El aprendizaje federado (FL) ha surgido como un enfoque revolucionario para el aprendizaje automático (ML) colaborativo, preservando la privacidad de los datos. Sin embargo, los marcos de FL existentes enfrentan desafíos significativos para garantizar la confiabilidad, el cumplimiento normativo y la seguridad en entornos institucionales heterogéneos. Presentamos AspectFL, un nuevo marco de programación orientada a aspectos (AOP) que integra sin problemas las preocupaciones de confianza, cumplimiento y seguridad en los sistemas de FL a través de la intersección de aspectos transversales. Nuestro marco implementa cuatro aspectos fundamentales: cumplimiento FAIR (Encontrabilidad, Accesibilidad, Interoperabilidad, Reutilización), detección y mitigación de amenazas de seguridad, seguimiento de la procedencia y aplicación de políticas institucionales. AspectFL emplea un sofisticado tejedor de aspectos que intercepta la ejecución de FL en puntos de unión críticos, permitiendo la aplicación dinámica de políticas y el monitoreo del cumplimiento en tiempo real sin modificar los algoritmos de aprendizaje fundamentales. Demostramos la efectividad de AspectFL a través de experimentos en conjuntos de datos de salud y financieros, incluyendo una evaluación detallada y reproducible en el conjunto de datos del mundo real MIMIC-III. Nuestros resultados, reportados con intervalos de confianza del 95% y validados con pruebas estadísticas apropiadas, muestran mejoras significativas en el rendimiento del modelo, con un aumento del 4.52% y del 0.90% en el Área Bajo la Curva (AUC) para los escenarios de salud y financieros, respectivamente. Además, presentamos un estudio de ablación detallado, un punto de referencia comparativo contra marcos de FL existentes y un análisis empírico de escalabilidad, demostrando la viabilidad práctica de nuestro enfoque. AspectFL logra altos puntajes de cumplimiento FAIR (0.762), una seguridad robusta (0.798 en la puntuación de seguridad) y una adherencia constante a las políticas (más del 84%), estableciendo un nuevo estándar para un FL confiable.