## Studi Litelatur: Peningkatan Kinerja Digital Forensik Dan Pencegahan
Cyber Crime
Risky Mezi Muria 1 , Arif Muntasa 2 , Muhammad Yusuf 3 , Ardi Hamzah 4 1,2,3,4 Magister Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Trunojoyo Madura
1 ria.muria97@gmail.com, 2 arifmuntasa@trunojoyo.ac.id, 3 muhammadyusuf@trunojoyo.ac.id,
4 ardihamzah@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Semakin  kompleknya  suatu  permasalahan  yang  timbul  akibat  adanya  suatu  kemudahan  dalam teknologi  informasi  menjadikan  kejahatan cyber  attacks semakin  meningkat  dan  berbahaya  bagi  sistem dalam  suatu  negara  maupun  entitas.  Kejahatan  yang  timbul  harus  dapat  dideteksi  dan  segera  dilakukan suatu  tindakan  pencegahan  agar  tidak  ada  pihak  yang  dirugkan  atas  suatu  tindakan  kejahatan  teknologi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mencari berbagai macam metode untuk  meninjau dan melakukan investigasi serangan cyber untuk  keamanan dalam digital  forensic  serta dapat  memberikan  masukan dan tambahan  wawasan  kepada  seluruh  pihak  termasuk  para  penyidik  atau  praktisi  dan  pengguna  di  bidang forensik digital tentang berbagai  macam  metode  yang dapat digunakan  untuk  mendeteksi dan  mencegah serangan cyber . Penelitian ini dilakukan dengan melakukan studi literatur dari berbagai penelitian tentang serangan cyber. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif kualitatif dengan mengambil data  dari  studi  literasi  atas  penelitian  tentang  serangan cyber .  Hasil  dari  penelitian  studi  literatur menunjukkan  bahwa  faktor  yang  dapat  meningkatkan  kinerja  digial  forensik  adalah Digital  Forensics Framework  For  eviewing  And  Investigating  Cyber  Attacks (D4I),  digital  organisasi  dengan  holistic , otentikasi biometrik dengan skema forensik gambar , sistem interkoneksi skala besar, arsitektur control LSS, sistem  kontrol  jaringan  (AE-Safe) ,  Digital  Forensic  Readiness  Index (DiFRI) , LEChain, Verification  Of Digital Evidence (VODE) Framework , Capsule of Digital Evidence (CODE), The Phase-oriented Advice and Review Structure (PARS), sistem IEEE-14 dan IEEE-39 kontrol stabilitas, Sistem Cyber-Fisik (CPS), STPA-SafeSec, Digital  Evidence  Reporting  and  Decision  Support (DERDS),  ExperDF-CM  model  dan Argumentation-Based Reasoner (ABR).
Kata kunci: Cyber Crime, C yber Attacks, Digital Forensik

## ABSTRACT
The  more  complex  a  problem  that  arises  due  to  an  ease  in  information  technology  makes  cyber attacks increasingly dangerous and dangerous for systems within a country or entity. Crimes that arise must be detected and a preventive action taken immediately so that no party is harmed for a technological  crime.  This  study  aims  to  find  various  methods  to  review  and  investigate  cyber attacks for security in digital forensics and can provide input and additional insight to all parties including  investigators  or  practitioners  and  users  in  the  field  of  digital  forensics  about  various methods  that  can  be  used  to  detect  and  prevent  cyber  attacks.  This  research  was  conducted  by conducting  a  literature  study  of  various  studies  on  cyber  attacks.  The  research  method  used  is descriptive qualitative method by taking data from literacy studies on research on cyber attacks. The results of the literature study show that the factors that can improve the performance of digital forensics  are  the  Digital  Forensics  Framework  For  Reviewing  And  Investigating  Cyber  Attacks (D4I), holistic digital organization, biometric authentication with image forensics schemes, large- scale interconnection systems, LSS control architecture, system network control (AE-Safe), Digital Forensic  Readiness  Index  (DiFRI),  LEChain,  Verification  Of  Digital  Evidence  (VODE) Framework,  Capsule  of  Digital  Evidence  (CODE),  The  Phase-oriented  Advice  and  Review Structure  (PARS),  IEEE-system  14  and  IEEE-39  stability  control,  Cyber-Physical  System  (CPS), STPA-SafeSec, Digital Evidence Reporting and Decision Support (DERDS), ExperDF-CM model and Argumentation-Based Reasoner (ABR) Keyword : Cyber Crime, C yber Attacks, Digital Forensik

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  pada  saat  ini  terutama  dalam  hal  penggunaan akses  internet  menjadikan  segala  sesuatu  dapat  diperoleh  atau  dilakukan  dengan  sangat  mudah hanya  dengan  menggunakan  jaringan  internet.    Disisi  lain  dengan  adanya  kemudahan  tersebut telah  menimbulkan  berbagai  masalah  yang  timbul  pada  berbagai  aspek  kehidupan  masyarakat dengan suatu perubahan yang bertolak belakang yaitu terjadinya tindak kejahatan yang dilakukan oleh  para  pengguna  teknologi  ( cyber  attacks ).  Teknologi  informasi  sangat  mempengaruhi komunikasi  dan  interaksi  antar  masyarakat  di  seluruh  dunia,  pelaku  kejahatan  dapat  melakukan kejahatannya di belahan dunia manapun, tanpa terbatas jarak dan waktu.
Meningkatnya  ketergantungan  pengguna  pada  perangkat  yang  terhubung  ini  meningkatkan paparan  pengguna  terhadap  serangan cyber .  Tindakan  perlindungan  dan  mitigasi  yang  ada  tidak cukup untuk mengatasi penipuan serangan saat ini. Hal ini diperlukan untuk menegakkan tindakan pencegahan  dan  mitigasi  yang  efisien  yang  berorientasi  pada  penyerang,  yaitu  tindakan pencegahan  yang  khusus  untuk  penyerang  atau  kelompok  penyerang  yang  melakukan  serangan (Karafili et al., 2020).
Berdasaran  data  Badan  Siber  dan  Sandi  Negara  (BSSN)  terdapat  kenaikan  serangan cyber saat pandemik Covid-19 di Indonesia dengan jumlah serangan cyber sebesar 39,330,231 di tahun 2019 dan mengalami peningkatan 4 kali lipat dengan jumlah serangan cyber sebesar 189,937,542 di  tahun  2020.  Berikut  merupakan  data  statistik  serangan cyber di  Indonesia  (Pusat  Operasi Keamanan Siber Nasional, 2020):
Sumber : Pusat Operasi Keamanan Siber Nasional, 2020 Kejahatan  dunia  maya  ( cybercrime )  mulai  berkembang  dengan  pesat  seiring  dengan perkembangan  teknologi  internet.  Kejahatan  dunia  maya  ( cybercrime )  sudah  mulai  berkembang dan  bertransformasi  dalam  berbagai  macam  bentuk.  Jenis cybercrime yang  dilakukan  pun bermacam-macam, dari penyebaran virus, pembobolan sistem ( cracking ), pemakaian  kartu kredit secara  ilegal  ( carding ),  sabotase  terhadap  perangkat  digital,  pencurian  informasi  suatu  organisasi hingga cyberterrorism .  Kejahatan  digtal  pada  umumnya  meningkalkan  jejak  digital  atau  barang bukti digital yang disebut sebagai e-evidence . E-evidence dapat berupa komputer, ponsel, kamera digital,  hard  disk,  USB  flash  disk,  memory  card,  dan  lain  sebagainya.  Bukti  digital  ini  adalah tentang  kaslian  dan  integritas  bukti  digital  itu  sehingga  bukti  digital  tersebut  dapat  dipercaya. Untuk dapat mewujudkan hal tersebut muncul sebuah proses investigasi bukti digital yang dikenal dengan  forensik  digital.  Digital  forensik  adalah  sebuah  cabang  dalam  ilmu  komputer  yang mempelajari  mengenai  investigasi,  analisa, recovery ,  dan  managemen  data  dari  media  digital setelah terjadi aksi cybercrime .
Dalam  suatu  negara  komponen  yang  terkomputerisasi  adalah  bagian  dari  infrastruktur penting  pemerintah  dan  rentan  terhadap  peretas  dan  menjadi  target  serangan  siber.  Gangguan minor  terhadap  kinerja  sistem  bisa  menyebabkan  kerugian  ekonomi  yang  cukup  signifikan (Tabansky,  2011).  Begitu  pula  dengan  perusahaan,  pencurian  kekayaan  intelektual  serta pelanggaran keamanan dan data menjadi ancaman umum yang perlu diatasi. Sementara itu, dalam individu,  perlu disadari adanya risiko terkait pencurian data dan penyebaran perangkat lunak dan virus yang  berbahaya (Bendovschi, 2015).
Banyak  penelitian  yang  ditujukan  pada  beberapa  jenis  serangan  tunggal,  seperti  serangan tipuan tersembunyi (Kwon et al., 2013), serangan rahasia (Smith, 2015) dan (De Sá et al., 2017), serangan ulang (Mo & Sinopoli, 2009), serangan penolakan layanan (DoS) di  (De Persis & Tesi, 2015)  (Zhang  et  al.,  2016)  dan  (Lu  &  Yang,  2020),  serangan  intrusi  (Fu  et  al.,  2018)  dan kerentanan  jaringan  listrik  (Huang  et  al.,  2018).  Selain  itu,  pekerjaan  investigasi  yang  bertujuan untuk  mempertimbangkan berbagai jenis  serangan dalam  model terpadu jarang terjadi, meskipun beberapa hasil penelitian tentatif  (Fu et al., 2018) (Ge et al., 2021), misalnya, dalam  (Teixeira et al.,  2015),  beberapa  serangan  yang  mengandung  DoS,  replay  attack,  dynamic-zero  attack  dan serangan injeksi data, telah dimodelkan dalam kerangka terbatas sumber daya (Zhao et al., 2021). Secara  umum,  masalah  keamanan  dalam  CPPS  melibatkan  dua  aspek  yaitu  keamanan  teori informasi  dan  keamanan  teori  kontrol.  Shannon  mengusulkan  keamanan  informasi-teori  untuk pertama  kalinya  pada  tahun  1949  (Shannon ， C.E.,  1949),  membuka  era  penelitian  keamanan informasi.  Keamanan  informasi  terutama  mengadopsi  transmisi  enkripsi  data  dan  dekripsi menggunakan  cara.  Dari  perspektif  keamanan  teori  kontrol,  perhatian  utamanya  adalah  pengaruh serangan cyber pada  indeks  kinerja  dinamis  sistem  (Kwon  et  al.,  2013),  seperti  ketahanan, stabilitas, konvergensi cepat, dan sebagainya. Seperti disebutkan dalam (Koppu et al., 2020), untuk mendeteksi  ancaman  keamanan  yang  disebabkan  oleh  serangan  cyber  sedini  mungkin.  Menurut setiap  serangan cyber jenis  khusus,  model  sistem  dirumuskan  sesuai  dengan  jenis permasalahannya.  Dengan  analisis  mekanisme  dan  deformasi  rumus  matematika,  kerangka pemodelan generik diusulkan di bawah jenis serangan siber yang berbeda (Zhao et al., 2021).
Keamanan sistem digital dapat dipengaruhi oleh aspek keamanan siber karena sistem digital terdiri  dari  perangkat  lunak  dan  saling  terhubung  oleh  suatu  jaringan.  Keamanan  sistem  dapat berdampak besar pada keseluruhan sistem (Tolo & Andrews, 2020) (Peterson et al., 2019). Untuk menetapkan  strategi  yang  dapat  digunakan  untuk  menghilangkan  atau  memitigasi  risiko,  penting untuk mengidentifikasi bagian mana dari sistem yang rentan dalam hal keamanan dan bagian mana dari  sistem  yang  rentan  dalam  hal  keamanan  siber  (Shin  et  al.,  2021).  Yang  et  al.,  (2019) mempelajari serangan injeksi data palsu dalam jaringan sensor nirkabel dengan filter terdistribusi, dan  (Smith,  2015)  menganalisis  serangan  cyber  rahasia  dalam  sistem  kontrol  jaringan,  di  mana perintah kontrol dari pengontrol dan sinyal pengukuran pabrik secara bersamaan dimanipulasi  ke o-set efek terkait dan membuat serangan tidak terdeteksi (Al-Dabbagh et al., 2020).
Berbagai permasalahan serangan dunia maya  yang terdapat pada zaman industri 4.0 saat ini telah memberikan bukti bahwa permasalahan tersebut merupakan suatu ancaman bagi sistem yang perlu untuk selalu diwaspadai oleh setiap organisasi ataupun perusahaan agar melindungi data-data yang  bersifat  rahasia  dan  sensitif  serta  kekayaan  intelektual,  informasi  keuangan  yang  dapat dimanfaatkan secara pribadi dengan tujuan jahat. Dengan adanya deteksi dan pencegahan tersebut dapat meminimalisir dan menghindari suatu potensi terkait ancaman siber sehingga membutuhkan lebih banyak perhatian untuk mengembangkan keamanan siber yang lebih kuat .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Jenis  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data-data  sekunder.  Data  sekunder diperoleh dengan melakukan studi literatur dari berbagai penelitian tentang serangan cyber dari jurnal baik itu  jurnal  nasional  ataupun  internasional.  Model  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  model penelitian review literature dengan menggunakan metode meta analisis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menjawab  beberapa  pertanyaan  penelitian  yang  diantaranya adalah metode deteksi dan pencegahan yang dapat dilakukan untuk mengatasi suatu serangan pada dunia maya ( Cyber Attacks )  yang akan timbul pada suatu sistem entitas yang akan berguna bagi keamanan  enitas  tersebut  maupun  membantu  para  praktisi  serta  pengguna  di  bidang  forensik digital.
Berbagai  sistem  alat  canggih  atas  fungsi  keamanan  proteksi,  deteksi,  repon  dan  investigasi seperti YARA dan Indicators Compromise (IoCs) telah di kembangkan untuk berkontribusi dalam mengidenifikasi jejak atau bukti  serangan dengan  memberikan saran dimana langkah awal untuk memulai  melakukan  penyelidikan  saat  serangan  terdeteksi.  Namun  sistem  ini  hanya  memberikan hasil  investigasi  yang  sedikit  terhadap  serangan cyber baru.  Untuk  meninjau  dan  menyelidiki serangan  dunia  maya  ( cyber attacks )  dapat  menggunakan Digital  Forensics  Framework  For eviewing  And  Investigating  Cyber  Attacks (D4I)  untuk  meningkatkan  tahap  pemeriksaan  dan analisis dari proses forensik digital (Dimitriadis et al., 2020).
Sejumlah peneliti akademis telah memberikan kontribusi suatu sistem untuk melindungi dari pelaku serangan tindakan kejahatan seperti serangan program otomatis yaitu Bot Crime (Kejahatan Bot)  yang  menjadi  ancaman  besar  bagi  keamanan  aplikasi  web  misalnya  seperti web  server forensics,  database  forensics,  browser  web Forensics. Namun  tidak  cukup  mampu  untuk investigasi kejahatan bot dengan menggunakan forensik web. Salah satu tantangan forensik adalah mengimbangi  kemajuan  perangkat  dan  jaringan Internet-of-Things (IoT).  Pentingnya mengintegrasikan  prinsip  forensik  ketika  membangun  suatu  sistem  desain  forensik  juga  dapat memperkuat  kemampuan  kesiapan  forensik  digital  organisasi  dengan  holistic  (Kebande  et  al., 2020)  keadaan  IoT  saat  ini  dapat  bermanfaat  lebih  banyak  pada  proses  forensik  dapat diintegrasikan.  Rahman  &  Tomar,  (2020)  dalam  penelitiannya  telah  memberikan  suatu  kerangka analisis  baru  untuk  meningkatkan  perlindungan  atas  serangan  bot.  Untuk  mendeteksi  serangan secara  akurat  (Ross  et  al.,  2020)  pada  teknologi  yang  semakin  canggih  atau  perangkat  pintar Internet-of-Things (IoT)  telah  mengusulkan  melalui  otentikasi  biometrik  dengan  skema  forensik gambar  yang  kuat  dan  efektif  untuk  memvalidasi  integritas  data  biometrik  agar  terhindar  dari cyber crime . Al-Dabbagh et al., (2020) mampu mendeteksi dan mengisolasi serangan cyber rahasia yang  memperhitungkan  diagnosis  serangan  dunia  maya  dalam  konteks  sistem  interkoneksi  skala besar.  Sasaran  serangan  cyber  rahasia  untuk  menunjukkan  efektivitas  pendekatan  deteksi pemodelan  pendula.  Mendeteksi  serangan  dunia  maya  dalam  konteks  sistem  skala  besar  yang rentan  terhadap  serangan  dengan  mengeksploitasi  struktur  interkoneksi  antar  subsistem  (Gallo  et al., 2020) telah mampu mendeteksi dengan membuat arsitektur kontrol terdistribusi yang mengatur LSS  kuat  terhadap  serangan cyber .  Pendeteksian  dan  pencegahan  serangan  cyber  dalam  sistem kejadian  diskrit  dalam  (Y.  Li  et  al.,  2020)  telah  menyelidiki  masalah  deteksi  dan  pencegahan serangan  di  NCSs  dengan  sistem  kontrol  jaringan  kemampuan  pengendalian  AE-Safe. Digital Forensic  Readiness sebagai  sebuah  komponen  dalam  keamanan  sistem  informasi  pada  suatu organisasi    sebagai  bentuk  keamanan  sistem  informasi.  Model Digital  Forensic  Readiness  Index
(DiFRI)  untuk  mengukur  tingkat  kesiapan  Institusi  dalam  menanggulangi  aktivitas Cyber  Crime (Widodo, 2016) dan (Pratama, 2020) .
Bukti  digital  merupakan  informasi  yang  sangat  penting  untuk  menghindari  dari  gangguan atau  serangan cyber agar  tetap  terjamin  kerahasiaan  dan  keamaanannya  yang  lebih  kuat  dalam forensik  digital  maka  perlukan  keamanan  yang  kuat.  Li  et  al.,  (2021)  telah  mengusulkan  model perlindungan  keamanan  bukti  digial  untuk  mencegah  adanya  suatu  serangan  cyber  ataupun kecurangan dari pihak luar dimana model yang diusulkan yaitu LEChain terbukti dapat digunakan sebagai keamanan dan privasi unuk forensik digital yang meliputi seluruh aliran bukti  mulai dari pengumpulan,  pemeriksaan,  analisis,  dan  pelaporan  yang  juga  menyertakan  data  pengadilan. Dalam Horsman, (2020) Peran bukti digital juga di perhatikan keamanannya dengan penggunaan Verification  Of  Digital  Evidence  (VODE)  Framework untuk  mendukung  interpretasi  terhadap artefak  dan  data  digital  agar  suatu  bentuk  data  digital  tidak  disalah  tafsirkan.  Selain  itu berbagai pengetahuan  forensik  digital  yang  andal  untuk  mendukung  berbagi  pengetahuan  luas  di  bidang forensik digital Capsule of Digital Evidence (CODE) merupakan elemen yang diperlukan. CODE dan  struktur  memberikan  persyaratan  yang  diperlukan  agar  pengetahuan  dapat  digunakan  secara andal oleh pihak lain di dalam digital forensik. Hal ini menjadi mekanisme jaminan kualitas yang kuat untuk investigasi forensik digital, mendukung dengan menyediakan akses ke informasi yang andal  (Horsman,  2020b).  Memudahkan  interpretasi  investigasi  digital  forensik  dalam  (Sunde  & Horsman,  2021)  memperkenalkan  metodologi peer  review pertama  yang  terdokumentasi  untuk bidang  forensik  digital  yaitu The  Phase-oriented  Advice  and  Review  Structure (PARS)  yang efektif untuk pekerjaan digital forensik, dari tugas investigasi hingga kegiatan forensik dan proses analisis forensik.
Keamanan  dan  tindakan  penanggulangan cyber  attacks pada  jaringan  listrik  integrasi informasi dan internet,  menghadapi risiko  serangan berbahaya, untuk  menyimpulkan  kondisi dan menjamin keamanan sistem (Zhao et al., 2021) mengatasi masalah serangan cyber tersebut dengan sistem  IEEE-14  dan  IEEE-39  kontrol  stabilitas  dan  (Arnaboldi  et  al.,  2020)  meningkatkan permodelan Sistem Cyber-Fisik (CPS) untuk mengatasi serangan cyber . Analisis risiko keamanan dan keselamatan dari serangan cyber dalam (Shin et al., 2021) untuk mengatasi masalah keamanan dari  serangan  dunia  maya  dengan  menggunakan  STPA-SafeSec  juga  dapat  memeriksa kesalingtergantungan  antara  faktor  keselamatan  dan  keamanan  dengan  menyediakan  pendekatan tunggal untuk mengidentifikasi batasan keamanan dan keamanan sistem dan menganalisis dampak terhadap  keamanan  oleh  serangan cyber .  Melindungi  keamanan  dari  serangan cyber juga menghindari terhadap kerentanan keamanan yang tinggi dikarenakan media terbuka (Almutairi & Thomas, 2020).
Horsman,  (2019)  menilai  keandalan  kesimpulan  forensik  digital  dengan  temuan  bukti potensial  dengan  membuat  keputusan  investigasi  yang  andal  yang  menghasilkan  pelaporan  bukti yang  kredibel.  Peningkatan  pengawasan  akan  kualitas  dan  validitas  bukti  yang  dihasilkan  oleh praktisi  dengan  menggunaan  kerangka Digital  Evidence  Reporting  and  Decision  Support (DERDS)  dengan  penilaian  investigasi  yang  menunjukkan  bahwa  validitas  ilmiah  dan  keandalan forensik. Meningkatkan  eksperimen  Forensik  Digital  (OliveiraJr  et  al.,  2020)  telah menyajikan ExperDF-CM  model  konseptual  untuk  membantu peneliti  Digital Forensik dalam  merencanakan, melaksanakan,  menganalisis,  dan  menyebarkan  eksperimen.  Penelitian  (Karafili  et  al.,  2020) membantu  analis  forensik  selama  analisis  bukti  dan  proses  atribusi  serangan cyber pada  dunia maya  dengan Argumentation-Based  Reasoner (ABR)  yang  dapat  menjawab  pertanyaan  seperti, siapa  yang  mungkin  menjadi  pelaku  serangan,  siapa  yang  memiliki  motif  untuk  melakukannya,
kemampuan  apa  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  serangan  atau  apa  persamaannya  dengan serangan sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Organisasi  harus  siap  secara  Forensik  Digital  untuk  memaksimalkan  potensi  mereka  dalam merespon  peristiwa Cyber  Crime dan  dapat  dengan  tepat  menunjukkan  identifikasi  faktor-faktor yang  berkontribusi  terhadap  kesiapan  Forensik  Digital  serta  bagaimana  faktor-faktor  ini  bekerja bersama  untuk  mencapai  kesiapan  Forensik  Digital  dalam  suatu  organisasi.  Faktor  yang  dapat meningkatkan  kinerja  digial  forensik  adalah Digital  Forensics  Framework  For  eviewing  And Investigating Cyber Attacks (D4I), digital organisasi dengan holistic , otentikasi biometrik dengan skema  forensik  gambar , sistem  interkoneksi  skala  besar,  arsitektur  control  LSS,  sistem  kontrol jaringan (AE-Safe) serta Digital Forensic Readiness sebagai sebuah komponen dalam  keamanan sistem informasi pada suatu organisasi sebagai bentuk keamanan sistem informasi. Model Digital Forensic  Readiness  Index (DiFRI)  untuk  mengukur  tingkat  kesiapan  Institusi  dalam menanggulangi  aktivitas Cyber  Crime, LEChain, penggunaan Verification  Of  Digital  Evidence (VODE)  Framework , Capsule  of  Digital  Evidence (CODE), The  Phase-oriented  Advice  and Review  Structure (PARS),  sistem  IEEE-14  dan  IEEE-39  kontrol  stabilitas,  Sistem Cyber-Fisik (CPS), STPA-SafeSec, Digital Evidence Reporting and Decision Support (DERDS), ExperDF-CM model  dan Argumentation-Based  Reasoner (ABR).    Metode  deteksi  dan  pencegahan  untuk peningkatan  kinerja  digital  forensic  yang  diawarkan  dalam  kerangka  kerja  sangat  berguna  dan memudahkan  para  forensik  digital  untuk  terus  memaksimalkan  performanya  untuk  melindungi dari serangan Cyber di dunia maya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Al-Dabbagh, A. W., Barboni, A., & Parisini, T. (2020). Distributed Detection and Isolation of Covert Cyber Attacks for a Class of Interconnected Systems. IFAC-PapersOnLine , 53 (2), 772–777. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.829
[2] Almutairi, O., & Thomas, N. (2020). Performance Modelling of the Impact of Cyber Attacks on  a  Web-based  Sales  System. Electronic  Notes  in  Theoretical  Computer  Science , 353 ,  5– 20. https://doi.org/10.1016/j.entcs.2020.09.016
[3] Arnaboldi,  L.,  Czekster,  R.  M.,  Morisset,  C.,  &  Metere,  R.  (2020).  Modelling  Load- Changing  Attacks  in  Cyber-Physical  Systems. Electronic  Notes  in  Theoretical  Computer Science , 353 , 39–60. https://doi.org/10.1016/j.entcs.2020.09.018
[4] Bendovschi,  A.  (2015).  Cyber-Attacks  –  Trends  ,  Patterns  and  Security  Countermeasures. Procedia  Economics  and  Finance , 28 (April),  24–31.  https://doi.org/10.1016/S2212- 5671(15)01077-1
[5] De  Persis,  C.,  &  Tesi,  P.  (2015).  Input-to-state  stabilizing  control  under  denial-of-service.
IEEE Transactions on Automatic Control , 60 (11), 2930–2944.
https://doi.org/10.1109/TAC.2015.2416924
[6] De Sá, A. O., Carmo, L. F. R. D. C., & Machado, R. C. S. (2017). Covert Attacks in Cyber- Physical Control Systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics , 13 (4), 1641–1651. https://doi.org/10.1109/TII.2017.2676005
[7] Dimitriadis, A., Ivezic, N., Kulvatunyou, B., & Mavridis, I. (2020). D4I  - Digital forensics framework for reviewing and investigating cyber attacks. Array , 5 (December 2019), 100015. https://doi.org/10.1016/j.array.2019.100015
[8] Fu, R., Huang, X., Xue, Y., Wu, Y., Tang, Y., & Yue, D. (2018). Security  Assessment for Cyber Physical Distribution Power System under Intrusion Attacks. IEEE Access , 7 , 75615– 75628. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2855752
[9] Gallo, A. J., Barboni, A., & Parisini, T. (2020). On detectability of cyber-attacks for large- scale interconnected systems. IFAC-PapersOnLine , 53 (2), 3521–3526. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1714
[10]  Ge, H., Yue, D., Xie, X., Deng, S., & Dou, C. (2021). A unified modeling of muti-sources cyber-attacks  with  uncertainties  for CPS security control. Journal of the Franklin Institute ,
358 (1), 89–113. https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2019.01.006
[11]  Horsman,  G.  (2019).  Formalising  investigative  decision  making  in  digital  forensics: Proposing  the  Digital  Evidence  Reporting  and  Decision  Support  (DERDS)  framework. Digital Investigation , 28 , 146–151. https://doi.org/10.1016/j.diin.2019.01.007 [12]  Horsman,  G.  (2020a).  Part  1:-  quality  assurance  mechanisms  for  digital  forensic investigations:  Introducing  the  Verification  of  Digital  Evidence  (VODE)  framework.
Forensic Science International: Reports , 2 (August 2019), 100038.
https://doi.org/10.1016/j.fsir.2019.100038
[13]  Horsman,  G.  (2020b).  Part  2:-  quality  assurance  mechanisms  for  digital  forensic investigations:  Knowledge  sharing  and  the  Capsule  of  Digital  Evidence  (CODE). Forensic Science International: Reports , 2 (August 2019), 100035. https://doi.org/10.1016/j.fsir.2019.100035
[14]  Huang,  X.,  Qin,  Z.,  &  Liu,  H.  (2018).  A  Survey  on  Power  Grid  Cyber  Security:  From Component-Wise Vulnerability Assessment to System-Wide Impact Analysis. IEEE Access ,
6 (November), 69023–69035. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2879996
[15]  Karafili, E., Wang, L., & Lupu, E. C. (2020). An Argumentation-Based Reasoner to Assist Digital  Investigation  and  Attribution  of  Cyber-Attacks. Forensic  Science  International: Digital Investigation , 32 . https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2020.300925
[16]  Kebande,  V.  R.,  Mudau,  P.  P.,  Ikuesan,  R.  A.,  Venter,  H.  S.,  &  Choo,  K.-K.  R.  (2020). Holistic  digital  forensic  readiness  framework  for  IoT-enabled  organizations. Forensic Science International: Reports , 2 (April), 100117. https://doi.org/10.1016/j.fsir.2020.100117
[17]  Koppu,  S.,  Kumar,  P.,  Maddikunta,  R.,  &  Srivastava,  G.  (2020). Since  January  2020 Elsevier  has  created  a  COVID-19  resource  centre  with  free  information  in  English  and Mandarin on the novel coronavirus COVID- 19 . The COVID-19 resource centre is hosted on Elsevier Connect , the company ’ s public news and information . January .
[18]  Kwon,  C.,  Liu,  W.,  &  Hwang,  I.  (2013).  Security  analysis  for  Cyber-Physical  Systems against stealthy deception attacks. Proceedings of the American Control Conference , 3344– 3349. https://doi.org/10.1109/acc.2013.6580348
[19]  Li, M., Lal, C., Conti, M., & Hu, D. (2021). LEChain: A blockchain-based lawful evidence management scheme for digital forensics. Future Generation Computer Systems , 115 , 406–
420. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.09.038
[20]  Li,  Y.,  Tong,  Y.,  &  Giua,  A.  (2020).  Detection  and  Prevention  of  Cyber-Attacks  in Networked
Control Systems. IFAC-PapersOnLine , 53 (4), 7–13.
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2021.04.001
[21]  Lu,  A.  Y.,  &  Yang,  G.  H.  (2020).  Observer-Based  Control  for  Cyber-Physical  Systems under Denial-of-Service  with  a Decentralized Event-Triggered Scheme. IEEE Transactions on Cybernetics , 50 (12), 4886–4895. https://doi.org/10.1109/TCYB.2019.2944956
[22]  Mo,  Y.,  &  Sinopoli,  B.  (2009).  Secure  control  against  replay  attacks. 2009  47th  Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, Allerton 2009 , 911–918. https://doi.org/10.1109/ALLERTON.2009.5394956
[23]  OliveiraJr,  E.,  Zorzo,  A.  F.,  &  Neu,  C.  V.  (2020).  Towards  a  conceptual  model  for promoting  digital  forensics  experiments. Forensic  Science  International:  Digital Investigation , 35 , 301014. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2020.301014
[24]  Peterson,  J.,  Haney,  M.,  &  Borrelli,  R.  A.  (2019).  An  overview  of  methodologies  for cybersecurity  vulnerability  assessments  conducted  in  nuclear  power  plants. Nuclear Engineering and Design , 346 (February), 75–84.
https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2019.02.025
[25]  Pratama,  Y.  (2020).  Making  Of  Digital  Forensic  Readiness  Index  (DiFRI)  Models  To Malware Attacks. Cyber Security Dan Forensik Digital , 3 (2), 1–5.
[25]  Pusat  Operasi  Keamanan  Siber  Nasional.  (2020).  Laporan  Tahunan  Hasil  Monitoring Keamanan Siber 2020. Buletin Jendela Data Dan Informasi Kesehatan , 29–33.
[26]  Rahman,  R.  U.,  &  Tomar,  D.  S.  (2020).  A  new  web  forensic  framework  for  bot  crime investigation. Forensic  Science  International:  Digital  Investigation , 33 ,  300943. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2020.300943
[27]  Ross, A., Banerjee, S., & Chowdhury, A. (2020). Security in smart cities: A brief review of digital  forensic  schemes  for  biometric  data. Pattern  Recognition  Letters , 138 ,  346–354. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.07.009
[28]  Shannon ， C.E. (1949). Communication Theory of Secrecy Systems. Bell System Technical Journal , 28 (1), 656–715.
[29]  Shin, J., Choi, J.-G., Lee, J.-W., Lee, C.-K., Song, J.-G., & Son, J.-Y. (2021). Application of STPA-SafeSec  for a cyber-attack impact analysis of NPPs with a condensate  water system test-bed. Nuclear Engineering and Technology . https://doi.org/10.1016/j.net.2021.04.031
[30]  Smith, R. S. (2015). Covert Misappropriation Control Systems. Control Systems, 2015 Issue 1 , 35 (January 2015), 82–92.
[31]  Sunde, N., & Horsman, G. (2021). Part 2: The Phase-oriented Advice and Review Structure (PARS)  for  digital  forensic  investigations. Forensic  Science  International:  Digital Investigation , 36 , 301074. https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2020.301074
[32]  Tabansky,  L.  (2011).  Critical  Infrastructure  Protection  against  Cyber  Threats. Military  and
Strategic Affairs , 3 (2), 61–78.
[33]  Teixeira,  A.,  Shames,  I.,  Sandberg,  H.,  &  Johansson,  K.  H.  (2015).  A  secure  control framework for resource-limited
adversaries. Automatica ,
51 , 135–148.
https://doi.org/10.1016/j.automatica.2014.10.067
[34]  Tolo, S., & Andrews, J. (2020). Nuclear facilities and cyber threats. Proceedings of the 29th European Safety and Reliability Conference, ESREL 2019 , 4004–4013.
https://doi.org/10.3850/978-981-11-2724-30966-cd
[35]  Widodo, T. (2016). Pengembangan Model Digital Forensic Readiness Index (DiFRI) Untuk Mencegah Kejahatan Dunia Maya. Jurnal Informatika Sunan Kalijaga , 1 (1), 41–46.
[36]  Yang, W., Zhang, Y., Chen, G., Yang, C., & Shi, L. (2019). Distributed filtering under false data injection attacks. Automatica , 102 , 34–44.
https://doi.org/10.1016/j.automatica.2018.12.027
[37]  Zhang,  H.,  Cheng,  P.,  Shi,  L.,  &  Chen,  J.  (2016).  Optimal  DoS  Attack  Scheduling  in Wireless  Networked  Control  System. IEEE  Transactions  on  Control  Systems  Technology ,
24 (3), 843–852. https://doi.org/10.1109/TCST.2015.2462741
[38]  Zhao,  Z.,  Ye,  R.,  Zhou,  C.,  Wang,  D.,  &  Shi,  T.  (2021).  Control-Theory  based  Security Control  of  Cyber-Physical  Power  System  under  Multiple  Cyber-attacks  within  Unified Model Framework. Cognitive Robotics . https://doi.org/10.1016/j.cogr.2021.05.001