HALO: Uma Abordagem Quântica para Privacidade Diferencial com Robustez Geométrica e Alta Utilidade - Maia, Adriano; Sant’Anna, Isys; Freire, Marcus; Mello, Thiago; Araújo, Fêlipe R. de; Tomkelski, Anderson; Marcelo, João; Santos, Bruno; Prazeres, Cassio; Figueiredo, Gustavo; Peixoto, Maycon (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
A integração de Privacidade Diferencial em sistemas de Aprendizado Federado impõe um dilema crítico de utilidade, frequentemente desestabilizando a convergência de arquiteturas clássicas no Cloud-Edge Continuum. Este trabalho introduz o HALO (Hybrid Algorithms Learning on Orbits), uma abordagem fundamentada em Circuitos Quânticos Variacionais que explora a geometria periódica e limitada dos parâmetros quânticos para mitigar o impacto do ruído estocástico. Experimentos comparativos revelam que, no intervalo rigoroso de privacidade (1.0 ≤ ε ≤ 3.0), as redes neurais tradicionais sofrem colapso de predição (∼ 67% de acurácia), enquanto o HALO sustenta estabilidade superior com 98.9% de acurácia. Adicionalmente, a auditoria de risco confirma a eficácia da proteção contra ataques de inferência de membros (MIA < 0.60). Os resultados validam a robustez geométrica quântica como uma alternativa superior para conciliar alto desempenho preditivo e garantias formais de privacidade em ambientes distribuídos.