1. UKM Learning and Research Repository
2. Master Thesis / Tesis Master
3. Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

Title:	Pengesanan pencerobohan dalam rangkaian berasaskan algoritma set kasar
Authors:	Nurul Ain Mohamed Hassim (P42885)
Supervisor:	Zulaiha Ali Othman, Prof Madya Dr
Keywords:	Pencerobohan Rangkaian Algoritma set kasar Computer networks -- Security measures
Issue Date:	17-Mar-2011
Description:	Penggunaan internet yang semakin meluas telah membantu meningkatkan produktiviti bisnes dan manusia. Walau bagaimanapun, keselamatan rangkaian menjadi satu cabaran apabila terdapat pencerobohan dalam rangkaian komputer yang boleh menjejaskan akauntabiliti dan integriti data. Perlombongan data seperti pengelasan, pengelompokan dan petua sekutuan adalah teknik Kecerdasan Buatan yang terbukti mampu mengesan pencerobohan terutamanya data bersaiz besar. Teori Set Kasar adalah salah satu teknik pengelasan yang digunakan secara meluas oleh penyelidik untuk mengesan pencerobohan dalam pelbagai domain. RoughOutlier merupakan teknik baru yang dibangunkan menggunakan konsep tanpa pengurang 'non-reduction' berdasarkan ciri pengurang 'reduction' dalam Teori Set Kasar. RoughOutlier ini telah diuji pada data UCI tetapi belum pernah diaplikasikan pada data rangkaian trafik. Oleh itu, tujuan kajian ini adalah untuk menguji keberkesanan teknik RoughOutlier untuk mengesan pencerobohan dalam rangkaian trafik menggunakan Set Data KddCup 99. Kajian menggunakan 3 set data yang diambil secara rawak dari set data ini iaitu 2000, 5000, dan 8000. Setiap data mengandungi beberapa jenis pencerobohan seperti 'DOS' , 'Probe' , 'U2R', dan 'R2L'. Kajian ini dijalankan dalam dua fasa: prapemprosesan dan pemodelan. Aktiviti pra-pemprosesan adalah dengan menyingkirkan data tidak seimbang, pemilihan atribut terbaik dan pendiskritan menggunakan algoritma 'chi-merge'. Di fasa pemodelan pula, uji kaji dijalankan menggunakan proses 10-silang lipatan pada setiap data. Keberkesanan algoritma dinilai berdasarkan peratus ketepatan dengan membandingkannya dengan teknik pengurang Teori Set Kasar piawai dan masa yang diambil untuk mengesan pencerobohan dengan teknik Frequent Pattern(FindFPOF). Statistik ujian-t telah dilakukan untuk menentukan nilai signifikan bagi setiap teknik. Hasil kajian mendapati bahawa teknik RoughOutlier mencatatkan peratus kadar ketepatan pengesanan pencerobohan yang tinggi sebanyak 5% serta mampu mengesan kesilapan pengelasan kumpulan iaitu salah positif. Di samping memberikan masa yang lebih cepat untuk mengesan pebcerobohan dalam data. Hasil kajian telah membuktikan bahawa teknik RoughOutlier boleh digunakan untuk mengesan pencerobohan data dalam rangkaian trafik.,Master/Sarjana
Pages:	128
Call Number:	TK5105.59.N846 2011 3
Publisher:	UKM, Bangi
URI:	https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/476131
Appears in Collections:	Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

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