Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesia Symposium on Computing
Faris Alfa Mauludy Faris Alfa Mauludy
Telkom University
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Support Vector Machines Pada Deteksi Misuse Untuk Intrusion Detection System Faris Alfa Mauludy; Adiwijaya Adiwijaya; Gia Septiana
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Intrusion Detection System digunakan untuk melindungi sistem, menganalisa serta memprediksi kebiasaan aktivitas komputer. Aktivitas tersebut terbagi menjadi normal dan ancaman. Cyber Threats sudah tidak asing lagi diera globalisasi seperti ini. Kebutuhan akan security system pun semakin besar, oleh karena itu dibuatlah solusi intrusion detection system. Dalam mendeteksi intrusi juga dikenal ada dua pendekatan yaitu anomaly detection dan misuse detection. Pada penelitian kali ini akan dibahas pendekatan dengan misuse detection, dimana pendekatan dengan cara mengenali pola terlebih dahulu, kemudian baru melakukan klasifikasi. Misuse detection hanya mengenali pola yang telah dipelajari. Untuk melakukan klasifikasi digunakan metode Support vector machines (SVM). Metode ini efektif untuk mengurangi ruang data, karena SVM tidak tergantung pada besarnya ruang. Hasil dari penelitian adalah analisis performansi berdasarkan parameter yang diberikan.
Co-Authors Adiwijaya Gia Septiana Gia Septiana