ISSN (e): 2598-8069

## Kecerdasan Buatan untuk Klasifikasi Serangan Siber pada Internet of Things Network Traffic
Randi Rizal 1 , Nur Widiyasono 2 , Siti Yuliyanti 3
1,2,3 Departemen Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Siliwangi, Indonesia Email: randirizal@unsil.ac.id

## ABSTRAK
Internet of Things (IoT) merupakan arsitektur yang menghubungkan perangkat pintar dalam jumlah yang banyak pada sistem jaringan global modern saat ini. Serangan Distributed denial of services (DDoS) menjadi salah satu jenis serangan siber  yang  paling  umum  dengan  menargetkan  server  atau  jaringan  dengan tujuan mengganggu aktivitas normalnya. Meskipun deteksi dan mitigasi serangan DDoS  secara  real-time  sulit  dicapai,  solusinya  akan  sangat  berharga  karena serangan  dapat  menyebabkan  kerusakan  yang  signifikan.  Penelitian  ini memanfaatkan  artificial  intelligence  (AI)  untuk  mengklasifikasi  serangan  pada lalu lintas jaringan Internet of Things (IoT). Dihasilkan klasifikasi serangan DDOS dari semua jenis serangan yaitu SYN, ACK, UDP, dan UDPplain. Penerapan model deep learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk mengklasifikasikan lalu lintas normal dari serangan siber DDoS. Algoritma CNN  berkinerja  sangat  baik  dalam  proses  pengklasifikasi  dengan  akurasi  99%. Penelitian selanjutnya, berencana membangun model baru untuk memblokir atau memitigasi  serangan  DDoS  berdasarkan  keluaran  dari  algoritma  klasifikasi  CNN yang digunakan dalam penelitian ini.
Kata kunci : IoT, DDoS, CNN, Artificial Intelligence (AI).

## ABSTRACT
Internet of Things (IoT) is an architecture that connects large numbers of smart devices in today's modern global network system. Distributed denial of services (DDoS)  attacks  are  one  of  the  most  common  types  of  cyber  attacks,  targeting servers or networks with the aim of disrupting their normal activities. Although real-time  detection  and  mitigation  of  DDoS  attacks  is  difficult  to  achieve,  the solution  would  be  invaluable  as  attacks  can  cause  significant  damage.  This research utilizes artificial intelligence (AI) to classify attacks on Internet of Things (IoT) network traffic. The resulting classification of DDOS attacks from all types of  attacks,  namely  SYN,  ACK,  UDP,  and  UDPplain.  The  application  of  a  deep learning model with the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm is used to classify  normal  traffic  from  DDoS  cyber  attacks.  The  CNN  algorithm  performs
very well in the classification process with an accuracy of 99%. Next, we plan to build a new model to block or mitigate DDoS attacks based on the output of the CNN classification algorithm used in this research.
Keywords : IoT, DDoS, CNN, Artificial Intelligence (AI).
Artificial Intelligence (AI) for Classification of Cyber Attacks on Internet of Things (IoT) Network Traffic

## 1. PENDAHULUAN
Internet of Things (IoT) merupakan arsitektur yang menghubungkan perangkat pintar dalam jumlah yang banyak pada sistem jaringan global modern saat ini (Vashi et al., 2017), (Goyal et al., 2021). Ketika Internet of Things (IoT) diimplementasikan, perangkat fisik atau node IoT  terhubung  ke  internet  sehingga  memungkinkan  mereka  mengumpulkan  dan  bertukar data  dengan  node  lain  di  jaringan  tanpa  memerlukan  partisipasi  manusia  (Al-Masri  et  al., 2020).  Menurut Gartner teknologi IoT berkembang dengan sangat cepat, pada tahun 2015 sebanyak  15  miliar  perangkat  saling  terhubung  dengan  kemungkinan  peningkatan  menjadi 38  miliar  perangkat  pada  tahun  2025.  IoT  adalah  jaringan  objek  yang  dihubungkan  oleh sensor,  actuator,  gateway  dan  layanan  cloud  yang  memberikan  layanan  kepada  pengguna (Belli et al., 2020), (Sethi & Sarangi, 2017).
Intrusion  Detection  System  (IDS)  secara  tradisional  hanya  berhasil  ketika  berhadapan dengan  data  yang  bergerak  lambat  atau  dengan  volume  data  yang  kecil  (Alam  &  Awan, 2018), sehingga tidak efisien ketika berhadapan dengan data atau jaringan besar dan tidak mampu  menangani  transmisi  data  berkecepatan  tinggi.  Oleh  karena  itu,  teknologi  yang mampu menangani data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi indikasi penetrasi jaringan menjadi  sangat  penting.  Ketika  berhubungan  dengan  data  dalam  jumlah  besar,  keamanan dan privasi data menjadi masalah yang sangat mendesak, terutama dalam konteks serangan jaringan (Privalov et al., 2019). Serangan Distributed denial of services (DDoS) adalah salah satu  jenis  serangan  siber  yang  paling  umum  dengan  menargetkan  server  atau  jaringan dengan  tujuan  mengganggu  aktivitas  normalnya  (Nishanth  &  Mujeeb,  2021).  Meskipun deteksi  dan  mitigasi  serangan  DDoS  secara real-time  sulit  dicapai,  solusinya  akan  sangat berharga  karena  serangan  dapat  menyebabkan  kerusakan  yang  signifikan  (Gupta  et  al., 2021).
Penelitian Machine  Learning  (ML)  yang  dianggap  sebagai  komponen  Artificial  Intelligence (AI)  selalu  ditingkatkan  melalui  penggunaan  data  pelatihan  dan  eksploitasi  informasi  yang tersedia.  Bergantung  pada  informasi  yang  diberikan,  berbagai  jenis  pembelajaran  dapat dilakukan,  termasuk  pembelajaran  yang  diawasi.  Misalnya,  algoritma    Support  Vector Machine  (SVM)  dan  algoritma  K-Nearest  Neighbour  (KNN),  pembelajaran  Semi-Supervised dan  unsupervised.  Model Deep  learning  (DL)  yang  dikombinasikan  dengan  teknik  ML memberikan  hasil  yang  luar  biasa  dalam  sistem  keamanan  siber  yang  digunakan  untuk mendeteksi serangan. Teknik ML digunakan dalam berbagai konteks, seperti dalam layanan kesehatan. Misalnya, data ini digunakan untuk memperkirakan wabah covid-19 dan masalah kesehatan lainnya.
Banyak  peneliti  menggunakan  algoritma  klasifikasi  untuk  mendeteksi  dan  mengatasi serangan  DDoS  dengan  tujuan  mengurangi  jumlah  serangan.  Serangan  DDoS  mudah dilakukan karena memanfaatkan kelemahan jaringan dan menghasilkan permintaan layanan perangkat  lunak  (Sestrem  Ochôa  et  al.,  2021).  Serangan  DDoS  membutuhkan  waktu  lama untuk diidentifikasi dan diklasifikasi (Sanmorino, 2019). Terdapat kelemahan yang signifikan pada  metode  yang  saat  ini  digunakan  untuk  mendeteksi  serangan  DDoS,  seperti  biaya pemrosesan  yang  tinggi  dan  ketidakmampuan  menangani  sejumlah  data  besar  yang mencapai  server.  Dengan  menggunakan  berbagai  metode  klasifikasi,  algoritma  klasifikasi membedakan  paket  DDoS  dari  jenis  paket  lainnya.  Untuk  mengamankan  jaringan  IoT  dari serangan  musuh  yang  tidak  wajar,  berbagai  solusi  peningkatan  keamanan  dikembangkan. Pendekatan  ini  sering  digunakan  untuk  mendeteksi  serangan  di  jaringan  IoT  dengan memantau operasi node IoT, seperti kecepatan pengiriman data.
Dalam penelitian ini, dibahas tentang penerapan Artificial Intelligence (AI) untuk identifikasi dan  klasifikasi  serangan  siber  pada  lalu  lintas  jaringan  Internet  of  Things  (IoT).  Kontribusi dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Deep  Learning  untuk  deteksi  serangan dengan algoritma CNN dalam menghasilkan akurasi yang lebih baik.

## 2. METODOLOGI
Metodologi dalam penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 1. Dimulai dari persiapan dataset, kemudian proses preprocessing, dan proses pemodelan. Tahap terakhir adalah mengevaluasi hasil proses pemodelan.
Gambar 1. Metodologi

## 2.1.  Dataset
Pengumpulan dataset dikumpulkan dari berbagai sumber. Dalam penelitian ini, sumber yang digunakan hanya dataset publik yang berasal dari UCI Repository https://archive.ics.uci.edu . Semua informasi dalam dataset dikumpulkan dan diatur berdasarkan fungsi dan jenisnya.
Tabel 1. Perangkat IoT Nama Perangkat IoT Spesifikasi Perangkat Provision PT-737E - Wireless support 802.11b/g/n
- Port 80 UDP - Camera Quality 1MP(720p) - Kode Pro 7 Provision PT-838 - Wireless support 802.11b/g/n - Port 80 UDP - Camera Quality 2MP(1080p)
- Kode Pro 8 SimpleHome XCS7-1002- WHT - Wireless support 802.11b/g/n - Port 80 UDP
Artificial Intelligence (AI) for Classification of Cyber Attacks on Internet of Things (IoT) Network Traffic
- Camera Quality 1MP(720p) - Kode Sam 7 SimpleHome XCS7-1003- WHT
- Wireless support 802.11b/g/n - Port 80 UDP - Camera Quality 1MP(720p)
- Kode Sam 8
Tabel 1 adalah daftar perangkat IoT yang terinfeksi botnet dengan jenis serangan Bashlite dan  Mirai.  Empat  perangkat  IoT  terinfeksi  Bashlite  dan  Mirai  Botnet  di  kumpulan  kedalam dataset N-BaIoT. Jenis serangan pada tahap ini adalah mengumpulkan dan mengklasifikasi jenis serangan DDOS yang akan diselidiki pada beberapa perangkat IoT. Serangan Bashlite dan Mirai adalah serangan yang dipilih untuk implementasi pada penelitian ini.
Tabel 2. Jenis Serangan IoT Nama Serangan Deskripsi Bashlite Scan Memindai kerentanan perangkat IoT Junk Membanjiri dengan mengirim data spam UDP Membanjiri perangkat IoT dengan paket IP yang berisi datagram UDP TCP Membanjiri perangkat IoT dengan mengirimkan paket TCP Combo Mengirim data spam dan membuka koneksi ke alamat IP dan port tertentu. Mirai Scan Pemindaian otomatis untuk perangkat yang rentan ACK Membanjiri perangkat IoT dengan mengirimkan paket ACK palsu SYN Membanjiri perangkat IoT dengan mengirimkan paket SYN UDP Membanjiri perangkat IoT dengan paket IP yang berisi datagram UDP UDPplain Serangan UDP tetapi dengan jumlah paket yang lebih banyak
Tabel  2  adalah  jenis  serangan  botnet  Bashlite  dan  Mirai  yang  diluncurkan  pada  perangkat IoT  dengan  tipe  serangan  tersebut  memiliki  10  tipe  serangan,  yang  mana  cara  kerjanya membanjiri  server  perangkat  IoT,  dan  jenis  serangan  sisanya  adalah  memindai  perangkat IoT yang rentan secara otomatis. Pada tabel 3 menjelaskan tentang jumlah kejadian untuk setiap jenis serangan untuk setiap jenis perangkat IoT.
Tabel 3. Jumlah Kejadian untuk Setiap Jenis Serangan pada Perangkat IoT
Botnet Attack Doorbell Thermostat Baby Monitor Security Camera Benign 88,648 13,113 175,240 226,781 Bashlite Combo 112,732 53,012 58,152 232,591 Junk 58, 865 30,312 28,349 115,958 Scan 57, 969 27,494 27,859 114,091 TCP 193,677 95,021 92,581 380,788 UDP 209,807 104,791 105,782 415,369 Mirai ACK 102,195 113,285 91,123 337,218 Scan 107,685 43,192 103,621 283,481 SYN 122,573 116,807 118,128 375,791 UDP 237,665 151,481 217,034 623,819 UDP-Plain 81,982 87,368 80,808 273,146 Total 1,373,798 835,876 1,098,677 3,379,033

## 2.2. Preprocessing
IoT memiliki format yang sangat kompleks karena terhubung ke jaringan yang berbeda. Oleh karena  itu,  diperlukan  pendekatan  pra-pemrosesan  untuk  menangani  fitur-fitur  dataset. Untuk  fitur  kategorikal,  kami  menggunakan  fungsi hot  coding  untuk  mengubah  fitur  ini menjadi bentuk numerik. Hot coding mengonversi fitur-fitur kategorikal menjadi representasi numerik,  memungkinkan  algoritma  machine  learning  untuk  bekerja  lebih  efektif.  Dengan representasi  numerik,  model  dapat  dengan  lebih  mudah  mengenali  pola  dan  hubungan dalam data. Normalisasi standar digunakan untuk menskalakan data ke format yang sama, sehingga  memudahkan  algoritma  klasifikasi  untuk  memperoleh  akurasi  yang  tinggi.  Hal  ini dilakukan dengan mengurangkan data dari mean dan membaginya dengan standar deviasi.

## 2.3.  Pemodelan dengan Algoritma CNN
CNN  memiliki  lima  lapisan:  lapisan  masukan  untuk  menangani  data  pelatihan  serangan, lapisan konvolusional yang menggunakan filter data pelatihan, lapisan pengumpulan, lapisan terhubung penuh, dan lapisan keluaran. Ada berbagai macam kombinasi lapisan CNN yang dapat dipilih.
𝑥 ! = 𝑓 (𝑤 ! ⨂𝑥 !"# + 𝑏 ! , ) (1)
Dimana 𝑥 ! adalah  data  jaringan  IoT  yang  diterima  dari  filter  konvolusi  l,  i  adalah  kernel konvolusi  lapisan  CNN,  dan ⊗ adalah  operasi  konvolusi.  Untuk  mentransfer  keluaran  dari
lapisan  CNN  hingga  memperoleh  keluaran  akhir,  digunakan  fungsi  aktivasi 𝑓(𝑥) .  Tujuan utama  konvolusi  adalah  mengekstrak  fitur-fitur  penting  dari  data  yang  diterimanya.  Kernel konvolusi dapat terdiri dari beberapa lapisan yang digunakan untuk memfilter data masukan, yang  masing-masing  memiliki  bobot  dan  koefisien  deviasi  yang  berbeda.  Nilai  parameter tertimbang menunjukkan 𝑤 ! , dan 𝑏 ! adalah nilai bias. Berikut ekspresi proses konvolusi:
𝑓(𝑥) = tanh(𝑥) = $ − 1, (3)1 + 𝑒 "$% (2)
dimana 𝑡𝑎𝑛ℎ adalah fungsinya dan x adalah data masukan pelatihan. Xi merupakan keluaran yang  diperoleh  dari  filter  CNN  I  yang  melambangkan  proses  konvolusi,  dan  fungsi  aktivasi dilambangkan dengan f(x). Unit yang relatif besar (ReLU) dipilih untuk fungsi aktivasi lapisan konvolusional.  Pada  saat  implementasi  model,  kami  menggunakan  semua  fungsi  aktivasi, antara  lain  sigmoid  dan  tanh.  Kami  menemukan  bahwa  fungsi  aktivasi  ReLU  sesuai  untuk memproses data kami, karena fungsi ini menunjukkan pelatihan model yang lebih cepat dan pencegahan  hilangnya  gradien  yang  lebih  efisien  selama  proses  pelatihan.  Struktur pemodelan algoritma CNN yang digunakan dalam penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Struktur Convolutional Neural Networks (CNN)
Tujuan  utama  dari  lapisan  pengumpulan  maksimal  adalah  untuk  mencapai  invarian  dan meminimalkan  kompleksitas  lapisan  konvolusi  CNN  dengan  menghilangkan  informasi  yang berlebihan  melalui  pengambilan  sampel  ke  bawah  dan  mengurangi  jumlah  lapisan.  Untuk menyelesaikan  pengumpulan,  ada  dua  metode  dasar:  pengumpulan  rata-rata  dan pengumpulan maksimum. Penggabungan rata-rata, metode yang paling umum, melibatkan pemilihan nilai rata-rata dalam area komputasi sebagai hasil penggabungan area, sedangkan pengumpulan maksimal melibatkan pemilihan nilai maksimum dalam area komputasi sebagai hasil  pengumpulan  area.  Karena  pengumpulan  maksimum  dapat  menyimpan  lebih  banyak informasi  penting  daripada  pengumpulan  rata-rata,  metode  pengumpulan  maksimum dibangun pada model CNN. Pengumpulan maksimum dapat didefinisikan sebagai berikut:
𝑄 & = 𝑀𝑎𝑥 8𝑃 & ' , 𝑃 & # , 𝑃 & $ , 𝑃 & ( , … 𝑃 & ) ; (3)
dimana  Qj  adalah  output  dari  kumpulan  data  keamanan  siber  IoT,  j  adalah  area pengumpulan,  Max  adalah  operasi,  dan  Pjt  adalah  elemen  dari  elemen  t  dari  wilayah pengumpulan.  Lapisan  FC  berfungsi  sebagai  “pengklasifikasi”  di  seluruh  CNN.  Lapisan  FC digunakan untuk memetakan nilai fitur dari lapisan filter dan kumpulan maksimal ke dalam satu  lapisan.  Ketika  overfitting  terjadi  pada  lapisan  FC,  metode  dropout  digunakan  untuk menghilangkan neuron secara acak untuk mencegah terjadinya overfitting.

## 2.3.  Evaluasi
Model  deep  learning  yang  telah  dibangun  dievaluasi  menggunakan  laporan  klasifikasi. Laporan  klasifikasi  adalah  evaluasi  kinerja  dalam  pembelajaran  mesin  yang  menunjukkan presisi,  perolehan,  Skor  F1,  dan  dukungan  model  klasifikasi.  Ada  beberapa  kategori  kasus yang mungkin terjadi:
- True Positive (TP): kasus dimana diprediksi menurut kelas (Positif) dan cocok dengan kelas (Benar).
- True  Negative  (TN):  kasus  dimana  diprediksi  tidak  sesuai  (Negatif)  untuk  kelasnya dan tidak cocok (Benar) kelasnya.
- False  Positive  (FP):  kasus  dimana  diprediksi  cocok  dengan  kelas  (Positif),  dan ternyata keluar menjadi kelas yang tidak pantas (Salah).
- False Negative (FN): kasus dimana diprediksi tidak sesuai (Negatif) untuk kelasnya, dan ternyata benar (True) untuk kelasnya.
Presisi  (P)  adalah  rasio  prediksi  yang  benar  terhadap  hasil  prediksi  positif  secara keseluruhan.  Presisi  menjelaskan,  “Berapa  persentase  menurut  golongannya  dari  total prediksi menurut golongannya. Akurasi (A) adalah perbandingan ketepatan prediksi dengan data sebenarnya. Misalnya, akurasi menjelaskan berapa persentase serangan yang diprediksi menurutnya kelasnya dari total data. Akurasi menggunakan fungsi pada persamaan (4).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = *+,- /01!)!2- (*/) 5 *+,- 6-78)!2- (*6) */59/5965*6 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Percobaan  untuk  menghasilkan  dan  mengembangkan  sistem  keamanan,  diperlukan lingkungan  yang  kuat.  Platform  yang  digunakan  untuk  menjalankan  sistem  yang  diusulkan pada penelitian ini ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Prakondisi dan persyaratan lingkungan sistem
Kebutuhan Perangkat Keras Kebutuhan Perangkat Lunak RAM 16 GB Python 3.8 CPU AMD Ryzen 9 Numpy Version 1.19.3 TensorFlow Version 2.12
Keras Library 3.8
Pada lingkungan percobaan ini, digunakan sebuah laptop dengan sistem operasi Windows 11 64-bit  sebagai  platform  utama,  RAM  16  GB  dengan  dukungan  prosesor  AMD  Ryzen  9 berjalan maksimal menggunakan GPU dari Google Collaboratory. Google Collaboratory juga memberikan  keuntungan  aksesibilitas  dan  kolaborasi.  Dengan  menjalankan  eksperimen  di platform  ini,  peneliti  dapat  bekerja  secara  bersamaan  dan  berbagi  hasil  secara  real-time, memfasilitasi kolaborasi dan iterasi cepat dalam pengembangan proyek. Dalam penelitian ini, setiap  kumpulan  data  berisi  gabungan  lalu  lintas  normal  dan  berbahaya  dengan  jumlah sampel  berbeda  seperti  yang  ditunjukkan  pada  dataset.  Gambar  3  menunjukan  korelasi matrix untuk semua data yang terdapat dalam dataset. Data suatu matriks korelasi tersebut memberikan  informasi  tentang  sejauh  mana  variabel-variabel  dalam  dataset  ini  saling berkaitan. Matriks korelasi biasanya digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara setiap pasangan variabel dalam dataset, dengan nilai korelasi berkisar antara -1 hingga 1.
Artificial Intelligence (AI) for Classification of Cyber Attacks on Internet of Things (IoT) Network Traffic

## Gambar 3. Correlation Matrix dengan Model CNN
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  dataset  yang  diunduh  untuk  tujuan  penelitian kemudian  diolah  dan  disimpan  dalam  format  .Pcap,  yang  merupakan  format  file  yang umumnya digunakan untuk menyimpan data lalu lintas jaringan. Setelah proses pengolahan, dataset  ini  diekspor  ke  format  .CSV  yang  merupakan  format  tabel  yang  lebih  umum  dan mudah  diakses.  Implementasi  model  CNN  dan  semua  pengklasifikasi  lainnya  dimasukkan oleh file csv yang telah diekspor. Model CNN membagi sampel masukan ke data latih ( train) dan data uji ( test) menggunakan pengoptimal Adadelta, data uji = 0,2 dari data terlatih.
Fungsi Rectified  Linear  Unit  (Relu)  digunakan  sebagai  fungsi  aktivasi  untuk  lapisan konvolusional dan lapisan terhubung penuh ( fully connected), sedangkan softmax digunakan untuk  lapisan  keluaran.  Setelah  melatih  model  selama  50  epoch  dengan  dataset  pertama. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa akurasi model adalah 99% dan hasil akurasi dan loss  data  dengan  model Convolutional  Neural  Network  (CNN)  ditunjukkan  pada  gambar  4, dan  gambar  5.  Akurasi  ini  mencerminkan  sejauh  mana  model  dapat  memprediksi  dengan benar pada data yang belum pernah dilihat selama proses pelatihan.
Pada  Gambar  4,  grafik  atau  plot  menggambarkan  bagaimana  akurasi  model  berevolusi seiring berjalannya epoch selama pelatihan. Akurasi meningkat secara stabil atau mencapai

## Randi Rizal, Nur Widiyasono, Siti Yuliyanti
tingkat yang tinggi, ini menunjukkan bahwa model secara efektif mempelajari pola dan fitur pada dataset pelatihan. Grafik ini memberikan wawasan tentang sejauh mana model mampu mengadaptasi diri terhadap data yang kompleks dengan akurasi tinggi sebesar 99%.

## Gambar 4. Akurasi dengan Model CNN
Di sisi lain, Gambar 5 menampilkan informasi tentang loss data selama pelatihan. Loss data menggambarkan seberapa baik atau buruk model dapat membuat prediksi. Jika grafik loss menunjukkan  penurunan  yang  stabil,  ini  diartikan  bahwa  model  secara  progresif meningkatkan  kemampuannya  untuk  melakukan  prediksi  yang  akurat.  Dengan  memonitor loss  data,  peneliti  dapat  mengidentifikasi  titik  di  mana  model  mencapai  tanda-tanda overfitting atau underfitting.

## Gambar 5. Loss dengan Model CNN

## 4. KESIMPULAN
Identifikasi dan klasfikasi serangan siber dengan kasus serang DDoS dianggap sebagai salah satu ancaman paling serius dan tersebar luas yang dihadapi oleh mereka yang bertanggung
jawab  mengamankan  jaringan.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  telah  berhasil mengklasifikasikan  serangan  DDOS  dari  semua  jenis  serangan  yaitu  SYN,  ACK,  UDP,  dan UDPplain  dengan  pendekatan  Artificial  Intelligence  (AI).  Dalam  penelitian  ini,  penerapan model deep learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) digunakan dan diperkenalkan  untuk  mengklasifikasikan  lalu  lintas  normal  dari  serangan  siber  DDoS. Berdasarkan analisis dan hasil, kami menemukan bahwa CNN berkinerja sangat baik proses pengklasifikasi  dengan  akurasi  99%.  Untuk  pekerjaan  selanjutnya,  kami  berencana membangun  model  baru  untuk  memblokir  atau  memitigasi  serangan  DDoS  berdasarkan keluaran dari algoritma klasifikasi CNN yang digunakan dalam penelitian ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM),  Universitas Siliwangi yang telah mendukung penelitian ini sesuai dengan daftar penerima hibah internal no surat keputusan rektor 1656/UN58/PP/2023.

## DAFTAR RUJUKAN
Alam, T. M., & Awan, M. J. (2018). Domain Analysis of Information Extraction Techniques. INTERNATIONAL  JOURNAL  OF  MULTIDISCIPLINARY  SCIENCES  AND  ENGINEERING, 9(6). www.ijmse.org
Al-Masri,  E.,  Kalyanam,  K.  R.,  Batts,  J.,  Kim,  J.,  Singh,  S.,  Vo,  T.,  &  Yan,  C.  (2020). Investigating  Messaging  Protocols  for  the  Internet  of  Things  (IoT). IEEE  Access,  8, 94880–94911. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2993363
Belli, L., Cilfone, A., Davoli, L., Ferrari, G., Adorni, P., Di Nocera, F., Dall’Olio, A., Pellegrini, C.,  Mordacci,  M.,  &  Bertolotti,  E.  (2020).  IoT-Enabled  Smart  Sustainable  Cities:
Challenges and Approaches. Smart Cities, 3(3), 1039–1071. https://doi.org/10.3390/smartcities3030052
Goyal,  P.,  Sahoo,  A.  K.,  &  Sharma,  T.  K.  (2021).  Internet  of  things:  Architecture  and enabling technologies. Materials
Today: Proceedings, 34, 719–735. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.04.678
Gupta,  M.,  Jain,  R.,  Arora,  S.,  Gupta,  A.,  Javed  Awan,  M.,  Chaudhary,  G.,  &  Nobanee,  H. (2021). AI-enabled COVID-9 Outbreak Analysis and Prediction: Indian States vs. Union Territories. Computers, Materials & Continua,
67(1), 933–950. https://doi.org/10.32604/cmc.2021.014221
Nishanth,  N.,  &  Mujeeb,  A.  (2021).  Modeling  and  Detection  of  Flooding-Based  Denial-of- Service  Attack  in  Wireless Ad  Hoc  Network  Using  Bayesian  Inference.  IEEE  Systems Journal, 15(1), 17–26. https://doi.org/10.1109/JSYST.2020.2984797
Privalov, A., Lukicheva, V., Kotenko, I., & Saenko, I. (2019). Method of Early Detection of Cyber-Attacks  on  Telecommunication  Networks  Based  on  Traffic  Analysis  by  Extreme Filtering. Energies, 12(24), 4768. https://doi.org/10.3390/en12244768 Sanmorino,  A.  (2019).  A  study  for  DDOS  attack  classification  method. Journal  of  Physics: Conference Series, 1175, 012025. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1175/1/012025 Sestrem Ochôa, I., Reis Quietinho Leithardt, V., Calbusch, L., De Paz Santana, J. F., Delcio Parreira, W., Oriel Seman, L., & Albenes Zeferino, C. (2021). Performance and Security Evaluation on a Blockchain Architecture for License Plate Recognition Systems. Applied Sciences, 11(3), 1255. https://doi.org/10.3390/app11031255
Sethi,  P.,  &  Sarangi,  S.  R.  (2017).  Internet  of  Things:  Architectures,  Protocols,  and Applications. Journal  of  Electrical  and  Computer  Engineering,  2017,  1–25. https://doi.org/10.1155/2017/9324035
Vashi,  S.,  Ram,  J.,  Modi,  J.,  Verma,  S.,  &  Prakash,  C.  (2017).  Internet  of  Things  (IoT):  A vision, architectural elements, and security issues. 2017 International Conference on I- SMAC  (IoT  in  Social,  Mobile,  Analytics  and  Cloud)  (I-SMAC),  492–496. https://doi.org/10.1109/I-SMAC.2017.8058399