Identifikasi Serangan Lowrate Distributed Denial Of Services Dalam Jaringan Dengan Menggunakan Algoritma Adaboost

Abstract

Distributed Deniel of Service (DDoS) merupakan salah satu serangan yang paling populer saat ini. DDoS adalah yang bertujuan untuk menyebabkan crash pada sistem server dengan cara membanjiri paket ataupun permintaan pada jaringan. Karakteristik serangan lowrate Distributed Denial of Service (DDoS) sulit di bedakan dari arus lalu lintas jaringan normal, sehingga untuk mengidentifikasi serangan ini diperlukan sistem yang dapat mengklasifikasi serangan lowrate DDoS. Pada penelitian ini telah dilakukan identifikasi serangan lowrate DDoS dengan menggunakan metode AdaBoost. Dataset yang digunakan merupakan data MachineLearningCSV yaitu bagian dari kumpulan data CICIDS-2017 yang berasal dari Konsorsium ISCX. MachineLeaningCSV terdiri dari delapan (8) sesi pemantauan traffic. Data tersebut akan di preprocessing guna mengubah data menjadi array dan dilakukan seleksi atribut yang paling relevan untuk mempermudah kinerja metode AdaBoost dalam melakukan klasifikasi. Setelah melakukan pengujian terhadap penlitian terhadap deteksi DdoS dengan menggunakan algoritma AdaBoost, akurasi yang dihasilkan dengan tingkat akurasi hingga 99.2%.