Prediksi serangan pada jaringan komputer surabaya secara real-time menggunakan metode hidden markov model (hmm)

Annisa, Kharisma Nur (2017) Prediksi serangan pada jaringan komputer surabaya secara real-time menggunakan metode hidden markov model (hmm). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5113100026-Undergraduate_Thesis.pdf

Download (2MB) | Preview

Abstract

Penyerangan yang akan dilakukan oleh intruder biasanya tidak terduga oleh sistem administrator. Namun kondisi suatu jaringan komputer dapat diprediksi dengan mengamati perubahan urutan kejadian penyerangan. SQL Injection adalah jenis serangan yang akan diprediksi dan dilakukan uji coba untuk Tugas Akhir ini. Pada tugas akhir ini, diterapkan metode pemodelan statistika yaitu Hidden Markov Model (HMM) untuk memprediksi serangan yang mungkin terjadi pada jaringan komputer. Percobaan prediksi dilakukan pada sistem jaringan Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Pemakaian metode HMM pada Tugas Akhir ini dikarenakan HMM memiliki karakteristik berupa perubahan pada state internal yang berdasarkan waktu (Markov Model) akan tetapi tidak nampak (hidden) dari luar sistem sehingga tidak dapat langsung dilakukan pengamatan. Namun karena jumlah state internal yang terbatas dan state saat ini (current state) bergantung pada state sebelumnya, sehingga dapat melakukan pengamatan pada suatu yang berhubungan (misalnya variabel yang berkorelasi) dengan state sebelumnya. Dari hasil penerapan metode Hidden Markov Model untuk memprediksi kondisi suatu server atau jaringan komputer dari serangan SQL Injection dihasilkan rata-rata akurasi 25.54%. Sedangkan untuk hasil prediksi serangan DDoS dari data DARPA 2000 rata-rata akurasi adalah 49.04%. Oleh karena itu, penerapan metode Hidden Markov Model dirasa lebih cocok untuk prediksi serangan DDoS dari pada serangan SQL Injection pada suatu server atau jaringan komputer. ========================================================= ============================================ Attacks to be committed by intruders are usually unexpected by the system administrator. However, the condition of a computer network can be predicted from the sequence of attacks. SQL Injection is a type of attack that will be predicted and tested for this Final Project. In this final project, Hidden Markov Model (HMM) is used to predict the attacks that occur on computer network. The system prediction is tested on the network system of Institut Teknologi Sepuluh Nopember. HMM has the characteristic of a change in the internal state based on time (Markov Model) but it is not visible (hidden) from the outside of the system so that it can not be directly observed. However, due to the limited number of internal states and the current state depends on the previous state, so as to observe a corresponding (eg correlated variable) with the previous state. From the implementation of Hidden Markov Model method, it results 25,54% as an average of accuaration prediction for SQLInjection attack. And for DDoS attack it results average of accuration predisction is 49.04%. DDoS attacks are the result of intrusion detection form DARPA 2000. Therefore, implementattion of Hidden Markov Model method is more suitable for DDoS attack prediction than SQL Injection attack on a server or computer network.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: HMM, Intrusi, Deteksi, Prediksi, SQL Injection.
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science)
Divisions: Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Nur Annisa Kharisma
Date Deposited: 15 Aug 2017 02:37
Last Modified: 15 Aug 2017 02:37
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/43029

Actions (login required)

View Item View Item