Все о Цифровых системах - новости, статьи, обзоры, аналитика. Более 1000 компаний, товаров и услуг в каталоге.
Добавить компанию

По прогнозам аналитиков, к 2028 году количество сотовых IoT-устройств во всем мире удвоится

Рубрика: «Интернет вещей (IoT)»

Согласно выводам Juniper Research, нынешнее количество IoT-устройств, составляющее сегодня около 3,4 миллиарда, вырастет к 2028 году до 6,5 миллиардов, что означает 90-процентный рост числа подключений за четырехлетний период.

Исследование также подчеркивает серьезную проблему, сопровождающую этот экспоненциальный рост. В нем высказывается предположение, что для удовлетворения растущего спроса на подключение к Интернету вещей потребуется внедрение инновационных услуг, способных эффективно оптимизировать управление и безопасность IoT-устройств.

Исследование Juniper определяет интеллектуальные решения для управления инфраструктурой как ключевые в решении проблемы ожидаемого роста использования данных сотовой связи. Эти решения позволяют автоматизировать настройку устройств, улучшать протоколы безопасности и управлять подключением в режиме реального времени.

Также Juniper Research прогнозирует существенный рост глобальных данных сотового Интернета вещй, которые к 2028 году вырастут до 46 петабайт. Для сравнения, в текущем году объем глобальных IoT-данных составляет 21 петабайт. Ожидается, что этот всплеск будет стимулировать дальнейшие инвестиции в услуги автоматизации Интернета вещей, включая федеративное обучение.

Преобладающий подход к обучению моделей машинного обучения в значительной степени опирается на данные, хранящиеся в централизованных местах, что оставляет возможности для проникновения злоумышленников. В ответ на эту уязвимость в исследовании предлагается использовать в экосистеме Интернета вещей модели федеративного обучения.

Федеративное обучение (также известное как совместное обучение) — это разновидность машинного обучения, которая использует децентрализованный подход к обработке данных для снижения риска мошенничества в сетях Интернета вещей. Ограничивая раскрытие конфиденциальных данных Интернета вещей, федеративное машинное обучение играет ключевую роль в снижении вероятности утечки данных.

Алекс Уэбб, автор исследования в JunipeR Research, подчеркнул исключительную важность безопасности данных на фоне растущего числа сотовых подключений IoT: «По мере роста числа подключений к сотовому Интернету вещей крайне важно, чтобы как платформы, так и операторы обеспечивали безопасность данных при передаче с устройства и на самом устройстве. Невыполнение этого требования отвернет пользователей в отраслях с конфиденциальными данными от использования подхода к подключению на основе сотового IoT».

Источник: