Descripción: La Seguridad Conjunta en el contexto del Aprendizaje Federado se refiere a las medidas implementadas para proteger tanto los datos como los modelos de aprendizaje en un entorno donde múltiples entidades colaboran sin compartir sus datos de manera directa. Este enfoque permite que los modelos de inteligencia artificial se entrenen utilizando datos distribuidos, garantizando que la información sensible permanezca en su ubicación original. Las características principales de la Seguridad Conjunta incluyen la encriptación de datos, el uso de técnicas de anonimización y la implementación de protocolos de comunicación seguros. Además, se enfoca en la integridad y la confidencialidad de los datos, asegurando que los modelos no sean vulnerables a ataques externos o filtraciones de información. La relevancia de la Seguridad Conjunta radica en su capacidad para facilitar la colaboración entre organizaciones, permitiendo el desarrollo de modelos más robustos y precisos sin comprometer la privacidad de los datos. Esto es especialmente importante en sectores como la salud, donde los datos son altamente sensibles, y en el ámbito financiero, donde la protección de la información del cliente es crucial. En resumen, la Seguridad Conjunta es un componente esencial del Aprendizaje Federado, que permite a las organizaciones beneficiarse de la inteligencia colectiva sin sacrificar la seguridad de sus datos.
