Slide
DETEKSI SERANGAN CYBER-PHYSICAL PADA SISTEM KENDALI INDUSTRI BERDASARKAN MODEL SISTEM FISIK | PPT
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi serangan cyber-physical pada sistem kendali industri (Industrial Control System/ICS) melalui pendekatan pemodelan sistem fisik berbasis data. Permasalahan utama yang diangkat adalah keterbatasan metode identifikasi sistem sebelumnya yang belum mempertimbangkan pengaruh input terhadap perilaku sistem. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pendekatan pemodelan masukan-luaran menggunakan metode Dynamic Mode Decomposition with control (DMDc) serta deteksi anomali menggunakan metode Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) nonparametrik.
Metode penelitian meliputi pemodelan sistem, pengujian model, penentuan alarm baseline, dan deteksi anomali menggunakan dataset Secure Water Treatment (SWaT). Hasil pemodelan menunjukkan tingkat kesesuaian yang sangat tinggi dengan nilai goodness of fit sebesar 99,7%. Detektor EWMA nonparametrik mampu membedakan kondisi normal dan terserang melalui analisis residual dan nilai statistik Z terhadap batas kendali.
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mendeteksi 8 dari 10 skenario serangan, dengan laju alarm saat serangan meningkat signifikan hingga 14–28 kali dibandingkan kondisi normal. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi metode DMDc dan EWMA nonparametrik efektif sebagai alternatif dalam mendeteksi serangan cyber-physical pada sistem kendali industri (Tim Perpustakaan).