| dc.description.abstract | Konfigurasi perangkat jaringan baru yang dilakukan terpusat dan tanpa
bergantung kepada vendor perangkat merupakan salah satu konsep yang ditawarkan
jaringan Software-Defined Network (SDN). Konsep SDN sangat efektif diterapkan
pada jaringan yang memiliki perangkat sangat banyak atau jaringan dengan
infrastruktur besar dan luas. Kehadiran jaringan SDN membuat pengelola jaringan
perlahan-lahan mulai meninggalkan jaringan konvensional. Perbedaan jaringan
SDN dengan jaringan konvensional terletak pada arsitektur jaringannya. Arsitektur
jaringan SDN membagi perangkat jaringannya kedalam tiga bagian utama yaitu
data plane, control plane dan application plane, sedangkan didalam arsitektur
jaringan konvensioanl, tiga bagian utama dalam jaringan SDN digabung menjadi
satu dalam sebuah perangkat jaringan seperti router dan switch, yang dalam
arsitektur jaringan SDN dikenal sebagai data plane.
Di dalam jaringan SDN, aktivitas seperti konfigurasi perangkat jaringan
baru, controling dan monitoring jaringan dilakukan terpusat pada bagian yang
dikenal dengan control plane. Bagian control plane juga mengatur keluar masuk
semua aliran lalu lintas dalam jaringan SDN. Fungsi dan peran control plane dalam
jaringan SDN sangatlah penting. Untuk itu, perlu adanya sebuah sistem keamanan
yang kuat untuk melindungi control plane dalam jaringan SDN dari serangan. Jika
tidak, ketika terjadi serangan pada bagian control plane dalam jaringan SDN maka,
bisa dipastikan semua sumberdaya jaringan dengan cepat bisa diambil alih dan
dikuasasi seluruhnya oleh penyerang. Untuk mengatasi hal tersebut, jaringan SDN
menyediakan sistem keamanan yang dikenal dengan protocol OpenFlow. Protokol
keamanan tersebut berfungsi mengarahkan setiap aliran lalu lintas paket yang lewat
sesuai tujuannya. Protocol OpenFlow dalam jaringan SDN menghubungkan bagian
control palane dan data plane, sehingga setiap aliran yang dilewatkan protocol
OpenFlow sesuai tujuannya diatur pada bagian control plane. Beberapa penelitian
terdahulu menjelaskan bahwa sistem keamanan protocol OpenFlow belum mampu
melakukan identifikasi terhadap trafik terenkripsi dengan baik. Protocol
TLS/HTTP merupakan salah satu trafik terenkripsi yang mampu melewati sistem
keamanan protocol OpenFlow. Hal tersebut merupakan masalah yang perlu
diperbahrui oleh jaringan SDN. Sebab, jika ada serangan menggunakan trafik
terenkripsi dan berhasil menyerang maka, akibatnya penyerang akan dengan cepat
dan mudah menguasai jaringan SDN.
Dewasa ini banyak sekali serangan dalam jaringan yang memanfaatkan
trafik terenkripsi untuk menyerang sistem keamanan dari sebuah jaringan. Botnet
adalah salah satu serangan dalam dunia jaringan yang menggunakan trafik
terenkripsi sebagai celah untuk melancarkan serangannya. Serangan botnet
merupakan kumpulan aplikasi jahat seperti DDoS, fast-flux, click fraud, port scan,
dan spam. Kumpulan aplikasi tersebut didesain oleh pembuatnya (botmaster /
botheader) untuk menyerang jaringan, dengan tujuan melemahkan performa sebuah
jaringan atau mengambil informasi penting (userid dan password) dalam jaringan
secara illegal. Kurang lebih 16% sampai 25% komputer yang terhubung dengan
internet terinfeksi botnet. Hal ini tentunya sangat mengkhawatirkan bagi pengelola
jaringan, sehingga penelitian ini bertujuan membangun sebuah model sistem
kamanan yang baik, untuk membantu protocol OpenFlow melakukan pengamanan
terhadap lalu lintas trafik dalam jaringan SDN. Model yang dibangun diharapkan
mampu melakukan deteksi terhadap serangan dalam jaringan SDN, terutama pada
serangan botnet yang menggunakan trafik terenkripsi. Model keamanan yang
dibangun pada penelitian ini, menggunakan pendekatan Deep Neural Network
(DNN) dan function stochastic Adptive momentum (Adam) untuk optimasi model.
DNN merupakan metode Machine Learning (ML) yang dikenal dengan Deep
Learning (DL) dan merupakan pengembangan dari Neural Network (NN).
Penelitian ini memanfaatkan salah satu framework DNN yang cukup populer yaitu
Keras dan Tensorflow. Data yang digunakan pada penelitian adalah data traffic
network CTU-13, hasil tangkapan (capture) Lab. Networking Ceko Technical
University (CTU) tahun 2011 dan di-publish untuk umum, pada alamat URL
https://mcfp.weebly.com/the-ctu-13-dataset-a-labeled-dataset-with-botnet-normaland-
background-traffic.html, dari data tersebut dilakukan akuisis data paket botnet
dan normal pada trafik terenkripsi, setelah data botnet dan normal diakusisi, data
tersebut sebelum digunakan, terlebih dahulu perlu dilakukan praproses data dan
setelah itu, data bisa digunakan sebagai data model. Data model yang digunakan
mempunyai 2 class target berjenis factor atau kategorial yaitu botnet dan normal.
Model deteksi botnet pada trafik terenkripsi dibangun dengan pendekatan
DNN dan dievaluasi menggunakan metode confusion matrix. Hasil evaluasi model
menunjukan model mampu melakukan deteksi botnet, pada trafik terenkripsi dalam
jaringan SDN dengan tingkat akurasi 94.78%, presisi 93.28% dan recall 99.11%.
Model tersebut mampu melakukan identifikasi serangan botnet dengan cukup baik,
dari 3730 data paket botnet yang diberikan, model mampu mendeteksi dengan baik
3697 data peket sebagai botnet dan melakukan kelasahan yang cukup kecil yaitu 33
paket botnet diprediksi sebagai paket normal, sehingga kesimpulannya adalah
model dengan akurasi 94.78% dan data uji 20% merupakan model terbaik yang
dihasilkan pada penelitian ini, selain itu dengan melakukan optimasi model
menggunakan metode function stochastic adptive momentum (Adam), mampu
meningkatkan akurasi model cukup signifikan yaitu mencapai 94.78%. | id |
