Saltar al contenido
Enrique Tomás Martínez Beltrán
InicioInvestigaciónPublicacionesDocenciaBlog
ENES
Contacto
InicioInvestigaciónPublicacionesDocenciaBlog
ENES
Contacto

Enrique Tomás Martínez Beltrán

Investigación en aprendizaje federado, IA confiable y ciberdefensa, con foco en sistemas robustos, con preservación de privacidad y útiles en operaciones de seguridad.

  • Política de privacidad
  • Términos del servicio
  • Accesibilidad
  • GitHubse abre en una pestaña nueva
  • LinkedInse abre en una pestaña nueva
  • Google Scholarse abre en una pestaña nueva
  • RGse abre en una pestaña nueva
  • ORCIDse abre en una pestaña nueva
  • Scopusse abre en una pestaña nueva
  • DBLPse abre en una pestaña nueva
  • Web of Sciencese abre en una pestaña nueva

Enrique Tomás Martínez Beltrán. Todos los derechos reservados.

Volver arriba

Este sitio carga analítica opcional de Google y proveedores externos de analítica solo si aceptas. Puedes rechazarla y seguir usando la web con normalidad.

  1. Inicio
  2. Aprendizaje federado descentralizado
Tema de investigación

Aprendizaje federado descentralizado

Sistemas de aprendizaje peer-to-peer y semidescentralizados para entornos críticos de seguridad donde los datos brutos no pueden centralizarse.

DFLaprendizaje federadoaprendizaje federado descentralizado

Proyectos relacionados

DEFENDIS: aprendizaje federado descentralizado para identificación y seguridad de dispositivos IoT

DEFENDIS desarrolla un marco para identificar de forma distribuida dispositivos IoT y abordar amenazas de seguridad mediante aprendizaje federado descentralizado.

Ver proyecto

Notas relacionadas

De la monitorización a la mitigación: ciclo de ciberdefensa DFL con explicaciones mediante LLMs

Nota práctica sobre cómo monitorización distribuida, modelos DFL, evidencia de alertas y apoyo basado en LLMs pueden encajar en un flujo de ciberdefensa.

Aprendizaje federado descentralizadoLLMsIA explicable
Leer más

Situational awareness para ciberdefensa con aprendizaje federado descentralizado

Nota de investigación sobre el uso de DFL para convertir telemetría distribuida, anomalías y señales de confianza en situational awareness de ciberdefensa.

Conciencia situacionalAprendizaje federado descentralizadoIA explicable
Leer más

Drones, inteligencia en edge y DFL para operaciones de ciberdefensa

Nota técnica sobre cómo flotas de drones pueden usar DFL para colaborar en modelos de detección sin exponer telemetría de misión.

Aprendizaje federado descentralizadoCiberdefensaIA en edge
Leer más

Agregación resiliente a Byzantine para aprendizaje federado descentralizado

Nota de investigación sobre mediana, trimmed mean y agregación ponderada por confianza para federaciones peer-to-peer bajo poisoning y clientes no confiables.

Aprendizaje federado descentralizadoIA confiableML adversario
Leer más

Seguridad IoT con preservación de privacidad mediante aprendizaje federado descentralizado

Nota de investigación sobre entrenamiento en edge, agregación segura y presupuestos de privacidad adaptativos para monitorización de seguridad IoT.

Aprendizaje federado descentralizadoSeguridad IoTIA con preservación de privacidad
Leer más