Pengujian Keamanan Perangkat Lunak: Deep Neural Networks

Pengujian Keamanan Perangkat Lunak Melalui Cakupan Deep Neural Networks

Nessa Aulia Jalapuspa Tambunan

Keamanan software sangat penting karena berguna untuk menghindari serangan siber atau risiko peretasan. Pada jurnal ini dilakukan analisis terkait penggunaan Deep Neural Networks dan efeknya terhadap pengetesan keamanan software.

Pada studi ini bisa didapatkan beberapa permasalahan seperti bagaimana peningkatan akurasi dan efisiensi pengujian dengan Deep Neural Networks, pengembangan teknik pengujian yang lebih efektif dan efisien, pengembangan teknik pengujian yang lebih realistis, pengembangan teknik pengujian yang lebih adaptif.

Deep Neural Networks

Deep neural networks adalah sebuah sistem pembelajaran mesin yang terdiri dari beberapa lapisan neuron buatan yang saling terhubung. Deep neural networks digunakan untuk memproses data yang kompleks dan besar, seperti gambar, suara, dan teks. Deep neural networks bekerja dengan cara mempelajari pola-pola yang terdapat pada data input dan menghasilkan output yang diharapkan. Deep neural networks merupakan salah satu teknologi yang digunakan dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence) dan telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan lain-lain.

Tantangan Penggunaan Deep Neural Networks

Mengenai pengujian jaringan saraf dalam, penulis memperkenalkan konsep dasar Deep Neural Networks mulai dari struktur, proses komputasi, dan sampel adversarial. Kemudian, mereka memperkenalkan pengujian jaringan saraf tiruan, dengan fokus pada kerangka pengujian sistem pembelajaran mendalam. Penulis juga membahas tantangan pengujian Deep Neural Networks dan cara menilai kecukupan suatu pengujian. Mereka berpendapat bahwa teknik pengujian perangkat lunak tradisional tidak dapat langsung diterapkan pada pengujian Deep Neural Networks. 

Oleh karena itu, mereka mengusulkan kerangka pengujian baru yang menggunakan cakupan jaringan saraf dalam untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pengujian keamanan perangkat lunak. Secara keseluruhan, penulis menyarankan bahwa pengujian Deep Neural Networks dalam memerlukan teknik yang lebih efektif dan efisien untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pengujian keamanan perangkat lunak. Mereka juga menyarankan bahwa teknik pengujian perlu lebih realistis dan adaptif untuk meningkatkan keamanan sistem perangkat lunak.

Pentingnya pengujian keamanan perangkat lunak