Enfrentando la amenaza del aprendizaje distribuido: La innovación en precisión de ArKrum y el descenso de gradiente estocástico demostrada en redes a gran escala

Con la expansión de redes distribuidas como blockchain e IoT, la protección contra ataques de nodos maliciosos se ha convertido en una prioridad urgente. En esta ocasión, un sistema de aprendizaje automático seguro que combina ArKrum y privacidad diferencial ha establecido un nuevo estándar de escalabilidad.

Éxito en la validación en un entorno de 10 millones de nodos

La integración de ArKrum y el método de descenso de gradiente estocástico con privacidad diferencial (DP-SGD) logró escalar hasta 10 millones de nodos bajo una condición de multiplicador de ruido de 0.3. En comparación con un entorno de 1 millón de nodos, se observó una ligera disminución en la precisión debido a la sobrecarga del procesamiento de ajuste, pero manteniendo una precisión de 0.76, se demuestra la viabilidad en entornos distribuidos a gran escala.

Confirmación de robustez bajo condiciones de ataque severas

En las pruebas, se realizó un entrenamiento de 20 rondas usando el conjunto de datos CIFAR-10, configurando un escenario en el que el 30% de los nodos eran maliciosos. Experimentos con simulaciones distribuidas en PyTorch mostraron que el sistema funciona de manera estable incluso en entornos altamente adversariales de este tipo.

Claridad en el camino hacia la siguiente etapa

El plan de desarrollo futuro incluye la integración con mecanismos de verificación de blockchain y validaciones adicionales usando el conjunto de datos MNIST. Esto permitirá evaluar la versatilidad en diferentes entornos de conjuntos de datos y blockchain, allanando el camino hacia su implementación práctica.