Identifikasi Malicious Host dalam Local Area Network Menggunakan Teknik Graph Clustering dan Filtering - Khafidzun Fadli; Achmad Basuki; Eko Setiawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Keamanan pada Local Area Network (LAN) sekarang ini adalah masalah serius yang harus diperhatikan. Penyebab LAN menjadi tidak aman dikarenakan teknologi firewall tidak mampu melindungi host (komputer) dalam LAN dari penyebaran malware. Penyebaran malware yang terdapat dalam LAN dilakukan oleh host di dalam LAN yang disebut sebagai malicious host. Tindakan untuk mengurangi penyebaran malware dalam LAN dapat dilakukan dengan mengidentifikasi malicious host. Penelitian ini mengusulkan metode identifikasi malicious host berdasarkan aktivitas ARP request dengan menggunakan teknik graph clustering-filtering. Teknik graph clustering-filtering merupakan langkah-langkah pengelompokan serta penyaringan node dan edge berdasarkan parameter dari graph seperti weight edge, out-degree node dan weight out-degree node yang bertujuan untuk mengidentifikasi malicious host. Berdasarkan parameter dari graph seperti out-degree node dan weight out-degree node, penghitungan persentase aktivitas host dapat dilakukan untuk menunjukkan seberapa besar tingkat aktivitas host dalam melakukan broadcast ARP request, sehingga hasil penghitungan persentase aktivitas host dapat menentukan host yang diidentifikasi sebagai malicious host. Hasil penerapan teknik graph clustering-filtering terhadap 511 node dan 4144 edge didapatkan melalui pengamatan dan pengambilan data selama 3 jam dalam LAN kampus dapat divisualisasikan menjadi hanya 22 node dan 328 edge. Hasil penghitungan berdasarkan persentase jumlah aktivitas host menunjukkan 22 node menjadi 6 node yang diperkirakan sebagai malicious host. Dengan demikian, visualisasi graph menggunakan teknik graph clustering-filtering dan persentase aktivitas host dapat mengidentifikasi jumlah host yang dicurigai sebagai  malicious host.