Presentamos IPFed, un novedoso enfoque para resolver los retos de privacidad y precisión en aprendizaje federado aplicado a verificación facial. IPFed introduce una capa de protección sobre los embeddings de clase mediante una transformación aleatoria que permanece secreta frente al servidor de entrenamiento, permitiendo optimizar modelos colaborativos sin revelar información sensible de identidades.
El principio técnico de IPFed es sencillo y eficaz: cada embedding de clase se multiplica por un parámetro de transformación aleatoria conocido únicamente por los participantes locales o por un componente seguro del sistema, de manera que el servidor de aprendizaje recibe y procesa representaciones transformadas. Gracias a esa aleatorización secreta, el proceso de optimización puede llevarse a cabo sin que el servidor recupere los embeddings originales, reduciendo significativamente el riesgo de ataques de inversión o reconstrucción de rostros.
IPFed mantiene la precisión de los modelos de verificación facial al incorporar la transformación como parte del flujo de entrenamiento y ajuste de parámetros. El método es compatible con esquemas de agregación seguros y con estrategias de actualización basadas en gradientes, y añade un coste computacional y comunicacional mínimo. En escenarios prácticos, IPFed mejora la protección de la identidad sin sacrificar la capacidad discriminativa del sistema de reconocimiento facial.
La arquitectura de IPFed contempla roles claros: clientes que generan embeddings locales y aplican la transformación secreta, un servidor de aprendizaje que realiza la optimización sobre representaciones transformadas, y opciones para integrar componentes de confianza o enclaves seguros que gestionen las claves de transformación. Esto facilita la implementación en entornos heterogéneos y el cumplimiento de requisitos regulatorios de privacidad.
Entre las ventajas clave se encuentran preservación de privacidad por diseño, resistencia a ataques de reconstrucción, mantenimiento de la precisión en verificación facial y compatibilidad con infraestructuras federadas existentes. IPFed es especialmente útil en aplicaciones biométricas, entornos sanitarios y sistemas de acceso que requieren balancear seguridad y rendimiento.
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