<![CDATA[Penelitian ini menggali perkembangan terkini dalam pengembangan algoritma machine learning untuk mendeteksi anomali dalam jaringan komputer. Studi literatur yang mendalam mengidentifikasi berbagai metode, dari pendekatan berbasis statistik hingga teknik pengklasifikasi dan clustering. Analisis literatur membahas kelebihan dan kelemahan masing-masing metode, sambil menyoroti kompleksitas serta tantangan yang dihadapi dalam mendeteksi serangan yang semakin canggih. Pentingnya evaluasi performa dengan metrik yang tepat, seperti akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas, menjadi fokus utama dalam memahami efektivitas algoritma deteksi anomali. Hasil penelitian memberikan wawasan tentang trade-off antara keakuratan dan efisiensi komputasi, membuka pintu untuk pengembangan algoritma yang dapat memberikan keseimbangan optimal. Saran untuk penelitian selanjutnya mencakup eksplorasi lebih lanjut terhadap integrasi teknik deep learning dan uji coba pada dataset yang lebih bervariasi. Pengembangan algoritma yang adaptif terhadap perubahan taktik penyerangan juga diusulkan sebagai langkah proaktif dalam menghadapi evolusi serangan. Penelitian ini memiliki implikasi positif terhadap keamanan jaringan komputer, dengan kontribusi pada pemahaman mendalam tentang metode deteksi anomali yang dapat memberikan perlindungan yang lebih efektif. Kesimpulan menegaskan bahwa pemahaman lebih lanjut terhadap aspek teknis dan implementasi praktis algoritma machine learning dapat memperkuat pertahanan terhadap serangan anomali di lingkungan jaringan komputer.]]>
Copyrights © 2024
