<![CDATA[Jaringan komputer berskala besar membutuhkan model deteksi dan respons yang efektif terhadap serangan DDoS. Berdasarkan kemajuan infrastruktur jaringan seperti server, switch, router atau peralatan jaringan lainnya, trafik serangan DDoS yang berasal dari sistem yang terinfeksi malware mampu melumpuhkan jaringan internal organisasi dan telah menjadi ancaman yang signifikan. Penelitian ini menghitung dan mencocokkan sejumlah atribut paket di dalam jaringan internal dan menganalisis atribut anomali sebagai pendeteksi serangan botnet Malware DDoS. Akurasi deteksi dan kinerja trafik yang dikumpulkan secara real time pada jaringan utama dianalisis menggunakan algoritma pendeteksi Botnet Malware DDoS. Hasilnya, serangan DDoS pada jaringan internal terdeteksi secara real time dengan banyaknya botnet DDoS yang tidak terkonfirmasi. Dengan mendeteksi host yang terinfeksi malware secara real-time, rencana tindak lanjut dapat dilakukan sebelum penghentian intrusi pada jaringan internal yang disebabkan oleh lalu lintas serangan DDoS berskala besar]]>
Copyrights © 2024
