Prediksi Serangan Sql Injection Pada Jaringan Komputer Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) - Pramono; Aprilisa Arum Sari (JURNAL TECNOSCIENZA, 2024)
Serangan sql injection merupakan ancaman serius bagi keamanan jaringan komputer dan integritas data. Dalam upaya untuk mengatasi ancaman ini, penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan metode deteksi yang efektif. Salah satu pendekatan yang menjanjikan adalah menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dalam Machine Learning. Dalam penelitian ini, kami memperkenalkan pendekatan prediksi serangan SQL injection pada jaringan komputer menggunakan SVM. Langkah-langkah prediksi meliputi, pengelompokan data, pelatihan model SVM, validasi, pengujian, dan evaluasi kinerja model. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem deteksi yang dapat melindungi sistem komputer dari ancaman sql injection. Dataset yang akan digunakan dalam penelitian ini berasal dari sebuah website bernama Kaggle. Penelitian ini menganalisis metode yang dihasilkan dari proses klasifikasi berdasarkan Sekenario percobaan menghasilkan nilai akurasi confusion matrix, precision, recall, dan menghasilkan tingkat akurasi 96, 8412% pada sekenario kedua.