Presentamos una nueva arquitectura de aprendizaje profundo, llamada SynthSecureNet, que hibrida dos arquitecturas populares: MobileNetV2 y ResNetV2. Estas últimas han demostrado ser prometedoras en la detección de violencia. El objetivo de nuestra arquitectura es aprovechar las fortalezas combinadas de los dos métodos conocidos para mejorar la precisión. Primero, aprovechamos los pesos pre-entrenados de MobileNetV2 y ResNet50V2 para inicializar la red. Luego, ajustamos la red entrenándola en un conjunto de datos de videos de vigilancia etiquetados, centrándonos en optimizar el proceso de fusión entre las dos arquitecturas. Los resultados experimentales demuestran una mejora significativa en la precisión en comparación con los modelos individuales. MobileNetV2 logra una precisión del 90%, mientras que ResNet50V2 alcanza una precisión del 94% en tareas de detección de violencia. SynthSecureNet logra una precisión del 99.22%, superando el rendimiento de los modelos individuales. La integración de MobileNetV2 y ResNet50V2 en SynthSecureNet ofrece una solución integral que aborda las limitaciones de las arquitecturas existentes, allanando el camino para estrategias de vigilancia y prevención del crimen más efectivas.