Desafios e Soluções para Privacidade em Aprendizado Federado: Abordagem de Privacidade Diferencial - Florentino, José Augusto Nogueira; Campos, Carlos Alberto Vieira (Anais do Workshop de Sistemas de Informação (WSIS); 2025: Anais do XVI Workshop de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/wsis.2025.15784, 2025)
Este artigo analisa a aplicação de privacidade diferencial (DP) em aprendizado federado (FL) usando PyTorch, investigando o trade-off entre privacidade e desempenho em dados não-IID. Experimentalmente, demonstramos que a DP impacta a acurácia e a perda, com maior rigor (ϵ=0,5) resultando em maior degradação, mas sem inviabilizar o sistema. A pesquisa confirma a relação inversa entre privacidade e qualidade do modelo, ressaltando a necessidade de balanceamento. Este trabalho contribui para a implementação prática de políticas de proteção de dados robustas em FL.