Metode Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine dengan Correlation-based Feature Selection
Deteksi intrusi pada jaringan komputer merupakan kegiatan yang sangat penting dilakukan untuk menjaga keamanan data dan informasi. Deteksi intrusi merupakan proses monitor traffic pada sebuah jaringan untuk mendeteksi adanya pola data yang dianggap mencurigakan, yang memungkinkan terjadinya seranga...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2021-02-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3358 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823860744948547584 |
|---|---|
| author | Sulandri Sulandri Achmad Basuki Fitra Abdurrachman Bachtiar |
| author_facet | Sulandri Sulandri Achmad Basuki Fitra Abdurrachman Bachtiar |
| author_sort | Sulandri Sulandri |
| collection | DOAJ |
| description |
Deteksi intrusi pada jaringan komputer merupakan kegiatan yang sangat penting dilakukan untuk menjaga keamanan data dan informasi. Deteksi intrusi merupakan proses monitor traffic pada sebuah jaringan untuk mendeteksi adanya pola data yang dianggap mencurigakan, yang memungkinkan terjadinya serangan jaringan. Penelitian ini melakukan analisis pada traffic jaringan untuk mengetahui apakah paket tersebut mengandung intrusi atau merupakan paket normal. Data traffic yang digunakan untuk deteksi intrusi pada penelitian ini diambil dari dataset KDD Cup. Metode yang digunakan untuk melakukan deteksi intrusi dengan cara klasifikasi yaitu dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Namun, dengan menggunakan metode ELM saja tidak mampu untuk menghasilkan akurasi yang baik maka, pada metode ELM perlu ditambahkan metode seleksi fitur Correlation-Based Feature Selection (CFS) untuk meningkatkan hasil akurasi dan waktu komputasi. Hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode ELM menunjukkan tingkat akurasi mencapai 81,97% dengan waktu komputasi 3,39 detik. Setelah ditambahkan metode seleksi fitur CFS pada ELM tingkat akurasi meningkat secara signifikan menjadi 98,00% dengan waktu komputasi 2,32 detik.
Abstract
Intrusion detection of computer networks is a very important activity carried out to maintain data and information security. Intrusion detection is the process of monitoring traffic on a network to detect any data patterns that are considered suspicious, which allows network attacks. This research analyzes the network traffic to find out whether the packet contains intrusion or is a normal packet. Traffic data used for intrusion detection in this study were taken from the KDD Cup dataset. The method used to do intrusion detection by classification is using the Extreme Learning Machine (ELM) method. However, using the ELM method alone is not able to produce good accuracy, so the ELM method needs to be added to the Correlation-Based Feature Selection (CFS) feature selection method to improve the accuracy and computational time. The results of the research conducted using the ELM method showed an accuracy rate of 81.97% with a computation time of 3.39 seconds. After adding the CFS feature selection method to ELM the accuracy level increased significantly to 98.00% with a computing time of 2.32 seconds.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-949684a4db1f402bb1d8491bad0fadc0 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2021-02-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-949684a4db1f402bb1d8491bad0fadc02025-02-10T10:41:58ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792021-02-018110.25126/jtiik.0813358646Metode Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine dengan Correlation-based Feature SelectionSulandri Sulandri0Achmad Basuki1Fitra Abdurrachman Bachtiar2Universitas BrawijayaUniversitas BrawijayaUniversitas Brawijaya Deteksi intrusi pada jaringan komputer merupakan kegiatan yang sangat penting dilakukan untuk menjaga keamanan data dan informasi. Deteksi intrusi merupakan proses monitor traffic pada sebuah jaringan untuk mendeteksi adanya pola data yang dianggap mencurigakan, yang memungkinkan terjadinya serangan jaringan. Penelitian ini melakukan analisis pada traffic jaringan untuk mengetahui apakah paket tersebut mengandung intrusi atau merupakan paket normal. Data traffic yang digunakan untuk deteksi intrusi pada penelitian ini diambil dari dataset KDD Cup. Metode yang digunakan untuk melakukan deteksi intrusi dengan cara klasifikasi yaitu dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Namun, dengan menggunakan metode ELM saja tidak mampu untuk menghasilkan akurasi yang baik maka, pada metode ELM perlu ditambahkan metode seleksi fitur Correlation-Based Feature Selection (CFS) untuk meningkatkan hasil akurasi dan waktu komputasi. Hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode ELM menunjukkan tingkat akurasi mencapai 81,97% dengan waktu komputasi 3,39 detik. Setelah ditambahkan metode seleksi fitur CFS pada ELM tingkat akurasi meningkat secara signifikan menjadi 98,00% dengan waktu komputasi 2,32 detik. Abstract Intrusion detection of computer networks is a very important activity carried out to maintain data and information security. Intrusion detection is the process of monitoring traffic on a network to detect any data patterns that are considered suspicious, which allows network attacks. This research analyzes the network traffic to find out whether the packet contains intrusion or is a normal packet. Traffic data used for intrusion detection in this study were taken from the KDD Cup dataset. The method used to do intrusion detection by classification is using the Extreme Learning Machine (ELM) method. However, using the ELM method alone is not able to produce good accuracy, so the ELM method needs to be added to the Correlation-Based Feature Selection (CFS) feature selection method to improve the accuracy and computational time. The results of the research conducted using the ELM method showed an accuracy rate of 81.97% with a computation time of 3.39 seconds. After adding the CFS feature selection method to ELM the accuracy level increased significantly to 98.00% with a computing time of 2.32 seconds. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3358 |
| spellingShingle | Sulandri Sulandri Achmad Basuki Fitra Abdurrachman Bachtiar Metode Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine dengan Correlation-based Feature Selection Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Metode Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine dengan Correlation-based Feature Selection |
| title_full | Metode Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine dengan Correlation-based Feature Selection |
| title_fullStr | Metode Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine dengan Correlation-based Feature Selection |
| title_full_unstemmed | Metode Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine dengan Correlation-based Feature Selection |
| title_short | Metode Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine dengan Correlation-based Feature Selection |
| title_sort | metode deteksi intrusi menggunakan algoritme extreme learning machine dengan correlation based feature selection |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3358 |
| work_keys_str_mv | AT sulandrisulandri metodedeteksiintrusimenggunakanalgoritmeextremelearningmachinedengancorrelationbasedfeatureselection AT achmadbasuki metodedeteksiintrusimenggunakanalgoritmeextremelearningmachinedengancorrelationbasedfeatureselection AT fitraabdurrachmanbachtiar metodedeteksiintrusimenggunakanalgoritmeextremelearningmachinedengancorrelationbasedfeatureselection |