SIMULASI DAN DETEKSI SERANGAN MALWARE MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE - Dalam bentuk buku karya ilmiah
LEON LEE SAPUTRA

Informasi Umum

Kode

25.04.2915

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Malware

Dilihat

18 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Perkembangan teknologi informasi yang pesat turut meningkatkan risiko serangan siber, khususnya <i>malware</i> yang mampu mengakses sistem secara jarak jauh dan menimbulkan kerugian besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji sistem deteksi <i>malware</i> berbasis algoritma <i>Decision</i> <i>Tree</i>, melalui simulasi serangan dan analisis performa deteksi. Proses penelitian mencakup simulasi serangan menggunakan <i>Metasploit</i> dengan dua skenario <i>file</i> (<i>malware</i> dan normal), ekstraksi lalu lintas jaringan melalui <i>Wireshark</i>, serta pengolahan <i>data</i> (<i>labeling</i>, pembersihan, normalisasi, dan pembagian data). Data dalam format <i>PCAP</i> diubah menjadi <i>CSV</i>, kemudian diklasifikasi menggunakan <i>Decision</i> <i>Tree</i> dengan pencarian parameter optimal melalui <i>Grid</i> <i>Search</i> (108 kombinasi).</p>

<p>Model terbaik memiliki konfigurasi: <i>Criterion</i> <i>'gini'</i>, <i>Max</i> <i>Depth</i> 10, <i>Max Features </i>15, <i>Min Samples Leaf</i> 500, dan <i>Min Samples Split</i> 1000. Hasil evaluasi menunjukkan kinerja luar biasa dengan akurasi, <i>precision</i>, <i>recall</i>, dan <i>F1</i>-Score masing-masing sebesar 99.95%, serta <i>ROC-AUC</i> 100%. Deteksi <i>malware</i> mencapai akurasi 99.96%, sedangkan trafik <i>normal</i> 99.94%, dengan <i>false positive</i> <i>rate</i> hanya 0.06%. Rata-rata waktu pelatihan 13.40 ± 2.14 detik menunjukkan efisiensi komputasi tinggi. Fitur <strong><i>Fragment Offset</i></strong> menjadi penentu utama dengan kontribusi 91.20%. Tidak ditemukan indikasi <i>overfitting</i> berdasarkan kesenjangan akurasi dan <i>F1</i> yang sangat kecil.</p>

<p>Secara keseluruhan, penelitian ini berhasil menghasilkan sistem deteksi <i>malware</i> yang akurat, cepat, dan hemat sumber daya, serta dapat diterapkan secara efektif untuk proteksi jaringan secara <i>real</i>-<i>time</i>, baik di lingkungan kecil maupun skala <i>enterprise</i>.</p>

<p><strong>Kata Kunci:</strong> <i>Decision</i> <i>Tree</i>, deteksi <i>malware</i>, keamanan siber, <i>machine</i> <i>learning</i>, analisis <i>traffic</i> jaringan</p>

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook