Oleh = Mochammad Haldi Widianto

Dengan perkembangan teknologi “Internet +” dan teknologi pendidikan modern, pembangunan jaringan kampus tidak hanya secara bertahap menjadi proyek konstruksi dasar di perguruan tinggi dan universitas, tetapi juga telah menjadi simbol penting untuk mengukur informatisasi dan modernisasi sebuah sekolah. Jaringan kampus dapat menyediakan pengajaran eksperimental, penelitian ilmiah, dan layanan informasi yang komprehensif untuk guru dan siswa perguruan tinggi. Ini adalah jaringan area lokal yang mengintegrasikan broadband, fungsi interaktif, administrasi pendidikan, fungsi manajemen urusan umum dan spesialisasi tinggi. Ini dapat menyediakan lingkungan operasi untuk platform pengembangan perangkat lunak pengajaran multimedia, kelas demonstrasi multimedia, sistem persiapan guru, ruang baca elektronik, basis data pengajaran dan ujian, dll. Namun, baru-baru ini, banyak perguruan tinggi dan universitas di China telah diserang dan disebarluaskan melalui jaringan kampus , yang mengakibatkan infeksi perangkat lunak pemerasan. File disk dienkripsi oleh virus dengan kesulitan untuk memecahkannya, menyebabkan kerugian serius pada materi pembelajaran dan data pribadi. Oleh karena itu, evaluasi keamanan jaringan kampus telah menimbulkan keprihatinan dan perhatian yang luas.

Sejauh menyangkut evaluasi, faktor subjektif seperti ketidakpastian pemikiran pembuat keputusan, ambiguitas kognisi dan kesewenang-wenangan subjektif, serta faktor obyektif seperti sejumlah besar ketidakpastian dalam kenyataan dan hubungan non-linier antara faktor dan tujuan, semua mempengaruhi keakuratan hasil evaluasi. Di Cina, tidak ada aturan dan regulasi yang seragam untuk sistem evaluasi keamanan jaringan kampus, dan desain indeks sistem evaluasi relatif tradisional. Karena pemahaman dan pemahaman indikator yang berbeda, ada juga perbedaan besar dalam rincian evaluasi. Metode evaluasi yang umum meliputi metode rata-rata tertimbang indikator, proses hierarki analitik dan metode evaluasi komprehensif fuzzy . Prasyarat untuk penerapan ketiga metode evaluasi ini adalah harus ada korelasi linier antara faktor-faktor (yaitu indeks evaluasi) yang terlibat dalam setiap metode. Namun, keamanan jaringan kampus adalah proses yang dinamis. Ada banyak faktor yang mempengaruhi proses, dan dampak dari masing-masing faktor berbeda. Sulit untuk mendeskripsikan hasil evaluasi keamanan jaringan hanya dengan menggunakan persamaan matematis. Oleh karena itu, tidak masuk akal menggunakan metode di atas untuk mengukur keamanan jaringan secara objektif dan tidak memihak. Mengingat fakta bahwa jaringan saraf tiruan (JST) dalam teori sistem adalah sejenis teknologi simulasi non-linier, dan di antaranya jaringan saraf tiruan propagasi balik (BP) memiliki kemampuan organisasi yang sangat otonom, pembelajaran otonom, adaptasi otonom dan penalaran otonom. Ini dapat memecahkan banyak masalah praktis non-linier dan kompleks. Jadi jaringan saraf BP dapat diterapkan ke bidang evaluasi keamanan jaringan kampus untuk memecahkan masalah pengaruh non-linier.

Faktanya, jaringan saraf BP berasal dari algoritma BP, yang termasuk dalam algoritma δ dan merupakan algoritma pembelajaran tutorial yang diawasi. Intinya, kesalahan kuadrat rata-rata dari keluaran aktual dan keluaran yang diharapkan dari jaringan adalah fungsi tujuan. Berdasarkan kumpulan sampel pembelajaran, teknik pencarian gradien digunakan untuk meminimalkan fungsi tujuan. Proses pembelajaran meliputi penyebaran informasi dan kebalikan dari kesalahan. Secara umum, struktur jaringan saraf BP terdiri dari lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran, dan pemetaan fungsi non-linear direalisasikan melalui lapisan masukan ke lapisan keluaran. Struktur jaringan dan jumlah lapisan tersembunyi ditentukan sesuai dengan kompleksitas objek evaluasi. Topologi jaringan saraf tiga lapis BP yang khas ditunjukkan pada Gambar. 1.:

Gambar 1.  Struktur topologi jaringan saraf BP dari perceptron tiga lapis

Gambar 2. Sistem indeks evaluasi keamanan jaringan komputer

Model jaringan saraf BP dengan lapisan tersembunyi tunggal dibangun, yang dimasukkan ke dalam studi evaluasi keamanan jaringan komputer dalam pekerjaan ini. 15 indeks evaluasi sekunder dari keamanan logika, keamanan fisik dan keamanan manajemen diambil sebagai parameter lapisan masukan, dan tingkat evaluasi keamanan jaringan diambil sebagai parameter lapisan keluaran. Menggunakan 25 set data sebagai set sampel pembelajaran dan 5 set data sebagai set sampel prediksi, jaringan saraf BP yang dibangun dalam makalah ini memenuhi keakuratan pembelajaran sepenuhnya, dan memiliki kesalahan kecil. Ini mengatasi pengaruh kompleks dan non-linier dari faktor evaluasi dampak. Nilai prediksi jaringan sesuai dengan nilai data target, dan jaringan memiliki kemampuan generalisasi yang baik. Penelitian tentang evaluasi keamanan jaringan komputer bersifat ilmiah dan objektif, serta memiliki nilai pemanfaatan dan promosi.

Referensi :

  1. Chengli Guan , Yue Y Yang “Research of Computer Network Security Evaluation Based on Backpropagation Neural Network,” Network and Educational Technology Center,Yangjiang Polytechnic, Yangjiang, China, 2019 IEEE International Conference on Power, Intelligent Computing and Systems (ICPICS)