El auge de las arquitecturas distribuidas inherentes a los entornos Internet of Things (IoT) es notable en los últimos años. Dicha descentralización ha provocado que proliferen soluciones distribuidas basadas en tecnologías, como Multi-access Edge Computing (MEC) y Federated Learning (FL). Estos paradigmas representan un avance significativo en el procesamiento de datos y la inteligencia artificial distribuida. Sin embargo, esta convergencia plantea ciertos desafíos y problemas a nivel de seguridad, incluidos el envenenamiento de datos, la manipulación de modelos y la inserción de nodos falsos, comprometiendo la integridad del aprendizaje federado. Frente a estos retos, la tecnología de blockchain se presenta como una posible solución estratégica, proporcionando un marco descentralizado, transparente e inmutable que garantice la autenticidad y la verificación de datos en la red.
El objetivo principal de este trabajo sería proponer una arquitectura basada en blockchain para entornos FL basados en MEC-IoT, destacando su potencial para mitigar ataques, incrementar la seguridad de los datos y promover un ecosistema de aprendizaje colaborativo seguro.
Objetivos:
Para desarrollar este trabajo existen varias etapas diferenciadas:
1.- Estudio de las diferentes herramientas y simuladores para desplegar tecnologías MEC.
2.- Análisis de las propiedas y caracterísitcas de las redes blockchain
3.- Estudio y despliegue de un modelo de aprendizaje colabrativo en la infraestructura MEC.
4.- Validación de la arqutiectura y solución propuesta frente a diversos ataques al modelo y a la red.
5.- Evaluación de los resultados.
6.- Escritura de la memoria.
Mediante la realización de este TFM se trabajarán, en distinto grado de profundidad, las siguientes competencias:
- CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- CG08 - Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.
- CE6 - Capacidad para asegurar, gestionar, auditar y certificar la calidad de los desarrollos, procesos, sistemas, servicios, aplicaciones y productos informáticos.
- CE7 - Capacidad para diseñar, desarrollar, gestionar y evaluar mecanismos de certificación y garantía de seguridad en el tratamiento y acceso a la información en un sistema de procesamiento local o distribuido.
- CE9 - Capacidad para diseñar y evaluar sistemas operativos y servidores, y aplicaciones y sistemas basados en computación distribuida.
- CE16 - Realización, presentación y defensa, una vez obtenidos todos los créditos del plan de estudios, de un ejercicio original realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto integral de Ingeniería en Informática de naturaleza profesional en el que se sinteticen las competencias adquiridas en las enseñanzas
M. Mahbub, M. S. Apu Gazi, S. A. Arabi Provat, and M. S. Islam, “Multi-Access Edge Computing-Aware Internet of Things: MEC-IoT,” in 2020 Emerging Technology in Computing, Communication and Electronics (ETCCE). Bangladesh: IEEE, Dec. 2020, pp. 1–6.
B. Yuan, S. Ge, and W. Xing, “A Federated Learning Framework for Healthcare IoT devices,” 2020.
D. C. Nguyen, M. Ding, P. N. Pathirana, A. Seneviratne, J. Li, and H. Vincent Poor, “Federated Learning for Internet of Things: A Comprehensive Survey,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 23, no. 3, pp. 1622–1658, 2021.
T. Zhang, L. Gao, C. He, M. Zhang, B. Krishnamachari, and A. S. Aves- timehr, “Federated Learning for the Internet of Things: Applications,Challenges, and Opportunities,” IEEE Internet of Things Magazine, vol. 5, no. 1, pp. 24–29, Mar. 2022, conference Name: IEEE Internet of Things Magazine.
P. Ranaweera, A. D. Jurcut, and M. Liyanage, “Survey on Multi-Access Edge Computing Security and Privacy,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 23, no. 2, pp. 1078–1124, 2021.
Z. Li, V. Sharma, and S. P. Mohanty, “Preserving Data Privacy via Federated Learning: Challenges and Solutions,” IEEE Consumer Electronics Magazine, vol. 9, no. 3, pp. 8–16, May 2020
A. Panwar and V. Bhatnagar, “Distributed Ledger Technology (DLT): The Beginning of a Technological Revolution for Blockchain,” in 2nd International Conference on Data, Engineering and Applications (IDEA). Bhopal, India: IEEE, Feb. 2020, pp. 1–5.
M. Rouse, “Merkle Tree (Blockchain Hash Tree),” Sep. 2023. [Online]. Available: https://www.techopedia.com/definition/32919/merkle-tree
M. K ̃olvart, M. Poola, and A. Rull, “Smart Contracts,” in The Future of Law and eTechnologies, T. Kerikm ̈ae and A. Rull, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2016, pp. 133–147