DETEKSI SERANGAN TCP FLOOD PADA JARINGAN INTERNET OF THINGS (IoT) MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Dwi Amalia, Giska (2024) DETEKSI SERANGAN TCP FLOOD PADA JARINGAN INTERNET OF THINGS (IoT) MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (34kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (623kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (297kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (9kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (304kB)

Abstract

Dalam era perkembangan Internet of Things (IoT), keamanan jaringan menjadi tantangan yang perlu diperhatikan. Salah satu masalah yang harus diperhatikan saat Internet of Things (IoT) semakin berkembang adalah keamanan jaringan. Serangan TCP Flood merupakan ancaman utama yang dapat mengurangi kinerja jaringan dan layanan secara signifikan. Penelitian ini merekomendasikan penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) karena kemampuan CNN untuk mengekstraksi pola kompleks dari jaringan data. PCA digunakan sebelum input data dimasukkan ke CNN untuk mengekstraksi fitur, yang meningkatkan efisiensi pemrosesan dan kinerja deteksi model karena struktur CNN dirancang untuk memproses dan mendeteksi anomali yang mungkin terkait dengan serangan TCP Flood. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode ini dapat menemukan serangan dengan akurasi, sensitivitas, dan efektivitas tyang memadai serta mendapatkan nilai akurasi sebesar 99,82%.

Actions (login required)

View Item