Hedera Hashgraphは、新しい研究で、IoTを活用した教育システムにおける高速かつ低エネルギーな認証の実用的な基盤層として引用されています。この研究テーマは、相互接続されたデバイスを利用したeラーニングの典型的な課題であり、ログインや本人確認が単一の中央施設によってサービスされる場合、アクセスの遅延や失敗の可能性が高まることに焦点を当てています。提案されたモデルは、Hederaを信頼と順序付けの層として使用し、機微な本人確認データをオフチェーンに保持します。 研究者のMarco Slazmannによると、この研究はHedera Hashgraph、知識グラフ、GAN支援の動的対称鍵を組み合わせています。Hederaコンセンサスサービスは、順序付けられたタイムスタンプ付きのイベントを作成するために使用され、認証アクションはプライベートペイロードを公開することなく検証・追跡可能です。このソリューションは、学校やトレーニングプラットフォームが低電力デバイスと高セッション数に基づいて展開できることを目的としています。
🧵 Hedera + 知識グラフ + GAN鍵:IoT eラーニングのための高TPS・低エネルギー認証フレームワーク
eラーニングにおけるIoTは素晴らしい… しかし、ログイン +本人確認がボトルネックになるときもあります。中央集権型認証=単一障害点、スケーラビリティの低下、IoTデバイスはリソース制約あり… https://t.co/QUqj1e1WyM pic.twitter.com/qP2vKHWjzc
— Marco Ħ 🇩🇪🇻🇪 (@MarcoSalzmann80) 2026年1月26日
一方、知識グラフはセマンティックコンポーネントによって、アイデンティティ、属性、権限を関係性の中でモデル化します。これにより、ポリシーチェックが容易になり、ユーザーネームの分野で簡単に制御できないアクセス制御ポリシーの管理を支援します。ただし、暗号化の側面ではGANモジュールが導入され、動的対称鍵を生成します。研究によると、GANは従来の乱数生成を置き換えるものではなく、補完するものです。 Hedera:実IoTハードウェアで4,310 TPSを達成 ベンチマークテストでは、フルスタックが4,310トランザクション/秒に到達しました。研究では、より高いスループット、低い処理時間、より大きなデータセットでの低い実行時間など、ベースラインシステムと比較した改善も測定しています。エネルギー使用量は6%から15%低下し、ネットワーク負荷が高い場合の認証遅延は約23%減少しました。 同時に、アブレーション結果は意味と速度のトレードオフを示しました。標準暗号を用いたHederaは約3,710 TPSに達しました。知識グラフを追加するとスループットは約3,425 TPSに低下し、セマンティックオーバーヘッドを反映しています。ブロックチェーンと知識グラフのベースラインは約3,000 TPSを記録しました。Hedera、知識グラフ、GANベースの鍵ダイナミクスを組み合わせると、スループットは4,310 TPSに上昇し、研究の中で最良の結果となりました。 また、知識グラフ層におけるセマンティックチェックのコストも測定され、本人確認のルックアップには約1.9–3.1 ms、マルチホップ推論には約5.8–7.4 msかかりました。アクセス制御クエリは約7.2–9.8 msで、ポリシーに基づく検証に必要な追加時間を示しています。 著者らは、そのオーバーヘッドに対して低電力デバイスが追従できるかどうかもテストしました。Raspberry Pi 4、ESP32、Arduino Nano 33 IoTを使用し、AES-128やSHA-256などの軽量暗号を実行しました。256バイトの入力に対して、SHA-256はPiで0.42 ms、ESP32で1.21 ms、Arduinoで4.73 msかかり、AES-128の復号はそれぞれ0.18 ms、0.83 ms、3.95 msでした。 さらに、セキュリティ検証ではBANロジックとProVerifを500のシンボリックテストに適用し、その結果、機密性や認証の失敗は記録されませんでした。実装には一定時間比較やマスキングステップも採用され、タイミングのばらつきやサイドチャネル漏洩を抑制しています。一方、研究外では、HederaはMcLaren Racingとの複数年にわたるパートナーシップを通じて、無料で獲得できる週末のデジタルコレクタブルの展開も進めています。 これらの動きの中で、HBARトークンは過去30日間で9%の下落後に回復しています。執筆時点で、HBARは$0.1057で取引されており、**1%**の下落となっています。