The repository administrator has not yet configured an RDF license.
DETEKSI MALICIOUS LINK PADA KONTEN DEWASA DI PLATFORM X MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING
Perubahan kebijakan platform X pada Juni 2024 yang mengizinkan konten dewasa secara konsensual telah menciptakan celah keamanan siber baru. Pelaku kejahatan siber sering memanfaatkan konten tersebut sebagai umpan (bait) untuk menyebarkan tautan phishing yang tersamar melalui layanan pemendek URL t.co. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi otomatis menggunakan metode Machine Learning guna mengatasi keterbatasan sistem moderasi konvensional. Dataset yang digunakan berjumlah 1.000 tautan yang dikumpulkan melalui teknik crawling pada platform X, dengan komposisi seimbang antara kategori aman dan berbahaya. Fitur leksikal dan statistik, khususnya Shannon Entropy, diekstraksi dari struktur URL untuk melatih model klasifikasi berbasis algoritma XGBoost. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur entropi memiliki pengaruh paling signifikan dalam mendeteksi anomali pada tautan pendek. Performa model dievaluasi menggunakan Confusion Matrix, menghasilkan tingkat akurasi dan stabilitas metrik yang optimal dalam mengidentifikasi ancaman siber pada ekosistem platform X. Sistem deteksi ini kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi purwarupa bernama "Unmask" sebagai solusi perlindungan pengguna secara real-time.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
DETEKSI MALICIOUS LINK PADA KONTEN DEWASA DI PLATFORM X MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING (Text)
DETEKSI MALICIOUS LINK PADA KONTEN DEWASA DI PLATFORM X MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING (Archive)
HTML Summary of #31874 DETEKSI MALICIOUS LINK PADA KONTEN DEWASA DI PLATFORM X MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING
000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum