Deteksi Anomali (Serangan DDoS) pada Lalu Lintas Jaringan Menggunakan Algoritma Isolation Forest

Matthew, Matthew (2024) Deteksi Anomali (Serangan DDoS) pada Lalu Lintas Jaringan Menggunakan Algoritma Isolation Forest. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (212kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (240kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (453kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (660kB)
	PDF BAB_V.pdf Download (219kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (209kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (208kB)

Abstract

Serangan DDoS merupakan ancaman serius dalam dunia siber yang dapat menyebabkan kerugian besar bagi organisasi dan infrastruktur sehingga terdapat berbagai pendekatan untuk menghindari serta mendeteksi serangan DDos seperti Deteksi Berbasis Tanda Tangan (Signature-Based Detection), Sistem Intrusion Prevention System (IPS), serta Pemodelan dan Pembelajaran Mesin. Dua algoritma yang sering digunakan untuk deteksi anomali adalah Support Vector Machines (SVM) dan Isolation Forest. Menggunakan dua algoritma tersebut, dilakukan pembangunan model untuk deteksi anomali dan dibandingkan. Pembangunan model menggunakan beberapa metode seperti Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dan hyperparameter tuning menggunakan RandomizedSearchCV. Hasil penelitian menunjukkan kinerja kedua model kurang efektif dalam menghadapi data yang kompleks.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	DDoS, F1-Score, Hyperparameter tuning, Intrusion Prevention System, Isolation Forest, RandomizedSearchCV, Support Vector Machines, Synthetic Minority Over-sampling Technique
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	11 Nov 2024 11:09
Last Modified:	11 Nov 2024 11:09
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/34481

Actions (login required)

View Item