Intrusion Detection System (IDS) Menggunakan AdaBoost Ensemble Learning

ARIF YULIANTO

Informasi Dasar

18.04.2189
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Intrusion Detection System (IDS) berperan sebagai pendeteksi berbagai jenis serangan pada jaringan komputer. IDS mengidentifikasi serangan berdasarkan klasifikasi data jaringan. Saat ini, beberapa metode klasifikasi IDS masih memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing. Salah satu permasalahan pada IDS adalah tingkat performa akurasi yang masih rendah. Beberapa faktor yang mempengaruhi performa akurasi IDS diantaranya pelatihan dataset yang sudah usang, ketidakseimbangan data latih dan pemilihan metode klasifikasi menjadi tantangan untuk penelitian ini. Dengan melakukan studi literatur pada klasifikasi non-IDS, ditemukan metode yang memilki performa klasifikasi baik, yaitu AdaBoost. Sedangkan untuk menangani ketidakseimbangan data, Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) menjadi salah satu cara untuk menangani permasalahan tersebut. Principal Component Analysis (PCA) dan Ensemble Feature Selection (EFS) dapat diterapkan sebagai pemilihan fitur pada dataset IDS. Sehingga metode-metode tersebut patut dianalisis performanya dalam klasifikasi data IDS untuk dapat mengatasi kekurangan metode sebelumnya. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini kami mengusulkan beberapa skema untuk meningkatkan performa IDS pada dataset CIC 2017. Hasil empiris menunjukan bahwa pada klasifikasi AdaBoost menggunakan PCA dan SMOTE menghasilkan nilai AUC 92% dan pada klasifikasi AdaBoost menggunakan EFS dan SMOTE menghasilkan akurasi 81,83%, precision 81,83%, recall 100%, dan F1 Score 90,01% lebih tinggi dibandingkan dengan klasifikasi AdaBoost pada penelitian sebelumnya hanya memiliki nilai presisi 77%, recall 84% dan F1 Score 77%.

Subjek

CYBER SECURITY
 

Katalog

Intrusion Detection System (IDS) Menggunakan AdaBoost Ensemble Learning
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

ARIF YULIANTO
Perorangan
Parman Sukarno, Novian Anggis Suwastika
 

Penerbit

Universitas Telkom
 
2018

Koleksi

Kompetensi

  • CNG4L3 - FORENSIK KOMPUTER DAN JARINGAN
  • CNG4O3 - KEAMANAN SISTEM
  • CIG4A3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • CCH4D4 - TUGAS AKHIR
  • CII4E4 - TUGAS AKHIR
  • CPI4E4 - TUGAS AKHIR
  • III4A4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini