Uma Arquitetura Descentralizada para Aprendizado Federado Baseada em Blockchain: Um Estudo de Caso sobre Mecanismos de Consenso - Barbosa, Francinaldo; Silva, Luis Guilherme; Fé, Iure; Cardoso, Israel; Vieira, Alex; Rocha Filho, Geraldo P.; Silva, Francisco Airton (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
O Aprendizado Federado tem se consolidado como alternativa aos modelos centralizados ao mitigar riscos de privacidade, enquanto sua integração com Blockchain busca eliminar pontos únicos de falha e aumentar a confiança no treinamento distribuído. Contudo, experimentos reais são onerosos e arquiteturas inadequadas podem introduzir ineficiências e vulnerabilidades com impactos significativos em desempenho e segurança. Este trabalho avalia, por meio de simulações no framework FLEX, o impacto dos mecanismos de consenso Proof-of-Work (PoW) e Proof-of-Federated-Learning (PoFL) em sistemas de Aprendizado Federado baseados em Blockchain. Os resultados indicam que o PoFL, orientado ao desempenho do modelo, alcança acurácia superior a 80%, acelera a convergência e reduz o número de rodadas de treinamento, à custa de maior custo computacional por rodada e menor throughput quando comparado ao PoW. Por sua vez, o PoW apresenta validação mais rápida da rede, porém resulta em um processo de aprendizado mais lento e instável. A análise evidencia os trade-offs entre qualidade do modelo, estabilidade do treinamento e custos operacionais.