Introduccion Federated learning permite entrenar modelos colaborativos sobre datos descentralizados sin compartir registros sensibles, lo que es clave en procesamiento de señales biomédicas donde la privacidad de los pacientes es crítica. Este artículo presenta una versión renovada que integra Computación Segura entre Múltiples Partes y Privacidad Diferencial para conseguir aprendizaje federado seguro y con garantías formales de privacidad.

Contexto y conceptos Federated learning combina actualizaciones locales de clientes en un modelo global mediante esquemas como FedAvg. Secure Multiparty Computation abarca técnicas como Garbled Circuits y Secret Sharing para calcular funciones sobre entradas privadas sin revelarlas. Differential Privacy introduce ruido calibrado para limitar la posibilidad de identificar contribuciones individuales; el enfoque (epsilon, delta) cuantifica la perdida de privacidad y permite controlar el balance entre privacidad y utilidad.

Propuesta RQC-PEM: marco hibrido SMC + DP Proponemos un flujo híbrido en el que cada cliente entrena localmente y aplica DP añadiendo ruido gaussiano a sus parámetros antes de participar en la fase segura. El servidor construye un Garbled Circuit que representa la funcion de agregacion FedAvg. Los pasos principales son: entrenamiento local con DP, cifrado de las actualizaciones protegidas, evaluacion segura del circuito para agregacion y actualizacion del modelo global. Esta arquitectura protege tanto la comunicacion como la contribucion individual de cada cliente.

Detalles operativos En cada ronda los clientes calculan gradientes o diferencias de pesos de un 1D-CNN para señales ECG o EEG, aplican ruido gaussiano acorde al presupuesto de privacidad (epsilon, delta) y participan en un protocolo GC para sumar y promediar los vectores protegidos. Dependiendo del esquema de garbling puede ser necesario desencriptar solo el resultado agregado. Para la implementacion se sugiere usar frameworks de SMC eficientes que permiten optimizar el circuito y reducir costes computacionales.

Fundamentos teoricos y equilibrio privacidad utilidad La seleccion de epsilon y delta determina la cantidad de ruido y por tanto la perdida de utilidad. Adicionalmente la complejidad del Garbled Circuit afecta el coste computacional y la latencia. El diseno debe optimizar métricas de utilidad como F1 o AUC junto con el consumo del presupuesto de privacidad y los tiempos de garbling y comunicacion.

Implementacion y diseno experimental Proponemos evaluar el esquema con la base PhysioNet Challenge 2017, repartida en 20 clientes simulados que representan hospitales. Cada cliente usa un 1D-CNN y ajuste de hiperparametros con validacion local. Para SMC se recomienda MP-SPDZ para explorar garbled circuits y tecnicas de minimizacion de circuito. El ruido gaussiano se aplica a pesos y sesgos y se rastrea el presupuesto de privacidad a traves de varias rondas.

Metricas y evaluacion Las metricas incluyen F1-score en un conjunto de pruebaholdout, consumo total de privacidad (epsilon, delta), coste computacional de garbling y agregacion, y coste de comunicacion en bytes por ronda. Analisis de regresion puede cuantificar la relacion entre parametros de DP y el desempeno del modelo.

Resultados esperados y escalabilidad Se espera que el enfoque hibrido aumente significativamente la resiliencia frente a inferencia, con la meta de mejorar en un factor aproximado de 10 la resistencia de privacidad en epsilon respecto a un esquema DP-FL estandar manteniendo accuracias comparables. Hoja de ruta: a corto plazo ampliar a 50 clientes y optimizar circuitos, a medio plazo explorar secret sharing y aceleracion por hardware, a largo plazo descentralizar el protocolo y aplicar criptografia umbral.

Limitaciones y mitigacion La principal limitacion es la sobrecarga computacional y de comunicacion introducida por SMC; mitigaciones incluyen minimizacion de circuitos, cuantizacion de modelos y uso de hardware especializado. Ademas, niveles de ruido demasiado altos afectan modelos con pocos datos locales, por lo que es clave ajustar epsilon y delta segun el tamaño y heterogeneidad de datos.

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Conclusiones La combinacion de SMC y DP ofrece una via prometedora para entrenamiento colaborativo de modelos sobre señales biomédicas preservando la privacidad de pacientes y cumpliendo requisitos regulatorios. Integrando optimizaciones de circuito, seguimiento riguroso del presupuesto de privacidad y despliegue en cloud, es posible conseguir un equilibrio practico entre privacidad y rendimiento. Q2BSTUDIO dispone de la experiencia para prototipar, validar y escalar estas soluciones en entornos reales, aportando valor mediante software a medida, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y agentes IA.