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tensorflow
GitHub Repository: tensorflow/docs-l10n
Path: blob/master/site/es-419/federated/collaborations/notes/2022-10-13.md
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Notas de la reunión de SIG federado del 13/10/2022

  • Profundización en la integración entre TFF-OpenMined y el particionamiento lógico, presentado por Teo Milea

  • Preguntas:

    • ¿Quién audita si un cálculo del dominio es correcto?

      • Se consideran muchos mecanismos.

      • Por un lado, esperamos apoyar la auditoría manual y que el dueño de los datos apruebe las solicitudes enviadas.

      • Por otro lado y por el contrario, también pretendemos automatizar el proceso; p. ej., mediante el requerimiento de DP, la presentación de un presupuesto de privacidad (épsilon máx., delta), el análisis estático del código modelo para comprobar la presencia de las operaciones de los sistemas de archivos, etc.

    • El límite entre TFF y PySyft, y las novedades PySyTFF, arquitectónicamente.

      • Indicador de diagrama arquitectónico en diapositivas 28-33 de esta presentación del 21 de julio

      • Las abstracciones de tiempo de ejecución y DSL de TFF no son la única parte del servicio que se debe ejecutar en un espacio confiable.

      • Otra lógica que se debe ejecutar en un espacio confiable, fuera del control del usuario, incluye código que construye cálculos en TFF, que decide sobre el uso de mecanismos como DP, determina el presupuesto de privacidad, realiza controles de políticas, conduce los bucles de entrenamiento y decide el lanzamiento de artefactos individuales (tales como las métricas o los modelos entrenados).

      • PySyTFF es un ejemplo de cómo una lógica tal se puede disponer en capas sobre el DSL y el tiempo de ejecución de TFF, como el servicio de nodo de dominio PySyft.

      • Recomendamos que otros sistemas basados en TFF sigan el mismo patrón.

  • Las conversaciones continuarán en Discord