Feriana Istining Tiyas, Feriana (2011) APLIKASI WEB UNTUK METODE FUZZY NEURAL NETWORK PADA INTRUSION DETECTION SYSTEM BERBASIS SNORT. EEPIS Final Project.
| PDF Download (205Kb) | Preview |
Abstract
Mencocokan pola atau signature adalah metode yang paling umum untuk mendeteksi serangan dan ini berarti IDS harus mampu mengenali setiap teknik serangan. IDS memiliki database yang besar dengan ribuan signature yang memungkinkan IDS mencocokan signature atau pola serangan. Respon otomatis yang biasanya dilakukan adalah memberikan alert, logging, atau mengirim email. Kelemahan respon otomatis yang umum adalah terjadinya respon terhadap false negative dan false positive. Adalah penting untuk memahami mengapa signature memicu dan mengidentifikasi true dari false positive. Pengunaan algoritma fuzzy neural network dilandasi oleh pemikiran perlu adanya solusi terhadap nilai anggota bilangan atau membership value (MV) yang tidak hanya berorientasi pada benar atau salah, terpenuhi (MV=1), atau tidak terpenuhi (MV=0). Algoritma fuzzy neural network ini nantinya akan diletakkan pada metode pembacaan signature atau pola tertentu dari suatu paket serangan yang umum. Hasil dari pembuatan tugas akhir ini dengan mengggunakan algoritma Fuzzy Neural Network dapat mendeteksi setiap jenis serangan antara lain scanning, DoS, dan IP Spoofing. Algoritma Fuzzy Neural Network telah mampu mengklasifikasikan setiap serangan. Dengan menggunakan serangan land_attack diperoleh 100% alert dapat di klasifikasikan. Dan dengan menggunakan metode Fuzzy Neural Network dapat mengklasifikasikan alert pada serangan DoS yang tidak dapat di klasifikasi pada metode Fuzzy. Kata kunci: IDS, Fuzzy Neural Network, SNORT
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
Depositing User: | Feriana Istining Tiyas |
Date Deposited: | 09 Aug 2011 11:27 |
Last Modified: | 09 Aug 2011 11:27 |
URI: | http://repo.pens.ac.id/id/eprint/1073 |
Actions (login required)
View Item |