648 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E- ISSN 2503-2933

## Deteksi Serangan DDoS Mengunakan Deep Q-Network
Ronsen Purba* 1 , Wulan Sri Lestari 2 , Mustika Ulina 3
1,2,3 Teknologi Informasi, Fakultas Informatika, Universitas Mikroskil Jl. Thamrin, No. 124,140,112 Medan e-mail: * 1 ronsen@mikroskil.ac.id , 2 wulan.lestari@mikroskil.ac.id,
3 mustika.ulina@mikroskil.ac.id

## Abstrak
Distributed  Denial  of  Service  Attack  (DDoS)  merupakan  serangan  dengan mengkompilasi beberapa sistem di internet dengan zombie/agen yang terinfeksi dan membentuk jaringan  botnet.  Serangan  DDoS  mengakibatkan  kerugian  finansial,  hilangnya  produktivitas, kerusakan  merek,  penurunan  peringkat  kredit  dan  asuransi  serta  terganggunya  hubungan pelanggan,  dan  pemasok.  Selain  itu,  teknologi  IoT  juga  rentan  terhadap  serangan  DDoS berskala  besar.  Untuk  mencegah  terjadinya  serangan  DDoS  maka  dibutuhkan  model  yang dapat  mendeteksi  adanya  serangan  DDoS.  Pada  penelitian  ini,  kami  mengusulkan  Deep  Q- Network  (DQN)  untuk  mendeteksi  serangan  DDoS.  DQN  merupakan  algoritme  reinforcement learning  yang  menggabungkan  deep  learning  dan  Q-learning.  Penerapan  DQN  digunakan untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi  serangan  pada  dataset.  Pada  penelitian  ini,  dataset  yang digunakan untuk mendeteksi adanya serangan DDoS atau tidak adalah CICDDoS2019 dataset yang disediakan oleh Canadian Institute for Cybersecurity. Berdasarkan perbandingan metode yang  dilakukan  didapatkan  hasil  metode  DQN  yang  diusulkan  dapat  mendeteksi  11  serangan DDoS  dan  benign/normal  data  dengan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingan  metode  LR dan SVR. Hasil penelitian menunjukkan model yang diusulkan memiliki nilai akurasi 96% dan lebih baik dibandingkan metode LR dan SVR .
Kata kunci — Deep Q-Network, DDoS, Deteksi Serangan.

## Abstract
Distributed Denial of Service Attack (DDoS) is an attack by compiling multiple systems on  the  internet  with  infected  zombies/agents  and  forming  a  network  of  botnets.  DDoS  attacks resulted  in  financial  losses,  lost  productivity,  brand  damage,  downgrades  of  credit  and insurance  ratings,  and  disrupted  customer  and  supplier  relationships.  In  addition,  IoT technology is also vulnerable to large-scale DDoS attacks. To prevent DDOS attacks, a model that can detect DDoS attacks is needed. In this research, we propose Deep Q-Network (DQN) to detect DDoS attacks. DQN is a reinforcement learning algorithm that combines deep learning and q-learning. The application of DQN is used to improve the accuracy of attack detection on the dataset. In this paper, the dataset used to detect DDoS attacks or not is the CICDDoS2019 dataset provided by the Canadian Institute for Cybersecurity. Based on the comparison of the methods carried out, the results of the proposed DQN method can detect 11 DDoS attacks and benign/normal  data  with  better  accuracy  values  compared  to  the  LR  and  SVR  methods.  The results showed that the proposed model had an accuracy value of 96% and was better than LR and SCR methods.
Keywords — Deep Q-Network, DDoS, Attack Detection.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E- ISSN 2503-2933 649
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir  serangan Distributed  Denial-of-Service (DDoS)  telah menyebabkan  kerugian  yang  signifikan  untuk  pengguna Internet  of  Thing (IoT)  dalam  bidang industri, dan pemerintahan [1]. Cybercriminal mengetahui teknologi IoT lebih rentan terhadap serangan  DDoS  skala  besar  karena  keterbatasan  sumber  daya.  Adanya  serangan  DDoS  dapat menyulitkan  organisasi  seperti  terganggunya  aktivitas  online,  data cloud organisasi,  dan perangkat yang terhubung dengan internet [2]. Serangan DDoS bertujuan untuk membuat suatu server memiliki jumlah permintaan yang terlalu tinggi sehingga server tidak dapat ditangani [3].
Pemantauan  alamat  IP  adalah  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk  melawan serangan  DDoS  [4].  Namun  serangan  DDoS  terutama  pada  lapisan  aplikasi  sangat  sulit dideteksi  karena  pola  permintaan  serangan  sama  dengan  pola  permintaan  yang  sah  membuat sistem  pertahanan  tradisional  tidak  berjalan  [5].  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, beberapa  peneliti  [6][7][8][9][10]  menggunakan machine  learning untuk  mendeteksi cyberattack .  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan machine  learning mampu  mendeteksi serangan dengan baik dibandingkan teknik data mining . Pada machine learning , dataset sangat penting untuk melatih dan menguji model deteksi [11]. Beberapa peneliti [12][13][14][15][16] mencoba  mengembangkan dataset DDoS untuk  tujuan  deteksi cyberattack . Namun  terdapat masalah  seperti  lalu  lintas  tidak  lengkap,  data  anonim,  dan  skenario  serangan  yang  sudah ketinggalan zaman yang membatasi pengujian dan validasi model deteksi yang diusulkan [17].
Peneliti [17] menyusun dataset DDoS komprehensif yang disebut CICDDoS2019 yang terdiri dari 80 fitur lalu lintas jaringan, 1 kelas normal( benign ) dan 12 kelas DDoS yang dibuat menggunakan  CICFlowMeter.  Pada  penelitian  tersebut  dilakukan  deteksi  DDoS  dengan membandingkan  3  metode  yaitu Naïve  Bayes, Random  Forest (RF)  dan  ID3.  Hasil  dari penelitian tersebut metode ID3 memiliki nilai presisi 78% dan lebih baik dibandingkan metode lainnya [17]. Tantangan dalam mendeteksi metode menggunakan dataset CICDDoS2019 yaitu imbalanced data. Dataset CICDDoS  memiliki  50006249  data  serangan  DDoS  dan  56863  data benign /normal, imbalanced data dapat menyulitkan model machine learning untuk mendeteksi cyberattack [18].
Pada  makalah  ini,  untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi  serangan  DDoS  pada CICDDoS2019 diusulkan model Deep Q-Network (DQN). DQN merupakan  metode gabungan Q-Learning dan Deep  Learning .  Beberapa  penelitian  menggunakan  DQN  untuk  mendeteksi Intrusion  Detection  Systems (IDS)  [8][19] dan    mengklasifikasi pada imbalance  data teks  dan citra [20].  Kontribusi  pada  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  model  dengan  akurasi  tinggi untuk mendeteksi ada atau tidaknya serangan DDoS menggunakan DQN.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  fokus  pada  masalah  bagaimana  menghasilkan  model  yang  tepat  untuk mendeteksi  adanya  serangan  DDoS  atau  tidak.  Berikut  tahapan-tahapan  dalam  mendeteksi serangan DDoS:

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  CICDDOS2019 dataset yang  disediakan oleh Canadian Institute for Cybersecurity. Pada penelitian ini menggunakan 24 fitur terbaik dari 80 fitur yang ada. Pemilihan 24 fitur tersebut berdasarkan hasil dari penelitian Sharafaldin et al [17]. Dataset dibagi menjadi 2 bagian yaitu:
650 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E-ISSN 2503-2933
1. Training  Data merupakan  data  yang  akan  digunakan  untuk  melatih  model  DQN  dalam mendeteksi  serangan  DDoS. Training  data terdiri  dari  12  serangan  DDoS  dan  1 Benign /normal. Pada makalah ini menggunakan dataset serangandengan jumlah 40394 data serangan sedangkan pada data Benign /normal memiliki jumlah 8798 data. 2. Testing  Data merupakan  data  yang  akan  digunakan  untuk  menguji  model  DQN  yang dihasilkan  dari  proses  training  model. Testing  data memiliki  6400  data  serangan  dan  880 data Benign /normal.

## 2. 2 Implementasi Metode DQN
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  analisis  dan  desain  terhadap  metode  DQN  untuk diimplementasikan  pada  sistem  deteksi  serangan  DDoS  yang  dapat  digunakan  untuk membedakan terjadi serangan atau tidak. Berikut tahapan-tahapan implementasi DQN:
1. Preprocessing Data
Pada tahap ini dibagi dalam 2 bagian yaitu cleaning data dan normalisasi data. Pada proses cleaning data bertujuan mengecek dan menghilangkan nilai NaN dan Infinity yang terdapat pada dataset .  Pada  proses  normalisasi  data  dilakukan  penskalaan  data  0  sampai  1  untuk mempermudahkan pemprosesan data pada model.
2. Tahap Training
Tahap training merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk  melatih  model  DQN  dalam mengenali dataset dan membentuk sebuah model berdasarkan pelatihan tersebut. Gambar 1 merupakan flowchart dari tahap training .
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E- ISSN 2503-2933 651
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 1. Flowchart Tahap Training
Berikut ini penjelasan tahap training .
a. Dilakukan pemberian label kelas pada dataset dengan memberi label “1” untuk setiap data serangan DDoS dan label “0” untuk data Benign /Normal.
b. Kemudian dilakukannya prepocessing data menggunakan library pandas python.
c. Dilakukannya inisialisasi parameter DQN yang akan digunakan. Tabel I menunjukkan nilai parameter dan arsitektur DQN yang diterapkan pada makalah ini.
652 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E-ISSN 2503-2933
d. Kemudian  menentukan mini-batch sample dataset  sebanyak batch_size yang  sudah ditentukan.
e. Menentukan fungsi Q dan setting maksimal reward.
f. Menentukan fungsi Policy pada fungsi Q saat ini.
g. Menerapkannya Deep  Neural  Network (DNN).  Pada  makalah  ini  DNN  dibangun menggunakan TensorFlow python dengan 3 hidden layers dan aktivasi ReLU untuk semua lapisan  dengan hidden  layer. ReLu  berfungsi  untuk  memastikan  nilai  fungsi  Q  bernilai positif. Menerapkan dropout pada DNN di setiap hidden layer untuk menghindari terjadinya overfitting . Untuk menghitung nilai loss pada proses training DQN digunakan Mean Square Error (MSE).
Nilai  parameter  yang  digunakan  untuk  membangun  model  DQN  pada  tahap training dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Parameter Model DQN Parameter Nilai Episode 60 Discount Factor ( γ ) 0.01 Batch 25 Learning Rate 0.001 Epoch 145 Optimizer Adam Jumlah Neuron Hidden Layer 1 264 Jumlah Neuron Hidden Layer 2 128 Jumlah Neuron Hidden Layer 3 32 Dropout 0.01 3. Tahap Testing
Tahap testing merupakan  proses  memanggil  model  yang  sudah  dibangun  pada  tahap training seperti terlihat pada Gambar 2.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E- ISSN 2503-2933 653
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Flowchart Tahap Testing
Berikut ini penjelasan tahap testing.
a. Memasukkan dataset testing.
b. Melakukan  proses cleaning data  yang  bertujuan  mengecek  dan  menghilangkan  nilai NaN yang terdapat pada dataset .
c. Melakukan  proses  normalisasi  data  untuk  penskalaan  data  0  sampai  1  untuk mempermudahkan pemprosesan data pada model.
d. Selanjutnya memanggil model deteksi DQN untuk mendeteksi data testing merupakan data  serangan  DdoS  atau  tidak.  Setelah  proses  deteksi  selesai  dilakukan  perhitungan Akurasi dengan Confusion Matrix, F - measure dan Precision .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  beberapa  pengujian  untuk  mengetahui  akurasi  model DQN yang dibangun untuk mendeteksi serangan DDoS pada dataset CICDDoS2019.
654 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E-ISSN 2503-2933
3.1. Pengaruh Parameter Discount Factor ( γ ) terhadap akurasi Untuk  mengetahui  pengaruh Discount  Factor ( γ )  terhadap  akurasi  model  DQN  maka pada pengujian ini akan digunakan data dengan rincian yaitu 49237 data training dan 7280 data testing . Hasil pengujian pengaruh Discount Factor ( γ ) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Pengaruh Discount Factor Nilai Discount Factor ( λ ) Akurasi (%) F1- Score (%) Precision (%) 0.001 95,58 97,68 96.70 0.01 95,58 97,50 96.98 0.99 87,90 93,56 87,90
Berdasarkan hasil pada Table 2, dapat dilihat bahwa nilai Discount Factor ( λ ) memiliki pengaruh  yang  signifikan  dalam  mendeteksi  serangan  DDoS.  Nilai Discount  Factor ( λ )  yang lebih  kecil  memiliki  hasil  akurasi  yang  lebih  baik.  Dengan  menerapkan  nilai  kecil  pada λ memberikan  model  mempelajari  lebih  dalam  pada reward saat  ini  dibandingkan  fokus  pada reward di masa mendatang. Hal ini dapat diterima mengingat bahwa keadaan selanjutnya ( next state )  tidak  berkorelasi  dengan  keadaan  saat  ini  ( state )  dan  tujuan  model  sebenarnya  untuk membuat prediksi yang benar untuk keadaan saat ini.

## 3.2. Pengaruh Parameter Learning Rate Terhadap Akurasi
Untuk  mengetahui  pengaruh Learning  Rate terhadap akurasi  model  DQN  maka  dilakukan pengujian  dengan  nilai  3  learning  yang  berbeda.  Pengujian  dilakukan  menggunakan dataset dengan rincian data sebagai berikut:
1. 1 dataset training memiliki 49237 data yang terdiri dari 12 Serangan DDoS dan 8798 data Benign /normal.
2. 12 dataset  testing yang  merupakan  12 serangan  DDoS.  Pada  11 dataset serangan  masing- masing dataset memiliki 1000 data serangan dan 1000 data benign /normal. Sedangkan pada dataset serangan  WebDDoS  memiliki  jumlah  200  data  serangan  dan  1800  data benign /normal.
Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 3.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E- ISSN 2503-2933 655
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Grafik Hasil Pengujian Learning Rate
Gambar  3  menunjukkan  nilai parameter learning  rate memiliki  pengaruh terhadap  hasil akurasi yang didapat. Nilai learning rate 0.001 memiliki nilai akurasi paling tinggi dengan rata- rata  93.35%  pada  11  serangan.  Pada  serangan  WebDDoS,  DQN  model  menghasilkan  nilai akurasi  83%.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  kelas  serangan WebDDoS merupakan imbalanced dataset . Dari  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  jika learning  rate di  set  terlalu  rendah, pelatihan akan berkembang sangat lambat karena membuat pembaruan yang sangat kecil pada bobot  di  jaringan. Namun,  jika learning  rate di  set  terlalu  tinggi,  ini  dapat  menyebabkan perilaku berbeda yang tidak diinginkan dalam fungsi loss.
3.3. Perbandingan Metode dalam Deteksi pada Imbalanced Data
Pengujian  ketiga  dilakukan  dengan  membandingkan  metode Support  Vector  Regression (SVR), Logistic Regression (LR) dan DQN untuk melihat model yang memiliki akurasi terbaik dalam deteksi serangan DDoS pada imbalanced data. Pengujian ini menggunakan data training dengan jumlah 400 data Webddos dan 8798 data Benign /normal dan data testing sebanyak 200 data serangan WebDDoS dan 1800 data Benign /normal.  Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian perbandingan metode dalam deteksi serangan DDoS pada imbalanced data.

## Tabel 3. Hasil Perbandingan Deteksi Serangan DDoS
Pada Imbalanced Data Metode Akurasi (%) F1- Score (%) Precision (%) SVR 57.17 39,50 25.80 LR 58.50 40.30 26.50 DQN (Metode yang diusulkan) 83.00 54.46 49.19
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Hasil Pengujian Learning Rate Pada Setiap Serangan 0.0001 0.001 0.01
656 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E-ISSN 2503-2933
Pada  Tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa  metode  yang  diusulkan  (DQN)  menghasilkan  nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan metode lainnya yaitu 83%. Namun dapat dilihat nilai F1- Score dan Precision yang dihasilkan masih rendah yaitu dibawah 60%.

## 3.4. Perbandingan Metode Deteksi DDoS
Pengujian  perbandingan  metode  DQN  dengan  2  metode  deteksi  lainnya  yaitu Support Vector  Regression (SVR)  dan Logistic  Regression (LR)  untuk  melihat  model  yang  memiliki akurasi  terbaik  dalam  mendeteksi  DDoS.  Pada  pengujian  ini  menggunakan  6400  data  11 serangan  DDoS  dan  880  data Benign /normal.  Tabel  4  menunjukkan  hasil  pengujian perbandingan metode deteksi.
Tabel 4. Perbandingan Metode Deteksi DDoS Metode Akurasi (%) F1- Score (%) Precision (%) SVR 92.72 96.00 92.80 LR 92,95 96.10 93.00 DQN (Metode yang diusulkan) 96,26 97.88 97.13
Tabel  4  menunjukkan  metode  DQN  yang  diusulkan  pada  makalah  ini  memiliki  nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan 2 metode deteksi lainnya. Metode yang diusulkan berhasil mendeteksi serangan DDoS dengan akurasi 96,26%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dihasilkan  maka  nilai  parameter discount  factor dan learning  rate sangat  berpengaruh  pada  akurasi  deteksi  serangan.  Nilai discount  factor yang lebih  kecil  dapat  membuat  metode  DQN  fokus  pada  nilai reward data  saat  ini  sehingga  dapat menghasilkan nilai akurasi yang baik. Selain itu model DQN yang diusulkan dapat mendeteksi adanya  11  jenis  serangan  DDoS  atau  tidak  dengan  nilai  akurasi  96,26%.  Namun,  untuk mendeteksi serangan pada imbalanced data model DQN hanya menghasilkan akurasi 83%.

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  perlunya  meningkatkan  akurasi  pada imbalanced data untuk mendeteksi adanya serangan DDoS sehingga dapat memberikan dampak yang  lebih  baik  untuk  diterapkan  pada  aplikasi  keamanan  data.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan untuk deteksi serangan pada imbalanced data adalah Deep AutoEncode -DQN.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Universitas  Mikroskil  yang  sudah  mendanai  dan  mendukung penelitian ini melalui skema hibah kompetisi Internal Kreativitas dan Inovasi Dosen.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E- ISSN 2503-2933 657
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Li, Q., Meng, L., Zhang, Y., dan Yan, J., 2019, DDoS Attacks Detection Using Machine Learning Algorithms, Commun. Comput. Inf. Sci. , Vol. 1009, hal 205–216.
[2]    Mishra,  A.,  Sharma,  S.,  dan  Pandey,  A.,  2020, An  Enhanced  DDoS  TCP  Flood  Attack Defence System in a Cloud Computing, SSRN Electron. J.
[3]    Li, J., 2020, Detection Of Ddos Attacks Based On Dense Neural Networks , Autoencoders And Pearson Correlation Coefficient (Halifax: Dalhousie University) , Hal 89.
[4]    Maciá-Fernández,  G.,  Rodríguez-Gómez,  R.  A.,  dan  Díaz-Verdejo, J.  E.,  2010, Defense Techniques  For  Low-Rate Dos  Attacks  Against  Application  Servers,  Comput.  Networks , vol. 54, no. 15, hal 2711–2727.
[5] Sharma,  V.,  Verma,  V.,  dan  Sharma,  A.,  2019, Detection  of  DDoS  Attacks  Using Machine Learning in Cloud Computing, Commun. Comput. Inf. Sci. , Vol. 1076, hal 260– 273.
[6] Agrawal  S.,  dan  Agrawal,  J.,  2015, Survey  On  Anomaly  Detection  Using  Data  Mining Techniques, Procedia Comput. Sci. , Vol. 60, No. 1, Hal 708–713.
[7] Buczak,  A.  L.,  dan  Guven,  E.,  2016, A  Survey  of  Data  Mining  and  Machine  Learning Methods for Cyber Security Intrusion Detection, IEEE Commun. Surv. Tutorials , vol. 18, No. 2, hal 1153–1176.
[8] Mishra,  P.,  Varadharajan,  V.,  Tupakula,  U.,  dan  Pilli,  E.  S.,  2019, A  Detailed Investigation  and  Analysis  of  Using  Machine  Learning  Techniques  For  Intrusion Detection, IEEE Commun. Surv. Tutorials , Vol. 21, No. 1, hal 686–728.
[9] Rawat, S., Srinivasan, A., dan R, V., 2019, Intrusion Detection Systems Using Classical Machine  Learning  Techniques  Versus  Integrated  Unsupervised  Feature  Learning  and Deep Neural Network , https://arxiv.org/abs/1910.01114 .
[10]  Vinayakumar,  R.,  Alazab,  M.,  Soman,  K.  P.,  Poornachandran,  P.,  Al-Nemrat,  A.,  dan Venkatraman,  S.,  2019, Deep  Learning  Approach  for  Intelligent  Intrusion  Detection System , IEEE Access , Vol. 7, hal 41525–41550.
[11]  Brownlee,  J., Data  Learning  and  Modeling ,  https://machinelearningmastery.com/data- learning-and-modeling/, Diases Pada Tanggal 1 Oktober 2020.
[12]  Subbulakshmi, T., Balakrishnan, K., Shalinie, S. M., Anandkumar, D., Ganapathisubramanian,  V.,  dan  Kannathal,  K.,  2011, Detection  of  DDoS  Attacks  Using Enhanced  Support  Vector  Machines  With  Real  Time  Generated  Dataset, 3rd  Int.  Conf. Adv. Comput. ICoAC 2011 , hal 17–22.
[13]  Prasad, K. M., Reddy, A. R. M., and Rao, K. V., 2014, DoS and DDoS Attacks: Defense, Detection and TracebackMechanisms -A Survey , Glob. J. Comput. Sci. Technol. , Vol. 14, No. 7.
658 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 648-658 E-ISSN 2503-2933
[14]  Brown, C., Cowperthwaite, A., Hijazi, A., dan Somayaji, A., 2009, Analysis of The 1999 DARPA/Lincoln  Laboratory  IDS  Evaluation  Data  with  NetADHICT , IEEE  Symp. Comput. Intell. Secur. Def. Appl. CISDA 2009 , no. Cisda.
[15]  Singh, K. J., dan De, T., 2015, An Approach of Ddos Attack Detection Using Classifiers , Emerging Research in Computing, Information , Communication and Applications.
[16]  Yu, S., Zhou, W., Jia, W., Guo, S., Xiang, Y., dan Tang, F., 2012, Discriminating DDoS Attacks  From  Flash  Crowds  Using  Flow  Correlation  Coefficient, IEEE  Trans.  Parallel Distrib. Syst. , Vol. 23, No. 6, hal 1073–1080.
[17]  Sharafaldin,  I.,  Lashkari,  A.  H.,  Hakak,  S.,  dan  Ghorbani,  A.  A.,  2019, Developing Realistic Distributed Denial of Service (DDoS) Attack Dataset and Taxonomy, Proc. - Int. Carnahan Conf. Secur. Technol. , Vol. 2019-Octob.
[18]  Sun, Y., Wong, A. K. C., dan Kamel, M. S. , 2009, Classification of imbalanced data: A Review, Int. J. Pattern Recofgnit. Artif. Intell. , Vol. 23, No. 4, hal 687–719.
[19]  Sethi, K., Sai Rupesh, E., Kumar, R., Bera, P., dan Venu Madhav, Y., 2020, A Context- Aware Robust Intrusion Detection System: A Reinforcement Learning-Based Approach,” Int. J. Inf. Secur. , Vol. 19, No. 6, hal 657–678.
[20]  Lin,  E.,  Chen,  Q.  dan  Qi,  X.,  2020, Deep  Reinforcement  Learning  For  Imbalanced Classification, Appl. Intell.