Deteksi Serangan Denial of Service (DOS) menggunakan Algoritma Probabilistic Neural Network (PNN)
ASTRI CAHYANINGTYAS
Informasi Umum
Kode
19.04.1801
Klasifikasi
621.389 28 - Security Electronics
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Security- Network
Dilihat
494 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Salah satu masalah keamanan dalam jaringan komputer adalah serangan Denial of Service (DoS). Serangan DoS mengakibatkan pengguna dari akses layanan normal tidak dapat mengakses jaringan komputer dikarenakan penyerang mengonsumsi sumber daya yang berlebihan. Hal tersebut terjadi karena deteksi serangan DoS yang masih belum optimal. Untuk menyelesaikan masalah diatas, diusulkan membangun Intrusion Detection System (IDS) dengan metode anomaly-detection yang menggunakan algoritma machine learning yaitu Probabilistic Neural Network (PNN) untuk mendeteksi serangan DoS secara optimal. Pada penelitian ini, implementasi PNN dalam mendeteksi serangan DoS menggunakan NSL-KDD dataset dengan 13 fitur pilihan dan menghasilkan nilai akurasi tertinggi daripada algorima lain yaitu sebesar 98,06%.
Kata kunci : Keamanan Jaringan Komputer, Probabilistic Neural Network (PNN), Denial of Service (DoS).
- CCH3F3 - KECERDASAN BUATAN
- CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CSH4D3 - SISTEM KEAMANAN
- CII3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CPI3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | ASTRI CAHYANINGTYAS |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | PARMAN SUKARNO, MUHAMMAD ARIEF NUGROHO |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2019 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
