Un concepto revolucionario de Redes Definidas por Software de Multi-controlador (MC-SDN) es una estructura prometedora para perseguir un entorno de red moderno complejo y expansivo a gran escala en evolución. A pesar de la rica flexibilidad operativa de MC-SDN, es imperativo proteger la implementación de la red contra vulnerabilidades potenciales que conduzcan a un mal uso y actividades maliciosas en los planos de datos. Los agujeros de seguridad en el MC-SDN impactan significativamente en la supervivencia de la red y, posteriormente, el plano de datos es vulnerable a posibles amenazas de seguridad y consecuencias no deseadas. En consecuencia, este trabajo tiene la intención de diseñar una estrategia de Seguridad basada en Aprendizaje Federado (FedSec) que detecte el ataque a MC-SDN. El FedSec garantiza servicios de enrutamiento de paquetes entre los nodos manteniendo una tabla de flujo actualizada con frecuencia de acuerdo con el conocimiento del modelo global. Al ejecutar el algoritmo de FedSec solo en los nodos centrados en la red seleccionados en base a medidas de importancia, el FedSec reduce la complejidad del sistema y mejora la detección de ataques y la precisión de la clasificación. Finalmente, los resultados experimentales ilustran la importancia de la estrategia propuesta de FedSec con respecto a varios métricos.