikasi yang berfungsi lengkap.
Bayangkan Anda telah diminta untuk membuat aplikasi yang akan membantu memantau atau melacak rutinitas harian Anda atau memantau pengeluaran harian Anda. Dengan menggunakan konsep dua dunia, inilah cara Anda menyelesaikan tugas.
Anda akan membutuhkan seorang programmer, yang akan dapat:
rencanakan struktur aplikasi ( dengan bantuan alat seperti Trello )
Tuliskan fitur utama aplikasi, untuk apa pengguna diharapkan menggunakannya, dll
Desain aplikasi ( dengan menggunakan alat seperti Figma atau Adobexd )
Setelah menyelesaikan langkah-langkah ini, peran pembuat kode ikut bermain. Mereka mengambil ide yang dibuat oleh programmer dan mengubahnya menjadi bentuk yang dapat dibaca mesin dengan menulis kode untuk melakukan tugas yang ditentukan. Setelah proses pengkodean yang ajaib, programmer kembali bermain.
Pemrogram kemudian akan menilai kode dan memeriksa kesalahan, menjalankan tes dan memeriksa apakah semuanya bekerja dengan benar dan bahwa kode memberikan hasil yang diharapkan. Jika semua ini diperiksa, aplikasi sekarang siap untuk penyebaran dan pemeliharaan – yang tetap berada di tangan programmer.
Contoh sederhana ini menjelaskan bagaimana kedua keterampilan dapat digunakan bersama untuk produktivitas.
Dan hanya poin terakhir: “pemrogram” dan “pemrogram” tidak selalu merupakan dua orang yang terpisah. Mereka bisa menjadi satu dan orang yang sama yang melakukan semua tugas ini.
Kesimpulan
Di mana Anda berada di dua dunia? Butuh waktu bagi saya untuk mencari tahu apa yang benar-benar saya minati.
Jika Anda lebih tertarik pada logika, cobalah mencurahkan energi Anda ke dalam seluruh proses pemrograman. Jika Anda benar-benar hanya menikmati membaca dan menulis kode, maka investasikan waktu Anda dalam pengkodean.
Seperti yang kita ketahui, ilmu komputer merupakan bidang yang sangat luas dan masih terus berkembang. Berusahalah menemukan jalan yang ingin Anda jelajahi dan fokus padanya – pastikan untuk menikmatinya dan juga bersenang-senang.
Jika Anda masih berjuang, saya harap artikel ini menjelaskan dan membantu Anda menemukan tempat Anda.
Terima kasih telah membaca sejauh ini. Jika Anda menikmati artikel ini, silakan bagikan agar Anda dapat membantu pengembang lain menemukan jalur mereka.
Pemindaian Biner vs Kode Sumber – Diskusi seputar mana yang lebih unggul – pemindaian biner atau kode sumber – telah menjangkiti pasar analisis statis sejak awal. Pemindai kode sumber menganalisis kode yang tidak dikompilasi, sedangkan pemindai biner menganalisis kode yang dikompilasi, tetapi pada akhirnya, hasilnya sama.
Pemindaian Biner vs Kode Sumber
binaryjs – Mereka hanyalah dua solusi rekayasa untuk masalah yang sama. Namun, sebagai bagian mendasar dari pendekatan vendor terhadap SAST, ini adalah area yang harus dipertimbangkan oleh organisasi dalam proses seleksi mereka.
Selama perdebatan selama satu dekade ini, ada mitos yang diabadikan untuk kedua metode tersebut, membuat pengorbanan lebih sulit untuk dibedah. Pada akhirnya, ketika dipertimbangkan dalam ruang hampa, analisis kehilangan komponen inti yang diperlukan untuk mendukung program AppSec yang komprehensif , seperti skalabilitas, efisiensi, dan orang, proses, dan program yang diperlukan untuk mendukung tim AppSec yang sukses. Di blog ini, saya bertujuan untuk mengklarifikasi beberapa mitos seputar analisis biner, mengklarifikasi mengapa memilih metode ini, dan memberi Anda fakta serta menghilangkan mitos analisis kode yang Anda butuhkan selama proses evaluasi organisasi Anda.
Mengkompilasi kode membutuhkan lebih banyak waktu dan menghasilkan hasil yang kurang akurat
Perbedaan paling jelas antara kode sumber vs pemindai biner adalah pemindai biner memerlukan kode untuk dikompilasi sebelum pemindaian, yang mengubah struktur kode dengan menghapus kode mati dan menambahkan langkah dalam proses pengujian Anda dibandingkan dengan pemindaian kode sumber. Pada nilai nominal, ini mungkin tampak kurang aman karena Anda tidak menguji semua kode, dan kurang efisien karena setiap langkah tambahan membutuhkan waktu ekstra.
Namun, mengkompilasi kode adalah langkah yang wajib dilakukan, baik itu sebelum pengujian keamanan atau sesudahnya, karena untuk dapat dijalankan dalam produksi, sebuah aplikasi harus dikompilasi. Jadi pertanyaan mendasarnya adalah visibilitas kerentanan yang disediakan oleh kode sumber pemindaian vs. pemindaian biner, dan kecepatan vendor dapat membantu Anda mengidentifikasi dan memulihkan kerentanan ini.
kami menetapkan pemindaian biner sebagai produk sampingan dari fitur yang jauh lebih penting dari penawaran kami: pendekatan berbasis SaaS. Pendekatan pemindaian biner kami yang dipatenkan memungkinkan kami menyediakan pengujian analisis statis dengan aman di platform kami tanpa mengungkapkan kekayaan intelektual Anda. Pendekatan berbasis SaaS kami berarti Anda dapat mulai memindai pada hari pertama tanpa perangkat keras apa pun untuk dipasang atau dikelola, dan dapat menskalakan dengan cepat tanpa antrean.
Dibandingkan dengan pemindai kode sumber lokal yang terkenal diganggu dengan jumlah positif palsu yang tinggi sampai mereka disetel untuk aplikasi yang mereka pindai, kami telah dapat belajar dari 6 triliun baris kode yang dipindai untuk memberikan 5 persen kesalahan -nilai positif di luar kotak, artinya pengembang dapat fokus untuk memperbaiki kekurangan nyata dengan cepat. Tingkat positif palsu yang rendah ini tidak ada hubungannya dengan pemindaian biner vs. kode sumber, tetapi lebih dengan fakta bahwa sebagai vendor SaaS, kita dapat belajar dengan setiap pemindaian.
Memindai kode sumber berarti Anda dapat memindai lebih cepat dan mengintegrasikan pengujian keamanan lebih jauh di SDLC Anda
Salah satu kesalahpahaman terbesar adalah bahwa pemindaian fragmen kode adalah milik pemindai kode sumber karena mereka tidak mengkompilasi kode dan, oleh karena itu, dapat memindai lebih awal dalam proses pengembangan. Dampak pemindaian lebih cepat berarti Anda dapat menemukan kerentanan lebih cepat dan mengurangi waktu untuk memperbaiki kesalahan di kemudian hari dalam produksi.
Namun, mengintegrasikan lebih jauh ke kiri ke dalam SDLC dan memindai lebih cepat tidak bergantung pada apakah Anda memindai kode sumber atau biner, melainkan teknologi dan integrasi yang disediakan vendor analisis statis untuk memungkinkan pengembang Anda mengungkap dan memperbaiki kesalahan.
Untuk membantu organisasi memindai lebih cepat dan mengotomatiskan proses, kami menyediakan lebih dari 24 integrasi langsung ke alat di seluruh SDLC, yang berarti pengembang dapat meluncurkan pemindaian dengan mulus di platform atau melalui saluran IDE atau CI/CD mereka. Integrasi yang ketat di seluruh SDLC ini telah menghasilkan pengurangan biaya remediasi sebanyak 90 persen atau lebih bagi pelanggan kami.
telah mengelola program AppSec selama lebih dari satu dekade untuk lebih dari 1.700 pelanggan. Saat ini, kami telah mendengarkan pelanggan kami dan mempelajari apa yang berhasil dan apa yang tidak. Akibatnya, kami telah membuat pilihan desain untuk mengoptimalkan solusi kami untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang kekurangan yang ditemukan, seperti:
Pemindaian IDE Analisis Statis : Dari baris kode pertama, Pemindaian IDE Analisis Statis memberikan umpan balik kepada pengembang hanya dalam 3 detik, langsung di IDE mereka. Ini secepat dan secepat yang Anda bisa dapatkan dengan analisis statis.
Developer Sandbox : Setiap saat, developer dapat menguji di Developer Sandbox tanpa pemeriksaan, yang meningkatkan tingkat perbaikan rata-rata 48,2 persen.
Umpan balik sebaris dan prioritas cacat: Untuk memperbaiki kekurangan dengan cepat, pemindai biner kami menyediakan saran perbaikan sebaris dan alat eLearning yang diselaraskan dengan kerentanan tertentu. Selain itu, pengembang dapat memanfaatkan tampilan fix-first untuk menemukan di mana perbaikan dapat memiliki dampak paling besar atau bahkan memperbaiki beberapa kesalahan sekaligus. Menggunakan pendekatan , tim pengembangan memperbaiki lebih dari 2,5x jumlah rata-rata cacat per megabita.
Fokus kami tidak hanya untuk menemukan kesalahan dengan cepat, tetapi juga memastikan organisasi dapat memperbaiki kerentanan dengan cepat, telah membantu pelanggan kami mengurangi total waktu untuk memulihkan kerentanan, dan menjadikan membawa perangkat lunak yang aman ke pasar dengan cepat menjadi keunggulan kompetitif.
Di , kami memilih untuk memindai binari karena kami yakin ini memberdayakan pelanggan kami untuk memanfaatkan dengan aman kekuatan platform SaaS dan layanan sesuai permintaan kami. Platform telah memindai puluhan ribu aplikasi perusahaan, seluler, dan berbasis cloud, dan pendekatan unik kami untuk perbaikan telah membantu pelanggan memperbaiki lebih dari 35 juta kelemahan.
Pendekatan berbasis SaaS kami berarti nilai langsung, peningkatan yang lebih cepat, peningkatan akurasi, dan kemampuan untuk membuat lebih banyak perangkat lunak, lebih aman daripada sebelumnya.Meskipun sudah ada selama bertahun-tahun (mungkin bahkan beberapa dekade), praktik tinjauan kode otomatis untuk mengidentifikasi kerentanan keamanan dan kelemahan lainnya masih membuat para profesional keamanan produk memiliki banyak kesalahpahaman. Analisis kode sumber menyediakan cakupan yang lengkap, kata beberapa orang. Analisis biner tidak akurat, yang lain menangis.
Pernyataan-pernyataan ini dan lainnya menyesatkan jika tidak sepenuhnya salah, tetapi entah bagaimana orang-orang terus menyebarkannya. Saatnya untuk meletakkan ini untuk beristirahat, sekali dan untuk semua.Untuk membantu meluruskan dan membantu Anda dalam membuat keputusan yang tepat tentang analisis keamanan untuk perangkat lunak yang disematkan, saya mengumpulkan beberapa mitos teratas tentang masalah ini, dan melakukan pemeriksaan realitas pada masing-masing mitos tersebut.
Analisis Kode Sumber Mendeteksi Semua Kerentanan Perangkat Lunak
Saya menganggap asal mula mitos ini adalah kesalahpahaman bahwa kode biner di dunia perangkat lunak yang disematkan adalah transformasi sederhana dari kode sumber menjadi bit yang dapat dibaca mesin, jadi analisis kode sumber Anda untuk kerentanan perangkat lunak akan mendeteksi sebagian besar jika tidak semua masalah keamanan.Tapi itu jauh dari kebenaran.
Mari kita telusuri secara singkat bagaimana kode sumber berubah menjadi aplikasi fungsional dalam produk yang ingin kita amankan, katakanlah IVI – sistem infotainment di dalam kendaraan (meskipun bisa juga berupa perangkat medis yang terhubung atau pengukur energi pintar).Kode sumber yang memberi daya pada IVI adalah versi teks dari program komputer yang berisi instruksi untuk diikuti oleh mesin – memutar musik, menemukan kendaraan di aplikasi navigasi, dan sebagainya. Itu ditulis dalam bahasa pemrograman yang dapat dibaca dan diubah oleh manusia (misalnya C, C++, Java).
Untuk mengaktifkan perangkat keras/komputer on-board kendaraan untuk menjalankan program, kode sumber dikompilasi – sebuah proses yang menghasilkan kode mesin yang dapat diinterpretasikan oleh komputer. Itulah kode executable biner dari aplikasi IVI.
Tapi itu bukan akhir dari itu. Agar IVI Anda berfungsi, Anda membutuhkan lebih dari sekadar string 0 dan 1 yang mewakili kode Anda sendiri:
Sistem operasi (misalnya, Linux, Android) harus ditambahkan sebagai bagian dari perangkat lunak biner fungsional akhir
Driver perangkat lunak ditambahkan untuk memungkinkan IVI berkomunikasi dengan jaringan atau dengan GPS
Anda mungkin memiliki skrip dan kerangka kerja tambahan yang ditambahkan pada kompilasi posting
Dan masih banyak lagi – banyak komponen perangkat lunak ditambahkan (dan memerlukan konfigurasi) setelah kompilasi.
Jika Anda menggunakan pemindaian kode sumber (atau SAST – pengujian keamanan aplikasi statis), Anda akan kehilangan kerentanan dalam sistem operasi dan perangkat lunak tambahan yang “dibundel” dengan kode Anda sendiri. Akibatnya, Anda akan secara efektif berakhir dengan ‘negatif palsu’ – sejenis emas bodoh yang gagal memberikan apa yang benar-benar Anda butuhkan – analisis keamanan perangkat lunak yang komprehensif.
Sebaliknya, analisis komposisi perangkat lunak biner (SCA) menangani semua aspek perangkat lunak yang membentuk produk Anda, mengidentifikasi kerentanan dan risiko keamanan yang dapat memengaruhi pengoperasian perangkat dan pelanggan Anda.
Analisis Kode Sumber Sangat Mudah
Saya kira apa yang ada di balik mitos ini adalah asumsi bahwa akses ke kode sumber program memberikan visibilitas terbaik tentang bagaimana kinerja kode dalam kehidupan nyata dan dengan demikian analisisnya akan akurat. Tapi bukan itu masalahnya.Pertama-tama, jujur saja – baik analisis kode sumber maupun analisis biner tidak 100% sempurna.Tetapi mitos ini menutupi fakta bahwa analisis kode sumber sering diganggu dengan kesalahan positif yang dapat menghabiskan sumber daya keamanan produk yang berharga.
Mengapa demikian? Aplikasi tidak selalu menggunakan seluruh kode sumber, melainkan hanya bagian yang relevan yang menyediakan fungsionalitas yang diinginkan (kode yang tidak digunakan dikenal sebagai “kode mati”). Kompiler, di sisi lain, menghasilkan binari dari kode sumber yang sebenarnya Anda gunakan.Inilah masalahnya Anda mungkin memiliki potongan kode sumber dengan kerentanan yang belum tentu digunakan dalam produk Anda. Pemindai kode sumber akan menandainya dan tim keamanan produk Anda akan menghabiskan waktu berharga menganalisisnya meskipun sama sekali tidak relevan dengan produk Anda.
Ini adalah “positif palsu”.
Sebaliknya, analisis biner melihat kode aktual yang digunakan dalam perangkat lunak Anda, menghasilkan tingkat positif palsu yang lebih rendah sambil membantu Anda fokus pada kerentanan yang benar-benar relevan dengan produk Anda.
Analisis Kode Sumber adalah Yang Anda Butuhkan untuk Mengamankan Kode Produksi
Seperti mitos, yang satu ini mungkin berkaitan dengan pemikiran bahwa kode biner di dunia perangkat lunak yang disematkan adalah transformasi sederhana dari kode sumber menjadi bit yang dapat dipahami oleh mesin.Namun, ketika berbicara tentang binari, ini bukan hanya tentang kode yang ditambahkan/dibundel dengannya, tetapi juga masalah konfigurasi yang terjadi setelah kompilasi. Biner biasanya tidak digunakan apa adanya, tetapi dikonfigurasikan secara ekstensif untuk penerapan. Sebagai contoh:
Alih-alih kunci kriptografi umum yang digunakan selama fase pengembangan, Anda harus menggunakan kunci “produksi” khusus pelanggan
OS dikonfigurasi untuk mengaktifkan/menonaktifkan layanan tertentu
Aturan firewall tingkat OS dikonfigurasi
Bukan hanya kompilasi kode sumber yang membawa Anda ke produk akhir (biner). Ada masalah kompiler (misalnya, kemampuan pengerasan kode), tautan yang menggabungkan perpustakaan pihak ketiga, seluruh alur DevSecOps, pengemasan firmware, penerapan ke pengguna, dan banyak lagi.
Semua langkah ini mengubah biner dan dapat menimbulkan risiko keamanan siber seperti pelanggaran kebijakan keamanan internal atau standar dan peraturan keamanan siber tertentu .
Tidak seperti analisis kode sumber, analisis biner dapat mendeteksi masalah keamanan tersebut dan membantu tim Anda memperbaikinya tepat waktu.
Membandingkan analisis kode sumber dengan analisis biner agak mirip dengan memeriksa nilai gizi bahan makanan mentah dengan yang dimasak.
Analisis kode sumber adalah metode yang berharga untuk mendeteksi kerentanan tertentu selama proses pengembangan. Tidak ada perdebatan tentang itu.Tetapi di luar fakta bahwa analisis kode sumber (SAST) tidak layak dalam banyak kasus karena tidak tersedia (seperti yang sering terjadi di industri yang mengandalkan rantai pasokan perangkat lunak yang kompleks – otomotif, medis, IIoT, dan lainnya) – analisis biner sangat penting untuk meningkatkan ketahanan dunia maya produk Anda, bahkan dalam situasi di mana kode sumber produk Anda tersedia.
