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最近の研究では、 ジュニパーリサーチ は、世界中でセルラー IoT デバイスの数が急増すると予測しています。
ジュニパーの調査結果によると、そのようなデバイスの現在の数は 3.4 億台で、6.5 年までに 2028 億台に急増し、90 年間で接続数が XNUMX% 増加する見込みです。
ただし、この研究では、この指数関数的な成長に伴う重大な課題も浮き彫りにしています。これは、IoT 接続に対する高まる需要に応えるには、IoT デバイスの管理とセキュリティを効率的に合理化できる革新的なサービスの実装が必要であることを示唆しています。
ジュニパーの調査では、予想されるセルラー データ使用量の急増に対処する上で、インテリジェント インフラストラクチャ管理ソリューションが極めて重要であることが明らかになりました。これらのソリューションにより、IoT ユーザーはデバイス構成を自動化し、セキュリティ プロトコルを強化し、リアルタイムで接続を管理できるようになります。
この調査では、世界のセルラー IoT データが大幅に増加し、今年の 46 ペタバイトから 2028 年までに 21 ペタバイトに急増すると予測しています。この急増により、フェデレーテッド ラーニングを含む IoT 自動化サービスへのさらなる投資が促進されると予想されます。
フェデレーテッド ラーニング: セキュリティ リスクに対するシールド
機械学習モデルをトレーニングする一般的なアプローチは、集中管理された場所に保存されたデータに大きく依存しており、悪意のあるエンティティによる悪用の余地が残されています。この脆弱性に対応して、この調査では、IoT エコシステム内でのフェデレーテッド ラーニング モデルの採用を提唱しています。
機械学習のサブセットであるフェデレーテッド ラーニングは、分散型データ アプローチを採用して、IoT ネットワーク全体でのデータ詐欺のリスクを軽減します。機密性の高い IoT データの公開を制限することで、フェデレーテッド機械学習はデータ侵害の可能性を減らす上で極めて重要な役割を果たします。
この調査の著者である Alex Webb 氏は、セルラー IoT 接続の数が増加する中、データ セキュリティの重要性を強調しました。
「セルラーIoT接続の数が増加するにつれ、プラットフォームと通信事業者の両方が、移行中およびデバイス上のデータの安全性を確保することが不可欠です」とウェッブ氏はコメントした。 「そうしなければ、機密データを扱う業界の IoT ユーザーは、接続に対するセルラー IoT ベースのアプローチを採用することを思いとどまることになります。」
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（写真撮影者 アンディ・ハーマワン on Unsplash)
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- 情報源： https://www.iottechnews.com/news/2024/mar/12/juniper-research-global-cellular-iot-devices-double-by-2028/
