Mitigação de Ataques “Label-Flipping” no Aprendizado Federado: Experimentos e Estratégias de Seleção de Clientes - Batista, João Pedro C.; Sarmento, Eduardo M. M.; Bastos, Johann J. S.; Mota, Vinícius F. S.; Villaça, Rodolfo S. (Anais da Escola Regional de Informática do Espírito Santo (ERI-ES); 2024: Anais da IX Escola Regional de Informática do Espírito Santo, 2024)
Este artigo investiga os desafios que afetam a eficácia dos modelos no contexto do Aprendizado Federado, especialmente devido à presença de clientes maliciosos que realizam ataques como o label-flipping. Utilizando o ambiente MininetFed, são conduzidos experimentos detalhados para avaliar o impacto desses clientes e a eficácia de diversas estratégias de seleção e algoritmos de clusterização na mitigação desses ataques específicos. Os resultados obtidos fornecem insights fundamentais para fortalecer a segurança do processo de treinamento e proteger adequadamente os modelos no Aprendizado Federado contra ameaças internas.