Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
IMPLEMENTASI MODEL ENSEMBLE CNN+BiLSTM DENGAN MEKANISME ATTENTION UNTUK DETEKSI DOMAIN DGA PADA PI-HOLE
ABSTRAKSI :
Skripsi ini mengusulkan pendekatan baru untuk meningkatkan fungsionalitas Pi-hole, aplikasi pemblokiran iklan dan pelacak internet tingkat jaringan, dengan mengintegrasikan model deep learning. Tujuan penelitian ini adalah mengatasi keterbatasan Pi-hole yang hanya mengandalkan data blocklist statis dan tidak memberikan perlindungan dari domain yang dibuat oleh Domain Generation Algorithm (DGA). Model deep learning yang digunakan adalah jaringan saraf konvolusional dan lapisan rekuren dua arah dengan mekanisme attention (CNN+BiLSTM ensemble dengan mekanisme attention) diadaptasi dari rumusan Namgung dkk. (2021). Model ini dapat mendeteksi domain Domain Generation Algorithm (DGA) dan memperkaya blocklist Pi-hole. Replikasi model rumusan Namgung dkk. (2021) dibuat dalam bentuk pseudocode untuk memudahkan replikasi, serta memberikan deskripsi low-level yang belum ada dari rumusan model Namgung dkk. (2021) sebelum dilakukan implementasi pada Pi-hole. Penelitian ini juga merancang metode evaluasi untuk menguji fungsionalitas dan efektivitas model. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi deteksi domain DGA berbasis deep learning pada Pi-hole dapat meningkatkan perlindungan pengguna dari konten internet berbahaya. Penelitian ini juga memberikan saran untuk pengembangan lebih lanjut dengan mengacu pada aplikasi sejenis.