IAIIIAII
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas)iJurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas)iPenelitian ini mengusulkan model pembelajaran dalam yang menggabungkan Gated Recurrent Units (GRUs) dan Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk mendeteksi serangan cyber Distributed Denial of Service (DDoS). Model, yang disebut DBSCAN–GRU–CNN, menggunakan clustering berbasis kepadatan (DBSCAN) untuk memilih fitur yang relevan dan mengurangi waktu eksekusi. Dataset untuk penelitian ini dikumpulkan dari uji penetrasi, di mana beberapa skenario serangan simulasi dieksekusi pada jaringan yang dipantau. Untuk mengevaluasi kinerja model yang diusulkan, digunakan beberapa model perbandingan, termasuk DBSCAN–GRU–CNN (Single Hidden Layer), DBSCAN–GRU–CNN (Double Hidden Layers), DBSCAN–GRU–CNN (With Regularization), DBSCAN–GRU–CNN–PSO, GRU–CNN, GRU–CNN (With Hyperparameter Tuning), dan Random Forest (Tuned Model). Variasi model yang diuji dibuat dengan menambahkan lapisan tersembunyi, regulasi, optimasi dengan Particle Swarm Optimization (PSO), dan penyesuaian hiperparameter. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model DBSCAN–GRU–CNN–PSO memberikan kinerja optimal dengan akurasi 99,3%, presisi 99%, recall 98,9%, dan F1-score 99%, sementara model dengan penyesuaian hiperparameter mencapai akurasi 99%. Dengan menambahkan PSO, model mencapai bobot yang dioptimalkan, generalisasi yang lebih baik, dan akurasi yang sangat baik dalam mendeteksi DDoS.
Model DBSCAN–GRU–CNN–PSO yang diusulkan dalam penelitian ini menunjukkan efisiensi tinggi dalam mendeteksi serangan DDoS, dengan mencapai akurasi 99,3%, presisi 99%, recall 98,9%, dan F1-score 99%.Pendekatan hibrid yang menggabungkan DBSCAN untuk clustering, GRUs dan CNNs untuk ekstraksi fitur, dan PSO untuk optimasi telah terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja deteksi serangan DDoS, bahkan dengan dataset yang tidak seimbang (93% kelas normal, 7% kelas DDoS).Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan melalui uji penetrasi real-time, yang memberikan gambaran yang realistis dan valid tentang serangan dunia nyata, dengan atribut seperti waktu, sumber, tujuan, protokol, durasi, kluster, dan anomali yang digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model, sehingga memberikan dasar yang kuat untuk model deteksi intrusi.
Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk menggunakan dataset yang lebih beragam dan real-time, serta mengembangkan pendekatan hibrid yang menggabungkan deteksi anomali, pembelajaran real-time, dan optimisasi yang sadar akan implementasi untuk meningkatkan kinerja model dalam lingkungan yang dinamis dan bervolume tinggi. Selain itu, perlu dipertimbangkan strategi optimisasi seperti pruning, kuantisasi, dan inferensi terdistribusi untuk mendukung skalabilitas dan responsivitas dalam pengaturan operasional seperti jaringan IoT atau sistem pemantauan ISP. Dengan demikian, model dapat diintegrasikan secara efektif ke dalam infrastruktur jaringan perusahaan atau penyedia layanan internet (ISPs) untuk menghadapi ancaman DDoS yang terus berkembang.
- IASC | Improved Ant Colony Optimization and Machine Learning Based Ensemble Intrusion Detection Model.... doi.org/10.32604/iasc.2023.032324IASC Improved Ant Colony Optimization and Machine Learning Based Ensemble Intrusion Detection Model doi 10 32604 iasc 2023 032324
- Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas)i. optimizing hybrid deep learning model ddos detection... jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/6383Jurnal RESTI Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas i optimizing hybrid deep learning model ddos detection jurnal iaii index php RESTI article view 6383
| File size | 605.87 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
FEB UMIFEB UMI Secara teoretis, temuan ini memperluas kerangka Job Demands–Resources dengan menempatkan fleksibilitas kerja, dukungan teknologi, dan produktivitas sebagaiSecara teoretis, temuan ini memperluas kerangka Job Demands–Resources dengan menempatkan fleksibilitas kerja, dukungan teknologi, dan produktivitas sebagai
PAPANDAPAPANDA Hasil penelitian menunjukkan bahwa berbagai konsep geometri datar dan ruang terepresentasikan melalui bentuk gerbang, pintu, jendela, pos jaga, hinggaHasil penelitian menunjukkan bahwa berbagai konsep geometri datar dan ruang terepresentasikan melalui bentuk gerbang, pintu, jendela, pos jaga, hingga
IKMIIKMI Hasil evaluasi menunjukkan nilai mAP50 sebesar 0. 455, yang mengindikasikan bahwa model memiliki tingkat akurasi deteksi yang tinggi meskipun sensitivitasHasil evaluasi menunjukkan nilai mAP50 sebesar 0. 455, yang mengindikasikan bahwa model memiliki tingkat akurasi deteksi yang tinggi meskipun sensitivitas
UNIBAUNIBA Hasil kajian menunjukkan bahwa VRSM tidak hanya efektif meningkatkan pemahaman konseptual dan pemecahan masalah siswa, tetapi juga dapat dikembangkan menjadiHasil kajian menunjukkan bahwa VRSM tidak hanya efektif meningkatkan pemahaman konseptual dan pemecahan masalah siswa, tetapi juga dapat dikembangkan menjadi
SUBSETSUBSET Dataset yang akan digunakan mencakup informasi data finansial dari nasabah. Perbandingan performa pada penelitian ini menggunakan matrix akurasi, precision,Dataset yang akan digunakan mencakup informasi data finansial dari nasabah. Perbandingan performa pada penelitian ini menggunakan matrix akurasi, precision,
PUBLIKASIINDONESIAPUBLIKASIINDONESIA Untuk mengetahui bagaimana motivasi santri dalam mengikuti program kewirausahaan di Pondok Pesantren La Tansa, Lebak, Banten. 3. Untuk mengetahui bagaimanaUntuk mengetahui bagaimana motivasi santri dalam mengikuti program kewirausahaan di Pondok Pesantren La Tansa, Lebak, Banten. 3. Untuk mengetahui bagaimana
PROVISIPROVISI Hal tersebut dapat dilihat pada hasil prediksi yang menunjukkan bahwa model lebih akurat ketika memprediksi dengan urutan data suhu dengan RMSE 0. ArtinyaHal tersebut dapat dilihat pada hasil prediksi yang menunjukkan bahwa model lebih akurat ketika memprediksi dengan urutan data suhu dengan RMSE 0. Artinya
UM SURABAYAUM SURABAYA Program Dana Pemberdayaan Ekonomi Masyarakat (PEM) di Kecamatan Oebobo, Kota Kupang, telah berjalan baik sejak 2013, menunjukkan dampak positif berupaProgram Dana Pemberdayaan Ekonomi Masyarakat (PEM) di Kecamatan Oebobo, Kota Kupang, telah berjalan baik sejak 2013, menunjukkan dampak positif berupa
Useful /
UNIBAUNIBA Tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis Pengaruh Teaching Factory, Praktik Kerja Lapangan (PKL) dan Self Efficacy terhadap Kesiapan Kerja Siswa JurusanTujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis Pengaruh Teaching Factory, Praktik Kerja Lapangan (PKL) dan Self Efficacy terhadap Kesiapan Kerja Siswa Jurusan
UNIBAUNIBA Berdasarkan temuan tersebut, disarankan agar pemerintah memperkuat regulasi dan tata kelola pendanaan, mendorong perluasan dana abadi nasional maupun daerah,Berdasarkan temuan tersebut, disarankan agar pemerintah memperkuat regulasi dan tata kelola pendanaan, mendorong perluasan dana abadi nasional maupun daerah,
UNIBAUNIBA Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh lingkungan kerja non-fisik terhadap motivasi kerja tenaga pemasaran kredit pada PT Bank DKI CabangPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh lingkungan kerja non-fisik terhadap motivasi kerja tenaga pemasaran kredit pada PT Bank DKI Cabang
PSPPJOURNALSPSPPJOURNALS The findings indicate that POS has a positive and significant influence on both Employee Engagement and Job Satisfaction. In addition, Job SatisfactionThe findings indicate that POS has a positive and significant influence on both Employee Engagement and Job Satisfaction. In addition, Job Satisfaction