Recommended
Recommended
More Related Content
Viewers also liked
Analisis K-Means dan Naive Bayes Untuk Deteksi Serangan Brute Force
- 1. Universitas Sriwijaya Fakultas Ilmu Komputer | Jurusan Teknik Informatika Analisis Perbandingan Metode K-Means dan Metode Naïve Bayes Untuk Visualisasi Presented by : Sari Sandra | 09121001005 Supervisor : Dr. Deris Stiawan Fakultas Ilmu Komputer | Jurusan Sistem Komputer Serangan Brute Forcce
- 2. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Latar Belakang Sari Sandra I 2017 • www.shellperson.com • Tanggal 20 April 2010 2010 • Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) 2013 • www.wordpress.com • Tanggal 26 Februari 2016 2016 Haryanto, 2013 www.sucuri.net Kumagai, 2010 www.calyptix.com
- 3. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Latar Belakang Sari Sandra I 2017 Muntjir, 2016
- 4. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Tujuan Penelitian Mengenali pola paket data normal dan attack dari ISCX dan DARPA Dataset Menerapkan metode K-Means dan Naïve Bayes untuk mengkategorikan data normal dan attack. Mem-visualisasikan serangan brute force SSH dan brute force Telnet. Mengukur persentase akurasi dari pengkategorian serangan berdasarkan hasil K- Mean dan Naïve Bayes dengan label dataset pada brute force SSH dan brute force Telnet. Sari Sandra I 2017
- 5. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Sistem Sistem Tools Keterangan NIDS SSH dan TELNET Snort Versi 2.9.8.0 Traceroute Scapy Versi 1.2.0.2 Attack Pattern dan Normal Pattern Visual Studio 2012 Visualisasi Weka dan Visual Studio Versi 3.8 dan 2012 Sari Sandra I 2017
- 6. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Attack Pattern dan Normal Pattern Sari Sandra I 2017 Topologi ISCX Dataset
- 7. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Linux Attack Pattern dan Normal Pattern Sari Sandra I 2017 Topologi DARPA Dataset
- 8. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| TahunSari Sandra I 2017 Step 1 Step 2 Step 3 (𝑈𝑖 (𝐹𝑖-𝐼𝐷𝑖) (𝑈𝑖(𝑈𝑖 Attack Pattern dan Normal Pattern
- 9. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Attack Pattern dan Normal Pattern Sari Sandra I 2017 Hasil Attack Pattern dan Normal Pattern (ISCX Dataset) 192.168.5.124/24 192.168.5.122/24 192.168.5.123/24
- 10. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Attack Pattern dan Normal Pattern Sari Sandra I 2017 Hasil Attack Pattern dan Normal Pattern (DARPA Dataset)
- 11. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Hasil Alert Terdeteksi Snort Sari Sandra I 2017 No Tipe Alert Klasifikasi Alert SID Priority Jumlah 1 BAD-TRAFFIC SSH bruteforce login attempt Potentially Bad Traffic 19559 2 5238 2 BLEEDING-EDGE Potential SSH Scan Attempted Information Leak 2001219 2 1044 3 ICMP Destination Unreachable Communication with Destination Host is Administratively Prohibited Misc Activity 486 3 1239 No. Tipe Alert Klasifikasi Alert SID Priority Jumlah 1. TELNET login incorrect Potentially Bad Traffic 718 2 34 2. ATTACK-RESPONSES directory listing Potentially Bad Traffic 1292 2 3 3. ATTACK-RESPONSES 403 Forbidden Attempted Information Leak 1201 2 56 4. ATTACK-RESPONSES Invalid URL Attempted Information Leak 1200 2 19 5. ATTACK-RESPONSES id check returned userid Potentially Bad Traffic 1882 2 1 ISCX Dataset DARPA Dataset
- 12. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Korelasi Data Hasil Pengujian 192.168.2.113 192.168.5.122 SSHv2 92 Snort Sari Sandra I 2017 197.218.177.69 172.16.114.148 TELNET 80 DARPA DatasetISCX Dataset
- 13. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Hasil Pengujian Traceroute ISCX Dataset Reading ISCX dan DARPA Dataset Sari Sandra I 2016
- 14. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Korelasi Data Hasil Pengujian 192.168.2.113 192.168.5.122 SSHv2 92 Snort Sari Sandra I 2017 197.218.177.69 172.16.114.148 TELNET 80 DARPA DatasetISCX Dataset
- 15. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Hasil Pengujian Traceroute DARPA Dataset Reading ISCX dan DARPA Dataset Sari Sandra I 2017
- 16. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Hasil Pengujian Traceroute DARPA Dataset Reading ISCX dan DARPA Dataset
- 17. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Metode Metode K-Means Metode Naïve Bayes
- 18. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Metode Metode K-Means Metode Naïve Bayes Tool Weka DARPA Datase Tool Weka DARPA Dataset
- 19. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Metode Metode K-Means Metode Naïve Bayes Tool Weka ISCX Dataset
- 20. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Metode Metode K-Means Metode Naïve Bayes APNP ISCX DatasetAPNP ISCX Dataset
- 21. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Metode Metode K-Means Metode Naïve Bayes APNP ISCX DatasetAPNP DARPA Dataset APNP DARPA Dataset
- 22. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Visualisasi Metode K-Means Metode Naïve Bayes Tool Weka ISCX Dataset Tool Weka ISCX Dataset
- 23. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Visualisasi Metode K-Means Metode Naïve Bayes Tool Weka ISCX Dataset Tool Weka DARPA Dataset
- 24. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Visualisasi Metode K-Means Metode Naïve Bayes Tool Weka ISCX DatasetISCX Dataset Cate Category?Category?Category?Category?Category?
- 25. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Visualisasi Metode K-Means Metode Naïve Bayes APNP ISCX DatasetAPNP ISCX DatasetAPNP ISCX Dataset
- 26. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Visualisasi Metode K-Means Metode Naïve Bayes APNP ISCX Dataset APNP DARPADataset
- 27. Universitas Sriwijaya Nama Lengkap| Tahun Kesimpulan Sementara Brute force SSH attack membentuk suatu pola serangan dimana port destination yang akan di- exploit adalah port 22 dengan satu IP source yang fokus melakukan serangan ke satu server. Brute force TELNET attack didapatkan suatu bentuk pola serangan dimana IP attacker mengalami failed logins dengan nilai minimal 1 pada port destination yang akan di-exploit adalah port 23 serta destination bytes yang terjadi adalah 179. Hasil accuracy dari detection engine didapatkan 5238 alert dari 5540 data pada ISCX dataset, dan pada DARPA dataset hasil alert yang terjadi sebanyak 34 alert dari 77 data DARPA dataset. Persentase accuracy ISCX dataset menggunakan tool WEKA sebesar 72 % dan 99.69% untuk penggunaan metode K-Means dan Naïve Bayes. Persentase accuracy ISCX menggunakan APNP sebesar 95.47% dan 99.68% untuk metode K-Means dan Naïve Bayes. Persentase accuracy DARPA dataset menggunakan tool WEKA sebesar 87.28 % dan 96.92% untuk penggunaan metode K-Means dan Naïve Bayes. Persentase accuracy DARPA menggunakan APNP sebesar 73.60% dan 98.79% untuk metode K-Means dan Naïve Bayes. Sari Sandra I 2017