IMPLEMENTASI CYBER SECURITY INCIDENT RESPONSE TEAM (CSIRT) DALAM PROTEKSI SERANGAN CROSS-SITE SCRIPTING (XSS)

"Implementasi Cyber Security Incident Response Team (CSIRT) dalam Proteksi Serangan Cross-Site Scripting (XSS)" berfokus pada pengembangan sistem deteksi serangan Cross-Site Scripting (XSS) pada aplikasi web menggunakan pendekatan machine learning serta integrasinya ke dalam kerangka kerja Cyber Security Incident Response Team (CSIRT). Penelitian ini memanfaatkan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk ekstraksi fitur dan membandingkan kinerja tiga algoritma klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, dan Decision Tree, dalam mendeteksi aktivitas normal dan serangan XSS. Selain melakukan evaluasi performa model berdasarkan metrik seperti accuracy, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC, penelitian ini juga mengimplementasikan simulasi serangan XSS pada lingkungan Damn Vulnerable Web Application (DVWA). Hasil deteksi kemudian diintegrasikan ke dalam alur kerja CSIRT yang meliputi tahapan preparation, detection and analysis, containment, eradication, dan recovery. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya berfokus pada aspek deteksi serangan, tetapi juga pada penanganan insiden keamanan secara terstruktur guna meningkatkan efektivitas proteksi aplikasi web terhadap ancaman XSS.