Klasifikasi Malicious Websites Menggunakan Algoritma K-NN Berdasarkan Application Layers dan Network Characteristics

Green Arther Sandag, Jonathan Leopold, Vinky Fransiscus Ong

Abstract


Dalam kehidupan di era teknologi sekarang ini semua aktivitas manusia telah dipengaruhi oleh internet. Berbagi informasi, komunikasi, sosialisasi, berbelanja, berbisnis, pendidikan dan banyak hal lainnya yang dapat dilakukan menggunakan internet. Seiring dengan berkembangnya internet berbagai macam ancaman keamanan menjadi lebih beragam. Virus adalah musuh nomor satu di internet. Virus memanfaatkan berbagai metode untuk dapat menghindari anti-virus, salah satunya adalah Malware. Malware adalah salah satu kode berbahaya yang dapat mengubah, merusak dan mencuri data pribadi yang dapat merugikan individual ataupun kelompok. Penelitian ini akan memprediksi malicious website berdasarkan application layer dan network characteristics menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Penelitian ini menggunakan metode data cleaning dan data reduction untuk data preprocessing, dan feature selection untuk pemilihan attribut yang paling berpengaruh pada malicious website. Untuk memprediksi malicious website penulis menggunakan algoritma K-NN dengan hasil 2,42% precision lebih tinggi dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma Naïve Bayes.

 

Keywords : Klasifikasi, Network Characteristics, Malicious Websites, Application Layers, K-NN, Naïve Bayes


Full Text:

PDF

References


J. Milan and P. Bajaj, "Techniques in Detection and Analyzing Malware Executebles: A Review," International Journal of Computer Science and Mobile Computing, vol. 13, no. 5, p. 930, 2014.

A. Retno and L. A. Novarina, "Malware Dynamic," Jurnal of Education and Information Communication Tecnology, vol. 1, no. 1, p. 37, 2017.

D. A. K. Dutta, "Detection of Malware and Malicious Executables Using E-Birch Algorithm," International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 7, no. 1, p. 124, 2016 .

"Technopedia," [Online]. Available: https://www.techopedia.com/definition/6006/application-layer. [Accessed 7 May 2018].

A. Altaher, "Phising Website Classification using Hybrid SVM and KNN Approach" International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 8, no.6, 2017.

M. Aldwairi and R. Alsalman, "Malurls: A Lightweight Malicious Website," Journal Of Emerging Technologies In Web Intelligence, vol. 4, no. 2, 2012.

"Kaggle," [Online]. Available: https://www.kaggle.com/xwolf12/malicious-and-benign-websites. [Accessed 12 April 2018].

"OpenML," [Online]. Available: https://www.openml.org/a/estimation-procedures/1. [Accessed 20 April 2018].

S. B. Imandoust and M. Bolandraftar, "Application of K-Nearest Neighbor (KNN) Approach for Predicting Economic Events: Theoretical Background," S B Imandoust et al. Int. Journal of Engineering Research and Applications, vol. 3, no. 5, 2013.

M. Bramer, "Principles of data mining," Springer, 2007.

A. T. Liem, G. A. Sandag, I.-S. Hwang and A. Nikoukar, "Delay analysis of dynamic bandwidth allocation for triple-play-services in EPON," 2017.

B. Sui, "Information Gain Feature Selection Based On Feature Interactions," 2013.

C. Urcuqui, A. Navarro, J. Osorio and M. Garcia, "Machine Learning Classifiers to Detect Malicious Websites," CEUR Workshop Proceedings, vol. 1950, pp. 14-17, 2017.




DOI: http://dx.doi.org/10.31154/cogito.v4i1.100.37-45

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


CogITo Smart Journal
A publication of Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat
In partnership with Coris and IndoCEISS
Telpon: +62 (431) 891035
email: editorial.cogito@unklab.ac.id | web: http://cogito.unklab.ac.id/index.php/cogito
 
Free counters!
View CogITo Smart Journal Stats

CogITo Smart Journal is indexed by:
  DOAJ    SINTA     Indonesia OneSearch by Perpusnas    Crossref    Google Scholar      Base Search PKP Index    neliti    EBSCO Information Science    mendeley          scilit    road    worldcat    DRJI    OpenAIREplus    copac    Gent University Library Stanford Library    Harvard Library    Leiden University Libraries    The University of Sheffield    Boston University Library    University of Manchester    University of Oxford    CORE    Livivo
 



CogITo Smart Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.