Routing Attacks Pada Internet Of Things Berbasis Smart Intrusion Detection System


Eka Lailatus Sofa, - and Subiyanto , Teknik Elektro Unnes (2018) Routing Attacks Pada Internet Of Things Berbasis Smart Intrusion Detection System. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 7 (2). pp. 329-338. ISSN 2355-7699

[thumbnail of Routing_Attacks_Pada_Internet_Of_Things_Berbasis_Smart_Intrusion_Detection_System.pdf]
Preview
PDF
Download (1MB) | Preview
[thumbnail of Routing Attacks Pada  Internet Of Things Berbasis Smart Intrusion Detection System]
Preview
PDF (Routing Attacks Pada Internet Of Things Berbasis Smart Intrusion Detection System) - Published Version
Download (633kB) | Preview

Abstract

Internet of Things (IoT) telah memasuki berbagai aspek kehidupan manusia, diantaranya smart city, smart home, smart street, dan smart industry yang memanfaatkan internet untuk memantau informasi yang dibutuhkan. Meskipun sudah dienkripsi dan diautentikasi, protokol jaringan IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks (6LoWPAN) yang dapat menghubungkan benda-benda yang terbatas sumber daya di IoT masih belum dapat diandalkan. Hal ini dikarenakan benda-benda tersebut masih dapat terpapar oleh routing attacks yang berasal dari jaringan 6LoWPAN dan internet. Makalah ini menyajikan kinerja Smart Intrusion Detection System berdasarkan Compression Header Analyzer untuk menganalisis model routing attacks lainnya pada jaringan IoT. IDS menggunakan compression header 6LoWPAN sebagai fitur untuk machine learning algorithm dalam mempelajari jenis routing attacks. Skenario simulasi dikembangkan untuk mendeteksi routing attacks berupa selective forwarding attack dan sinkhole attack. Pengujian dilakukan menggunakan feature selection dan machine learning algorithm. Feature selection digunakan untuk menentukan fitur signifikan yang dapat membedakan antara aktivitas normal dan abnormal. Sementara machine learning algorithm digunakan untuk mengklasifikasikan routing attacks pada jaringan IoT. Ada tujuh machine learning algorithm yang digunakan dalam klasifikasi antara lain Random Forest, Random Tree, J48, Bayes Net, JRip, SMO, dan Naive Bayes. Hasil percobaan disajikan untuk menunjukkan kinerja Smart Intrusion Detection System berdasarkan Compression Header Analyzer dalam menganalisis routing attacks. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa IDS ini dapat mendeteksi antara serangan dan non-serangan.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Compression Header, IoT, Machine Learning Algorithms, Routing Attacks, Smart IDS
Subjects: T Technology > TK Electrical and Electronic Engineering
Fakultas: Fakultas Teknik > Pendidikan Teknik Elektro, S1
Depositing User: mahargjo hapsoro adi
Date Deposited: 04 Jun 2020 12:16
Last Modified: 04 Jun 2020 12:16
URI: http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/36576

Actions (login required)

View Item View Item