Analisis Sistem Deteksi Anomaly Traffic Menggunakan Pembandingan Perubahan Fitur Pada Triangle-area-map Untuk Mengenali Tipe Anomali - Mujp Muhammad Irsyad; Yudha Purwanto; Tito Waluyo Purboyo (eProceedings of Engineering, 2015)
Abstrak Seiring berkembangnya teknologi internet sekarang ini, semakin banyak muncul jenis serangan ataupun ancaman terhadap sebuah komputer atau server dalam sebuah jaringan, salah satu contohnya berupa anomaly traffic. Beberapa macam tipe anomaly traffic pada komputer dalam sebuah jaringan internet seperti Denial of Service (DoS), Distributed Denial of Service (DDoS) atau flashcrowd. Oleh karena itu, dibutuhkan adanya suatu sistem deteksi untuk mendeteksi dan mengenali setiap anomaly trafik tersebut. Pada penelitian Tugas Akhir ini mengembangkan sistem deteksi berbasis statistik menggunakan Multivariate Correlative Analysis (MCA). MCA menggunakan teknik representasi Triangel-Area-Map (TAM) untuk mendeskripsikan hubungan antar setiap fitur trafik dengan menghitung jarak satu buah nilai fitur terhadap nilai fitur yang lain untuk setiap fitur hasil ekstraksi. Data hasil pengolahan MCA dianalisis menggunakan Mahalanobis Distance untuk digunakan sebagai data referensi atau observasi. Proses pendeteksian terhadap data yang diobservasi berbasis threshold dari data referensi dan proses klasifikasi anomali menggunakan Mahalanobis Distance dan Cosine Distance untuk menghitung besar jarak antara nilai fitur TAM trafik yang diobservasi dengan TAM trafik acuan. Pengujian sistem dilakukan dengan melakukan pengukuran tingkat keakuratan algoritma, berdasarkan hasil keluaran sistem dengan parameter Detection Rate (DR), False Positive Rate (FPR) dan Accuracy (ACC). Kata Kunci : anomali trafik, DDoS, flash-crowd, multivariate correlative analysis, triangle-area-map, mahalanobis distance