Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Vol. 2 No. 9 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

ANALISIS PERBANDINGAN DATASET KDD'99, UNSW-Nb15, dan CICIDS2017 UNTUK SISTEM DETEKSI INTRUSI

Julian Dewanto (Unknown)

Article Info

Publish Date
12 Mar 2024

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan kebutuhan akan sistem deteksi intrusi yang efektif dalam menghadapi ancaman keamanan yang terus berkembang. Penelitian ini melakukan analisis perbandingan terhadap tiga dataset yang umum digunakan dalam pengujian sistem deteksi intrusi, yaitu KDD'99, UNSW-NB15, dan CICIDS2017. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kecocokan dan kinerja masing-masing dataset dalam mendukung pengembangan sistem deteksi intrusi yang handal. Metode analisis yang digunakan meliputi pembandingan fitur, distribusi kelas, serta kompleksitas dan variasi serangan yang terdapat dalam setiap dataset. Hasil analisis dapat memberikan pandangan yang lebih jelas bagi peneliti dan praktisi keamanan dalam memilih dataset yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka untuk pengembangan sistem deteksi intrusi yang efektif.

Copyrights © 2024




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Website

Abbrev

kohesi

Publisher

CV. SW Anugerah

Subject

Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Education Energy Engineering Other

Description

Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Kohesi: Jurnal Multidisiplin Saintek adalah Jurnal ilmiah berisikan tentang multidisplin ilmu Sains dan Teknologi Industri diterbitkan oleh CV SWA Anugrah. Jurnal ini diterbitkan dua kali setahun (Juli dan Desember). Kohesi: Jurnal Multidisiplin Saintek bertujuan ...