Aprendizado federado com privacidade diferencial e agregação robusta a Bizantinos: um framework para treinamento seguro de modelos em bancos e hospitais
O artigo propõe o DP-BR-FedAvg, um framework de aprendizado federado que combina privacidade diferencial via mecanismo Gaussiano com agregação robusta a clientes Bizantinos por média aparada por coordenada. Em simulações com 20 clientes (25% maliciosos) em uma tarefa de classificação inspirada em detecção de fraude e risco clínico, o FedAvg tradicional colapsa na classe minoritária, enquanto a proposta recupera parte relevante do sinal, ainda que com custo de acurácia em relação a uma versão apenas robusta, sem privacidade. Os resultados mostram que privacidade e robustez não se somam de forma simples, mas interagem, o que tem implicações diretas para o design de sistemas de ML federado em setores regulados.
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