## Tinjauan Ancaman dan Solusi Keamanan pada Teknologi Internet of Things

## (Review on Security Threat and Solution of Internet of Things Technology)
Warsun Najib 1 , Selo Sulistyo 2 , Widyawan 3
Abstract—Internet of Things (IoT) is a well-known technology globally, which helps to connect  things such as sensors, vehicles, hospital-instruments, industries, and consumer-goods through the internet.  Compact  smart  devices  constitute  an  essential  part  of IoT.  They  range  widely  in  use,  size,  computing  resources,  and memory.  However,  integrating  these  intelligent  things  into  the internet  introduces  several  security  challenges,  because  most internet  technologies  and  communication  protocols  were  not designed  specifically  to  support  IoT.  Moreover,  IoT's commercialization  has  led  to  public  security  concerns,  including personal  privacy  issues,  threats  of  cyberattacks,  and  organized crime.  This  review  aims  to  provide  a  comprehensive  list  of  IoT vulnerabilities  and  counter-measures  against  them.  To  achieve this  goal,  we  first  describe  three  widely-known  IoT  reference models  and  define  security  in  the  context  of  IoT.  Second,  we discuss the potential motivations of the attackers who target this technology.  Third,  we  discuss  different  attacks  and  threats. Fourth,  we  describe  possible  countermeasures  against  these attacks. Finally, we describe emerging security challenges in IoT system.
Intisari—Internet of Things (IoT) adalah teknologi yang sangat populer akhir-akhir ini  di seluruh dunia, yang membantu meng- hubungkan  objek-objek  seperti  sensor,  kendaraan,  instrumen rumah  sakit,  industri,  dan  peralatan  rumah  tangga  melalui internet.  Perangkat  pintar  yang  ringkas  merupakan  bagian penting  dari  IoT.  Perangkat  ini  beragam  dalam  penggunaan, ukuran,  sumber  daya  komputasi,  dan  memori.  Namun, pengintegrasian  peranti-peranti  cerdas  ini  ke  dalam  jaringan internet  memunculkan  berbagai  tantangan  keamanan  karena mayoritas  teknologi  internet  dan  protokol  komunikasi  tidak dirancang  secara  khusus  untuk  mendukung  peranti  IoT.  Selain itu,  komersialisasi  IoT  telah  menyebabkan  masalah  keamanan, termasuk  masalah  privasi,  ancaman  serangan  dunia  maya,  dan kejahatan  terorganisasi.  Untuk  memberikan  pedoman  bagi pihak-pihak  yang  ingin  mengembangkan  keamanan  IoT  dan berkontribusi  pada  peningkatannya,  survei  ini  berupaya memberikan  daftar  kerentanan  dan  penanggulangan  secara komprehensif terhadap ancaman-ancaman tadi. Untuk mencapai tujuan  ini,  pertama-tama  dipaparkan  tiga  model  referensi  IoT yang dikenal luas dan mendefinisikan keamanan dalam konteks IoT. Kedua, dibahas kemungkinan penerapan IoT pada berbagai bidang  dan  potensi  serta  motivasi  para  penyerang  yang menargetkan teknologi IoT ini. Ketiga, dilakukan identifikasi dan klasifikasi  berbagai  serangan  dan  ancaman  IoT.  Keempat, dideskripsikan  metode  penanggulangan  terhadap  serangan  IoT. Pada bagian akhir, diperkenalkan dua tantangan keamanan IoT
yang muncul yang belum dijelaskan secara rinci dalam publikasi sebelumnya.
Kata  Kunci—Internet  of  Things,  Security,  Security  Solution,  IoT Security, Threats.

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi Internet of Things (IoT) pertama kali diperkenal- kan oleh Kevin Ashton pada tahun 1999. Konsep IoT diartikan sebagai  sebuah  kemampuan  untuk  menghubungkan  objek- objek cerdas dan memungkinkannya untuk berinteraksi dengan objek  lain,  dengan  lingkungan,  maupun  dengan  peralatan komputasi  cerdas  lainnya  melalui  jaringan  internet  [1].  IoT dalam  berbagai  bentuknya  telah  mulai  diaplikasikan  pada banyak aspek kehidupan manusia. Meluasnya adopsi berbagai teknologi IoT membuat kehidupan manusia menjadi jauh lebih mudah dan nyaman. Dari sisi pengguna perorangan, IoT sangat terasa  pengaruhnya  dalam  bidang  domestik,  seperti  pada aplikasi rumah dan mobil cerdas. Dari sisi pengguna bisnis, IoT sangat  berpengaruh  dalam  meningkatkan  jumlah  produksi, efisiensi,  kualitas  produksi,  pemantauan  distribusi  barang, mencegah pemalsuan, mempercepat waktu ketersediaan barang pada pasar retail, manajemen rantai pasok, dan sebagainya.
Proyek  Casagras  mendefinisikan  IoT  sebagai  sebuah infrastruktur  jaringan  global  yang  menghubungkan  benda- benda  fisik  dan  virtual  melalui  proses  akuisisi  data  dan kemampuan  komunikasi.  Infrastruktur  ini  mencakup  jaringan internet yang telah ada dan juga pengembangannya. Semua ini akan menawarkan identifikasi objek, sensor, dan kemampuan koneksi sebagai dasar untuk pengembangan layanan  ( service ) dan aplikasi yang independen. IoT juga ditandai dengan tingkat otonom  yang  tinggi  untuk  proses-proses  akuisisi  data, pertukaran event ,  konektivitas  jaringan,  dan  interoperabilitas [2].  Organisasi European  Technology Platform on  Smart System mendefinisikan  IoT  sebagai  jaringan  yang  dibentuk oleh benda-benda atau objek-objek yang memiliki identitas dan properti virtual yang beroperasi di ruang pintar menggunakan antarmuka cerdas untuk terhubung dan berkomunikasi dengan pengguna, konteks sosial, dan lingkungan [3].
Makalah ini mengambil fokus pada survei tentang berbagai ancaman keamanan pada teknologi IoT dan alternatif solusinya. Setelah pendahuluan, pada bagian II dipaparkan berbagai jenis aplikasi  IoT,  sedangkan  bagian  III  mendiskusikan  arsitektur IoT. Bagian IV merangkum berbagai jenis ancaman keamanan IoT, sedangkan solusi keamanan didiskusikan pada  bagian V. Bagian  VI  memaparkan  tantangan  keamanan  baru  pada  IoT dan diakhiri dengan bagian VII yaitu kesimpulan.
1,2,3 Departemen  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi, Universitas  Gadjah  Mada,  Jalan  Grafika  2.  Yogyakarta  55281 INDONESIA (telp: 0274-552305; e-mail: warsun@ugm.ac.id)

## II. J ENIS A PLIKASI I NTERNET OF T HINGS
Beragam aplikasi IoT telah banyak dibuat prototipe dan juga implementasinya,  seperti  aplikasi-aplikasi smart-building, smart-home, smart-vehicle, smart-farming , dan smart-industry . Pada bagian ini dibahas karakteristik dari beberapa sistem IoT yang telah banyak diimplementasikan di kehidupan sehari-hari.

## A. Aplikasi Smart Vehicle
Aplikasi smart-vehicle atau  kendaraan  cerdas  merupakan pengembangan  dari  sistem  transportasi  tradisional  dengan menambahkan  fitur-fitur  cerdas  pada  komponen  kendaraan. Dengan  aplikasi  IoT,  pemilik  kendaraan  dapat  mengunci ataupun membuka kunci secara remote , mengunduh peta jalan, mengakses layanan navigasi, dan mengakses informasi trafik. Selain itu, mobil yang terkoneksi internet dapat dilengkapi fitur keamanan agar terlindung dari pencurian kendaraan.

## B. Aplikasi Smart Building
Rumah  dan  bangunan  cerdas  memungkinkan  sistem pengelolaan  energi  secara  efisien.  Sebagai  contoh,  sistem pengatur  suhu  yang  dilengkapi  dengan  sensor  suhu  dan algoritme  analisis  data  dapat  melakukan  pengaturan  terhadap suhu  udara  ruangan  berdasarkan  preferensi  dan  kebiasaan pengguna.  Pengendali  cerdas  lainnya  dapat  mengatur kecerahan  lampu  berdasar  aktivitas  pengguna.  Berbagai perabot  rumah  tangga,  seperti  kulkas,  televisi,  dan  sistem keamanan, dapat memiliki unit pengolahan masing-masing dan menyediakan akses via internet. Peranti-peranti cerdas ini akan meningkatkan  kenyamanan  pengguna.  Peranti  yang  dapat dikendalikan  dari  jauh  ini  akan  menerima  perintah  dari pengguna  untuk  melakukan  suatu  aksi  pengaturan  yang  akan memberikan  efek  pada  lingkungan  di  sekitarnya.  Dengan demikian, serangan yang terjadi pada perangkat ini akan dapat menyebabkan dampak fisik pula [4].

## C. Pemantauan Kesehatan
Perkembangan terbaru pada bidang biomedical, pengolahan isyarat,  peranti  hemat  energi,  dan  komunikasi  nirkabel  telah merevolusi teknologi kesehatan. Adaptasi teknologi IoT pada bidang kesehatan ini mencakup pemantauan kesehatan pribadi, sistem pemberian obat, pengambilan data pasien jarak jauh, dan sebagainya.  Data-data  dari  sensor  yang  dipakai  oleh  pasien diakuisisi kemudian diolah dan disimpan dalam jangka panjang sehingga dapat digunakan untuk rekam medis berkelanjutan [5]. Berbagai  macam  sensor  cerdas  telah  dipakai  pada  alat-alat fitness ,  diet,  dan  sistem  pemantau  kesehatan [6].  Masa  depan sistem IoT pada bidang kesehatan mengarah pada perancangan pemantau kesehatan personal yang memungkinkan deteksi dini suatu penyakit.

## D. Manajemen Energi
Penggunaan sistem cerdas pada bidang energi berbasis IoT yang  mengintegrasikan  sensor  dan  aktuator  tertanam ( embedded )  memungkinkan  pendekatan  proaktif  untuk mengoptimalkan  konsumsi  energi.  Misalnya  sistem  cerdas pada stopkontak, lampu, kulkas, dan televisi cerdas yang dapat dikontrol  secara remote diharapkan  dapat  berbagi  informasi kepada  perusahaan  pemasok  energi  listrik  untuk  melakukan
optimasi  konsumsi  energi  di  rumah  cerdas  tersebut.  Fitur tambahan lainnya memungkinkan pengguna untuk melakukan penjadwalan yang pada akhirnya dapat menghemat penggunaan energi listrik.

## E. Manajemen Konstruksi
Pemantauan  dan  pengelolaan  infrastruktur  modern,  seperti jembatan, lampu lalu lintas, rel kereta, dan gedung, merupakan salah satu aplikasi sistem IoT [7]. IoT dapat digunakan untuk memantau  perubahan  mendadak  dari  kondisi  struktural  yang dapat  berdampak  pada  keselamatan  dan  risiko  keamanan. Sistem  IoT  juga  memungkinkan  perusahaan konstruksi  untuk membagi informasi tentang rancangan dan desain yang dimiliki. Sebagai  contoh,  perusahaan  konstruksi  dapat  membagi informasi perbaikan jalan kepada perusahaan navigasi berbasis Global  Positioning  System (GPS).  Berdasarkan  informasi tersebut,  peranti  GPS  dapat  menentukan  rute  alternatif  untuk menghindari jalan yang sedang dalam perbaikan.

## F. Pemantauan Lingkungan
Penggunaan  objek-objek  cerdas  yang  dilengkapi  sensor memungkinkan pemantauan lingkungan, termasuk di dalamnya pendeteksian  situasi  darurat,  seperti  banjir  yang  memerlukan operasi tanggap darurat. Selain itu, kualitas udara dan air dapat diteliti  dengan  peranti  dan  sensor  berbasis  IoT.  Kelembapan udara  dan  temperatur  juga  dapat  dengan  mudah  dipantau dengan sistem IoT [8].

## III. M ODEL A RSITEKTUR I NTERNET OF T HINGS
Ada tiga model arsitektur yang telah banyak digunakan pada penelitian  dan  publikasi  terkait  IoT.  Ketiga  model  tersebut mengadopsi  model  arsitektur  berbasis layer yang  membagi sistem dan aplikasi IoT menjadi beberapa layer . Ketiga model arsitektur IoT tersebut dijelaskan secara singkat sebagai berikut.

## A. Model Tiga Layer
Gbr.  1  menunjukkan  model  arsitektur  IoT  tiga layer yang merupakan  model  referensi  pertama  yang  diusulkan  untuk sistem  IoT  [9].  Model  ini  dapat  dipandang  sebagai  bentuk pengembangan dari model arsitektur Wireless Sensor Networks (WSN)  yang  dikombinasikan  dengan  server  awan  ( cloud server ),  yang  pada  akhirnya  menyediakan  layanan  terhadap aplikasi dan pengguna sistem IoT.

## B. Model Lima  Layer
Model  arsitektur  lima layer merupakan  alternatif  model sistem IoT yang diusulkan untuk memfasilitasi interaksi antara
Gbr. 1 Model arsitektur IoT tiga layer.
bagian-bagian  dalam  sebuah enterprise dengan  membagi sistem  yang  kompleks  menjadi  aplikasi-aplikasi  yang  lebih sederhana  dengan  komponen-komponen  yang  didefinisikan dengan baik [10]. Model arsitektur ini ditunjukkan pada Gbr. 2.

## C. Model Tujuh Layer
Pada tahun 2014, Cisco mengusulkan model arsitektur  IoT yang terdiri atas tujuh layer [11], seperti yang ditunjukkan pada Gbr.  3.  Adapun  deskripsi  dari  tiap-tiap layer pada  model arsitektur tersebut adalah sebagai berikut.
1)  Layer  1-Edge  Nodes: Layer paling  bawah  ini  biasanya tersusun atas peranti-peranti seperti sensor, pengendali-pintar, pembaca  RFID,  aktuator,  dan  semacamnya.  Kerahasiaan  dan integritas data harus dipertimbangkan mulai dari layer ini dan juga diteruskan pada layer di atasnya.
2)  Layer  2-Communication: Layer ini  terdiri  atas  semua komponen  terkait  pengiriman  data  (informasi)  dan  juga perintah ( command ). Media komunikasi ini bertanggung jawab untuk menyediakan sarana komunikasi antar peranti pada layer node ,  antar  komponen  pada layer kedua,  dan  transmisi  data antara layer kedua dan ketiga ( edge computing layer ).
3)  Layer  3-Edge  Computing: Level  ketiga  ini  sering  juga dikenal  dengan  istilah fog  computing. Pada  level  ini pemrosesan data sederhana diinisiasi. Langkah ini dimaksudkan  untuk  mengurangi  beban  komputasi  pada  level yang  lebih  tinggi  dan  juga  untuk  mempercepat  respons. Sebagian  besar  aplikasi realtime perlu  melakukan  komputasi sedekat  mungkin  dengan  peranti  IoT.  Besar  kecilnya pemrosesan pada level ini tergantung pada kekuatan komputasi penyedia layanan, server, dan node komputasi. Pada layer ini, biasanya  digunakan  metode  pemrosesan  sinyal  dan  algoritme pembelajaran sederhana.
4)  Layer 4-Data Accumulation: Banyak aplikasi IoT yang tidak memerlukan pengolahan data secara langsung. Layer ini memungkinkan  pengubahan  format  data  untuk  keperluan analisis  data  ataupun  berbagi  dengan  server  komputasi  pada level yang lebih tinggi. Tugas utama layer ini adalah mengubah format keluaran sensor IoT menjadi format yang cocok untuk penyimpanan  di  basis  data,  termasuk  juga  memfilter  dan mengurangi  data  serta  menentukan  sebuah  data  perlu diteruskan untuk proses pada level yang lebih tinggi atau tidak.
5)  Layer  5-Data  Abstraction: Layer ini  memfasilitasi pengolahan dan penyimpanan data sehingga proses pengolahan tahap  selanjutnya  menjadi  lebih  sederhana  dan  efisien. Pengolahan data termasuk proses normalisasi atau denormalisasi,  penentuan  indeks,  konsolidasi  data,  dan penyediaan akses pada multiple data store .
6)  Layer 6-Application: Layer aplikasi menyediakan proses interpretasi informasi. Aplikasi IoT pada level ini akan banyak membutuhkan  koordinasi  dengan layer abstraksi  data  dan akumulasi data. Aplikasi IoT sangat beragam, bergantung pada domain aplikasi dan proses bisnis organisasi.
7)  Layer 7-User dan Center: Pada layer ini, pengguna akan memanfaatkan  aplikasi  dan  juga  informasi  hasil  proses  olah data yang dilakukan pada layer - layer di bawahnya. Penerapan IoT pada layer ini dapat juga merupakan pusat data bagi suatu enterprise .

## IV. A NCAMAN K EAMANAN PADA I NTERNET OF T HINGS
Salah  satu  tantangan  yang  harus  diatasi  untuk  mendorong implementasi  IoT  secara  luas  adalah  faktor  keamanan.  IoT merupakan  sebuah  sistem  kompleks  yang  melibatkan  banyak komponen. Kompleksitasnya bukan hanya karena keterlibatan berbagai  entitas  seperti  data,  perangkat,  jalur  komunikasi, sensor,  dan  lain-lain,  tetapi  juga  karena  melibatkan  berbagai peralatan  dengan  beragam  kemampuan  komunikasi  dan pengolahan  data.  Banyaknya  entitas  dan  data  yang  terlibat membuat  IoT  menghadapi  risiko  keamanan  yang  dapat mengancam dan membahayakan konsumen. Ancaman ini dapat berupa  akses  oleh  orang  yang  tidak  berhak  untuk  mengakses data  dan  menyalahgunakan  informasi  personal,  memfasilitasi serangan  terhadap  sistem  yang  lain,  serta  mengancam keselamatan  personal  penggunanya.  Ancaman-ancaman  yang dapat  memengaruhi  entitas  IoT  sangat  beragam,  tergantung pada target serangan tersebut.
Sistem  keamanan  konvensional  tidak  dapat  langsung diterapkan  pada  sistem  IoT  [12].  Hal  ini  disebabkan  objek-
Gbr. 2 Model arsitektur IoT lima layer . Gbr. 3 Model arsitektur IoT tujuh layer . User side Server side (Cloud) Edge side
objek  dalam  IoT  bersifat  dinamis,  dalam  arti  objek-objek (peranti) dapat dengan bebas bergabung ataupun memisahkan diri dari komunitas IoT tempat objek-objek tersebut bergabung. Karakteristik lain yang sangat berpengaruh adalah keterbatasan sumber  daya  dari  objek-objek  IoT,  baik  terkait  sumber  daya ( power ),  kecepatan  pemrosesan  (CPU),  memori,  kapasitas kanal  ( bandwidth ),  dan  sebagainya  [13].  Karakteristik- karakteristik  inilah  yang  menjadikan  karakteristik  model keamanan  pada  IoT  berbeda  dibandingkan  sistem  keamanan jaringan konvensional.
Aspek  keamanan  pada  sistem  teknologi  informasi  secara umum  dapat  diklasifikasikan  menjadi  tiga  kategori  yang dikenal dengan istilah CIA-Triad , yakni: (i) confidentiality , (ii) integrity , dan (iii) availability .  Konsep CIA-Triad belum cukup untuk  mendefinisikan  aspek  keamanan  pada  sistem  yang melibatkan kolaborasi antara banyak pihak seperti halnya pada IoT.  Telah  dibuat  daftar  yang  lebih  komprehensif  tentang karakteristik keamanan dengan menganalisis berbagai sumber informasi  dan  literatur  terkait  keamanan  [14].  Tabel  I menampilkan daftar kebutuhan parameter keamanan pada IoT serta penjelasan dan definisinya.

## A. Ancaman Keamanan IoT pada Layer Nodes
Sistem  dan  aplikasi  IoT  mulai  banyak  diimplementasikan pada berbagai macam aplikasi dari manajemen industri sampai pemantau  kesehatan  pribadi.  Hal  ini  membuat  sistem  dan aplikasi  IoT  menarik  bagi  para  penyerang  untuk  dijadikan target serangan, apapun motivasinya.
Salah satu motivasi penyerang sistem IoT adalah pencurian data  dan  informasi  sensitif,  seperti  nomor  kartu  kredit,
informasi  lokasi, password akun  bank,  dan  data  terkait kesehatan, dengan cara mengeksploitasi kelemahan-kelemahan pada sistem IoT.
1)  Edge Node: Peranti IoT yang sering dijumpai pada edge node antara  lain RFID  readers ,  sensor,  dan node aktuator. Serangan yang utama pada edge node ini adalah sebagai berikut [15].
• Hardware  Trojan. Serangan  jenis hardware  Trojan menyerang dengan melakukan modifikasi pada Integrated Circuit (IC) yang memungkinkan penyerang mendapatkan akses terhadap data atau perangkat lunak yang dijalankan pada  IC  tersebut  [16].  Untuk  dapat  memasukkan Trojan , penyerang melakukan pengubahan pada desain IC sebelum atau  pada  saat  fabrikasi  dan  menentukan  mekanisme trigger yang  akan  mengaktifkan Trojan tersebut. Mekanisme pengaktifan Trojan ini dapat dilakukan dengan dua cara: i) internal, yang akan aktif ketika suatu kondisi yang telah didefinisikan terpenuhi; dan ii) eksternal, yang akan mengaktifkan Trojan dengan perantara suatu antena atau sensor yang dapat berinteraksi dengan dunia luar.
• Non-network  side-channel  attack. Setiap node dapat membuka informasi sensitif pada kondisi operasi normal, bahkan  ketika  peranti  tidak  menggunakan  media komunikasi  nirkabel  untuk  transmisi  data,  misalnya beacon yang  selalu  memancarkan  status  peranti. Kerentanan  seperti  ini  dapat  menjadi  isu  terkait  privasi pada sistem medis. Contohnya adalah seorang pasien yang mengenakan peranti medis yang mengindikasikan kondisi medis  tertentu  yang  berdampak  pada  stigma  sosial.  Hal semacam  ini  dapat  membuat  malu  pasien  jika  penyakit yang diderita dipersepsikan negatif. Selain itu, peranti IoT medis dapat juga membuka informasi kesehatan personal, seperti tekanan darah, kadar gula, dan sebagainya.
• Battery  draining .  Karena  keterbatasan  ukuran,  biasanya peranti IoT hanya memiliki baterai dengan kapasitas kecil. Oleh  karena  itu,  serangan  ini  dapat  berdampak  serius karena  peranti  akan  mengalami  kegagalan  operasi  dan gagal  mengakuisisi  data  terutama  di  saat-saat  darurat. Misalnya,  penyerang  dapat  menemukan  cara  untuk menguras  baterai  detektor  asap,  maka  penyerang  dapat menggagalkan  alarm  sistem  pendeteksi  kebakaran  pada gedung  tersebut.  Pada  contoh  lain,  si  penyerang  dapat mengirimkan ribuan atau jutaan paket acak yang meminta respons  dari  peranti  IoT  sehingga  peranti  tersebut  dapat menguras sumber daya (baterai) peranti tersebut.
• Sleep deprivation. Serangan bertipe DOS ini menargetkan peranti dengan kapasitas energi terbatas. Pada serangan ini, penyerang mengirimkan sejumlah permintaan yang terlihat asli. Oleh karena itu, jenis serangan ini lebih sulit dideteksi. Salah  satu  serangan  jenis  ini  adalah  serangan sleep deprivation pada  peranti  dengan  sumber  daya  baterai terbatas [17].
• Outage attack .  Serangan  ini  terjadi  ketika  sebuah  peranti IoT ( edge node ) gagal beroperasi normal. Dalam beberapa kasus,  sejumlah  peranti  atau  peranti  koordinator  berhenti berfungsi. Kegagalan ini dapat disebabkan oleh kesalahan
T ABEL I K EBUTUHAN K EAMANAN I O T Parameter Definisi Kode Confidentiality Menjamin hanya pengguna sah yang dapat mengakses informasi. C Integrity Menjamin akurasi, konsistensi data, serta mencegah manipulasi data I Availability Menjamin ketersediaan layanan, data, dan informasi bagi pengguna yang sah A Accountability Kemampuan sistem mencatat aktivitas sistem dan pengguna AC Auditability Kemampuan untuk melakukan pemantauan seluruh proses dalam sistem AU Trustworthiness Kemampuan memverifikasi identitas dan menentukan trust dengan pihak ketiga TW Non-repudiation Kemampuan sistem melakukan konfirmasi ada atau tidaknya sebuah aksi NR Privacy Menjamin agar sistem patuh terhadap kebijakan privasi dan memungkinkan pengguna mengontrol data pribadinya. P
pada  proses  manufaktur,  terkurasnya  baterai, sleep deprivation , injeksi kode, atau akses ilegal secara fisik ke peranti.  Salah  satu  contoh  yang  terkenal  adalah  serangan injeksi  kode  Stuxnet  pada  program  pengendali  proses nuklir Iran [18].
• Physical attack (tampering) . Peranti IoT sering kali berada pada lingkungan fisik yang rawan (perkebunan, perikanan, jalan, peternakan, dan sebagainya) sehingga membuatnya rentan  terhadap  serangan-serangan  fisik.  Dengan  akses secara  langsung,  penyerang  dapat  mengekstrak  informasi kriptografi,  memodifikasi  rangkaian,  mengubah  kode program,  atau  mengubah  sistem  operasi.  Bahkan,  lebih jauh  lagi,  penyerang  dapat  merusak  peranti  secara permanen.  Salah  satu  contoh  adalah  serangan  pada  Nest Thermostat,  yaitu  penyerang  berusaha  mengubah default firmware dengan yang palsu. Dengan cara ini, penyerang dapat  mengontrol  termostat  bahkan  ketika  penyerang sudah tidak dapat mengakses secara langsung.
• Node  replication  attack .  Pada  serangan  ini,  penyerang memasang sebuah node baru pada sekumpulan node yang telah ada dengan cara mereplikasi salah satu identitas node lain.
• Camouflage  attack .  Pada  serangan  tipe  ini,  penyerang menambahkan node palsu atau menyerang (memodifikasi) node yang  sah  untuk  menyembunyikan  keberadaan serangan tersebut. Setelah itu node yang telah dimodifikasi dapat beroperasi secara normal seperti biasa.
2) Tag  RFID: Salah  satu  peranti edge-node yang  banyak digunakan  pada  sistem  IoT  adalah tag RFID.  Ada  beberapa jenis serangan pada tag RFID, antara lain sebagai berikut.
• Tracking . Peranti RFID memiliki identitas unik. Akibatnya, penyerang dapat menggunakan peranti RFID - reader yang tidak  sah  untuk  membaca  identitas tag RFID  tersebut. Peluang pembacaan tersebut dapat dimanfaatkan penyerang  untuk  melakukan  pelacakan  terhadap  suatu objek yang menjadi target serangan.
• Inventorying. Ada tipe tag tertentu yang memuat informasi berharga tentang produk tempat RFID tersebut terpasang. Misalnya, tag Electronic  Product  Code (EPC)  memiliki dua  komponen:  kode  manufaktur  dan  kode  produk. Akibatnya,  seorang  individu  yang  memiliki tag EPC biasanya  menggunakan  standar  inventarisasi  [19], sehingga  pembaca tag dapat  memeriksa  produk  yang dimiliki  individu  tersebut.  Ancaman  ini  mengarah  pada masalah privasi. Misalnya, penyerang mungkin mengenali jenis alat kesehatan tertentu, misalnya pompa insulin yang dikenakan  pasien,  sehingga  penyerang  dapat  mengetahui bahwa individu tersebut menderita diabetes.
• Tag cloning. Serangan tag cloning ( spoofing ) dapat sangat menguntungkan  peretas  dan  sangat  berbahaya  bagi reputasi  perusahaan.  Kerusakan  dapat diperparah  melalui otomatisasi serangan [20]. Penyerang dapat menggunakan kloning tag untuk mengakses area terlarang di perusahaan, informasi rekening bank, atau informasi sensitif lainnya.
• DoS  Attack. Dalam  serangan  DoS  yang  menyerang tag RFID, kanal frekuensi radio diganggu sehingga tag tidak
dapat  dibaca  oleh  pembaca tag dan  akibatnya  layanan menjadi tidak tersedia. Sebagai contoh, seorang penyerang dapat  mengunci  seluruh  bangunan  dengan  mengacaukan semua  pintu  berbasis  RFID.  Kerentanan  tambahan protokol  autentikasi  RFID  terhadap  serangan  DOS  telah didiskusikan pada penelitian sebelumnya [21].

## B. Ancaman Keamanan pada Layer Komunikasi
Serangan yang terjadi pada layer komunikasi dapat berupa hal-hal sebagai berikut.
1) Eavesdropping: Serangan  ini  mengacu  kepada  aksi penyerang  dengan  cara  mencuri  dengar  dengan  sengaja pertukaran data yang terjadi pada kanal komunikasi. Jika data tidak  dienkripsi,  penyerang  dapat  membaca  dan  mengumpul- kan data penting seperti username dan password , serta data lain seperti  informasi access  control ,  konfigurasi node , share network  password ,  dan  identitas node .  Penyerang  dapat mengolah  dan  memanfaatkan  data  yang  tertangkap  untuk menyusun  serangan  terencana.  Misalnya,  jika  si  penyerang dapat  mengekstrak  informasi  yang  diperlukan  untuk menambahkan sebuah node yang sah, penyerang akan dengan mudah menambahkan node palsu di dalam sistem.
2) Side  Channel  Attack: Serangan  jenis  ini  merupakan serangan  yang  kuat  terhadap  enkripsi,  walaupun  relatif  sulit untuk diimplementasikan. Serangan jenis ini biasanya termasuk noninvasif. Penyerang biasanya hanya mengekstrak informasi yang  tanpa  sengaja  bocor.  Misalnya,  informasi  tentang  jarak antar paket yang berurutan, pita frekuensi, dan modulasi yang digunakan.  Salah  satu  ciri  serangan  ini  adalah  tidak  mudah terdeteksi  sehingga  akan  lebih  sulit  untuk  menghindarinya. Salah  satu  hal  yang  dapat  dilakukan  adalah  meminimalkan kebocoran informasi atau menambahkan derau pada informasi yang rentan bocor .
3) Serangan Denial of Service (DoS): Serangan DoS yang paling umum pada kanal komunikasi adalah jamming terhadap sinyal  radio.  Ada  dua  jenis  serangan  ini.  Serangan  yang pertama  adalah continuous  jamming ,  yang  dilakukan  secara terus  menerus.  Serangan  ini  bertujuan  untuk  melumpuhkan jaringan  komunikasi.  Serangan  jenis  kedua  yaitu intermittent jamming ,  yang  dilakukan  secara  periodik.  Serangan  ini bertujuan untuk melemahkan kinerja sistem yang peka terhadap waktu ( time sensitive ).
4) Injecting  Fraudulent  Packet: Seorang  penyerang  dapat menginjeksikan  paket  palsu  ke  dalam  kanal  komunikasi menggunakan  tiga  metode  serangan  yang  berbeda:  (i) penyisipan,  (ii)  manipulasi,  dan  (iii)  replikasi  (juga  disebut replay  attack )  [22]. Dalam  skenario  penyisipan,  penyerang memasukkan  paket  baru  dalam  komunikasi  jaringan.  Dengan kata  lain,  serangan  penyisipan  memiliki  kemampuan  untuk menghasilkan dan mengirim paket jahat yang tampaknya sah. Serangan  manipulasi  melibatkan  penangkapan  paket  dan kemudian  memodifikasinya,  misalnya  dengan  mengubah header , checksum ,  dan  data,  kemudian  mengirim  paket  yang dimanipulasi. Dalam serangan replikasi, penyerang menangkap paket yang sebelumnya telah dipertukarkan antara dua  entitas untuk memutar ulang ( replay ) paket yang sama.
5)  Routing Attack: Serangan yang memengaruhi cara pesan diteruskan disebut serangan routing . Seorang penyerang dapat menggunakan serangan seperti ini untuk menipu, mengarahkan, menyesatkan,  atau  menghapus  paket  pada layer komunikasi. Jenis serangan perutean yang paling sederhana adalah serangan perubahan,  yaitu  penyerang  mengubah  informasi  perutean, misalnya dengan membuat routing loop atau pesan kesalahan palsu [16].

## C. Ancaman Keamanan pada Edge Computing
Edge computing ( fog computing ) merupakan arsitektur yang muncul seiring perkembangan topologi dan infrastruktur pada sistem  IoT.  Pada  arsitektur  IoT  tujuh layer (Gbr.  3), edge- computing ini  merupakan  komponen  pada layer 3.  Demikian juga  ancaman  dan  kerentanan  keamanannya  belum  banyak dieksplorasi.  Berikut  ini  beberapa  skenario  serangan  yang sering terjadi pada edge computing .
1)  Malicious Injection : Validasi masukan ( input ) yang tidak memadai  memungkinkan  datangnya  serangan  berupa  injeksi masukan berbahaya. Penyerang dapat menyuntikkan masukan jahat yang menyebabkan penyedia layanan menjalankan suatu perintah (aktivitas) atas nama penyerang. Misalnya, penyerang dapat  menambahkan  komponen  yang  tidak  sah  ke  salah  satu level di bawah computing node ini (level komunikasi atau edge node )  yang  mampu  menyuntikkan  masukan  berbahaya  ke server. Setelah itu, penyerang dapat mencuri data, mengganggu integritas  basis  data,  atau  memotong  autentikasi.  Pesan kesalahan basis data standar yang ditampilkan oleh server basis data juga dapat dimanfaatkan penyerang. Dalam situasi ketika penyerang tidak memiliki pengetahuan tentang tabel basis data, penyerang  dapat  dengan  sengaja  membuat  skrip  yang  dapat membangkitkan exception untuk mengungkapkan rincian lebih lanjut tentang setiap tabel dan nama-nama kolomnya [23].
2)  Integrity  Attack  Against  Machine  Learning: Dua  jenis serangan dapat diluncurkan terhadap metode machine learning yang digunakan dalam sistem IoT, yaitu kausatif dan eksplorasi. Dalam  serangan  kausatif,  penyerang  mengubah  proses pelatihan  dengan  memanipulasi dataset pelatihan,  sedangkan dalam  serangan  eksplorasi,  penyerang  mengeksploitasi kerentanan tanpa mengubah proses pelatihan. Penelitian baru- baru  ini  telah  memperkenalkan  jenis  baru  serangan  kausatif, yang  disebut poisoning  attack [24],  [25].  Dalam poisoning attack ,  penyerang  menambahkan  data  invalid  yang  dipilih secara  khusus  ke  dalam dataset pelatihan.  Dalam  sistem berbasis edge-computing ,  penyerang  dapat  meluncurkan serangan  ini  terhadap  algoritme  pembelajaran  dengan  secara langsung mengakses server atau node komputasi, atau mungkin dapat  menambahkan  data  berbahaya  ke dataset dengan menambahkan cukup banyak node palsu ke dalam sistem IoT. Motivasi  utamanya  adalah  untuk  menyebabkan  algoritme klasifikasi  menyimpang  dari  pembelajaran  model  yang  valid dengan memanipulasi dataset .
Gbr.  4  merangkum  jenis-jenis  serangan  yang  sering menyerang  sistem  IoT,  baik  pada layer sensor, layer komunikasi,  maupun layer komputasi  pada  server.  Target serangan  (C,  I,  A,  AC,  AU,  TW,  NR,  P)  mengacu  pada
terminologi pada Tabel I. Berkembangnya jenis serangan pada teknologi  IoT  ini  telah  membawa  dampak  pada  munculnya ancaman  keamanan  dan  serangan  terhadap  privasi  dan keamanan  peranti-peranti  sehingga  diperlukan  studi  lebih lanjut tentang cara-cara penanganan dan pencegahan serangan pada sistem IoT.
V. S OLUSI

## K EAMANAN PADA I NTERNET OF T HINGS
Pada  bagian  ini  didiskusikan  solusi-solusi  keamanan  yang perlu diimplementasikan pada tiap layer untuk menanggulangi ancaman-ancaman  keamanan  sebagaimana  telah  didiskusikan pada bagian sebelumnya.

## A. Solusi Keamanan pada Edge Node
Pada subbagian ini didiskusikan solusi keamanan yang dapat dilakukan  untuk  mengatasi  ancaman-ancaman  keamanan sistem IoT pada sisi edge-node ( layer 1 pada Gbr. 3). Berikut adalah beberapa solusi keamanan yang dapat dilakukan untuk mengatasi  ancaman-ancaman  keamanan  sistem  IoT  pada  sisi edge-node .
1)  Side-Channel  Analysis: Metode  ini  menyediakan pendekatan  yang  efektif  untuk  mendeteksi hardware-trojan dan firmware berbahaya  yang  dipasang  pada  perangkat  IoT. Adanya Trojan pada firmware peranti IoT akan menyebabkan dampak  negatif  pada  penggunaan  baterai,  adanya  efek  tunda waktu,  dan  perubahan  distribusi  panas  pada  IC.  Untuk mendeteksi hardware-trojan ,  mekanisme  deteksi Trojan berbasis  sinyal  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan karakteristik  fisik  dan/atau  peta  distribusi  panas  dari  IC  yang mencurigakan  dengan  karakteristik  dari  IC  lain  yang  bebas Trojan [26].
2)  Malicious  Firmware  Detection: Efektivitas  analisis sinyal    dalam  mendeteksi firmware yang  diinstal  pada perangkat  telah  ditunjukkan  oleh  beberapa  upaya  penelitian sebelumnya  [27].  Analisis  sinyal  ini  dapat  mengungkapkan informasi  berharga  tentang  operasi  perangkat.  Mirip  dengan mekanisme  deteksi Trojan ,  metode  deteksi malware dapat memproses  sinyal  untuk  mendeteksi  perilaku  abnormal perangkat,  misalnya  peningkatan  konsumsi  daya  yang signifikan, yang merupakan hasil dari malware yang aktif pada perangkat.
3)  Policy-based Mechanism and Intrusion Detection System: Metode  berbasis  kebijakan  ( policy )  merupakan  salah  satu teknik  yang  menjanjikan  untuk  menyelesaikan  permasalahan keamanan  dan  privasi  pada  level node ini.  Pelanggaran kebijakan penting dapat dideteksi secara berkelanjutan dengan memperkenalkan Intrusion Detection System (IDS) [28].

## B. Solusi Keamanan pada RFID Node
Berikut  adalah  beberapa  solusi  keamanan  yang  dapat dilakukan  untuk  mengatasi  ancaman-ancaman  keamanan sistem IoT pada sisi edge-node untuk jenis peranti RFID.
1)  Kill-Sleep Command: Skenario ini dimasukkan ke dalam proses  pembuatan tag RFID. Tag RFID  memiliki  PIN  unik, misalnya  32-bit.  Setelah  menerima  PIN  yang  benar  dari
pembaca  RFID, tag dapat  dinonaktifkan  sehingga tag tidak akan  dapat  mengirimkan  informasi  lebih  lanjut  setelah menerima  perintah  ini  [29].  Ada  pendekatan  alternatif  yang disebut  perintah sleep yang  membuat tag tertidur,  misalnya dengan  membuatnya  tidak  aktif  untuk  periode  waktu  tertentu [19]. Meskipun ide-ide ini tampak sederhana, perancangan dan implementasi  manajemen  PIN  yang  aman  dan  efektif membutuhkan teknik-teknik canggih .
2)  Isolation: Cara  yang  sangat  efektif  untuk  melindungi privasi tag adalah  dengan  mengisolasinya  dari  semua gelombang  elektromagnet.  Salah  satu  caranya  adalah  dengan membuat dan menggunakan ruang isolasi. Namun, membangun  kamar  seperti  itu  biasanya  sangat  mahal. Pendekatan  alternatifnya  adalah  dengan  menggunakan  wadah isolasi yang biasanya terbuat dari jaring logam [19]. Wadah ini, yang  dapat  memblokir  gelombang  elektromagnetik  dari frekuensi  tertentu,  disebut  sangkar  Faraday  [30].  Pendekatan lain  adalah  menghentikan  semua  saluran  radio  terdekat menggunakan RF jammer aktif yang terus-menerus mengganggu saluran RF tertentu.

## C. Solusi Keamanan pada Kanal Komunikasi
Pada  subbagian  ini  didiskusikan  solusi  keamanan  untuk mengatasi ancaman-ancaman keamanan sistem IoT pada kanal komunikasi ( layer ke-2 pada Gbr. 3).
1)  Reliable Routing: Karakteristik penting dari jaringan IoT yang mempersulit implementasi protokol routing adalah bahwa node atau server perantara memerlukan akses langsung ke  isi pesan sebelum meneruskannya. Seperti disebutkan sebelumnya,
beberapa  serangan  valid  terhadap routing telah  diusulkan dalam  literatur.  Suatu  penelitian  telah  membahas  sebagian besar skenario serangan utama yang terjadi pada proses routing [31].  Penelitian  ini  telah  memberikan  analisis  keamanan terperinci  dari  protokol routing utama  dan  serangan terhadapnya,  bersama  dengan  tindakan  pengamanannya. Berbagai upaya penelitian lain juga telah mencoba mengatasi masalah keamanan dan privasi dalam routing [32].
2)  Intrusion Detection System (IDS): Metode IDS ini sangat penting  dilakukan  pada layer komunikasi  untuk  memonitor operasional  jaringan  dan  jalur  komunikasi  dan  juga  untuk mendeteksi terjadinya anomali pada jaringan, misalnya ketika sebuah policy yang  telah  didefinisikan  sebelumnya  dilanggar oleh  pengguna.  SVELTE  [33]  adalah  salah  satu  IDS pertama yang  dirancang  untuk  memenuhi  persyaratan node IoT  yang terhubung dengan IPv6. IDS ini mampu mendeteksi serangan routing , seperti informasi palsu atau telah diubah dan serangan black hole .
3)  Kriptografi: Penggunaan  skema  kriptografi  untuk mengamankan  protokol  komunikasi  adalah  salah  satu pertahanan paling efektif terhadap berbagai serangan, termasuk penyadapan dan serangan routing yang sederhana, pada layer komunikasi.  Beberapa  metode  enkripsi  telah  diusulkan  untuk mengatasi  masalah  keamanan  dalam  komunikasi  [34],  [35]. Teknik  enkripsi-dekripsi,  yang  dikembangkan  untuk  jaringan kabel tradisional, tidak secara langsung berlaku untuk sebagian besar  komponen  IoT,  khususnya  untuk edge-node yang bertenaga  baterai  kecil. Edge-node biasanya  berupa  sensor
Gbr. 4 Kategori, jenis, dan target serangan serta solusi keamanan pada sistem IoT.
kecil  yang  memiliki  kapasitas  baterai,  daya  pemrosesan,  dan memori  yang  terbatas.  Penggunaan  enkripsi  meningkatkan penggunaan  memori,  konsumsi  energi,  penundaan,  dan kehilangan  paket  [36]. Varian  AES  telah  menghasilkan  hasil yang menjanjikan untuk menyediakan komunikasi yang aman pada  IoT.  Selain  itu,  berbagai  metode  enkripsi  ringan  telah diusulkan,  misalnya  CLEFIA  [37]  dan  PRESENT  [38]. Sayangnya,  saat  ini  belum  ada  metode  enkripsi  kunci  publik yang menyediakan keamanan yang cukup sekaligus memenuhi persyaratan yang ringan [36].
4)  De-patterning  and  Decentralization: De-patterning dan decentralization merupakan dua metode utama yang diusulkan untuk  memberikan  anonimitas  dan  pertahanan  terhadap side- channel  attack .  Selalu  ada trade-off antara  anonimitas  dan kebutuhan untuk berbagi informasi. Pengacakan pola transmisi data  dapat  melindungi  sistem  dari  serangan side-channel , misalnya  dengan  menyisipkan  paket  tambahan  yang  dapat mengubah pola trafik sehingga pola yang terbentuk tidak dapat dikenali.  Metode  alternatif  untuk  memastikan  anonimitas adalah  distribusi  data  sensitif  melalui spanning  tree sehingga tidak ada node yang memiliki tampilan lengkap dari data asli. Metode ini disebut desentralisasi [39].
5)  Rule-based  Authorization: Salah  satu  solusi  keamanan dapat  diimplementasikan  dengan  menerapkan  metode rule- based authorization . Untuk mencegah respons yang tidak perlu, seperti  terhadap  permintaan  oleh node pengganggu  atau penyusup,  sistem  otorisasi  berbasis  peran  ( role-based authorization )  memverifikasi  komponen,  seperti edge-node , penyedia layanan, atau router , dapat mengakses, berbagi, atau mengubah  informasi  atau  tidak.  Selain  itu,  untuk  setiap komunikasi,  sistem  otorisasi  harus  memeriksa  kedua  pihak yang  terlibat  dalam  interaksi  tersebut  telah  divalidasi  dan memiliki wewenang yang diperlukan atau belum [40].

## D. Solusi Keamanan pada Computing Layer
Pada  subbagian  ini  didiskusikan  solusi  keamanan  untuk mengatasi  ancaman-ancaman  keamanan  sistem  IoT  pada computing level ( layer 3 pada Gbr. 3).
1)  Pre-Testing: Pengujian  terhadap  proses  pembaruan  dan implementasi  desain  penting  untuk dilakukan  sebelum  desain tersebut digunakan dalam sistem IoT. Perilaku seluruh sistem dan komponennya, seperti router , edge-node , dan server, harus diperiksa  dengan  teliti  dengan  memasukkan  masukan  yang berbeda  ke  sistem  dan  memantau  keluaran.  Secara  khusus, upaya  prapengujian dilakukan untuk  mengidentifikasi kemungkinan skenario serangan dan menyimulasikan skenario ini  untuk  melihat  cara  sistem  merespons  [41].  Ini  juga menentukan  informasi  yang  harus  dicatat  dan  informasi  yang terlalu sensitif untuk disimpan. Selain itu, file masukan harus diperiksa  dengan  cermat  untuk  mencegah  bahaya  injeksi. Sebagai contoh, penyerang seharusnya tidak dapat menjalankan perintah apa pun dengan menyuntikkannya ke file masukan.
2)  Outlier  Detection: Tujuan  pertahanan  keamanan terhadap  serangan  integritas  data  pada  metode machine
learning adalah untuk mengurangi pengaruh penambahan data invalid  terhadap  hasil.  Data  invalid  ini  merupakan outlier (penyimpangan)  pada dataset yang  digunakan.  Sebuah framework untuk pertahanan terhadap serangan jenis poisoning telah  dikembangkan  berdasarkan  statistik  untuk  mengurangi efek keracunan [42]. Penelitian lain telah melaporkan beberapa teknik  penanggulangan  serangan poisoning di  bidang perawatan kesehatan [43].
VI. T ANTANGAN B ARU R ISET K EAMANAN I O T
Pada pembahasan sebelumnya, beberapa serangan terhadap keamanan  IoT  telah  diuraikan  disertai  dengan  teknik-teknik penanganannya.  Pada  bagian  ini  didiskusikan  dua  kategori tantangan  keamanan  IoT  yang  belum  dibahas  pada  literatur sebelumnya.

## A. Pertumbuhan Secara Eksponensial Kanal Komunikasi yang Rentan
Sebagian  besar  layanan  berbasis  IoT  mengandalkan perangkat bertenaga baterai dengan penyimpanan terbatas dan sumber  daya  komputasi.  Karena  karakteristik  khusus  dari perangkat  ini  dan  faktor  biaya  yang  dianggap  penting  oleh produsen, beberapa perangkat yang sudah ada di pasaran tidak mendukung  protokol  kriptografi  yang  aman.  Ini  telah menyebabkan  munculnya  sejumlah  besar  jalur  komunikasi dalam jaringan yang dapat dimanfaatkan oleh penyerang untuk menargetkan  serangan  pada  entitas  yang  diasumsikan  sudah aman.  Beberapa  upaya  penelitian  menunjukkan kemungkinan penyerangan terhadap edge node untuk mengekstrak kata sandi Wi-Fi dari sebuah rumah cerdas [44], [45]. Telah ditunjukkan sebuah  bola  lampu  yang  terhubung  ke  internet  dapat mengungkapkan kata sandi Wi-Fi pengguna kepada penyerang [45].  Berkembangnya  aplikasi  IoT  yang  semakin  luas  pada hampir  semua  domain  aplikasi  akan  semakin  memperbesar dampak jenis serangan pada edge-node ini.

## B. Penyalahgunaan Data
Dengan semakin banyaknya aplikasi dan implementasi IoT pada  masyarakat  modern  ini,  semakin  banyak  pula  sensor- sensor  yang  terpasang  dan  terkoneksi  dengan  internet. Beberapa penelitian telah melaporkan adanya penggunaan data yang tidak semestinya atas beberapa jenis data terkait pengguna ataupun  lingkungan  aplikasi  IoT  [46],  [47].  Salah  satu penelitian  mendeskripsikan  sejumlah  daftar  informasi  sensitif terkait  privasi,  seperti  jumlah  penghuni,  kebiasaan  personal, dan rutinitas harian, yang dapat disimpulkan dari analisis data penggunaan  listrik  yang  dikumpulkan  pada  aplikasi  rumah- cerdas [48].
Platform  telekomunikasi  seluler  modern  seperti  peranti pintar  (Android,  iPhone,  dan  semacamnya)  memungkinkan aplikasi  membaca  penggunaan  daya  pada  ponsel  pintar. Informasi ini dianggap tidak berbahaya dan membacanya tidak memerlukan  izin  atau  pemberitahuan  pengguna.  Sebuah penelitian    menunjukkan  bahwa  dengan  hanya  membaca konsumsi daya telepon selama beberapa menit, sebuah aplikasi dapat  mempelajari  informasi  tentang  lokasi  pengguna  [49]. Dengan menggunakan algoritme machine learning , penyerang
dapat mengolah data yang telah dikumpulkan dan melakukan estimasi terhadap lokasi telepon pengguna tersebut.

## VII. K ESIMPULAN
Berkembangnya  teknologi  IoT  pada  dasawarsa  terakhir  ini telah membawa dampak pada munculnya ancaman keamanan dan  serangan  terhadap  privasi  dan  keamanan  peranti-peranti IoT. Sayangnya, ancaman-ancaman keamanan tersebut belum teridentifikasi  dengan  jelas  pada  domain  IoT.  Paparan  dalam makalah  ini  telah  merangkum  jenis  serangan,  ancaman,  serta kemungkinan  cara  pertahanan  (solusi)  terhadap  ancaman keamanan tersebut. Tinjauan keamanan ini dapat memberikan gambaran tipikal serangan pada sistem IoT, tipe serangan yang sudah dapat ditangani, serta jenis serangan yang masih memer- lukan  penelitian  lanjut.  Dengan  semakin  berkembangnya adopsi teknologi IoT pada banyak bidang, ancaman keamanan pada IoT ini memerlukan perhatian dan solusi dari komunitas akademisi, peneliti, maupun pihak industri.

## R EFERENSI
[1]  M.A. Iqbal, O.G. Olaleye, dan M.A. Bayoumi, “A Review on Internet of Things  (IoT):  Security  and  Privacy  Requirements  and  the  Solution Approaches,” Glob. J. Comput. Sci. Technol. E Network, Web Secur. , Vol. 16, No. 7, hal. 1-10, 2016.
[2]  Project  CASAGRAS,  “CASAGRAS  Final  Report:  RFID  and  the Inclusive Model for the Internet of Things,” Sci. Am. , Vol. 291, No. 4, hal. 10–12, 2009.
[3]  R. Minerva, A. Biru, dan D. Rotondi, “Toward a Definition of the Internet of Things,” IEEE Internet of Things , hal. 1–86, 2015.
[4]  M.M.  Kermani,  M.  Zhang,  A.  Raghunathan,  dan  N.K.  Jha,  “Emerging Frontiers in Embedded Security,” Proc. IEEE Int. Conf. VLSI Des. , 2013, hal. 203–208.
[5]  A.M.  Nia,  M.  Mozaffari-kermani,  S.  Sur-Kolay,  A.  Raghunathan,  dan N.K.  Jha,  “Energy-Efficient  Long-term  Continuous  Personal  Health Monitoring,” IEEE Trans. Multi-Scale Comput. Syst. , Vol. 1, No. 2, hal. 85–98, 2015.
[6]  P. Alinia, R. Saeedi, R. Fallahzadeh, A. Rokni, dan H. Ghasemzadeh, “A Reliable  and  Reconfigurable  Signal  Processing  Framework  for Estimation Metabolic Equivalent of Task in Wearable Sensors,” IEEE J. Sel. Top. Signal Process. , Vol. 10, No. 5, hal. 842 - 853, 2016.
[7]  K. Su, J. Li, dan H. Fu, “Smart City and the Applications,” 2011 Int. Conf. Electron. Commun. Control. ICECC 2011 - Proc. , 2011, hal. 1028–1031.
[8]  M.T.  Lazarescu,  “Design  of  a  WSN  Platform  for  Long-Term Environmental  Monitoring  for  IoT  Applications,” IEEE  J.  Emerg.  Sel. Top. Circuits Syst. , Vol. 3, No. 1, hal. 45–54, Mar. 2013.
[9]  S. Vashi, J. Ram, J. Modi, S. Verma, dan C. Prakash, “Internet of Things (IoT):  A  Vision,  Architectural  Elements,  and  Security  Issues,” 2017 International  Conference  on  I-SMAC  (IoT  in  Social,  Mobile,  Analytics and Cloud) (I-SMAC) , 2017, hal. 492–496.
[10]  L. Atzori, A. Iera, dan G. Morabito, “The Internet of Things: A Survey,” Comput. Networks , Vol. 54, No. 15, hal. 2787–2805, Okt. 2010.
[11]  Cisco,  “The  Internet  of  Things  Reference  Model,” Cisco  White  Paper , San Jose, CA: Cisco Systems, 2014.
[12]  R.  Roman,  P.  Najera,  dan  J.  Lopez,  “Securing  the  Internet  of  Things,” Computer (Long. Beach. Calif). , Vol. 44, No. 9, hal. 51–58, Sep. 2011.
[13]  C.  Maple,  “Security  and  Privacy  in  the  Internet  of  Things,” J.  Cyber Policy , Vol. 2, No. 2, hal. 155–184, 2017.
[14]  Y.  Cherdantseva  dan  J.  Hilton,  “A  Reference  Model  of  Information Assurance & Security,” Proc. - 2013 Int. Conf. Availability, Reliab. Secur. ARES 2013 , 2013, hal. 546–555.
[15]  H. Salmani, M.M. Tehranipoor, dan S. Member, “Vulnerability Analysis of  a  Circuit  Layout  to  Hardware  Trojan  Insertion,” IEEE  Trans.  Inf. Forensics Secur. , Vol. 11, No. 6, hal. 1214–1225, 2016.
[16]  A.  Mosenia  dan  N.K.  Jha,  “A  Comprehensive  Study  of  Security  of
Internet-of-Things,” IEEE Trans. Emerg. Top. Comput. , Vol. 5, No. 4, hal. 586–602, Okt. 2017.
[17]  T. Martin, M. Hsiao, Dong Ha, dan J. Krishnaswami, “Denial-of-service Attacks  on  Battery-powered  Mobile  Computers,” Proc.  of  the  Second IEEE Annual Conference on Pervasive Computing and Communications , 2004, hal. 309–318.
[18]  F.  Stajano  dan  R.J.  Anderson,  “The  Resurrecting  Duckling:  Security Issues  for  Ad-hoc  Wireless  Network,” Proceedings  of  the  7th International Workshop on Security Protocols , 1999, hal. 172–194.
[19]  A. Juels, “RFID Security and Privacy: A Research Survey,” IEEE J. Sel. Areas Commun. , Vol. 24, No. 2, hal. 381–394, Feb. 2006.
[20]  M.  Lehtonen,  D.  Ostojic,  A.  Ilic,  dan  F.  Michahelles,  “Securing  RFID Systems  by  Detecting  Tag  Cloning,” Proc.  of  7th  International Conference on Pervasive Computing (Pervasive) , 2009, hal. 291–308.
[21]  D.N.  Duc  dan  K.  Kim,  “Defending  RFID  Authentication  Protocols Against DoS Attacks,” Comput. Commun. , Vol. 34, No. 3, hal. 384–390, Mar. 2011.
[22]  J.  P.  Walters  dan  Z.  Liang,  “Wireless  Sensor  Network  Security :  A Survey,” dalam Security in Distributed, Grid, and Pervasive Computing , Yang Xiao, Eds., New York, USA: Auerbach Publications, CRC Press, 2006, hal. 1–50.
[23]  S.W.  Boyd  dan  A.D.  Keromytis,  “SQLrand:  Preventing  SQL  Injection Attacks,” Appl. Cryptogr.  Netw.  Secur. ,  Vol.  13,  No.  10, hal.  292–302, Okt. 2004.
[24]  B. Biggio, B. Nelson, dan P. Laskov, “Poisoning Attacks Against Support Vector  Machines,” Proc.  29th  Int.  Conf.  Mach.  Learn.  (ICML  2012) , 2012, hal. 1-8.
[25]  B.I.P. Rubinstein, B.A. Nelson, L. Huang, A.D. Joseph,S.-H. Lau, S. Rao, N.  Taft,  dan  J.D.  Tygar,  “Stealthy  Poisoning  Attacks  on  PCA-based Anomaly Detectors,” ACM SIGMETRICS Perform. Eval. Rev. , Vol. 37, No. 2, p. 73, 2009.
[26]  A.N. Nowroz, K. Hu, F. Koushanfar, dan S. Reda, “Novel Techniques for High-sensitivity  Hardware  Trojan  Detection  Using  Thermal  and  Power Maps,” IEEE Trans. Comput. Des. Integr. Circuits Syst. , Vol. 33, No. 12, hal. 1792–1805, 2014.
[27]  M. Msgna,  K. Markantonakis,  D.  Naccache,  dan K. Mayes,  “Verifying Software Integrity in Embedded Systems: A Side Channel Approach,” Int. Workshop  on Constructive  Side-Channel  Analysis  and  Secure  Design , 2014, hal. 261–280.
[28]  J.  P.  Walters  dan  Z.  Liang,  “Wireless  Sensor  Network  Security :  A Survey,” dalam Security in Distributed, Grid, and Pervasive Computing , Yang Xiao, Eds., New York, USA: Auerbach Publications, CRC Press, 2006, hal. 1–50.
[29]  P.  Peris-Lopez,  J.C.  Hernandez-Castro,  J.M.  Estevez-Tapiador,  dan  A. Ribagorda, “RFID Systems: A Survey on Security Threats and Proposed Solutions,” Proc. of IFIP TC6 11th International Conference on Personal Wireless Communications , 2006, hal. 159–170.
[30]  J.-J.  Quisquater  dan  D.  Samyde,  “ElectroMagnetic  Analysis  (EMA): Measures and Counter-measures for Smart Cards,” Proc. of International Conference on Research in Smart Cards , 2001, hal. 200–210.
[31]  C. Karlof dan D. Wagner, “Secure Routing in Wireless Sensor Networks: Attacks and Countermeasures,” J. Ad-hoc Netw. , Vol. 1, No. 2, hal. 293– 315, 2003.
[32]  R.  Bonetto,  N.  Bui,  V.  Lakkundi,  A.  Olivereau,  A.  Serbanati,  dan  M. Rossi, “Secure Communication For Smart IoT Objects: Protocol Stacks, Use Cases and Practical Examples,” 2012 IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM) , 2012, hal. 1–7.
[33]  S.  Raza,  L.  Wallgren,  dan  T.  Voigt,  “SVELTE:  Real-time  Intrusion Detection in the Internet of Things,” Ad Hoc Networks , Vol. 11, No. 8, hal. 2661–2674, 2013.
[34]  J. Daemen dan V. Rijmen, The Design of Rijndael: Advanced Encryption Standard , Berlin, Germany: Springer Berlin Heidelberg, 2002.
[35]  M. Bellare, A. Desai, E. Jokipii, dan P. Rogaway, “A Concrete Security Treatment  of  Symmetric  Encryption,” Proceedings  38th  Annual Symposium on Foundations of Computer Science , 2002, hal. 394–403.
[36]  E.R. Naru, H. Saini, dan M. Sharma, “A Recent Review on Lightweight Cryptography in IoT,” Proc. Int. Conf. IoT Soc. Mobile, Anal. Cloud, I-
SMAC 2017 , 2017, hal. 887–890.
[37]  T. Shirai, K. Shibutani, T. Akishita, S. Moriai, dan T. Iwata, “The 128- Bit  Blockcipher  CLEFIA  (Extended  Abstract),” Proc.  of  International Workshop on Fast Software Encryption , 2007, hal. 181–195.
[38]  A. Bogdanov, L.R. Knudsen, G. Leander, C. Paar, A. Poschmann, M.J.B. Robshaw,  Y.  Seurin,  dan  C.  Vikkelsoe,  “PRESENT:  An  Ultra- Lightweight  Block  Cipher,” Proc.  of  International  Workshop  on Cryptographic Hardware and Embedded Systems , 2007, hal. 450–466.
[39]  R.  Kumar  dan  S.  Rajalakshmi,  “Mobile  Sensor  Cloud  Computing: Controlling  and  Securing  Data  Processing  Over  Smart  Environment through Mobile Sensor Cloud Computing (MSCC),” Proceedings - 2013 International Conference on Computer Sciences and Applications, CSA 2013 , 2013, hal. 687–694.
[40]  S.  Misra  dan  A.  Vaish,  “Reputation-based  Role  Assignment  for  Role- based Access Control in Wireless Sensor Networks,” Comput. Commun. , Vol. 34, No. 3, hal. 281–294, 2011.
[41]  H. Mouratidis dan P. Giorgini, “Security Attack Testing (SAT)-Testing the Security of Information Systems at Design Time,” Inf. Syst. , Vol. 32, No. 8, hal. 1166–1183, 2007.
[42]  B.I.P. Rubinstein, B. Nelson, L. Huang, A.D. Joseph, S.-H. Lau, S. Rao, N.  Taft,  dan  J.D.  Tyga,  “ANTIDOTE:  Understanding  and  Defending Against Poisoning of Anomaly Detectors,” Proceedings of the 9th ACM SIGCOMM Conference on Internet Measurement Conference - IMC ’09 ,
2009, hal. 1-14.
[43]  M.  Mozaffari-Kermani,  S.  Sur-Kolay,  A.  Raghunathan,  dan  N.  K.  Jha, “Systematic Poisoning Attacks on and Defenses for Machine Learning in Healthcare,” IEEE  J.  Biomed.  Heal.  Informatics ,  Vol.  19,  No.  6,  hal. 1893–1905, 2015.
[44]  M. Kumar (2016) “How to Hack WiFi Password from Smart Doorbells,” [Online], https://thehackernews.com/2016/01/doorbell-hacking-wifi- pasword.html,  tanggal akses: 12-Agu-2019.
[45]  A.  Chapman  (2014)  “Hacking  into  Internet  Connected  Light  Bulbs,” [Online], https://www.contextis.com/en/blog/hacking-into-internet- connected-light-bulbs, tanggal akses: 12-Agu-2019.
[46]  J. Liu, Y. Wang, G. Kar, Y. Chen, J. Yang, dan M. Gruteser, “Snooping Keystrokes with mm-level Audio Ranging on a Single Phone,” Proc. 21st Annu. Int. Conf. Mob. Comput. Netw. , 2015, hal. 142–154.
[47]  L. Lu, J. Yu, Y. Chen, Y. Zhu, X. Xu, G. Xue, dan M. Li, “KeyListener: Inferring Keystrokes on QWERTY Keyboard of Touch Screen Through Acoustic  Signals,” IEEE  INFOCOM  2019  -  IEEE  Conference  on Computer Communications , 2019, hal. 775–783.
[48]  E.  McKenna,  I.  Richardson,  dan  M.  Thomson,  “Smart  Meter  Data: Balancing  Consumer  Privacy  Concerns  with  Legitimate  Applications,” Energy Policy , Vol. 41, hal. 807–814, 2012.
[49]  Y. Michalevsky, G. Nakibly, A. Schulman, G.A. Veerapandian,  dan D. Boneh,  “PowerSpy:  Location  Tracking  using  Mobile  Device  Power Analysis,” SEC’15  Proceedings  of  the  24th  USENIX  Conference  on Security Symposium , 2015, hal. 785–800.