Evaluasi Sistem Pendeteksi Intrusi Berbasis Anomali Dengan N-Gram Dan Incremental Learning

Wirawan, I Made Agus Adi (2016) Evaluasi Sistem Pendeteksi Intrusi Berbasis Anomali Dengan N-Gram Dan Incremental Learning. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5112100036-Undergraduate_Thesis.pdf - Published Version

Download (3MB) | Preview

Abstract

Keberadaan teknologi informasi yang terus berkembang dengan pesat menjadikan kebutuhan akan penggunaannya semakin hari semakin meningkat. Transaksi data melalui internet telah menjadi kebutuhan wajib hampir dari semua perangkat lunak yang ada saat ini. Perangkat lunak seperti media social, colud server, online game, aplikasi layanan pemerintah, aplikasi pengontrol suatu tempat secara remote, dsb. Tentu dengan berbagai macam penggunaan internet tersebut dibutuhkan metode untuk mengamankan jaringannya. Sistem pendeteksi intrusi atau yang pada umumnya disebut IDS (Intrusion Detection System) merupakan solusi untuk mengamankan suatu jaringan. Sistem ini nantinya bertugas untuk menentukan apakah suatu paket merupakan bentuk serangan atau paket biasa sesuai dengan kondisi tertentu. Saat ini telah banyak dikembangkan aplikasi IDS (Intrusion Detection System), namun sebagian besar yang dikembangkan berbasis signature atau menggunakan rule, dan sebagaian kecil menggunakan anomali. Anomali adalah suatu metode untuk mencari penyimpangan dalam sebuah data. Pada aplikasi ini konsep IDS yang diterapkan adalah IDS berbasis anomali dimana analisis datanya pada infromasi paket data yang dikirimkan. Pada tugas akhir ini menggunakan dua metode, yaitu metode n-gram yang digunakan untuk mengitung distribusi byte karakter pada paket data sedangkan metode mahalanonis distance digunakan untuk menghitung jarak antara paket data normal dan paket data yang berupa intrusi. Metode mahalanobis distance dapat membedakan paket data yang normal dan paket data yang berupa intrusi dengan menghitung rata-rata dan standar deviasi dari paket data ================================================================================================ The rapid development of information technology is inevitable wich made its necessity is growing every single day. Data transaction through internet has become the primary need of most software nowadays. Software like social media, cloud server, online game, e-government, remote application, etc. With the various needs of the internet, it is obvious that we need a method that can guarantee its safety. IDS which stands for Intrusion Detection System is the solution to protect the internet network. This system will decide wether a packet is safe or dangerous for the network depends on certain condition. Nowadays many IDS (Intrusion Detection System) has been developed, but most are developed base signature or use the rule, and a small part sing anomaly. Anomaly is a method to look for irregularities in the data. In this application IDS concept that is applied is based anomaly in which the data analysis on the data packets transmitted. In this thesis using two methods, the n-gram method used to calculate the distribution of byte character data paket while the mahalanobis distance methods used to calculated the distance between the normal data packets and intrusion data packets. Mahalanobis distance methods can distinguish between normal data packets and intrusion data packets by calculating the average and standar deviation of the data packets

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSIf 005.8 Wir e
Uncontrolled Keywords: N-Gram, Mahalanobis Distance, Incremental Learning
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.9.A25 Computer security. Digital forensic. Data encryption (Computer science)
Divisions: Faculty of Information and Communication Technology > Informatics > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: EKO BUDI RAHARJO
Date Deposited: 18 May 2020 02:52
Last Modified: 18 May 2020 02:52
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/76002

Actions (login required)

View Item View Item