## Deteksi Botnet IoT Menggunakan Autoencoder dan Decision Tree
Susanto [1]* , M. Agus Syamsul Arifin [2] , Harma Oktafia Lingga Wijaya [3]
Program Studi Informatika : Fakultas Ilmu Teknik [1] Program Studi Rekayasa Sistem Komputer : Fakultas Ilmu Teknik [2] Program Studi Sistem Informasi : Fakultas Ilmu Teknik [3] Universitas Bina Insan Lubuklinggau, Indonesia susanto@univbinainsan.ac.id [1], , mas.arifin@univbinainsan.ac.id [2], , harmaoktafialingga@univbinainsan.ac.id [3]
Abstract— The use of IoT devices has grown rapidly, leading to  an  increase  in  cyber  attacks  that  pose  greater  security  and privacy threats than ever before. One such threat is botnet attacks on IoT devices. An IoT botnet is a group of Internet-connected IoT devices  infected  with  malware  and  remotely  controlled  by  an attacker. Machine learning techniques can be employed to detect botnet  attacks.  The  use  of  machine  learning-based  detection methods  has  been  shown  to  be  effective  in  identifying  cyber attacks.  The  performance  of  the  detection  system  in  machine learning can be improved by utilizing data reduction methods. The data  reduction  process  in  classification  is  used  to  overcome  the problem of scalability and computation resources in the IoT. This paper  proposes  a  detection  system  using  the  Autoencoder reduction method and the Decision tree classification method. The test results demonstrate that the Deep Autoencoder algorithm can reduce data and memory usage from 1.62 GB to 75.9 MB, while also  improving  the  performance  of  decision  tree  classification, resulting in a high level of accuracy up to 100%. The Autoencoder approach in conjunction with the Decision Tree exhibits superior capabilities compared to previous studies.
Keywords— Botnet IoT, Dimensionality reduction, Autoencoder, Decision Tree
Abstrak— Seiring  dengan  pesatnya  pertumbuhan  perangkat IoT,  serangan  dunia  maya  juga  semakin  meningkat  dan menimbulkan ancaman  keamanan  dan  privasi yang  lebih  serius daripada sebelumnya. Salah satunya adalah serangan botnet pada perangkat IoT. Botnet IoT adalah kumpulan perangkat IoT yang terhubung ke Internet yang telah terinfeksi malware dan dikelola dari  jarak  jauh  oleh  penyerang.  Salah  satu  teknik  yang  dapat digunakan  dalam  mendeteksi  serangan  botnet  adalah  teknik pembelajaran  mesin.  Penerapan  metode  deteksi  berbasis pembelajaran  mesin  telah  terbukti  efisien  dalam  mendeteksi serangan  cyber. Performa  kinerja  sistem  deteksi  pada pembelajaran  mesin  dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan metode  reduksi  data. Proses  reduksi  data  pada  klasifikasi digunakan  untuk  mengatasi  masalah  skalabilitas  dan  sumber daya  komputasi  di  IoT . Pada  makalah  ini,  kami  mengusulkan Sistem  deteksi  menggunakan  metode  reduksi  Autoencoder  dan metode  klasifikasi  Decision  tree . Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  algortima  Autoencoder  dalam  mereduksi  data  sehingga dapat  mengurangi  penggunaan  memori  data  dari  1.62  GB menjadi 75.9 MB, selain itu juga meningkatkan kinerja klasifikasi
decision  tree.  Hal  ini  terlihat  dari  tingkat  akurasi  yang  tinggi hingga  mencapai  100%.  Pendekatan  Autoencoder  dengan Decision  Tree  memiliki  kemampuan  yang  lebih  unggul dibandingkan penelitian sebelumnya.
Kata Kunci— Botnet IoT, Pengurangan Dimensi, Autoencoder, Decision Tree

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  dan  penerapan  teknologi  berbasis Internet  of  Things (IoT)  telah  memungkinkan  berbagai kemungkinan  kemajuan  teknologi  untuk  berbagai  aspek kehidupan  [1].  Peningkatan  penggunaan  perangkat  perangkat IoT,  selaras  dengan  serangan cyber juga  yang  semakin meningkat, sehingga dapat mengganggu kinerja dari perangkat IoT  bahkan    menjadi  ancaman  serius  pada  keamanan  dan privasi  [2].  Serangan cyber pada  perangkat  IoT  yang  paling serius salah satunya adalah serangan botnet [3], [4]. Serangan botnet  IoT,  yang  bertujuan  untuk  melakukan  kejahatan  dunia maya  yang  nyata,  efisien,  dan  menguntungkan,  sehingga menjadi salah satu ancaman IoT yang paling serius [5].
Salah satu teknik yang dapat digunakan dalam mendeteksi serangan  botnet  adalah  teknik  pembelajaran  mesin  [6]. Penerapan  metode  deteksi  berbasis  pembelajaran  mesin  telah terbukti efisien dalam mendeteksi serangan cyber [7], meskipun bukan tanpa keterbatasan [8]. Oleh karena itu performa kinerja sistem  deteksi  pada  pembelajaran  mesin  dapat  ditingkatkan dengan menggunakan metode reduksi data [9]. Tujuan reduksi data  bukan  untuk  menghilangkan  informasi  yang  dapat diekstraksi tetapi untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran mesin ketika kumpulan data yang tersedia besar [10]. Data yang direduksi  menjadikan  penggunaan  sumber  daya  penyimpanan yang  lebih  sedikit  sehingga  manajemen  penyimpanan  lebih efisien [11].
Hal ini terlihat telah banyak penelitian diantaranya Bahsi et al. [12] melakukan reduksi data dengan menggunakan metode fisher score yang kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan k-NN dan decision tree. Kemudian Nomm et al. [13]  menggunakan  metode  entropi,  variance,  dan  Hopkins dalam mereduksi data yang kemudian diklasifikasikan dengan one class SVM and isolation forest. Selanjutnya Susanto et al. [14]  melakukan  proses  reduksi  data  dengan  menggunakan
metode fastICA, setelah itu diklasifikasikan dengan metode k- NN,  Decision  Tree,  Random  Forest,  and  Gradient  Boosting. Selain  itu  Alqahtani  et  al.  [15]  mereduksi  data  mengunakan metode fisher score, yang selanjutnya diklasifikasikan dengan metode XGBoost.
Pekerjaan  yang  dilakukan  ini  berkontribusi  terhadap pengembangan  model  untuk  sistem  deteksi  serangan  botnet pada  jaringan  IoT.  Sistem  deteksi  yang  diusulkan  dengan melakukan  proses  reduksi  data  menggunakan  Autoencoder, kemudian dilanjutkan dengan proses klasifikasi menggunakan Decision  tree.  Metode  reduksi  Autoencoder  dipilih  karena memiliki  perbedaan  dengan  metode  reduksi  dimensi  lainnya. Hal ini terlihat dalam beberapa kasus, pembuat enkode otomatis tidak hanya mengurangi dimensi, tetapi juga dapat mendeteksi struktur  berulang [16].  Disisi  lain  metode  klasifikasi  decision tree  memiliki  kelebihan  antara  lain,  Pertama,  model  pohon keputusan sampai taraf tertentu mudah diikuti dan diterapkan. Kedua, model pembelajaran berbasis pohon keputusan kurang memperhatikan  proses  penyiapan  sampel  karena  pada  tingkat tertentu  tidak  berguna  dan  memakan  waktu.  Ketiga,  proses verifikasi  efektivitas  dan  ketahanan  model  pohon  keputusan dapat dengan mudah diukur [17].

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  menggunakan  jenis dataset comma-separated  value  (CSV)  yaitu  dataset  N-BaIoT  [18]. Dataset N-BaIoT diekstraksi menggunakan metode incremental statistic  [19],  yang  menghasilkan  total  115  fitur.  Dataset  N- BaIoT  terdiri  dari  sembilan  perangkat  IoT  yang  mencakup webcam, monitor bayi, empat kamera keamanan, termostat, dan dua  bel  pintu. Dataset ini  memiliki  tiga  jenis  data  lalu  lintas (yaitu, satu jenis lalu lintas Benign dan dua jenis serangan lalu lintas yaitu Mirai dan Bashlite), yang berjumlah total 7.062.606 data.  Dalam  pengujian  ini  menggunakan  sekitar  20%  dari kumpulan  data  N-BaIoT,  dengan  total  1.415.912  data.  Proses pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara  mengambil  data sebanyak 20% dari setiap file dataset dimulai dari baris pertama sehingga  dapat  mewakili  seluruh  datanya.  Selain  itu  pada dataset  pelabelan  data  terletak  pada  penamaan  file  maka diperlukan penambahan label baru pada fiturnya untuk  proses klasifikasi sehingga total fitur menjadi 116 fitur. Sebaran data tersaji pada tabel I dan gambar 1.
T ABEL I . S EBARAN D ATASET N-B A I O T
Label Baru Label File Jumlah Data Benign Benign 111179 Bashlite
Combo
103030 Junk 52158 Scan 51022 TCP 171969 UDP 192873 Mirai Ack 128764 Scan 107596
Syn 146660 UDP 246001 UDPplain 104660 Total 1415912
Gambar 1. Sebaran label pada 20% dataset N-BaIoT

## B. Autoencoder
Proses  reduksi  dimensi  data  berguna  untuk  mengurangi jumlah  fitur  dan  memperkecil  ukuran  dataset  sehingga  dapat meningkatkan  performa  deteksi.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma  Autoencoder  sebagai  metode  reduksi  data.  Rumus Autoencoder dinyatakan dalam (1) dan (2) [20].
𝑌 = 𝑓(𝑋) = 𝑠(𝑊𝑋 + 𝑏𝑥) (1)
𝑋 ′ = 𝑔(𝑌) = 𝑠(𝑊 ′ 𝑌 + 𝑏𝑦) (2)
Dimana,
Y  = f(X ) = Fungsi Encoded W = Fungsi Weighted encoded X’ = g(Y) = Fungsi Decode bx = Bias encoded S =  Fungsi Activation W’ = Weighted decoded by = Bias decoded
Arsitektur dan parameter Autoencoder disajikan pada tabel II. Nilai  pada  parameter  tersebut  diisi  dengan  cara  manual  yang digunakan  selama  pengujian  trial  error  sampai  menemukan hasil yang maksimal.
T ABEL II. P ARAMETER A UTOENCODER Parameter Nilai Node Input layer 74 Node Ouput layer 74 Node on Hidden layer 1 50 Node on Hidden layer 2 30 Node on Hidden layer 3 20
Node on Hidden layer 4 10 Node on Hidden layer 5 5 Activation function of hidden layer Relu Activation function of Ouput layer Sigmoid and Softmax Learning rate 0.00001 Fungsi Loss Categorical crossentropy Fungsi optimasi Optimization Adam
Proses  pengurangan  dimensi  data  menggunakan  Autoencoder disajikan pada gambar 2.
Gambar 2. Flowchart pengurangan dimensi  menggunakan Autoencoder

## C. Decision Tree
Decision  Tree adalah  struktur  mirip  pohon  yang memiliki daun,  yang  merepresentasikan  klasifikasi  dan  cabang,  yang pada  gilirannya  merepresentasikan  konjungsi  fitur  yang
mengarah  ke  klasifikasi  tersebut.  Keuntungan  dari  klasifikasi Decision  Tree  adalah  ekspresi  pengetahuan  intuitif,  akurasi klasifikasi  tinggi,  dan  implementasi  sederhana.  Kerugian utamanya adalah untuk data, termasuk variabel kategori dengan beberapa  level  yang  berbeda,  nilai  perolehan  informasi cenderung  mendukung  fitur  dengan  lebih  banyak  level  [21]. Struktur decision tree [22] disajikan pada gambar 3.
Gambar 3. Struktur decision tree

## D. Evaluasi Performa
Proses  evaluasi  performa  klasifikasi  decision  tree menggunakan confusion  matrix seperti  yang  disajikan  pada table III [23].
T ABEL III. C ONFUSION M ATRIX
Predicted Class Possitive (P) Negative (N) Actual Class True (T) TP FP False (F)
FN TN
Dimana,  TP= True  Positive ,  TN= True  Negative ,  FP= False Positive , and FN= False Negative . Sehingga didapat kalkulasi classification  matrix untuk  evaluasi  performa  peningkatan klasifikasi (3) – (7),
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒-𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐹𝑃 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (7)

## E. Validasi
Proses  validasi  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai perbandingan  data testing dan  data training ,  seperti  yang disajikan pada tabel IV.
T ABEL IV. V ALIDASI P EMBAGIAN D ATA
Validasi Data Validasi pertama Training Data 50% and Testing Data 50 % Validasi kedua Training Data 60% and Testing Data 40 %
Validasi ketiga Training Data 70% and Testing Data 30 % Validasi keempat Training Data 80% and Testing Data 20 % Validasi kelima Training Data 90% and Testing Data 10 % III. H ASIL P ENGUJIAN DAN K OMPARASI

## A. Reduksi Data menggunakan Autoencoder
Hasil  pengujian  dalam  mereduksi  data  menggunakan arsitektur autoencoder dengan  dengan  konfigurasi  3  layer, optimasi  Adam,  nilai epoch sebesar  100,  ukuran batch  size sebesar  64,  nilai learning  rate sebesar  0.00001  dan menggunakan fungsi loss categorial_crossentropy . Berikut plot grafik  untuk  model loss dengan  menggunakan  arsitektur autoencoder 3 layer dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Grafik loss data multiclass terhadap autoencoder 3 layer
Pada gambar 4 menunjukkan grafik loss dari proses reduksi dimensi  dataset  menggunakan autoencoder 3 layer.  Nilai loss yang didapatkan pada arsitektur autoencoder 3 layer ini sebesar 23.09. Hasil reduksi data yang pada awalnya memiliki ukuran 115 kolom menjadi  5  kolom yang dapat  dilihat pada  tabel  V. Dataset awal  memiliki  ukuran  file  sebesar    1.62  GB  setelah melewati proses reduksi data menjadi sebesar 75.9 MB.
T ABEL V. R EDUKSI D ATA MENGGUNAKAN 3 L AYER A UTOENCODER Feature_0 Feature_1 Feature_2 Feature_3 Feature_4 0.000000 64.312424 28.513479 27.695612 50.174500 11.541241 5.329647 17.573317 4.191519 19.135214 11.444980 6.075598 36.264290 11.650904 22.337646 0.000000 15.838280 2.586906 39.339481 51.064587 9.027152 25.660934 16.014372 8.803638 8.126516

## B. Hasil Klasifikasi
Algoritma  klasifikasi  decision  tree  diuji  pada  dataset kemudian dievaluasi  dan dibandingkan. Tujuh  metrik  kinerja, yaitu: confusion  matrix ,  akurasi, precision , sensitifity , specificity , dan False Positive Rate (FPR).
Gambar 5 menunjukkan hasil confusion matrix dari deteksi botnet  dengan perbandingan 50% data training dan 50% data testing .  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi Decision  tree  mampu  mengklasifikasikan  709956  record  data atau  100%  dengan  benar.  Gambar  6  menunjukkan  hasil confusion matrix dari deteksi botnet dengan perbandingan 60% data training dan  40%  data testing .  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  klasifikasi  Decision  tree  mampu mengklasifikasikan  849547  record  data  atau  100%  dengan benar.  Gambar  7  menunjukkan  hasil confusion  matrix dari deteksi botnet dengan perbandingan 70% data training dan 30% data testing .  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi Decision  tree  mampu  mengklasifikasikan  991138  record  data atau  100%  dengan  benar.  Gambar  8  menunjukkan  hasil confusion matrix dari deteksi botnet dengan perbandingan 80% data training dan  20%  data testing .  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  klasifikasi  Decision  tree  mampu mengklasifikasikan  1132729  record  data  atau  100%  dengan benar.  Gambar  9  menunjukkan  hasil confusion  matrix dari deteksi botnet dengan perbandingan 90% data trainig dan 10% data  testing.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi Decision tree mampu mengklasifikasikan 1274320 record data atau 100% dengan benar.
Gambar 5. Confusion matrix decision tree dengan perbandingan 50% data training dan 50% data testing
Gambar 6. Confusion matrix decision tree dengan perbandingan 60% data training dan 40% data testing
Gambar 7. Confusion matrix decision tree dengan perbandingan 70% data training dan 30% data testing
Gambar 8. Confusion matrix decision tree dengan perbandingan 80% data training dan 20% data testing
Gambar 9. Confusion matrix decision tree dengan perbandingan 90% data training dan 10% data testing
Berdasarkan  hasil  pengujian,  didapatkan  performa  kinerja deteksi  botnet  IoT  yang  direduksi  dengan  menggunakan autoencoder, kemudian diklasifikasikan menggunakan decision tree. Hasil validasi yang disajikan pada tabel VI dan tabel VII, menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi, specificity , sensitivity , precision ,  dan false  positive  rate tidak  terpengaruh  oleh perubahan rasio data training dan data testing. Tingkat akurasi mencapai  100%  baik  pada  data  training  maupun data  testing. Selanjutnya  nilai specificity , sensitivity ,  dan precision tetap dinilai  1.0  baik  pada  data  training  maupun  data  testing. Kemudian nilai false positive rate stabil  di angka 0 baik  pada data training maupun data testing .
T ABEL VI. H ASIL PENGUJIAN T RAINING D ATA K LASIFIKASI D ECISION T REE Rasio Data Training data Akurasi Speci ficity Sensi tivity Precision False Positive rate 50:50 100 1.0 1.0 1.0 0 60:40 100 1.0 1.0 1.0 0 70:30 100 1.0 1.0 1.0 0 80:20 100 1.0 1.0 1.0 0 90:10 100 1.0 1.0 1.0 0 T ABEL VII. H ASIL PENGUJIAN T ESTING D ATA K LASIFIKASI D ECISION T REE Rasio Data Testing data Akurasi Speci ficity Sensi tivity Precision False Positive rate 50:50 100 1.0 1.0 1.0 0 60:40 100 1.0 1.0 1.0 0 70:30 100 1.0 1.0 1.0 0 80:20 100 1.0 1.0 1.0 0 90:10 100 1.0 1.0 1.0 0

## C. Komparasi dengan penelitian lainnya
Untuk  mengetahui  tingkat  ke  unggulan  metode  yang diusulkan,  penulis  mengkomparasikan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  menggunakan dataset sama  yaitu  N-BaIoT. Hasil  komparasi  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan lebih  akurat  dalam  mendeteksi  botnet  IoT  jika  dibandingkan metode lainnya, seperti yang ditunjukkan pada tabel VIII.
T ABEL VIII. K OMPARASI DENGAN PENELITIAN LAINNYA Referensi & Tahun Metode Dataset Jumlah Data Jumlah Dimensi Akurasi [12] (2018) Fisher score + k- NN N-BaIoT 1507815 (21.35%) 3 97.24 [15] (2020) Fisher score + XGBoost with Genetika Algorithm N-BaIoT 1667796 (23.61%) 3 99.96 This Work Autoenco der + Decision Tree N-BaIoT 1415912 (20%) 3 100%

## IV. K ESIMPULAN
Kami  telah  mengimplementasikan  algortima  Autoencoder dalam mereduksi data sehingga dapat mengurangi memori data dari  1.62 GB menjadi 75.9 MB, selain itu juga meningkatkan kinerja  klasifikasi  decision  tree.  Model  yang  diusulkan memiliki kinerja yang sangat baik pada deteksi botnet IoT, hal ini  terlihat  dari  tingkat  akurasi  yang  tinggi  hingga  mencapai 100%.. Pada penelitian selanjutnya, kami akan mencoba untuk meningkatkan kinerja deteksi  dan pencegahan serangan cyber dari jaringan IoT yang lebih kompleks..

## R EFERENCES
[1] S.  Nižetić,  P.  Šolić,  D.  López-de-Ipiña  González-de-Artaza,  and  L. Patrono, “Internet of Things (IoT): Opportunities, issues and challenges towards a smart and sustainable future,” J. Clean. Prod. , vol. 274, 2020, doi: 10.1016/j.jclepro.2020.122877.
[2] W. Zhou, Y. Jia, A. Peng, Y. Zhang, and P. Liu, “The effect of IoT new features  on  security  and  privacy:  New  threats,  existing  solutions,  and challenges yet to be solved,” IEEE Internet Things J. , vol. 6, no. 2, pp. 1606–1616, 2019, doi: 10.1109/JIOT.2018.2847733.
[3] Susanto, M. A. Syamsul Arifin, D. Stiawan, M. Y. Idris, and R. Budiarto, “The  trend  malware  source  of  IoT  network,” Indones.  J.  Electr.  Eng. Comput.  Sci. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  450–459,  2021,  doi: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp450-459.
[4] M.  Alshamkhany,  W.  Alshamkhany,  M. Mansour,  M.  Khan, S.  Dhou, and  F.  Aloul,  “Botnet  Attack  Detection  using  Machine  Learning,”  in Proc.  14th  International  Conference  on  Innovations  in  Information Technology, IIT , 2020, no. November, pp. 203–208.
[5] Z. Shao, S. Yuan, and Y. Wang, “Adaptive online learning for IoT botnet detection,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  574,  pp.  84–95,  2021,  doi: 10.1016/j.ins.2021.05.076.
[6] S.  Srinivasan  and  D.  P,  “Enhancing  the  security  in  cyber-world  by detecting  the  botnets  using  ensemble  classification  based  machine
learning,” Meas. Sensors , vol. 25, no. December 2022, p. 100624, 2023, doi: 10.1016/j.measen.2022.100624.
[7] C. Maudoux, S. Boumerdassi, A. Barcello, and E. Renault, “Combined Forest:  A  New  Supervised  Approach  for  a  Machine-Learning-based Botnets  Detection,” 2021  IEEE  Glob.  Commun.  Conf.  GLOBECOM 2021 - Proc. , pp. 1–6, 2021, doi: 10.1109/GLOBECOM46510.2021.9685261. [8] S. Miller and C. Busby-Earle, “The role of machine learning in botnet detection,” 2016 11th Int. Conf. Internet Technol. Secur. Trans. ICITST 2016 , no. December, pp. 359–364, 2017.
[9] Susanto,  D.  Stiawan,  M.  A.  S.  Arifin,  J.  Rejito,  M.  Y.  Idris,  and  R. Budiarto, “A Dimensionality Reduction Approach for Machine Learning Based  IoT  Botnet  Detection,” Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci. Informatics ,  vol.  2021–Octob,  no.  October,  pp.  26–30,  2021,  doi: 10.23919/EECSI53397.2021.9624299.
[10]  I. Czarnowski and P. Jȩdrzejowicz, “An approach to data reduction for learning  from  big  datasets:  Integrating  stacking,  rotation,  and  agent population  learning  techniques,” Complexity ,  vol.  2018,  2018,  doi: 10.1155/2018/7404627.
[11]  M. H. ur Rehman, C. S. Liew, A. Abbas, P. P. Jayaraman, T. Y. Wah, and S. U. Khan, “Big Data Reduction Methods: A Survey,” Data  Sci. Eng. , vol. 1, no. 4, pp. 265–284, 2016, doi: 10.1007/s41019-016-0022-
0.
[12]  H. Bahsi, S. Nomm, and F. B. La Torre, “Dimensionality Reduction for Machine  Learning  Based  IoT  Botnet  Detection,”  in Proc.  2018  15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, ICARCV , 2018, pp. 1857–1862.
[13]  S.  Nomm  and  H.  Bahsi,  “Unsupervised  Anomaly  Based  Botnet Detection  in  IoT  Networks,”  in Proc.-  17th  IEEE  International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA , 2019, pp. 1048–1053.
[14]  Susanto et al. , “Dimensional Reduction With Fast ICA for IoT Botnet Detection,” J.  Appl.  Secur.  Res. ,  vol.  0,  no.  0,  pp.  1–24,  2022,  doi: 10.1080/19361610.2022.2079906.
[15]  M. Alqahtani, H. Mathkour, and M. M. Ben Ismail, “IoT botnet attack detection  based  on  optimized  extreme  gradient  boosting  and  feature selection,” Sensors (Switzerland) , vol. 20, no. 21, pp. 1–21, 2020, doi: 10.3390/s20216336.
[16]  Y.  Wang,  H.  Yao,  and  S.  Zhao,  “Auto-encoder  based  dimensionality reduction,” Neurocomputing ,  vol.  184,  pp.  232–242,  2016,  doi: 10.1016/j.neucom.2015.08.104.
[17]  Y. Liu and S. Yang, “Application of Decision Tree-Based Classification Algorithm  on  Content  Marketing,” J.  Math. ,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/6469054.
[18]  Y.  Meidan et  al. ,  “N-BaIoT-Network-based  detection  of  IoT  botnet attacks using deep autoencoders,” IEEE Pervasive Comput. , vol. 17, no. 3, pp. 12–22, Sep. 2018, doi: 10.1109/MPRV.2018.03367731.
[19]  Y.  Mirsky,  T.  Doitshman,  Y.  Elovici,  and  A.  Shabtai,  “Kitsune:  An ensemble of autoencoders for online network intrusion detection,” arXiv , no. February, pp. 18–21, 2018.
[20]  Y.  N.  Kunang,  S.  Nurmaini,  D.  Stiawan,  A.  Zarkasi,  and  F.  Jasmir, “Automatic  Features  Extraction  Using  Autoencoder  in  Intrusion Detection System,” in Proceedings of 2018 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICECOS 2018 , 2019, vol. 17, pp. 219–224, doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605181.
[21]  A.  L.  Buczak  and  E.  Guven,  “A  Survey  of  Data  Mining  and Machine Learning  Methods  for  Cyber  Security  Intrusion  Detection,” IEEE Commun.  Surv.  Tutorials ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  1153–1176,  2016,  doi: 10.1109/COMST.2015.2494502.
[22]  A.  Banjongkan,  W.  Pongsena,  N. Kerdprasop,  and  K.  Kerdprasop,  “A study of job failure prediction at job submit-state and job start-state in high-performance computing system: Using decision tree algorithms,” J. Adv.  Inf.  Technol. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  84–92,  2021,  doi: 10.12720/jait.12.2.84-92.
[23]  A.  Tharwat,  “Classification  assessment  methods,” Appl.  Comput. Informatics , vol. 17, no. 1, pp. 168–192, 2021, doi:
10.1016/j.aci.2018.08.003.