BACKEND LAB

Iniciação Científica ML

aprendizado federado | privacidade diferencial | ataques adversariais

2024
Ano
Categoria
BACKEND LAB
Python • Scikit-learn • Jupyter
Stack

Sobre o projeto

Projeto de pesquisa científica aplicada focado na segurança de sistemas de aprendizado federado (Federated Learning) e em aplicações de machine learning em cibersegurança. O trabalho envolve o desenvolvimento e execução de simulações computacionais de diversos cenários de ataques adversariais, implementação prática de técnicas avançadas de defesa como Differential Privacy, e exploração sistemática de vulnerabilidades em modelos de ML distribuídos. Premiado com o 3º lugar na mostra de pesquisa científica da faculdade.

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