Text

Pengklasifikasian serangan aplikasi web dengan algoritma Random Forest pada Log Honeypot Glastopf

---

Serangan terhadap aplikasi web menjadi tren dari serangan siber saat ini. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk memudahkan proses pembelajaran dan analisis serangan aplikasi web adalah klasifikasi. Glastopf sebagai salah satu honeypot yang dapat mengumpulkan informasi serangan aplikasi web hanya mampu mendeteksi serangan SQLi, RFI, dan LFI. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan serangan aplikasi web pada log Glastopf dengan pendekatan machine learning sehingga mampu mengenali lebih banyak serangan. Pada penelitian ini dilakukan pembuatan model klasifikasi serangan aplikasi web menggunakan algoritma Random Forest untuk serangan XSS, SQLi, path traversal, LDAPi, XPath, OS Command, SSI, dan CRLFi. Kemudian model tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan serangan aplikasi web pada data log Glastopf yang dikumpulkan dari VPS. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model pengklasifikasian serangan aplikasi web menggunakan algoritma Random Forest memiliki tingkat akurasi rata-rata sebesar 97,9%. Selain itu, model klasifikasi telah diuji pada log Glastopf dan hasilnya menunjukkan bahwa model tersebut mampu mengenali lebih banyak serangan.

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

2021 HAF p

Publisher

Bogor : Poltek SSN., 2021

Collation

xiv, 56 hlm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Classification

--

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

--

Subject(s)

Glastopf
Klasifikasi
Random Forest
Serangan Aplikasi Web

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Hafidh Fadhil

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment