O Investigador da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), Dr. Aman Singh, participa num estudo que propõe uma arquitetura de segurança que detecta ciberataques dirigidos a sistemas de aprendizagem federada.
A aprendizagem federada, definida como o treino colaborativo de modelos de aprendizagem automática utilizando dispositivos distribuídos sem centralizar os dados, têm atraído um interesse crescente em diferentes domínios. Surgiu como uma técnica inovadora, mas esta abordagem distribuída também coloca desafios de segurança, especialmente no que respeita à integridade dos modelos treinados.
À medida que a procura de aprendizagem automática avançada aumenta, os cientistas e inovadores estão a explorar ativamente formas de garantir a privacidade, a integridade e a fiabilidade dos modelos de aprendizagem. A este respeito, os investigadores estão a centrar-se no potencial das redes definidas por software (SDN) para melhorar a segurança dos sistemas de aprendizagem federados. As redes definidas por software proporcionam um controle centralizado dos recursos da rede, incluindo as políticas de segurança, permitindo uma identificação e mitigação eficientes das ameaças a nível da rede. Ao implementar a abordagem integrada das SDN e da aprendizagem federada, é possível criar modelos de aprendizagem seguros e robustos.
Por conseguinte, este estudo propõe uma arquitetura que se centra especificamente na detecção de ciberataques em sistemas de aprendizagem federados, utilizando a SDN como facilitador. Esta nova abordagem pode identificar e combater eficazmente estas acções adversas que minam a integridade dos modelos treinados.
O investigador utilizou vários modelos de aprendizagem automática, como o Random Forest, o Decision Tree e o K-Nearest Neighbour, para validar a eficácia da sua arquitetura. Estes modelos basearam-se no conjunto de dados N-BaIoT para as simulações e obtiveram taxas de precisão excepcionais, com a Árvore de Decisão a atingir 99,8% de precisão. Estes resultados realçam a força da arquitetura proposta para combater potenciais ciberataques.
A integração da SDN em arquitecturas de aprendizagem federadas pode proporcionar benefícios significativos para ambientes de aprendizagem distribuídos seguros e eficientes. Utilizando uma abordagem centralizada da gestão da rede e combinando-a com a natureza colaborativa da aprendizagem federada, é possível uma detecção robusta de intrusões e uma formação de modelos resiliente.
Em conclusão, a detecção de ciberataques na aprendizagem federada através da monitorização e gestão de SDN abre novas possibilidades para a formação de modelos precisos e fiáveis, garantindo simultaneamente a privacidade dos dados locais. Com mais investigação e avanços, esta abordagem combinada pode contribuir significativamente para a criação de ambientes de aprendizagem automática fiáveis e eficientes.
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