Tinjauan Literatur: Deteksi Anomali Berbasis Analisis Waktu pada CAN Bus Kendaraan Listrik
DOI:
https://doi.org/10.33019/electron.v6i1.282Kata Kunci:
Kendaraan Listrik, Controller Area Network, Clock Skew, Clock Offsets, Time Series, Time Arrival Analysis, Anomaly DetectionAbstrak
Perkembangan teknologi otomotif modern menekankan pentingnya konektivitas dan otonomi kendaraan, dengan tujuan meningkatkan keselamatan dan kenyamanan. Salah satu aspek krusial dari kendaraan modern adalah sistem komunikasi antar ECU (Electronic Control Units), yang sebagian besar menggunakan CAN Bus sebagai protokol utama. CAN Bus mengatur berbagai fungsi vital kendaraan, mulai dari sistem pengereman hingga fitur keselamatan, yang menjadikannya target potensial bagi ancaman keamanan. Oleh karena itu, industri otomotif mengembangkan dua pendekatan utama untuk mengatasi masalah keamanan ini. Pertama, pertahanan pasif melalui protokol keamanan yang mencakup enkripsi, otentikasi, dan verifikasi pesan dan kedua, deteksi anomali yang menggunakan teknologi canggih. Beberapa metode deteksi anomali yang telah diperkenalkan antara lain K-Means clustering, Support Vector Machines (SVM), dan Deep Learning, masing-masing menawarkan keunggulan dalam mendeteksi pola serangan tertentu. Namun, salah satu pendekatan yang semakin populer adalah analisis waktu, yang memanfaatkan pola waktu antar pesan dan clock skew pada CAN Bus untuk mengidentifikasi perilaku mencurigakan dan mendeteksi anomali secara real-time. Meskipun metode ini telah menunjukkan efektivitas dalam mendeteksi berbagai jenis serangan, tantangan utama adalah kemampuannya dalam mengidentifikasi serangan yang sangat tersembunyi dan tidak terlihat oleh metode tradisional. Penelitian ini memberikan pemahaman tentang berbagai pendekatan deteksi anomali pada jaringan CAN Bus kendaraan listrik, dengan fokus utama pada analisis waktu. Dengan mengkaji berbagai pendekatan, penelitian ini memberikan wawasan yang berharga dalam meningkatkan keamanan kendaraan listrik dan ekosistem transportasi cerdas secara keseluruhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode berbasis analisis waktu dapat mendeteksi berbagai jenis serangan, seperti spoofing, replay attacks, dan denial-of-service (DoS), dengan efisiensi tinggi.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Putu Ayu Citra Setiawan, Dayu Dwi, Indra

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.












