Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Santoso, Azarya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Pembangunan Dataset Denial of Service (DoS) Terenkripsi untuk Pelatihan Model Keamanan Jaringan Santoso, Azarya; Achmad Basuki; Data, Mahendra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 8 (2025): Agustus 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan membangun dataset lalu lintas jaringan terenkripsi yang mencakup trafik normal dan serangan Denial of Service (DoS) pada lapisan aplikasi berbasis HTTPS, untuk mendukung pengembangan sistem deteksi berbasis pembelajaran mesin. Kebutuhan akan dataset terenkripsi muncul seiring meningkatnya penggunaan protokol HTTPS dan keterbatasan metode deteksi berbasis payload maupun signature dalam menangani komunikasi terenkripsi. Simulasi dilakukan di Mininet dengan topologi tiga host virtual dan satu switch, menggunakan komunikasi HTTPS dengan sertifikat self-signed. Trafik benign dihasilkan melalui skrip Python multithread, sedangkan trafik DoS pada lapisan aplikasi disimulasikan menggunakan tools open source seperti GoldenEye, ScarletDDoS, Slowloris, SlowHTTPTest, dan Torshammer. Simulasi berbasis waktu dilakukan untuk menyetarakan durasi antar skenario. Trafik direkam secara pasif oleh Argus, lalu diproses menjadi dataset melalui ekstraksi fitur, pelabelan otomatis, dan penggabungan data. Proses pembangunan dataset memakan waktu sekitar 90-100 menit. Dataset akhir terdiri dari 373.983 entri, 123 fitur, dan 3 label utama. Mayoritas entri merupakan trafik berbahaya (97,7%), yang terutama berasal dari serangan flood seperti post_flood dan get_flood. Analisis menunjukkan adanya fitur dengan nilai hilang penuh dan konstan, serta distribusi data yang tidak seimbang akibat dominasi serangan flood, namun validasi label menunjukkan konsistensi
Co-Authors Achmad Basuki Mahendra Data