Network Forensik - Tools Network Forensik

Definisi Network Forensik

Forensik jaringan (Network forensic) merupakan proses menangkap, mencatat dan menganalisa aktivitas jaringan guna menemukan bukti digital (digital evidence) dari suatu serangan atau kejahatan yang dilakukan terhadap , atau dijalankan menggunakan, jaringan komputer sehingga pelaku kejahatan dapat dituntut sesuai hukum yang berlaku.

Bukti digital dapat diidentifikasi dari pola serangan yang dikenali, penyimpangan dari perilaku normal jaringan ataupun penyimpangan dari kebijakan keamanan yang diterapkan pada jaringan.

Forensik Digital dan Forensik Jaringan ini dapat digunakan untuk menemukan kejahatan di dunia maya seperti cyber crime. Karena meskipun kejahatan itu dilakukan secara digital tetap saja meninggalkan bukti atau “jejak”.

Proses forensik jaringan terdiri dari beberapa tahap, yakni :

1.      Akuisisi dan pengintaian (reconnaissance)

Yaitu proses untuk mendapatkan/mengumpulkan data volatil (jika bekerja pada sistem online) dan data non-volatil (disk terkait) dengan menggunakan berbagai tool.

2.      Analisa

Yaitu proses menganalisa data yang diperoleh dari proses sebelumnya, meliputi analisa real-time dari data volatil, analisa log-file, korelasi data dari berbagai divais pada jaringan yang dilalui serangan dan pembuatan time-lining dari informasi yang diperoleh.

3.      Recovery

Yaitu proses untuk mendapatkan/memulihkan kembali data yang telah hilang akibat adanya intrusi, khususnya informasi pada disk yang berupa file atau direktori.

Tools untuk Network Forensik

Tools network forensik adalah aplikasi yang digunakan untuk oleh ahli forensik yang digunakan untuk melakukan hal-hal yang berhubungan dengan forensik seperti melakukan pemantauan dan audit pada jaringan. Tool kit untuk pengujian forensik memungkinkan untuk mengumpulkan dan analisis data seperti E-Detective, NetFlow v5/9, NetCat, NetDetector, TCPdump, Wireshark/Ethereal, Argus, NFR, tcpwrapper, sniffer, nstat, dan tripwire.  Dalam pengelompokannya untuk tools itu dibagi menjadi 2 yaitu GUI dan Command Line.

Dibawah ini beberapa penjelasan tools network forensik yang berbasis GUI :

1.     Wireshark/ethereal merupakan penganalisis dan monitoring network yang populer. Fitur-fitur pada wireshark yaitu:

·          dapat memerika ratusan protokol secara mendalam

·          dapat menangkap langsung dan dianalisis secara offline

·    multi platform, dapat dijalankan pada windows, linux, Mac OS X, Solaris, FreeBSD, NetBSD, dan lain-lain.

·         data jaringan yang telah ditangkap dapat ditampilkan melalui GUI atau melalui TTY-mode pada utilitas Tshark.

·          dapat memfilter tampilan dengan banyak pilihan filter.

·          dapat membaca dan menyimpan format yang berbeda.

2.     NetCat merupakan sebuah utiliti tool yang digunakan untuk berbagai hal yang berkaitan dengan protokol TCP atau UDP. Yang dapat membuka koneksi TCP, mengirimkan paket­paket UDP, listen pada port ­port TCP dan UDP, melakukan scanning port, dan sesuai dengan IPV4 dan IPV6. Biasanya netcat ini digunakan oleh para hacker atau peretas untuk melakukan connect back pada sistem target agar hacker mendapatkan akses root melalui port yg telah di tentukan oleh hacker tersebut.

3.   E-Detective adalah sebuah sistem yang melakukan proses intersepsi internet secara real-time, monitoring, dan sistem forensik yang menangkap, membaca kode ( dengan menguraikan isi sandi / kode ), dan memulihkan kembali beberapa tipe-tipe lalu lintas internet. Sistem ini biasanya digunakan pada perusahan internet dan memantau tingkah laku, audit, penyimpanan record, analisis forensik, dan investigasi yang sama baiknya dengan hukum, serta intersepsi yang sah menurut hukum untuk penyenggaraan badan usaha yang sah menurut hukum seperti Kepolisian Intelijen, Kemiliteran Intelijen, Departemen Cyber Security, Agen Keamanan Nasional, Departemen Investigasi Kriminal, Agen Pembasmian Terorisme, dan lainnya. E-Detective mampu untuk membaca kode ( dengan menguraikan isi sandi / kode ), reassembly, dan memulihkan kembali berbagai jenis Aplikasi-Aplikasi Internet dan servis-servis misalnya Email (POP3, IMAP dan SMTP), Webmail (Yahoo Mail, Windows Live Hotmail, Gmail), Instant Messaging (Yahoo, MSN, ICQ, QQ, Google Talk, IRC, UT Chat Room, Skype), File Transfer (FTP, P2P), Online Games, Telnet, HTTP (Link, Content, Reconstruct, Upload dan Download, Video Streaming), VOIP (modul opsional), dan lain-lainnya.


PART 2 : Tools Network Forensik GUI (2) dan Command Line
PART 3 : Studi Kasus (1) Network Forensik
PART 4 : Studi Kasus (2) Network Forensik
PART 5 : Cara Mencegah Terjadinya Kejahatan Komputer

Kecerdasan Buatan "AI" pada Game

Konteks

Jadi, apa AI sih? Apa tujuan dan kondisi yang membedakan sistem AI yang baik dari yang buruk? Pada dasarnya, desain buruk AI sering dimulai dengan menetapkan tujuan yang salah.

 Salah satu definisi AI mungkin seperti "AI adalah simulasi komputer dari perilaku cerdas." Ini akan berlaku kecuali kenyataan bahwa kita benar-benar tidak tahu pasti apa kecerdasan itu. Apakah "kecerdasan" berarti "perilaku yang menunjukkan kemampuan besar untuk beradaptasi dan memecahkan masalah kompleks," atau "perilaku yang sama dengan manusia menutupi manusia tersebut”? Sejarah lagi dan lagi bahwa menyatakan manusia tidak selalu cemerlang, namun ada adalah kualitas dengan perilaku mereka yang membuat mereka cerdas. Seperti yang akan Anda pelajari dalam bab ini, beberapa permainan membuat kesalahan dengan mencoba mengikuti definisi pertama, dan dengan demikian, menghasilkan hasil yang benar-benar realistis. Ambil contoh, salah satu masalah klasik AI-menemukan rute dari titik A ke titik B yang menghindari rintangan.

Banyak algoritma ada untuk memecahkan masalah ini dengan berbagai tingkat keberhasilan. Mereka menganalisis peta dan menelusuri jalan yang menghubungkan dua titik akhir dan menghindari rintangan. Beberapa dari mereka, bagaimanapun, pergi terlalu jauh, memastikan bahwa jalan antara A dan B adalah optimal-yaitu, jalur sesingkat mungkin. Ini adalah kasus dalam algoritma A * yang populer, yang akan kita bahas pada Bab 8, "Taktical AI." Menurut definisi pertama, * A jelas merupakan algoritma yang sangat cerdas. Bahkan, sangat cerdas bahwa itu secara algoritma dapat membangun jalur optimal antara dua point terakhir, bahkan jika kita harus menyeberang bermil-mil dan melalui hambatan dalam proses. Tapi itu benar-benar tidak realistis jika dibandingkan dengan perilaku manusia. Manusia tidak melacak jalur yang optimal, dan mereka sering melakukan kesalahan melintasi labirin yang sangat kompleks (lihat Gambar 6.1).

Gambar 6.1. Perbandingan antara A * dan pencari jalan manusia. Kiri: awal masalah. Tengah: manusia. Perhatikan bagaimana kita mencoba untuk mendekati target, dan jika tidak ada jalan yang tersedia, sering menyelamatkan. Kanan: * A tahu solusinya sebelumnya sehingga ini menelusuri jalan yang sangat realistis tetapi yang benar melalui daerah kanan atas.

Seorang manusia beralih dari A B untuk akan mengikuti lintasan padat (dengan asumsi dia tidak tahu jalan sebelumnya), dan A * akan menemukan solusi yang optimal, putus-putus. Jadi, permainan menggunakan metode ini mungkin cukup pintar, tapi tidak terlalu realistis. Dan ini adalah sangat penting karena berkonsentrasi pada memiliki "pintar" AI tetapi bukan "manusia" AI kadang-kadang dapat menghasilkan permainan yang buruk, dan itu modal buruk dalam pembangunan permainan AI. Dengan kata lain, kita akan dapat menciptakan AI yang sempurna yang akan membuat frustasi untuk pemain manusia. Jadi, kita perlu menjaga tingkat yang wajar ketidaksempurnaan dibangun ke dalam desain AI.

Di sisi lain, kita tidak ingin membuat AI bodoh hanya demi realisme. Permainan adalah tentang tantangan, dan ini memerlukan musuh cerdas sehingga sulit untuk mengalahkan. Contoh yang baik adalah strategi permainan real-time. Komputer menciptakan strategi untuk tentara CPU dikontrol dengan menggunakan berbagai teknik. Tapi tentara di sisi AI yang dikontrol sangat dangkal dalam hal spontanitas dan improvisasi nilai kinerja mereka. Mereka lebih seperti robot yang dirancang untuk melaksanakan rencana induk. Ini harus jadi atau permainan akan terlalu mudah dan menjadi membosankan.

Jadi jelas, permainan AI adalah keseimbangan antara perilaku menghasilkan yang baik sangat berkembang dan canggih, dan perilaku yang kurang lebih manusia (dalam arti tidak optimal dari kata tersebut). Beberapa teknik dapat digunakan untuk memastikan bahwa AI kita tidak hanya "robot pemecah masalah" tetapi juga harus ada entitas manusia yang menyediakan jumlah yang tepat hanya untuk kompleksitas sehingga akan menantang dan menarik, tetapi tidak lebih dari itu.

Struktur dari sebuah Sistem AI

Mari kita mulai perjalanan kita dengan mengambil mikroskop virtual dan mencari di dalam sebuah entitas AI tunggal. Ini bisa menjadi Quake musuh, sebuah tentara  Age of Empires, atau makhluk dari Black & White. Memahami utama blok bangunan nantinya akan membantu struktur dan kode sistem Anda secara efisien.

Pada dasarnya, sistem AI datang dalam dua rasa. Yang pertama dan paling umum adalah agen, yang merupakan virtual karakter dalam permainan dunia. Ini biasanya musuh, tetapi juga dapat karakter yang tidak bermain, sidekicks, atau bahkan seperti animasi sapi di lapangan. Untuk jenis entitas, struktur biologis harus diikuti, sehingga membuat suatu perilaku model dapat dilihat secara realistis. Dengan demikian, sistem AI yang terstruktur dengan cara yang sama untuk otak kita. Sangat mudah untuk mengidentifikasi empat elemen atau aturan, yaitu seperti dibawah ini:

-          Sebuah sensor atau input sistem

-          Sebuah memori kerja

-          Sebuah inti penalaran / analisis

-          Sebuah sistem tindakan / keluaran

Beberapa AI lebih sederhana dari itu dan mengganti dapat beberapa komponen. Tapi ini kerangka kerja global meliputi sebagian besar entitas yang ada. Dengan mengubah sifat setiap komponen, pendekatan yang berbeda dapat diimplementasikan.

Tipe kedua entitas AI adalah pengendali abstrak. Ambil game strategi, misalnya. Siapa yang menyediakan penalaran Tactical? Setiap unit mungkin sangat baik dimodelkan dengan menggunakan aturan sebelumnya, tapi yang jelas, strategi permainan membutuhkan entitas tambahan yang bertindak seperti controller master pertempuran dari sisi CPU. Hal ini tidak semua karakter diwujudkan tapi koleksi rutinitas yang memberikan dinamika kelompok diperlukan untuk keseluruhan sistem. Pengendali abstrak memiliki struktur sangat mirip dengan yang dijelaskan sebelumnya, tetapi masing-masing subsistem bekerja pada tingkat yang lebih tinggi daripada individu.

Mari kita membahas secara singkat setiap elemen struktur.

Penginderaan Dunia

Semua AI perlu menyadari keadaan di sekitar mereka sehingga mereka dapat menggunakan informasi tersebut dalam fase penalaran atau analisis. Apa yang dirasakan dan bagaimana sebagian besar bergantung pada jenis permainan yang Anda ciptakan. Untuk memahami hal ini, mari kita bandingkan AI tingkat individu untuk permainan seperti Quake ke controller abstrak dari Age of Empires.

Dalam Quake, musuh individu perlu tahu:

-          Dimana pemain dan di manakah dia mencari?

-          Apakah geometri terhadap lingkungan sekitarnya?

-          Kadang-kadang, yang senjata yang saya gunakan dan yang ia gunakan?

Jadi model dunia relatif mudah. Dalam permainan, sistem visual adalah penyederhanaan bentuk satu manusia. Kita mengasumsikan kita melihat pemain jika dia dalam jarak tertentu, dan kami menggunakan algoritma sederhana untuk menguji untuk tabrakan dengan dunia game. Tahap sensori sangat penting untuk mengumpulkan informasi yang akan mendorong semua analisis berikutnya.

Sekarang mari kita lihat data sensorik yang digunakan oleh controller master dalam strategi permainan, seperti Age of Empires:

-          Apakah keseimbangan kekuatan di setiap subarea dari peta?

-          Berapa banyak masing-masing jenis sumber daya yang saya miliki?

-          Apa rincian jenis unit: infanteri, kavaleri, dan sebagainya?

-          Apakah status saya dalam hal pohon teknologi?

-          Apakah geometri dari dunia permainan?

Perhatikan bahwa ini bukan tes sederhana. Sebagai contoh, kita perlu mengetahui geometri dari seluruh permainan dunia untuk memastikan bahwa temuan jalan bekerja seperti yang diharapkan untuk semua unit. Bahkan, sebagian besar dari AI sedemikian waktu permainan dihabiskan dalam menyelesaikan jalur-temuan perhitungan. Sisa dari pemeriksaan yang dilakukan sudah tidak lebih mudah. Menghitung keseimbangan kekuatan sehingga kita tahu mana musuh dan distribusi spasial nya adalah kompleks masalah. Hal ini begitu kompleks sehingga kita hanya akan recompute solusi setiap frame N sekali untuk mempertahankan kinerja yang layak.

Dalam banyak skenario, merasakan permainan dunia adalah bagian paling lambat dari AI. Menganalisis peta dan penggalian informasi yang berharga dari data mentah adalah proses memakan waktu.

Ingatan

Menyimpan data AI sering kompleks karena konsep yang disimpan tidak mudah. Dalam AI tingkat individu, ini akan menjadi kekurangan dari masalah. Kita dapat menyimpan poin dan orientasi dan menggunakan numerik nilai-nilai untuk menggambarkan "state AI adalah masuk Jika karakter berjalan, state sama dengan satu, jika dia berjalan, state sama dengan dua, dan sebagainya. Sekarang, bagaimana kita menyimpan informasi yang lebih abstrak, seperti keseimbangan daya dari pernyataan sebelumnya? Dan bagaimana menjalankannya? Bagaimana kita menyimpan jalan sehingga karakter memiliki peta mini dalam memori dan mengingat bagaimana untuk pergi dari A ke B? Beberapa struktur data adalah nontrivial, dan kita sering akan berakhir dengan kasus per kasus solusi, terutama ketika coding controller master.

Analisis / Penalaran Inti

Inti analisis / penalaran adalah apa yang orang sering berpikir tentang ketika mereka berbicara tentang AI. Ini adalah bagian yang benar-benar menggunakan data sensori dan memori untuk menganalisis konfigurasi dan membuat keputusan saat ini. Metode populer untuk tugas-tugas seperti adalah mesin negara yang terbatas dan sistem aturan, baik yang dibahas dalam bab ini. Membuat keputusan bisa lambat atau cepat tergantung pada sejumlah alternatif dan data indrawi untuk mengevaluasi. Bermain catur adalah proses yang lambat, sedangkan karakter bergerak dalam Quake benar-benar mudah. Jelas, tokoh dalam Quake memiliki berbagai pilihan terbatas (biasanya, bergerak di empat arah, melompat dan menembak), sedangkan 20 sampai 50 bergerak dapat dilakukan pada papan catur, diberikan awal konfigurasi.

Untungnya, banyak permainan sederhana hanya memerlukan pengambilan keputusan proses yang melibatkan beberapa pilihan, dan besar Hasil sering datang dengan harga yang relatif rendah. Ketika Anda akan segera melihat, banyak permainan dipuji karena mereka AI besar telah dibangun dengan algoritma yang relatif sederhana.

Action / Output System

Intelijen, tidak peduli seberapa canggih, harus menyerap tindakan dan tanggapan, sehingga kita menyadari ada sesuatu yang terjadi di dalam otak makhluk maya itu. Dengan demikian, adalah penting untuk pasangan kita rutinitas AI dengan tindakan pintar subrutin, sehingga kami mendapatkan perasaan kecerdasan nyata. Bahkan, banyak permainan membesar-besarkan sistem tindakan banyak seperti di sebuah drama teater, jadi niat karakter yang jelas dan kepribadian yang disampaikan. Dengan melakukan demikian, tingkat kecerdasan dirasakan oleh pemain bisa jauh lebih tinggi daripada kompleksitas sebenarnya dari inti AI rutinitas. Sebagai contoh, mengingat Super permainan Mario Bros. Semua jenis makhluk aneh memenuhi permainan tersebut, dari penyu untuk kadal dan makhluk lainnya. Jika Anda memisahkan logika dari tindakan-tindakan yang sebenarnya,
Anda akan menemukan bahwa AI ini semua sangat mirip. Mereka musuh AI yang mengejar kesederhanaan atau koreografer AI. Tapi dengan membuat "tanda" gerakan untuk masing-masing dari mereka, kepribadian dan intelijen perlu ditingkatkan.

Game Angry Birds Untuk PC

Game Angry Birds ini terdiri dari ketapel dengan melemparkan ketapel dengan peluru burung-burung untuk membuat pig hijau mati. Pada awal tampilan Angry Birds untuk Pc ini, anda akan masuk pada pemilihan episode. Pemilihan episode ini seperti pemilihan lokasi anda untuk memainkan game ini. Lalu Select Level, game ini akan membawa anda untuk memilih level, dimulai dari easy level, medium sampai hard level.

Kelebihan dari game Angry Birds untuk PC:

-  Tampilannya menarik, sehingga user ingin memainkannya

-  Objek-objek pada game ini terdiri dari burung yang berwarna warni, lalu pig yang berwarna hijau membuat tampilannya tidak membosankan

-  Disertai dengan episode dan level-levelnya anda akan masuk pada petualangan yang baru sehingga memberikan tantangan dalam memainkannya.

Kelemahan dari game Angry Birds untuk PC:

-  Sejauh ini untuk setiap versi Angry Birds memiliki sedikit kelemahan menurut saya, game ini tidak menyediakan multiplayer untuk memainkannya, multiplayer bisa digunakan bluetooth atau joystick console, tapi Angry Birds ini tidak menyediakannya.

Game Engine

Game engine adalah suatu software yang secara khusus mendukung keperluan-keperluan dalam mengembangkan suatu game atau simulasi grafik. Suatu mesin game mempunyai kemampuan untuk menyediakan fungsi atau fitur antara lain rendering, physics, collection detector, sound, script, animasi, kecerdasan buatan, network, streaming, memory management, threading, dan scene paragraph.Kegunaan dari mesin engine adalah menggabungkan modul-modul dari fungsi-fungsi tersebut sehingga pengembang game dapat mendesain dan menghasilkan game dengan fitur-fitur yang disediakan oleh engine game. Game engine ada yang komesial dan open sourc

Open Source 

• Golden T Game Engine (GTGE)
•  DXFramework
• Ogre
• Aleph One
• Axiom Engine
•  Allegro Library
• Box2D
• Build Engine
• Cube
• Cube 2
•  DarkPlaces
• jMonkeyEngine (jME)
• Panda3D

• Blender

Komersial

• Alamo

• A.L.I.V.E
• BigWorld
•  DXStudio
•  Dunia Engine
• Euphoria
• GameStudio
•  Jade Engine
• Jedi
• Medusa
•  RPG Maker VX
•  RPG Maker XP
•  RPG Maker 2003
•  RPG Maker 95
•  Vision Engine
•  Alamo
•  A.L.I.V.E
•  BigWorld
•  DXStudio
• Dunia Engine
•  Euphoria
• GameStudio
• Jade Engine
• Jedi
•  Medusa
•  RPG Maker VX
•  RPG Maker XP
•  RPG Maker 2003
•  RPG Maker 95
•  Vision Engine
• Unreal Engine

2

Yang akan saya bahas salah satunya yaitu unreal engine. Unreal engine ini merupakan suatu mesin game yang digunakan untuk membangun dan mengembangkan suatu game. Unreal Engine merupakan mesin game yang cukup bagus dalam pengembangannya. Seperti yang terbaru itu versi 3.0. Versi ini mempunyai banyak kelebihan untuk game Gears of War 2. Kelebihan-kelebihannya adalalah sebagai berikut:

Semua orang tahu kalau Unreal Engine 3.0 memiliki otot yang lumayan besar, tetapi semua orang juga tahu kalau Unreal Engine 3.0 kurang efektif bila dibandingkan dengan para kompetitornya seperti Evolution Engine (engine turunan Unreal Engine 2.0) dan sangat bergantung kemampuan seorang programmer. Istilah mudahnya Unreal Engine 3.0 sangat untuk dipelajari dan pada akhirnya menghasilkan game dengan kualitas yang sangat beragam. Hal tersebut bisa kita lihat di Lost Odyysey dan Mass Effect yang nampak seperti game setengah jadi dengan masalah frame rate yang terbilang sangat parah dan masih banyak lagi. Semua masalah yang timbul dalam penggunaan Unreal Engine 3.0 selalu berusaha diperbaiki oleh Epic sedikit demi sedikit. Pada tanggal 7 November 2008, Epic melepas Gears of War 2 dan saat ini kami sudah memiliki reviewnya. Meskipun demikian, pasti lebih asik lagi kalau kita tahu fitur-fitur apa saja yang disodorkan oleh Cliff Bleszinski dalam Gears of War 2 atau lebih tepatnya Unreal Engine 3.0 yang sudah dimodifikasi.

Ambient Occlusion

Dengan fitur ini, setiap obyek akan terlihat semakin realistis karena jatuhnya bayangan yang lebih akurat dibandingkan sebelumnya. Proses ini dijalankan secara global sehingga memudahkan pengembang game untuk menghadirkan dynamic shadow secara cepat dan mudah tanpa harus melakukan perhitungan arah datang cahaya satu-persatu pada setiap polygon atau obyek. Penghitungan Ambient Occlusion dalam game biasanya dilakukan dengan menembakan cahaya dari berbagai arah dan memperhatikan cahaya yang sampai ke latar belakang atau sky. Cahaya yang sampai ke latar belakang akan menerangi obyek, sedangkan yang terhalang akan menjadi gelap. Biasanya Ambient Occlusion dipakai sebagai kombinasi tehnik diffuse dan terbukti lebih mudah dipakai dari pada tehnik pencahayaan langsung.

Advance Character Lightning

Sebenarnya Advance Character Lightning hanyalah penerapan Ambient Occlusion pada obyek bergerak. Dibanding penggunaan tehnik pencahayaan langsung yang merepotkan pemakaian Ambient Occlusion jelas jauh lebih baik dan mudah apalagi kalau berurusan dengan pencahayaan dalam ruangan. Kini pengembang bisa mengaplikasikan Ambient Occlusion di dalam ruangan untuk menimbulkan efek dynamic shadow tanpa mengorbankan detil lingkungan ataupun obyek, ditambah lagi penerapan Ambient Occlusion pada karakter membuat tampilan karakter tersebut semakin dramatis. Untuk lebih jelasnya bisa dilihat di dalam video, model sebelah kiri adalah Marcus Fenix dengan menggunakan direct lightning dan sebelah kanannya adalah dengan menggunakan Ambient Occlusion.

High Density Crowds

Dalam Gears of War jumlah musuh yang muncul dalam satu layar selalu berkisar antara empat sampai dengan delapan musuh. Hal ini sangat berbeda dengan Gears of War 2 yang mampu menampilkan ratusan musuh sekaligus seperti pada adegan di awal cerita. Epic telah memodifikasi Unreal Engine miliknya sehingga bisa menampilkan ribuan obyek berscript dengan stabil tanpa mengalami gangguan framerate atau kerepotan atas pengaturan script yang berlebihan dan lebih hebatnya lagi setiap obyek tersebut memiliki path finding yang tergolong jempolan.

Dynamic Fluid Surface

Ucapkan selamat tinggal pada air yang berwarna hitam di Gears of War, sebab Epic telah mengupgrade habis-habisan Unreal Engine demi mendongkrak kerealistisan Gears of War 2. Epic menambahkan beberapa elemen sampingan seperti, Specular Lightning dan Environment Reflection yang dikombinasikan dengan elemen fisika, efek suara dan partikel. Hebatnya lagiupgrade tersebut bisa diaplikasikan dalam semua skala sehingga pengembang yang memakai Unreal Engine bisa memanfaatkan upgrade tersebut untuk membuat berbagai game yang berhubungan dengan air, seperti simulasi kapal laut atau balapan jet air. Meskipun begitu Dynamic Fluid Surface miliki Unreal Engine belum didemokan untuk mengenali bobot benda seperti kombinasi antara Havoc dan Halo Engine yang diaplikasikan dalam Halo 3.

Matinee Improvement

Matinee atau UnrealMatinee merupakan sebuah sistem yang ada di Unreal Engine untuk mengatur real time cinematic di dalam game. Dalam perkembangannya, UnrealMatinee memberikan fasilitas layaknya program-program yang biasa dipakai oleh produser film layar lebar sekaliber Hollywood. Pengembang diperbolehkan untuk mengatur semua elemen yang ada dalam sebuah adegan real time cinematic, seperti posisi kamera, sudut pandang, efek cahaya dan lain sebagainya. Tidak heran beberapa adegan sinematik dalam Gears of War 2 mengalami peningkatan tehnik dan sudut pandang yang jauh lebih dramatis dari pada pendahulunya.

Soft Body Physic

Dengan fitur yang satu ini, Epic memberikan sebuah sentuhan hidup terhadap benda-benda elastis yang bisa berubah bentuk tetapi tetap mempertahankan bentuk aslinya. Ada banyak elemen seperti, benturan, angin, gravitasi dan lain sebagainya yang bisa diterapkan pada Soft Body Physic demi memberikan dunia yang lebih terlihat organik di Gears of War 2. Selain itu Soft Body Physic biasanya diterapkan di pakaian atau rambut sebuah model polygon agar terlihat lebih hidup dan mengikuti hukum gravitasi. Soft Body Physic juga bisa dikombinasikan dengan Dynamic Fluid secara terbatas untuk menciptakan cairan yang memiliki sifat cair sekaligus kenyal yang bisa kembali ke bentuk semula. 

Destructible Environment

Destructible Environment atau Terrain Deformation merupakan sebuah fitur yang tergolong tua dan banyak yang script based tetapi tidak ada salahnya Epic menambahkan fitur tersebut ke Unreal Engine daripada tidak sama sekali. Bagi yang masih bingung dengan Destructible Environment/Terrain Deformation silahkan mainkan game Dig Dug yang merupakan contoh sederhana dari Terrain Deformation atau mainkan Red Faction dan Fracture untuk melihat contoh yang lebih modern. Yang jelas dengan hadirnya fitur Destructible Environment setiap pengembang game yang memakai Unreal Engine tidak perlu repot-repot menyilangkannya dengan engine Havok atau engine yang lainnya. Epic memakai fitur ini di Gears of War 2 pada beragam obyek yang penting dan ada yang dikawinkan dengan UnrealMatinee untuk menghasilkan sebuah real time cinematic yang terpicu karena hancurnya sebuah obyek.

Sumber :

http://www.kotakgame.com/feature/detail.php?page2=1&id=18&page=1&c=0#contenta

http://deaprilia.blogspot.com/2010/03/game-engine.html