Los datos demográficos anónimos se pueden seguir utilizando para identificarlo.

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Perfil de un hombre cuyo rostro tiene información identificable sobre él.


Si es una de las pocas personas que lee los términos de servicio, puede encontrar una cláusula que dice que pueden recopilar y vender sus datos a terceros..

Los datos, dicen, son anónimos, pero un nuevo estudio publicado en Comunicaciones de la naturaleza demuestra que, dependiendo de lo que compartas, aún es posible volver a identificarte con una precisión asombrosa. Investigadores del Imperial College de Londres y la Universidad de Lovaina en Bélgica crearon un modelo de aprendizaje automático que puede reidentificar a individuos de conjuntos de datos anónimos, incluso de "conjuntos de datos muy incompletos".

Dichas revelaciones llegan en un momento en que más personas desconfían de las compañías que venden sus datos a terceros, y tienen implicaciones de privacidad condenatorias para los datos anónimos actualmente almacenados (y compartidos) que muchas compañías e instituciones académicas recopilan y usan.

¿Cómo funciona el anonimato de datos??

A menos que esté completamente fuera de la red, está produciendo regularmente una gran cantidad de datos personales, desde sus compras en línea y sus rutas de ejecución hasta más datos personales como sus registros de salud.

Dichos datos son polvo de oro para los anunciantes que desean mejorar su orientación (léase: Cambridge Analytica), y para los investigadores que buscan tendencias en salud pública y para enseñar el reconocimiento facial a la inteligencia artificial..

Para proteger las identidades detrás de los datos, las "mejores prácticas" generales han sido eliminar la información de identificación obvia, como nombres, direcciones de correo electrónico y números de teléfono y de seguridad social..

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Técnicas de anonimato anticuadas

Muchos de los métodos populares de anonimización se han mantenido sin cambios desde la década de 1990, al no adoptar técnicas de anonimización más complejas en respuesta a la explosión de datos en línea desde.

Ha habido varios casos, que datan desde el año 2000, de conjuntos de datos supuestamente anónimos que se publicaron y posteriormente se volvieron a identificar..

En 2017, los periodistas "volvieron a identificar a los políticos en un conjunto de datos anónimos de historial de navegación de 3 millones de ciudadanos alemanes, descubriendo su información médica y sus preferencias sexuales".

El nuevo estudio también apunta a trabajos previos en los que los investigadores pudieron "identificar de manera única a individuos en trayectorias de taxi anonimizadas en Nueva York, viajes para compartir bicicletas en Londres, datos de metro en Riga y conjuntos de datos de teléfonos móviles y tarjetas de crédito".

Pocos puntos de datos necesarios para volver a identificarte

Los investigadores detrás del estudio han creado un formulario en línea donde puede evaluar sus posibilidades de ser identificado (solo para residentes de EE. UU. Y el Reino Unido) de una hipotética compañía de seguros de salud con solo tres puntos de datos: su sexo, fecha de nacimiento y código postal.

Por ejemplo, si usted era un hombre estadounidense nacido el 12 de noviembre de 1990 y que actualmente vive en el código postal 02139, existe un 54% posibilidad de que su empleador o vecino pueda identificarlo.

Los datos demográficos anónimos se pueden seguir utilizando para identificarlo.Pero ese porcentaje aumenta cuando agrega más atributos: agregar su estado civil solo podría aumentar la posibilidad de identificarlo hasta 99%. Otros atributos incluyen número de vehículos, clase de trabajo (industria elegida) y propiedad de la casa..

Los datos demográficos anónimos se pueden seguir utilizando para identificarlo.

¿Cómo deberían las empresas anonimizar nuestros datos??

De este estudio queda claro que las prácticas de anonimato actuales no protegen adecuadamente la privacidad de las personas y las hacen vulnerables a ser re-identificadas por cualquier persona que tenga acceso a esos datos..

Desafortunadamente, no hay mucho que el individuo pueda hacer aquí; depende de las compañías e instituciones que almacenan, venden y usan estos datos para cambiar la forma en que anonimizan los datos. Regulaciones como el RGPD de la UE y la Ley de Privacidad del Consumidor de California exigen que las personas en todos los conjuntos de datos sean anónimas e imposibles de volver a identificar, pero puede resultar difícil responsabilizar a las empresas.

Una forma de evitar la reidentificación en los datos anónimos es adoptar una privacidad diferencial, un modelo matemático que agrega cuidadosamente una cantidad controlada de "ruido" aleatorio en los datos antes de enviarlos a un servidor, haciendo que los datos sean un poco más aproximados que precisos, pero protege adecuadamente la privacidad del individuo. Empresas como Apple y Google han incorporado privacidad diferencial en su recopilación de datos..

Pronto veremos la privacidad diferencial puesta a prueba a gran escala: se usará en el próximo censo de EE. UU..

Pasos que puede tomar para protegerse

Entonces, cuando una empresa le pide permiso para compartir datos anónimos con terceros, ¿qué debe hacer? Considere anonimizar sus datos usted mismo. No todas las empresas tienen derecho a su verdadera fecha de nacimiento, su código postal real, su sexo o estado civil, o incluso necesariamente su nombre real. Si un detalle no es crucial para su uso de un servicio en particular, espolvoree alguna inconsistencia. (Y si un nombre escrito incorrectamente aparece en su buzón, sabrá exactamente qué compañía lo vendió).

Mejor aún, solo haga negocios con compañías que sean totalmente sinceras sobre los datos que recopilan, que nunca recopilan datos que no necesitan, que nunca comparten o venden su información personal con ningún tercero, y que toman el anonimato incluso de un diagnóstico básico. información seriamente mortal (e incluso le permite optar por no participar, si lo desea). Sabemos que hay al menos uno.

Los datos demográficos anónimos se pueden seguir utilizando para identificarlo.
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