[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]

## MODEL DETEKSI SERANGAN SSH-BRUTE FORCE BERDASARKAN  DEEP BELIEF NETWORK
Constantin menteng a,1,* , Arief Setyanto b,2 , Hanif Al Fatta c,3
a Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta b Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas AMIKOM Yogyakarta
1 constantin.1283@students.amikom.ac.id, 2 arief_s@amikom.ac.id, 3 hanif@amikom.ac.id * corresponding author

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT

## Keywords
accuracy Deep belief network deep model
F1-score precession Restricted Boltzmann Machines recall Deep  Belief  Networks  are  deep learning  models that  utilize  stacks  of Restricted  Boltzmann  Machines  (RBM)  or  sometimes  Autoencoders. Autoencoder  is  a  neural  network  model  that  has  the  same  input  and output.  The  autoencoder  learns  the  input  data  and  attempts  to reconstruct the input data. The solution in this study can provide several tests on DBN such as detecting recall accuracy and better classification precision.  By  using  this  algorithm,  it  is  hoped  that  we  as  users  can overcome problems that occur quite often such as brute force attacks in our  accounts  and  within  the company.  And  the results  obtained  from this  DBN  experiment  are  with  an  accuracy  value  of  90.27%,  recall 90.27%, precession 91.67%, F1-score 90.51%. The results of this study are  the  data  values  of  accuracy,  recall,  precession,  and  f1-score  data used  to  detect  brute  force  attacks  are  quite  efficient  using  the  deep model of the deep belief network.

## 1. Pendahuluan
Meningkatnya  jumlah  ancaman  berbahaya  pada  jaringan  komputer  dan  layanan  Internet  karena sejumlah  besar  serangan  membuat  keamanan  jaringan  berada  pada  risiko  yang  tak  henti-hentinya. Keamanan komputer adalah medan pertempuran antara penyerang dan pembela. Metode yang sangat umum  digunakan  oleh  defenders  adalah  enkripsi.  Enkripsi  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  data aman,  bahkan  jika  orang  lain  mendapatkan  data.  Akan  tetapi,  enkripsi  yang  merupakan  pembela memiliki musuh penyerang yang dikenal dengan istilah dekripsi, yang merupakan sebuah cara untuk menyerang pembela yang melindungi data melalui berbagai cara.
Penyerang  jaringan  komputer  telah  memperoleh  keterampilan  tingkat  lanjut  dan  mengeksploitasi kerentanan  yang  tidak  diketahui  untuk  mem-bypass  solusi  keamanan.  Di  antara  serangan  jaringan terkemuka  adalah  serangan  brute  force.  Serangan  brute  force  menjadi  lebih  sulit  untuk  berhasil dideteksi  pada  tingkat  jaringan  karena  tumbuh  di  mana-mana  jaringan  berkecepatan  tinggi  dan meningkatkan volume dan enkripsi  lalu lintas jaringan. Aplikasi serangan brute force berjalan melalui semua kemungkinan kombinasi karakter legal secara berurutan sampai  mereka menemukan input yang benar. Semakin lama kata sandi, semakin banyak waktu yang biasanya  diperlukan untuk menemukan input yang benar. Serangan brute force yang  paling umum menggunakan kamus  kata sandi yang  berisi jutaan kata untuk diuji. Serangan brute force yang berhasil tidak hanya memberi peretas  akses  ke data, aplikasi,  dan  sumber  daya,  tetapi  juga  dapat  berfungsi  sebagai    titik  masuk  untuk    serangan  lebih lanjut.[1]  Beberapa  tanda  dapat  ditafsirkan    sebagai  indikator    serangan  brute  force.  Diantaranya termasuk, beberapa upaya login yang  gagal dari alamat  IP yang sama; login dengan beberapa upaya nama pengguna dari alamat IP yang sama;  login untuk satu  akun  dari banyak alamat IP  yang  berbeda; upaya  login  yang  gagal  dari    nama  pengguna  dan  kata  sandi  yang    berurutan  menurut  abjad;  login dengan  URL perujuk dari email  seseorang  atau  klien IRC.
Secure Shell (SSH) adalah salah  satu protokol komunikasi  paling  populer di Internet yang banyak digunakan  oleh  pengembang,  webmaster,  dan  administrator  sistem.  SSH  memungkinkan  seseorang
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
untuk  mendapatkan akses jarak jauh ke layanan cloud  baru atau  kotak khusus hanya dalam hitungan detik  menggunakan saluran  komunikasi   terenkripsi.[1]  Serangan  paksa  SSH-Brute  mencoba    untuk mendapatkan    akses  ke    mesin  jarak  jauh  dengan  melakukan  upaya  otentikasi,  secara  sistematis memeriksa semua kemungkinan kata  sandi sampai kata sandi  yang  benar ditemukan  pada protokol Secure Shell. layanan  seperti Yahoo  atau serangan  phishing, mengingat penggunaan  kembali  kata sandi  di  seluruh  akun tetap merajalela.
Deep  Belief  Networks  merupakan  model  deep  learning  yang  memanfaatkan  tumpukan/stack Restricted  Boltzmann  Machines  (RBM)  atau  kadangkala  Autoencoders.  Autoencoder  adalah  model neural network yang memiliki input dan output yang sama. Autoencoder mempelajari data input dan berusaha untuk melakukan rekonstruksi terhadap data input tersebut. DBN terdiri atas multiple layers dari latent variables (hidden units), dimana masing-masing RBM layer saling terhubung, namun node intra RBM layer tidak saling terhubung dengan node intra RBM layer tidak saling terhubung dengan node intra RBM lainnya.
Maka  dari  sebab  itu  metode  DBN  ini  diperlukan  untuk  melindungi  suatu  serangan  di  SSH  yang disebabkan  dari  Brute  Force  tersebut.  Agar  tidak  terjadi  pembobolan  kata sandi  didalam akun  yang dimiliki serta Brute force juga melakukan serangan phishing dalam serangannya.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Jenis, sifat, dan pendekatan penelitian
i. Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari wanjau, yang mana penelitian itu memiliki data di dalam  jurnalnya  dan  dibandingkan  dengan  hasil  deep  learning  yaitu  Deep  Belief  Network  yang dikerjakan di penelitian ini. Disini bermaksud untuk mengetahui deep model mana yang bagus dalam menganalisa serangan dari brute force.
ii. sifat penelitian
Penelitian  ini  menjelaskan  tahapan-tahapan  untuk  mengetahui  metode  yang  menghasilkan  tingkat akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1  score  yang  tinggi  dan  menganalisis  performa  suatu  model  dalam mengklasifikasikan serangan brute force
iii. pendekaatan penelitian kualitatif
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu hasil dari penerapan metode-metode untuk mengklasifikasikan data berupa angka dan diagram untuk menunjukkan tingkat akurasi dan performa dari penerapan metode-metode tersebut.

## 2.2. Metode pengumpulan data
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset IDS 2018 intrusion CSVs (CSV- CIC-IDS2018) yang bersumber dari Kaggle. data ini digunakan karena, ini adalah salah satu dari data runjukan  dari  jurnal  internasional sebelumnya  yang  meneliti  dari  ISCX  IDS  2012.  Dan  dataset  yang digunakan adalah dataset IDS 2018 intrusion CSVs (CSV-CIC-IDS2018) yang didalam dataset tersebut memiliki beberapa serangan dari brute force.

## 2.3. Metode analisis data
Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  Deep  Belief  Network  (DBN),  yang  terdiri  dari  Restricted Boltzman Machine  yang  melakukan  pelatihan  layer-wise  untuk  mencapai eksekusi  yang  solid  dalam
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
domain  tanpa  pengawasan.  Penggunaan  RBM  yang  signifikan  kemungkinan  akan  terjadi,  ada kelangkaan  data  berlabel,  dan  RBM  dan  encoder  otomatis  dapat  dilatih sebelumnya  pada  data  yang tidak berlabel dan disesuaikan pada sejumlah kecil data berlabel. Asumsikan sebuah RBM memiliki m sel tersembunyi dan n sel terlihat, vi menunjukkan unit ke-i yang terlihat, hai unit tersembunyi ke-j, dan struktur parameter ditunjukkan seperti pada persamaan.2:
(2)
Gambar 1. arsitektur DBN
di mana wi,j menunjukkan bobot di antara sel terlihat ke-i dan sel tersembunyi ke-j dari persamaan 3.
(3)
di mana, ai mewakili ambang bias dari sel yang terlihat ke-i dari persamaan 4;
(4)
di mana, bj menunjukkan ambang batas bias sel yang terlihat ke-j. Untuk urutan (v, h) melalui kondisi sekarang, dengan asumsi lapisan tersembunyi dan terlihat mengikuti distribusi Bernoulli, persamaan energi RBM direpresentasikan seperti pada persamaan 5:
dimana, Ɵ = {Wij, ai, bj} adalah parameter model RBM, dan fungsi energi menunjukkan nilai energi antara estimasi setiap simpul yang terlihat dan setiap lapisan tersembunyi simpul. Karena regularisasi dan eksponensial energi fungsi, persamaan distribusi kemungkinan bersama bisa menjadi diperoleh di mana node mengatur lapisan yang terlihat dan node set lapisan tersembunyi berada dalam kondisi tertentu secara terpisah (v,h) seperti pada persamaan 6:
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
(6)
(7)
di  mana,  dalam  persamaan  7,  Z(θ)  adalah  faktor  standar  atau  fungsi  distribusi  yang  menunjukkan eksponen  energi  total  dari setiap  kondisi  yang  tersedia  dari  himpunan  node  tersembunyi  dan  lapisan yang terlihat.
Penentuan  fungsi  probabilitas  sering  kali  digunakan  untuk  mendapatkan  parameter  Setelah mempresentasikan bersama distribusi kemungkinan P(v,h|θ), distribusi marginal P(v|θ) dari kumpulan node  dari  lapisan  yang  terlihat  dapat  diperoleh  melalui  penjumlahan  dari  keseluruhan  kondisi  yang tersembunyi node lapisan diatur dalam persamaan 8:
(8)
Distribusi  marjinal  menunjukkan  kemungkinan  dengan  di  mana  susunan  node  di  lapisan  yang terlihat adalah dalam distribusi tingkat tertentu. Karena kecuali- koneksi lapisan-lapisan nasional dan tanpa koneksi antar-lapisan bentuk sistem RBM, ia memiliki signifikansi yang menyertainya kondisi: Setelah mempresentasikan kondisi sel yang terlihat, kondisi berlakunya setiap sel lapisan tersembunyi adalah  otonom  terbatas. Di  sini,  kemungkinan  inisiasi  dari  elemen  tersembunyi  ke-jth adalah  seperti yang ditunjukkan pada persamaan 9:
(9)
Dengan demikian, setelah kondisi elemen tersembunyi adalah ditentukan, kemungkinan inisiasi dari elemen yang terlihat tambahan independen bersyarat seperti yang diwakili dalam persamaan 10:
(10)
dimana,  ȏ(x)  adalah  fungsi  sigmoid.  Untuk  memutuskan  model  RBM,  penting  untuk  menyortir keluarkan tiga parameter model: = {Wij, ai, bj}.Susunan parameter menggunakan probability berfungsi untuk mengambil parameter bawahan. Dari persamaan 8,   energi E berbanding terbalik dengan peluang P,  dan  E  terbatas  melalui  perluasan  P.  Strategi  reguler  untuk  memperluas  masalah  fungsional Kemampuan  adalah  teknik  menaikkan  kemiringan  yang  berhubungan  dengan  perubahan  parameter seperti yang ditunjukkan oleh yang menyertai persamaan 11:
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
(11)
Proses berulang ini memperluas probabilitas P dan mengurangi energi E.
Aliran algoritma dapat diuraikan sebagai:
Langkah  1:  Memulai  populasi  dan  menghasilkan  beragam  lapisan  tersembunyi  dan  total  neuron  di setiap lapisan secara acak;
Langkah 2: Hitung tingkat kebugaran sesuai Eq. 1, dipilih oleh teknik roulette, dan pertahankan individu ideal di masa sekarang; interval crossover; variasi;
Langkah  3:  ''Elite''  memegang,  memegang  individu  dengan  nilai  kebugaran  terbaik  dalam pengembangan proses;
Langkah 4: Temukan apakah jumlah iterasi tertinggi telah tercapai. Setelah tercapai, struktur jaringan yang dihasilkan adalah held, atau ulangi Step2-Step3 sekali lagi;
Langkah 5: Memanfaatkan struktur jaringan yang optimal untuk DBN dan melatih sistem IDS;
Langkah  6:  Mengklasifikasikan  set  pengujian  melalui  model  DBN  terlatih,  dan  terakhir mengoordinasikan  hasil  klasifikasi  dengan  data  classification  dari  set  pengujian  untuk  memvalidasi akurasi klasifikasi.

## 2.4. Alur penelitian
Alur  pertama  didalam  penelitian  adalah  mengumpulkan  data,  lalu  ketika  sudah  terkumpul  data- datanya, peneliti mengindentifikasi data-data tersebut menjadi 3 pada data anomali tersebut. Yaitu data titik anomali, data anomali konstektual, dan data anomali kolektif. Ketika ketiga data anomali tersebut selesai  di  indefikasi  lalu  semua  data  tersebut  disatukan  menjadi  CSV  (Command  Separated  Value). Setelah  Data  CSV  tersedia  kita  inputkan  ke  dalam  machine  learning  pada  DBN  untuk  mengetahui hasilnya. Setelah mendapatkan hasilnya, dapat dibandingkan dengan hasil data dari peneliti sebelumnya dan  memilah  dari  beberapa  algoritma  tersebut  agar  mengetahui  hasil  yang  cukup  baik  untuk mendeteksinya. Seperti pada gambar * flowchart dibawah ini.
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
Gambar 2. Flowchart
Keterangan :
- Pertama-tama penangguhan dataset dari IDS 2018 intrusion CSVs (CSV-CIC-IDS2018) yang bisa didapatkan dari kaggle.com. didalam dataset tersebut memiliki data-data untuk uji cobanya.
- Mengidentifikasi data anomali dari dataset tersebut menggunakan algoritma RBM
- data  anomali  terbagi  3  jenis  yaitu  data  titik  anomali,  data  anomali  konstektual,  dan  data anomali kolektif.
- setelah  ketiga data di pilah lalu disatukan menjadi satu data CSV
- untuk proses CSVnya menggunakan google collab untuk melakukan uji coba data.
- setelah selesai data tersebut maka akan mendapatkan hasil dari model deep belief network (DBN)
- di bandingkan dengan hasil jurnal sebelumnya yaitu jurnal di [1]
- ketika sudah mendapatkan hasil akurasi yang bagus dari beberapa model tersebut. Dapat dipilah dan di bandingkan hasilnya yang lebih akurat untuk mendeteksi serangan terutama serangan pada brute force.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  data  yang  diteliti  adalah  deep  model  yaitu  deep  belief  network  dataset  yang digunakan adalah IDS 2018 intrusion CSVs (CSV-CIC-IDS2018) di dataset tersebut memiliki berbagai serangan didalamnya, penelitian ini hanya berfokus ke serangan brute force saja.
Didalam dataset tersebut memiliki data 1048576 data terdiri atas benign (jinak) sekitar 665355, setelah itu pada serangan FTP Brute Force 193354 dan SSH- Brute Force memiliki sekitar 187589. Didalam data tersebut akan diambil serangan FTP brute force dan SSH brute force kemudian setelah data telah terkumpul akan di prepocessing ke dalam google colaboratory. Untuk melakukan perkodingan dalam pencarian hasil dari accuracy, precesion, recall, dan F1-score.
Rumus untuk perhitungan DBN :
Accuracy  model  dievaluasi  dalam  hal  subset  dari  kinerja  model.  Akurasi  adalah  salah  satunya pengukuran untuk menilai model klasifikasi data. Dengan perumusan sebagai berikut :
Presisi menyiratkan tingkat predikatif positif. Ini adalah bagian dari total positif sejati yang dinyatakan model berkorelasi dengan total positif yang dituntutnya. Perumusan presisi sebagai berikut :
Recall  dikenal  sebagai  nilai  TP,  yang  mengacu  pada  total  positif  dalam  sistem  menyatakan  kontras dengan total yang tepat positif dalam informasi. Perumusan recall sebagai berikut :
F1 score juga dapat digunakan untuk memperkirakan kinerja model. Ini adalah rata-rata tertimbang dari recall dan presisi dari modelnya. Perumusan F1 score sebagai berikut :
Gambar 3. desain dataset
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
Didalam server tersebut memiliki benign (jinak) sekitar 665355, setelah itu pada serangan   FTP Brute Force 193354 dan SSH- Brute Force memiliki sekitar 187589.
Tabel Hasil Eksperimen DBN di Google Colaboratory
Tabel 1. Hasil dari penelitian sebelumnya
Kelas Metrik Accuracy Recall Precession F1- Score Jinak 0.829 0.883 0.901 0.921 SSH Kasar memaksa 0.852 0.891 0.922 0.894
Tabel 2. Hasil tabel nilai penelitian sekarang
Machine Learning Metrik Accuracy Recall Precession F1- Score Deep Belief Network 0.902778 0.9027777777777778 91.67450920770158 0.9051468903110085
Nilai  Accuracy  pada  DBN  adalah  0.902778,  dan  untuk  recallnya  memiliki  nilai  angka 0.9027777777777778,  nilai  dari  precession  berkisar  di  angka  91.67450920770158,  dan  nilai  angka terakhir yaitu di F1-score berkisaran diangka 0.9051468903110085.  hasil dari nilai tersebut didapatkan di Google Colaborary dan didalam nya tersebut nilainya belum dibuat angka persentase untuk DBN itu sendiri.  Jadi  untuk  mengubah  data  tersebut  untuk  menjadi  nilai  persen  peneliti  mengambil  4  angka dibelakang koma lalu dikalikan 100% maka akan mendapatkan nilai di accuracy 90,27%, recall 90,27%, precession 91,67%, dan F1-score 90,51%.

## 4. Kesimpulan
• Dapat disimpulkan dari data yang didapatkan data dari DBN lebih  tinggi dari hasil data penelitian sebelumnya. Akan tetapi di precision data yang di dapatkan dari peneliti sebelumnya memiliki nilai lebih  tinggi  sekitar  0,53%  dari  data  hasil  DBN.  Deep  learning  yang  diuji  didalam  ini  antara  lain adalah  CNN  k-Nearest  Neighbour,  Logistic  Regression  dan  Support  Vector  Machine,  dan  deep belief network.
• Peneliti  dapat  berharap  agar  pada  penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan  deep  learning  yang terbaru lagi untuk pencarian datanya. Misalkan seperti Generative Adversial network (GAN )

## Daftar Pustaka
[1] S. K. Wanjau, G. M. Wambugu, and G. N. Kamau, “SSH-Brute Force Attack Detection Model based on Deep Learning,” Int. J. Comput. Appl. Technol. Res. , vol. 10, no. 01, pp. 42–50, 2021, doi: 10.7753/ijcatr1001.1008.
[2] M. Courbariaux, Y. Bengio, and J.-P. David, “Low Precision Storage for Deep Learning,” Iclr , no. Section 5, p. 10, 2015, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1511.00363%5Cnhttp://arxiv.org/abs/1412.7024
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
[3] Z. Munawa and N. I. Putri, “Keamanan IoT Dengan Deep Learning dan Teknologi Big Data,” Temat.  J. Teknol. Inf. Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 161–185, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/article/view/479
[4] V. No, S. Sandra, and A. Heryanto, “Visualisasi Serangan Brute Force Menggunakan Metode K-Means dan Naïve Bayes,” vol. 2, no. 1, pp. 315–320, 2016.
[5] A. Bimantara, J. S. Komputer, and U. S. Palembang, “Implementasi Machine Learning terhadap Security Management untuk klasifikasi pola traffic TOR pada Intrusion Detection System ( IDS ),” no. Ml.
[6] A. Zainal, A. Assajjad, S. Si, M. Si, and U. N. Wisesty, “Klasifikasi Sinyal EKG Menggunakan Deep Belief Network dengan Restricted Boltzmann Machine,” vol. 5, no. 2, pp. 3623–3630, 2018.
[7] K. R. Kareem Kamoona and C. Budayan, “Implementation of Genetic Algorithm Integrated with the Deep Neural Network for Estimating at Completion Simulation,” Adv. Civ. Eng. , vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/7081073.
[8] T. Aytaç, M. A. Aydın, and A. H. Zaim, “Detection DDOS attacks using machine learning methods,” Electrica , vol. 20, no. 2, pp. 159–167, 2020, doi: 10.5152/electrica.2020.20049.
[9] S. Priya, “Performance Analysis Comparison on Various Cyber-Attack Dataset By Relating a Deep Belief Network Model on an Intrusion …,” Inf. Technol. Ind. , vol. 9, no. 3, pp. 608–613, 2021, [Online]. Available: http://www.it-in-industry.org/index.php/itii/article/view/600
[10] K. Highnam, K. Arulkumaran, Z. Hanif, and N. R. Jennings, “BETH Dataset: Real Cybersecurity Data for Unsupervised Anomaly Detection Research,” CEUR Workshop Proc. , vol. 3095, pp. 1–12, 2021.
[11] M. A. Ferrag, L. Shu, H. Djallel, and K. K. R. Choo, “Deep learning-based intrusion detection for distributed denial of service attack in agriculture 4.0,” Electron. , vol. 10, no. 11, pp. 1–26, 2021, doi: 10.3390/electronics10111257.
[12] R. Salakhutdinov and I. Murray, “On the quantitative analysis of deep belief networks,” Proc. 25th Int. Conf. Mach. Learn. , pp. 872–879, 2008, doi: 10.1145/1390156.1390266.
[13] M. A. Ferrag, L. A. Maglaras, H. Janicke, and R. Smith, “Deep Learning Techniques for Cyber Security Intrusion Detection : A Detailed Analysis,” pp. 126–136, 2019, doi: 10.14236/ewic/icscsr19.16.
[14] S. Manimurugan, S. Al-Mutairi, M. M. Aborokbah, N. Chilamkurti, S. Ganesan, and R. Patan, “Effective attack detection in internet of medical things smart environment using a deep belief neural network,” IEEE Access , vol. 8, pp. 77396–77404, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2986013.
[15] A. Z. Agghey, L. J. Mwinuka, S. M. Pandhare, M. A. Dida, and J. D. Ndibwile, “Detection of username enumeration attack on ssh protocol: Machine learning approach,” Symmetry (Basel). , vol. 13, no. 11, pp. 1–13, 2021, doi: 10.3390/sym13112192.
[16] S. Wali, I. A. Khan, and S. Member, “Explainable AI and Random Forest Based Reliable Intrusion Detection system”.
[17] B. C. Merita, “Penerapan Algoritma Restricted Boltzmann Machine Pada Pemilihan Bidang Minat Mahasiswa Informatika Universitas Muhammadiyah Malang,” J. Repos. , vol. 3, no. 2, pp. 207–214, 2021, doi: 10.22219/repositor.v3i2.1204.
[18] M. I. Mohmand, H. Hussain, A. A. L. I. Khan, and M. Haleem, “A Machine Learning based Classification and Prediction Technique for DDoS Attacks,” pp. 1–13, 2017.
[19] M. Scholarworks, “Utilizing Machine Learning Classifiers to Identify SSH Brute Force Attacks Utilizing Machine Learning Classifiers to Identify SSH Brute Force Attacks Advisor : James Deverick,” 2019.
[20] I. Odun-ayo, W. Toro-abasi, M. Adebiyi, O. Alagbe, and I. Odun-ayo, “An implementation of real-time detection of cross-site scripting attacks on cloud-based web applications using deep learning,” vol. 10, no. 5, pp. 2442–2453, 2021, doi: 10.11591/eei.v10i5.3168.
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
[21] Ismail et al. , “A Machine Learning-Based Classification and Prediction Technique for DDoS Attacks,” IEEE Access , vol. 10, pp. 21443–21454, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3152577.
[22] B. Goparaju and S. R. Bandla, “EasyChair Preprint Distributed Denial of Service Attack Classification Using Artificial Neural Networks .,” 2020.