TRUMPET - Améliorer la confidentialité des données dans l’apprentissage fédéré grâce à de nouvelles méthodes

Coordinateur : FUNDACION CENTRO TECNOLOXICO DE TELECOMUNICACIONS DE GALICIA, Spain

Partenaire : Jan Ramon INRIA de l’Université de lille CRIStAL

Équipe : MAGNET du Groupe Thématique : DatinG.

Dates : 10/22 - 09/25

Résumé :

Le projet TRUMPET, financé par l’UE, mènera des recherches afin de remédier aux vulnérabilités en matière de confidentialité de l’apprentissage fédéré en les identifiant et en mettant au point de nouvelles technologies de renforcement de la confidentialité qui contribueront à les atténuer. Le projet vise également à créer une plateforme de services d’IA fédérée évolutive qui renforcera la confidentialité globale des données et permettra aux chercheurs de réaliser des études alimentées par l’IA sur des ensembles de données européennes en bénéficiant d’un niveau de confidentialité accru. Afin de démontrer la sécurité de cette nouvelle méthode, le projet fera appel à des experts et à des organisations tierces pour tester et améliorer la plateforme dans deux cas d’utilisation de l’apprentissage fédéré dans le domaine de la santé en ligne.

Abstract

The EU-funded TRUMPET project will conduct research to address privacy vulnerabilities in federated learning by identifying them and developing new privacy-enhancing technologies that will help mitigate them. The project also aims to create a scalable federated AI services platform that will enhance overall data privacy and enable researchers to perform AI-powered studies on European datasets with an increased level of confidentiality. To demonstrate the security of this new method, the project will call on experts and third-party organizations to test and improve the platform in two federated learning use cases in e-health.