| Autor: |
Kurniabudi Kurniabudi, Abdul Harris, Abdul Rahim |
| Jazyk: |
indonéština |
| Rok vydání: |
2020 |
| Předmět: |
|
| Zdroj: |
Techno.Com, Vol 19, Iss 1, Pp 56-66 (2020) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
2356-2579 |
| DOI: |
10.33633/tc.v19i1.2860 |
| Popis: |
Tantangan deteksi serangan saat ini adalah jumlah trafik yang besar dan beragam serta hadir jenis serangan baru. Sehingga diperlukan teknik baru untuk meningkatkan performa deteksi. Dengan pesatnya perkembangan teknologi layanan komunikasi, menghasilkan trafik dengan informasi yang beragam. Pada dasarnya tidak semua informasi pada trafik jaringan digunakan untuk mendeteksi serangan seperti DDoS. Penelitian ini bertujuan meningkatkan performa Random Forest dalam mendeteksi serangan DDoS dengan seleksi fitur menggunakan teknik Information Gain. Berdasarkan hasil eksperimen diperoleh bahwa teknik yang diusulkan mampu meningkatkan akurasi deteksi DDoS hingga 99.99% dengan tingkat alarm palsu 0.001 |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|
