SCOPE: Segurança Quântica Sensível ao Contexto para Aprendizado Federado, Além do Superdimensionamento na Alocação de Chaves QKD - Maia, Adriano; Sant’Anna, Isys; Freire, Marcus; Mello, Thiago; Tardiole, Bruno; Guazzelli, Bruno; Leite, Dionisio; Peixoto, Maycon (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
A aplicação uniforme de Distribuição Quântica de Chaves (QKD) em Aprendizado Federado assume abundância de recursos criptográficos; contudo, implantações reais enfrentam taxas finitas de geração de chaves e contribuições heterogêneas dos clientes, tornando o superdimensionamento da segurança uma ineficiência sistêmica. Apresentamos o SCOPE, um framework escalável e sensível ao contexto que modela as chaves quânticas como um recurso restrito e aloca dinamicamente a proteção de acordo com o impacto dos clientes, a disponibilidade de chaves e critérios de equidade. Sua política permite proteção proporcional, superando regimes binários de segurança. Avaliado em um ambiente end-to-end que combina treinamento federado real com restrições de rede e QKD, o SCOPE reduz o consumo criptográfico em mais de 3×, praticamente elimina a escassez de chaves mesmo sob forte restrição e preserva a convergência e a robustez do modelo. Esses resultados demonstram que tratar a segurança quântica como uma variável de controle viabiliza um aprendizado federado quântico seguro, eficiente e escalável.