ブロックチェーンベースのIIoTネットワークにおけるサイバー脅威ハンティングのためのフェデレーテッドラーニング

**IIoT（Industrial Internet of Things、産業用モノのインターネット）**は、製造業やエネルギー、交通インフラなど、重要な産業分野において膨大な数のデバイスやセンサーがネットワークに接続され、リアルタイムでデータを収集・分析し、運用効率や生産性を向上させる技術です。しかし、IIoTネットワークの拡大に伴い、セキュリティの脅威も増加しており、サイバー攻撃や不正アクセスによるリスクが高まっています。

こうした脅威に対処するためには、リアルタイムでの脅威の検出と対策が不可欠であり、近年では**サイバー脅威ハンティング（Cyber Threat Hunting）**が注目されています。しかし、IIoTデバイスが生成する膨大なデータを中央サーバーに集約して分析する従来の方法では、プライバシーや遅延、スケーラビリティの問題が発生します。

この問題に対処するため、フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを組み合わせたサイバー脅威ハンティングの仕組みが有望視されています。フェデレーテッドラーニングは、個々のデバイス上でモデルを学習し、プライバシーを保護しながら分散的に脅威を検出する手法です。一方、ブロックチェーンは分散型台帳を利用して、信頼性の高い脅威情報の共有とトランザクションの透明性を確保します。

本記事では、IIoTネットワークにおけるサイバー脅威ハンティングを効率的に実現するための、ブロックチェーンとフェデレーテッドラーニングを活用したセキュリティアーキテクチャについて詳しく解説します。

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1. IIoTネットワークにおけるサイバー脅威の現状と課題