Model Jaringan Neural Untuk Deteksi Anomali Pada Sistem Keamanan (SIBER)

Rancangan, Implementasi, dan Analisis

Penulis

  • Rahmat Nursiaga Universitas Teknologi Muhammadiyah Jakarta
  • Nana Mulyana Universitas Teknologi Muhammadiyah Jakarta
  • Handika Sanjaya Universitas Teknologi Muhammadiyah Jakarta

DOI:

https://doi.org/10.37932/jarekom.v1i1.905

Kata Kunci:

Model, Jaringan Neural, Deteksi Anomali, Sistem Keamanan (SIBER), Implementasi, Analisis

Abstrak

Peningkatan serangan siber yang kompleks dan dinamis mendorong kebutuhan akan sistem deteksi anomali berbasis kecerdasan buatan. Artikel ini mengembangkan model jaringan neural untuk mendeteksi anomali pada sistem keamanan siber, menggunakan metode Research and Development (RnD). Model dikembangkan dengan pendekatan deep learning (Autoencoder dan LSTM) dan diuji pada data nyata lalu lintas jaringan. Hasilnya menunjukkan efektivitas tinggi dalam mendeteksi intrusi secara real-time. Model ini menghadirkan inovasi berbasis teknologi dengan dampak positif terhadap dunia keamanan digital nasional.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Referensi

Kim, Y., & Kim, H. (2021). LSTM-based anomaly detection in cybersecurity. IEEE Access.

Roy, A., et al., (2020). Autoencoder for anomaly detection in cybersecurity. Journal of Information Security.

Ministry of Communication and Information Indonesia. (2023). Laporan Keamanan Siber Nasional.

KDD Cup. (1999). NSL-KDD Dataset.

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

Zhou, Z., et al., (2022). "Convolutional Neural Networks for Anomaly Detection in Network Security." IEEE Transactions on Network and Service Management.

Li, X., et al., (2021). "Anomaly Detection Using Autoencoder Neural Networks in Log Data." Journal of Computer Security.

Dai, Y., et al., (2023). "Neural Networks for Cyber Security: An Evaluation of Methods and Applications." Cyber Security Review.

Gartner, Inc. (2024). Emerging Technologies in Cybersecurity: Trends and Forecasts.

Verma, S. (2023). Deep Learning for Cybersecurity Applications: Algorithms and Techniques. Springer.

He, H., & Wu, X. (2020). "Anomaly Detection in Cybersecurity using Neural Networks." Journal of Cybersecurity.

Zhang, L., et al., (2021). "Deep Learning for Anomaly Detection in Network Traffic." IEEE Transactions on Network and Service Management.

Liu, J., et al., (2022). "Autoencoders for Anomaly Detection in Network Security." Journal of Machine Learning Research.

Sundararajan, V., & Shapley, L. (2020). "Understanding Deep Learning Models for Cybersecurity." IEEE Transactions on Information Forensics and Security.

Gupta, R., & Sharma, A. (2023). "Application of Neural Networks in Cyber Defense Systems." Cybersecurity Advances.

Unduhan

Diterbitkan

05.12.2025

Terbitan

Bagian

Articles

Cara Mengutip

Model Jaringan Neural Untuk Deteksi Anomali Pada Sistem Keamanan (SIBER): Rancangan, Implementasi, dan Analisis. (2025). Jurnal Rekayasa Komputer, 1(1), 1-9. https://doi.org/10.37932/jarekom.v1i1.905

Artikel Serupa

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama