사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 현실 세계와 가상 세계 간의 격차를 연결하여, 연결된 사물들 사이에서 원활한 데이터 전송과 통신을 가능하게 함으로써 판도를 바꾸는 기술로 자리 잡았다. 그 밖에 잠재적인 두 가지 기술은 블록체인(blockchain, BC)과 인공지능(artificial intelligence, AI)이며, 이들의 적용 분야는 매우 다양하고 결합될 때 최적의 성능을 발휘할 수 있다. 일부 전통적인 머신러닝(machine learning, ML) 기법에는 한계가 있으므로, 본 논문에서는 연합학습(federated learning)과 블록체인을 포함하는 분산 머신러닝 기법을 활용하여 보다 신뢰성 있고 보안이 강화된 IoT 네트워크를 구축하는 방안을 제안하였다. 중앙집중형 클라우드 스토리지를 대체하기 위해, InterPlanetary File System(IPFS) 및 Hyperledger Fabric(HLF)과 같은 분산형 데이터 저장 기법의 사용 또한 권고하였다. 또한 개념 증명(proof of concept)으로서, Ethereum 스마트 컨트랙트(Smart Contracts, SC)를 사용하여 본 모델을 배포하였다. 잘 알려진 사이버보안 데이터셋인 Edge-IIoTset을 활용하여, 제안된 접근 방식의 효율성을 평가하기 위해 중앙집중형 및 연합학습 기반의 두 가지 머신러닝 모델을 모두 적용하였다. 실험 결과와 스마트 컨트랙트의 성공적인 배포는, 블록체인 및 분산 저장 시스템을 활용하는 것이 IoT 네트워크를 보호하는 데 더 바람직함을 보여준다.

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