Descripción

El demostrador se ha desarrollado dento del proyecto TERMINET. Se trata de una plataforma de entrenamiento seguro y confidencial que permite la generación de modelos de IA con un nivel de seguridad muy alto. Por un lado, se emplea la tecnología de entrenamiento federado, para realizar entrenamientos locales en los diferentes data providers, y evitar tener que compartir los datos “sensibles” empleados para el entrenamiento. Por otro lado, se emplea la tecnología Multi Party Computation (MPC) para realizar una agregación confidencial de los modelos locales federados, de forma que los modelos locales en claro no son compartidos con nadie, pero todos los aprticipantes federados obtienen un modelo global en claro común. De esta forma, se protegen los propios datos y los propios modelos locales en los que, en algunas ocasiones, puede llegarse a deducir información sensible.

Uso

Aplicaciones de proyecto

Web

Más información en https://terminet-h2020.eu/

Documentación

Hay un paper “relacionado” Villar-Rodriguez, E., Pérez, M. A., Torre-Bastida, A. I., Senderos, C. R., & López-de-Armentia, J. (2023). Edge intelligence secure frameworks: Current state and future challenges. Computers & Security, 103278.