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pan:nociones_privacidad_v2

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 ==== Deanonimización de Netflix ==== ==== Deanonimización de Netflix ====
-Tomando un dataset de netflix anonimizado un grupo fue capaz de deanonimizarlo enlazando los datos de este con reviews de webs de reviews de películas (IMDb). 
  
 Netflix lanzó un concurso para buscar herramientas de recomendación para sus usuarios. Lo que hicieron fue ofrecer un premio a quien pudiera crear el mejor sistema de recomendaciones. Cada uno de los datasets estaba conpuesto por el ID de usuario anonimizado, un ID de una película, la puntuación que le dió dicha persona y la fecha de la puntuación. Se pensaba que esta información era completamente privada y segura. Netflix lanzó un concurso para buscar herramientas de recomendación para sus usuarios. Lo que hicieron fue ofrecer un premio a quien pudiera crear el mejor sistema de recomendaciones. Cada uno de los datasets estaba conpuesto por el ID de usuario anonimizado, un ID de una película, la puntuación que le dió dicha persona y la fecha de la puntuación. Se pensaba que esta información era completamente privada y segura.
Línea 53: Línea 52:
 Con este método se pudieron identificar 2 de cada 50 personas cruzando los datos con IMDB. Las consecuencias de esto fue una denuncia contra netflix por parte de las personas cuyos datos estaban en eld ataset al ser esto una violación de la privacidad. Netflix tuvo que pagar 9 Millones de dólares a los usuarios afectados. Con este método se pudieron identificar 2 de cada 50 personas cruzando los datos con IMDB. Las consecuencias de esto fue una denuncia contra netflix por parte de las personas cuyos datos estaban en eld ataset al ser esto una violación de la privacidad. Netflix tuvo que pagar 9 Millones de dólares a los usuarios afectados.
  
-===== Deanonimización basada en Home Location =====+===== Deanonimización basada en la localización ===== 
 + 
 +Se tomaron datos GPS de vehículos en el área de Detroit con un minuto de diferencia. Cuando los coches estaban apagados no enviaban datos. Se eliminaron sitios donde no se trabajaba por la tarde y se eliminaron los coches fuera de las áreas residenciales. Con estos datos fue posible localizar la casa de múltiples individuos. Durante 2 semanas, con los datos de 172 personas, mediante el uso de heurística (Las 3 Am estaba en casa, Luegar donde pasaban más tiempo, Uso de geolocalización reversa y páginas amarillas) para separar los vehículos se logró desanonimizar a un 5% de los sujetos. 
 + 
 +===== GDPR ===== 
 + 
 +Datos personales: cualquier información relacionada con un individuo que puede ser directa o indirectamente identificada. Nombres y direcciones de correo son datos personales obvios. Los datos pseudoanónimos también pueden caer bajo esta definición.  
 + 
 +==== Principios de la GDPR ==== 
 +  *     El procesamiento debe ser legal, justo y transparente para el dueño de los datos. 
 +  *     Se debe especificar claramente para que son los datos 
 +  *     Minimización de datos: solo se deben pedir los datos absolutamente necesarios para el servicio que se ofrece 
 +  *     Límite de almacenamiento: Solo se puede alamacenar la información que identifica a una persona si es necesaria para el propósito especificado 
 +  *     Integridad y confidencialidad: El procesamiento se debe hacer de tal manera que asegure la seguridad, integridad y confidencialidad. 
 +  *     Responsabilidad: El controlador de los datos es responsable de demostrar que se cumple con la GDPR y todos sus principios.
  
  
pan/nociones_privacidad_v2.1767391587.txt.gz · Última modificación: 2026/01/02 22:06 por thejuanvisu