DSpace logo

Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.uksw.edu/handle/123456789/2918
Title: Analisa Prediksi Anomali Trafik Menggunakan IDS dengan Infrensi Distribusi Binomial
Authors: Novels Tubalawony, Rico
Keywords: Intrusion Detection System;Distribusi Binomial;Prediksi Anomali Trafik Jaringan
Issue Date: 2012
Publisher: Program Studi Teknik Informatika FTI-UKSW
Abstract: Keamanan jaringan komputer sebagai bagian dari sebuah sistem penting untuk menjaga validitas dan integritas data serta menjamin ketersediaan layanan bagi penggunanya. Dalam sebuah jaringan komputer yang terkoneksi ke jaringan internet, maka sistem komputer tersebut beresiko mendapat serangan dan usaha-usaha penyusupan atau pemindaian oleh pihak yang tidak berhak seperti halnya hacker. Salah satu usaha yang dilakukan untuk pengamanan suatu sistem adalah Intrusion Detection System (IDS). IDS merupakan suatu perangkat lunak atau software yang dapat mengidentifikasi adanya aktifitas yang mencurigakan dalam sebuah sistem atau jaringan. Dengan menggunakan IDS dapat diperoleh data yang bisa digunakan dalam memprediksi jenis serangan yang akan muncul yaitu dengan menggunakan Inferensi Distribusi Binomial.
Network security is apart of an essential system to maintain the validity and integrity of the data. Moreover, it could guarantee the availability of service for all users. When the computer network is connected with the internet, the computer system would get the risk of getting any intrusion and infiltration attempts from the unauthorized people like hacker. One of the efforts done for the safety of the system is Intrusion Detection System (IDS). It's a kind of software used to identify any suspicious activity in the system of network. Using the IDS we can collect the data needed in predicting any threatening attack using Inferensiation Binomial Distribution.
Description: Tidak di ijinkan untuk di Publikasikan
URI: http://repository.uksw.edu/handle/123456789/2918
Appears in Collections:T1 - Information Engineering

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TI_672007193_Abstract.pdfAbstract4.44 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.