Pengelompokan Trafik Berdasarkan Waktu Dengan Algoritma Clustream Untuk Deteksi Anomali Pada Aliran Trafik - Amalia Rizqi Utami; Yudha Purwanto; Nurfitri Anbarsanti (eProceedings of Engineering, 2017)
Pada perkembangan teknologi jaringan internet sekarang ini banyak membahas tentang fenomena-fenomena serangan atapun ancaman terhadap sebuah komputer atau server. Banyak sekali macam-macam tipe ancaman pada komputer dalam sebuah jaringan internet seperti DoS (Denial of Service), DDoS (Distributed Denial of Service), flash-crowd, dan sebagainya. Oleh karena itu, untuk memudahkan dalam pengambilan informasi agar sesuai dengan keinginan, perlu adanya pengelompokan dalam anomali trafik tersebut untuk mengenali tipe-tipe serangan yang baru. Dari permasalahan tersebut perlu suatu sistem deteksi anomali trafik yang mempunyai kemampuan untuk mendeteksi anomali dan mengenali setiap serangan yang datang dengan dilakukan pengelompokkan berdasarkan waktu dan grup. Waktu dan grup adalah parameter untuk meningkatkan akurasi deteksi algoritma. Dan pada penelitian ini dibangun sebuah metode IDS yang menggunakan algoritma clustream. Hasil dari penelitian ini, sistem yang dibangun secaraÂ  real-time dapatÂ  bekerja dengan baik dalam deteksi dan membedakan antara trafik normal dan anomali trafik. Pengelompokkan trafik dilakukan perdua detik, setelah itu akan dianalisis dengan algoritma clustream. Algoritma ini terbagi menjadi online (micro-clustering) dan offline (macro- clustering). Di mana macro-clustering akan menggunakan data hasil dari micro-clustering. Kata Kunci : anomali trafik, clustering, algoritma clustream, stream traffic