STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA
Journal of Information System, Informatics and ComputingJournal of Information System, Informatics and ComputingJaringan komputer berkembang sangat pesat saat ini, hingga banyak beberapa perangkat elektronik terhubung dengan internet, namun system keamanan yang diadopsi oleh perangkat tersebut haruslah mumpuni agar tidak mudah terserang ancaman dan bahaya. Peneliti ingin mengetahui tingkat keparahan ancaman dari suatu serangan yang dideteksi oleh firewall menggunakan record data dari suatu perusahaan, dengan menggunakan machine learning yaitu K-Nearest Neighbours dan Decision Tree. Pengelompokan tingkat keparahan pada sistem keamanan jaringan komputer biasa disebut severity. Pada penelitian ini pembatasan tingkatan keparahan serangan menjadi 3 bagian dari yang tingkatan paling tinggi yaitu critical, high dan medium. Dataset yang diolah merupakan hasil log pada firewall sebanyak 5999 dengan 23 kolom atau fitur. Yang terbaik dari ketiga metode tersebut diantaranya K-Nearest Neighbours mendapatkan hasil akurasi sebesar 100%, kemudian Decision Tree mendapatkan hasil akurasi sebesar 100%. Dengan hasil pengolahan data tersebut maka metode machine learning sangat cocok digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan serangan jaringan komputer.
Metode K-Nearest Neighbors sebesar 100%, serta Decision Tree sebesar 100%.Dapat diambil kesimpulan bahwa dari hasil penelitian ini dengan menggunakan metode machine learning K-Nearest Neighbors (KNN) dan Decision Tree, sehingga kedua metode machine learning tersebut mampu optimal digunakan untuk melakukan pengelompokan atau mengklasifikasikan tingkat keparahan (severity) serangan jaringan komputer yang diharapkan oleh peneliti.
Penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut yang menarik. Arah penelitian selanjutnya bisa membandingkan kinerja algoritma machine learning lain seperti Random Forest atau Support Vector Machine (SVM) dengan dataset yang jauh lebih beragam dan berasal dari berbagai tipe firewall dan lingkungan jaringan. Hal ini penting untuk menguji seberapa kuat dan generalisabel model klasifikasi saat diimplementasikan di luar konteks data yang digunakan dalam penelitian ini. Ide penelitian lain yang bisa dikembangkan adalah menyempurnakan tingkat granularitas klasifikasi dengan menambahkan kategori keparahan yang lebih spesifik, misalnya low dan informational. Tujuannya adalah agar sistem keamanan dapat membuat keputusan respons yang lebih nuansa dan efisien, seperti mengalokasikan sumber daya hanya untuk ancaman yang benar-benar signifikan. Sebagai langkah lebih lanjut, sebuah studi dapat fokus pada pengembangan model yang tidak hanya bersifat reaktif (mengklasifikasi serangan yang terdeteksi), tetapi juga prediktif. Penelitian ini dapat menjawab pertanyaan: Apakah mungkin membangun sistem machine learning yang mampu memprediksi serangan jaringan secara real-time dan secara otomatis memberikan rekomendasi atau bahkan mengeksekusi tindakan pencegahan pada firewall? Model seperti ini akan mengubah paradigma keamanan dari bertahan menjadi mengantisipasi ancaman sebelum terjadi.
| File size | 825.51 KB |
| Pages | 6 |
| DMCA | Report |
Related /
UMKLAUMKLA Penyakit ginjal kronis (CKD) adalah penyakit progresif yang ditandai dengan penurunan laju filtrasi glomerulus, peningkatan ekskresi albumin urin atauPenyakit ginjal kronis (CKD) adalah penyakit progresif yang ditandai dengan penurunan laju filtrasi glomerulus, peningkatan ekskresi albumin urin atau
RESCOLLACOMMRESCOLLACOMM Data sumbernya berasal dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik (BPS) dan lembaga relevan lainnya. Hasil estimasi menunjukkan bahwa variabel independen—yaituData sumbernya berasal dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik (BPS) dan lembaga relevan lainnya. Hasil estimasi menunjukkan bahwa variabel independen—yaitu
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Algoritma regresi linier sederhana terbukti efektif dalam memprediksi penggunaan volume air berdasarkan jenis pelanggan di PDAM Kabupaten Cirebon, denganAlgoritma regresi linier sederhana terbukti efektif dalam memprediksi penggunaan volume air berdasarkan jenis pelanggan di PDAM Kabupaten Cirebon, dengan
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Analisis confusion matrix menunjukkan model unggul dalam mengklasifikasikan kelas Baik, Cukup, dan Kurang, namun masih mengalami kesulitan pada kelas MemuaskanAnalisis confusion matrix menunjukkan model unggul dalam mengklasifikasikan kelas Baik, Cukup, dan Kurang, namun masih mengalami kesulitan pada kelas Memuaskan
LIFESCIFILIFESCIFI Penelitian ini memiliki keterbatasan karena data kesehatan bank mencerminkan kondisi tahun sebelumnya dan nilai R² yang rendah (0,501) menunjukkan adanyaPenelitian ini memiliki keterbatasan karena data kesehatan bank mencerminkan kondisi tahun sebelumnya dan nilai R² yang rendah (0,501) menunjukkan adanya
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Mesin atau komputer dapat memprediksi jumlah penonton yang menggunakan metode ANN. DNN adalah salah satu model ANN yang dapat memprediksi kumpulan data.Mesin atau komputer dapat memprediksi jumlah penonton yang menggunakan metode ANN. DNN adalah salah satu model ANN yang dapat memprediksi kumpulan data.
UNSIQUNSIQ Metode itu menyesuaikan dengan kondisi yang ditemukan di lapangan. Seorang penerjemah tidak dapat hanya mengandalkan satu jenis metode. Bahkan untuk menerjemahkanMetode itu menyesuaikan dengan kondisi yang ditemukan di lapangan. Seorang penerjemah tidak dapat hanya mengandalkan satu jenis metode. Bahkan untuk menerjemahkan
UGMUGM Secara signifikan, arus kas memberikan informasi tambahan di atas laba pada 59% perusahaan, sedangkan laba signifikan hanya pada 25% perusahaan. ModelSecara signifikan, arus kas memberikan informasi tambahan di atas laba pada 59% perusahaan, sedangkan laba signifikan hanya pada 25% perusahaan. Model
Useful /
UMKLAUMKLA Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendeteksi kantuk yang berbasis computer vision dengan menggunakan algoritma YOLOv12. Dataset yangPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendeteksi kantuk yang berbasis computer vision dengan menggunakan algoritma YOLOv12. Dataset yang
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Prototipe mockup berkualitas tinggi mewakili kemajuan signifikan dalam solusi kesehatan digital, menampilkan potensi desain yang berpusat pada penggunaPrototipe mockup berkualitas tinggi mewakili kemajuan signifikan dalam solusi kesehatan digital, menampilkan potensi desain yang berpusat pada pengguna
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Nazief-Adriani memiliki akurasi lebih tinggi dengan nilai precision, recall, dan F-measure masing-masing sebesarHasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Nazief-Adriani memiliki akurasi lebih tinggi dengan nilai precision, recall, dan F-measure masing-masing sebesar
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Aplikasi ini dirancang untuk menjawab kebutuhan digitalisasi pendidikan dengan mengutamakan efisiensi dan keamanan. Fitur unggulannya meliputi autentikasiAplikasi ini dirancang untuk menjawab kebutuhan digitalisasi pendidikan dengan mengutamakan efisiensi dan keamanan. Fitur unggulannya meliputi autentikasi