TOFL: Time Optimized Federated Learning - Souza, Lucas Airam C. de; Sammarco, Matteo; Achir, Nadjib; Campista, Miguel Elias M.; Costa, Luís Henrique M. K. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2025)
As redes veiculares enfrentam ameaças cibernéticas que podem prejudicar motoristas, passageiros e pedestres. Nesse cenário, uma possível solução para treinar modelos que detectem ameaças, sem violação da privacidade dos usuários, é o aprendizado federado. No entanto, o aprendizado federado é particularmente sensível a atrasos de comunicação, sendo esta uma consequência natural da alta mobilidade em redes veiculares. Tal problema é comumente ignorado pela literatura, que não considera a possibilidade de desconexões na rede. Este trabalho propõe uma estratégia de seleção de clientes projetada para minimizar o tempo de treinamento de um modelo de aprendizado de máquina para detecção de ameaças veiculares, considerando o tempo de comunicação que varia de acordo com a movimentação dos clientes. Os resultados demonstram que o TOFL, utilizando apenas 20% do total de clientes disponíveis, pode reduzir o tempo necessário para atingir alta acurácia em até 50% em comparação com abordagens do estado da arte, ao mesmo tempo que diminui o consumo de recursos dos dispositivos clientes.