Descripción: La Agregación Segura es un método utilizado en el aprendizaje federado que permite combinar las actualizaciones de modelos de múltiples dispositivos o entidades sin comprometer la privacidad de los datos individuales. En este enfoque, cada participante entrena un modelo localmente utilizando sus propios datos y, en lugar de enviar estos datos al servidor central, envía solo las actualizaciones del modelo. Estas actualizaciones se combinan en el servidor para crear un modelo global mejorado. Este proceso asegura que la información sensible nunca abandone el dispositivo del usuario, lo que es crucial en contextos donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales. La Agregación Segura utiliza técnicas criptográficas y algoritmos específicos para garantizar que las contribuciones individuales no puedan ser reconstruidas o inferidas a partir de la información agregada. Este enfoque no solo protege la privacidad de los datos, sino que también permite a las organizaciones colaborar en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial más robustos y precisos, aprovechando la diversidad de datos sin comprometer la confidencialidad. En un mundo donde la regulación de datos es cada vez más estricta, la Agregación Segura se presenta como una solución innovadora y necesaria para el aprendizaje federado, facilitando la colaboración entre diferentes entidades mientras se mantiene la integridad y la privacidad de los datos de los usuarios.
