최근 연구에 의해 수행 Juniper Research 전 세계적으로 셀룰러 IoT 장치 수가 급증할 것으로 예상됩니다.

주니퍼의 연구 결과에 따르면 현재 3.4억 개의 이러한 장치 수가 6.5년에는 2028억 개로 급증하여 90년 동안 연결 수가 XNUMX% 증가할 것으로 예상됩니다.

그러나 이 연구는 또한 이러한 기하급수적인 성장에 수반되는 중요한 과제를 강조합니다. 이는 IoT 연결에 대한 증가하는 수요를 충족하려면 IoT 장치의 관리 및 보안을 효율적으로 간소화할 수 있는 혁신적인 서비스의 구현이 필요함을 시사합니다.

주니퍼의 연구에서는 지능형 인프라 관리 솔루션이 예상되는 셀룰러 데이터 사용량 급증을 해결하는 데 중추적인 역할을 한다는 사실을 확인했습니다. 이러한 솔루션을 통해 IoT 사용자는 장치 구성을 자동화하고 보안 프로토콜을 강화하며 실시간 연결을 관리할 수 있습니다.

본 연구에서는 전 세계 셀룰러 IoT 데이터가 올해 46페타바이트에서 2028년에는 21페타바이트로 크게 증가할 것으로 예상합니다. 이러한 급증은 연합 학습을 포함한 IoT 자동화 서비스에 대한 추가 투자를 촉진할 것으로 예상됩니다.

연합 학습: 보안 위험으로부터 보호

기계 학습 모델을 훈련하는 일반적인 접근 방식은 중앙 집중식 위치에 저장된 데이터에 크게 의존하므로 악의적인 엔터티가 악용할 여지가 남아 있습니다. 이 취약점에 대응하여 이 연구에서는 IoT 생태계 내에서 연합 학습 모델을 채택할 것을 옹호합니다.

기계 학습의 하위 집합인 연합 학습은 분산형 데이터 접근 방식을 사용하여 IoT 네트워크 전반에서 데이터 사기 위험을 완화합니다. 민감한 IoT 데이터의 노출을 제한함으로써 연합 기계 학습은 데이터 침해 가능성을 줄이는 데 중추적인 역할을 합니다.

이 연구의 저자인 Alex Webb은 셀룰러 IoT 연결 수가 증가하는 가운데 데이터 보안의 중요성을 강조했습니다.

Webb은 “셀룰러 IoT 연결 수가 증가함에 따라 플랫폼과 운영자 모두 전송 및 장치에서 데이터의 보안을 보장하는 것이 필수적입니다.”라고 말했습니다. "그렇지 않으면 민감한 데이터가 있는 업계의 IoT 사용자가 연결에 대한 셀룰러 IoT 기반 접근 방식을 채택하지 못하게 될 것입니다."

주니퍼의 보고서는 무료로 제공됩니다. 여기에서 지금 확인해 보세요. (등록 필요)

(의 사진 앤디 헤르마완 on Unsplash)

참조 : Fibocom, IoT 솔루션용 5G RedCap 모듈 출시

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