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risco médioOS-2026-739 · 2026-10-21

Pesquisadores propoem ofuscar a fronteira de decisao de modelos para travar ataques adversariais entre dispositivos edge

Um novo metodo chamado BMO ataca um problema especifico de modelos de IA distribuidos em muitos dispositivos (celulares, IoT): se um unico aparelho e comprometido e seu modelo e extraido, exemplos adversariais criados contra ele funcionam igualmente bem em todos os outros dispositivos que rodam a mesma copia do modelo. A defesa decompoe os parametros do modelo em um componente de posicao e um de curvatura da fronteira de decisao, injetando ruido apenas na curvatura para gerar uma fronteira levemente diferente em cada dispositivo, sem perder acuracia. Nos testes, a taxa media de defesa saltou de 22,32% (melhor linha de base) para 68,68%.

#ia-on-device #ataque-adversarial #cross-node #artigo-cientifico #edge-ai

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risco médioOS-2026-740 · 2026-10-21

VeilNN usa ofuscacao de arquitetura para impedir que ataques adversariais se propaguem entre dispositivos

Assim como o BMO, o framework VeilNN ataca o problema de modelos de IA on-device identicos distribuidos em massa, em que um exemplo adversarial criado contra um dispositivo comprometido transfere-se com sucesso para todos os outros que rodam a mesma copia do modelo. A diferenca e a tecnica: VeilNN ofusca o modelo em dois niveis -- obfuscacao de celulas de rede e reorganizacao de camadas -- e funciona em MLPs, CNNs e Vision Transformers. Os resultados mostram sucesso medio de defesa de 49,19% (ate 81,19% dependendo do ataque), mais de 33 pontos percentuais acima das defesas existentes.

#ia-on-device #ataque-adversarial #cross-node #artigo-cientifico #ofuscacao-de-modelo

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