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Los modelos de redes neuronales son clave para evaluar ataques de canal lateral en hardware, ya que determinan si la fuga compromete la seguridad. Cada dispositivo requiere diseñar y entrenar un modelo, lo que implica altos costos y tiempo, especialmente si cambian las condiciones. Para reducir estos inconvenientes, se propone la reutilización por bloques, integrando arquitecturas y procesos de entrenamiento específicos. Esta metodología busca optimizar la eficacia de los modelos y mejorar la evaluación. Presentamos resultados experimentales y avances en el refinamiento del enfoque.