DETEKSI SERANGAN HTTP FLOOD PADA JARINGAN INTERNET OF THINGS (IoT) MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY NETWORK (LSTM)

Putri, Khairunnisa (2024) DETEKSI SERANGAN HTTP FLOOD PADA JARINGAN INTERNET OF THINGS (IoT) MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY NETWORK (LSTM). Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (71kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (463kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (393kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (838kB)
	Text BAB V.pdf Download (34kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (178kB)

Abstract

Dengan perkembangan pesat Internet of Things (IoT), keamanan jaringan menjadi semakin penting untuk melindungi perangkat yang terhubung. Salah satu ancaman yang signifikan adalah serangan HTTP flood yang dapat merugikan integritas dan ketersediaan jaringan.dalam penelitian ini mengusulkan LSTM untuk mendeteksi serangan jaringan Internet of Things (IoT). LSTM digunakan sebagai model jaringan saraf rekuren yang efektif, digunakan untuk menganalisis pola lalu lintas HTTP dan mendeteksi anomali yang mencurigakan. SelectKbest diimplementasikan sebagai teknik seleksi fitur ntuk meningkatkan efisiensi deteksi dengan memilih fitur-fitur paling relevan dari dataset. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu mendeteksi serangan HTTP flood dengan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 98,3%.

Actions (login required)

View Item