## KEAMANAN IOT DENGAN DEEP LEARNING DAN TEKNOLOGI BIG DATA
Zen Munawar, Novianti Indah Putri 1
Manajemen Informatika, Teknik Informatika 1
Politeknik LP3I Bandung, Universitas Bale Bandung 1 e-mail:munawarzen@gmail.com,  noviantiindahputri@gmail.com 1
Abstrak : Saat ini dalam kehidupan manusia sangat tergantung dengan teknologi , apalagi  ditunjang  dengan  perkembangan  dari  Internet  of  Things  (IoT),  yang memungkinkan  komunikasi  dan  interaksi  dengan  berbagai  perangkat.  Namun demikian  terdapat  kelemahan  dimana  IoT  terbukti  rentan  terhadap  pelanggaran keamanan.  Oleh  karena  itu,  perlu  dikembangkan  solusi  dengan  menciptakan teknologi  baru  atau  menggabungkan  teknologi  yang  sudah  ada  untuk  mengatasi masalah  keamanan.  Deep  learning,  sebagai  cabang  machine  learning  telah menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan  dalam  penelitian  sebelumnya  untuk mendeteksi  pelanggaran  keamanan.  Selain  itu,  perangkat  IoT  menghasilkan volume  yang  besar,  variasi,  dan  kebenaran  data.  Dengan  demikian,  ketika teknologi  big  data  dimasukkan,  kinerja  yang  lebih  tinggi  dan  penanganan  data yang  lebih  baik  dapat  dicapai.  Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  secara komprehensif  tentang  deep  learning,  keamanan  IoT,  dan  teknologi  big  data. Selanjutnya,  analisis  komparatif  dan  hubungan  antara  machine  learning, keamanan  IoT,  dan  teknologi  big  data  juga  telah  dibahas.  Taksonomi  tematik dilakukan  dari  analisis  komparatif  studi  teknis  dari  tiga  domain  tersebut. Penelitian ini mengidentifikasi dan mendiskusikan tantangan dalam menggabungkan  deep  learning  untuk  keamanan  IoT  menggunakan  teknologi  big data  dan  telah  memberikan  masukan  berupa  saran  untuk  penelitian  yang  akan datang.

## Kata Kunci : Keamanan IoT,  deep learning, big data

## 1. Pendahuluan
Meningkatnya penggunaan perangkat IoT mengundang para penjahat dunia maya untuk  menargetkan  mereka.  Banyak  organisasi  yang  menghadapi  tantangan terbesar  dalam  pemantauan  ancaman  berbasis  jaringan,  terutama  di  sektor-sektor berikut:  pemerintah,  energi,  layanan  kesehatan,  bank,  dan  pusat  penelitian (Ariyaluran  Habeeb,  Nasaruddin,  Gani,  Targio  Hashem,  et  al.,  2019).  Selain  itu, sektor-sektor ini berinvestasi dalam alat pemantauan keamanan untuk melindungi dan mengamankan infrastruktur mereka.
Penelitian  ini  telah  menegaskan  bahwa  teknologi  big  data  akan  mampu menangani  tantangan  volume,  kecepatan,  variasi,  dan  kebenaran  data.  Data umumnya  dikategorikan  sebagai  big  data  berdasarkan  properti  yang  terkait dengannya,  umumnya  dikenal  sebagai  V  big  data  (Katal,  Wazid,  &  Goudar, 2013). Teknologi big data adalah alat atau teknologi digunakan untuk memproses
data secara efisien. Penulis (Cárdenas et al., 2013), membahas bahwa perusahaan mengumpulkan  keamanan  data  terkait  untuk  kepatuhan  terhadap  peraturan  dan analisis forensik post hoc. Selanjutnya, perusahaan besar menghasilkan sekitar 10 hingga  100  miliar  kegiatan  per  hari.  Mekanisme  yang  ada  kurang  diproses  pada skala  besar  dan  analitik  big  data  miliki  telah  digunakan  untuk  menganalisis  dan mengkorelasikan  data  terkait  keamanan  secara  efisien  dan  belum  pernah  terjadi sebelumnya.
Dalam konteks ini, penelitian ini mengusulkan untuk menggunakan deep learning dan  teknologi  big  data  untuk  memperkuat  keamanan  perangkat  IoT.  Lambatnya, machine  learning  telah  mendapatkan  pengakuan  karena  fitur  rekayasa  non- manual, pra-pelatihan tanpa pengawasan, dan kompresi kemampuan, fitur-fitur ini membuat  kemampuan  kerja  deep  learning  layak  bahkan  dalam  jaringan  terbatas sumber  daya.  Selanjutnya,  deep  learning    telah  diimplementasikan  secara  luas karena kemampuan belajar mandiri, potensi untuk menghasilkan hasil yang sangat akurat, dan waktu pemrosesan yang lebih cepat.
Tabel  1.  Ringkasan  literatur  terbaru  yang  relevan  dengan  machine  learning, teknologi big data, dan keamanan IoT
Penelitian Tujuan/Fokus  dari studi sebelumnya Keterbatasan Signifikansi dari penelitian Kesenjangan Penelitian (Hussain & Abdullah, 2018) Survei teknologi dan teknik untuk dapat diandalkan dan aman komunikasi data Para penulis belum membahas  big data apa pun teknologi  atau tentang big data secara umum Memberikan penjelasan terperinci pada big data. Teknologi  Big data (Marjani, 2017) Menyelidiki Penelitian  terkni di  bidang  analitik big data dan IoT Tidak memiliki  studi mendalam tentang IoT Security Melakukan secara mendalam analisis untuk keamanan IoT. Keamanan IoT (Radoglou Grammatikis, Sarigiannidis, & Moscholios, 2019) Untuk memberikan analisis keamanan IoT yang komprehensif Diskusi tentang deep learning dan kurangnya diskusi tentang teknologi big data. Diskusi mendalam tentang deep learning dan algoritmanya, serta membahas teknologi big data Teknologi Deep Learning dan Big Data

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1. Kasus Penggunaan
Perangkat IoT telah mengalami pertumbuhan pesat dalam beberapa tahun terakhir, yang merupakan masalah besar risiko keamanan. Sampai sekarang, perangkat IoT telah  terbukti  memiliki  kerentanan  keamanan,  seperti  ketika  perangkat  IoT dikompromikan  dengan  malware  Mirai  dan  digunakan  untuk  menyerang  Dyn, penyedia  DNS.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  teknologi  baru  atau  kombinasi  dari teknologi  yang  ada  untuk  mengamankan  perangkat  IoT  dari  penyerang. Keamanan  jaringan  komputer  tidak  terdiri  dari  satu  aspek,  tetapi  mengandung empat tautan penting: perangkat lunak, perangkat keras jaringan, layanan Internet of Things dan sumber daya bersama (Munawar, Zen and Putri, 2020).
Persyaratan keamanan IoT seperti kerahasiaan, integritas, ketersediaan, otentikasi, dan  kontrol  membuat  perangkat  IoT  unik  dan  menantang  terutama  bagi pengembang  untuk  menghasilkan  sistem  IoT  canggih  yang  tahan  terhadap serangan berbasis IoT. Saat banyak pengguna memanfaatkan aplikasi betbasis IoT dimana  IoT  menyediakan  platform  yang  memungkinkan  lembaga  kesehatan masyarakat  mengakses  data  untuk  memantau  pandemi  COVID-19  (Komalasari, 2020), maka diperlukan keamanan IoT.
Selain  itu,  teknologi  big  data  juga  telah  terbukti  efektif  dalam  memproses berbagai  jenis  data.  Studi  seperti  (Ariyaluran  Habeeb,  Nasaruddin,  Gani, Amanullah,  et  al.,  2019),  telah  menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan.  Namun, penelitian  terbatas  telah  dilakukan  pada  pemrosesan  data  keamanan  IoT  dengan teknologi  big  data  dan  algoritma  deep  learning.  Dari  hasil  analisis  kritis,  dapat diidentifikasi  bahwa  hanya  dua  penelitian  yang  menggabungkan  deep  learning dan  teknologi  big  data  untuk  keamanan  IoT,  yaitu  (Vimalkumar  &  Radhika, 2017)  dan  (Vinayakumar,  2019).  Skenario  ini  telah  memberikan  motivasi  untuk melakukan  penelitian  ini  dan  penelitian  ini  akan memotivasi  para  peneliti  lain  di masa yang akan datang untuk menggabungkan tiga bidang yang dibahas. Gambar 1  di  bawah  ini  mengilustrasikan  kasus  penggunaan  keamanan  IoT  dengan penggantian  ke  teknologi  big  data  dan  karakteristik  deep  learning.  Selain  itu, kasus penggunaan telah dibahas dalam sub bagian berikut.
Gambar 1. Kasus Penggunaan Keamanan IoT

## 2.2 SirenJack
Kerentanan  dalam  sistem  siaran  darurat  yang  diproduksi  oleh  Acoustic Technology  Inc.  (ATI)  diidentifikasi  oleh  Balint  Seeber  yang  dijuluki  SirenJack, seorang  peneliti  dari  Bastille  Security.  Sistem  memungkinkan  siaran  paket perintah melalui udara untuk ditangkap, dimodifikasi dan diputar ulang. Cacat itu ditemukan ketika Seeber mengaudit sistem peringatan darurat  yang digunakan di seluruh  San  Francisco  (Cimpanu,  2018).  Kasus  penggunaan  SirenJack  adalah jenis  deteksi  intrusi  yang  dapat  dihindari  menggunakan  deep  learning  dan teknologi  big  data  karena  telah  menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan  dalam mendeteksi intrusi.

## 2.3 Attack on Dyn dan Tangki Ikan IoT
Serangan  besar  dilakukan  pada  Dyn,  penyedia  DNS  terkemuka  pada  21  Oktober 2016.  Serangan  itu  adalah  serangan  DDoS  besar  yang  membuat  sekitar  85  situs web utama seperti Netflix, Twitter, PayPal, dan Sony PlayStation tidak responsif terhadap pengguna
Di  Amerika  Utara,  peretas  telah  menggunakan  tangki  ikan  yang  terhubung  ke internet  untuk  meretas  kasino.  Tangki  ikan  dilengkapi  dengan  sensor  untuk mengatur  suhu,  pemantauan  makanan,  dan  kebersihan  tangki.  Peretas menggunakan  tangki  ikan  untuk  masuk  ke  jaringan.  Dilaporkan  bahwa  data bernilai 10 GB ditransmisikan ke perangkat yang berlokasi di Finlandia (Schiffer, 2017).  Kasus  penggunaan  ini  memberi  bukti  yang  cukup  bahwa  perangkat  IoT dapat  digunakan  untuk  memanipulasi  seluruh  jaringan.  Oleh  karena  itu, menghentikan  penjahat  cyber  di  firewall  adalah  kunci  untuk  mencegah  insiden bencana.  Oleh  karena  itu,  pemantauan  berkelanjutan  aliran  data  menggunakan teknologi  big  data  dan    deep  learning  akan  memungkinkan  deteksi  pelanggaran keamanan berbasis IoT pada tahap awal.

## 3. Analisis Big Data dan Keamanan IoT
Bagian  ini  berisi  deskripsi  yang  komprehensif  tentang  deep  learning,  teknologi big data, dan keamanan  IoT. Selain itu, hubungan antara ketiga domain ini telah dibahas,  untuk  memberikan  pengetahuan  dasar  dan  pemetaan  hubungan  tentang hal ini topik tersebut.

## 3.1. Deep Learning
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  deep  learning  telah  menarik  banyak  peneliti  dan organisasi,  dibandingkan  dengan  pendekatan  machine  learning  tradisional.  Para penulis (Mohammadi, 2018) telah membandingkan empat algoritma pembelajaran mesin,  seperti,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Decision  Trees,  K  means,  dan
Regresi  Logistik  menggunakan  tren  Google,  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa deep  learning  menjadi  lebih  populer.  Selanjutnya,  teknologi  ini  telah  diterapkan dalam  berbagai  aplikasi  AI  seperti,  pengenalan  gambar,  pengambilan  gambar, mesin  pencari  dan  pencarian  informasi,  dan  pemrosesan  bahasa  alami.  Machine learning  dan  deep  learning  memiliki  empat  fase  dalam  membangun  model. Gambar  2  di  bawah  ini  menggambarkan  perbedaan  antara  machine  learning  dan deep learning.

## Gambar 2: Machine Learning Vs. Deep Learning
Deep  learning  telah  mendapatkan  pengakuan  karena  karakteristiknya  yang mampu mempelajari fitur yang lebih abstrak, mengurangi kompleksitas pelatihan model,  akurasi  yang  menjanjikan,  kemampuan  untuk  menangani  kumpulan  data yang besar, dan dukungan untuk pembelajaran transfer (Guo et al., 2016).

## 3.2. Teknologi Big Data
Big data dapat dideskripsikan sebagai volume tinggi, kecepatan tinggi, dan variasi tinggi informasi  yang menuntut bentuk inovatif dari pemrosesan informasi untuk mendapatkan  wawasan  dan  untuk  pengambilan  keputusan  (Gandomi  &  Haider, 2015). Biasanya, big data  ditandai dengan 6 sifat, umumnya disebut sebagai 6V.
Gambar 3. 6V dari Big Data
Gambar 3 mengilustrasikan 6V, yang merupakan karakteristik dasar dari big data, secara  umum.  Data  diklasifikasikan  sebagai  big  data  selama  memenuhi  3V pertama  yaitu  volume,  kecepatan,  variasi  (Adam,  Fakharaldien,  Zain,  Majid,  & Noraziah,  2019).  Teknologi  big  data  dapat  digambarkan  sebagai  alat  atau teknologi  yang  digunakan  untuk  memproses  data  secara  efisien  yang  telah diklasifikasikan sebagai big data. Beberapa teknologi big data termasuk, Apache Hadoop (Vavilapalli, Murthy, …, & 2013, 2013), Apache Spark (Zaharia, 2016), Apache  Storm  (Veen,  2015),  Apache  Flink  (Carbone,  2015),  Apache  Cassandra (Chebotko,  2015),  dan  Apache  HBase  (Borthakur  et  al.,  2011).  Pada  gambar  di atas terdapat karakteristik big data, yaitu 6V.

## 3.3 Keamanan IoT
Baru-baru  ini  IoT  telah  diadopsi  secara  luas  membangun  sistem  cerdas  seperti, kota  pintar,  rumah  pintar,  kantor  pintar,  gerai  ritel  pintar,  pertanian  cerdas, pengelolaan air pintar, transportasi pintar, perawatan kesehatan pintar, dan energi pintar  (Marjani,  2017).  Karena  penggunaan  IoT  yang  luas  dalam  perangkat seluler,  fasilitas  transportasi,  fasilitas  publik,  dan  peralatan  rumah  tangga, peralatan  ini  dapat  digunakan  untuk  akuisisi  data  di  IoT.  Selanjutnya,  perangkat yang  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  yang  terhubung  ke  jaringan  IoT  dapat dikontrol  jarak  jauh.  Perangkat  dapat  berkomunikasi  satu  sama  lain  dan  juga dengan  perangkat  pengendali  pusat.  Selain  itu,  ketika  digunakan  dalam  berbagai domain,  berbagai  data  dapat  dikumpulkan  seperti,  data  geografis,  astronomi, lingkungan,  dan  logistik  [15].  Keamanan  IoT  dianggap  sebagai  pengamanan seluruh arsitektur penyebaran IoT dari serangan (Khan & Salah, 2018).
Ada  berbagai  faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  untuk  mengembangkan  solusi keamanan  IoT.  Berikut  ini  adalah  persyaratan  keamanan  yang  harus  dipenuhi untuk mengembangkan solusi keamanan IoT. Karena kemampuan luar biasa yang disediakan  oleh  deep  learning  dan  teknologi  big  data,  mereka  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  kumpulan  pelanggaran  keamanan  yang  terkait  dengan persyaratan keamanan.
Biasanya,  teknologi  big  data  terdiri  dari  transmisi  data  yang  aman  dengan menggunakan metodologi enkripsi, sehingga mencegah data untuk dikompromikan oleh musuh (Apark.apache.org, 2019). Integritas sistem IoT dapat dikompromikan  oleh  musuh.  Oleh  karena  itu,  integritas  menjamin  bahwa  data yang diterima belum dimanipulasi selama transmisi  (Khattak, Shah, Khan, Ali, & Imran, 2019).
Diketahui  bahwa  teknologi  big  data  menyediakan  dukungan  kontrol  akses  untuk aplikasinya.  Diperlukan  filter  untuk  mencapai  hal  ini  dan  setiap  aplikasi  dapat dilengkapi  dengan  daftar  kontrol  aksesnya  sendiri  (Apark.apache.org,  2019). Meskipun,  deep  learning  tidak  secara  langsung  terkait  dengan  persyaratan keamanan  IoT, pemantauan perlu dilakukan terus-menerus terhadap jaringan dan
komunikasi  antara  perangkat  dan  sistem  IoT  dapat  membantu  dalam  mendeteksi dan  memitigasi  pelanggaran  keamanan  pada  tahap  awal.  Karakteristik  deep learning  berkontribusi  pada  identifikasi  pelanggaran  keamanan,  ini  karena  deep learning mampu menangani kumpulan data yang sangat besar, mengklasifikasikan data yang sah dan data anomali pada tingkat akurasi yang lebih tinggi, belajar dari data yang kompleks, dan belajar dari data dengan kecepatan yang jauh lebih cepat.
Gambar 4: Koneksi Perangkat ke Nilai Manusia di IoT
Gambar  4  mengilustrasikan  koneksi  ke  manfaat  perangkat  IoT.  Bagian  di  atas telah  membahas  tentang  deep  learning,  teknologi  big  data  dan  keamanan  IoT bersama dengan hubungan di antara mereka.

## 3.4. Taksonomi
Taksonomi  ini  diklasifikasikan  ke  dalam  beberapa  kategori  yaitu,  deep  learning, IoT  security,  dan  teknologi  big  data,  dan  selanjutnya  dikategorikan  sebagai arsitektur deep learning, kerangka kerja, evaluasi model, area aplikasi keamanan IoT,  Serangan  keamanan  IoT,  kumpulan  data,  apache  hadoop,  apache  spark,  dan apache  storm.  Karena  keterbatasan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan menggabungkan deep learning, teknologi big data, dan keamanan IoT, kami telah mengidentifikasi  hubungan  di  antara  ketiga  domain  ini  berdasarkan  penelitian eksperimental  terkait  yang  telah  menggunakan  deep  learning  dengan  kombinasi antara  keamanan  IoT,  atau  teknologi  big  data,  dan  keamanan  IoT  atau  teknologi big  data  dengan  deteksi  serangan  keamanan,  yang  terdiri  dari  serangan  identik seperti itu di ruang IoT.

## 3.5. Deep Learning
Arsitektur  deep  learning  umumnya  memiliki  tiga  jenis  model  pembelajaran, pembelajaran  terbimbing,  pembelajaran  tanpa  pengawasan,  dan  pembelajaran semi-diawasi.  Dalam  pembelajaran  yang  diawasi,  data  yang  digunakan  untuk melatih  arsitektur  diberi  label  penuh,  sedangkan  dalam  pembelajaran  yang  tidak diawasi,  data  tidak  diberi  label  dan  arsitektur  mencoba  memunculkan  struktur dengan mengekstraksi informasi yang berguna. Dalam model pembelajaran semi- diawasi,  dataset  pelatihan  berisi  campuran  data  yang  berlabel  dan  tidak  berlabel, jenis pembelajaran ini sia-sia ketika mengekstraksi fitur yang relevan dari data itu membosankan  (Huang,  2014).  Deep  learning  dapat  dikategorikan  menjadi  dua jenis,  diskriminatif  dan  generatif.  Model  diskriminatif  umumnya  mendukung metode  pembelajaran  terawasi,  sedangkan  model  generatif  mendukung pembelajaran tanpa metode pengawasan (Mohammadi, 2018). Autoencoder (AE): AE adalah jenis Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang mempelajari pengkodean data yang  efisien  dengan  cara  yang  tidak  diawasi  (Liou,  Huang,  &  Yang,  2008),.  AE terdiri dari input dan lapisan output yang terhubung menggunakan satu atau lebih lapisan tersembunyi.
Tabel  2  mengklasifikasikan  arsitektur  yang  dibahas  di  atas  berdasarkan  kategori, model pembelajaran, dan studi yang telah memanfaatkan arsitektur ini. Selain itu, hubungan  dan  penerapan  arsitektur  ini  dengan  teknologi  big  data  dan  keamanan IoT telah dibuktikan dengan membuktikan keberhasilan implementasi
Tabel 2. Arsitektur Deep Learning Arsitektur Kategori Model Pembelajaran Penelitian AE Generatif Tidak diawasi (Meidan et al., 2018) RNN Deskriptif diawasi (Thilina, 2016) RBM Generatif Tidak diawasi dan diawasi (Elsaeidy, Elgendi, Munasinghe, Sharma, & Jamalipour, 2017), DBN Generatif Tidak diawasi dan diawasi (Marir, 2018),(He, Mendis, & Wei, 2017) LSTM Deskriptif Tidak diawasi (Bipraneel, 2018),(Roopak, Yun Tian, & Chambers, 2019) CNN Deskriptif Tidak diawasi (Roopak et al., 2019),(Homayoun et al., 2019)
Keterangan : Autoencoder (AE): Recurrent Neural Network (RNN): Restricted Boltzmann Machine (RBM): Deep Belief Network (DBN):
Long Short-Term Memory (LSTM):

## Convolutional Neural Network (CNN)

## 3.6. Keamanan IoT
Area aplikasi keamanan IoT umum di mana deep learning telah diterapkan secara jelas  telah  dibahas.  Deteksi  Anomali:  Deteksi  anomali  adalah  proses mengidentifikasi  anomali.  Anomali  sering  disebut  sebagai  pola  yang  tidak mengikuti  pola  standar.  Anomali  ini  dihasilkan  oleh  aktivitas  abnormal  seperti, serangan  dunia  maya,  penipuan  kartu  kredit,  dan  banyak  lagi.  Suatu  anomali umumnya  dikategorikan  ke  dalam  tiga  kategori,  yaitu  anomali  titik,  anomali kontekstual,  dan  anomali  kolektif.  Anomali  titik:  Jika  instance  data  berbeda  dari pola  normal  dalam  dataset,  dikatakan  anomali  titik.  Anomali  kontekstual:  Jika dalam konteks tertentu, contoh data berperilaku anomali maka itu disebut anomali kontekstual.  Anomali  kolektif:  Jika  sekelompok  instance  data  serupa  berperilaku anomali dibandingkan dengan seluruh dataset, mereka dikatakan anomali kolektif (Ahmed, Naser Mahmood, & Hu, 2016).
Host  Intrusion  Detection  System  (HIDS):  HIDS  digunakan  untuk  memantau aktivitas dan karakteristik dari satu host di jaringan untuk aktivitas abnormal apa pun.  Umumnya,  agen  ditempatkan  ke  host  target  dalam  sistem  deteksi  intrusi berbasis host. Dalam beberapa kasus, agen dapat digunakan pada perangkat jarak jauh.  Sensor  dalam  intrusi  berbasis  host  sistem  deteksi  digunakan  sebagai  inline atau pasif. Dalam sensor inline, lalu lintas jaringan melewati sensor dan kemudian mencapai  host  target.  Sensor  pasif  memantau  replika  lalu  lintas  jaringan  nyata (Nobakht,  Sivaraman,  &  Boreli,  2016).  Network  Intrusion  Detection  System (NIDS):  A  NIDS  digunakan  untuk  memantau  aliran  lalu  lintas  jaringan.  Lapisan jaringan  yang  berbeda  dianalisis  oleh  NIDS  untuk  mendeteksi  kemungkinan ancaman keamanan (Nobakht et al., 2016).
Deteksi  Malware:  Deteksi  malware  adalah  proses  mengidentifikasi  malware. Biasanya, ada dua jenis deteksi malware, yaitu analisis statis atau dinamis. Dalam analisis  statis,  malware  langsung  dianalisis  dalam  bentuk  binernya,  sedangkan, dalam  analisis  dinamis,  file  biner  dieksekusi  dan  kegiatannya  dimonitor  (Saxe, 2015).  Deteksi  Ransomware:  Ransomware  adalah  sebuah  tipe  malware  yang mengenkripsi komputer yang terkena dampak dan tebusan diminta untuk dekripsi (Kara & Aydos, 2019).
Pengguna  klandestin:  Seseorang  yang  memperoleh  kontrol  pengawasan  sistem untuk  menghindari  audit  dan  kontrol  akses  atau  untuk  menekan  pengumpulan audit  (Thilina,  2016).  IoT  Botnet  Attack  Detection:  Bot  adalah  perangkat  yang terhubung  ke  infrastruktur  protokol  umum  yang  dikendalikan  dari  jarak  jauh. Perangkat  dapat  dikompromikan  dan  diubah  menjadi  bot  oleh  penyerang.  Ketika perangkat  IoT  bergabung  dengan  botnet,  perangkat  tersebut  dapat  digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk serangan DDoS (Ceron, Steding-Jessen, Hoepers, Granville,  &  Margi,  2019).  Deteksi  serangan  botnet  IoT  adalah  tindakan
mendeteksi  serangan  berbasis  botnet  IoT  seperti,  DDoS.  Tabel  3  menunjukkan area aplikasi keamanan IoT di mana deep learning, terutama dengan teknologi big data telah diterapkan.
Tabel 3. Area Aplikasi Keamanan IoT
Area Aplikasi Keamanan IoT Penelitian Deteksi Anomali (Marir, 2018) NIDS (Bipraneel, 2018),(Dawoud, Shahristani, & Raun, 2018),(Alotaibi & Alotaibi, 2020),(Mylavarapu, 2015),(Vimalkumar & Radhika, 2017),(Vinayakumar, 2019) Deteksi Malware (Azmoodeh, Dehghantanha, & Choo, 2019),(HaddadPajouh, Dehghantanha,  Khayami,  &  Choo, 2018),(Kozik, 2018) Deteksi Ransomware (Homayoun et al., 2019) Deteksi Penyusup (Thilina, 2016) IoT Botnet Attack Detection (Meidan et al., 2018)
Berbagai serangan keamanan  IoT berdasarkan pada setiap lapisan adalah sebagai berikut.  Serangan  Lapisan  Persepsi.  Lapisan  persepsi  terdiri  dari  objek  fisik seperti,  sensor  dan  aktuator,  node,  dan  perangkat.  Serangan  lapisan  persepsi mempengaruhi  objek  fisik  dalam  infrastruktur  IoT.  Serangan  lapisan  persepsi umum telah diuraikan. Botnet: Botnet seperti Mirai, terdiri dari empat komponen utama: bot adalah malware yang menginfeksi perangkat.
SYN Flood: Dalam serangan SYN Flood penyerang mengirimkan sejumlah besar paket  SYN  Transmission  Control  Protocol  (TCP)  ke  target.  Ini  memaksa  target untuk  menggunakan  sumber  daya  terbatas  seperti,  CPU,  bandwidth,  dan  memori untuk  membalas  SYN(Bijalwan,  2015).  Kecepatan  serangan  yang  tinggi  akan menyebabkan  serangan  DoS  dan  akhirnya  tidak  dapat  melayani  pengguna  asli (Beaumont-Gay,  2007).  Ping  of  Death:  Ping  of  Death  adalah  serangan,  di  mana penyerang  mengirimkan  ping  berukuran  sangat  besar  ke  target  dengan  maksud untuk menjatuhkan target.
Routing  Attacks:  Dalam  serangan  routing,  node  berbahaya  meluncurkan  jenis serangan  routing  untuk  mengganggu  operasi  routing  atau  untuk  melakukan serangan  DoS  (Kannhavong,  Nakayama,  Nemoto,  Kato,  &  Jamalipour,  2007). Sybil  Attact:  Selama  serangan  Sybil,  node  jahat  merusak  sistem  perutean,  dan mengakses informasi yang diblokir oleh node, atau jaringan dipartisi. Serangan ini dieksekusi  oleh  penyerang  tunggal  yang  menciptakan  banyak  identitas  palsu  dan berpura-pura  menjadi  banyak  dalam  jaringan  peer-to-peer  (P-2-P)  (Trifa  & Khemakhem, 2014).
Middleware  Attact:  Dalam  infrastruktur  IoT  middleware  terdiri  dari  komponen- komponen  seperti  cloud.  Serangan  middleware  secara  langsung  melibatkan aktivitas  jahat  pada  komponen  middleware  dari  infrastruktur  IoT.  Cloud  Based: Dalam  serangan  cloud  based,  penyerang  langsung  menyerang  platform  cloud karena berbagai alasan, seperti pencurian informasi, flood attact, dan sebagainya. Serangan  berbasis  cloud  yang  umum  adalah  :  Cloud  Malware  Injection:  Selama serangan  injeksi  malware  cloud,  seorang  penyerang  mendapatkan  akses  ke  data korban di cloud dan mengunggah salinan jahat dari instance layanan korban, oleh karena  itu  memungkinkan  layanan  korban  diproses  dalam  instance  berbahaya (Gruschka  &  Jensen,  2010).  Cloud  Flooding  Attack:  Serangan  cloud  flooding memungkinkan  penyerang  mengirim  sejumlah  besar  paket  dari  host  yang  tidak bersalah  dalam  jaringan  untuk  membanjiri  korban.  Paket  besar  ini  dapat  berupa kombinasi  atau  banyak  TCP,  UDP,  dan  ICMP.  Selanjutnya,  jenis  serangan  ini dapat  mempengaruhi  kemampuan  layanan  untuk  melayani  pengguna  yang berwenang. Selain itu, penggunaan cloud dapat meningkat karena tidak memiliki kemampuan  mengidentifikasi  lalu  lintas  yang  sah  dan  menyerang  (Modi  et  al., 2013).
Serangan Otentikasi: Serangan berbasis otentikasi digunakan untuk mengeksploitasi proses otentikasi yang digunakan untuk memverifikasi pengguna, layanan,  atau  aplikasi  (Liu,  Xiao,  &  Chen,  2012).    Brute  Force:  Serangan  brute- force  membuat  penyerang  mendapatkan  akses  dengan  memasukkan  berbagai kredensial  login  dengan  harapan  menebak  kredensial  dengan  benar.  Penyerang memasuki  berbagai  kemungkinan  kata  sandi  sampai  kata  sandi  yang  tepat ditemukan  (Herley  &  Florêncio,  2008).  Dictionary  Attack:  Serangan  kamus  juga disebut  sebagai  serangan  mempertanyakan  kata  sandi  adalah  ketika  seorang penyerang telah membangun database dengan kemungkinan kata sandi. Penyerang mengeksekusi  ini  dengan  menguping  di  saluran  dan  mencatat  transkrip.  Setelah itu,  kata  sandi  dicoba  untuk  dibuat  agar  sesuai  dengan  yang  direkam.  Jika kecocokan  telah  ditemukan,  maka  penyerang  telah  berhasil  memperoleh  kata sandi  (Chakrabarti  &  Singhal,  2007).  Reply  Attact:  Serangan  replay memungkinkan  penyerang  mencegat  dan  menangkap  komunikasi  atau  tindakan digital  dan  menggunakannya  pada  titik  waktu  berikutnya.  memungkinkan penyerang menggunakan informasi orang lain untuk menyamar sebagai orang itu (Smith,  Wiliem,  &  Lovell,  2015).    Signature  Wrapping  Attact  :  Signature wrapping  attact  memungkinkan  penyerang  muncul  sebagai  pengguna  yang  sah dan  melakukan  permintaan  layanan  web  sewenang-wenang.  Ini  dicapai  dengan menyuntikkan elemen jahat ke dalam struktur pesan, ini memastikan tanda tangan yang  valid  untuk  elemen  yang  sah  dan  pemrosesan  elemen  jahat  dalam  logika aplikasi (Gajek, Jensen, Liao, & Schwenk, 2009).
Code  Injection  Attact:  Serangan  injeksi  kode  berfokus  pada  mendepositkan  kode yang  dapat  dieksekusi  berbahaya  (kode  mesin)  ke  ruang  alamat  dari  proses korban,  dan  kemudian  memberi  wewenang  kontrol  ke  kode  ini  (Kc,  2003). Structured  Query  Language  (SQL)  Injection:  SQL  injectio  dijalankan  melalui statement  SQL  database  berbahaya  dengan  mengambil  keuntungan  dari  validasi
aliran data dari pengguna ke database (Kiezun, Guo, Jayaraman, & Ernst, 2009). Injeksi  Skrip:  Selama  injeksi  skrip  atau  Cross-Site  Scripting  (XSS),  skrip  jahat, yang  umumnya  ditulis  dalam  JavaScript  disuntikkan  ke  dalam  konten  situs  web. Skrip berbahaya mampu membocorkan informasi sensitif dari situs (Jim, Swamy, &  Hicks,  2007).  Injeksi  Shell:  Serangan  injeksi  shell  kadang-kadang  disebut sebagai  serangan  injeksi  perintah  menyuntikkan  perintah  jahat  ke  dalam  sistem untuk melakukan aktivitas jahat (Gao, Morris, Reaves, & Richey, 2010).
Tabel 4 merinci beberapa serangan penting pada ruang IoT untuk setiap lapisan. Dataset  yang  sering  digunakan  untuk  analisis  eksperimental  pada  deep  learning, teknologi big data dan / atau untuk keamanan IoT atau keamanan jaringan adalah sebagai berikut. UNSW-NB15: Dataset UNSW-NB15 dikembangkan pada tahun 2015,  yang  terdiri  dari  kombinasi  data  serangan  normal  yang  disintesis  normal modern dan kontemporer. Ini adalah dataset berlabel dan terdiri dari total 47 fitur. Selanjutnya,  dataset  ini  terdiri  dari  9  tipe  serangan,  yaitu  fuzzes,  analisis, backdoors,  DoS,  exploit,  generic,  reconnaissance  shellcode,  dan  jenis  serangan worm (Moustafa, Slay, & Technology, 2015).

## Tabel 4. Serangan Terkemuka di IoT
Menyerang Lapisan Tipe Penyerang Tahun Judul Deskripsi Hasil / Dampak Sitasi Fisik Botnet 2012 Carna Botnet Digunakan untuk mengukur luasnya network Ditemukan 1,3 miliar IPv4 alamat sedang digunakan, di  mana  141  juta berada di belakang firewall  dan  729 juta membalikkan catatan DNS. Tersisa 2,3 miliar IPv4 alamat tidak digunakan (J.  Horchert, 2013) (Kleinman, 2017) Jaringan Domain Name System hijacking 2017 - Domain  Name System hijacking menyerang pemerintah agensi, telekomunikasi perusahaan, dan raksasa internet di 13 negara selama 2 tahun Perbarui  catatan DNS organisasi begitu informasinya akan dialihkan ke peretas yang ditentukan server (Avast Security News  Team, 2019)
NSL-KDD:  Dataset  ini  merupakan  perpanjangan  dari  dataset  KDDCUP99,  di mana  catatan  yang  dipilih  diekstraksi  dari  seluruh  dataset  KDDCUP99.  Dalam penelitian  (Tavallaee,  Bagheri,  Lu,  &  Ghorbani,  2009),  dataset  KDDCUP99 sangat mempengaruhi kinerja sistem yang dievaluasi dan menghasilkan buruknya evaluasi  teknik  deteksi  anomali.  Karena  itu,  telah  diusulkan  NSL-KDD,  yang tidak  termasuk  catatan  redundan  di  set  kereta,  set  tes  yang  diusulkan  tidak mengandung catatan duplikat, di tangan di setiap tingkat kesulitan jumlah catatan yang  dipilih  berbanding  terbalik  dengan  persentase  catatan  dalam  dataset KDDCUP99  ,  dibuat  oleh  penulis  studi  (Stolfo,  Fan,  Lee,  Prodromidis,  &  Chan, 2000)  berdasarkan  pada  program  evaluasi  IDS  DARPA’98  (Lippmann  et  al., 2000).

## 3.7. Teknologi Big Data
Subbagian  ini  membahas  teknologi  big  data  penting  yang  ada  yang  diterapkan dalam konteks deep learning untuk keamanan IoT atau keamanan jaringan. Selain itu,  teknologi  big  data,  platform  pengembangan  mereka,  versi  stabil  terbaru, tanggal  rilis  stabil  terbaru,  dan  beberapa  studi  yang  telah  menerapkan  teknologi big  data  dengan  deep  learning  dan  /  atau  untuk  keamanan  IoT  atau  keamanan jaringan.
Apache Hadoop adalah alat pemrosesan batch yang menyediakan skalabilitas dan toleransi  kesalahan.  Hadoop  mendukung  petabyte  data  dan  memungkinkan aplikasi  dijalankan  pada  banyak  node.  Selain  itu,  data  log  dipecah  menjadi  blok dan  dikirim  ke  node  di  Hadoop  gugus.  Selain  itu,  Hadoop  populer  karena kemampuan  pengambilan  cepat,  pencarian  data  log,  skalabilitas,  penyisipan  data yang lebih cepat, dan toleransi kesalahan (Mavridis & Karatza, 2017).
Apache  Spark  dikembangkan  sebagai  model  terpadu  untuk  pemrosesan  data terdistribusi  oleh  University  of  California,  Berkely  pada  tahun  2009.  Spark memperluas  model  MapReduce  dengan  abstraksi  berbagi  data  yang  disebut Resilient  Distributed  Dataset  (RDD).  Menggunakan  ekstensi  ini,  Spark  dapat menangkap  dan  memproses  beban  kerja  seperti,  SQL,  streaming,  pembelajaran mesin, dan pemrosesan grafik (Zaharia, 2016).
Apache  Storm  adalah  sistem  perhitungan  real-time  open  source.  Storm memungkinkan  pemrosesan  aliran  data  secara  praktis.  Lebih  lanjut,  ia  mampu memproses jutaan tupel per detik per node. Storm cepat, scalable, toleran terhadap kesalahan,  dan  ramah  pengguna.  Bahkan,  storm  menyediakan  kemampuan  untuk menggabungkan basis data dalam pemrosesan (Veen, 2015).

## 3.8. Deep Learning untuk Keamanan IoT menggunakan Teknologi Big Data
Bagian  ini  terdiri  wawasan  teknik  canggih  dalam  kasus  di  mana  deep  learning telah  diterapkan  untuk  keamanan  IoT,  penerapan  deep  learning  bersama  dengan teknologi  big  data.  Akhirnya,  tinjauan  komprehensif  deep  learning,  data    dan keamanan IoT telah disajikan.

## 3.9. Deep Learning dan Keamanan IoT
Pada  bagian  ini  membahas  teknik  canggih  yang  digunakan  untuk  keamanan  IoT menggunakan  teknik  deep  learning.  IoT  telah  mendapatkan  banyak  perhatian sehingga  militer  pun  menggunakan  IoT.  Internet  of  Battlefield  Things  (IoBT) disebut  sebagai  penggunaan  IoT  untuk  operasi  militer  dan  aplikasi  pertahanan. Para  penulis  penelitian  (Azmoodeh  et  al.,  2019)  telah  mengidentifikasi  bahwa injeksi  malware  adalah  serangan  yang  paling  umum.  Selanjutnya,  mereka  telah mengusulkan  Eigenspace  yang  mendalam  pendekatan  pembelajaran  untuk mendeteksi malware IoBT melalui urutan Operational Codes (OpCode) perangkat. OpCodes  ditransmutasikan  ke  dalam  ruang  vektor  dan  pembelajaran  Eigenspace yang mendalam.
Ransomware,  adalah  malware  yang  berkembang  pesat  yang  telah  mempengaruhi berbagai  industri  di  berbagai  negara.  Oleh  karena  itu,  studi  (Homayoun  et  al., 2019)  mengusulkan  model  yang  menggunakan  LSTM  dan  CNN  untuk membedakan  ransomware  dan  goodware  dalam  jaringan.  Metrik  evaluasi  yang digunakan untuk model adalah f-ukur, TPR, FPR, dan MCC.
Tabel  5  membahas  tentang  area  aplikasi,  algoritma  deep  learning,  batasan  studi dan  kutipan  dari  keadaan  seni  yang  dibahas  untuk  deep  learning  dan  keamanan IoT.
Tabel 5.  Deep Learning dan Keamanan IoT Area Aplikasi Arsitektur Deep Learning / model Keterbatasan Studi  Sitasi Deteksi Malware Jaringan konvolusional Dataset yang dibuat sendiri. Sampel malware terbatas dalam dataset. (Azmoodeh et al., 2019) Deteksi Serangan botnet IoT DAE Model hanya dievaluasi pada Mirai dan botnet BASHLITE. Model yang (Meidan  et  al., 2018)
diusulkan dibandingkan dengan 3
pembelajaran mesin algoritma.

## 3.10. Deep Learning dan Teknologi Big Data
Pada  penelitian  (Gupta,  Thakur,  Shrivastava,  Kumar,  &  Nag,  2017)  miliki mengusulkan  kerangka  kerja  yang  menggabungkan  Apache  Spark  dan  Multi- Layer  Perceptron  (MLP)  menggunakan  pembelajaran  kaskade.  Kerangka  kerja terdiri dari tiga tahap, tahap pertama adalah input dataset ke dalam Apache Spark, tahap kedua adalah metode pembelajaran kaskade, dan yang ketiga algoritma deep stage  learning  diterapkan.  Kerangka  kerja  tersebut  telah  dievaluasi  berdasarkan dua  metrik,  skor  f1  dan  akurasi.  Mereka  telah  mengklaim  bahwa  mereka  telah dapat  memperoleh  model  yang  melakukan  analisis  big  data  skala  besar  dalam waktu  singkat,  dengan  lebih  sedikit  kompleksitas  komputasi  dan  dengan  akurasi yang  lebih  tinggi  secara  signifikan.  Tak  perlu  dikatakan,  keakuratannya  dan  skor f1  dari  model  yang  diusulkan  tidak  mencapai  bahkan  75%  untuk  semua  tahap. Selanjutnya, teknologi big data terbatas telah dimasukkan ke dalam kerangka kerja yang  diusulkan.  Selain  itu,  dalam  penelitian  (Marir,  2018)  penulis  telah  sangat mengklaim bahwa teknik pembelajaran mesin tidak cukup kuat untuk mendeteksi serangan  canggih  di  IDS  yang  ada.  Karena  itu,  mereka  punya  mengusulkan pendekatan  terdistribusi  untuk  deteksi  perilaku  abnormal  dalam  jaringan  skala besar.
Pada  penelitian  (Khumoyun,  Cui,  &  Hanku,  2016)  telah  merancang  dan menerapkan  kerangka  kerja  yang  melatih  DNN  menggunakan  Apache  Spark. Pelatihan  model  deep  learning  membutuhkan  yang  besar  jumlah  data  dan  luas komputasi.  Mereka  telah  mengklaim  bahwa  Kerangka  kerja  dapat  mempercepat waktu  pelatihan  dengan  mendistribusikan  replika  model,  melalui  keturunan gradien  stokastik,  di  antara  node  untuk  data  dalam  Sistem  File  Terdistribusi Hadoop  (HDFS).  Kerangka  kerja  tersebut  dievaluasi  berdasarkan  run  time, akurasi,  dan  tingkat  kesalahan.  Itu  Kerangka  yang  diusulkan  telah  menunjukkan kinerja  waktu  dan  akurasi  yang  memuaskan.  Sebaliknya,  waktu  menjalankan model  menunjukkan  peningkatan  ketika  jumlah  node  lebih  sedikit.  Bahkan, terlihat bahwa tingkat kesalahan berkurang hanya ketika jumlah iterasi meningkat.

## 3.11. Deep Learning dan Teknologi big data untuk keamanan IoT
Berdasarkan analisi, telah berupaya mengatasi hubungan antara deep learning, big data, dan keamanan IoT. Namun, penelitian  sebelumnya hanya dimasukkan baik deep  learning  dan  keamanan  IoT  atau  deep  learning  dan  teknologi  big  data. Selanjutnya,  penelitian  telah  dilakukan  pada  deep  learning,  teknologi  big  data, dan  keamanan  IoT.  Selain  itu,  dengan  upaya  maksimal  untuk  menganalisis
berbagai  peneltian  secara  kritis,  telah  mampu  mengidentifikasi  hanya  dua  studi yang  telah  membahas  ketiga  komponen  tersebut.  Kelebihan  dan  kekurangan  dari kedua  studi  telah  dijelaskan.  Karena  pertumbuhan  eksponensial  dari  berbagai perangkat  yang  saling  berhubungan,  serangan  inovatif  terjadi  dan  sedang dilakukan  pada  perangkat  ini.  Karena  itu,  perlu  upaya  inovatif  dan  metodologi untuk  mencegah  insiden  bencana.  Oleh  karena  itu,  penulis  [29]  merancang kerangka  big  data  untuk  deteksi  intrusi  menggunakan  metode  klasifikasi  seperti, DNN,  SVM,  random  forest,  pohon  keputusan,  dan  Bayes  naif.  Metrik  yang digunakan  untuk  evaluasi  serta  akurasi,  daya  ingat,  false  degre,  spesifisitas,  dan waktu prediksi.
Apache Spark telah digunakan sebagai platform untuk menerapkan deteksi intrusi di smart grid menggunakan analitik big data. Mereka mengklaim bahwa algoritma DNN  mendapatkan  akurasi  tertinggi  untuk  dataset  mentah.  Meskipun  demikian, akurasi tertinggi yang diperoleh adalah oleh model DNN, tetapi akurasinya kurang dari  80%.  Selain  itu,  waktu  prediksi  DNN  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan model lain. Selain itu, penulis dalam penelitian ini [30] telah membahas kemajuan dalam perangkat keras, perangkat lunak, dan topologi jaringan, termasuk IoT, hal yang  menimbulkan  ancaman  keamanan  yang  memerlukan  modern  pendekatan yang  akan  diterapkan.  Dengan  demikian,  mereka  mengusulkan  IDS  berbasis DNN.  Itu  DNN  yang  digunakan  adalah  MLP  bersama  dengan  FFNN.  Telah dibahas  bahwa  kerangka  kerjanya  telah  dikembangkan  berdasarkan  teknologi  big data, platform komputasi cluster Apache Spark. Komputasi cluster spark  Apache adalah  setup  melalui  Apache  Hadoop  Yet  Another  Resource  Negosiator.  Telah mengevaluasi  model  berdasarkan  akurasi,  presisi,  daya  ingat,  f-score,  TPR,  dan FPR. Selain itu, model mereka telah mengungguli semua mesin tradisional lainnya pendekatan  pembelajaran  di  HIDS  dan  NIDS.  Namun,  dalam  kalsifikasi  multi- kelas  akurasi  turun  di  bawah  90%  untuk  serangan  tertentu  di  beberapa  dataset. Selanjutnya, DNN tidak dilatih tentang dataset patokan IDS.
Tabel 6.  Kajian Deep Learning, Teknologi Big Data dan Keamanan IoT
Studi Deep Learning Teknologi Big Data Keamanan IoT (Mylavarapu, 2015) ✓ ✓ (Thilina, 2016) ✓ ✓ (Hsieh & Chan, 2016) ✓ ✓ (Gupta et al., 2017) ✓ ✓
(Meidan et al., 2018) ✓ ✓
Seperti  yang  terlihat  dari  Tabel  6,  hanya  deep  learning  dan  keamanan  IoT  atau deep  learning  dan  teknologi  big  data    telah  dimasukkan  dalam  penelitian  ini. Keberhasilan  implementasi  studi  (Vimalkumar  &  Radhika,  2017)  dan
(Vinayakumar,  2019),  meyakinkan  para  peneliti  bahwa  deep  learning  dan teknologi  big  data  dapat  digabungkan  untuk  keamanan  IoT.  Karena  itu,  karena terbatasnya  penelitian  yang  dilakukan  pada  bidang-bidang  ini,  dianjurkan  untuk peneliti  masa  yang  akan  datang  untuk  mengimplementasikan  model  berdasarkan berbagai algoritma deep learning, dan teknologi big data untuk keamanan IoT.
3.12.  Infrastruktur  cloud  untuk  deep  learning,  teknologi  big  data,  dan keamanan IoT
Subbagian  ini  merinci  infrastruktur  cloud  yang  dapat  diterapkan  untuk  deep learning,  teknologi  big  data,  dan  keamanan  IoT.  Deep  learning  telah menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan  di  banyak  domain,  namun  deep  learning mungkin  cukup  komputasional  dalam  skala  besar  aplikasi.  Pada  gilirannya, masuknya  sumber  daya  komputasi  tambahan.  Kapan  deep  learning  diterapkan pada  aplikasi  skala  besar,  sumber  daya  yang  ada  mungkin  terbatas.  Oleh  karena itu,  infrastruktur  cloud  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  tantangan  ini  karena mengandung  banyak  jumlah  sumber  daya  seperti,  CPU  multi-core,  GPU  multi- core,  memori,  dan  bandwidth.  Selain  itu,  beberapa  infrastruktur  cloud  bahkan menyediakan dukungan untuk teknologi big data dan IoT.
Telah    mentabulasi  beberapa  layanan  cloud  populer  dan  dukungan  mereka  untuk deep learning , teknologi big data dan IoT pada Tabel 8.

## Tabel 7. Infrastruktur cloud untuk Deep Learning, Teknologi Big Data dan IoT
Layanan Cloud Mendukung Deep Learning Mendukung Teknologi Big Data Mendukung IoT Google Cloud ✓ ✓ ✓ AWS Sagemaker ✓ ✓ ✓ Deep Cognition ✓ ✓ ✓ IBM Watson ✓ ✓ ✓ Microsoft Azure ✓ ✓ ✓ Oracle Cloud ✓ ✓ ✓ Alibaba Cloud ✓ ✓ ✓ Tensor Pad ✓ - -
Kemungkinan  cloud  yang  berkembang  dan  berkontribusi  pada  pertumbuhan Crimeware-as-a-Service  (CaaS),  yang  memungkinkan  penjahat  cyber  dengan keahlian  teknis  terbatas  untuk  melakukan  serangan  terorganisir  dan  otomatis (Sood,  2013).  Ada  banyak  jenis  layanan  yang  disediakan  oleh  CaaS  seperti, layanan  broker  bayangan,  kit  eksploitasi  Neutrino,  perangkat  Mirai  untuk disewakan, DiamondFox layanan malware modular.

## 3.12. Tantangan terbuka dan arah masa depan
Bagian  ini  menyoroti  tantangan  penelitian  yang  paling  signifikan  dalam  hal keamanan IoT menggunakan deep learning bdan teknologi big data. Kemampuan canggih  di  IoT  keamanan,  deep  learning,  dan  teknologi  big  data  telah  diperiksa untuk menentukan tantangan penelitian utama, saran, dan arah masa depan.

## 3.13. Deteksi ancaman keamanan
Karena kecepatan tinggi dan variasi dalam beberapa aplikasi IoT domain, struktur yang  kompleks  data  membuatnya  lebih  menantang  untuk  mendeteksi  ancaman keamanan.  Selanjutnya,  memilih  serangkaian  fitur  yang  diakui  untuk  analitik keamanan  dalam  algoritma  deep  learning(Rav,  Wong,  Lo,  &  Yang,  2017). Mekanisme  yang  ada  kurang  efisien  dalam  menemukan  korelasi  tersembunyi  di antara  fitur  ini.  Lebih  lanjut,  algoritma  deep  learning  yang  muncul  dapat menangani  parameter  tersembunyi  dari  aplikasi  IOT.  Selain  itu,  deep  learning mampu  menemukan  korelasinya  dalam  berbagai  data.  Selain  itu,  dimungkinkan untuk memperoleh tingkat deteksi tinggi untuk dideteksi serangan zero-day  lebih efisien  (Tang,  Mhamdi,  McLernon,  Zaidi,  &  Ghogho,  2016).  Terakhir, dibandingkan dengan pendekatan tradisional, distribusi representasi dari algoritma deep  learning  dapat  menangani  pemilihan  banyak  fitur  dengan  data  yang  luar biasa  untuk  mengekstrak  informasi  untuk  aplikasi  IoT  multi-domain  (Wang, 2017).

## 3.14. Komputasi dalam memori, keterbatasan komputasi dan energy
Pemrosesan  dalam  memori  adalah  teknologi  pengembangan  yang  sedang  tren untuk memproses data disimpan dalam basis data dalam memori.  Ini memainkan peran  penting  dalam  analitik  streaming  dan  memory  centric  Arsitektur.  Teknik konvensional  didasarkan  pada  penyimpanan  disk  dan  relasional  database  yang menghadapi  banyak  tantangan  untuk  menangani  volume  data  modern  dari perangkat  IoT.  Data  yang  disimpan  dengan  cepat  diakses  ketika  disimpan  dalam RAM  atau  memori  flash  dibandingkan  dengan  penyimpanan  disk.  Selanjutnya, memori  pemrosesan  memungkinkan  data  dianalisis  secara  real  time.  Pemrosesan real-time  membantu  membuat  pelaporan  dan  pengambilan  keputusan  yang  lebih cepat untuk ancaman keamanan. Teknologi big data modern seperti Apache Spark dan  Apache  Flink  memproses  data  mereka  dalam  memori.  Menggabungkan  ini teknologi  untuk  mengembangkan  analitik  keamanan  baru  akan  meningkatkan kinerja  dan  efisiensi  untuk  analitik  keamanan  (Ariyaluran  Habeeb,  Nasaruddin, Gani, Targio Hashem, et al., 2019).
Kompleksitas  komputasi  adalah  salah  satu  tantangan  penelitian  terpenting  dalam bidang  keamanan  perangkat  IoT,  deep  learning,  dan  big  data.  Perangkat  IoT dioperasikan di baterai berdaya rendah dan CPU-nya memiliki tingkat clock yang lebih  rendah.  Melakukan  perhitungan  apa  pun  dalam  perangkat  IoT  harus  cepat dan harus meminimalkan operasi langsung (Hossain, 2015).

## 4. Kesimpulan
Perkembangan  yang  pesat  dari  perangkat  IoT  telah  berkontribusi  pada pertimbangan keamanan risiko yang terkait. Perangkat IoT terbukti rentan karena baru-baru ini adanya peningkatan serangan seperti, botna Carna dan Mirai. Selain itu,  perangkat  IoT  menghasilkan  volume  besar,  kecepatan  dan  variasi  data.  Ini membuat solusi yang ada kurang efisien dan membutuhkan solusi modern. Dalam hal ini, deep learning telah diterima secara luas di kalangan peneliti dan organisasi karena  akurasi  tinggi,  kemampuan  untuk  mempelajari  fitur  mendalam,  dan pengawasan  manusia  yang  minimal.  Selain  itu,  teknologi  big  data  juga  menarik karena  kemampuan  mereka  dalam  memproses  sejumlah  besar  data,  bersama dengan  kemampuan  mereka  untuk  memproses  data  dalam  berbagai  lingkungan seperti  kumpulan  real-time.  Hasil  penelitian  menyelidiki  kemungkinan memasukkan teknologi deep learning dan big data untuk keamanan IoT. Temuan kami  menunjukkan  bahwa  banyak  penelitian  telah  tergabung  dengan  keamanan IoT  atau  deep  learning  dengan  teknologi  big  data,  namun,  demikian  terdapat kekurangan  penelitian  dalam  menggabungkan  teknologi  deep  learning  dan  big data  untuk  keamanan  IoT.  Terdapat  dua  penelitian  telah  membuktikan  efisiensi dan  kelayakan  menggabungkan  deep  learning  dan  teknologi  big  data  untuk keamanan  IoT berakhir  model tradisional. Perlunya mempertimbangkan berbagai persyaratan  keamanan  IoT  yang  dibahas  dan  tantangan  yang  dibahas.  Kerangka kerja  untuk  keamanan  IoT  berdasarkan  deep  learning  dan  big  data  dan  kinerja analisis eksperimental untuk membuktikan keampuhannya, dalam waktu dekat.

## Daftar Pustaka
Adam, K., Fakharaldien, M. A. I., Zain, J. M., Majid, M. A., & Noraziah, A. (2019). BigData: Issues, Challenges, Technologies and Methods. Lecture Notes in Electrical Engineering, 520(April), 541–550. https://doi.org/10.1007/978-981-13-1799-6_56
Ahmed, M., Naser Mahmood, A., & Hu, J. (2016). A survey of network anomaly detection techniques. Journal of Network and Computer Applications, 60,
19–31. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2015.11.016 Alotaibi, B., & Alotaibi, M. (2020). A Stacked Deep Learning Approach for IoT
Cyberattack Detection. Journal of Sensors, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/8828591 Apark.apache.org. (2019). Spark Security. Retrieved October 12, 2020, from https://spark.apache.org/docs/latest/security.html Ariyaluran Habeeb, R. A., Nasaruddin, F., Gani, A., Amanullah, M. A., Abaker Targio Hashem, I., Ahmed, E., & Imran, M. (2019). Clustering-based real- time anomaly detection—A breakthrough in big data technologies.
Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, (January), 1– 27. https://doi.org/10.1002/ett.3647
Ariyaluran Habeeb, R. A., Nasaruddin, F., Gani, A., Targio Hashem, I. A., Ahmed, E., & Imran, M. (2019). Real-time big data processing for anomaly detection: A Survey. International Journal of Information Management,
45(August), 289–307. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.006 Avast Security News Team. (2019). Sea turtle dns hijacking and more weekly news. Retrieved from https://blog.avast.com/sea-turtle-dns-hijacking Azmoodeh, A., Dehghantanha, A., & Choo, K. K. R. (2019). Robust Malware Detection for Internet of (Battlefield) Things Devices Using Deep Eigenspace Learning. IEEE Transactions on Sustainable Computing, 4(1), 88–95. https://doi.org/10.1109/TSUSC.2018.2809665 Beaumont-Gay, M. (2007). A Comparison of Syn Flood Detection Algorithms.
Second International Conference on Internet Monitoring and Protection (ICIMP 2007), 9. https://doi.org/10.1109/icimp.2007.1 Bijalwan, A. (2015). Forensics of Random-udp Flooding Attacks. Journal of Networks, 10(5), 287. https://doi.org/10.4304/jnw.10.5.287-293 Bipraneel, R. (2018). A Deep Learning Approach for Intrusion Detection in
Internet of Things using Bi-directional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network. 2018 28th International Telecommunication Networks and Applications Conference (ITNAC), 1–6.
Borthakur, D., Gray, J., Sarma, J. Sen, Muthukkaruppan, K., Spiegelberg, N., Kuang, H., … Aiyer, A. (2011). Apache hadoop goes realtime at Facebook.
Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 1071–1080. https://doi.org/10.1145/1989323.1989438
Carbone, P. (2015). Apache Flink—: Stream and Batch Processing in a Single Engine. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering, 36, 4.
Cárdenas, A. A., Mcdaniel, P., Smith, S. W., Manadhata, P. K., Hp, |, Sreeranga,
L., & Rajan, P. (2013). Big Data Analytics for Security. (December), 74–76.
Ceron, J. M., Steding-Jessen, K., Hoepers, C., Granville, L. Z., & Margi, C. B.
(2019). Improving iot botnet investigation using an adaptive network layer. Sensors (Switzerland), 19(3), 1–16. https://doi.org/10.3390/s19030727
Chakrabarti, S., & Singhal, M. (2007). Preventing Offline Dictionary Attacks. 40(6), 68–74. https://doi.org/10.1109/mc.2007.216
Chebotko, A. (2015). A Big Data Modeling Methodology for Apache Cassandra. IEEE International Congress on Big Data, 238–245. IEEE. Cimpanu, C. (2018). SirenJack Attack Lets Hackers Take Control Over
Emergency Alert Sirens. Retrieved September 19, 2020, from https://www.bleepingcomputer.com/news/security/sirenjack-attack-lets- hackers-take-control-over-emergency-alert-sirens/ Dawoud, A., Shahristani, S., & Raun, C. (2018). Deep learning and software- defined networks: Towards secure IoT architecture. Internet of Things, 3–4, 82–89. https://doi.org/10.1016/j.iot.2018.09.003
Elsaeidy, A., Elgendi, I., Munasinghe, K. S., Sharma, D., & Jamalipour, A.
(2017). A smart city cyber security platform for narrowband networks. 2017
27th International Telecommunication Networks and Applications Conference, ITNAC 2017, 2017-Janua, 1–6. https://doi.org/10.1109/ATNAC.2017.8215388 Gajek, S., Jensen, M., Liao, L., & Schwenk, J. (2009). Analysis of signature wrapping attacks and countermeasures. 2009 IEEE International Conference
on Web Services, ICWS 2009, 575–582. https://doi.org/10.1109/ICWS.2009.12 Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137–144. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007 Gao, W., Morris, T., Reaves, B., & Richey, D. (2010). On SCADA control system command and response injection and intrusion detection. General Members Meeting and ECrime Researchers Summit, ECrime 2010, 1–9. https://doi.org/10.1109/ecrime.2010.5706699 Gruschka, N., & Jensen, M. (2010). Attack surfaces: A taxonomy for attacks on cloud services. Proceedings - 2010 IEEE 3rd International Conference on Cloud Computing, CLOUD 2010, 276–279. https://doi.org/10.1109/CLOUD.2010.23
Guo, Y., Liu, Y., Oerlemans, A., Lao, S., Wu, S., & Lew, M. S. (2016). Deep learning for visual understanding: A review. Neurocomputing, 187, 27–48. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.09.116 Gupta, A., Thakur, H. K., Shrivastava, R., Kumar, P., & Nag, S. (2017). A Big Data Analysis Framework Using Apache Spark and Deep Learning. IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW, 2017- Novem(1), 9–16. https://doi.org/10.1109/ICDMW.2017.9 HaddadPajouh, H., Dehghantanha, A., Khayami, R., & Choo, K. K. R. (2018). A deep Recurrent Neural Network based approach for Internet of Things malware threat hunting. Future Generation Computer Systems, 85, 88–96. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.03.007 He, Y., Mendis, G. J., & Wei, J. (2017). Real-Time Detection of False Data Injection Attacks in Smart Grid: A Deep Learning-Based Intelligent Mechanism. IEEE Transactions on Smart Grid, 8(5), 2505–2516. https://doi.org/10.1109/TSG.2017.2703842
Herley, C., & Florêncio, D. (2008). Protecting financial institutions from brute- force attacks. IFIP International Federation for Information Processing,
278, 681–685. https://doi.org/10.1007/978-0-387-09699-5_45 Homayoun, S., Dehghantanha, A., Ahmadzadeh, M., Hashemi, S., Khayami, R.,
Choo, K. K. R., & Newton, D. E. (2019). DRTHIS: Deep ransomware threat hunting and intelligence system at the fog layer. Future Generation Computer Systems, 90, 94–104. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.07.045
Hossain, M. M. (2015). Towards an Analysis of Security Issues, Challenges, and Open Problems in The Internet of Things. 015 IEEE World Congress on
Services, 21–28.
Hsieh, C. J., & Chan, T. Y. (2016). Detection DDoS attacks based on neural- network using Apache Spark. 2016 International Conference on Applied System Innovation, IEEE ICASI 2016, 1–4. https://doi.org/10.1109/ICASI.2016.7539833 Huang, G. (2014). Semi-Supervised and Unsupervised Extreme Learning Machines. IEEE Transactions on Cybernetics, 4(12), 2405–2417. Hussain, R., & Abdullah, I. (2018). Review of Different Encryptionand Decryption Techniques Used for Security and Privacy of IoT in Different
Applications. 2018 6th IEEE International Conference on Smart Energy Grid Engineering, SEGE 2018, 293–297. https://doi.org/10.1109/SEGE.2018.8499430 J. Horchert. (2013). Mapping the internet: A hacker’s secret internet census - spiegel online - international. Retrieved from https://www.spiegel.de/international/world/hacker-measures-the-internet- illegally-with-carna-botnet-a-890413.html
Jim, T., Swamy, N., & Hicks, M. (2007). Defeating script injection attacks with browser-enforced embedded policies. 16th International World Wide Web Conference, WWW2007, 601–610. https://doi.org/10.1145/1242572.1242654
Kannhavong, B., Nakayama, H., Nemoto, Y., Kato, N., & Jamalipour, A. (2007).
A survey of routing attacks in mobile ad hoc networks. IEEE Wireless Communications, 14(5), 85–91. https://doi.org/10.1109/MWC.2007.4396947 Kara, I., & Aydos, M. (2019). Static and Dynamic Analysis of Third Generation Cerber Ransomware. International Congress on Big Data, Deep Learning and Fighting Cyber Terrorism, IBIGDELFT 2018 - Proceedings, 12–17. https://doi.org/10.1109/IBIGDELFT.2018.8625353 Katal, A., Wazid, M., & Goudar, R. H. (2013). Big Data: Issues, Challenges, Tools and Good Practices. 2013 6th International Conference on Contemporary Computing, IC3 2013, 404–409. https://doi.org/10.1109/IC3.2013.6612229 Kc, G. S. (2003). Countering Code-Injection Attacks With Instruction-Set Randomization. Proceedings of the 10th ACM Conference on Computer and Communications Security, 272–280. Retrieved from https://sci- hub.do/10.1145/948109.948146 Khan, M. A., & Salah, K. (2018). IoT security: Review, blockchain solutions, and open challenges. Future Generation Computer Systems, 82, 395–411. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.11.022
Khattak, H. A., Shah, M. A., Khan, S., Ali, I., & Imran, M. (2019). Perception layer security in Internet of Things. Future Generation Computer Systems,
100, 144–164. https://doi.org/10.1016/j.future.2019.04.038
Khumoyun, A., Cui, Y., & Hanku, L. (2016). Spark based distributed Deep Learning framework for Big Data applications. 2016 International Conference on Information Science and Communications Technologies, ICISCT 2016, 1–5. https://doi.org/10.1109/ICISCT.2016.7777390 Kiezun, A., Guo, P. J., Jayaraman, K., & Ernst, M. D. (2009). Automatic creation of SQL injection and cross-site scripting attacks. Proceedings - International Conference on Software Engineering, 199–209. https://doi.org/10.1109/ICSE.2009.5070521
Kleinman, A. (2017). The most detailed map of the internet was made by breaking the law. Retrieved from https://www.huffpost.com/entry/internet- map_n_2926934 Komalasari, R. (2020). Manfaat Teknologi Informasi Dan Komunikasi Di Masa Pandemi Covid 19. Tematik, 7(1), 38–50. https://doi.org/10.38204/tematik.v7i1.369 Kozik, R. (2018). Distributing extreme learning machines with Apache Spark for
NetFlow-based malware activity detection. Pattern Recognition Letters, 101, 14–20. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2017.11.004 Liou, C. Y., Huang, J. C., & Yang, W. C. (2008). Modeling word perception using the Elman network. Neurocomputing, 71(16–18), 3150–3157. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.04.030 Lippmann, R. P., Fried, D. J., Graf, I., Haines, J. W., Kendall, K. R., McClung, D., … Zissman, M. A. (2000). Evaluating intrusion detection systems: The 1998 DARPA off-line intrusion detection evaluation. Proceedings - DARPA Information Survivability Conference and Exposition, DISCEX 2000, 2, 12– 26. https://doi.org/10.1109/DISCEX.2000.821506 Liu, J., Xiao, Y., & Chen, C. L. P. (2012). Authentication and access control in the Internet of things. Proceedings - 32nd IEEE International Conference on Distributed Computing Systems Workshops, ICDCSW 2012, 588–592. https://doi.org/10.1109/ICDCSW.2012.23
Marir, N. (2018). Distributed Abnormal Behavior Detection Approach Based on Deep Belief Network and Ensemble SVM using Spark. IEEE Access, 59657– 59671.
Marjani, M. (2017). Big IoT Data Analytics: Architecture, Opportunities, and Open Research Challenges. IEEE Access, 5247–5261.
Mavridis, I., & Karatza, H. (2017). Performance evaluation of cloud-based log file analysis with Apache Hadoop and Apache Spark. Journal of Systems and Software, 125, 133–151. https://doi.org/10.1016/j.jss.2016.11.037
Meidan, Y., Bohadana, M., Mathov, Y., Mirsky, Y., Shabtai, A., Breitenbacher, D., & Elovici, Y. (2018). N-BaIoT-Network-based detection of IoT botnet attacks using deep autoencoders. IEEE Pervasive Computing, 17(3), 12–22. https://doi.org/10.1109/MPRV.2018.03367731
Modi, C., Patel, D., Borisaniya, B., Patel, H., Patel, A., & Rajarajan, M. (2013). A survey of intrusion detection techniques in Cloud. Journal of Network and Computer Applications, 36(1), 42–57. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2012.05.003
Mohammadi, M. (2018). Deep Learning for IoT Big Data and Streaming Analytics: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 20(4), 2923–2960.
Moustafa, N., Slay, J., & Technology, I. (2015). Unsw-nb15: a comprehensive data set for network intrusion detection systems [157] N. Moustafa, J. Slay,
Unsw-nb15: a comprehensive data set for network intrusion detection systems (unsw-nb15 network data set). Proceeding Military Communications and Information Systems Conference (MilCIS), 1–6. https://doi.org/10.1109/MilCIS.2015.7348942 Munawar, Zen and Putri, N. I. (2020). Keamanan Jaringan Komputer Pada Era Big Data. J-SIKA| Jurnal Sistem Informasi Karya Anak Bangsa, 02(01), 14– 20.
Mylavarapu, G. (2015). Real-time Hybrid Intrusion Detection System using Apache Storm. High Performance Computing and Communications IEEE
7th Int. Symp. Cyberspace Safety and Security Conf. Embedded Software and Systems, 1436–1441. https://doi.org/10.1109/HPCC-CSS-ICESS.2015.241
Nobakht, M., Sivaraman, V., & Boreli, R. (2016). A host-based intrusion detection and mitigation framework for smart home IoT using OpenFlow. Proceedings - 2016 11th International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES 2016, 147–156. https://doi.org/10.1109/ARES.2016.64 Radoglou Grammatikis, P. I., Sarigiannidis, P. G., & Moscholios, I. D. (2019). Securing the Internet of Things: Challenges, threats and solutions. Internet of Things, 5, 41–70. https://doi.org/10.1016/j.iot.2018.11.003 Rav, D., Wong, C., Lo, B., & Yang, G. (2017). Deep Learning Approach to on- Node SensorData Analytics for Mobile or Wearable Devices. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 12(1), 106–137. https://doi.org/10.1109/JBHI.2016.2633287 Roopak, M., Yun Tian, G., & Chambers, J. (2019). Deep learning models for cyber security in IoT networks. 2019 IEEE 9th Annual Computing and Communication Workshop and Conference, CCWC 2019, 452–457. https://doi.org/10.1109/CCWC.2019.8666588 Saxe, J. (2015). Deep Neural Network Based Malware Detection using Two Dimensional Binary Program Features. 2015 10th International Conference on Malicious and Unwanted Software (MALWARE), 11–20. Retrieved from https://dl.acm.org/doi/10.1109/MALWARE.2015.7413680 Schiffer, A. (2017). How a fish tank helped hack a casino. Retrieved November 2,
2020, from
https://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2017/07/21/how-a- fish-tank-helped-hack-a-casino/
Smith, D. F., Wiliem, A., & Lovell, B. C. (2015). Face recognition on consumer devices: Reflections on replay attacks. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 10(4), 736–745. https://doi.org/10.1109/TIFS.2015.2398819 Sood, A. K. (2013). Crimeware-as-a-service—a Survey of Commoditized Crimeware in The Underground Market. International Journal of Critical Infrastructure Protection, 6(1), 28–38. https://doi.org/10.1016/j.ijcip.2013.01.002
Stolfo, S. J., Fan, W., Lee, W., Prodromidis, A., & Chan, P. K. (2000). Cost-based modeling for fraud and intrusion detection: Results from the JAM project.
Proceedings - DARPA Information Survivability Conference and Exposition, DISCEX 2000, 2, 130–144. https://doi.org/10.1109/DISCEX.2000.821515 Tang, T. A., Mhamdi, L., McLernon, D., Zaidi, S. A. R., & Ghogho, M. (2016).
Deep learning approach for Network Intrusion Detection in Software Defined Networking. Proceedings - 2016 International Conference on Wireless Networks and Mobile Communications, WINCOM 2016: Green Communications and Networking, 258–263. https://doi.org/10.1109/WINCOM.2016.7777224 Tavallaee, M., Bagheri, E., Lu, W., & Ghorbani, A. A. (2009). A Detailed Analysis of the KDD CUP 99 Data Set. Proc. IEEE Symp. Computational Intelligence for Security and Defense Applications, (Cisda), 1–6. Retrieved from https://sci-hub.do/10.1109/CISDA.2009.5356528
Thilina, A. (2016). Intruder Detection using Deep Learning and Association Rule Mining. 2016 IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT), 615–620.
Trifa, Z., & Khemakhem, M. (2014). Sybil nodes as a mitigation strategy against sybil attack. Procedia Computer Science, 32, 1135–1140. https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.05.544 Vavilapalli, V., Murthy, A., … C. D.-P. of the 4th, & 2013, U. (2013). Apache hadoop yarn: Yet another resource negotiator Big Data Resources Scheduling. The 4th Annual Symposium on Cloud Computing, 1–16. Retrieved from https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2523633
Veen, J. S. van der. (2015). Dynamically Scaling Apache Storm for The Analysis of Streaming Data. 2015 IEEE First International Conference on Big Data Computing Service and Applications, 154–161. IEEE.
Vimalkumar, K., & Radhika, N. (2017). A big data framework for intrusion detection in smart grids using apache spark. 2017 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics, ICACCI 2017, 2017-Janua, 198–204. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2017.8125840 Vinayakumar, R. (2019). Deep Learning approach for Intelligent Intrusion Detection System. IEEE Access, 41525–41550. Wang, W. (2017). Hast-ids: Learning hierarchical spatial-temporal features using deep neural networks to improve intrusion detection. IEEE Access, 1792– 1806. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2780250
Zaharia, M. (2016). Apache spark: a unified engine for big data processing. Communications of the ACM, 59(ACM), 56–65.