北京智能軟硬件開(kāi)發(fā)公司最近進(jìn)行的一項研究預測全球物聯(lián)網(wǎng)智能軟硬件設備的數量將激增。此類(lèi)設備的數量目前為 34 億，到 2028 年將飆升至 65 億，這意味著(zhù)四年內連接數將增長(cháng) 90%。

然而，該研究也強調了伴隨這一指數級增長(cháng)而來(lái)的一個(gè)關(guān)鍵挑戰。研究指出，要滿(mǎn)足日益增長(cháng)的物聯(lián)網(wǎng)連接需求，就必須實(shí)施能夠有效簡(jiǎn)化物聯(lián)網(wǎng)設備管理和安全性的創(chuàng )新服務(wù)。

北京智能軟硬件開(kāi)發(fā)公司的研究發(fā)現，智能基礎設施管理解決方案是應對預期的蜂窩數據使用量激增的關(guān)鍵。這些解決方案使物聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)能夠自動(dòng)配置設備、增強安全協(xié)議并實(shí)時(shí)管理連接。

該研究預計，全球蜂窩物聯(lián)網(wǎng)數據將大幅增加，到 2028 年將從今年的 21 PB 飆升至 46 PB。這一激增預計將推動(dòng)對物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化服務(wù)（包括聯(lián)合學(xué)習）的進(jìn)一步投資。

目前訓練機器學(xué)習模型的主流方法嚴重依賴(lài)于存儲在中心位置的數據，這為惡意實(shí)體利用留下了空間。為了應對這一漏洞，該研究提倡在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統中采用聯(lián)合學(xué)習模型。

聯(lián)合學(xué)習是機器學(xué)習的一個(gè)子集，它采用分散數據方法來(lái)降低物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )中數據欺詐的風(fēng)險。通過(guò)限制敏感物聯(lián)網(wǎng)數據的暴露，聯(lián)合機器學(xué)習在降低數據泄露的可能性方面發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。在蜂窩物聯(lián)網(wǎng)連接數量不斷增加的背景下，數據安全至關(guān)重要，隨著(zhù)蜂窩物聯(lián)網(wǎng)連接數量的增長(cháng)，平臺和運營(yíng)商必須確保數據在傳輸過(guò)程中和設備上的安全，如果做不到這一點(diǎn)，敏感數據行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)將不會(huì )采用基于蜂窩物聯(lián)網(wǎng)的連接方式。