Rápido, Privado e Protegido: Uma Abordagem para Aprendizado Federado Eficiente em Ambiente Hostil - Assumpção, Nicolas R. G.; Villas, Leandro A. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb), 2024)
O Aprendizado Federado (Federated Learning – FL) é um método de treinamento distribuído em que dispositivos colaboram para criar um modelo global sem compartilhar dados, permitindo treinamento em cenários com informações privadas. Entretanto, garantir a privacidade dos dados ao mesmo tempo que se protege a convergência do modelo é um grande desafio, dado que as soluções normalmente conseguem abranger apenas uma dessas duas proteções. Neste trabalho, introduzimos o RPP (Rápido, Privado e Protegido), uma abordagem de rápida convergência e que protege o treinamento contra ataques de envenenamento de modelo ao mesmo tempo que possibilita o uso de técnicas de criptografia homomórfica para proteger a privacidade dos dados. Isso é feito ao usar as avaliações dos clientes para avaliar as rodadas anteriores e recuperar o treinamento após um ataque agressivo. O RPP utiliza valores de reputação para dificultar que atacantes sejam selecionados. Experimentos realizados compararam o RPP com outras abordagens da literatura (FedAvg, PoC, Agregação por Mediana e Agregação por Média Podada) e mostraram como o RPP obteve uma convergência rápida e consistente em cenários onde todas as outras falharam em convergir.