IDENTIFIKASI ANOMALY PADA LOG PERANGKAT FIREWALL MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI

• TONY YUDIANTO PRIBADI
• 14002410

---

ABSTRAK

Dengan jumlah pengguna internet di indonesia semakin besar, ancaman kejahatan siber atau cyber crime terus berkembang dengan memanfaatkan perilaku dan tren online, terutama pada saat pandemik covid-19 seperti sekarang ini. Perkembangan keamanan jaringan membuat semua organiasi menggunakan perangkat keamanan jaringan seperti firewall. Fitur logging mencatat bagaimana firewall mengelola jenis lalu lintas. Log menyediakan informasi tentang aktifitas pengontrol domain, server dan nomer port. Karena kompleksitas volume log firewall yang memiliki volume yang cukup besar, akibatnya untuk deteksi anomali berbasis log, metode konvensional inspeksi manual atau bahkan metode berbasis pembelajaran mesin tradional menjadi tidak praktis, yang berfungsi sebagai katalis untuk pengembangan cepat solusi berbasi pembelajaran mendalam. Berdasarkan isu-isu strategis dan kebutuhan akan pengolahan dataset pada log file perangkat firewall dengan menggunakan machine learning yaitu random forest naive bayes dan decision tree melalui algoritma klasifikasi menarik untuk di teliti lebih lanjut, sehingga diharapkan dapat memberikan hasil yang akurat dalam mengklasifikasikan mengenai anomaly yang terjadi pada traffic jaringan dan efektif kemudian dapat digunakan untuk mengantisipasi dan mengendalikan kejahatan siber. adapun pengujian dilakukan menggunakan k-fold cross validation untuk memperoleh nilai akurasi. hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi untuk algoritma naive bayes 99,64% decision tree 99,67% sedangkan nilai akurasi algoritma random forest lebih mengungguli algoritma lainnya yaitu sebesar 99,94%

KATA KUNCI

Data Mining,Algoritma,machine learning

---

DAFTAR PUSTAKA

J. Sebastian "Cyber terrorism: A potential threat to global security" 2020
B.Bungin " Cyber Community towards society 5.0 and the future of social realty" 2021
M.Roesch "Snort lightweight intrusion detection for networks" 1999
K. Golnabi "Analysis of firewall policy of rules sing data mining techniques" 2006
S. Agrawal "Survey on anomaly detection using data mining techniques" 2015
V.Chandola "Anomaly detection: A survey" 2009