IJCISIJCIS

International Journal of Computer and Information System (IJCIS)International Journal of Computer and Information System (IJCIS)

Dengan percepatan teknologi digital, ancaman malware semakin kompleks dan merambah. Penelitian ini mengusulkan sistem analisis malware berbasis web yang memanfaatkan algoritma Random Forest, MetaDefender API, dan GPT API untuk mendeteksi malware, menampilkan hasil secara interaktif, dan menjelaskan temuan dalam bahasa mudah dimengerti. Metodologi kuantitatif mengevaluasi akurasi model, sehingga sistem dapat mendeteksi malware dengan akurasi minimal 95%.

Sistem berbasis web ini berhasil meningkatkan akurasi deteksi malware, memudahkan pengguna non‑teknis memahami hasil analisis, dan mempercepat proses pencegahan.Integrasi MetaDefender API memperkaya data ancaman, sementara GPT API menyederhanakan interpretasi.Implementasi ini dapat meningkatkan kesadaran keamanan siber di masyarakat.

Pertama, lakukan uji coba sistem pada skala pengguna yang lebih besar dan beragam untuk menilai stabilitas serta kepuasan pengguna di lingkungan real‑time.. Kedua, kombinasikan metode pembelajaran mendalam seperti deep learning dengan Random Forest agar dapat mendeteksi pola malware yang lebih kompleks dan adaptif terhadap serangan zero‑day.. Ketiga, kembangkan modul pelatihan interaktif berbasis game yang memanfaatkan AI untuk mendidik masyarakat umum tentang perilaku malware, sekaligus memvalidasi efektivitas pendekatan edukasi dalam meningkatkan ketahanan siber.

  1. Implementation of A Cyberpanel-Based Partial Cloud Server As A Prevention Of Security Information Management... doi.org/10.4108/eai.16-11-2022.2326064Implementation of A Cyberpanel Based Partial Cloud Server As A Prevention Of Security Information Management doi 10 4108 eai 16 11 2022 2326064
  2. LockBit Black Ransomware On Reverse Shell: Analysis of Infection | CogITo Smart Journal. lockbit black... doi.org/10.31154/cogito.v9i2.494.228-240LockBit Black Ransomware On Reverse Shell Analysis of Infection CogITo Smart Journal lockbit black doi 10 31154 cogito v9i2 494 228 240
  3. [2308.05565] Analysis of the LockBit 3.0 and its infiltration into Advanced's infrastructure crippling... doi.org/10.48550/arXiv.2308.055652308 05565 Analysis of the LockBit 3 0 and its infiltration into Advanceds infrastructure crippling doi 10 48550 arXiv 2308 05565
Read online
File size976.42 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test