Transportasi Cerdas dan Aman, Integrasi Blockchain untuk ACV di Kota Pintar

Transportasi Cerdas dan Aman: Integrasi Blockchain untuk ACV di Kota Pintar

Teknologi kendaraan otonom terhubung (ACV) semakin berkembang seiring dengan transformasi digital dalam lingkungan kota pintar. ACV menawarkan solusi transportasi yang lebih efisien dan ramah lingkungan, namun di balik itu muncul tantangan signifikan terkait keamanan data dan privasi. Seiring dengan kemampuan ACV untuk beroperasi secara mandiri, kendaraan ini juga mengumpulkan dan membagikan data dalam skala besar, seperti informasi lokasi geografis, rekaman gambar, serta data sensor yang sangat sensitif. Ancaman siber yang semakin kompleks menjadikan data yang terkumpul ini rentan terhadap penyalahgunaan.

Dalam artikel ilmiah yang ditulis oleh Tanweer Alam dan dipublikasikan dalam jurnal Big Data and Cognitive Computing pada tahun 2024, salah satu isu utama yang diangkat adalah kerentanan ACV terhadap serangan siber. Data yang dikumpulkan oleh ACV mencakup berbagai informasi yang penting, termasuk lokasi kendaraan, gambar, dan berbagai sinyal sensor untuk memantau kondisi jalan dan infrastruktur (Alam, 2024). Jika data ini jatuh ke tangan yang salah, privasi penumpang serta pengguna jalan terancam. Alam juga mencatat bahwa sekitar 80% data ACV dipertukarkan secara real-time dengan infrastruktur kota pintar (Khan et al., 2023), yang semakin meningkatkan risiko serangan siber.

Tanpa adanya regulasi dan standar keamanan yang jelas, potensi kebocoran data ini bisa menimbulkan masalah besar, tidak hanya bagi individu yang datanya terlibat, tetapi juga bagi keamanan kota secara keseluruhan. Alam mengusulkan penggunaan framework Blockchain-enabled Federated Reinforcement Learning (BFRL) sebagai solusi untuk menjaga keamanan data dan privasi ACV. Framework ini menggabungkan kekuatan blockchain, federated learning, dan reinforcement learning untuk melindungi data yang dipertukarkan ACV, tanpa mengorbankan efisiensi operasional.

Framework BFRL dirancang untuk memanfaatkan blockchain dalam menjaga transparansi dan keamanan data, serta federated learning yang memungkinkan model pembelajaran mesin untuk dilatih secara terdistribusi tanpa harus memindahkan data mentah ke pusat. Blockchain, dengan ledger yang tidak dapat diubah, menjamin bahwa setiap transaksi dan pembaruan data dalam sistem ACV tetap aman dan transparan. Hal ini sangat penting dalam mengurangi risiko peretasan dan penyalahgunaan data yang terjadi akibat kebocoran data sensitif.

Dalam konteks kota pintar, data yang dikumpulkan oleh ACV sangat penting untuk mengoptimalkan berbagai aspek, seperti navigasi, pengelolaan lalu lintas, dan keselamatan di jalan raya. Namun, tantangan terbesar adalah menjaga privasi dan keamanan data yang semakin meningkat seiring dengan peningkatan jumlah ACV di jalanan. Alam mencatat bahwa ACV memproses volume data yang sangat besar, mencapai ratusan gigabyte per hari per kendaraan. Data ini tidak hanya mencakup informasi lokasi, tetapi juga informasi pribadi pengguna seperti kebiasaan berkendara dan pola perjalanan. Pada tahun 2022, laporan dari Statista memperkirakan bahwa pasar data kendaraan akan mencapai USD 750 miliar pada tahun 2030, menunjukkan pentingnya perlindungan data di sektor ini.

Salah satu ancaman terbesar yang dihadapi oleh ACV adalah serangan siber. Studi dari McAfee pada tahun 2021 menunjukkan bahwa 82% perusahaan otomotif telah mengalami serangan siber dalam tiga tahun terakhir. Serangan ini tidak hanya membahayakan data pengguna, tetapi juga bisa mempengaruhi kontrol operasional kendaraan, seperti rem atau sistem kemudi. Tanweer Alam menekankan pentingnya federated learning dalam solusi BFRL, karena memungkinkan model pembelajaran dilatih di banyak kendaraan tanpa harus memindahkan data ke pusat, menjaga privasi tetap terjaga. Selain itu, integrasi dengan blockchain memastikan bahwa data yang dipertukarkan tetap aman.

Reinforcement learning (RL) juga penting untuk menjaga agar ACV dapat beradaptasi dengan perubahan di jalan raya. Dengan RL, ACV dapat belajar dari lingkungan sekitarnya dan membuat keputusan berdasarkan umpan balik langsung yang diterima, tanpa mengorbankan privasi pengguna. Alam menyebutkan bahwa penerapan framework BFRL dapat menjadi solusi penting dalam menjaga keamanan data ACV di kota pintar yang semakin kompleks. Studi dari Deloitte pada tahun 2023 menunjukkan bahwa penggunaan blockchain di sektor transportasi dapat mengurangi risiko serangan siber hingga 45%, memperkuat relevansi teknologi ini di masa depan.

Framework BFRL juga menawarkan solusi untuk masalah skalabilitas, di mana diperkirakan jumlah ACV yang terhubung di jalan raya akan mencapai 20 juta unit pada tahun 2035 (Gartner, 2023). Ini menekankan pentingnya teknologi yang canggih dan aman untuk memastikan bahwa data pengguna tetap terlindungi, meskipun jumlah kendaraan dan data yang dikumpulkan terus meningkat. Tanpa pendekatan yang tepat, risiko pelanggaran data dapat terus tumbuh dan mengancam kepercayaan publik terhadap sistem transportasi pintar secara keseluruhan.

Dalam era transformasi digital ini, keberadaan ACV membawa potensi besar dalam memperbaiki sistem transportasi di kota pintar. Namun, seperti yang diungkapkan oleh Tanweer Alam, tantangan terbesar terletak pada perlindungan data dan privasi. Ancaman siber, seperti peretasan sistem kontrol ACV, bisa menimbulkan risiko besar bagi pengguna maupun masyarakat luas. Mengingat pasar data kendaraan yang terus berkembang, solusi seperti BFRL sangat penting untuk menjawab kebutuhan akan sistem yang aman dari serangan siber.

Implementasi BFRL memberikan optimisme bahwa melalui integrasi blockchain, federated learning, dan reinforcement learning, keamanan data ACV dapat ditingkatkan secara signifikan. Solusi ini tidak hanya melindungi data pengguna tetapi juga meningkatkan kepercayaan publik terhadap teknologi otonom. Meski masih ada tantangan dalam regulasi dan penerapan skala besar, pendekatan ini memberikan fondasi kuat bagi masa depan transportasi yang aman dan cerdas di kota pintar. Keberhasilan teknologi ACV tidak hanya diukur dari efisiensi operasional, tetapi juga dari kemampuan untuk melindungi data yang mereka kumpulkan dan olah setiap hari.

Referensi

Alam, T. (2024). Data privacy and security in autonomous connected vehicles in smart city environment. Big Data Cogn. Comput., 8(95). https://doi.org/10.3390/bdcc8090095