Deteksi Anomali pada Intrusion Detection System(IDS)Menggunakan Backpropagation Termodifikasi

Muhammad Shiddiq Azis

Informasi Umum

Kode

113100103

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatics

Dilihat

246 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Keamanan merupakan salah satu aspek penting dari suatu sistem , semenjak perkembangan teknologi komputer baru lahir celah – celah keamanan sudah dimanfaatkan oleh orang yang tidak bertanggung jawab dan menyebabkan kerugian yang cukup besar. Intrusion Detection System(IDS) merupakan suatu sistem untuk mendeteksi serangan dalam suatu sistem atau jaringan.Pada tugas akhir ini akan dibahas supervised anomaly detection pada Intrusion Detection System (IDS) dengan menggunakan metode jaringan saraf tiruan backpropagation termodifikasi untuk mendeteksi data normal dan anomalyberikut dengan intrusidan kelasnya. DatasetKDD99 intrusion detection digunakan untuk menguji keampuhan dan performansi dari backpropagation t ermodifikasi. Masalah utama dalam backpropagation ialah membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mencapai konverg ensi. Oleh karena itu diusulkan backpropagation termodifikasi menggunakan algoritma conjugate gradient fletcher reeves agar hasil deteksi anomali lebih cepat karena epoch yang digunakan lebih sedikit dan akuras i yang dihasilkan lebih baik. Testing berhasil dilakukan dengan parameter recall masing – masing kelas dan akurasi ke seluruhan. Dari testing dengan menggunakan backpropagation termodifikasi dengan jumlah epoch 501 didapatkan hasil recall untuk kelas normal 73,35% , kelas R2L 95,08% , kelas DOS 97,75% , kelas Probe 73,49% dan kelas U2R 13, 71% kemudian akurasi klasifikasi keseluruhan mencapai 81,81%. Untuk recall kelas DOS dan R2L sudah menunjukan performansi yang baik dan untuk akurasi kla sifikasi keseluruhan sudah cukup menjanjikan dibandingakan dengan b ackpropagation biasa yang p ada saat epoch 501 akurasi klasifikasinya masih jauh tertinggal yaitu hanya 39 ,4 %. Backpropagation,Intrusion Detection System, Anomaly ,jaringan saraf tiruan ,Conjugate Gradient Flethcer Reeve