Detección de anomalías federadas para datos de vigilancia de robots con privacidad diferencial

Resumen Ejecutivo Esta propuesta presenta un marco de trabajo práctico llamado FAD Federated Anomaly Detection que combina aprendizaje federado, privacidad diferencial y agregación robusta frente a ataques Byzantine para monitorizar datos de vigilancia generados por robots sin comprometer la privacidad. El objetivo es permitir a flotas de robots geográficamente distribuidas colaborar en la detección de anomalías sin centralizar imágenes ni vídeo sensibles, aplicando autoencoders convolucionales locales, una variante robusta de agregación tipo Krum y mecanismos de ruido Gaussiano calibrado para garantizar garantías e y delta de privacidad diferencial.

Contexto y motivación El despliegue creciente de robots en seguridad de almacenes, asistencia a personas mayores y vigilancia pública genera grandes volúmenes de datos visuales altamente sensibles. Centralizar esa información eleva riesgos legales y técnicos por brechas de seguridad. El aprendizaje federado reduce la exposición al mover modelos hacia los datos, pero mantiene vectores de fuga de información y es vulnerable a actores maliciosos. Integrar privacidad diferencial y agregación Byzantine‑robusta es esencial para obtener soluciones seguras y operativas en entornos reales.

Componentes del marco FAD 1 Componentes locales Cada robot entrena un autoencoder convolucional local diseñado para reconstruir comportamientos normales y marcar como anomalías los casos con alto error de reconstrucción. La arquitectura incluye capas de codificador y decodificador simétricas con pooling y unpooling para extraer características espaciales relevantes en imágenes y secuencias cortas. 2 Agregación robusta Krum++ Se emplea Krum++ como esquema de agregación: en cada ronda se seleccionan k clientes cuyas actualizaciones son más cercanas entre sí según una métrica de distancia y se calcula una estadística robusta, como la mediana, sobre esas actualizaciones para construir el modelo global. Esta estrategia limita la influencia de clientes maliciosos o fallos inadvertidos. 3 Privacidad diferencial DP Se añade ruido Gaussiano calibrado a las actualizaciones locales antes de agregarlas. La desviación estándar del ruido se ajusta dinámicamente según la sensibilidad de la agregación y la heterogeneidad de los datos para mantener una cota de privacidad práctica, por ejemplo e=0.1 y delta=1e-5, minimizando la pérdida de utilidad.

Diseño experimental y métricas Datos Se usarán conjuntos públicos como PETS2009 y CityPersons como base visual y se inyectarán anomalías simuladas típicas en robótica vigilancia como intrusión, manipulación de objetos y accesos no autorizados. Los datos se particionan en un escenario federado con 10 clientes simulando robots con distribuciones heterogéneas. Métricas Precisión, recall, F1, AUC ROC y consumo del presupuesto de privacidad e y delta. Baselines Entrenamiento centralizado, FedAvg clásico y FAD sin privacidad diferencial. Configuración de entrenamiento learning rate 0.001 batch size 32 epochs 100 k=5 para Krum++ y ajuste adaptativo de ruido para cumplir el presupuesto de privacidad. Ataques Byzantinos Se simulan fracciones de clientes maliciosos al 10 20 y 30 por ciento para evaluar la robustez del esquema de agregación y la degradación de rendimiento.

Resultados esperados y discusión Los experimentos muestran que FAD puede superar enfoques centralizados en detección de anomalías al mismo tiempo que preserva la privacidad. En escenarios evaluados la combinación de Krum++ y DP reduce significativamente el impacto de clientes maliciosos con una pérdida de utilidad limitada por la calibración dinámica del ruido. La solución mantiene detección efectiva incluso con 20 por ciento de clientes adversos y cumple garantías de privacidad prácticas.

Ventajas prácticas y casos de uso En un almacén robots con cámaras pueden detectar accesos fuera de horario sin compartir vídeo crudo con un servidor central. Solo se intercambian actualizaciones encriptadas y con ruido diferencial, lo que protege a empleados y activos. Además la agregación robusta evita que robots comprometidos generen falsas alarmas que provoquen fatiga operativa. Este enfoque es aplicable a seguridad física en instalaciones industriales, monitorización en residencias de mayores y patrullaje urbano automatizado.

Escalabilidad y hoja de ruta a futuro Corto plazo piloto con 3 robots en ubicaciones remotas Mediano plazo integración con flotas de ~50 robots y evaluación de otros mecanismos DP Largo plazo despliegue a nivel de miles de dispositivos e incorporación de aprendizaje por refuerzo para ajustar parámetros DP y estrategias de agregación en tiempo real Desarrollo de auditoría automática de privacidad para supervisión continua.

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Consideraciones éticas y cumplimiento La adopción de FAD requiere definir políticas claras sobre retención de modelos logs y auditoría para garantizar privacidad de personas y transparencia. El uso de privacidad diferencial y cifrado de comunicaciones debe complementarse con controles de acceso y auditorías técnicas y legales para cumplir RGPD y otras normativas sectoriales.

Conclusión La detección de anomalías federadas con privacidad diferencial ofrece una vía viable para monitorizar con garantías de privacidad y robustez flotas de robots en aplicaciones sensibles. La combinación de autoencoders locales Krum++ adaptado y ruido Gaussiano calibrado proporciona un equilibrio entre utilidad y protección. Q2BSTUDIO puede ayudar a diseñar desarrollar y desplegar estas soluciones integrando servicios cloud seguridad inteligencia artificial y reporting empresarial para convertir detecciones en decisiones operativas seguras y escalables.