LITERATUR REVIEW DETEKSI SERANGAN DDOS MENGGUNAKAN TEKNIK PENDEKATAN DEEP LEARNING

Maulidya Firdausy Al Fitri (Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur)
Ledina Adelia Putri Siregar (Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur)
Agussalim (Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur)

Jifosi
Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFOSI)

Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) adalah salah satu masalah terbesar yang menyerang ketersediaan jaringan bisnis, aplikasi, dan layanan. Untuk mencegah jenis serangan ini berbagai metode pertahanan telah diusulkan. Salah satu metode yang paling efektif untuk mendeteksi dan mencegah serangan DDoS adalah metode deep learning (DL). Dalam literatur review, peneliti telah mengumpulkan beberapa jurnal penelitian yang relevan yang kemudian dianalisis metode deteksi serangan DDoS menggunakan deep learning, termasuk: 1) model DL yang digunakan; b) Bagaimana cara model tersebut mendeteksi serangan; c) Dataset apa yang digunakan; dan d) Serangan seperti apa saja yang terdeteksi saat menggunakan model tersebut. Peneliti melakukan analisis mendalam mengenai keefektifan metode deep learning untuk mendeteksi serangan DDoS. Penulisan literature review ini memberikan gambaran umum tentang aktivitas penelitian terbaru yang menggunakan model deep learning untuk mendeteksi serangan DDoS menggunakan kumpulan data konvensional dan kontemporer.