24.04.1663
000 - General Works
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Cyber Security
366 kali
Adopsi teknologi informasi menjadi kunci utama, <i>Wireless Sensor Network</i> (WSN) muncul sebagai teknologi yang menjanjikan, terutama dalam konteks <i>Internet of Things</i> (IoT). Penelitian ini menjelaskan bahwa penggunaan WSN menjadi elemen penting dalam mendukung perkembangan IoT, memberikan keuntungan efisiensi energi dan mengatasi hambatan-hambatan yang muncul. Namun, penggunaan saluran nirkabel membuat WSN rentan terhadap serangan <i>Denial of Service</i> (DoS), khususnya serangan <i>virtual jamming</i>. Serangan ini dapat menyebabkan penurunan <i>throughput</i> dan kapasitas jaringan yang signifikan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pendekatan dengan menggabungkan pembelajaran mesin dan jaringan nirkabel, khususnya menggunakan algoritma <i>Support Vector Machine</i> (SVM) untuk mendeteksi dan mencegah serangan <i>virtual jamming</i>. SVM dipilih karena menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam klasifikasi. Penelitian ini memiliki batasan masalah dengan fokus pada penggunaan algoritma SVM. Dataset yang dihasilkan menggunakan NS-2, dan telah difilter serta diklasifikasikan, digunakan untuk mengevaluasi kinerja SVM. Model SVM pada skenario SVM (2) menunjukkan performa terbaik dengan <i>accuracy</i> 76,60%, <i>recall</i> 75,19%, <i>precision</i> 81,06%, dan F1 <i>Score</i> 78,02%. Hasil ini mengonfirmasi bahwa metode SVM efektif dalam mendeteksi serangan virtual jamming, dengan distribusi spasial node yang acak dan dataset yang mendukung validitas analisis.
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | PUTRI CHOIRUNIYAH |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Hilal Hudan Nuha, Dita Oktaria |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, S1 Teknologi Informasi |
Kota | Bandung |
Tahun | 2024 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |