A Comprehensive Review of Anomaly Detection in Web Logs

Majd, Mehryar; Najafi, Pejman; Alhosseini, Seyed Ali; Cheng, Feng; Meinel, Christoph

doi:10.1109/bdcat56447.2022.00027

Cited by 4 publications

(1 citation statement)

References 62 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…PENDAHULUAN Menurut laporan tahunan hasil monitoring keamanan siber tahun 2021 oleh Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) tercatat lebih dari 1,6 Milyar lebih trafik anomali yang terjadi sepanjang tahun 2021 [1]. Salah satu cara mengetahui anomali trafik dan mendeteksi serangan siber [2]- [9] adalah dengan cara melihat dan melakukan analisis terhadap log yang ada di server. Selain sebagai salah satu cara mendeteksi serangan siber, data log dapat digunakan untuk keperluan investigasi forensik [10].…”

Section: Kata Kunci-log Anaylzer Simulation Access Log Data Sintetis ...unclassified

LOGAN: Log Analyzer Simulation Sebagai Media Simulasi Analisis Log Berbasis Data Generator

Koprawi,

Putra,

Ashari

et al. 2024

JEPIN

View full text Add to dashboard Cite

Aktivitas pengunjung sebuah website akan tersimpan di server pada file yang bernama access log. Access log menyimpan berbagai informasi penting seperti IP address pengunjung sampai user agent yang digunakan (browser, sistem operasi, dan sebagainya). Untuk mendapatkan file access log setidaknya harus memiliki akses ke server sehingga file tersebut dapat diambil kemudian dianalisis. Pada penelitian ini, dibuat sebuah sistem yang digunakan sebagai alat untuk membuat file access log secara otomatis dan dirancang mirip seperti format file access log yang ada pada server. Selain sebagi alat untuk membuat file access log, sistem ini juga dirancang untuk melakukan analisis informasi terhadap file access log tersebut dengan menyajikannya dalam bentuk visualisasi. Metode yang digunakan untuk mengembangkan sistem ini adalah metode pengembangan Rapid Application Development (RAD). Metode RAD dipilih salah satunya karena siklus pengembangan yang relatif lebih cepat dan singkat tetapi tetap dapat menghasilkan kualitas sistem yang baik. Untuk pengujian terhadap sistem dilakukan beberapa skenario yaitu membuat file temporary access log dengan 1000 baris log yang menghasilkan waktu rata-rata 0,791 detik, proses insert data ke database yang bersumber dari file temporary access log menghasilkan waktu rata-rata 0,271 detik, dan skenario terakhir yaitu membuat log on the fly kemudian langsung insert data ke database menghasilkan waktu rata-rata 4,833 detik. Sehingga dari hasil pengujian tersebut didapatkan skenario yang efektif dan tidak membebani sistem terutama bagian database yaitu membuat file temporary access log terlebih dahulu kemudian insert data ke database yang bersumber dari file temporary access log.

show abstract

Section: Kata Kunci-log Anaylzer Simulation Access Log Data Sintetis ...unclassified

LOGAN: Log Analyzer Simulation Sebagai Media Simulasi Analisis Log Berbasis Data Generator

Koprawi,

Putra,

Ashari

et al. 2024

JEPIN

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Advanced Techniques for Digital Evidence Preservation: The Power of Blockchain and Machine Learning

Rahman,

Tomar,

Kacharea

et al. 2024

Contributions to Environmental Sciences &Amp; Innovative Business Technology

View full text Add to dashboard Cite

Machine Learning Based Denoising Anomaly Detection and Localisation Using BiGRU in Optical Fiber Monitoring

et al. 2024

2024 First International Conference on Electronics, Communication and Signal Processing (ICECSP)

View full text Add to dashboard Cite

A Comprehensive Review of Anomaly Detection in Web Logs

Cited by 4 publications

References 62 publications

LOGAN: Log Analyzer Simulation Sebagai Media Simulasi Analisis Log Berbasis Data Generator

LOGAN: Log Analyzer Simulation Sebagai Media Simulasi Analisis Log Berbasis Data Generator

Advanced Techniques for Digital Evidence Preservation: The Power of Blockchain and Machine Learning

Machine Learning Based Denoising Anomaly Detection and Localisation Using BiGRU in Optical Fiber Monitoring

Contact Info

Product

Resources

About