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SCOPE: Segurança Quântica Sensível ao Contexto para Aprendizado Federado, Além do Superdimensionamento na Alocação de Chaves QKD

Adriano Maia, Isys Sant’Anna, Marcus Freire, Thiago L. M. Mello, Bruno Tardiole Kuehne, Bruno Guazzelli Batista, Dionisio Leite, Maycon Peixoto

Published May 25, 2026• 0 citations
Publisher

Abstract

A aplicação uniforme de Distribuição Quântica de Chaves (QKD) em Aprendizado Federado assume abundância de recursos criptográficos; contudo, implantações reais enfrentam taxas finitas de geração de chaves e contribuições heterogêneas dos clientes, tornando o superdimensionamento da segurança uma ineficiência sistêmica. Apresentamos o SCOPE, um framework escalável e sensível ao contexto que modela as chaves quânticas como um recurso restrito e aloca dinamicamente a proteção de acordo com o impacto dos clientes, a disponibilidade de chaves e critérios de equidade. Sua política permite proteção proporcional, superando regimes binários de segurança. Avaliado em um ambiente end-to-end que combina treinamento federado real com restrições de rede e QKD, o SCOPE reduz o consumo criptográfico em mais de 3×, praticamente elimina a escassez de chaves mesmo sob forte restrição e preserva a convergência e a robustez do modelo. Esses resultados demonstram que tratar a segurança quântica como uma variável de controle viabiliza um aprendizado federado quântico seguro, eficiente e escalável.

DOI
10.5753/sbrc.2026.19925

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