## JURNAL SPIRIT
225/E/KPT/2022
e-ISSN 2721-057X p-ISSN 2085-3092
NETWORK BEHAVIOR ANALYSIS (NBA) UNTUK MENDETEKSI TRAFIK SERANGAN DALAM JARINGAN KOMPUTER
Slamet 1 Prodi S1 Sistem Informasi 1 (Universitas Dinamika, Surabaya, Indonesia) slamet@dinamika.ac.id
Naskah diterima: 19 Nopember 2023 ; Direvisi : 25 Nopember 2023 ; Disetujui : 25 Nopember 2023

## Abstrak
Penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan Network  Behavior  Analysis (NBA)  yang  dirancang  untuk mendeteksi  serangan  jaringan.  NBA  mempunyai  permasalahan  akurasi  dalam  mendeteksi  trafik serangan  jaringan.  Pada  paper  ini,  akurasi  deteksi  NBA  dapat  ditingkatkan  apabila  proses pembelajarannya  berisi  kolaborasi  serangan  model  pengaburan  dan  serangan  secara  langsung. Pekerjaan ini menggunakan beberapa cara pengaburan yang dapat digunakan sebagai penghindaran pada metode NBA. Tools serangan semi-otomatis digunakan untuk mengeksploitasi serangan secara sistematis  dan  melakukan  pencatatan  aktivitas  untuk  mendapatkan  data  yang  cukup  dalam eksperimen. Data yang diperoleh kemudian dipilih dan dianalisis oleh NBA sebagai verifikator asumsi. Hasil eksperimen mendapatkan asumsi bahwa NBA memerlukan pengetahuan tentang serangan yang dikaburkan  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  baik.  Hasil  deteksi  akurasi  pada  training NBA  tanpa serangan pengaburan tergantung pada tingkatannya. Namun NBA melakukan pembelajaran dengan pengetahuan  tentang  semua  serangan  (langsung  dan  pengaburan)  mampu  mencapai  akurasi klasifikasi 99,45%.
Kata kunci: Network Behavior Analysis, serangan jaringan, akurasi deteksi

## Abstract
This  research  focuses  on  the  use  of  Network  Behavior  Analysis  (NBA)  which  is  designed  to  detect network attacks. The NBA has accuracy problems in detecting network attack traffic. In this paper, the accuracy  of  NBA  detection  can  be  improved  if  the  learning  process  contains  a  collaboration  of obfuscation model attacks and direct attacks. This work uses several obfuscation methods that can be used as evasions in the NBA method. Semi-automatic attack tools are used to systematically exploit attacks and log activities to obtain sufficient data for experiments. The data obtained was then selected and analyzed by the NBA to verify the assumptions. The experimental results obtain the assumption that the NBA requires knowledge of the attack that is obscured to obtain good accuracy. The detection accuracy of NBA training without obfuscation attacks varies greatly, depending on the level. However, NBA  performs  learning  with  knowledge  of  all  attacks  (direct  and  obfuscation)  able  to  achieve  a classification accuracy of 99.45%.
Keywords: Network Behavior Analysis, network attacks, detection accuracy.

## PENDAHULUAN
Saat  ini,  teknologi  informasi  berkembang dengan  kemajuan  yang  cukup  pesat  [1]. Bidang  keamanan  jaringan  yang  menjadi salah satu simpul teknologi informasi juga berkembang  dengan  cepat,  sehingga sangat  penting  untuk  diteliti.  Ancaman- ancaman  baru  terhadap  keamanan jaringan  selalu  muncul  setiap  hari, sementara  ancaman  yang  lebih  lama juga tidak  pernah  selesai.  Beberapa  model ancaman  seperti  pada  [2]  telah  menjadi trend  ancaman-ancaman  pada  jaringan. Jenis  pertahanan  pada  jaringan  semacam 2FA (Two Factor Authentication) menjadi salah  satu  solusi  seperti  dibahas  pada  [3] terkait dengan ancaman ini.
Di  sisi  yang  lain,  permasalahan  akurasi pendeteksian  terhadap  serangan  sudah banyak diteliti oleh [4][5][6][7]. Salah satu
pendekatan yang relatif baru menggunakan Network Behaviour
Analysis  (NBA)[8]  dalam  peningkatan akurasi  deteksi  sistem  serangan  untuk berkontribusi dalam keamanan cyber.
Sistem  NBA  adalah  salah  satu  jenis teknologi  IDS/IPS  ( Intrusion  Detection System/Intrusion  Prevention  System )  yang menganalisis  perilaku  jaringan.  Caranya adalah  dengan  mengamati  lalu  lintas jaringan  dalam  mengenali  serangan  yang tidak  terduga  pada  aliran  paket.  NBA
memiliki beberapa keunggulan dibandingkan  pendekatan  lainnya  [9], tetapi cara ini juga memiliki keterbatasan, seperti intruder bisa  menyamar  dalam aktivitasnya  dengan  berbagai  cara.  NBA juga  sering  mengalami  masalah  ketika mendeteksi aktivitasnya.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah untuk  meningkatkan  akurasi  dalam mendeteksi serangan- serangan yang tidak jelas  (anomali)  dalam  jaringan  komputer dengan  menggunakan  NBA.  Untuk melakukan  serangan,  dirancang  skenario dengan beberapa kali serangan menggunakan  teknik  pengaburan  [10] ( obfuscation  techniques ).  Beberapa  tools  AI (Artificial  Intelligence)  sering  digunakan untuk  berbagai  kebutuhan  seperti  pada [11][12][13][14]. Namun, untuk
implementasi serangan ini, digunakan tools AI  semi  otomatis.  Selain  itu tools ini digunakan  untuk  pencatatan  kegiatan dalam  mendapatkan  kecukupan  data dengan berbagai serangan yang dikaburkan.  Semua  data  yang  diperoleh dari  tools  ini  diolah  menjadi  dataset, selanjutnya digunakan untuk memverifikasi  asumsi    dan  mempelajari model pengklasifikasi NBA  dalam menangani  semua  jenis  serangan  (model serangan  secara  langsung  dan  model pengaburan).
Pada  eksperimen  dicapai  asumsi  yang terkonfirmasi menggunakan NBA tentang perlunya menggunakan kolaborasi serangan  pengaburan  dan  serangan langsung secara berurutan untuk mendapatkan  akurasi  klasifikasi  yang lebih  baik.  Tanpa  informasi  pengaburan, model  NBA  untuk  serangan  langsung hanya mendapatkan akurasi deteksi yang rendah. Dengan menambahkan tools semi
otomatis pada skenario serangan, terbukti mengurangi kesalahan dan dapat menghemat  banyak  waktu.  Selain  itu, didapatkan  konsistensi  dan  pendekatan sistematis dalam proses penyerangan dan pencatatan trafik data.
Penelitian  terkait  NBA  berkonsentrasi pada ciri-ciri perilaku yang ada di jaringan komputer. Berbagai rangkaian metrik yang menjadi  ciri  perilaku  jaringan  pada  trafik jaringan  dengan  banyak  serangan  telah sering  dikembangkan.  Metode  yang menggunakan  standar  NetFlow  terbukti tidak  cukup  [15].  Para  peneliti  mulai membuat  metrik  sendiri  yang  dapat memperoleh  lebih  banyak  informasi  dan lebih  banyak  konteks  tentang  trafik  yang dianalisis.  Ada  dua  metrik  [16]  yang banyak  diketahui  publik  dan  dapat digunakan  untuk  NBA.  Keduanya  terkait dengan koneksi TCP dan UDP, yang mana TCP  memiliki  permulaan  dan  akhir  yang jelas.  Namun,  tidak  demikian  dengan
protokol  UDP  yang  secara  alami  masih bermasalah.
Pada  [17]  menyajikan  diskriminator  yang menyediakan banyak fitur untuk deskripsi aliran  paket  pada  jaringan.  Peneliti  telah membuat banyak temuan tentang diskriminator  dan  klasifikasi  lalu  lintas Internet dalam makalahnya.
Advanced  Security  Network  Metrics (ASNM)  [18]  telah  mempublikasikan penelitiannya dan menghasilkan signature perilaku  jaringan  dari  kumpulan  ASNM.
Signature yang  dirilis  terdiri  dari  167 metrik  dibagi  menjadi  5  kategori  seperti: statistik,  dinamis,  lokalisasi,  terdistribusi dan perilaku.
Pada  [19]  serangan  yang  dikategorikan secara  sistematis  terhadap  IDS.  Peneliti menetapkan enam tujuan utama serangan terhadap IDS yaitu: penghindaran ( avoiding ),  stimulasi  berlebihan, poisoning , Denial  of  Services (DoS), response  hijacking , dan reverse engineering . Serangan-serangan ini  berhasil  mengeksploitasi  berbagai kerentanan dari IDS.
Dalam  eksperimen  [20]  dan  [21],  telah mengimplementasikan serangan pengaburan  pada  jaringan tunnelling HTTP(S). Peneliti memeriksa kemampuan deteksi  jaringan  dari  serangan buffer overflow menggunakan  Snort  dan  AIPS3.
Pengaburan dilakukan dengan melakukan
tunnelling  malicious berbahaya  di  dalam protokol HTTP(S). Peneliti mensimulasikan  properti  khas  dari  trafik jaringan  HTTP  yang legitimate .  Peneliti menyatakan bahwa Snort mampu mendeteksi  serangan  langsung.  Namun, tidak dapat mendeteksi serangan pengaburan. Dengan pengklasifikasi yang dilatih  tanpa  serangan  pengaburan, dicapai  akurasi  hanya  0,10%.  Hal  ini menunjukkan bahwa berdasarkan perilaku dan  statistik,  NBA  tidak  mampu mendeteksi  serangan  yang  dikaburkan tanpa sepengetahuan mereka sebelumnya. Kemudian peneliti memasukkan serangan pengaburan  ke  dalam  data  pelatihan, didapatkan akurasi 97,64% + 0,45% dalam kasus  klasifikasi  binominal  dan  98,87%  + 0,99% dalam kasus klasifikasi polinomial.
Pada  [22]  peneliti  merancang  subkelas serangan baru dengan nama pencampuran polimorfik.  Serangan  model  ini  secara efektif dapat menghindari deteksi anomali dari  jaringan  berbasis  frekuensi  byte  IDS (mis. PAYL).
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  masih banyak penelitian lebih lanjut yang dapat dilakukan  dalam  bidang  ini.  Ada kebutuhan  untuk  memeriksa  semua  jenis serangan  dan  dampak  ketidak-pastian untuk memberikan berbagai pengetahuan kepada  NBA  tentang  berbagai  serangan.
Tools yang  dibuat  semi  otomatis  dalam
serangan  dapat  berguna  dalam  penelitian lebih lanjut.

## METODE PENELITIAN
Untuk  menyelesaikan  masalah  dan mencapai tujuan yang ditetapkan,
dilakukan langkah-langkah berikut.

## 1. Metode  Pengaburan  Behavior  untuk Analisis Komunikasi
Metode pengaburan pada penelitian ini menggunakan Advanced  Security  Network Metrics  for  Attack  Vector (ASNM)  [18].
Beberapa teknik serangan tidak digunakan dalam  skenario  serangan,  misalnya serangan  DoS  (Denial  of  Services)  [23] karena membutuhkan pengerahan sumber daya  secara  fisik  pada  NBA.  Selain  itu, ASNM  dan  diskriminator  [17]  hanya memeriksa header paket, sehingga serangan  itu  dapat  mengaburkan payload,
misalnya  PBA  [10]  hampir  tidak  ada gunanya.
Sedangkan pada [19]
menunjukkan  banyak  vektor  serangan pada IDS  yang tidak relevan karena jenis penerapannya.
Berikut  adalah  teknik  pengaburan  yang digunakan pada penelitian ini.

## Tabel 1. Penggunaan Teknik Pengaburan
Proses Cara Pengaburan Penyebaran paket data 1 detik delay konstan 7 detik delay konstan
4  detik delay dengan
variasi  kurang  lebih  2,5 detik  (distribusi  normal) dan korelasi 25% Paket hilang 20% paket hilang Modifikasi MTU (Maximum Transmission Unit) MTU 250 MTU 500 MTU 750 MTU 1000 Paket corrupt 20% paket corrupt 30% paket corrupt
30% paket corrupt dengan korelasi 20% Paket duplikat 4% paket duplikat Paket reorder 20% paket reorder (dikirim dalam delay 8ms)  dengan korelasi 40%
40% paket reorder (dikirim dalam delay 8ms)  dengan korelasi 40%
Teknik pengaburan yang digunakan dapat dilihat  pada  tabel  1.  Pada  proses “penyebaran  paket”,  ukuran  waktu dengan kondisi tertentu diperoleh dengan mencoba nilai-nilai yang berbeda, sampai serangan  tidak  terjadi  di  dalam  jaringan. Demikian juga dengan proses “kehilangan paket”, “modifikasi MTU” “paket corrupt ”,
“paket  duplikat”,  dan  “paket reorder ”.
Intinya  salah  satu  teknik  pengaburan tersebut adalah mencoba dan
memodifikasi  paket  mengalir  dengan berbagai cara.
NBA  dengan  ASNM  memeriksa  statistik yang  beragam  dan  pengaburan  ini  dapat mengakibatkan kebingungan untuk model pendeteksiannya. Sebuah paket yang berisi konten  eksploitasi  biasanya  berukuran besar, namun dalam ekperimen ini dibuat berubah-ubah dan anomali.
2. Skenario Serangan di Jaringan
Komputer
Untuk  menghindari  masalah-masalah hukum  dan  praktik  melakukan  serangan langsung  dan  ilegal  melalui  Internet, skenario  serangan  dilakukan  di  dalam jaringan  virtual  menggunakan Virtual Machine (VM) VirtualBox.  Di dalam Virtual Machine di- install dengan : (a). Kali Linux 2023.1  yang  difungsikan  sebagai  mesin penyerang; (b). Metasploitable, Metasploitable  2  dan  sistem  operasi
Windows  10  yang  mewakili  mesin  target serangan.
Berikut  adalah  topologi  jaringan  yang digunakan dalam penelitian.
Gambar 1. Topologi Serangan di dalam VM (Virtual Machine) Pada serangan pertama, intruder melakukan serangan dengan cara
menyusup  dan  tidak  memiliki  akses kepada  mesin  target  menggunakan tunnelling HTTPS  [20].  Selanjutnya,
intruder melakukan serangan pada services- services pada mesin target ini.
Aplikasi atau services dan kerentanan yang digunakan dalam serangan ini adalah:
a. Apache  Tomcat  9.0  –  Aplikasi  ini digunakan sebagai web server sekaligus untuk penyerangan dengan mengeksekusi payload di Tomcat server
(dengan  kredensial/hak  akses)  yang diperoleh dari aplikasi terbuka.
b. Microsoft SQL Server 2019 – Aplikasi ini juga  digunakan  untuk  penyerangan dengan  mengeksekusi  muatan  paket yang  diskenariokan  pada  Microsoft SQL  Server  menggunakan  prosedur tersimpan " xp cmdshell ". c. Samba  4.18.6-Debian  –  Aplikasi  ini digunakan sebagai tempat penyimpanan username dan password yang  akan  diserang.  Model  serangan dengan  cara:  (1).  memanfaatkan perintah kerentanan eksekusi di Samba saat  menggunakan  opsi  konfigurasi non-default " username  map  script ",  (2) menentukan username yang mengandung  karakter meta  shell ,
sehingga intruder dapat  mengeksekusi perintah dengan leluasa tanpa diperlukan otentikasi.
d. Services Server (Windows 10) – Services ini memungkinkan
intruder
mengeksekusi kode-kode secara remote dengan  mudah,  melalui  pembuatan permintaan RPC yang memicu overflow pada jalur jaringan resmi.
3. Tools untuk  mengeksekusi  serangan secara semi-otomatis
Tools eksploitator  diimplementasikan untuk mengeksekusi serangan secara semi- otomatis  dan  untuk  pencatatan  aktivitas. Tools ini ditulis dalam bahasa pemrograman Python menggunakan
framework metasploit dan msfconsole untuk serangan  otomatis.  Pengguna  harus menyediakan  sumber  daya  (yang  diuji secara  manual)  berupa file yang  berisi
perintah msfconsole . Intruder membutuhkan file ini untuk
mengeksploitasi serangan secara otomatis. Alur  eksekusi  penyerangan  ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Alur Penyerangan pada Experiment
Paket  di- capture (diambil)  dari  jaringan menggunakan  tools tcpdump . Tcpdump mengoleksi trafik TCP di antara penyerang dan mesin target. Pada skenario ini, ketika serangan dilakukan, aplikasi yang digunakan  menunggu  beberapa  saat
(hingga beberapa menit) sebelum menghentikan pengambilan paket. Proses ini  dilakukan  untuk  menunggu  koneksi TCP  berikutnya  secara  lengkap.  Skenario ini dilakukan secara berulang-ulang untuk menjalankan  setiap  skenario  serangan yang  lainnya  dan  dianggap  selesai sehingga  dijadikan sebagai dataset akhir.
Apabila ada skenario serangan berikutnya, aplikasi akan menunggu pengguna untuk
mengonfirmasi bahwa dia telah mengembalikan mesin serangan ke dalam kondisi  sebelum  dieksploitasi.  Proses menunggu  ini  adalah  pilihan  namun sangat  disarankan,  karena  beberapa serangan  dapat  bersifat  (semi)  destruktif. Jika  seorang  pengguna  mengabaikannya, beberapa  serangan  berpotensi  gagal dan/atau  memberikan  hasil  yang  tidak konsisten. Jika tidak, aplikasi akan keluar dan  mengeluarkan  output direktori  berisi subdirektori  untuk setiap  skenario serangan.  Hal  ini  adalah  bentuk  yang dapat  digunakan  dengan tools pasca eksploitasi  sehingga  proses  selanjutnya dalam  mengekstraksi  ASNM  menjadi mudah.

## 4. Dataset untuk Eksperimen
Dalam eksperimen, tools pasca eksploitasi menggunakan  file-file pcap dari  serangan yang telah dilakukan (dan dari trafik yang legitimate )  untuk  mendapatkan  kumpulan data dengan ASNM. Proses mengekstraksi metrik label dari file pcap dapat dilihat pada gambar 3.
Dataset  yang  diperoleh  terdiri  dari  5425 koneksi  berbahaya (malicious) dan  2314 koneksi  yang legitimate .  Trafik  yang legitimate diwakili  oleh  penggunaan internet secara umum ( browsing, email, ftp , dan  lain-lain)  dan  komunikasi  antar  VM. Command  line dari  tools netem [11] digunakan  untuk  mensimulasikan delay , paket  hilang  ( packet  loss) ,  Paket corrupt (packet corrupt) , duplikasi paket dan packet reordering . Distribusi trafik untuk port TCP yang legitimate adalah sebagai berikut :
a. Internet, menggunakan port 3129,
b. Netem menggunakan port 7000
c. Komunikasi  antar Virtual  Machine menggunakan  port 443.

## Tabel 2. Perolehan Dataset dari Jenis Serangan
Jenis Layanan Jenis Serangan Serangan Langsung Serangan yang dikaburkan Apache Tomcat Mgr_ deploy 11 150 Apache Tomcat Mgr_ login 254 3128 Microsoft SQL Server 2019 Login 23 223 Microsoft SQL Server 2019 Xp_ cmdshell 22 780 Server Service Ms08_ 067_netapi 83 670 Samba Usermap_ script 4 77 Total 397 5028

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekperimen  dilakukan  pada  pendeteksian semua jenis serangan, yaitu langsung dan pengaburan,  serta  mengimplementasikan klasifikasi binominal. Hal ini karena model pengklasifikasi  NBA  ini  lebih  realistis diterapkan  di  lapangan, dimana  biasanya Perusahaan  ingin  mendeteksi  serangan dan  membiarkan  lalu  lintas legitimate melalui jaringannya.
Hasil eksperimen, NBA yang dilatih tanpa pengetahuan  tentang  serangan  yang dikaburkan,  mengalami  kesulitan  dalam pendeteksiannya.  Namun  jika  NBA melakukan serangan yang dikaburkan dan adanya supervised  attacking untuk  proses pelatihannya,  maka  hasil  deteksinya menjadi jauh lebih baik.
Semua  eksperimen  menggunakan tools data mining RapidMiner dengan
mengklasifikasi 12 fitur dari 880 fitur yang merepresentasikan  komunikasi legitimate dan malicious .  Operator  yang  digunakan adalah Naive  Bayes .  Fitur  yang  sama  juga telah digunakan pada  [20] [21].
Dalam  rangkaian  eksperimen,  serangan langsung dengan trafik legitimate digunakan  untuk  melatih classifier ,  dan model  yang  dilatih  kemudian  diuji  pada seluruh  dataset.  Pada  tabel  3,  4,  5  dan  6 dapat dilihat bahwa perbedaan parameter
dari classifier dapat  menyebabkan  hasil yang buruk dan hasil yang baik.
Tabel  3. Confusion  matrix yang  buruk  untuk classifier yang  sudah  dilatih  tanpa  teknik
serangan pengaburan Akurasi: 98.50%  ± 0,58% Prediksi Legitimate Prediksi attack Recall True legitimate 2499 0 100% True attack 39 329 89.10% Presisi 97,99% 100%
Tabel  4. Confusion  matrix yang  buruk  untuk classifier yang diuji pada dataset utuh
Akurasi: 67.98% Prediksi Legitimate Prediksi Attack Recall True Legitimate 2599 0 100% True Attack 2477 2699 50% Presisi 49,98% 100%
Tabel  5. Confusion  matrix yang  baik  untuk classifier yang  sudah  dilatih  tanpa  teknik serangan pengaburan
Akurasi: 99.91%  ± 0,05% Prediksi Legitimate Prediksi attack Recall True legitimate 2599 0 100% True attack 1 395 99.60% Presisi 99,98% 100%
Tabel  6. Confusion  matrix yang  baik  untuk classifier yang diuji pada dataset utuh
Akurasi: 97.11% Prediksi Legitimate Prediksi attack Recall True legitimate 2599 0 100% True attack 1 4995 96.60% Presisi 91,18% 100%
Tabel  7. Confusion  matrix untuk classifier yang diuji  pada  dataset  utuh  dengan  5 fold  cross- validation
Akurasi: 99.98%  ± 0,01% Prediksi Legitimate Prediksi attack Recall True legitimate 2650 2 100% True attack 0 5892 96.60% Presisi 100% 99,97%
Pada  eksperimen  lain,  semua  data diberikan ke classifier yang diuji dengan 5 fold cross-validation (tabel 7). Eksperimen ini menunjukkan bahwa semakin banyak data tentang  serangan,  dapat  meningkatkan akurasi klasifikasi sampai maksimal.
Dari  eksperimen  terlihat  juga  bahwa terdapat  beberapa  properti  dari  serangan yang dikaburkan berbeda dengan properti serangan  langsung.  Oleh  karena  itu, peneliti  bisa  saja  menggunakan  properti tersebut  untuk  melatih  model  klasifikasi NBA  (tanpa  serangan  dikaburkan),  tetapi
tidak menjamin hasil-hasil yang baik  dari parameter  yang  ada  (lihat  tabel  3  dan  4). Tanpa  akses  terhadap  serangan  yang dikaburkan,  peneliti  tidak  dapat  menguji apakah  model  yang  dibuat  dapat mendeteksi  serangan  dengan  baik.  Oleh karena  itu,  informasi  tentang  serangan dikaburkan sangat diperlukan bagi proses pembelajaran  model  klasifikasi  untuk Network Behavior Analysis .

## KESIMPULAN
Metode  NBA  dirancang  menggunakan tools eksploitator untuk pengaburan semi otomatis  dan  perekaman  serangan jaringan  serta  untuk  mendapatkan  data eksperimen. Dalam eksperimen didapatkan,  bahwa  penggunaan  teknik pengaburan dikolaborasikan dengan serangan  langsung  kepada  NBA  dapat meningkatkan  akurasi  deteksi  sampai dengan  99,45%.  Penggunaan  tools  semi otomatis  ini  juga  sangat  efektif  dan sistematis  dalam  pengumpulan  data sehingga mengurangi
kesalahan dibandingkan  pengumpulan  data  manual yang sangat sulit dan rawan kesalahan. Untuk
ke depannya diperlukan eksperimen  dengan  berbagai  kombinasi teknik  pengaburan  sehingga  dapat menghasilkan  sesuatu  yang  baru  dan menarik. Beberapa hal yang bisa dilakukan
seperti  mengekploitasi  beberapa  payload (eksploitasi konten) dan memodifikasinya dengan  beberapa  teknik  dan  algoritma yang lain.

## Daftar Pustaka
[1] T. Pradana, “Penggalian Kaidah Multilevel Association Rule Dari
Data Mart Swalayan Asgap,” Jurnal
SPIRIT , vol. 7, no. 2, pp. 67–75,
2015, [Online]. Available: https://www.jurnal.stmik- yadika.ac.id/index.php/spirit/artic le/view/5/45. [2] S. Slamet, “Desain Arsitektur Aplikasi Qr Code Sebagai Anti Phishing Serangan Qr Code,” Spirit , vol. 15, no. 1, pp. 42–48, 2023, doi: 10.53567/spirit.v15i1.280. [3] S. Slamet, “Pertahanan Pencegahan Serangan Social Engineering Menggunakan Two Factor
Authentication (2Fa) Berbasis Sms (Short Message System),” Spirit , vol. 14, no. 2, pp. 23–29, 2023, doi:
10.53567/spirit.v14i2.260.
[4] A. Prasetyo, L. Affandi, and D. Arpandi, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Intrusion Detection System (Ids),” Jurnal Informatika Polinema , vol. 4, no. 4, p.
280, 2018, doi:
10.33795/jip.v4i4.220.
[5] R. E. Susanti, A. W. Muhammad, and W. A. Prabowo, “Implementasi Intrusion Prevention System (IPS) OSSEC dan Honeypot Cowrie,”
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 73–78,
2022, doi:
10.32736/sisfokom.v11i1.1246.
[6] K. Kurniabudi, A. Harris, and E.
Rosanda, “Optimalisasi Seleksi Fitur Untuk Deteksi Serangan Pada
IoT Menggunakan Classifier Subset
Evaluator,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 885, 2022,
doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4618.
[7] N. K. T. Martuti and R. Anjarwati, “Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences,” Indonesian Journal of
Mathematics and Natural Sciences ,
vol. 45, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[8] K. Xu, Network Behavior Analysis . Springer Singapore, 2022.
[9] A. Shahraki and Ø. Haugen, “An outlier detection method to improve gathered datasets for network behavior analysis in IoT,” Journal of Communications , vol. 14,
no. 6, pp. 455–462, 2019, doi:
10.12720/jcm.14.6.455-462.
[10] X. Zhang, F. Breitinger, E.
Luechinger, and S. O’Shaughnessy, “Android application forensics: A survey of obfuscation, obfuscation detection and deobfuscation techniques and their impact on investigations,” Forensic Science International: Digital Investigation , vol. 39, p. 301285, 2021, doi: 10.1016/j.fsidi.2021.301285. [11] D. Setiawan and A. Zakki Falani,
“Pemanfaatan Artificial Neural Network Dengan Metode Hebb Rule Untuk Pengenalan Bahasa
Isyarat Indonesia Statis,” Spirit , vol.
12, no. 1, pp. 9–15, 2020.
[12] D. Kusbianto Purwoko Aji and N.
Khotimah, “Prediksi Diskalkulia Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagatio,” Spirit , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2014. [13] Nurul Fuad, “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Dan Pencegahan Penyakit Cacingan Pada Anak
Balita,” Jurnal Spirit , vol. 8, no. 1,
pp. 12–16, 2016.
[14] S. Slamet and N. Ningsih, “Intelligent Rule Firewall berbasis
Linux menggunakan Association Rule Mining untuk Peningkatan
Adaptive Response Attack,” Journal of Technology and Informatics (JoTI) , vol. 3, no. 1, pp. 12–18, 2021, doi: 10.37802/joti.v3i1.188. [15] I. J. Barath, “Network behavior analysis of selected operating systems,” 2019 Communication and
Information Technologies Conference Proceedings, KIT 2019 - 10th International Scientific Conference , no. October, 2019, doi: 10.23919/KIT.2019.8883302. [16] G. A and K. K. A, “Predicting
Malicious Node Behavior in
Wireless Network Using DSR Protocol and Network Metrics,”
International Journal of Computer Communication and Informatics , vol.
4, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi:
10.34256/ijcci2211.
[17] S. Zheng, W., Gou, C., Yan, L., &
Mo, “Learning to classify: A flow- based relation network for encrypted traffic classification,” In
Proceedings of The Web Conference ,
pp. 13–22, 2020. [18] I. Homoliak, M. Barabas, P. Chmelar, M. Drozd, and P.
Hanacek, “ASNM: Advanced security network metrics for attack vector description,” Proceedings of the International Conference on
Security and Management (SAM) , p.
1, 2013. [19] A. Alotaibi and M. A. Rassam,
“Adversarial Machine Learning
Attacks against Intrusion Detection Systems: A Survey on Strategies and Defense,” Future Internet , vol.
15, no. 2, 2023, doi:
10.3390/fi15020062.
[20] I. Homoliak, D. Ovsonka, M. Gregr, and P. Hanacek, “NBA of
obfuscated network vulnerabilities’ exploitation hidden into HTTPS traffic,” 2014 9th International Conference for Internet Technology and Secured Transactions, ICITST 2014 , no. December, pp. 310–317, 2014, doi: 10.1109/ICITST.2014.7038827.
[21] I. Homoliak, D. Ovsonka, K.
Koranda, and P. Hanacek, “Characteristics of buffer overflow attacks tunneled in HTTP traffic,” Proceedings - International Carnahan Conference on Security Technology , vol. 2014-Octob, no. October, 2014,
doi: 10.1109/CCST.2014.6986998.
[22] K. E.-K. and K. E. U. Sabeel, S. S.
Heydari, “Unknowm, A typical and Polymorphic Network Intrusion Detection: A Systematic Survey,” IEEE Transactions on Network and
Service Management , 2023, doi: 10.1109/TNSM.2023.3298533. [23] F. Nisa and S. Ramadona, “Sistem Pencegahan Serangan Distributed Denial Of Service Pada Jaringan SDN,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , vol. 5, no. 3, pp. 1–8, 2023, doi: 10.60083/jsisfotek.v5i3.269.