<![CDATA[Software Defined Network (SDN) memisahkan control plane dan data plane, menjadikan kontroler sebagai pusat pengendali sekaligus titik rawan serangan. Serangan DDoS jenis SYN Flood dapat membanjiri kontroler dengan koneksi palsu, menguras sumber daya, dan menghentikan pemrosesan paket normal. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi dan mitigasi berbasis Support Vector Machine (SVM) dan rate limiting dengan algoritma token bucket. Model SVM dilatih menggunakan dataset publik dengan skema train-validation-test dan optimasi hyperparameter menggunakan Optuna, menghasilkan akurasi 96,64%. Sistem diuji pada 23 skenario serangan, masing-masing 4 kali, mencakup IP statis, acak, dan kombinasi. Rata-rata false negative tercatat hanya 1,2–1,5 paket per trial, dengan mitigasi serangan mencapai 98–99%. Paket normal berhasil dikirim tanpa kehilangan pada 83 dari 92 trial, dan sisanya hanya mencatat packet loss sebesar 0,83%. Sistem dilengkapi Prometheus, Grafana, dan notifikasi Telegram, memungkinkan pemantauan kontroler secara pasif. Hasil menunjukkan sistem mampu menjaga layanan SDN secara otomatis, efisien, dan tangguh saat menghadapi serangan SYN Flood Kata kunci— Software Defined Network, SYN Flood, Rate Limiting, Support Vector Machine]]>
Copyrights © 2026
