Hedera Hashgraphは、新しい研究で、IoTを利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る。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を示している。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ながら、機微な本人確認データをオフチェーンに保持するものである。 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る。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し、認証アクションをプライベートペイロードを公開せずに検証・追跡できるようにしている。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る。
🧵 Hedera + 知識グラフ + GAN鍵:IoT eラーニング向け高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困る。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がある… 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、本人確認、属性、権限を関係性の中でモデル化している。これにより、機関側の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は制御が難しいアクセス制御ポリシーの管理を支援している。ただし、暗号化の側面ではGANモジュールが導入されており、動的対称鍵を生成する。研究によると、GANは従来の暗号的乱数生成の代替ではなく、補完するためのものである。
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、フルスタックで4,310トランザクション/秒に到達した。研究では、従来システムと比較した改善点も測定されており、スループットの向上、処理時間の短縮、大規模データセットでの実行時間の短縮が示された。エネルギー消費は6%から15%低減し、ネットワーク負荷が高い場合の認証遅延も約23%削減された。 同時に、アブレーション実験では、意味と速度のトレードオフが示された。標準暗号を用いたHederaは約3,710 TPSに達した。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る。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に向上し、研究の最良結果となった。 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は約1.9–3.1 ms、マルチホップ推論は約5.8–7.4 ms、アクセス制御クエリは約7.2–9.8 msであった。これらは、ポリシーベースの検証に必要な追加時間を示している。 著者らは、低電力デバイスがこのオーバーヘッドに追いつけるかどうかも検証した。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た。256バイトの入力に対し、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だった。 さらに、セキュリティ検証ではBANロジックとProVerifを用いた500のシンボリックテストを実施し、その中で機密性や認証の失敗は記録されなかった。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る。一方、研究外では、HederaはMcLaren Racingとの複数年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ションの展開も進めている。 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、回復している。執筆時点で、HBARは$0.1057で取引されており、**1%**の下落となっている。