Internet of Things (IoT) telah menjadi tulang punggung transformasi digital di berbagai sektor. IoT menawarkan efisiensi operasional, pengambilan keputusan berbasis data, dan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Namun, di balik potensi besar ini, risiko keamanan siber semakin meningkat. Menurut laporan Statista, jumlah perangkat IoT global diperkirakan mencapai 29 miliar pada tahun 2030. Kejahatan siber pun akan meningkat bersamaan seiring membludaknya perangkat IoT.
Bagi perusahaan yang telah menerapkan IoT, keamanan siber pada sistem IoT bukan lagi sekedar opsi, melainkan kebutuhan strategis. Ketergantungan pada perangkat IoT contohnya sensor industri, membuatnya menjadi sasaran empuk bagi serangan seperti ransomware, dan pencurian data. Di sinilah Artificial Intelligence (AI) berperan sebagai game-changer. AI tidak hanya meningkatkan kemampuan deteksi ancaman, tetapi juga memungkinkan respons otomatis yang cepat terhadapnya.
Dampak Cyber Crime pada Sistem IoT
Cybercrime pada sistem IoT memiliki dampak yang besar, baik dari segi finansial maupun operasional. Pertumbuhan eksponensial perangkat IoT juga sudah menciptakan banyak titik celah masuk bagi penyerang. Sebuah studi oleh Cybersecurity Ventures (2023) memperkirakan bahwa kerugian global akibat kejahatan siber akan mencapai $10,5 triliun per tahun pada 2025, dengan IoT sebagai salah satu penyumbang utama karena kerentanannya. Di Indonesia sendiri, Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) melaporkan adanya 370,02 juta serangan siber pada tahun 2022, dengan target utamanya ada pada sektor pemerintahan dan bisnis (BSSN, 2022).
Salah satu dampak paling nyata adalah serangan ransomware. Perangkat IoT yang tidak memiliki proteksi dapat digunakan untuk mengenkripsi data yang krusial, contohnya pada infrastruktur smart city atau sistem kesehatan. Serangan pada sistem IoT yang terhubung dengan infrastruktur vital seperti listrik, transportasi, dan juga layanan kesehatan dapat menyebabkan gangguan besar dan membahayakan keselamatan publik. Selain itu, serangan Distributed Denial of Service (DDoS) yang memanfaatkan IoT (seperti di kasus Mirai pada 2016) dapat melumpuhkan layanan digital secara masif. Dampaknya tidak hanya finansial, tetapi juga reputasi perusahaan dan kepercayaan dari pelanggan.
Bagi bisnis, downtime akibat serangan siber dapat menyebabkan kerugian jutaan dolar per jam. Maka dari itu, ini merupakan sinyal bahwa keamanan IoT juga perlu menjadi prioritas. Tanpa perlindungan yang memadai, sistem IoT tidak hanya rentan terhadap pencurian data, tetapi juga dapat menjadi pintu masuk ke jaringan yang lebih luas, dan memperbesar risiko bagi seluruh ekosistem perusahaan termasuk data pribadi.
Peran AI pada Keamanan Siber untuk IoT
AI memberikan revolusi pada pendekatan keamanan siber dengan kemampuannya untuk menganalisis data dalam jumlah besar secara real-time dan mendeteksi pola. Dalam lingkup IoT, AI digunakan dalam beberapa cara strategis.
AI memungkinkan deteksi ancaman berbasis anomali melalui User and Entity Behavior Analytics (UEBA). Dengan mempelajari perilaku normal perangkat IoT, AI dapat mengidentifikasi aktivitas yang di luar kebiasaan atau mencurigakan, seperti lonjakan lalu lintas data yang tidak wajar, yang sering kali menjadi tanda awal serangan (Huang & Bhuiyan, 2023).
Selanjutnya, AI juga mendukung sistem deteksi dan respons otomatis. Algoritma Machine Learning (ML) dapat dilatih untuk mengenali pola serangan baru, seperti malware yang terus berevolusi. Penelitian oleh Huang dan Bhuiyan (2023) menunjukkan bahwa sistem keamanan berbasis AI dapat mengurangi waktu respons terhadap ancaman hingga 70% dibandingkan metode tradisional. Hal ini sangat krusial untuk IoT, di mana latensi rendah adalah sebuah keharusan.
AI juga berperan sebagai pengatur autentikasi dan kontrol akses. Contohnya adalah biometric authentication dan zero trust security model. AI memungkinkan penggunaan biometrik seperti sidik jari, pengenalan wajah, atau suara untuk memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses perangkat atau sistem IoT. Kemudian dengan menerapkan model keamanan “Zero Trust“, AI dapat terus-menerus memverifikasi setiap upaya akses, baik dari dalam maupun luar jaringan, berdasarkan perilaku dan kredensial, memastikan bahwa hanya entitas yang benar-benar terpercaya yang diberikan akses.
Yang terakhir, AI juga digunakan untuk pengelolaan kerentanan. Dengan banyaknya perangkat IoT yang memiliki spesifikasi berbeda, mengidentifikasi dan menambal celahnya secara manual hampir tidak mungkin untuk dilakukan. AI dapat memindai jaringan IoT secara terus-menerus, memprioritaskan risiko berdasarkan tingkat keparahan, dan bahkan menyarankan tindakan mitigasi. Bagi perusahaan, ini bisa dijadikan sebagai efisiensi operasional yang lebih tinggi dan pengurangan beban kerja tim keamanan.
Contoh Nyata Penerapan AI pada Sistem IoT terhadap Cyber Crime
Penelitian oleh Doe et al. (2024) yang menerapkan metode machine learning (ML) untuk keamanan sistem IoT memberikan bukti sekaligus harapan bahwa AI dapat memberikan perlindungan pada sistem IoT. Peneliti menggunakan banyak dataset, salah satunya adalah BoTNet-IoT-L01 yang digunakan sebagai dataset utama untuk menganalisa serangan botnet dan anomali. Dataset tersebut berisi data kejahatan siber terdahulu yaitu kasus Mirai dan Gafgyt. Sumber data yang digunakan cukup brilian karena kasus Mirai merupakan contoh nyata serangan pada IoT dalam skala besar. Serangannya mencakup UDP flood, TCP flood, scan, SYN flood, ACK flood, UDP plain, combo, dan junk traffic. Terdapat 6 metode ML yang digunakan untuk meningkatkan deteksi ancaman perangkat IoT yang rentan serangan botnet. Metode terbaik jatuh pada Ensembled RF-BPNN yang memberikan akurasi deteksi 99,2%, spesifitas 96,2%, dan persentase prediksi positif yang salah hanya sebesar 0,1%. Penelitian tersebut memiliki potensi untuk dikembangkan menjadi Intrusion Detection System (IDS) sebagai pengambil keputusan.
Contoh lain adalah penerapan IDS berbasis AI oleh IBM Security dalam ekosistem IoT industri. IBM menggunakan platform QRadar yang didukung AI untuk memantau sensor IoT di fasilitas manufaktur. Dalam sebuah insiden pada tahun 2023, sistem ini berhasil mendeteksi upaya eksploitasi zero-day (ancaman yang belum dikenali sebelumnya) pada perangkat IoT dalam waktu kurang dari 10 menit, mencegah kerugian yang diperkirakan mencapai $2 juta (IBM Security, 2023). Studi kasus ini menunjukkan bagaimana AI dapat menjadi investasi yang menguntungkan bagi bisnis yang bergantung pada sistem IoT.
Lika-Liku Penerapan AI untuk Keamanan Siber pada IoT
- Kompleksitas pada komputasi
Algoritma AI yang canggih membutuhkan daya pemrosesan tinggi, sementara banyak perangkat IoT memiliki sumber daya terbatas, seperti daya baterai rendah atau kapasitas CPU minimal (Lumenta, 2024). Hal ini membuat penerapan AI langsung pada perangkat menjadi sulit, sering kali memerlukan pemrosesan di cloud yang meningkatkan latensi dan risiko privasi.
- Pelaku kejahatan siber juga memanfaatkan AI untuk serangan yang lebih cerdas
Serangan yang lebih cerdas di sini contohnya seperti phishing berbasis AI atau malware yang adaptif. Laporan Trend Micro (2024) mencatat bahwa serangan yang berbasis AI meningkat 25% dalam dua tahun terakhir.
- Regulasi keamanan IoT
Banyak negara termasuk Indonesia belum memiliki kerangka hukum yang spesifik untuk keamanan IoT. Hal ini menciptakan ketidakpastian bagi perusahaan apakah tidak masalah untuk tetap mematuhi standar global seperti General Data Protection Regulation (GDPR) milik Eropa atau ISO/ IEC 27001. Perusahaan pengguna IoT perlu mempertimbangkan risiko ini dalam perencanaan jangka panjang.
Strategi Masa Depan
Secara garis besar, AI dapat diterapkan untuk keamanan sistem IoT untuk mengatur hak akses dan juga deteksi ancaman. Bibit-bibitnya saat ini sudah muncul dan memang telah memberikan contoh nyata yang berhasil. Namun, perusahaan yang menerapkannya masih terbilang sedikit dan masih banyak metode yang memiliki potensi untuk dikembangkan. Berikut adalah beberapa rekomendasi yang dapat diterapkan, dikembangkan, dievaluasi, atau mungkin dikolaborasikan.
- Generalisasi penerapan IDS berbasis AI dalam ekosistem IoT
IDS direkomendasikan untuk dikembangkan pada penelitian Doe et al. (2024). Walaupun metode ML sudah memberikan hasil yang signifikan, potensi layanan keamanan akan jauh lebih meningkat bila diwujudkan menjadi IDS berbasis AI. Metode pada ML belum bisa mencakup serangan lain di luar data yang diberikan, maka kemampuan adaptif AI diperlukan di sini. IDS berbasis AI pada IoT sudah diterapkan oleh IBM, namun pada implementasinya terdapat tantangan utama karena adanya perbedaan arsitektur jaringan, jenis perangkat, dan skenario serangan yang bervariasi. Untuk mewujudkannya, dapat digunakan Graph Neural Networks untuk membuat model hubungan antar perangkat IoT dan mendeteksi anomali (Zhou & Zhang, 2020). Lalu Federated Learning memungkinkan IoT berkolaborasi dalam mendeteksi ancaman tanpa berbagi data mentah (Li et al., 2020). Kemudian yang terakhir, Self-Supervised Learning untuk melatih kemampuan IDS berbasis AI dalam mendeteksi serangan kecil maupun tanpa label serangan (Jing & Tian, 2021).
- Implementasi AI-Driven Zero Trust
Seperti namanya “zero trust”, sistem diatur agar tidak pernah percaya. Sehingga sistem akan selalu meminta verifikasi, memastikan bahwa setiap pengguna, perangkat, dan aplikasi harus terus diverifikasi sebelum masuk ke sumber daya jaringan. Cara ini akan menjadi lebih kuat bila diintegrasikan dengan AI. Salah satu perusahaan yang telah mengembangkannya untuk keamanan IoT yaitu Palo Alto Networks. Perusahaan lain perlu juga menerapkannya karena potensi dari konsep ini yang dapat mendeteksi anomali lebih canggih, intelijen ancaman yang real-time, dan dapat menyesuaikan kebijakan keamanan. Implementasinya dapat diwujudkan dengan Neural Networks berbasis self learning untuk deteksi pola komunikasi perangkat secara real-time, dan homomorphic encryption untuk memungkinkan pemrosesan data terenkripsi tanpa dekripsi, serta mengurangi risiko pencurian data dari cloud.
- Memanfaatkan Security Information and Event Management (SIEM) berbasis AI
SIEM juga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kemampuan deteksi dan respons terhadap ancaman siber pada IoT. SIEM pernah dijadikan sebagai metode pada suatu penelitian oleh Smith & Johnson (2024). Hasilnya, SIEM dapat mendeteksi kerentanan zero-day dan mengurangi label positif palsu (dapat membedakan aktivitas normal dan tidak).
Kesimpulan
Keamanan siber pada sistem IoT adalah tantangan yang kompleks namun dapat diatasi dengan penerapan AI yang tepat. Dampak cybercrime yang signifikan menuntut solusi yang proaktif, dan AI telah membuktikan sebagai alat yang efektif dalam mendeteksi, mencegah, dan merespons ancaman. Studi kasus oleh IBM menegaskan bahwa investasi dalam teknologi ini tidak hanya melindungi aset, tetapi juga meningkatkan nilai bisnis. Namun, tantangan seperti kompleksitas komputasi dan serangan berbasis AI memerlukan inovasi lebih lanjut. Beberapa metode yang saat ini sudah diterapkan dapat digunakan dan dikembangkan kembali.
Masa depan IoT yang aman bergantung pada strategi yang cerdas dan kolaboratif. Perusahaan Anda yang sudah menggunakan jasa IoT dapat memanfaatkan keunggulan kompetitif ini dengan mengadopsi solusi AI. Tertarik untuk mengamankan sistem IoT pada perusahaan Anda? Hubungi Kami untuk konsultasi dan solusi teknologi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.
Sumber
Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN). (2022). Laporan Statistik Serangan Siber Indonesia 2022.
Cybersecurity Ventures. (2023). Cybercrime to Cost the World $10.5 Trillion Annually by 2025.
Doe, J., Smith, A., Brown, B. (2024). Machine Learning for IoT Security: Detecting Anomalies and Preventing Cyber Threats. Scientific Reports, 13(62861), 1-15.
Huang, M., & Bhuiyan, M. (2023). Artificial Intelligence and Cybersecurity: The New Frontier. Cybersecurity Journal, 15(2), 78-90.
IBM Security. (2023). QRadar Case Study: Preventing Zero-Day Exploits in IoT Ecosystems.
Jing, L., & Tian, Y. (2021). Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks: A Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 43(11), 4037-4058.
Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions. IEEE Signal Processing Magazine, 37(3), 50-60.
Lumenta, A. (2024). Internet of Things: Studi Komprehensif Masalah Keamanan dan Mekanisme Pertahanan. Master of Computer Science BINUS.
Palo Alto Networks. (2023). Cybersecurity Trends in Southeast Asia: 2022 Report.
Smith, J., & Johnson, A. (2024). AI-Driven Threat Intelligence: Enhancing SiEM Capabilities for Real-Time Cybersecurity Monitoring.
Trend Micro. (2024). AI and the Future of Cybersecurity: Friend or Foe?. Trend Micro Research.
Zhou, J., Cui, P., & Zhang, Z. (2020). Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 42(11), 2942-2962.