エッジコンピューティングは IoT の未来に対するソリューションとなるでしょうか?

モノのインターネットは、インターネット技術を日常生活に統合する劇的な発展を目の当たりにしてきました。しかし、安全性の保証が不十分なため、社会的圧力や政府の措置により、エンジニアはより強力な安全機能を実装せざるを得なくなります。エッジコンピューティングはどのように役立ちますか?なぜこれが IoT の将来にとって究極のソリューションとなるのでしょうか?

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導入

導入以来、IoT デバイスは世界中で爆発的に増加しており、その数は全世界で少なくとも 200 億台に達すると推定されています。モノのインターネット (IoT) は比較的新しい用語ですが、インターネット関連技術の使用はインターネット自体の誕生にまで遡ります。しかし、IoT の動きは、従来インターネット機能を備えていない単純なデバイス (センサーやデータ ロガーなど) に重点を置いています。そのため、IoT は、コンピューター、ラップトップ、電話などの標準的なインターネット コンピューティング テクノロジとは別の分野と見なされています。

最初の IoT デバイスは本質的にシンプルで、ニッチな市場をターゲットにし、基本的なリモート温度と湿度のログ記録を行うものが多かったです。収集されるデータは本質的に無害な（つまり機密性がない）ため、デフォルトのパスワードと暗号化されていないメッセージング プロトコルを使用する多くのデバイスのセキュリティにはほとんど注意が払われていません。当初は IoT デバイスの数が少なく、機能が不足していたため、セキュリティ専門家、サイバー犯罪者、政府に気付かれませんでした。しかし、テクノロジーが進歩し、デバイスがよりスマートになり、収集されるデータの性質がより機密性が高くなるにつれて、これらすべてが変化しています。

機密データの増加

モノのインターネット (IoT) 分野の発展により、IoT デバイスによって提供される膨大な量のデータのおかげで、人工知能の開発が加速しました。 AI システムは、従来の if ステートメントや switch ケースではあらゆる可能性に対してプログラムするには本質的に困難であったり、多様すぎるために実行できない多くの最新のタスクを実行するために使用されています。例としては、文章認識、音声認識、画像認識、インテリジェントな検索結果、パーソナライズされたアシスタントなどが挙げられます。

前述のように、IoT によって収集される最初の種類のデータは、温度や湿度など本質的に無害なものであり、これらの環境刺激に応答できるインテリジェント システムを作成するために使用できます。しかし、エンジニアたちはすぐに、マイクロコントローラ技術が進歩するにつれて（たとえば、8 ビットから 32 ビット ARM への移行）、オーディオやビデオを含む、より複雑なデータ タイプを収集できるようになることに気付きました。このようなシステムを使用すると、周囲のデータを収集するだけでなく、そのデータをクラウドベースの AI システムに送信し、そのデータから学習して将来的により良い結果を提供できる高度な AI IoT デバイスを作成できます。

たとえば、Amazon Echo は、ユーザーの音声リクエストをクラウド システムに送信し、クラウド システムがそれを分析してリクエストを実行し、将来の使用のために AI を改善する IoT デバイスです。すぐに、加速度計、磁力計、モーションセンサー、カメラ、マイクなど、さまざまな統合機能を備えた IoT デバイスが世界中で爆発的に増加しました。しかし、これらのデバイスが設計され、市場に投入されるスピードは非常に速く、サイバー犯罪者がそのスピードを利用し始めています。

IoT 設計の変化のスピードと IoT デバイスの需要の急増により、エンジニアは記録的な速さで製品を完成させています。急速に変化する市場に対応できない政府の無能さとエンジニアの先見の明のなさが相まって、市場に出回っている何十億ものデバイスは、機密性の高いデータを処理する際にセキュリティ対策が不十分です。サイバー犯罪者が IoT デバイスの多くの弱点を悪用して、DDoS 攻撃、暗号通貨マイニング、ランサムウェア、データ販売などの悪意のある活動を実行するようになるのはそう遠くないはずです。市場に出回っているデバイスは、デフォルトのパスワードが設定されているか、パスワードが設定されていないか、暗号化されたメッセージング プロトコルを使用していないか、安全でないシリコン テクノロジに基づいて構築されているか、アプリケーション スペースに対する管理者権限を保持しているかのいずれかです (つまり、ファームウェアは完全なプロセッサ権限で実行されます)。また、デバイスは、攻撃者がデバイスに簡単にアクセスできるようにし、ネットワーク接続を悪用してインターネット アクセスまたはローカル アクセスを取得できるようにすることで、ネットワークを公開する可能性もあります。これにより、攻撃者は同じネットワーク上のサーバーや他のデバイスにアクセスできるようになります。

世界中の一部のセキュリティ専門家や業界規制当局からの警告にもかかわらず、エンジニアが設計を攻撃に対して脆弱にする機能をどのように削除すべきかについての規制が導入され始めています。現在までに、これらの規制のほとんどはデフォルトのパスワードの削除に重点を置いてきましたが、時間の経過とともに、これらの規制は、強制的な暗号化、デバイスのハードウェア セキュリティ、デバイスが廃止されるときのセキュリティ要件などの機能を含むように変更される可能性があります。しかし、IoT のセキュリティ問題を解決するのに役立つ可能性のある新しいテクノロジー、エッジ コンピューティングがあります。

エッジコンピューティング入門

現在、IoT デバイスは周囲からデータを収集し、そのデータをクラウドベースのプラットフォームに送信して、データの表示、データの学習、データの処理など、さまざまな機能を提供できます。たとえば、高度なホームオートメーション システムでは、建物の周囲にさまざまな IoT センサーが設置され、それらのセンサーからのデータがクラウドベースのサービスに送信され、環境制御をどのように調整するかが決定されます。クラウドを使用してデータ処理を行うことを「クラウド コンピューティング」と呼ぶことがよくあります。これは基本的に、データの収集を担当する IoT デバイスによってデータ処理がリモートで行われることを意味します。ただし、エッジ コンピューティングでは、IoT デバイス自体がデータ処理の一部またはすべてを担当します。当時の技術的な制限により、初期の IoT デバイスはエッジ コンピューティングを実行できませんでしたが、同じ価格で強力なマイクロコントローラーが導入されたことで、ローカル IoT デバイスは徐々に独自のデータを処理し始めることができます。

エッジコンピューティングの利点

エッジ コンピューティングには、セキュリティ、レイテンシ、信頼性など、クラウド コンピューティングに比べて多くの利点があります。エッジ コンピューティング デバイスがクラウドベースのシステムにデータを送信することはほとんどないため、機密データが潜在的な攻撃元にさらされる可能性は低くなります。トランスポートが存在しないということは、攻撃者が中間者攻撃を実行したり、サーバー自体を攻撃したり、サーバーを偽装したりするのではなく、デバイス自体に直接侵入する必要があることを意味します。データをデバイスにローカルに保存しておくと、メモリ暗号化や専用のセキュリティ ハードウェアを使用してデータを収集することで、設計者はデータを保護する機会が増えます。エッジ コンピューティング デバイスは、機密データをクラウドベースのシステムに送信してさらに処理する前に、機密データを部分的に処理することもできます。これにより、データを難読化し、攻撃者にとっての有用性を減らすことができます (つまり、トレーニングされたニューラル ネットワークは、カメラからの視覚データよりもはるかに機密性が低くなります)。

デバイス自体でデータをローカルに処理することで、レイテンシも大幅に短縮され、自動運転車など、高速な結果を必要とするアプリケーションに非常に役立ちます。データをローカルで処理できるため、常時インターネット接続する必要がなくなり、設計の信頼性が向上します。世界中の多くの地域では依然としてインターネットの信頼性に関する問題が発生しており、インターネットの速度が大幅に変動する可能性があります。エッジ コンピューティングを使用すると、ローカル ネットワークの利用可能な帯域幅が拡大し、ローカル サーバーやその他の IoT デバイスなどの他のサービスが改善され、単一ネットワーク上のデバイスの最大数が増加します (これにより、より多くの IoT デバイスを統合できるようになります)。

エッジコンピューティングの欠点

マイクロコントローラのコストは低下し続け、パフォーマンスは大幅に向上していますが、それでも安価なマイクロコントローラよりも高価であるため、ローエンドのマイクロコントローラは大量生産されるデバイスに適しています。また、規制の導入により、高度な機能に必要な処理能力を備えたミッドレンジデバイスの使用が困難になり、ハードウェアセキュリティが欠如して危険にさらされる可能性が高くなります。同時に、現代の製品における人工知能の需要により、IoT デバイス上で AI エンジンを使用してニューラル ネットワークを効率的に実行するエンジニアの選択肢がさらに制限されています。

結論は

エッジ コンピューティングは、エンジニアにまったく新しいコンピューティング パラダイムを提供します。これにより、クラウド コンピューティングの最高の機能とローカル処理を組み合わせた、低遅延で信頼性の高い IoT デバイスが実現します。セキュア ブートや真正性のルートなどのハードウェア セキュリティ機能は、デバイスを保護するための重要なテクノロジとなり、AI エンジンを組み込むことで、デバイスはほとんどのデータ処理をローカルで実行できるようになります。しかし、エッジ コンピューティングが提供するセキュリティ上の利点は数多くありますが、エンジニアは、デバイスが機密データをどのように扱うか、どのように悪用される可能性があるか、そして、ユーザーを保護するだけでなく、世界舞台でよりつながりのある未来に貢献できるかを慎重に検討する必要があります。

元のリンク:

https://www.electropages.com/blog/2020/04/edge-computing-future-iot-solution