Percorrer por autor "Ferreira, Carlos Tiago Martins Cortez"
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- Decentralized federated learning study based on distributed ledgersPublication . Ferreira, Carlos Tiago Martins Cortez; Durães, João António Pereira AlmeidaA Aprendizagem Federada Descentralizada (DFL) apresenta um paradigma promissor para a aprendizagem automática colaborativa sem a necessidade de agregação centralizada de dados, respondendo a preocupações crescentes sobre a privacidade de dados e cumprimento com regulamentações. Este estudo propõe e avalia um sistema DFL especificamente concebido para conversão de áudio em texto, utilizando uma rede neural convolucional como modelo de aprendizagem. O sistema integra a blockchain Ethereum para consenso e o InterPlanetary File System para armazenamento descentralizado de modelos, permitindo a sua utilização em ambientes onde não existe total confiança sobre os participantes e onde os mesmos não podem ser previamente determinados ou totalmente geridos. A avaliação consistiu não apenas no desempenho do sistema sob mecanismos de proteção contra ataques de inferência, mas também na sua resiliência em cenários envolvendo desequilíbrio de dados entre nós e ataques de envenenamento. Os resultados indicam que o sistema de DFL manteve um desempenho competitivo em comparação com soluções centralizadas na maioria dos cenários, demonstrando uma resiliência substancial tanto ao desequilíbrio de dados como aos ataques de envenenamento. No entanto, foi observada uma degradação significativa do desempenho quando elevados níveis de ruído foram introduzidos para reforçar a proteção contra ataques de inferência. De um modo geral, este trabalho contribui para a implementação prática de um sistema de aprendizagem descentralizado e preservador da privacidade para conversão de áudio em texto, lançando as bases para futuras investigações e aplicações em ambientes de aprendizagem distribuída segura, centrada no utilizador e em conformidade com regulamentações.