Kenalan dengan Ahli Bidang Cyber Security, Doktor Kurniabudi dan Doktor Sharipuddin

TRIBUNSUMSEL.COM - Pesatnya jumlah peralatan dan protokol yang terhubung ke jaringan informasi menghasil jumlah data yang sangat kompleks, dan berdimensi besar.

Selain itu, hadirnya berbagai teknologi dan pengetahuan baru di bidang IT, menjadi salah satu isu pada keamanan jaringan cyber saat ini.

Seperti hadirnya jenis-jenis serangan baru dan permasalahan tentang bagaimana meningkatkan akurasi pengenalan pola serangan cyber tersebut.

Intrusion Detection System (IDS) merupakan salah satu solusi untuk mengatasi isu keamanan tersebut baik di dalam pendeteksian serangan di Network konvensional (TCP/IP Based) dan dalam Internet of Things (IoT).

Untuk itu, dua orang peneliti dari kelompok keilmuan Laboratorium COMNETS (Communication Networks, Enterprise & Information Security) Universitas Sriwijaya berhasil membuat kajian ilmiah dalam rangkaian keilmuan di bidang keamanan informasi tersebut.

Lewat sidang terbuka promosi doktor program studi ilmu teknik program doktor Fakultas Teknik Unsri, Selasa (9/11/2021), Universtitas Sriwijaya (Unsri) berhasil melahirkan dua doktor baru di Bidang Cyber Security yakni Dr Kurniabudi dan Dr Sharipuddin.

Kurniabudi, peneliti bidang keamanan informasi yang melakukan kajian Doktor selama lima tahun di program studi S3 Ilmu Teknik dalam kajian utama Teknik Informatika berhasil memberikan kontribusi kepada bidang keamanan informasi dengan menghasilkan pendekatan terbarukan teknik seleksi fitur pada data berdimensi tinggi dan tidak seimbang.

Kurniabudi merupakan staff dosen Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dinamika Jambi.

Dalam penelitiannya, untuk memenuhi kebutuhan trafik jaringan nyata pada penelitian yang dilakukannya digunakanlah dataset CICIDS-2017.

Dalam paparannya, disampaikan bahwa Dimensional data yang tinggi merupakan salah satu isu dalam penelitian IDS. Untuk mengatasi masalah tersebut, teknik seleksi fitur merupakan salah satu cara yang ditawarkan oleh peneliti.

Teknik seleksi fitur yang ideal, harus mampu mengeliminasi fitur-fitur yang tidak relevan, sehingga menghasilkan fitur-fitur yang benar-benar dapat digunakan untuk mendeteksi trafik-trafik normal dan serangan. Namun disisi lain, teknik seleksi fitur juga dihadapkan pada masalah data imbalance.

Data imbalance membuat teknik seleksi fitur tidak bekerja maksimal, sehingga berdampak pada performa sistem deteksi.

Sebuah sistem deteksi diharapkan memiliki akurasi yang tinggi, dengan konsumsi sumberdaya yang rendah serta handal pada berbagai platform jaringan.

Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, maka dilakukan beberapa kajian yang meliputi 3 (tiga) tahapan : 1) Analisis fitur dan validasi, 2) Peningkatan metode seleksi fitur, dan 3) Optimasi metode seleksi fitur.

Dari rangkaian tahapan penelitian yang dilakukan Kurniabudi, Terdapat beberapa kontribusi yang sangat relevan, terlihat dari puluhan sitasi dari peneliti yang berasa dari luar negeri yang dapat disimak dalam naskah ilmiahnya di https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56979365500 .