Vazamento de privacidade em aprendizado federado: inferência de identidade de clientes via gradientes e defesas para sensores inerciais em redes veiculares
Pesquisadores mostram que, mesmo sem acessar dados brutos de sensores, um servidor de aprendizado federado pode identificar qual veículo enviou cada atualização de modelo apenas analisando os gradientes/pesos transmitidos, com acurácia próxima de 100%. O estudo usa dados de sensores inerciais (IMU) do benchmark HAR como proxy para telemetria veicular e testa uma defesa de recorte de gradiente combinado com ruído gaussiano (privacidade diferencial), que derruba a taxa de identificação para quase aleatória com perda de acurácia do modelo abaixo de 5%. Os autores também apontam o uso de ensembles de FL como defesa estrutural complementar, sem custo de ruído.
Fonte ↗