Text

Analisis Perbandingan Metode K-Means dan Metode Naïve Bayes untuk Visualisasi Serangan Brute Force

---

Penilaian

---

Visualisasi serangan brute force disajikan dalam bidang two dimensional (2D) dengan bentuk parallel coordinate untuk mengkategorikan paket ISCX dan DARPA dataset. Paket data akan dibedakan dalam dua kategori yaitu paket data attack dan paket data normal berdasarkan pattern serangan brute force. Serangan brute force melakukan penyerangan pada beberapa layanan protokol seperti secure shell (SSH) dan telecommunication network (Telnet). Pada ISCX dataset
serangan brute force terjadi pada layanan SSH, sedangkan DARPA dataset terjadi pada layanan TELNET. Pada penelitian ini, metode K-Means dan metode Naïve Bayes diimplementasikan untuk mendapatkan hasil pengkategorian yang efektif. Hasil akhir dari penelitian menunjukkan persentase accuracy dari ISCX dataset pada metode K-Means sebesar 95.47%, sedangkan metode Naïve Bayes mendapatkaan accuracy sebesar 99.68% dan persentase accuracy dari DARPA dataset pada metode K-Means sebesar 73.60%, sedangkan metode Naïve Bayes mendapatkaan accuracy sebesar 98.79%.

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

-

Publisher

Inderalaya : Fak. Ilmu Komputer., 2016

Collation

xxi, 131 hlm. : ilus.

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

NONE

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Brute Force
visualisasi
ISCX dataset
DARPA dataset
Pattern
Metode K-Means dan Metode Naïve Bayes

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment