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

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

[img] Text
BAB I.pdf

Download (71kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (463kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (393kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (838kB)
[img] Text
BAB V.pdf

Download (34kB)
[img] 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%.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Analisis Sistem Informasi
Divisions: Skripsi > Teknik Informatika > 2024
Depositing User: Digital Library
Date Deposited: 26 Sep 2024 10:55
Last Modified: 26 Sep 2024 10:55
URI: http://repository.unama.ac.id/id/eprint/3689

Actions (login required)

View Item View Item