사물 인터넷 보안: 알아야 할 사항

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15억 개의 연결된 장치를 통해 사물 인터넷(IoT) 보안 쉽지 않습니다. SmartSense by Digi의 CTO인 Gil Dror가 IoT For All 팟캐스트에서 Ryan Chacon과 함께 사물 인터넷 보안에 대해 알아야 할 사항에 대해 논의합니다. 그들은 커버 IoT 보안 취약점, 기업이 IoT 보안의 우선순위를 정하는 방법, 산업 전반에 걸쳐 IoT 보안이 어떻게 다른지, IoT 보안이 미치는 영향 LLM IoT에, 에지 컴퓨팅 통합 AI, 뉴로모픽 컴퓨팅 등이 있습니다.

We Talk IoT 비즈니스 팟캐스트가 돌아왔습니다! 모범 사례, IoT 사용 사례 및 선호하는 스트리밍 공급자의 성공 공식을 살펴보십시오. 또는 방문 avnet-silica.com/podcast.

소개 길

Gil Dror는 SmartSense의 최고 기술 책임자(CTO)로 첨단 기술을 활용하여 고객을 위한 비즈니스 성장과 확장을 촉진하는 일을 담당하고 있습니다. Dror는 제약 업계 고객과 협력해 온 입증된 경력을 갖고 있으며 이전에는 Human Care Systems, Inc. 및 CareMetx, LLC의 CTO였습니다. 거의 20년 동안 Dror는 최고의 기술 전략을 통해 비즈니스 가치를 제공해 왔으며 IT 전략, 클라우드 컴퓨팅 및 SaaS(Software as a Service)에 능숙합니다.

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소개 Digi의 SmartSense

Digi의 SmartSenseDigi International(NASDAQ: DGII)의 사업부인 은 주요 업종 전반에 걸쳐 역동적이고 개인화된 자산 모니터링, 프로세스 디지털화, 디지털 의사결정을 제공하는 서비스형 사물인터넷(IoT) 감지 솔루션을 제공하는 선도적인 글로벌 공급업체입니다. 이 회사는 조직이 IoT 자동화, 규범적 워크플로우 및 통찰력 있는 분석을 활용하여 규정 준수, 직원 생산성, 브랜드 충성도, 손실 방지, 폐기물 및 에너지 소비 감소를 보장할 수 있도록 지원합니다. 새롭고 혁신적인 데이터 기반 접근 방식과 세계적 수준의 IoT 도구를 결합한 SmartSense는 기업과 협력하여 비즈니스 성과와 자산 보호를 새로운 차원으로 끌어올립니다.

이 에피소드의 주요 질문 및 주제 :

(01 : 06) Digi의 Gil 및 SmartSense 소개

(02 : 27) 사물 인터넷 보안 개요

(03 : 35) IoT 보안 취약점

(06 : 33) 기업은 어떻게 IoT 보안의 우선순위를 정할 수 있습니까?

(10 : 26) IoT 보안은 산업별로 어떻게 다릅니까?

(14 : 00) LLM이 IoT에 미치는 영향

(16 : 39) 엣지 컴퓨팅에 AI가 어떻게 통합될까요?

(19 : 13) 뉴로모픽 컴퓨팅이란 무엇입니까?

(21 : 19) 자세히 알아보기 및 후속 조치

대본 :

– [라이언] 안녕하세요 여러분. IoT For All 팟캐스트의 또 다른 에피소드에 오신 것을 환영합니다. 저는 Ryan Chacon입니다. 오늘 에피소드에는 Digi SmartSense의 최고 기술 책임자인 Gil Dror가 등장합니다. 그들은 서비스 솔루션으로 사물 인터넷을 감지하는 선도적인 글로벌 제공업체입니다. 오늘 대화에서는 이 분야에서 가장 큰 취약점이 있는 IoT 보안과 기업이 IoT 보안의 우선순위를 정하는 방법에 대해 자세히 이야기하겠습니다.

또한 LLM과 IoT, 엣지 컴퓨팅 및 AI에 미치는 영향에 대해서도 알아볼 예정입니다. 좋은 주제가 많아서 많은 가치를 얻을 수 있을 것 같아요. 이번 에피소드를 즐기시기 바랍니다. 시작하기 전에 스폰서로부터 간단한 한마디를 전합니다. We Talk IoT 비즈니스 팟캐스트가 돌아왔습니다. 선호하는 스트리밍 공급자의 성공을 위한 모범 사례, IoT 사용 사례 및 공식을 살펴보거나 avnet-silica.com/podcast를 방문하세요.

We Talk IoT 사물 인터넷 비즈니스 팟캐스트입니다. 홈페이지에서 확인하고 싶다면 www dot avnet a v net t dashsilica s i l i c a dot com slash 팟캐스트를 확인해보세요.

IoT For All 팟캐스트에 Gil이 오신 것을 환영합니다. 이번주에도 와주셔서 감사합니다.

- [길] 라이언, 초대해줘서 고마워요.

- [라이언] 네, 반가워요. 귀하의 배경, 경험, 귀하가 누구인지, 귀하가 소속된 회사에 대한 간단한 소개와 개요를 제공하는 것으로 시작하겠습니다.

- [길] 좋은데요. 저는 Gil Dror입니다. 저는 SmartSense의 CTO입니다. 주로 의료 분야에서 20년 넘게 기술 산업에 종사해 왔습니다. 내 배경은 실제로 전자 제품입니다. 내 경력은 이스라엘 공군에서 시작되었습니다. 그리고 IoT와 일부 로봇공학 분야에서 시간을 보냈지만 경력 전반에 걸쳐 주로 엔터프라이즈 소프트웨어에 중점을 두었습니다.

이제 SmartSense를 사용하여 하드웨어와 소프트웨어가 함께 친숙한 위치로 돌아왔습니다. 정말 좋습니다. SmartSense는 서비스 플랫폼으로서의 IoT 감지입니다. 이제 그 두 단어를 함께 말하면 요즘 사람들은 IoT와 플랫폼을 떠난다는 것을 압니다. 하지만 우리는 수평적 플랫폼보다는 수직적 플랫폼에 더 가깝습니다.

우리는 매우 깊은 도메인 전문 지식으로 시작합니다. 우리는 매우 구체적인 분야에 초점을 맞추고 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 따라서 문자 그대로 통찰력을 제공하는 하드웨어와 그 사이의 모든 것입니다. 그러나 우리는 또한 플랫폼을 개방하고 있습니다. 따라서 고객이 자체 센서와 투자를 갖고 있으므로 자체 장치를 가져오면 이를 플랫폼에 연결하여 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다.

– [라이언] 오늘 대화에서는 몇 가지 흥미로운 주제를 다루었습니다. 우리가 이야기하고 싶었던 것으로 알고 있습니다. 첫 번째는 IoT 보안에 관한 것이며 귀하의 관점에서 청중에게 IoT 보안에 대한 귀하의 현재 견해에 대한 개요를 제공하십시오.

– [Gil] IoT 보안에 대해 생각해보면 재미있는 점은 연결된 장치가 15억 개 이상으로 추산된다는 것입니다. 참고로 자동차 보유 대수는 1.4억 대 정도에 불과하므로 2030년까지 두 배로 늘어날 것으로 예상되는 상당히 높은 숫자입니다. 발자국이 너무 큽니다. 하지만 전반적으로 IoT에 대한 보안 관심이 뒤처지고 있다고 말하고 싶습니다. 그렇죠?

그것에 대한 관심이 충분하지 않습니다. 확실히 규제가 없습니다. NIST는 이에 대한 규제를 위해 노력하고 있지만 매우 초기 단계입니다. 그들은 현재 IoT 장치가 무엇인지에 대해서도 동의하지 않았습니다. 그래서 A, 요즘 IoT의 역량과 범위를 고려하면 바라는 점이 많습니다.

– [라이언] 네, IoT 보안에 관해 전반적으로 따라가기에는 매우 흥미로운 공간입니다. 어떻게 생각하시나요? 아니면 어디에 있다고 생각하시나요? 우리가 전체 IoT 솔루션을 사용하는 것과 관련해 질문해야 할 것 같습니다. 가장 큰 취약점이 어디에 있다고 생각하시나요? 또는 실제로 사람들이 주의를 기울여야 할 가장 큰 영역이 무엇이라고 생각하시나요? 솔루션을 보호하는 방법에 대해 생각해 보세요.

- [길] 네, 좋은 질문이네요. 이에 대답하기 전에 이 대화를 위해 IoT에 대해 약간의 정의를 내리고 싶습니다. 그렇다면 제 생각에는 IoT는 정말 의사소통 능력이 좋은 센서겠죠? 매우 광범위하지만 실제로 원격 측정 데이터를 캡처하여 어딘가로 보내는 장치입니다.

이번 대화에서는 주로 기업용 IoT에 중점을 두겠습니다. 그렇죠? 우리는 인터넷에서 시간을 다운로드하는 시계에 대해 이야기하지 않을 것입니다. 따라서 그러한 맥락에서 무엇보다도 엔터프라이즈 솔루션으로서 일반적인 클라우드 인프라의 모든 취약점을 상속받게 될 것입니다.

따라서 이에 대해 자세히 설명하지는 않겠습니다. 하지만 API, 클라우드 액세스, 포트 스캐닝과 관련된 모든 것, 이러한 모든 취약점은 IoT 세계에 존재합니다. 게다가, 당신은 다른 몇 가지도 상속받게 될 것입니다. 가장 큰 것은 장치에 대한 물리적 접근이라고 말하고 싶습니다. 정의에 따르면 IoT는 우리가 있는 곳에, 고객이 있는 곳에 있어야 합니다.

그래서 일반적인 병실을 생각해보면, 침대에 들어가면 침대의 온도를 측정하는 센서가 있습니다. 그러면 방에 CO2 센서가 있습니다. 환자의 위치와 체온을 추적하는 손목 밴드를 착용하고 있습니다. 그래서 다양한 장치가 있습니다.

모두 접근 가능하며 사람들이 손을 뻗어 잡을 수 있습니다. 그리고 악의적인 행위자라면 해당 장치에 대한 모든 권한을 갖게 됩니다. 집에 가져가서 분해할 수도 있어요. 그래서 나는 그것이 1위라고 말하고 싶습니다. 두 번째는 해당 장치에서 게이트웨이로의 통신입니다. 그렇죠? 따라서 일반적으로 엔터프라이즈 애플리케이션에서는 Z-Wave, Zigbee, BLE 및 최신 프로토콜인 LoRa와 같은 일종의 단거리 프로토콜을 사용하게 됩니다. 하지만 로컬 장치의 데이터를 일종의 게이트웨이나 라우터로 가져간 다음 이를 클라우드에 업로드하는 프로토콜이 있을 것입니다. 따라서 장치에서 게이트웨이로의 통신은 방해나 가로채기에 대한 큰 취약 공간임이 분명합니다. 제가 스니퍼와 함께 거기 앉아 있다면 그 데이터로 무엇을 할 수 있을까요? 데이터를 즉시 변경할 수 있나요? 그 주변에는 수많은 취약점이 있습니다. 게이트웨이 자체가 취약점입니다. 실제로 Wi-Fi나 이더넷을 통해 네트워크에 연결된 게이트웨이를 사용하고 있다면 이제 자신의 네트워크를 노출하여 자신의 네트워크에 대한 권한 있는 액세스를 제공할 수 있습니다. 그렇죠?

셀룰러 게이트웨이를 사용하고 있다면 조금 더 안전합니다. 이제 이동통신사를 직접 거치게 되기 때문입니다. 하지만 다시 말하지만, 그 장치는 현장에 있습니다. 누구나 접근할 수 있습니다. 그리고 IoT와 클라우드를 통한 모든 통신은 취약한 영역입니다.

– [라이언] 그리고 회사와 대화하거나 다른 사람과 상호 작용할 때 또는 이 내용을 듣고 궁금해하는 청중을 위해 사이버 공격, 데이터 침해, 내부자, 공격이 발생할 수 있는 영역은 매우 다양합니다.

사람들은 IoT 보안의 우선순위를 어떻게 생각하고 이에 대해 생각해야 합니까?

- [길] 네, 좋은 질문이네요. 제 생각에는 잘못된 정보가 많이 있고 사람들은 IoT가 새로운 발명품이라고 생각하며 실제로 보안을 처리하기 위한 올바른 프로토콜이나 올바른 접근 방식이 없을 수도 있습니다. 그러나 현실은 우리가 무엇을 해야 하는지 오랫동안 알고 있었으며 이는 실제로 백엔드에 적용하는 기본 보안 원칙과 동일합니다.

보안에 적용하기만 하면 됩니다. 그래서 저는 실제로 세 가지 수준이 있다고 말하고 싶습니다. 기본 수준에서는 보안, 우선 보안 프로토콜부터 시작해야겠죠? 이 장치들은 어떻게 서로 통신합니까? 간단한 일. 펌웨어를 업데이트하세요. 보안 패치가 포함된 펌웨어를 정기적으로 업데이트하는지 확인하세요.

즉, 무선으로 펌웨어를 업데이트하기 위한 메커니즘이 필요하다는 의미입니다. 실행 중인 운영 체제, 기능, 위험 표면, 공격 표면이 무엇인지 알아야 합니다. 제로 트러스트 방법론을 따릅니다. 장치가 악성이라고 가정하고 거기서부터 다시 작업하십시오.

그 반대를 가정하지 마십시오. 암호화를 사용하세요. 그런 간단한 일이에요. 이러한 작은 것들을 구현하는 것만으로도 큰 발전을 이룰 수 있습니다. 그리고 아마도 가장 일반적인 해커의 능력을 넘어서는 것일 수도 있습니다. 그러나 한 단계 더 나아가는 것을 생각한다면 현재 일부 장치, 특히 더 나은 컴퓨팅 기능을 갖춘 장치는 다른 기능을 제공할 수 있습니다.

따라서 실제로 보안 메모리 공간을 실행하고 장치가 어떻게 작동하는지 관찰하는 에이전트를 실행하는 몇 가지 새로운 기술이 있습니다. 예를 들어, 15분마다 판독값을 보내야 하는 센서가 있는데 누군가가 이를 해킹하여 DDoS 공격으로 사용하고 갑자기 XNUMX초마다 판독값을 보내는 경우 해당 에이전트가 선택할 것입니다. 그러면 센서가 꺼지게 됩니다. 그런 것들은 제가 말하고 싶은 다음 단계이며 아마도 모든 장치에 적용할 수는 없지만 더 일반적입니다. 이제 사용 가능한 계산 능력으로 인해 더 일반화되고 있습니다.

– [라이언] 미래의 위협에 대해 생각할 때 사람들이 항상 두려워하는 것은 처음에 이 문제에 얼마나 많은 시간과 돈을 투자해야 하는지라고 말하는 것이 타당하다고 생각합니다. 이미 배치되어 있고 실제로 보안에 그다지 중점을 두지 않았다면 너무 늦은 걸까요? 배치가 현장에 있고 문제가 있거나 보안을 취약하게 만드는 것을 공격하는 새로운 위협이 있을 때 미래에 무슨 일이 일어날지 생각해 보세요. 내 솔루션.

확실히 어려운 일이지만 과거에 했던 토론과 당신이 말하는 내용을 통해 느낀 점은 더 일찍 생각할 수 있고 더 일찍 시간을 투자할수록 더 많은 보호를 받을 수 있다는 것입니다. 올바르게 수행하는 한 기본적으로 여유가 있을 것입니다.

하지만 무엇을 해야 할지, 언제 해야 할지 이해하기 위해 계속해서 관심을 기울여야 하는 것은 확실히 독특한 공간입니다.

- [길] 그렇죠. 이미 배포했더라도 일종의 위험 평가를 수행하고 기본적으로 해당 인프라 내에서 가장 높은 위험을 식별하고 해결하려고 노력할 것을 적극 권장합니다. IoT가 이미 배포된 경우에도 IoT에 영향을 미칠 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다.

그래서 저는 기업들이 즉시 포기하고 다음 버전을 제안하지 말고 이를 탐색하도록 강력히 권장합니다. 그들이 지금 당장 할 수 있는 간단한 일이 있을 수도 있습니다.

– [라이언] IoT 보안을 위해 기업이 취하는 접근 방식이 산업에 따라 달라지는 것을 본 적이 있습니까? 특정 산업에 더 많은 관심을 기울여야 할까요, 덜 관심을 기울여야 할까요? 가장 일반적인 사용 사례가 하나의 환경과 여러 환경에서 서로 다른 환경을 여행하는 경우 업계에서 취해야 할 다양한 접근 방식이 있습니까?

기분이 어떤가요? 사용 사례, 산업 등에 따라 달라질 것이라고 가정합니다.

- [길] 네, 아니, 좋은 질문이네요. 제 생각에는 모든 업계가 살펴볼 특정 사항이 있다고 생각합니다. 신뢰성, 가동 시간, 보안이 어떤 영향을 미칠까요? 어떤 종류의 공격 벡터가 시스템의 안정성과 가동 시간에 영향을 미치나요?

누군가가 전원 플러그를 뽑아 시스템을 분리할 수도 있는데, 그런데 이런 일이 자주 발생합니다. 그렇죠? 누군가 전원 콘센트를 보고 "야, 휴대폰을 충전해야 해"라고 말하면 펑, 연결이 끊어집니다. 그러면 어떻게 되나요? 좋아, 시스템이 거기에 머물도록 중복성을 갖게 될까요? 따라서 보안이 항상 '야, 내가 네 서버를 공격해서 데이터를 훔칠 거야'라고 생각할 필요는 없습니다. 보안은 생산성 손실이나 시스템 용량 손실을 의미할 수도 있습니다. 그래서 나는 그것이 전반적으로 있다고 말하고 싶습니다. 아마도 구체적인 내용이 있을 것입니다. 예를 들어 의료에 관해 이야기할 때 항상 중요한 질문이 있습니다. '이게 어떤 종류의 장치인가요?' 이것은 의료기기인가요?

PHI 또는 PII를 처리하는 장치입니까? HIPAA가 여기에 참여할 예정인가요? 그래서 그것은 큰 질문입니다. 기존 시스템과의 통합에 대한 질문이겠죠? EHR 시스템과 통합하는 경우 이제 이 외부 IoT 네트워크에 대한 연결을 허용하여 해당 시스템을 손상시킬 수 있습니까?

의료계가 특히 주목하는 또 다른 큰 점은 데이터와 감사 추적의 정확성입니다. 그렇죠? 그렇다면 누군가가 귀하의 데이터 무결성을 손상시킬 가능성은 얼마나 됩니까? 지금으로부터 6개월 후에 FDA가 와서 6개월 전에 발생한 이 로그 번호에 대한 모든 로그를 가져오라고 말하면 그들은 해당 보고서가 정확하고 실제로 원격 측정이 무엇인지 제시하고 있다는 것을 확신해야 합니다. 그때.

그리고 영향을 미칠 모든 것은 이 공간에서 큰 문제가 될 것입니다. 물론 데이터 프라이버시도 보장됩니다. 안녕하세요, 데이터를 수집하고 계십니다. 방송하고 있나요? 누가 데이터를 가져오나요? 어디에 저장되어 있나요? 기기에 저장되나요? 어떻게? 그래서 그런 질문이 많아요. 소매업에 관해서는 창고나 그런 것들을 말하고 싶습니다.

다루어야 할 면적이 훨씬 더 많기 때문에 연결성과 적용 범위에 더 신경을 쓸 것입니다. 그들은 또한 훨씬 더 큰 직원 감축 고객 액세스 문제를 안고 있습니다. 그렇죠? 따라서 귀하의 장치 옆을 걷고 장치를 만지는 사람들이 훨씬 더 많습니다.

식료품점 냉장고에 있는 장치라면 말 그대로 우유와 장치를 동시에 집어들 수 있습니다. 아무도 알지 못할 것입니다. 당신은 단지 그것을 가지고 나가고 있습니다. 그래서 그런 것들은 보안 관점에서 더 걱정하게 될 것입니다. 그리고 나는 그들이 통합에도 관심을 갖고 있다고 말하고 싶습니다.

그들의 경우 작업 관리 시스템이나 재고 시스템과 통합될 수도 있습니다. 따라서 우리는 이 IoT 플랫폼에 연결해도 기존 시스템이 손상되지 않도록 하고 싶습니다.

– [라이언] 보안 측면과는 관련이 없지만 현재 AI 공간에서 일어나고 있는 많은 일과 ChatGPT 등의 대규모 언어 모델을 살펴보면 LLM에 대해 어떻게 생각하시나요? IoT에 영향을 미치거나 IoT에 혜택을 줄 것인가, 아니면 단지 해당 분야에서 역할을 할 것인가?

- [길] 좋은 질문이네요. 그래서 저는 일반적으로 이것에 대해 이야기하는 것이 많은 곳에서 '아, 이것이 다음 유행어'라는 것을 듣는 것 같다는 것을 압니다. 나는 실제로 그 말에 동의하지 않습니다. 나는 이것이 근본적으로 데이터와 상호 작용하는 혁명을 나타낸다고 생각합니다. 내 생각에는 이것이 Google에서 Yahoo에서 Google로의 도약과 동일하다고 말하고 싶습니다. 인터넷 지도 목록을 가져오고 텍스트 상자를 표시하고 '안녕, 그냥 물어보세요'라고 말하는 것입니다. 질문을 주시면 페이지 목록을 알려드리겠습니다.

음, 이것은 페이지를 잊어버리는 것 이후의 다음 단계입니다. 내용을 이해하고 실제로 답변을 드리겠습니다. 이 기술에 대해 저에게 더 놀라운 점은 채택률과 일반 사용자가 이 기술을 채택하는 방식입니다. 그런데 10년 전에 소개된 블록체인 같은 걸 생각하면 지금도 길거리에서 누군가에게 '야, 블록체인이 뭐야'라고 물어보면 설명을 못 할 거예요. 그들은 그것이 돈이 되는 일이라고 말할 수도 있습니다. 해커가 그것을 사용합니다. 하지만 그들은 실제로는 그렇지 않습니다. 그들은 그것을 설명할 수 없을 것입니다. ChatGPT에 관해 질문하면 실제로 가치를 얻기 위해 이를 사용한 실제 생활의 예를 알려줄 것입니다. 아, 그걸 통해서 논문을 썼거나, 책을 읽고 싶었는데 나에게 딱 맞는 책을 추천해주셨네요.

매우 실질적인 사용 사례입니다. 제가 이해하고 있는 것은 이것이 IoT의 완벽한 파트너라는 것입니다. 일반적인 IoT 인터페이스를 생각해 보면 항상 공급업체가 주도합니다. 우리는 도메인을 이해합니다. 우리는 데이터를 시각화하고 사용자에게 데이터를 노출하기 위해 UI를 구축하거나 보고서를 구축합니다.

사용자는 실제로 상황에 맞는 질문을 하고 답변을 얻을 수 있는 지능형 인터페이스를 통해 데이터에 대한 원시 액세스 권한을 갖지 못했습니다. 따라서 IoT를 갖춘 이러한 모델은 해당 인터페이스를 물리적 세계에 연결하기 때문에 완벽하게 일치한다고 생각합니다. 그래서 단순히 온라인에서 기사 목록을 쿼리하는 것이 아니라 실제로 내 주변 지역을 쿼리하고 있습니다.

비즈니스에 대해 질문할 수 있고 조직 내 원격 측정에 대해 매우 지능적인 방식으로 질문할 수 있습니다.

– [라이언] 환상적이에요. 네, 아직 다루지 않은 부분이 있으니 그 부분에 참여해 주셔서 감사합니다. 그리고 지금 인기 있는 분야 중 하나는 분명히 IoT의 엣지 컴퓨팅입니다. 하지만 우리가 AI를 통합하거나 통합을 고려할 때 그것이 어디로 갈 것이라고 보시나요? 거기에 어떤 잠재력이 있다고 보시나요?

어떻게 할 거예요? 아니면 그러한 발전을 이루기 위해 무엇을 해야 합니까? 벌써 시작되고 있는 것 같아요. 나는 기계 학습이 가장자리에서 상당한 양으로 일어나고 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 AI 측면에서 엣지 컴퓨팅을 활용하는 IoT 공간과 솔루션에 이점을 제공하기 위해 수행되는 작업을 어디에서 보거나 어떻게 보십니까?

- [길] 네. 아주 좋은 질문입니다. 일반적으로 훌륭한 주제입니다. 그래서 흥미롭습니다. 엣지 컴퓨팅의 세계는 아마도 둘로 나눌 수 있을 것입니다. 하나는 기계 학습 모델을 실행하는 것이고, 다른 하나는 실제로 에지에서 기계 학습 모델을 훈련하는 것입니다. 첫 번째, 실행 하나에 대해서는 우리가 꽤 깊이 들어와 있다고 말하고 싶습니다. 그렇죠?

특히 이미지 인식, 프로세스 제어, 보안과 관련된 장치가 많이 있습니다. 일반적으로 컴퓨팅 성능이나 에너지 소비에 문제가 없는 IoT 장치에 있습니다. 그들은 충분한 RAM을 가지고 있으며 그것을 실행할 수 있습니다.

우리는 또한 TinyML과 같은 혁신을 통해 이러한 개념을 실제로 배터리 구동 장치로 가져오려는 시도를 보았습니다. 우리는 기본적으로 그 가능성을 확장하고 이러한 장치를 작게 만들 것이기 때문에 훌륭하다고 생각합니다. 더욱 지능적인 장치. 그러나 그것은 여전히 모델 실행으로 제한됩니다.

실제로 데이터를 수집하고 그 자리에서 모델을 훈련하는 것은 아닙니다. 이것이 바로 다음 도약이 될 것이라고 생각하는 지점입니다. 엣지 장치가 데이터를 어디로든 보낼 필요 없이 그 자리에서 계산만 하면 바로 그 자리에서 입력을 받아 모델을 훈련할 수 있는 지점에 도달하는 것입니다. 그것의 잠재력에 대해 생각해보십시오.

모델에 추가된 새로운 정보를 흡수하고 사용자가 거의 눈 깜짝할 사이에 즉시 조치를 취할 수 있는 조치를 취하는 데 소요되는 시간뿐만이 아닙니다. 그러나 귀하가 가지고 있는 컴퓨팅 능력에 대해서도 생각해 보십시오. 이제 IoT 장치 네트워크가 있는 경우 백엔드에서 모든 처리를 중앙 집중화하는 대신 데이터가 있는 곳에서 처리가 이루어집니다.

그런 다음 클라우드로 전송됩니다. 그래서 그것은 단지 다른 패러다임입니다. 우리가 가지고 있는 현재의 칩 아키텍처로는 반드시 그렇게 할 수는 없다고 생각합니다. 그러나 그것은 다른 이야기입니다.

– [라이언] 우리가 채팅하기 전에 떠오른 것 중 하나는 뉴로모픽 컴퓨팅이라는 용어였는데 그것은 나에게 새로운 것이었습니다. 마무리하고 청중에게 그것이 무엇인지 말해줄 수 있나요?

- [길] 네, 물론이죠. 일반적인 칩셋에 대해 생각해 보면 오랜 세월 동안 변하지 않았습니다. 여전히 동일한 이진수인 1, 0입니다. 머신러닝과 그 기능을 생각해보면 기본적으로 GPU에 의존하고 있는 것 맞죠? 즉, 동시에 많은 일을 처리할 수 있는 그래픽 처리입니다.

많은 RAM, 많은 전력. 이러한 성분의 문제점은 쉽게 축소되지 않는다는 것입니다. 매우 쉽게 확장되지만 실제로는 쉽게 축소되지 않습니다. 그래서 그것을 가져다가 사막 한가운데에 있는 배터리 구동 장치에 장착하는 것은 매우 어렵습니다.

뉴로모픽 칩 디자인이 하려는 것은 결코 아닙니다. 저는 그 분야의 전문가는 아니고 취미 생활자에 가깝습니다. 그러나 그들이 하려는 것은 실제로 뇌가 작동하는 방식을 모방하고 그것을 명령을 실행할 수 있는 칩. 두뇌를 컴퓨팅 단위로 생각하면 실제로 매우 효과적입니다.

그래프 데이터베이스와 거의 유사한 네트워크를 사용하여 배터리와 칼로리 소모가 거의 없이 매우 복잡한 계산을 실행하기 때문입니다. 그래서 뉴로모픽 칩은 기본적으로 동일한 개념을 IoT에 적용하려고 합니다. 이제 그들은 BrainChip과 같이 이것이 단순한 이론 이상임을 입증한 해당 분야의 회사입니다.

기본적으로 그것을 취하고 실행할 수 있습니다.

– [라이언] 네, 실제로 몇 주 전에 BrainChip의 누군가와 이야기를 나눴습니다. 네, 확실히 매우 흥미로운 공간입니다. 하지만 예, 보안 측면, LLM, AI 등 현재 진행 중인 모든 종류의 다양한 주제에 대해 이야기해 주셔서 감사합니다.

생각해보면 매우 흥미로운 내용입니다. 자신만의 솔루션을 갖고 있는 많은 사람들을 고려할 때, 보안은 모든 사람이 가능한 한 빨리, 가능한 한 자주 생각해 볼 것을 적극 권장하는 사항이라고 생각합니다. 당신이 와서 그것에 대해 약간의 빛을 비춰줘서 기뻐요.

더 많은 것을 배우고, 후속 조치를 취하고, 이후 귀하, 회사 등과 소통하기를 원하는 청중을 위해 그들이 할 수 있는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

– [Gil] 물론 smartsense.co로 이동하거나 LinkedIn에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. 질문이나 의견이 있으면 언제든지 저에게 연락해 주세요. 우리는 당신의 의견을 듣고 싶습니다. 그리고 저를 초대해 주셔서 감사합니다. 오늘 이 자리에 참석해주셔서 정말 감사드립니다. 감사합니다.

– [라이언] 네, 고마워요 길. 여러분을 모시게 되어 기뻤으며 이 내용을 청중에게 알리기를 기대하고 있습니다. 우리 청중이 이 대화로부터 혜택을 받을 수 있도록 이 내용을 꽤 빨리 전달할 것입니다. 다시 한 번 감사드립니다.

- [길] 대단해요. 정말 고마워요, 라이언.