تبیین ظرفیت یادگیری فدرال و پردازش غیرمتمرکز داده ها در توسعه سامانه های پیشبینی خطر برای شبکه ایستگاههای آتشنشانی با رویکرد صیانت از محرمانگی اطلاعات عملیاتی

پیشبینی خطر حریق شهری مستلزم بهره گیری از الگوهای مکانی و زمانی حوادث، ویژگیهای بافت ساختمانی و سوابق ماموریتهای آتشنشانی است؛ بااینحال، تجمیع دادههای خام ایستگاهها در مخزنی واحد میتواند مخاطرات محرمانگی، دسترسی غیرمجاز و وابستگی سازمانی ایجاد کند. هدف این پژوهش تبیین ظرفیت یادگیری فدرال و ارائه چارچوبی مفهومی برای توسعه سامانه پیشبینی خطر در شبکه ایستگاههای آتشنشانی، با حفظ کنترل محلی بر اطلاعات عملیاتی است. مطالعه به روش مروری تحلیلی و سنتز طراحی انجام شده و مباحث یادگیری مشارکتی، ناهمگنی داده، پیشبینی فضایی حریق، امنیت تبادل بهروزرسانیها و حکمرانی داده را تلفیق میکند. حاصل تحلیل، معماری هشتلایهای شامل حکمرانی و طبقهبندی داده، استانداردسازی محلی، مهندسی ویژگی مکانی زمانی، آموزش در ایستگاه، هماهنگی فدرال، حفاظت رمزنگارانه و مدیریت حریم خصوصی، اعتبارسنجی چندسطحی و ارائه خروجی تصمیمیار است. در چارچوب پیشنهادی، سوابق خام ماموریت در مبدا باقی میمانند و تنها بهروزرسانیهای مجاز مدل در چرخه همکاری مبادله میشوند؛ بااینوجود، باقیماندن داده در مبدا بهتنهایی محرمانگی را تضمین نمیکند و تجمیع امن، کنترل مشارکت، سنجش خطر افشا و محدودسازی دسترسی ضرورت دارد. برای ارزیابی آتی، مقایسه با مدلهای محلی و متمرکز، آزمون انتقال زمانی و مکانی، حساسیت به توزیع ناهمسان داده، کیفیت کالیبراسیون و هزینه ارتباطی پیشنهاد میشود. این پژوهش ماهیت مفهومی دارد و هیچ سامانهای در شبکه واقعی استقرار یا بهصورت تجربی ارزیابی نشده است. نتیجه آنکه یادگیری فدرال میتواند مسیر همکاری دادهمحور میان ایستگاهها باشد، مشروط بر آنکه دقت، امنیت، عدالت مکانی و نظارت انسانی همزمان ارزیابی شوند.

کلیدواژه ها:

یادگیری فدرال ، آتشنشانی ، پیشبینی خطر حریق ، محرمانگی عملیاتی ، پردازش غیرمتمرکز