…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: Deteksi Serangan Web Berdasarkan Audit Log ModSecurity Menggunakan Support Vector Machine(SVM)

Deteksi Serangan Web Berdasarkan Audit Log ModSecurity Menggunakan Support Vector Machine(SVM)
type: AcademicArticle
type: Article
abstract: Perkembangan aplikasi web yang semakin pesat meningkatkan risiko serangan siber terhadap layanan berbasis internet, sementara Web Application Firewall(WAF) berbasis rule-basedseperti ModSecuritymasih memiliki keterbatasan dalam mengenali variasi pola serangan baru serta menghasilkan bias pada datatidak seimbang. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan traffic web dari log ModSecuritymenggunakan pendekatan machine learningberbasis Support Vector Machine(SVM) yang dikombinasikan dengan TF-IDFdan penanganan data tidak seimbang menggunakan SMOTE. Datasetpenelitian terdiri dari 3467 data traffic web dengan empat kelas, yaitu SQL Injection(SQLi), Normal, Local File Inclusion(LFI), dan Remote Code Execution(RCE). Metode penelitian meliputi preprocessing, labeling, feature extraction TF-IDF, SMOTE, train-test split, pemodelan SVM, dan evaluasi menggunakan confusion matrixserta metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan model SVMmemperoleh accuracysebesar 98,12% dengan performa sangat baik pada kelas mayoritas, namun masih terdapat variasi pada kelas dengan jumlah data kecil. Hasil sebelum SMOTEmenunjukkan ketidakseimbangan data yang signifikan, yaitu SQLi(1889), Normal (839), LFI(38), dan RCE(7), sedangkan setelah SMOTEseluruh kelas pada data trainingmenjadi seimbang masing-masing sebanyak 1889 data. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi SVMdan SMOTEefektif dalam meningkatkan kemampuan deteksi serangan web berbasis log WAF, serta berpotensi menjadi solusi alternatif dalam sistem keamanan web yang lebih adaptif.
date: 2016-06-21
volume: 4
issue: 2
is part of: Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI)
status: peerReviewed
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ArticleEPrint
is part of: repository
has document: Deteksi Serangan Web Berdasarkan Audit Log ModSecurity Menggunakan Support Vector Machine(SVM) (Text)
subject: Q Science (General)

Deteksi Serangan Web Berdasarkan Audit Log ModSecurity Menggunakan Support Vector Machine(SVM) (Text)
type: Document
has file: Deteksi Serangan Web Berdasarkan Audit Log ModSecurity Menggunakan Support Vector Machine (SVM).pdf
has part: Deteksi Serangan Web Berdasarkan Audit Log ModSecurity Menggunakan Support Vector Machine (SVM).pdf

Tech Cart Press
type: Organization

Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI)
type: Collection
issn: 29856396

Nuroji Nuroji
type: Person
given name: Nuroji
family name: Nuroji

HTML Summary of #52826 Deteksi Serangan Web Berdasarkan Audit Log ModSecurity Menggunakan Support Vector Machine(SVM)
format: text/html
primary topic: Deteksi Serangan Web Berdasarkan Audit Log ModSecurity Menggunakan Support Vector Machine(SVM)

Q Science (General)
type: Concept