Image of IMPLEMENTASI QUANTUM MACHINE LEARNING DALAM MELAKUKAN DETEKSI SERANGAN DISTRIBUTED DENIAL OF SERVICE (DDOS)

Skripsi

IMPLEMENTASI QUANTUM MACHINE LEARNING DALAM MELAKUKAN DETEKSI SERANGAN DISTRIBUTED DENIAL OF SERVICE (DDOS)

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Ancaman keamanan internet sangatlah rentan terhadap serangan dari pihak manapun, termasuk serangan Distributed Denial-of-Services (DDoS). Serangan DDoS mengirimkan paket secara terus menerus sehingga membanjiri jaringan, server, atapun situs web secara masif, mengakibatkan jaringan tidak bisa diakses oleh pengguna. Dalam mengidentifikasi serangan DDoS terdapat masalah yaitu input data yang sangat besar. Untuk mengatasi masalah pemrosesan dataset yang sangat besar ini, bidang quantum computing dapat mengatasinya. Upaya untuk menggabungkan dua bidang yaitu quantum computing dan machine learning menghasilkan Quantum Machine Learning (QML), bertujuan untuk mengatasi jumlah data yang sangat besar dan dapat meningkatkan kecepatan pemrosesan data yang dilakukan. Pada penelitian ini melakukan optimasi terhadap wire quantum dan melakukan skenario pengujian terhadap tiga jenis optimizer yaitu Adam, AdamW dan Sparse.Adam. Total skenario yang dilakukan dalam pengujian ada 36, dengan pembagian rasio data dan nilai parameter learning rate yang bervariasi. Dataset yang digunakan yaitu CIC-IDS 2017 yang memiliki dua label yaitu benign dan DDoS. Hasil pengujian terhadap wire quantum, dengan dua wire 58.2% dan empat wire 62.1%, performa yang terbaik dihasilkan pada optimizer AdamW dengan nilai precision 57.30%, recall 94.07%, accuracy 62.15%, F1-score 71.22%, specificity 30.47%, dan false positive rate 92.21%.

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2407000446T137873T1378732024Central Library (Referens)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1378732024
Publisher
Inderalaya : Prodi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Uniersitas Sriwijaya.,
Collation
xiv, 114 hlm.; Ilus.; 29 cm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
006.307
Content Type
Text
Media Type
unmediated
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Sistem Pakar
Prodi Sistem Komputer
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment