Privacidade e Comunicação Eficiente em Aprendizado Federado: Uma Abordagem Utilizando Estruturas de Dados Probabilísticas e Seleção de Clientes - Sarmento, Eduardo M. M.; Mota, Vinícius F. S.; Villaça, Rodolfo S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2024)
Para mitigar ataques de inferência e melhorar a eficiência de comunicação no aprendizado federado, este artigo propõe uma abordagem dupla: i) FedSketch, que utiliza estruturas de dados probabilísticas (sketches) para aumentar a privacidade e eficiência na comunicação, aplicando privacidade diferencial e compactação dos modelos; e ii) MetricBasedSelection, algoritmo de seleção de clientes com base em métricas personalizadas. A solução proposta reduziu o custo da comunicação, em até 73 vezes, mantendo acurácia similar ao aprendizado federado convencional, com altíssimo nível de privacidade diferencial (ϵ ≈ 10 −6 ), representando uma abordagem eficaz para enfrentar desafios de privacidade e comunicação associados ao aprendizado federado.