Deteksi Botnet pada Jaringan DNS secara Virtual menggunakan Decision Tree - Kharisma Monika Dian Pertiwi; Vessa Rizky Oktavia; Rizky Fenaldo Maulana (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2023)
Internet adalah aspek yang paling penting dan krusial dalam kehidupan di dunia. DNS Server bertugas menerjemahkan atau mengarahkan alamat IP ke alamat domain aplikasi yang diminta oleh client. DNS Server merupakan komponen krusial yang rentan terhadap serangan. Serangan paa DNS Server dapat berupa phising, penyebaran malware dan DDoS. Dampak dari serangan tersebut dapat menyebabkan layanan DNS mati hingga pencurian data pribadi. Serangan tersebut tidak hanya dilakukan oleh individual, namun juga dapat dilakukan oleh robot atau program komputer yang biasa disebut dengan botnet. Botnet merupakan sistem komputer yang telah terinfeksi program yang dapat dikendalikan jarak jauh. Untuk mencegah serangan botnet pada jaringan DNS, diperlukan sebuah metode yang mampu mendeteksi serangan dengan cepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode untuk mendeteksi serangan botnet pada jaringan DNS menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Penelitian ini kami lakukan secara simulasi menggunakan mesin virtual untuk mendapatkan data lalu lintas DNS. Penelitian ini menghasilkan pemahaman atau perspektif baru mengenai metode deteksi serangan botnet berdasarkan lalu lintas jaringan DNS Server yang disimulasikan secara virtual. Metode pembelajaran mesin untuk deteksi serangan botnet yang diimplementasikan adalah decision tree. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mendeteksi dengan baik. Model dapat mendeteksi botnet dengan akurasi 95%. Model memiliki rata-rata nilai precision 97%, recall 92.6% dan F1-score 95%.