UBUB

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu KomputerJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

Perkembangan Industrial Internet of Things (IIoT) dalam lingkungan operasi industri meningkatkan efisiensi sekaligus memperbesar risiko keamanan siber, khususnya pada jaringan Operational Technology (OT) yang menuntut keandalan, integritas perangkat, dan verifikasi berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan sebuah kerangka keamanan terpadu yang mengombinasikan mekanisme IoT Device-Trusted Remote Attestation (ID-TRA) dengan prinsip Zero Trust Architecture (ZTA) untuk memperkuat autentikasi perangkat dan validasi berkelanjutan dalam sistem kendali industri brewery. Implementasi dan pengujian dilakukan pada lingkungan industri nyata menggunakan perangkat PLC dan modul Trusted Platform Module (TPM). Evaluasi mencakup pengukuran latensi, analisis respons atestasi, serta pemantauan penggunaan sumber daya perangkat di bawah skenario ancaman seperti modifikasi firmware dan serangan replay. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan signifikan terhadap efektivitas atestasi, dengan rata-rata waktu verifikasi perangkat sebesar 250 ms, tingkat kesalahan false positive di bawah 2%, serta overhead penggunaan CPU sebesar 1,1%. Meskipun demikian, kerangka yang diusulkan masih memiliki keterbatasan dalam penerapan pada perangkat lama yang tidak mendukung TPM dan potensi penurunan kinerja pada beban jaringan tinggi. Penelitian ini memberikan kontribusi penting terhadap penguatan keamanan siber industri melalui model kepercayaan adaptif yang dapat diterapkan pada sistem manufaktur berbasis IIoT.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa kerangka kerja IoT Device-Trusted Remote Attestation (ID-TRA) yang terintegrasi dengan Zero Trust Architecture (ZTA) secara efektif meningkatkan keamanan siber pada sistem kendali industri, khususnya di lingkungan brewery.Kerangka ini menunjukkan waktu respons verifikasi yang rendah (sekitar 250 ms), akurasi deteksi tinggi (false positive < 2%), dan overhead komunikasi minimal (1.1%), memastikan integritas perangkat tanpa mengganggu operasional.Dengan demikian, pendekatan ini membuktikan kelayakannya sebagai fondasi keamanan adaptif untuk IIoT, dengan saran pengembangan lanjutan pada otomatisasi penjadwalan atestasi dan deteksi anomali berbasis machine learning.

Penelitian lanjutan perlu mengeksplorasi berbagai inovasi untuk menyempurnakan dan memperluas kerangka keamanan siber Industrial Internet of Things (IIoT) ini, menjadikannya lebih adaptif dan tangguh di berbagai skenario operasional. Salah satu arah krusial adalah pengembangan mekanisme atestasi yang efektif untuk perangkat industri lawas yang belum dilengkapi modul Trusted Platform Module (TPM). Hal ini dapat meliputi studi tentang solusi atestasi berbasis perangkat lunak yang diperkuat atau pendekatan hibrida, menggabungkan verifikasi integritas perangkat lunak dengan analisis perilaku jaringan untuk membangun tingkat kepercayaan yang memadai, sehingga memastikan perlindungan komprehensif tanpa penggantian perangkat keras yang mahal. Selain itu, penting untuk meneliti bagaimana integrasi atestasi dinamis yang dipicu oleh kejadian atau deteksi anomali, bukan hanya jadwal periodik, dapat meningkatkan ketahanan sistem secara proaktif. Ini memerlukan pengembangan algoritma machine learning yang mampu mendeteksi perilaku mencurigakan secara real-time dan secara otomatis memicu proses atestasi untuk memvalidasi ulang integritas perangkat, efektif menutup celah waktu yang mungkin dieksploitasi penyerang. Terakhir, studi mendalam diperlukan untuk meningkatkan skalabilitas dan kinerja kerangka kerja ini saat diterapkan pada jaringan industri yang sangat besar dan kompleks dengan beban lalu lintas data tinggi. Pertanyaan kunci adalah bagaimana sistem dapat mempertahankan latensi rendah dan konsumsi sumber daya minimal ketika mengelola ribuan perangkat IoT aktif secara bersamaan, mungkin melalui arsitektur terdistribusi untuk verifikator atau eksplorasi penggunaan teknologi ledger terdistribusi yang lebih efisien, sehingga mengurangi ketergantungan terpusat dan memungkinkan implementasi lebih luas di berbagai sektor industri 4.0.

Read online
File size892.96 KB
Pages14
DMCAReport

Related /

ads-block-test