{
 "meta": {
  "file_name": "RosettaQ__PREREG__RQ-PREREG-HSBC-002-ATAQUE__20260821T1200Z__replicacion-adversarial-tres-salidas-declaradas.json",
  "file_id": "RQ-PREREG-HSBC-002-ATAQUE",
  "type": "PREREG",
  "is_demo": false,
  "scope_note": "Addendum al prereg RQ-PREREG-HSBC-001: la replicacion adversarial del baseline, disenada para MATAR el resultado si es falso. Sellado ANTES de correr ninguna variante. Autorizado por Nicholas via Norte («volvamos a hacer el experimento... o busquemos una forma alternativa, justamente para desafiarlo»).",
  "prereg_base": {
   "file_id": "RQ-PREREG-HSBC-001",
   "content_hash": "sha256:b04f214fae845b1c50431d225e6590b0956d8920c24b7c7fa26ed94c58f3f2db"
  },
  "por_que_ya_no_defiende_un_descubrimiento": "el fenomeno (la fuga y la particion temporal) ya esta publicado y taxonomizado (Kapoor & Narayanan 2023, 8 tipos; trabajo especifico de fraude en MDPI Mathematics y arXiv 2412.07437). Este ataque no defiende un hallazgo nuestro: demuestra que la MAQUINA mide bien, que es el aporte real. El encuadre anterior del laboratorio («hallazgo publicable») queda retirado y consta aqui.",
  "schema": "rosettaq-archive/v3",
  "sealed_at": "2026-08-21T12:00:00+00:00",
  "sealed_by": {
   "lib": "rosettaq_seal.py",
   "lib_version": "3.0.0",
   "lib_sha256": "sha256:e5c5d5c3b1e07d40fb877b06acd5310b2886033592475d376fcfd0a71a439fbb",
   "harness": "seal_addendum_ataque.py",
   "harness_version": "1.0.0",
   "harness_sha256": "sha256:0142db3bd0d783f0a7bd4c7eed5a1136034012ee50a60be35324a9b8382dd613",
   "convention": "v3: sha256(JCS/RFC-8785 del mismo payload de v2 — {meta sin content_hash/schema, cuerpo sin storage}). El payload no cambia; cambia la serializacion, para que el hash se pueda recomputar en cualquier lenguaje y no solo en Python."
  },
  "content_hash": "sha256:87c187b48627d52958728365c1e31b08c71a656bfbad14b8f632f89b9fdcf8c4"
 },
 "w6": {
  "que": {
   "modelo_unico_del_ataque": "XGBoost con la configuracion v1 del baseline (declarada en el artefacto @2072bc53), IDENTICA en todas las variantes: lo que se compara es el protocolo, no el modelo. LightGBM queda FUERA (roto por configuracion propia, abierto y declarado); la busqueda de hiperparametros es trabajo aparte y posterior.",
   "las_cuatro_series": {
    "S1_aleatoria_sin_smote": "R=20 particiones aleatorias estratificadas 80/20, semillas 100-119. Control: separa el efecto del split del efecto de SMOTE.",
    "S2_aleatoria_smote_DENTRO": "R=20, SMOTE (k=5, razon 1:1) ajustado SOLO sobre el train de cada split — el protocolo correcto de la literatura.",
    "S3_aleatoria_smote_ANTES": "R=20, SMOTE aplicado al dataset COMPLETO y particion despues — la practica comun DEFECTUOSA que filtra vecinos sinteticos del test al train. Se corre a proposito como diagnostico, y el artefacto la etiqueta como defectuosa.",
    "S4_barrido_temporal": "cortes al 70/75/80/85/90 % por Time, sin SMOTE — la sensibilidad del resultado v1 al punto de corte."
   },
   "LAS_TRES_SALIDAS_DEL_ATAQUE_A_declaradas_ANTES": {
    "definicion_de_reproducir": "media de AUPRC de la serie dentro de 0,871 ± 0,030 → [0,841, 0,901]. La banda sale de los dos numeros publicados en el statement (RF+SMOTE 0,871; XGB+SMOTE 0,867) y se fija AQUI, antes de ver un solo resultado.",
    "salida_1": "S2 (correcto) reproduce → los numeros publicados son alcanzables con protocolo limpio; la diferencia temporal-vs-aleatorio se sostiene como dureza de protocolo; implementacion validada.",
    "salida_2": "SOLO S3 (defectuoso) reproduce y S2 queda bajo 0,841 con Welch p<0,01 contra S3 → el numero publicado es consistente con fuga de SMOTE embebida. Afirmacion distinta, mas fuerte, y se publica como diagnostico con sus dos series al lado.",
    "salida_3_LA_QUE_NOS_DEJA_MAL": "NINGUNA serie aleatoria alcanza 0,841 → nuestra implementacion difiere de las publicadas y la brecha temporal-vs-publicado NO puede atribuirse a protocolo con nuestra evidencia. EL RESULTADO SE CAE y se publica que se cayo. Ninguna salida se elige despues de ver los numeros: las tres estan escritas aqui."
   },
   "CRITERIO_DE_DECISION_DEL_ATAQUE_C": {
    "delta": "Δ = media(S1) − media(S4): mismo codigo, mismos datos, mismo modelo; solo cambia el protocolo de particion.",
    "el_efecto_de_protocolo_EXISTE_si": "Welch entre S1 y S4 da p < 0,01 Y Δ > 2× la mediana del error bootstrap por corrida. Las dos condiciones, no una.",
    "el_efecto_NO_EXISTE_si": "el IC del Δ incluye 0, o Δ queda bajo el ruido bootstrap. En ese caso la frase «la particion temporal es mas dura» se RETIRA de todo texto nuestro.",
    "el_0871_publicado": "contexto de validacion de S2, jamas blanco del test: cruza implementaciones y no se compara contra nuestro IC."
   },
   "costo_declarado": "65 entrenamientos XGBoost en CI gratuito (~1-2 h en 4 despachos paralelos). Cero QPU, cero API de pago."
  },
  "como": {
   "ejecucion": "4 despachos del workflow experimento-hsbc con RQ_ATAQUE = S1|S2|S3|S4; cada serie deposita UN artefacto con las corridas individuales adentro (AUPRC, AUC, conteos, bootstrap por corrida) y los scores crudos de la peor y la mejor corrida para recomputo.",
   "verificacion": "el corredor `replicar.py` (v1, construido en este mismo ciclo) corre la bateria post-CI SIEMPRE con denominador; un tramo no ejercido entra al resumen como SALTADO, no como silencio.",
   "smote": "imbalanced-learn, version declarada en lib_versions del artefacto"
  },
  "cuando": {
   "archived_at": "2026-08-21T12:00:00Z"
  },
  "donde": {
   "compute": "CI de evidence"
  },
  "porque": {
   "question": "¿mide bien la maquina? — reproducir el protocolo ajeno con nuestra implementacion, y que las tres salidas posibles esten escritas antes de mirar."
  },
  "quien": {
   "lab": "Rosetta Quantum — sesion laboratorio",
   "lead": "Nicholas Iakl Freundlich",
   "separacion_de_deberes": "sellado por el laboratorio; anclaje del notario (bloqueado hasta la categoria de terceros de Main, coordinado); texto publico via Norte + OK de Nicholas."
  }
 }
}