DATRIS (Decentralized AI for Trustworthy and Resource-efficient Intelligent Systems) es un proyecto de investigación completado durante el año 2024, financiado por el Cyber-Defence Campus de armasuisse (Suiza) y desarrollado por el CyberDataLab de la Universidad de Murcia.
Descripción del Proyecto
Los sistemas federados descentralizados se enfrentan a dos desafíos críticos al desplegar modelos de Inteligencia Artificial en dispositivos con recursos limitados: el elevado coste computacional y de comunicación, y la vulnerabilidad ante ciberataques colaborativos de envenenamiento.
DATRIS aborda ambas problemáticas estudiando mecanismos para optimizar y asegurar la IA colaborativa. El proyecto investiga técnicas de compresión y poda de modelos junto con defensas robustas de tipo Defensa Móvil (Moving Target Defense - MTD) y análisis asistido por LLMs para entornos descentralizados expuestos a amenazas de comunicación y riesgos software.
Logros Principales
- Eficiencia en Recursos: Estudio de poda y cuantización conscientes del hardware para reducir el tamaño de los modelos en gateways edge de bajo consumo.
- Mitigación de Amenazas asistida por LLMs: Investigación sobre cómo los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) pueden apoyar la interpretación de llamadas al sistema y patrones anómalos de ejecución en telemetría edge.
- Defensa Móvil (MTD): Exploración de estrategias MTD para aleatorizar protocolos y topologías de comunicación, dificultando el mapeo y explotación de redes DFL.
El proyecto DATRIS ha contado con el patrocinio del Cyber-Defence Campus de armasuisse. Para consultas sobre IA descentralizada eficiente o estrategias de Moving Target Defense, puedes contactar conmigo en enriquetomas@um.es.
