Skripsi
DETEKSI ANOMALI PADA LALU LINTAS JARINGAN VICTIM REVERSE TCP DENGAN METODE GRADIENT BOOSTING
Deteksi anomali pada jaringan merupakan aspek penting dalam keamanan siber. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model Gradient Boosting dalam mendeteksi anomali pada lalu lintas reverse TCP, serta menginterpretasi hasil deteksi guna membantu analis keamanan memahami pola serangan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup pemrosesan data dengan teknik oversampling untuk menangani ketidakseimbangan kelas, seleksi fitur menggunakan metode Mutual Information, pelatihan model Gradient Boosting, serta evaluasi performa menggunakan confusion matrix dan classification report. Keputusan deteksi diambil berdasarkan analisis dari Wireshark dan Snort. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Gradient Boosting memiliki performa yang baik dalam mendeteksi anomali, dengan akurasi sebesar 98,46% setelah dilakukan seleksi fitur menggunakan Mutual Information.
Inventory Code | Barcode | Call Number | Location | Status |
---|---|---|---|---|
2507003695 | T176955 | T1769552025 | Central Library (Reference) | Available but not for loan - Not for Loan |
No other version available