Dewa Ashen - MTL - Chapter 923

Bab 923 Pembaruan Segera Hadir

Akhir-akhir ini saya kesulitan menulis, jadi pembaruan hari ini akan sedikit terlambat, mungkin sekitar jam 1 pagi. Anda bisa menyegarkan bab ini nanti.

Ngomong-ngomong, akhir-akhir ini saya sangat ingin memulai buku baru… Lagipula, buku ini sudah hampir mencapai 3 juta kata… Meskipun awalnya saya berencana menulis lebih dari 3 juta kata, saya sebenarnya tidak menyangka akan menulis sebanyak ini… Selain itu, alasan utama saya terhenti adalah karena semakin sulit setelah memasuki tahap akhir.

……

Kita membutuhkan unit virtual yang lebih kecil daripada virtualisasi server saat ini untuk mendemonstrasikan efek virtualisasi tersebut. Sejak tahun 2013, teknologi Docker telah mulai terbentuk. Awalnya, proyek ini tidak banyak mendapat perhatian dari pimpinan. Setelah bergabung dengan Linux Foundation, ia menganut prinsip-prinsip open-source di bawah Apache 2.0 dan mendapatkan perhatian luas. Beberapa perusahaan internet besar telah mulai mengadopsi teknologi Docker sebagai bagian dari rangkaian teknologi mereka sendiri. Misalnya, Google telah mendukung penggunaannya dalam produk seperti PaaS, menunjukkan prospek pengembangan yang menjanjikan. Seiring perkembangan di tahap akhir, teknologi Docker juga melakukan serangkaian peningkatan dan menetapkan batasan tertentu pada konten penyimpanan untuk memastikan kelancaran operasi program besar. Selain itu, hubungan satu-ke-satu antara program dan “kontainer” Docker memastikan bahwa program yang bersangkutan hanya dapat mengakses “kontainer” yang sesuai dan tidak dapat mengakses konten lain, sehingga memastikan operasi yang teratur dan rapi.

Kata kunci: Keamanan Jaringan; Metode SVM; Metode Jaringan Saraf BP; Manajemen; Implementasi

1 Pendahuluan

Saat ini di Tiongkok, dengan perkembangan ekonomi dan informasi komputer cerdas yang berkelanjutan, peran teknologi aplikasi internet dalam teknologi, kehidupan, produksi, dan aspek lainnya menjadi semakin penting [1]. Isu-isu terkait manajemen keamanan jaringan secara bertahap muncul. Misalnya, pada tahun 2019, Pusat Pencegahan Keamanan Informasi Komputer di negara kita menemukan sekitar 11.000 celah kerentanan keamanan di berbagai platform, terutama melibatkan serangan penolakan layanan terdistribusi dan serangan lalu lintas tinggi. Hal ini tidak hanya mempersulit manajemen keamanan komputer tetapi juga menimbulkan risiko keamanan yang signifikan terhadap perlindungan informasi pengguna [2-3]. Atas dasar ini, makalah ini secara sistematis melakukan teknologi manajemen keamanan pembelajaran mesin cerdas berkualitas tinggi untuk meningkatkan keamanan aliran jaringan komputer, keamanan informasi, dan keamanan platform jaringan, antara lain [4]. Pembelajaran mesin dapat secara sistematis menyatukan informasi pengetahuan di domain ini dan memainkan peran penting dalam manajemen dan penyebaran domain. Saat ini, teknologi pembelajaran mesin telah berhasil diterapkan dalam belanja sehari-hari, membaca, bepergian, bekerja, dan bidang lainnya. Misalnya, di bidang kehidupan, pembelajaran mesin mencatat informasi dan riwayat pencarian pengguna, menyimpannya dalam basis data untuk pengoperasian yang mudah [5]; Dalam bidang pekerjaan, pembelajaran mesin menyaring file, iklan, email, dan lain-lain yang berbahaya di dalam komputer. Dengan perkembangan dan inovasi teknologi pembelajaran mesin yang berkelanjutan, peran dan tingkat dampaknya dalam keamanan jaringan komputer semakin mendapat perhatian. Administrator keamanan jaringan menerapkan model manajemen yang saling terhubung melalui pembelajaran mesin untuk mewujudkan berbagi sumber daya informasi dan pembangunan bersama, dengan cepat mengidentifikasi dan mengatasi kerentanan dalam jaringan komputer, sehingga meningkatkan tingkat dan efisiensi manajemen keamanan. Makalah ini bertujuan untuk mengoptimalkan model teknologi manajemen keamanan jaringan komputer, mengatasi kekurangan dalam metode manajemen keamanan tradisional. Melalui teknologi pembelajaran mesin yang cerdas, mendasar, dan terhubung jaringan, model manajemen keamanan multi-level yang komprehensif dapat dicapai. Pertama, desain dan konstruksi model manajemen keamanan pembelajaran mesin dilakukan, kemudian diberikan penjelasan rinci tentang teknologi kunci seperti metode Support Vector Machine (SVM) dan metode jaringan saraf Back Propagation (BP). Terakhir, efek manajemen keamanan dari metode pembelajaran mesin dievaluasi untuk menawarkan dukungan teknis ilmiah bagi teknologi manajemen keamanan jaringan komputer.

2. Desain Keseluruhan Sistem Manajemen Keamanan Pembelajaran Mesin

2.1 Prinsip Desain

Untuk memahami teknologi manajemen keamanan jaringan komputer berbasis pembelajaran mesin, sistem pembelajaran mesin dalam makalah ini dirancang dan diterapkan berdasarkan empat prinsip: (1) Sifat Ilmiah; (2) Intuitif; (3) Stabilitas Manajemen Keamanan; (4) Perluasan Informasi. Di satu sisi, keempat prinsip ini membantu pengguna memahami sistem manajemen keamanan pembelajaran mesin, meningkatkan teknologi manajemen. Di sisi lain, prinsip-prinsip ini membantu menjelaskan metode pembelajaran mesin dan teknologi intinya. Di antaranya, sifat ilmiah mengadopsi algoritma SVM dan algoritma jaringan saraf BP untuk memprediksi dan menilai situasi keamanan jaringan komputer. Dibandingkan dengan metode manajemen keamanan tradisional, metode pembelajaran mesin sangat meningkatkan akurasi hasil prediksi penilaian keamanan dan meningkatkan efisiensi manajemen keamanan [6]; intuitif tidak hanya menampilkan status prediksi keamanan jaringan saat ini dari sistem komputer tetapi juga memvisualisasikan tampilan penilaian prospektif dan susunan data historis, membantu manajer keamanan jaringan dalam memahami status keamanan jaringan komputer secara intuitif dan akurat; stabilitas manajemen keamanan tidak hanya memastikan operasi yang stabil dari berbagai sistem modul di dalam komputer tetapi juga meningkatkan berbagi keamanan informasi dan pembangunan bersama di antara modul yang berbeda; Dalam hal kemampuan perluasan informasi, pembelajaran mesin dapat menetapkan kemampuan perluasan alat keamanan selama proses desain keamanan berdasarkan status sistem komputer saat ini.

2.2 Desain Struktur Keseluruhan

Gambar 1 menggambarkan alur desain struktural keseluruhan dari manajemen keamanan jaringan komputer berdasarkan metode pembelajaran mesin. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, sistem manajemen keamanan jaringan terutama dibagi menjadi modul untuk pengguna, insinyur teknis profesional, modul interaksi manusia-mesin, dan modul sistem manajemen keamanan basis data komputer. Di antaranya, modul interaksi manusia-mesin adalah inti dari desain metode pembelajaran mesin, yang terutama terdiri dari tiga bagian: mekanisme penjelasan, inferensi pembelajaran mesin, dan akuisisi pengetahuan. Fungsionalitas setiap modul dan komponen utama adalah sebagai berikut: (1) Sistem pengguna terutama mengukur dan mengevaluasi keamanan jaringan komputer, kemudian melakukan prediksi yang relevan berdasarkan hasil evaluasi, informasi data yang dikumpulkan, dan nilai status; (2) Inferensi pembelajaran mesin terutama melakukan penilaian status data yang dipilih, menghasilkan data format yang dibutuhkan, dan kemudian menggunakan algoritma jaringan saraf SVM atau BP untuk memperoleh situasi keamanan jaringan komputer saat ini dan memprediksi keamanan jaringan; (3) Dalam hal akuisisi pengetahuan, terutama melakukan akuisisi data jaringan, menganalisis dan memprediksi status melalui nilai perubahan aliran masuk/keluar jaringan komputer, Transmission Control Protocol (TCP), proporsi byte paket TCP, dll.; (4) Sistem manajemen keamanan basis data komputer memvisualisasikan dan mengevaluasi situasi keamanan berdasarkan informasi pengguna dan informasi status yang dikumpulkan, sehingga mencapai interoperabilitas modul dan fungsi manajemen keamanan.

2.3 Desain Struktur Keamanan Data Jaringan

Makalah ini, berdasarkan struktur keseluruhan manajemen keamanan jaringan komputer dalam pembelajaran mesin, selanjutnya menginterpretasikan dan menganalisis keamanan data jaringan untuk meningkatkan kesadaran pengguna/administrator keamanan tentang teknologi manajemen keamanan pembelajaran mesin. Pertama, pra-pemrosesan data jaringan komputer terutama bersumber dari materi basis data besar. Setelah memperoleh data jaringan basis data, ekstraksi parameter fitur yang relevan dilakukan. Selanjutnya, model pembelajaran mesin (model SVM dan model jaringan saraf BP) dibangun melalui parameter fitur dan sumber data. Setelah verifikasi silang dan klasifikasi sumber daya basis data besar, model pembelajaran mesin digunakan untuk memprediksi dan menilai status keamanan jaringan komputer, serta membangun sistem manajemen keamanan yang sesuai.

3 Analisis Teknologi Utama Pembelajaran Mesin

3.1 Analisis Teknologi SVM

Saat ini, dalam domain pembelajaran mesin, karena presisi superior algoritma SVM dalam prediksi dan penilaian, algoritma ini banyak diterapkan di bidang manajemen keamanan jaringan komputer. Prinsipnya melibatkan pemilihan fungsi kernel basis data dan optimasi parameter model. Ketika beberapa fungsi kernel memenuhi nilai eigen tertentu, bidang klasifikasi optimal digunakan untuk pemilihan fungsi kernel. Selanjutnya, pemetaan dari ruang berdimensi rendah ke ruang berdimensi tinggi dilakukan untuk memprediksi dan mengklasifikasikan hasil data, sehingga mencapai proses manajemen keamanan jaringan. Saat ini, fungsi kernel yang umum digunakan dalam algoritma SVM adalah sebagai berikut: Fungsi Kernel Basis Radial: k(x, y) = exp(−|x−y|²/σ²) (1) Fungsi Polinomial: k(x, y) = [(xy) + 1]ᵈ (2) Proses operasional dasar algoritma SVM untuk penilaian dan prediksi manajemen keamanan jaringan komputer adalah sebagai berikut: (1) Mencapai proses pengumpulan, integrasi, dan transformasi mesin data informasi risiko keamanan jaringan komputer melalui basis data komputer besar untuk mempersiapkan analisis penilaian model; (2) Menerapkan pemisahan hyperplane melalui input informasi risiko keamanan jaringan terkait dan pengaturan analisis data melalui algoritma SVM; (3) Selama pelatihan data terkait keamanan jaringan komputer, menyesuaikan parameter algoritma sesuai dengan fitur data untuk memastikan penilaian dan prediksi model yang akurat, sambil secara rasional menghitung beberapa masalah klasifikasi melalui karakteristik pengklasifikasi biner model SVM, secara cerdas melayani manajemen keamanan jaringan komputer.

3.2 Analisis Jaringan Saraf BP

Jaringan saraf BP merupakan disiplin ilmu penting dan kritis dalam pembelajaran mesin, sebagai model prediksi hasil yang tepat yang mengintegrasikan akuisisi, analisis, dan prediksi pengetahuan informasi. Gambar 2 dalam makalah ini menunjukkan hasil demonstrasi validasi silang dari jaringan saraf BP. Dari Gambar 2, terlihat jelas bahwa jaringan saraf BP terutama terdiri dari lapisan input Xi, lapisan tersembunyi ai, dan lapisan output Yi. Setiap lapisan saraf bersifat independen dan saling terhubung, dengan lapisan yang berbagi dan membangun bersama melalui koefisien bobot. Jaringan saraf BP terutama melatih dataset, dan mengalikan koefisien bobot antara vektor fitur. Selanjutnya, konversi format data melalui fungsi eksitasi dan transmisi dilakukan. Perbedaan antara hasil lapisan output Yi dan hasil aktual dihitung untuk menyesuaikan parameter dan koefisien bobot, akhirnya menyelesaikan seluruh proses pelatihan jaringan saraf BP, mencapai analisis prediksi keamanan jaringan komputer. Hasil output jaringan saraf BP untuk informasi data keamanan jaringan komputer setelah beberapa iterasi terutama melalui penentuan dan analisis parameter untuk input dan output setiap lapisan. Ketika nilai E(a) melebihi ambang batas, ambang batas tersebut dikoreksi. Setelah beberapa iterasi dan memenuhi ambang batas, hasil penilaian BP ditetapkan. Algoritma BP terutama memetakan hasil input atau output. Data menjalani pelatihan berkelanjutan dalam jaringan saraf BP, dan setelah beberapa sesi pelatihan iteratif, hasil data yang lebih tepat dan efektif diperoleh, selanjutnya mempelajari data hasil output dan mengidentifikasi aturan yang sesuai antara input dan output sampel pelatihan. Proses pelatihan jaringan saraf BP keamanan jaringan komputer secara khusus ditunjukkan dalam rumus 3-4: Nilai node lapisan output jaringan BP adalah: 1 () ∑ ∑ jjkkkjy V b β σ = + (3) Jumlah kuadrat kesalahan digunakan untuk menentukan apakah proses pelatihan telah berakhir: 2()211 kkqk EO y == − ∑ (4) Dalam rumus: k O adalah output yang diinginkan; E adalah ketika tujuan yang diharapkan tercapai, kesalahan lapisan output disebarkan kembali ke lapisan tersembunyi dan lapisan input.

3.3 Teknologi Web di Bidang Jaringan Komputer

Dalam ranah jaringan komputer, teknologi Web merupakan fondasi akses internet dan salah satu sarana teknis yang umum digunakan dalam pengembangan aplikasi klien dan server jaringan. Metode aksesnya terutama dibagi menjadi HTTP, URL, dan lain-lain. Di antaranya, di sisi Web, berbagai teknologi komputer terlibat, seperti Python, C++, dan program skrip dalam pengembangan aplikasi, yang mewujudkan manajemen keamanan jaringan komputer melalui integrasi, analisis, dan prediksi sumber daya informasi data komputer. Dalam bahasa Python, dengan menjalankan dan menyesuaikan sumber daya data secara batch, di satu sisi, manajemen keamanan jaringan diwujudkan melalui bahasa Python, dan di sisi lain, efisiensi kerja keamanan sangat ditingkatkan. Sisi Web terutama menggunakan bahasa kode komputer untuk menganalisis, mendiagnosis, dan menyesuaikan potensi risiko keamanan. Dengan demikian, ia menghilangkan risiko keamanan dan mengurangi kerugian ekonomi. Saat ini, teknologi sisi Web merupakan sarana teknis yang sangat diperlukan dalam proses pembelajaran mesin.

4 Implementasi Sistem Keamanan Pembelajaran Mesin

4.1 Implementasi Modul Akuisisi Data dan Prediksi

Dalam proses pembelajaran mesin, makalah ini pertama-tama memperoleh informasi data jaringan dan kemudian melakukan analisis status keamanan jaringan komputer untuk memastikan keakuratan dan peran kunci informasi data dan analisis status keamanan. Dalam persepsi status keamanan jaringan komputer, prosedur utama melibatkan ekstraksi, evaluasi, dan prediksi status untuk menyelesaikan perolehan data informasi jaringan komputer. Dalam modul prediksi, proses perolehan dan analisis data direalisasikan melalui bobot byte data UDP dan bobot byte data ICMP, dan kemudian melalui pelatihan, transmisi, analisis, dan prediksi perbandingan data sampel menggunakan model SVM, model jaringan saraf BP, dll., sebuah sistem manajemen keamanan jaringan komputer yang cerdas, akurat, dan efisien diwujudkan.

4.2 Analisis Dampak Penilaian Keamanan

Penilaian keamanan jaringan komputer terutama menampilkan hasil penilaian status manajemen keamanan dan prediksi analisis. Makalah ini menggunakan algoritma SVM dan algoritma jaringan saraf BP untuk melatih data sampel basis data komputer secara terpisah. Selanjutnya, hasil prediksi dan hasil aktual divalidasi untuk efektivitasnya. Jika perbedaan antara hasil verifikasi dan hasil aktual besar, penyesuaian parameter model mesin dan optimasi dilakukan lagi, diikuti dengan validasi dan perbandingan. Hal ini memastikan presisi tinggi dalam hasil prediksi, mencapai perumusan strategi manajemen keamanan yang efektif, dan memperoleh analisis penilaian efek keamanan berkualitas tinggi dan berstandar tinggi, sehingga melindungi keamanan informasi jaringan komputer.

5 Kesimpulan

Saat ini, perhatian terhadap metode pembelajaran mesin di bidang manajemen keamanan jaringan komputer semakin meningkat. Berdasarkan hal tersebut, makalah ini pertama-tama memperkenalkan prinsip-prinsip desain manajemen keamanan berbasis pembelajaran mesin, struktur keseluruhan, dan konstruksi jaringan, kemudian memperkenalkan teknologi-teknologi kunci dari metodologi pembelajaran mesin, seperti support vector machine (SVM) untuk hasil prediksi fungsi kernel; jaringan saraf BP yang mengintegrasikan proses akuisisi pengetahuan, analisis, dan prediksi untuk pelatihan jaringan, dan teknologi web end (Python) untuk diagnosis, analisis, dan penyesuaian data jaringan komputer, dan sebagainya. Dengan memanfaatkan keunggulan kecerdasan dan presisi dari metode pembelajaran mesin, manajemen keamanan jaringan komputer dapat dicapai.