Machine Learning Approaches for Network Intrusion Detection: A Comprehensive Survey

Artikel ini merupakan comprehensive survey paper yang membahas berbagai pendekatan machine learning untuk network intrusion detection. Paper ini menganalisis algoritma-algoritma utama seperti Decision Trees, Random Forest, SVM, Neural Networks, dan Deep Learning approaches.

Penulis melakukan evaluasi performa menggunakan dataset standar seperti NSL-KDD, UNSW-NB15, dan CIC-IDS2017. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa deep learning approaches memberikan akurasi lebih tinggi namun dengan computational cost yang lebih besar.

Paper ini menyajikan survey komprehensif tentang pendekatan machine learning untuk deteksi intrusi jaringan dengan analisis mendalam terhadap berbagai algoritma. Berikut kelebihan utama:

• Struktur paper sangat baik dengan pembahasan yang sistematis
• Evaluasi performa algoritma dilakukan dengan dataset standar yang relevan (NSL-KDD, UNSW-NB15, CIC-IDS2017)
• Analisis mendalam terhadap berbagai algoritma ML (Decision Trees, Random Forest, SVM, Neural Networks, Deep Learning)
• Pembahasan trade-off antara accuracy dan computational cost

Beberapa area yang perlu diperbaiki:

1. Referensi terbaru: Beberapa referensi terbaru (2023-2024) masih kurang
2. Analisis computational cost: Perbandingan computational cost antar algoritma perlu diperdalam
3. Implementasi real-time: Diskusi tentang implementasi real-time perlu ditambahkan
4. Deployment considerations: Aspek praktis deployment di production environment belum dibahas

Rekomendasi Revisi:

1. Tambahkan referensi terbaru (minimal 10 paper dari 2023-2024)
2. Perluas analisis computational complexity dengan perbandingan memory usage dan processing time
3. Tambahkan diskusi tentang deployment dan implementasi praktis
4. Perbaiki beberapa typo pada bagian hasil eksperimen
5. Tambahkan tabel perbandingan komprehensif di conclusion yang merangkum semua findings

Paper ini memiliki kualitas baik dan memberikan kontribusi signifikan sebagai survey paper. Dengan revisi yang disarankan, paper ini layak untuk dipublikasikan di IEEE Access.

Recommended: Accept with Minor Revision