Perbandingan Kinerja Kernel RBFdanLinear pada AlgoritmaSupport Vector Machine(SVM) untuk Prediksi SeranganRansomwareLocker

Perbandingan Kinerja Kernel RBFdanLinear pada AlgoritmaSupport Vector Machine(SVM) untuk Prediksi SeranganRansomwareLocker

Malware, Ransomware Locker, Criptocurrency,SVM, RBF, AUC Train, AUC Test

Ransomware salah satu jenisMalware yang sangat berbahaya. Cara kerja Ransomware yaitu menyusup lalu mampu menduplikasi file yang dijalankan di sistem operasi windows. Ransomware melakukan enkripsi dan mengunci ke sistem file dengan sangat cepat. Ransomware akan memberikan notice yaitu dengan cara memberitahu cara membuka sistem file dengan melakukan pembayaran melalui Criptocurrency. Ransomware sangat merugikan user. Salah satu jenisnya yaitu Ransomware Locker. Ransomware locker sangat berbahaya, maka dari ituperlu dibuat modelprediksi mengenai serangan Ransomware Locker. Beberapa metode Machine Learning mampu menyelesaikan permasalahan sistem prediksi, salah satunya yaitu metode Support Vector Machine (SVM). Untukmendapatkan model terbaik dalam prediksi, maka perlu melakukan perbandingan antara dua kernel SVM yaitu RBF dan Linear. Hasilnya, metode SVM RBF mampu menghasilkan performa yang sangat baik yaitu93.27% untuk AUC Train dan 93.41untuk AUC Test

Nurul Afifah1, Deris Stiawan*2, Ali Bardadi3

https://jsi.ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/view/113/110

Universitas Sriwijaya

April 2023

Fajar bagus W

PDF

Indonesia

Text