Detail Cantuman Kembali
SKEMA MAGANG RANCANG BANGUN DAN IMPLEMENTASI SISTEM ANALISIS KEAMANAN LOG BERBASIS ELASTICSEARCH DENGAN INTEGRASI LLM UNTUK REKOMENDASI MITIGASI.
- Bagikan:
Volume log keamanan yang masif pada operasional Security Operations Center (SOC) sering memicu kelelahan analis (alert fatigue) dan memperlambat respons insiden akibat proses analisis manual. Penelitian ini bertujuan mengatasi inefisiensi tersebut dengan mengembangkan Sistem Analisis Log (LSA) yang mendeteksi serangan secara semi-otomatis dan memberikan rekomendasi mitigasi berbasis kecerdasan buatan di PT Solusi 247. Sistem ini dikembangkan menggunakan Python dan Elasticsearch dengan metode deteksi hibrida. Pendekatan regex digunakan untuk mendeteksi pola serangan berbasis kode seperti SQL Injection, sedangkan aturan threshold diterapkan untuk anomali volumetrik seperti DoS Attack dan Web Scanning. Selain klasifikasi lokal, sistem mengintegrasikan Large Language Model (LLM) Gemini 2.5 Flash untuk menghasilkan rekomendasi mitigasi kontekstual. Kinerja sistem diuji dengan membandingkan efektivitasnya terhadap metode konvensional pada lima skenario serangan yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan signifikan dalam kecepatan pemrosesan data. Pada uji performa menghadapi serangan DoS Attack, sistem terbukti mampu memproses 150 baris log yang masuk dalam durasi kurang dari 10 detik. Kemampuan ini setara dengan kapasitas analisis 900 log per menit, jauh melampaui kecepatan analisis manual yang membutuhkan waktu menit hingga jam untuk mengkorelasikan volume data yang sama. Selain unggul dalam kecepatan, sistem juga terbukti akurat dalam mendeteksi pola serangan rumit seperti Targeted Reconnaissance dan SQL Injection, serta efektif memberikan rekomendasi mitigasi otomatis untuk mengurangi beban kerja tim Blue Team.
002 MAU R R.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)
2026
Yogyakarta
002 TKS 2026
LOADING LIST...
LOADING LIST...