Deteksi DDoS dengan One Class Classification

Abstract

Penggunaan teknik One-Class Classification telah lama digunakan untuk beberapa kasus dengan pengenalan pola dimana terdapat ketidakseimbangan data training antara 1 dengan lainnya. Kebanyakan dataset DDoS yang tersedia termasuk dalam hal ini. Penelitian ini bertujuan untuk melihat sejauh mana hasil training dengan teknik One Class Classification untuk mendeteksi adanya paket data berjenis serangan DDoS. Teknik One Class Classification yang digunakan dalam penelitian ini adalah One Class Support Vector Machine (OSVM). Perlakukan dataset pada fase Pra-proses sangat menentukan hasil dimana propertis dataset yang tersedia didalamnya terdapat data beerjenis kategori. Training dilakukan dengan pengaturan parameter nu dan gamma. Penentuan hasil secara keseluruhan menggunakan metrik f1-score. Nilai f1-score terendah pada pengaturan nu=0,075 dan gamma=1 dengan nilai 0.39615 Nilai f1-score tertinggi terdapat pada pengaturan parameter nu=0.025 dan gamma=1e-06 dengan nilai 0.97969.