Deteksi Malware Ransomware Menggunakan Deep Neural Network

  • Purnama B
  • Winarto E
  • Shairuppdin S
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
23Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Malware pada perangkat mobile android menjadi sebuah tantangan yang perlu di perhatikan secara khusus. Mengingat akhir-akhir ini banyak kasus kejahatan dalam teknologi informasi dan komunikasi melalui malware.  Sebuah malware ini bertujuan untuk mencuri, mengenkripsi, dan menghapus data sensitif kemudian mengubah atau membajak data dari sebuah perangkat pengguna. Oleh karena itu, pada penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi malware jenis ransomware melalui system operasi android menggunakan metode deep learning. Metode yang diusulkan pada penelitian ini adalah Deep Neural Network (DNN). Dataset CIC-InvesAndMal2019 akan diujikan ke model hasil dari proses training DNN. Hasil pengujian model DNN menunjukkan bahwa DNN berhasil mendeteksi malware ransomware dengan tingkat akurasi mencapai 96.6 %.

Cite

CITATION STYLE

APA

Purnama, B., Winarto, E. A., Shairuppdin, S., Wijaya, I. S., & Wijaya, I. S. (2024). Deteksi Malware Ransomware Menggunakan Deep Neural Network. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 10(1), 8. https://doi.org/10.26418/jp.v10i1.68492

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free