Pengesanan pencerobohan dalam rangkaian berasaskan algoritma set kasar

Nurul Ain Mohamed Hassim (P42885)

Please use this identifier to cite or link to this item: https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/476131

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Zulaiha Ali Othman, Prof Madya Dr
dc.contributor.author	Nurul Ain Mohamed Hassim (P42885)
dc.date.accessioned	2023-10-06T09:13:53Z	-
dc.date.available	2023-10-06T09:13:53Z	-
dc.date.issued	2011-03-17
dc.identifier.other	ukmvital:74511
dc.identifier.uri	https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/476131	-
dc.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
dc.language.iso	may
dc.publisher	UKM, Bangi
dc.relation	Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat
dc.rights	UKM
dc.subject	Pencerobohan
dc.subject	Rangkaian
dc.subject	Algoritma set kasar
dc.subject	Computer networks -- Security measures
dc.title	Pengesanan pencerobohan dalam rangkaian berasaskan algoritma set kasar
dc.type	theses
dc.format.pages	128
dc.identifier.callno	TK5105.59.N846 2011 3
dc.identifier.barcode	000770
Appears in Collections:	Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
ukmvital_74511+Source01+Source010.PDF Restricted Access		2.55 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record Recommend this item