KLASIFIKASI NETWORK’S ACCESS LOG UNTUK DETEKSI SERANGAN SQL INJECTION DENGAN ALGORITMA LSTM

Serangan injeksi Structured Query Language (SQL) merupakan salah satu serangan web yang populer. Serangan tersebut menjadi masalah keamanan jaringan tertuju pada layer aplikasi yang menjadikan salah satu penyebab sejumlah besar kebocoran data pengguna. Teknik deteksi SQL yang tersedia saat ini sebagian besar mengandalkan fitur yang dibuat secara manual. Umumnya hasil deteksi serangan injeksi SQL bergantung pada akurasi dari ekstraksi fitur, sehingga tidak dapat mengatasi serangan SQL Injection yang semakin kompleks pada berbagai sistem. Menanggapi permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan metode deteksi serangan injeksi SQL menggunakan algoritma long short term memory (LSTM). Algoritma LSTM bisa mempelajari karakteristik data secara efektif dan memiliki keunggulan kuat dalam pengurutan data sehingga mampu mengatasi data masif berdimensi tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keakuratan pendekatan model yang dibuat mampu mengenali objek dengan nilai akurasi yang tinggi sebesar 98?lam identifikasi serangan injeksi SQL.