Pengamanan Objek Iot Terhadap Serangan Sybil Menggunakan Manajemen Trustworthiness

Abstract

Abstrak Internet of Things (IoT) merupakan sebuah paradigma yang muncul dalam teknologi informasi yang mengintegrasikan kemajuan dalam sensing, komputasi, dan komunikasi untuk meningkatkan layanan yang ada dalam kehidupan sehari-hari. Pada umumnya, IoT mengacu pada suatu objek fisik yang terhubung dengan jaringan. Objek fisik tersebut terdiri atas sensor dan aktuator yang dapat bertukar data untuk menawarkan peningkatan kualitas layanan dalam kehidupan sehari-hari. Pada saat pertukaran data terjadi, data yang ditukarkan merupakan data sensitif sehingga data tersebut rentan terhadap ancaman keamanan yang diluncurkan oleh penyerang, salah satunya adalah serangan sybil. Pada penelitian ini, penulis mengajukan metode manajemen trustworthiness berdasarkan pada autentikasi dan trust value. Setelah dilakukan pengujian pada tiga skenario, sistem mampu mendeteksi serangan sybil dengan cepat dan akurat. Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mendeteksi serangan sybil adalah 9,3287 detik. Lalu, rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mendeteksi objek intruder pada sistem adalah 18,1029 detik. Akurasi yang dihasilkan pada setiap skenario adalah 100%, sehingga dapat disimpulkan bahwa akurasi yang dihasilkan oleh sistem untuk mendeteksi serangan sybil adalah 100%. Kata kunci : Manajemen Trustworthiness, Serangan Sybil, Autentikasi. Abstract Internet of Things (IoT) is an emerging paradigm in information technology that integrates development in sensing, computing, and communication to improve existing services in everyday life. In general, IoT refers to physical objects that are connected to the network. These physical objects consist of sensors and actuators that can exchange data to offer improved quality of service in everyday life. When data transfer occurs, the data exchanged is sensitive data so that the data is vulnerable to security launched by the attacker, one of which is the Sybil attack. Sybil attacks allow IoT users to be cheated by other devices because there is no prior checking of device information. In this study, the authors propose a trust management method based on authentication and the value of trust. After testing on two scenarios, the system is able to detect Sybil attacks quickly and accurately. The average time needed to detect a sybil attack is 9,3287 seconds. Then, the average time needed to detect intruder objects in the system is 18.1029 seconds. The accuracy produced in each scenario is 100%, so it can be concluded that the accuracy generated by the system for detecting Sybil attacks is 100%