p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Info Kripto
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Simulasi Hardware Trojan pada Modul Mic MAX 4466 berbasis ESP32-S3 Benedicktus Erickson Perdana Hendrinanto; Muhamad Umar Nugroho; Naufal Aulia Akbar; Reidandy Dimas Harimurti; Vedaniar Zahra Danardini Mulia; Rizal Amrullah
Info Kripto Vol 20 No 1 (2026)
Publisher : Politeknik Siber dan Sandi Negara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56706/ik.v20i1.139

Abstract

Hardware Hardware Trojan merupakan ancaman siber tingkat perangkat keras yang menyasar sirkuit terintegrasi (IC) melalui modifikasi tersembunyi pada tahap desain atau fabrikasi. Penelitian ini menyimulasikan serangan Hardware Trojan pada sistem embedded berbasis ESP32-S3 yang dihubungkan dengan modul mikrofon MAX 4466, untuk menganalisis mekanisme aktivasi, perilaku payload, dan pola lalu lintas jaringan yang dihasilkan. Trojan diimplementasikan pada firmware ESP32-S3 dengan kondisi trigger berbasis konektivitas Wi-Fi: begitu perangkat terhubung ke jaringan, payload secara otomatis mengaktifkan ADC pada GPIO 6 untuk merekam audio selama 10 detik dengan frekuensi sampling 8 kHz (8-bit, mono), kemudian mengirimkan file rekaman ke server penyerang melalui protokol HTTP POST pada port 8080. Pengujian dengan Wireshark menunjukkan lonjakan trafik keluar sebesar 12-15 paket per detik ke IP tujuan yang tidak dikenali selama fase aktif Trojan, dibandingkan 0 paket pada kondisi normal. Hasil ini mengkonfirmasi bahwa Trojan bersifat stealthy dan tidak terdeteksi oleh metode pengujian fungsional konvensional. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman empiris tentang mekanisme Hardware Trojan pada platform IoT murah, serta mengidentifikasi tiga vektor mitigasi utama: audit firmware, pemantauan trafik berbasis anomali, dan pembatasan akses domain pada lapisan jaringan. Hardware Trojan dapat disimulasikan pada modul Mic MAX 4466 dan mikrokontroler ESP32-S3  sebagai bahan pembelajaran untuk mengetahui cara kerja trojan pada sistem perangkat keras. ESP32-S3 berperan sebagai trigger yang akan terus memindai dan mencoba terhubung ke jaringan Wi-Fi, sehingga file hasil perekam suara dikirimkan melalui Wi-Fi pada server jarak jauh yang tidak sah. Hardware Trojan ini dapat dianalisis dengan berbagai metode deteksi potensial seperti pemantauan konsumsi data, analisis firmware dan perilaku yang ditekankan pada deteksi lalu lintas jaringan yang mencurigakan dan tidak sah. Studi ini memiliki tujuan untuk meningkatkan pemahaman terkait kerentanan Hardware Trojan pada perangkat keras sehingga mendapatkan strategi mitigasi yang efektif terhadap ancaman perangkat keras.
Simulasi Anti-Tamper Berbasis Deteksi Akustik Menggunakan Modul Mic MAX 4466 pada Sistem Arduino Uno: Evaluasi Kuantitatif dan Analisis Komparatif Benedicktus Erickson Perdana Hendrinanto; Muhamad Umar Nugroho; Naufal Aulia Akbar; Reidandy Dimas Harimurti; Rizal Amrullah; Vedaniar Zahra Danardini Mulia; Ricky Aji Pratama
Info Kripto Vol 20 No 1 (2026)
Publisher : Politeknik Siber dan Sandi Negara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56706/ik.v20i1.140

Abstract

Keamanan perangkat keras pada ekosistem Internet of Things (IoT) menghadapi ancaman fisik berupa tampering, yaitu tindakan manipulasi atau perusakan perangkat yang berpotensi mengganggu integritas sistem, mengungkap data sensitif, maupun membuka celah serangan lanjutan. Berbeda dengan serangan pada lapisan perangkat lunak, serangan fisik sering kali tidak dapat dideteksi oleh mekanisme keamanan konvensional sehingga diperlukan lapisan tamper detection yang mampu memberikan peringatan dini terhadap indikasi gangguan fisik. Penelitian ini merancang dan mengevaluasi sistem deteksi tamper berbasis akustik menggunakan modul mikrofon analog MAX4466 yang diintegrasikan dengan mikrokontroler Arduino Uno dan buzzer sebagai alarm lokal. Sistem dirancang untuk mendeteksi karakteristik akustik yang muncul akibat aktivitas gangguan fisik pada perangkat. Evaluasi dilakukan melalui 60 percobaan yang mencakup tiga skenario pengujian, yaitu ketukan fisik pada perangkat (S1), percobaan pembukaan casing secara paksa (S2), dan kondisi kebisingan latar tinggi (S3). Ambang batas deteksi ditentukan melalui proses kalibrasi lingkungan dan ditetapkan pada 36,0 dB. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi indikasi tamper dengan akurasi keseluruhan sebesar 71,6%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pendekatan deteksi akustik berbasis sensor berbiaya rendah memiliki potensi sebagai lapisan awal tamper detection pada perangkat IoT. Selain itu, analisis komparatif menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu memberikan keseimbangan antara kinerja deteksi, kompleksitas implementasi, dan biaya pengembangan dibandingkan beberapa pendekatan alternatif. Kontribusi penelitian ini meliputi penyediaan baseline metrik performa untuk audio-based tamper detection pada platform IoT berbiaya rendah, pengembangan protokol pengujian tiga skenario yang dapat direplikasi, serta perumusan arsitektur referensi untuk pengembangan sistem deteksi tamper berbasis akustik pada perangkat IoT. Temuan penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi integrasi mekanisme deteksi fisik dengan teknologi anomaly detection dan proteksi kriptografis pada sistem keamanan perangkat keras generasi berikutnya.