Penggunaan Random Forest dan Analisis Perilaku untuk Prediksi Serangan DDoS dalam Lingkungan Cloud Computing
DOI:
https://doi.org/10.62411/tc.v23i3.11317Abstract
Dalam dunia komputasi awan yang semakin berkembang, ancaman serangan Distributed Denial of Service (DDoS) menjadi isu yang sangat krusial. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model prediksi serangan DDoS menggunakan algoritma Random Forest dan analisis perilaku jaringan. Dataset CICIDS2017 digunakan sebagai sumber data utama untuk melatih dan menguji model prediksi yang dikembangkan. Pemilihan algoritma Random Forest didasarkan pada kemampuannya yang tinggi dalam menangani data besar dan kompleks serta kemampuannya dalam mengenali pola anomali yang sering menjadi indikasi serangan siber. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ini mencapai akurasi yang signifikan dengan precision sebesar 97,8%, recall sebesar 98,2%, dan F1-score sebesar 98,0%. Analisis perilaku jaringan yang diterapkan, melibatkan fitur-fitur dinamis seperti waktu antar paket (Inter-Arrival Time/IAT), ukuran rata-rata segmen, dan jumlah paket per detik, yang terbukti efektif dalam meningkatkan kemampuan deteksi model. Implementasi model dalam lingkungan komputasi awan menunjukkan bahwa metode ini dapat diintegrasikan dengan sistem deteksi intrusi (Intrusion Detection Systems/IDS) yang sudah ada untuk memberikan lapisan perlindungan tambahan terhadap serangan DDoS. Berdasarkan hasil yang diperoleh, penelitian ini merekomendasikan penggunaan kombinasi algoritma Random Forest dan analisis perilaku jaringan sebagai solusi yang efektif untuk mendeteksi serangan DDoS dalam lingkungan komputasi awan. Penelitian lanjutan disarankan untuk mengembangkan dan menguji model dengan dataset yang lebih beragam serta mengoptimalkan algoritma untuk meningkatkan performa deteksi. Kata kunci: Random Forest, DDoS, Cloud ComputingDownloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Andi Prayogi, Muhammad Akbar Syahbana Pane, Rahmad Dian, Ratu Mutiara Siregar, Raden Aris Sugianto, Hasanal Fachri Satia Simbolon
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Pernyataan Lisensi
Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).
Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
---
Contoh pengkreditan:
- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]
Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.
---