Deteksi Serangan SQL Injection Menggunakan Hidden Markov Model

Authors

  • Pramono * Universitas Amikom Yogyakarta
  • Andi Sunyoto Universitas Amikom Yogyakarta
  • Eko Pramono Universitas Amikom Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.51158/tecnoscienza.v5i2.432

Keywords:

HMM, SQL Injection, Web Security

Abstract

Serangan aplikasi web terus meningkat jumlahnya dan dalam tingkat keparahan. Information besar tersedia di internet memotivasi penyerang untuk melakukan serangan jenis baru. Di dalam konteks, penelitian intensif tentang keamanan aplikasi web telah dilakukan. Serangan berbahaya yang menargetkan web aplikasi adalah Structured Query Language Injection (SQLI). Serangan ini merupakan ancaman serius bagi web aplikasi. Beberapa pekerjaan penelitian melakukan cara untuk mengurangi serangan ini baik dengan mencegahnya dari awal tahap atau mendeteksinya saat itu terjadi. Dalam tulisan ini, kami sajikan gambaran umum tentang serangan injeksi SQL dan klasifikasi dari solusi deteksi dan pencegahan yang baru diusulkan. Dalam penelitian ini kami menggunakan Hidden Markov Model (HMM) untuk melakukan metode deteksi dan pencegahan dari serangan SQLI untuk mengurangi serangan ini khususnya yang didasarkan pada ontologi dan pembelajaran mesin.

Kata kunci: HMM, SQL Injection, Web Security

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • Pramono *, Universitas Amikom Yogyakarta

    Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta

  • Andi Sunyoto, Universitas Amikom Yogyakarta

    Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta

  • Eko Pramono, Universitas Amikom Yogyakarta

    Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta

Downloads

Published

2021-04-04