Judul: Intrusion Detection System Untuk Pendeteksian Serangan Synflood Pada Protokol TCP/IP
Abstrak: Network Intrusion Detection System (NIDS) adalah pcnycdia pcrlindungan terhadap sistem jaringan komputer sclain dari mekanisme pcrlindungan yang telall diimplementasikan sebelumnya. Firewall scbagai salah satu alternatif pcrlindungan sistem jaringan memiliki kelemahan, yaitu hanya mampu mendcteksi paket data yang keluar dan masuk sistem jaringan yang ingin dilindungi. Pendekatan yang dilakukan oleh IDS adalah dengan melakukan proses audit terhadap segala aktivitas jaringan yang akan dilindungi. Dalam prakteknya, kejadian dalam sistem dinyatakan sebagai seknens dari pakel data yang melintasi atau memiliki tujuan ke sistem jaringan yang akan dilindungi. Penelitian ini mengenali pola serangan SYNflood untuk menentukanfinite state machine yang dapai dipergunakan dalam proses pcndeteksian.
Keyword: 

Judul: Keamanan Jaringan Openflow Menggunakan Intrusion Detection System Berbasis Backpropagation Neural Network
Abstrak: Protokol OpenFlow (OFP) adalah salah satu teknik jaringan komputer yang memisahkan antara control plane dan data plane. Keuntungan dengan adanya pemisahan tersebut, sebuah jaringan komputer dapat diprogram secara dinamis tanpa harus terikat dengan salah satu vendor tertentu. Adanya pemisahan control plane dan data plane, dapat menjadi ancaman terhadap data yang dikirimkan. Oleh karena itu, jaringan berbasiskan OFP memerlukan mekanisme keamanan yang mampu mengidentifikasi trafik data. Penelitian ini menerapkan dan menguji mekanisme keamanan pada jaringan OFP menggunakan teknik intrusion detection system (IDS). IDS merupakan salah satu skema keamanan yang dapat diintegrasikan dengan teknologi OpenFlow. IDS yang digunakan pada penelitian adalah metode backpropagation neural network (BPNN) untuk mengklasifikasikan paket-paket yang datang terhadap jenis serangan. Penerapan BPNN diharapkan mampu mengidentifikasi serangan-serangan pada jaringan OpenFlow. Metode penelitian ini terdiri dari beberapa proses yaitu analisis masalah, perancangan sistem yang terdiri perancangan jaringan OpenFlow dan perancangan sistem IDS, implementasi sistem dan pengujian serta evaluasi sistem. Implementasi jaringan OpenFlow dilakukan di LAB Net Centric Computing (NCC) IPB. Implementasi sistem IDS menggunakan metode backpropagation neural network diterapkan pada controller. Adapun ruang lingkup penelitian ini adalah. 1) Implementasi jaringan OpenFlow hanya pada jaringan LAN. 2) Penelitian berfokus terhadap keamanan controller. 3) Target serangan yang dilakukan adalah OpenFlow controller. 4) Keamanan jaringan OpenFlow menggunakan sistem IDS. 5) Jenis serangan yang digunakan adalah normal, DoS attack dan HTTP. 6) Metode yang digunakan untuk klasifikasi jenis paket data menggunakan backpropagation neural network. Pengujian dilakukan dengan dua tahapan yaitu pelatihan model IDS dan pengujian sistem IDS secara realtime. Pelatihan model IDS yaitu melatih dataset trafik jaringan menggunakan metode backpropagation neural network, sehingga mendapatkan model klasifikasi yang terbaik. Dataset yang digunakan untuk pelatihan menggunakan dataset KDD Cup 1999 yang dikeluarkan oleh DARPA (Defense Advances Research Project Agency). Setelah dilakukan pelatihan, hasil akurasi yang didapatkan yaitu rata-rata 97,7%. Pengujian secara sistem IDS secara realtime yaitu menguji sistem IDS menggunakan metode backpropagation neural network dengan data trafik jaringan realtime. Skema pengujian sistem IDS secara realtime terdiri dari pengujian paket normal, HTTP dan UDP flooding. Klasifikasi serangan dikategorikan ke dalam tiga level yaitu <0.2 kategori low, 0.2 – 0.5 kategori medium dan >0.5 kategori high. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, sistem IDS berbasis backpropagation neural network yang diterapkan pada jaringan OpenFlow dalam penelitian ini dapat mengklasifikasikan paket normal, HTTP dan UDP flooding. Selain itu, IDS ini mampu mendeteksi serangan ke dalam tiga kategori yang telah dirancang. Hasil akurasi yang didapatkan dalam mendeteksi serangan adalah rata-rata 90%.
Keyword: backpropagation, neural network, OpenFlow, intrusion detection system

Judul: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography