DETEKSI ATRIBUSI SERANGAN DDOS UDP PADA SMART HOME: PERBANDINGAN METODE MANUAL DAN OTOMATISASI AI ( SHELLGPT ) MENGGUNAKAN RANDOM FOREST

Penelitian ini menganalisis dan membandingkan karakteristik trafik serangan DDoS UDP secara manual dan otomatisasi AI menggunakan ShellGPT pada lingkungan SmartHome. Trafik serangan dikumpulkan dalam bentuk PCAP, kemudian diekstraksi menjadi fitur jaringan dan diklasifikasikan menggunakan Random Forest. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 96,31%, dengan fitur frame.time_relative sebagai atribut paling dominan dalam membedakan kedua jenis serangan.