Seleksi Fitur Dengan Information Gain Untuk Meningkatkan Deteksi Serangan DDoS menggunakan Random Forest

Kurniabudi Kurniabudi, Abdul Harris, Abdul Rahim

Abstract


Tantangan deteksi serangan saat ini adalah jumlah trafik yang besar dan beragam serta hadir jenis serangan baru. Sehingga diperlukan teknik baru untuk meningkatkan performa deteksi. Dengan pesatnya perkembangan teknologi layanan komunikasi, menghasilkan trafik dengan informasi yang beragam. Pada dasarnya tidak semua informasi pada trafik jaringan digunakan untuk mendeteksi serangan seperti DDoS. Penelitian ini bertujuan meningkatkan performa Random Forest dalam mendeteksi serangan DDoS dengan seleksi fitur menggunakan teknik Information Gain. Berdasarkan hasil eksperimen diperoleh bahwa teknik yang diusulkan mampu meningkatkan akurasi deteksi DDoS hingga 99.99% dengan tingkat alarm palsu 0.001

Keywords


Seleksi fitur, DDoS, Information Gain, Random Forest, CICIDS-2017

Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.33633/tc.v19i1.2860

Article Metrics

Abstract view : 1008 times
PDF - 1015 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Diterbitkan Oleh :

 

Jurnal Techno.Com terindex di :

    Screenshot-2024-02-11-at-17-10-53

Jurnal Teknologi Informasi Techno.Com (p-ISSN : 1412-2693, e-ISSN : 2356-2579) diterbitkan oleh LPPM Universitas Dian Nuswantoro Semarang. Jurnal ini di bawah lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.