Judul: Model Deteksi Botnet pada Trafik Terenkripsi dalam Jaringan Software-Defined Network (SDN) menggunakan Deep Neural Network (DNN).
Abstrak: Konfigurasi perangkat jaringan baru yang dilakukan terpusat dan tanpa bergantung kepada vendor perangkat merupakan salah satu konsep yang ditawarkan jaringan Software-Defined Network (SDN). Konsep SDN sangat efektif diterapkan pada jaringan yang memiliki perangkat sangat banyak atau jaringan dengan infrastruktur besar dan luas. Kehadiran jaringan SDN membuat pengelola jaringan perlahan-lahan mulai meninggalkan jaringan konvensional. Perbedaan jaringan SDN dengan jaringan konvensional terletak pada arsitektur jaringannya. Arsitektur jaringan SDN membagi perangkat jaringannya kedalam tiga bagian utama yaitu data plane, control plane dan application plane, sedangkan didalam arsitektur jaringan konvensioanl, tiga bagian utama dalam jaringan SDN digabung menjadi satu dalam sebuah perangkat jaringan seperti router dan switch, yang dalam arsitektur jaringan SDN dikenal sebagai data plane. Di dalam jaringan SDN, aktivitas seperti konfigurasi perangkat jaringan baru, controling dan monitoring jaringan dilakukan terpusat pada bagian yang dikenal dengan control plane. Bagian control plane juga mengatur keluar masuk semua aliran lalu lintas dalam jaringan SDN. Fungsi dan peran control plane dalam jaringan SDN sangatlah penting. Untuk itu, perlu adanya sebuah sistem keamanan yang kuat untuk melindungi control plane dalam jaringan SDN dari serangan. Jika tidak, ketika terjadi serangan pada bagian control plane dalam jaringan SDN maka, bisa dipastikan semua sumberdaya jaringan dengan cepat bisa diambil alih dan dikuasasi seluruhnya oleh penyerang. Untuk mengatasi hal tersebut, jaringan SDN menyediakan sistem keamanan yang dikenal dengan protocol OpenFlow. Protokol keamanan tersebut berfungsi mengarahkan setiap aliran lalu lintas paket yang lewat sesuai tujuannya. Protocol OpenFlow dalam jaringan SDN menghubungkan bagian control palane dan data plane, sehingga setiap aliran yang dilewatkan protocol OpenFlow sesuai tujuannya diatur pada bagian control plane. Beberapa penelitian terdahulu menjelaskan bahwa sistem keamanan protocol OpenFlow belum mampu melakukan identifikasi terhadap trafik terenkripsi dengan baik. Protocol TLS/HTTP merupakan salah satu trafik terenkripsi yang mampu melewati sistem keamanan protocol OpenFlow. Hal tersebut merupakan masalah yang perlu diperbahrui oleh jaringan SDN. Sebab, jika ada serangan menggunakan trafik terenkripsi dan berhasil menyerang maka, akibatnya penyerang akan dengan cepat dan mudah menguasai jaringan SDN. Dewasa ini banyak sekali serangan dalam jaringan yang memanfaatkan trafik terenkripsi untuk menyerang sistem keamanan dari sebuah jaringan. Botnet adalah salah satu serangan dalam dunia jaringan yang menggunakan trafik terenkripsi sebagai celah untuk melancarkan serangannya. Serangan botnet merupakan kumpulan aplikasi jahat seperti DDoS, fast-flux, click fraud, port scan, dan spam. Kumpulan aplikasi tersebut didesain oleh pembuatnya (botmaster / botheader) untuk menyerang jaringan, dengan tujuan melemahkan performa sebuah jaringan atau mengambil informasi penting (userid dan password) dalam jaringan secara illegal. Kurang lebih 16% sampai 25% komputer yang terhubung dengan internet terinfeksi botnet. Hal ini tentunya sangat mengkhawatirkan bagi pengelola jaringan, sehingga penelitian ini bertujuan membangun sebuah model sistem kamanan yang baik, untuk membantu protocol OpenFlow melakukan pengamanan terhadap lalu lintas trafik dalam jaringan SDN. Model yang dibangun diharapkan mampu melakukan deteksi terhadap serangan dalam jaringan SDN, terutama pada serangan botnet yang menggunakan trafik terenkripsi. Model keamanan yang dibangun pada penelitian ini, menggunakan pendekatan Deep Neural Network (DNN) dan function stochastic Adptive momentum (Adam) untuk optimasi model. DNN merupakan metode Machine Learning (ML) yang dikenal dengan Deep Learning (DL) dan merupakan pengembangan dari Neural Network (NN). Penelitian ini memanfaatkan salah satu framework
Keyword: Botnet, Deep Learning, Deep Neural Network, Protokol enkripsi, Software-Defined Network