Pengujian Rule-Based pada Dataset Log Server Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Linear Discriminat Analysis untuk Deteksi Malicious Activity - Kurnia Adi Cahyanto; Muhammad Anis Al Hilmi; Muhamad Mustamiin (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Web server bertugas menjalankan aplikasi web untuk melayani request dari klien. Setiap interaksi yang dilakukan klien terhadap aplikasi web, tercatat pada catatan log server. Dari log tersebut, terdapat data detail tentang alamat IP, perangkat dan sumber klien, request pengguna, respon server, dan keterangan lainnya. Dari informasi pada log, dapat dipakai untuk keperluan pengamanan sistem, salah satunya dengan cara melakukan analisis menggunakan data mining terhadap aktifitas klien yang tercatat pada log server. Selain itu, jika terdapat file yang diunggah pengguna, dapat juga dikaitkan dalam analisis log server dalam mengenali pola aktifitas dan malicious file. Dataset log yang telah didapat, diolah dengan menggunakan pelabelan rule-based yang nantinya diuji dengan pemodelan Support Vector Machine berbasis Linear Discriminant Analysis. Proses mengklasifikasikan data log server dapat dilakukan untuk mengenali aktifitas yang termasuk serangan, usaha paksa untuk masuk sistem terhadap server atau bukan. Dari pemodelan yang dilakukan, didapat hasil bahwa algoritma SVM berbasis LDA memiliki tingkat akurasi training 90,2% dan testing 89,9% dalam melakukan pengujian rule-based untuk pelabelan aktifitas pada web server.