Deteksi Serangan DDoS Menggunakan Neural Network dengan Fungsi Fixed Moving Average Window

Abstract

Distributed denial-of-service (DDoS) merupakan jenis serangan dengan volume, intensitas, dan biaya mitigasi yang terus meningkat seiring berkembangnya skala organisasi. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengembangkan sebuah pendekatan baru untuk mendeteksi serangan DDoS, berdasarkan pada karakteristik aktivitas jaringan menggunakan neural network dengan fungsi fixed moving average window (FMAW) sebagai metode deteksi. Data pelatihan dan pengujian diambil dari CAIDA DDoS Attack 2007 dan simulasi mandiri. Pengujian terhadap metode neural network dengan fungsi fixed moving average window (FMAW) menghasilkan prosentase rata-rata pengenalan terhadap tiga kondisi jaringan (normal, slow DDoS, Dan DDoS) sebesar 90,52%. Adanya pendekatan baru dalam mendeteksi serangan DDoS, diharapkan bisa menjadi sebuah komplemen terhadap sistem IDS dalam meramalkan terjadinya serangan DDoS.