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.

Tema: LLMs para apoyo en ciberdefensa Quitar tema

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9 de agosto de 20266 min de lecturaNota de investigación

Cómo medir la robustez en experimentos DFL adversarios

Evalúa robustez DFL con F1, falsos rechazos, costes y recuperación. Interpreta Flighter y diseña comparaciones limpias y bajo ataque.

8 de agosto de 20265 min de lecturaNota de investigación

Cómo Flighter combina contexto y modelos para evaluar fiabilidad en DFL. Alcance del estudio, ablaciones y recuperación de participantes.

5 de agosto de 20265 min de lecturaGuía

Del survey DFL a Flighter y Modalis: cómo convertir literatura en hipótesis comprobables, experimentos reproducibles y evidencia.

30 de mayo de 20265 min de lecturaNota de investigación

Conecta telemetría, aprendizaje federado, alertas y mitigación con LLMs mediante evidencia trazable, validación y feedback revisado.

29 de mayo de 20264 min de lecturaNota de investigación

Cómo construir conciencia situacional con DFL: procedencia, cobertura, incertidumbre y contexto compartido para decisiones de ciberdefensa.

28 de mayo de 20263 min de lecturaNota de investigación

DFL para drones y edge: inferencia local, enlaces intermitentes, reincorporación de nodos y evaluación de recursos y fiabilidad.