콘텐츠
출처 : Monsitj / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
보상은 IoT에서 잘 알려져 있지만 기업이 염려해야 할 위험이 있습니까?
노력과 어느 정도의 위험 없이는 가치있는 것이 없다고합니다. 사물 인터넷은 가장 가치가 있으며 이미 상당한 노력의 초점이지만 위험은 어떻습니까?
요즘 해커와 자연 재해뿐만 아니라 기계적 고장, 인적 오류, 때로는 정상적인 엔터프라이즈 프로세스로 인해 모든 데이터가 위험에 노출됩니다. 그러나 데이터 피트를 전 세계 수십억 개의 장치로 확장하면 방화벽과 같은 기존의 보안 수단이 너무 비싸고 다루기 어려워 적절한 보호를 제공 할 수없는 수준까지 위협 벡터 수가 급격히 증가합니다.
기업은 무엇을해야합니까? 첫 번째 단계는 IoT가 중요 자산을 위험에 노출시키는 새로운 방법을 식별 한 다음 위험을 완전히 제거하지 않으면 최소한 위험을 줄이기위한 혁신적인 솔루션을 고안하는 것입니다. 그러나 모든 위험이 본질적으로 기술적 인 것은 아니므로 모든 해결책이 될 수는 없습니다.
여기에 위험의 주요 원인 중 일부와 이에 대응하는 방법이 있습니다.
보안
소프트웨어 개발자 인 TripWire의 IT 보안 및 리스크 전략 책임자 인 Tim Erlin은 IoT는 기존 보안 수단으로는 해결할 수없는 광범위한 사각 지대를 제공한다고 말했다. 엔터프라이즈 자원이 데이터를 승인하기 전에 장치에 적절한 보안 구성이 있는지 평가할 수 있지만이 방법은 말보다 쉽습니다. 최근의 회사 조사에 따르면 응답자의 30 %만이 IoT의 보안 위험에 대비하고 있다고 응답 한 반면 34 %만이 자신이 사용하는 보안 도구는 물론 네트워크의 장치 수를 정확하게 추적 할 수 있다고 응답했습니다.
한편, 연결된 장치 수는 분산 IPS (Denial-of-Service) 및 여러 IP 주소의 성능을 플러드 호스트 시스템에 제공하는 기타 유형의 공격 빈도와 강도가 크게 증가 할 가능성이 있습니다. 새로운 IoT 인프라는 트래픽 증가를 수용하는 데 필요한 동적 규모를 제공해야하지만 아직 프로덕션 환경에서 테스트되지 않았으며 오늘날 연결된 장치의 수는 단 몇 년 안에 비해 훨씬 적은 수치에 불과합니다.
복잡성
IoT의 단순한 복잡성은 축복이자 저주라고합니다. 한편으로, 그것은 인간의 독창성의 새로운 높이를 나타내는 기술적 인 경이이지만, 다른 한편으로는 항상 정확하게 작동하지 않을 수있는 수많은 첨단 기술에 의존합니다.
여전히 대부분 시도되지 않은 IoT의 한 가지 측면은 에지 또는 "포그"컴퓨팅의 개념이며, 대부분의 무인 데이터 센터가 여러 지역에 걸쳐 네트워크로 연결되어 데이터 요청에 더 빠른 처리 시간을 제공합니다. 제대로 작동하려면 이러한 엣지 시스템은 다른 엣지 시스템뿐만 아니라 데이터 레이크라고하는 중앙 처리 센터와 통신 범위 내의 수많은 장치와 통신해야합니다. 당연히 여기에는 상당히 정교한 네트워킹이 필요하며, 엣지에서 발생하는 분석과 중앙 데이터 레이크의 분석 사이에 상당한 조정이 필요합니다. 여기에는 자체 개발 된 최첨단 분석 기술이 포함됩니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
이 모든 최첨단 기술이 실시간으로 작동함에 따라 오류없는 IoT가 나타나기까지는 꽤 오랜 시간이 걸릴 것입니다.
적법한
위에서 언급했듯이 IoT는 단순한 기술 위험 이상의 것을 만들어냅니다. 법적 위험이 있습니다. 영국의 Wright Hassall LLP 변호사 인 Sarah Hall에 따르면 IoT는 데이터 보호, 데이터 주권, 제조물 책임 및 기타 여러 영역을 둘러싼 수많은 법적 근거에 영향을 미칩니다. 이로 인해 주어진 분쟁에 어떤 법률이 적용되는지 결정하기가 어려워집니다. 무인 자동차가 사고를 당해야합니까 (예 : 누가 책임이 있는가)? 승객? 차량 소유자? 제조 업체? 소프트웨어를 코딩 한 사람? 법정이 긴 법원 절차를 통해서만 이루어질 IoT에 법이 어떻게 적용되는지에 대한 명확한 이해가 없다면, 기업은 운영 규모가 확대됨에 따라 법적 및 재정적 위험 수준이 높아질 수 있습니다.
다 나쁘진 않아
이 모든 것이 미친 사람 만이 IoT 전략에 착수한다는 인상을 줄 수 있지만, 사실은 위험을 유발하는 동일한 기술을 사용하여이를 줄일 수 있다는 것입니다.
IoT 워크 플로가 너무 많아서 너무 빨리 움직여서 작업자가 그에 걸맞지 않기를 바랍니다. 즉, 자동화 및 오케스트레이션은 IoT 배포에서 중요한 역할을 수행해야하며 점점 더 많은 솔루션이 인공 지능 및인지 컴퓨팅으로 전환하여 보안, 가용성, 데이터 복구 및 기타 기능을 강화하고 있습니다. Radware의 Carl Herberger가 최근 TechRadar에 언급 한 것처럼 오늘날의 머신 러닝 플랫폼은 위협을 즉각적으로, 심지어는 사전에 사전에 대응하고 대응할뿐만 아니라 변화하는 공격 경로에 적응하여 정상 및 비정상 데이터 작업에 대한 추가 정보를 수집합니다. 기업이 IoT에서 점점 자동화되고 봇 중심의 맬웨어에 직면함에 따라 이는 매우 중요합니다.
또한 데이터 및 서비스 기능을 방해하지 않으면 서 분산 아키텍처를 가능한 한 안전하게 보호해야하는 점점 더 정교해진 장치 관리, 암호화, 액세스 제어 및 기타 솔루션이 늘어나고 있습니다. 대표적인 예로는 원래 디지털 통화 비트 코인으로 구현 된 자동화 원장 솔루션 인 블록 체인이 있지만 이제는 데이터 무결성이 가장 중요한 여러 응용 프로그램으로 진입하고 있습니다.
리스크없는 벤처 기업은 없기 때문에 기업은 IoT 인프라 개발의 모든 단계에 수반되는 위험과 보상을 신중하게 평가해야합니다. 서비스 나 응용 프로그램이 한 조직에 너무 많은 위험을 초래할 경우 다른 사람이 우려를 해결할 때까지 다른 서비스 나 응용 프로그램을 구현하지 못할 가능성이 있습니다.
결국, IoT는 엔터프라이즈 산업 전체가 허용하는만큼만 위험 할 것입니다.