Deteksi Advanced Persistent Threat pada Lalu Lintas Jaringan menggunakan Random Forest dengan Feature Selection Recursive Feature Elimination - Dalam bentuk buku karya ilmiah
REYNALDI SAPUTRA RIHI
Informasi Umum
Kode
24.04.5383
Klasifikasi
005.8 - Data Security
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Cyber Security
Dilihat
134 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
<b><i>Advanced Persistent Threat</i> adalah serangan yang dilakukan terus menerus dengan tujuan untuk mempertahankan akses jangka panjang ke jaringan target. Maka dari itu, penelitian ini mengusulkan solusi tentang deteksi serangan Advanced Persistent Threat (APT) dalam lalu lintas jaringan menggunakan metode <i>machine learning</i>. Metode yang diusulkan meliputi penggunaan algoritma <i>random forest</i>, dan <i>feature selection recursive feature elimination </i>untuk meningkatkan akurasi deteksi serangan APT. Proses yang dilakukan meliputi pengambilan dataset dari SCVIC-APT-2021, preprocessing dataset, dan pengembangan model sistem deteksi. Setelah tahap preprocessing dataset dilakukan, berikutnya dataset melewati tahap <i>feature selection </i>untuk dilatih menggunakan model <i>random forest</i>. Evaluasi hasil akhir dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk mengukur performansi model dan didapatkan akurasi untuk dataset tersebut sebesar 99.94<i>%</i>.</b><br /> <br /> <strong>Kata kunci : <em>advanced persistent threat, random forest, recursive feature elimination, malware, network traffic, </em>deteksi serangan APT.</strong>
- CII3E3 - KEAMANAN SIBER
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | REYNALDI SAPUTRA RIHI |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Vera Suryani, Niken Dwi Wahyu Cahyani |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2024 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
