Pengembangan Model Klasifikasi Malware Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Kaggle Code

Rincian Proyek

Proyek ini secara khusus difokuskan pada pengembangan model klasifikasi malware menggunakan algoritma Naive Bayes, dengan penekanan pada jenis Gaussian Naive Bayes, yang diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Python. Pendekatan ini mencakup langkah-langkah identifikasi dan klasifikasi jenis-jenis malware tertentu dengan memanfaatkan data dari sumber dataset yang dapat diakses melalui tautan Network Traffic Android Malware.

Tujuan Proyek

• Pengembangan Model Klasifikasi Malware: Membangun model klasifikasi yang efisien menggunakan algoritma Naive Bayes untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan malware Android.
• Efisiensi dalam Identifikasi Malware: Meningkatkan efisiensi proses identifikasi malware melalui penerapan algoritma klasifikasi yang handal.
• Pemanfaatan Algoritma dalam Analisis Malware: Mengeksplorasi potensi algoritma Naive Bayes dalam menganalisis pola lalu lintas jaringan yang terkait dengan malware.

Manfaat Proyek

• Implementasi Teori ke Dunia Nyata: Mahasiswa dapat mengaplikasikan konsep teori dalam dunia nyata dengan membangun model klasifikasi malware.
• Pemahaman Algoritma dan Solusi Masalah Dunia Nyata: Memberikan pemahaman mendalam tentang cara algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah identifikasi malware.
• Peningkatan Keterampilan Analisis Data: Mahasiswa akan meningkatkan keterampilan analisis data melalui pengumpulan, analisis, dan pembersihan data yang kompleks.
• Pengetahuan tentang Penggunaan Metode Naive Bayes: Menyajikan pengetahuan terkait penggunaan metode Naive Bayes khususnya dalam konteks klasifikasi malware di dunia siber.

Contributors

Group 02 CERTAN

• 12S21040 Christina Putri Hutahaean
• 12S21057 Agnes Theresia Siburian
• 12S21059 Tio Manalu
• 12S21060 Glory Natasya Hutahean