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

Authors

  • Kurniabudi Kurniabudi STIKOM Dinamika Bangsa https://orcid.org/0000-0001-9073-8858
  • Abdul Harris STIKOM Dinamika Bangsa
  • Abdul Rahim STIKOM Dinamika Bangsa

DOI:

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

Keywords:

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

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

Downloads

Published

2020-02-27

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.