Deteksi Distributed Denial-of-Service (DDoS) Menggunakan Multitask Learning berbasis Deep Learning - Dalam bentuk buku karya ilmiah
MUHAMMAD FAUZAN ABYANDANI
Informasi Umum
Kode
25.04.529
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Cyber Security
Dilihat
69 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Distributed Denial of Service (DDOS) adalah salah satu ancaman paling signifikan di antara berbagai<br /> ancaman yang dapat menyerang jaringan komputer yang semakin rentan. Metode deteksi tradisional<br /> sering kali gagal mengelola kompleksitas serangan modern secara efektif karena metode ini biasanya<br /> mengandalkan pemantauan volume lalu lintas dan mengidentifikasi lonjakan sebagai serangan.<br /> Pendekatan ini menyebabkan ketidakefektifan, ketidakakuratan, dan kurangnya skalabilitas. Untuk<br /> mengatasi tantangan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan pendekatan yang lebih maju dan<br /> inovatif untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan serangan DDOS. Kami menggunakan Multitask<br /> Learning (MTL) yang dikombinasikan dengan Deep Learning (DL) menggunakan tiga model DL: Multi-<br /> Layer Perceptron (MLP), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Convolutional Neural Networks (CNN).<br /> Dengan menggunakan dataset NF-CSE-CIC-IDS2018-V2 dan NF-BoT-IoT-V2, metodologi kami mencakup<br /> data pr
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | MUHAMMAD FAUZAN ABYANDANI |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Parman Sukarno, Aulia Arif Wardana |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
