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Vol. 1 · Ed. 2026
CyberGlossary
Entry № 410

Aprendizagem federada

O que é Aprendizagem federada?

Aprendizagem federadaParadigma de aprendizagem automática distribuída em que vários clientes treinam colaborativamente um modelo sob um coordenador central, mantendo os dados brutos no dispositivo.


A aprendizagem federada (Federated Learning, FL) treina um modelo partilhado de aprendizagem automática entre inúmeros participantes — telemóveis, hospitais, bancos — sem centralizar os dados de treino. Cada cliente calcula um gradiente ou atualização de modelo a partir dos seus próprios dados e envia apenas essa atualização para um agregador, que as combina (frequentemente via FedAvg) num novo modelo global. Como as atualizações brutas ainda podem revelar informação sobre os dados de treino, os sistemas modernos acrescentam camadas criptográficas: agregação segura, privacidade diferencial e, por vezes, cifra homomórfica ou MPC. A Google introduziu o FL em 2017 para as sugestões do teclado Gboard e é hoje amplamente usado em imagem médica, deteção de fraude entre instituições e personalização de LLMs no dispositivo.

Exemplos

  1. 01

    O Gboard aprende sugestões de palavras a partir de milhões de telemóveis sem enviar o texto escrito para os servidores da Google.

  2. 02

    Consórcios hospitalares treinam em conjunto modelos de diagnóstico sobre dados de pacientes que nunca saem da respetiva instituição.

Perguntas frequentes

O que é Aprendizagem federada?

Paradigma de aprendizagem automática distribuída em que vários clientes treinam colaborativamente um modelo sob um coordenador central, mantendo os dados brutos no dispositivo. Pertence à categoria Criptografia da cibersegurança.

O que significa Aprendizagem federada?

Paradigma de aprendizagem automática distribuída em que vários clientes treinam colaborativamente um modelo sob um coordenador central, mantendo os dados brutos no dispositivo.

Como funciona Aprendizagem federada?

A aprendizagem federada (Federated Learning, FL) treina um modelo partilhado de aprendizagem automática entre inúmeros participantes — telemóveis, hospitais, bancos — sem centralizar os dados de treino. Cada cliente calcula um gradiente ou atualização de modelo a partir dos seus próprios dados e envia apenas essa atualização para um agregador, que as combina (frequentemente via FedAvg) num novo modelo global. Como as atualizações brutas ainda podem revelar informação sobre os dados de treino, os sistemas modernos acrescentam camadas criptográficas: agregação segura, privacidade diferencial e, por vezes, cifra homomórfica ou MPC. A Google introduziu o FL em 2017 para as sugestões do teclado Gboard e é hoje amplamente usado em imagem médica, deteção de fraude entre instituições e personalização de LLMs no dispositivo.

Como se defender contra Aprendizagem federada?

As defesas contra Aprendizagem federada costumam combinar controles técnicos e práticas operacionais, conforme detalhado na definição acima.

Quais são outros nomes para Aprendizagem federada?

Nomes alternativos comuns: FL, Aprendizagem automática federada.

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