Reliable Federated TinyML Deployment for IoT Security

arXiv cs.CR · 24 sept, 06:00

Investigación sobre la combinación de Federated Learning con técnicas TinyML para crear sistemas de detección de intrusiones que funcionen en dispositivos IoT con recursos limitados, preservando la privacidad sin compartir datos crudos. Los autores demuestran que la planificación coordinada del servidor del learning rate mejora significativamente la estabilidad del entrenamiento federeado, logrando un recall del 93,85% en la detección de ataques mientras se comprime el modelo para su despliegue eficiente en edge.