Notas de investigación sobre aprendizaje federado, ciberseguridad y ciberdefensa

Notas de investigación y guías técnicas sobre aprendizaje federado, IA distribuida, ciberdefensa, sistemas confiables y plataformas con privacidad.

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8 de septiembre de 20264 min de lecturaGuía

Privacidad, agregación segura y robustez en DFL

Combina privacidad diferencial, agregación segura y DFL robusto con supuestos explícitos, amenazas locales y evaluación conjunta.

13 de agosto de 20265 min de lecturaNota de investigación

Preguntas abiertas en DFL robusto: grafos dinámicos, contexto manipulado, privacidad, modalidades ausentes y experimentos para avanzar.

13 de agosto de 20264 min de lecturaNota de investigación

MoE distribuida en edge: colocación de expertos, camino crítico, ancho de banda, activaciones y recuperación ante fallos.

12 de agosto de 20265 min de lecturaNota de investigación

Compara modelos y prototipos en DFL: bytes por mensaje, coste acumulado, cuantización y calidad objetivo bajo restricciones de red.

11 de agosto de 20265 min de lecturaNota de investigación

Cómo funciona Modalis: prototipos multimodales, gating y alineación en DFL. Resultados publicados, límites y propuestas de ablación.

10 de agosto de 20265 min de lecturaNota de investigación

Aprendizaje federado multimodal con datos non-IID y sensores ausentes: máscaras, prototipos y evaluación por modalidad y cliente.