O professor do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG, Heitor Soares Ramos Filho, proferiu, nesta semana, durante um Seminário de Pesquisa, a palestra “Aprendizagem Federada Adversarial: uma visão geral e direções de pesquisa”, O evento foi promovido pela Escola de Matemática e Estatística da Te Herenga Waka—Victoria University of Wellington, na Nova Zelândia.
Durante a palestra, o professor apresentou o conceito de Federated Learning, uma técnica de aprendizado de máquina que funciona de forma distribuída, visando preservar a privacidade. “Essa abordagem não requer que os dados dos usuários sejam copiados para um servidor central. Em vez disso, ele treina modelos locais em cada dispositivo, o que gera os dados e envia atualizações de modelos para serem agregadas em um servidor central”, falou. Heitor também mostrou alguns problemas de pesquisa nesta área e discutiu ataques adversários que podem comprometer o modelo. “Nesse sentido, foi importante apresentar algumas estratégias de ataque e mecanismos de defesa para proteger o sistema. Além disso, mostrar nossa abordagem para driblar as ameaças”, finalizou.
