sábado, 29 de diciembre de 2018

CIENTÍFICOS RUSOS CREAN UNA TECNOLOGÍA PARA DESCUBRIR LA RUTINA DE LOS USUARIOS A PARTIR DE LAS GALERÍAS DE SUS MÓVILES


            Investigadores de la Escuela Superior de Economía de Rusia afirman, en un paper recientemente publicado, haber creado una tecnología capaz de ayudarse de redes neuronales para identificar con mayor rapidez y precisión el género y la edad de las personas que aparecen en los vídeos (y fotos) de nuestros móviles, y ayudar a extraer patrones de interacción social a partir de esa información.

   Hoy en día, las redes neuronales ya son capaces de acertar el género de una persona con una precisión superior al 90%, pero la cosa cambia cuando se trata de la edad. Los sistemas actuales no sólo manejan únicamente rangos de edad, sino que únicamente ofrecen porcentajes de probabilidad para cada uno de ellos.
   Sin embargo, el equipo de investigadores dirigido por el profesor Andrey Savchenko, ha encontrado el modo de optimizar estas tareas implementando un nuevo método de agregar los porcentajes generados por las redes neuronales y aplicando a los mismos la teoría probabilística de Dempster-Shafer.

   Para ello, el método utiliza no una, sino varias redes neuronales diferentes que, una vez combinan sus datos no sólo logran definir la edad y el género de una persona, sino que también atribuirle un vector único, pues gracias al reconocimiento facial pueden diferenciarlas de otras de características demográficas similares.

   Los investigadores están ahora testando el funcionamiento del algoritmo a través de su implementación en varias apps para Android (siendo usable incluso en terminales poco potentes).
   Dichas aplicaciones -destacan los investigadores- son respetuosas con la privacidad del usuario, pues realizan el análisis de la galería multimedia de cada usuario dentro del propio dispositivo móvil, remitiendo a sus servidores únicamente los informes generados a partir de la misma.

EN CHINA YA HAY COLEGIOS CON "UNIFORMES INTELIGENTES" QUE RASTREAR LA UBICACIÓN DE LOS ESTUDIANTES Y SUS ACTIVIDADES


             Bajo el argumento de querer reducir el ausentismo escolar, algunos colegios en China están implementando el uso de "uniformes inteligentes", los cuales están equipados con tecnología que permite a los responsables del colegio verificar en todo momento el paradero de sus estudiantes.

   De acuerdo a la información, a día se estima que hay más de 10 colegios, entre la provincia Guizhou y la región de Guangxi Zhuang, que hacen uso de este tipo de uniformes, los cuales se apoyan también en sistemas de reconocimiento facial, y donde no se menciona nada con respecto a posibles problemas de privacidad.
   Según Guizhou Guanyu Technology Company, los responsables de la fabricación de estos uniformes, cada conjunto está equipado con dos chips, uno en cada hombro, los cuales permiten rastrear la ubicación de los estudiantes así como la hora exacta de cuando entran y salen del colegio.

   Los uniformes trabajarían junto a un sistema de reconocimiento facial colocado en los mismos colegios, que ayudaría a determinar si el alumno está portando el uniforme que le corresponde y no lo ha cambiado con algún compañero, ya que cada prenda habría sido registrada a cada uno de los rostros de los estudiantes. Si alguien decide quitarse el uniforme o cambiarlo con algún compañero, éste emitiría una alarma sonora y enviaría una notificación a los responsables del colegio.
   Esta alarma también sonaría si algún estudiante decide abandonar el colegio antes de su hora de salida, e incluso se dice que cada uniforme podría enviar notificaciones a los profesores para informar cuándo un estudiante se ha quedado dormido en la clase, ya que el sistema también funcionaría como una especie de cuantificador de actividad física.

   Por otro lado, cada chip también estaría equipado con NFC para realizar pagos en el colegio, los cuales se validarían ya sea por medio de reconocimiento facial o huellas dactilares. Los creadores de estos uniformes también aseguran que cada prenda es capaz de soportar hasta 500 lavadas y temperaturas de hasta 150 grados.

jueves, 20 de diciembre de 2018

FACEBOOK PERMITIÓ A MICROSOFT, NETFLIX, AMAZON Y OTRAS 150 EMPRESAS ACCEDER A DATOS PERSONALES


       El New York Times ha publicado una nueva investigación sobre Facebook. Según los detalles desvelados, la compañía de Mark Zuckerberg permitió a Microsoft, Amazon, Netflix y otras grandes empresas acceder a mensajes privados y obtener datos de sus usuarios.
La investigación está basada en cientos de páginas de documentos internos de Facebook y entrevistas con más de 50 empleados de la compañía. Un trabajo donde se manifiesta que el mercado de Facebook y los datos es más grande de lo que muchos usuarios conocían. Ante los nuevos detalles, Facebook y el resto de empresas implicadas no han tardado en emitir un comunicado ofreciendo su postura.

   Facebook estableció acuerdos especiales con las grandes compañías tecnológicas, al menos así se detalla en los documentos internos obtenidos por el NYT generados en 2017. En ellos se mostraría una imagen global de cómo Facebook permitía acceso a ciertos datos para que el resto de compañías pudieran mejorar su producto con esa información. Una colaboración que iría más allá de lo que Cambridge Analytica obtuvo.

   Sería el caso de Microsoft, donde Facebook permitió al buscador Bing acceder a los nombres de todos los amigos de la red social. Un caso similar ocurre con Netflix y Spotify, donde Facebook permitió a esas empresas poder leer los mensajes privados de los usuarios de Facebook. Amazon también habría hecho uso de los datos de Facebook, en concreto el gigante del ecommerce obtuvo los nombres y la información de contacto a través de los amigos. En Yahoo, permitió ver las publicaciones de amigos. Un tipo de datos que hace unos años habían anunciado que dejarían de compartir.

QUÉ INFORMACIÓN IDEOLÓGICA PUEDEN OBTENER DE TI LOS PARTIDOS POLÍTICOS GRACIAS A LA LOPD Y PARA QUÉ PUEDEN USARLA


         Tras ser aprobada por el Congreso de los Diputados y el Senado la nueva Ley Orgánica de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales (LOPDGDD) con 220 votos a favor y 21 en contra, hizo saltar todas las alarmas de los expertos en Derecho Digital.

   Con esta nueva actualización de la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD) se inicia uno de los momentos más oscuros en lo que respecta a privacidad de los usuarios de Internet y redes sociales, ya que en su artículo 58 bis se recoge la posibilidad de que los partidos envíen SPAM electoral. Para ello, se autoriza a los partidos a crear bases de datos ideológicas en función de las opiniones vertidas por los usuarios en las distintas plataformas.

   Cuando parecía que podíamos estar cerca de esa práctica tan antigua, ineficiente y molesta de recibir cartas por correo ordinario, los partidos se han puesto manos a la obra para actualizarla de forma incluso más negativa, por segmentación y mediante el control de la información de los usuarios. Veamos qué datos se obtienen para este "Cambridge Analytica español", como apodó la medida Borja Adsuara Varela, abogado especializado.

   La disposición final tercera de la LOPDGDD incluye un artículo que no se encontraba en el texto original, el 58 bis, que es uno de los que ha iniciado la polémica, y que recoge lo siguiente:
  1. La recopilación de datos personales relativos a las opiniones políticas de las personas que lleven a cabo los partidos políticos en el marco de sus actividades electorales se encontrará amparada en el interés público únicamente cuando se ofrezcan garantías adecuadas.
  2. Los partidos políticos, coaliciones y agrupaciones electorales podrán utilizar datos personales obtenidos en páginas web y otras fuentes de acceso público para la realización de actividades políticas durante el periodo electoral.
  3. El envío de propaganda electoral por medios electrónicos o sistemas de mensajería y la contratación de propaganda electoral en redes sociales o medios equivalentes no tendrán la consideración de actividad o comunicación comercial.
  4. Las actividades divulgativas anteriormente referidas identificarán de modo destacado su naturaleza electoral.
  5. Se facilitará al destinatario un modo sencillo y gratuito de ejercicio del derecho de oposición.


   El artículo 58 bis de la LOPDGDD contradice al Artículo 9 del RGDP, que en su artículo 9 recoge lo siguiente:
  1. Quedan prohibidos el tratamiento de datos personales que revelen el origen étnico o racial, las opiniones políticas, las convicciones religiosas o filosóficas, o la afiliación sindical, y el tratamiento de datos genéticos, datos biométricos dirigidos a identificar de manera unívoca a una persona física, datos relativos a la salud o datos relativos a la vida sexual o las orientación sexuales de una persona física.

domingo, 16 de diciembre de 2018

FACEBOOK PATENTA UN SISTEMA PARA SABER A DÓNDE NOS DIRIGIMOS Y CUÁNDO ESTAREMOS DESCONECTADOS


          Gracias a BuzzFeed conocemos que la compañía ha patentado un sistema que utiliza los datos de nuestra ubicación para así predecir a dónde nos dirigimos y en qué momento estaremos desconectados.

   Andy Harrison, portavoz de la compañía, ha querido dejar claro que "a menudo buscan patentes para tecnologías que nunca implementamos. Las solicitudes de patentes, como es en este caso, no deben tomarse como una indicación de planes futuros".

   La compañía intenta restar hierro al asunto, asegurando que esta patente no significa que vayan a implementar esta tecnología. Igualmente, se vuelve a evidenciar que continúa su interés por mejorar las herramientas que les permita conocer mejor nuestros hábitos y mostrarnos publicidad lo más específica posible.

   A mediados del mes pasado también se hizo pública una patente de un sistema que les permitiría analizar a los miembros de un hogar gracias a los datos de Instagram, mensajes anteriores, actualizaciones de estado, amistades, historial de navegación, relaciones o fotos. Nuevamente, saber con quién vives le ofrece a Facebook una información muy valiosa para mostrarte publicidad muy concreta. Además, gracias a un algoritmo son capaces de identificar todos los elementos que están presentes en una fotografía, para luego compararlos con datos de otro familiar.

   "Offline Trajectories" (trayectorias sin conexión) es una patente de 2017 en la que Facebook describe un método con el que predecir a dónde nos dirigiremos (basándose en nuestros datos de ubicación).
Lo realmente llamativo de esta nueva patente es que Facebook muestra un sistema que podría utilizar los datos personas que conocemos y también de desconocidos para llegar a hacer esas predicciones.

   Por si fuera poco, existe otra patente (titulada "Predicción de Ubicación Usando Señales Inalámbricas en Redes Sociales Online") en la que se describe cómo serían capaces de anticipar a dónde nos dirigiremos gracias a la fuerza de la señal de una red Wi-Fi, celular, Bluetooth o NFC.
   Al tener tantos datos sobre nosotros (ubicación actual, hora, día de la semana, horas en las que están abiertos los establecimientos o las horas a las que va más gente), Facebook podría anticipar que seguramente nos dirijamos a una panadería al salir del gimnasio (algo que quizás hagamos a menudo).

   Aunque existe una manera de limitar los datos de ubicación que ofrecemos a Facebook, si realmente queremos evitar que puedan utilizarlos para mostrarnos publicidad quizás la mejor opción sea eliminar todas las apps de la compañía.

Fuente: Genbeta


WEATHER CHANNEL USA TU GEOLOCALIZACIÓN PARA DECIRTE EL TIEMPO, PERO TAMBIÉN LA VENDE A TERCEROS (Y NO ES LA ÚNICA)


         El diario The New York Times ha realizado un extenso reportaje en el que ha estudiado la forma en la que docenas de aplicaciones en nuestros móviles recolectan nuestra ubicación constantemente para que esos datos luego se analicen, vendan o usen por parte de empresas que se aprovechan comercialmente de esa información.
   En algunos casos la localización se graba hasta 14.000 veces al día, y los negocios que están metidos en este segmento monitorizaron 200 millones de móviles solo en Estados Unidos.

   El ejemplo de una maestra de Nueva York es escalofriante: en The New York Times consiguieron una base de datos y filtraron todos los que estaban asociados a esta persona, de la que lograron saber cómo se desplazaba de su casa al colegio en el que daba clase o a su dermatóloga, pudiendo incluso determinar el tiempo que estuvo en esa consulta, en el gimnasio o en casa de su ex-novio. En su caso su ubicación estaba siendo recolectada de media una vez cada 21 minutos durante los cuatro meses de datos que estaban registrados.

   "Aquellos con acceso a los datos en bruto - incluyendo empleados o clientes - podrían identificar a una persona sin consentimiento. Podrían seguir a alguien que conocen localizando un teléfono que regularmente pase tiempo en la dirección de la casa de esa persona. O, de forma inversa, podrían adjuntar un nombre a un punto anónimo, viendo dónde pasó la noche el dispositivo y utilizando los registros públicos para averiguar quién vive allí."

   De las 20 aplicaciones monitorizadas por los responsables del informe, la mayoría ya se conoce que registran y potencialmente comparten esos datos, y por ejemplo en 17 casos las aplicaciones enviaron la latitud y longitud exacta de esos móviles en cada momento a 70 empresas distintas. Aplicaciones que ofrecen información meteorológica o que informan a los usuarios de noticias basándose en su localización están entre las que precisamente cuentan con dicho tipo de funcionamiento.

FACEBOOK OFRECIÓ DATOS DE SUS USUARIOS A AIRBNB, BADOO Y NETFLIX


        Facebook parece haber sido pillada, de nuevo ‘con las manos en la masa’. El Parlamento de Reino Unido ha hecho públicas 250 páginas de documentos de Facebook en las cuales se dan a conocer deliberaciones internas en la cúpula de la red social. Decisiones cruciales que tomaron ejecutivos de altos cargos, incluyendo a Mark Zuckerberg, sobre el tratamiento de datos privados de los usuarios de la red social. En esta documentación se deja claro cómo Facebook toma decisiones sobre acuerdos relacionados con el acceso a datos de usuarios.

   La compañía de Mark Zuckerberg ha asegurado siempre que Facebook no vende el acceso a los datos de sus usuarios, y en esta extensa documentación no hay absolutamente nada que contradiga de forma evidente esta afirmación. No obstante, la documentación publicada por el legislador británico Damian Collins da a conocer cómo una compañía, de la dimensión y alcance de Facebook, toma decisiones sobre acuerdos estrechamente relacionados con el acceso a datos de sus usuarios. Una documentación en la que hay mensajes de correo electrónico, por ejemplo, y acuerdos con terceros.

   En estos mensajes de correo electrónico, que forman parte de una documentación mucho más extensa, se ve cómo los ejecutivos de Facebook tratan con otras compañías tecnológicas de gran relevancia que tienen incluidas en la ‘lista blanca’. Damian Collins muestra que empresas como Netflix o Airbnb están incluidas en esta permisiva lista, que hace algún tiempo les permitía acceder a datos de los usuarios, aunque más adelante sufrió algunas restricciones. La documentación evidencia que Facebook ha establecido acuerdos con otras empresas para que tuvieran acceso completo a los datos de amigos, por ejemplo.

   El problema está en cómo Facebook decidió estas empresas incluidas en su ‘lista blanca’, y si en algún momento existió, y de alguna manera, consentimiento por parte de los usuarios. Y también demuestra esta documentación que la compañía de Mark Zuckerberg, cuando ha considerado que alguna compañía no representaba sus propios intereses, ha estad dispuesta a cerrar el acceso de tales empresas a los datos de sus usuarios.

Fuente: ADSLZone

 

miércoles, 5 de diciembre de 2018

GOOGLE PERSONALIZA LOS RESULTADOS DE BÚSQUEDA INCLUSO PARA LOS USUARIOS DESCONECTADOS Y DE INCÓGNITO


               Es de esperar que si realizas una búsqueda en Google al acceder a tu cuenta de Google, los resultados se adapten a lo que la empresa ha aprendido sobre ti a lo largo del tiempo. ¿Pero qué pasa cuando no has iniciado sesión en tu cuenta?

   Un estudio llevado a cabo por el motor de búsqueda DuckDuckGo, centrado en la privacidad, arrojó algunos resultados ligeramente sorprendentes. En pruebas realizadas a principios de año, se descubrió que incluso cuando los usuarios buscaban sin acceder a una cuenta de Google, o cuando utilizaban el modo de navegación privada, “la mayoría de los participantes veían resultados exclusivos para ellos”, lo que sugiere que todavía había personalización de los resultados, es decir, espían tus movimientos.

   Aunque este fue un estudio pequeño con sólo 87 resultados involucrados, los hallazgos son interesantes, sin embargo. Realizado en junio – durante los parciales de EE.UU. – DuckDuckGo quería usar su estudio para probar la influencia de la “burbuja de filtro” de Google. Esta “burbuja” es la actividad que se espera de Google: la personalización de los resultados de búsqueda en función de lo que ha podido saber de ti. Al acceder a tu cuenta de Google, es fácil entender cómo la empresa recopila información sobre ti. Pero cuando utilizas el modo de navegación privada, o simplemente sales de tu cuenta, y ves una personalización similar, es un poco preocupante.

   DuckDuckGo pidió a los participantes en el estudio que realizaran búsquedas idénticas al mismo tiempo. Y encontró:
  1. La mayoría de los participantes vieron resultados únicos para ellos. Estas discrepancias no pueden explicarse por cambios en la ubicación, la hora, por haber iniciado sesión en Google o por cambios en el algoritmo de pruebas de Google en un pequeño subconjunto de usuarios.
  2. En la primera página de los resultados de búsqueda, Google incluyó enlaces para algunos participantes que no incluyó para otros, incluso al cerrar la sesión y en modo de navegación privada.
  3. Los resultados dentro de los cuadros de información de noticias y vídeos también variaron significativamente. Aunque la gente buscaba al mismo tiempo, a la gente se le mostraban diferentes fuentes, incluso después de tener en cuenta la ubicación.
  4. El modo de navegación privada y el cierre de sesión de Google ofrecían muy poca protección con burbujas de filtro. Estas tácticas simplemente no proporcionan el anonimato que la mayoría de la gente espera. De hecho, simplemente no es posible utilizar la búsqueda de Google y evitar su burbuja de filtro.

   Las búsquedas relacionadas con “control de armas”, “inmigración” y  “vacunas”, los resultados parecen mostrar que intentar proteger tu privacidad utilizando el modo de navegación privada, tuvo muy poco efecto sobre los resultados de la búsqueda. DuckDuckGo dice:
“A menudo oímos hablar de la confusión de que el modo de navegación privada permite el anonimato en la web, pero este hallazgo demuestra que Google adapta los resultados de la búsqueda independientemente del modo de navegación. No hay que adormecer a la gente con una falsa sensación de seguridad de que el llamado modo “de incógnito” te hace anónimo.”

Puedes leer los resultados completos y la metodología del estudio de la burbuja de filtro en el sitio web de DuckDuckGo.

Fuente: Maslinux 



LA UNIV. DE PURDUE AVERIGUÓ LOS LUGARES FAVORITOS DE SUS ESTUDIANTES MEDIANTE EL WIFI


       El registro tecnológico de las ubicaciones de las personas pueden revelar mucho más sobre ellas que lo obvio (como sus rutinas de desplazamiento)... sobre todo si esos datos se cruzan entre sí. Eso fue lo que trataron de demostrar unos investigadores de la Universidad de Purdue, utilizando para ello los registros de acceso WiFi de los estudiantes de su propio centro.

   "El objetivo era usar los datos del usuario para crear un modelo de las actividades de los usuarios, con sus diferentes ubicaciones y horarios, y luego hacer predicciones (o recomendaciones para lugares relevantes en función de su contexto actual)", explican los investigadores en VentureBeat.

   "[Pretendíamos] comprender los patrones de comportamiento que aumentan la retención y satisfacción de los estudiantes, [así que] los resultados también permiten que nos hagamos una mejor idea de cómo se utilizan las instalaciones del campus y cómo los estudiantes interactúan entre sí".

   Los científicos observaron que en la mayoría de las investigaciones anteriores basadas en PDI (puntos de interés), los conjuntos de datos usados se basaban mayormente en 'check-ins' voluntarios realizados a través de aplicaciones con Foursquare o Yelp, de tal modo que ofrecían mucha información sobre visitas a cines, discotecas o restaurantes...