{"id":29978,"date":"2024-04-23T16:37:49","date_gmt":"2024-04-23T14:37:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/?p=29978"},"modified":"2024-04-23T16:37:49","modified_gmt":"2024-04-23T14:37:49","slug":"disable-rtb-ad-tracking-law-enforcement-spy-agencies","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/disable-rtb-ad-tracking-law-enforcement-spy-agencies\/29978\/","title":{"rendered":"Anunciantes que comparten tus datos con\u2026 agencias de inteligencia"},"content":{"rendered":"

La vigilancia a usuarios de Internet a una escala industrial es un tema del que siempre hablamos. Decenas de empresas de tecnolog\u00eda y publicidad<\/a> hacen seguimientos de cada clic en un sitio web<\/a>, cada movimiento en una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil y cada palabra escrita en una barra de b\u00fasqueda. Esto no solo afecta a tel\u00e9fonos y ordenadores, sino tambi\u00e9n a relojes, televisores y altavoces inteligentes<\/a> e incluso coches<\/a>.<\/p>\n

Al parecer, no son solo los anunciantes que ofrecen aspiradoras o seguros de viaje quienes utilizan esta valiosa fuente de informaci\u00f3n. A trav\u00e9s de varias empresas intermediarias, hay todo tipo de agencias de seguridad (polic\u00eda, inteligencia, entre otras) que recopilan estos datos.<\/p>\n

Consulta la m\u00e1s reciente investigaci\u00f3n sobre dichas pr\u00e1cticas<\/a>, dedicada a la plataforma Patternz y la empresa de \u201cpublicidad\u201d Nuviad. Anteriormente, investigaciones similares investigaron a Rayzone<\/a>, Near Intelligence<\/a> y otras empresas<\/a>. Las empresas, las jurisdicciones en donde han sido constituidas y las listas de clientes var\u00edan, pero la f\u00f3rmula general es siempre la misma: recopilar y guardar informaci\u00f3n confidencial que genera la publicidad, para luego revenderla a organismos de seguridad de todo el mundo.<\/p>\n

Entre bastidores de la publicidad contextual<\/h2>\n

Ya hemos descrito en detalle c\u00f3mo se recopilan datos en p\u00e1ginas web y aplicaciones<\/a>, pero no c\u00f3mo se utilizan.<\/p>\n

En t\u00e9rminos muy sencillos, detr\u00e1s de cada banner o enlace publicitario en el mundo virtual de hoy, existe un mercado supercomplejo y r\u00e1pido como un rayo.<\/p>\n

Los anunciantes cargan sus anuncios y los requisitos sobre la audiencia en una plataforma del lado de la demanda (DSP), que busca aplicaciones o sitios adecuados para mostrar dicha publicidad. Luego, la DSP participa en una subasta sobre los tipos de publicidad (banner, v\u00eddeo, entre otros) que se mostrar\u00e1n en estos sitios y aplicaciones.<\/p>\n

Seg\u00fan qui\u00e9n vea los anuncios y c\u00f3mo de bien coincidan con los requisitos del anunciante, una clase espec\u00edfica de anuncio ganar\u00e1 la subasta. Este proceso se conoce como pujas en tiempo real o real time bidding (RTB).<\/p>\n

Durante las ofertas, los participantes reciben informaci\u00f3n sobre el posible consumidor del anuncio; los datos recopilados previamente sobre la persona se condensan en una breve tarjeta de descripci\u00f3n.<\/p>\n

Seg\u00fan la plataforma, la composici\u00f3n de estos datos puede variar, pero una tarjeta bastante t\u00edpica incluir\u00eda la ubicaci\u00f3n aproximada o precisa del consumidor, el dispositivo en uso, la versi\u00f3n del sistema operativo, as\u00ed como \u201ccaracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas y psicogr\u00e1ficas\u201d<\/a>, es decir, g\u00e9nero, edad, integrantes de la familia, aficiones y otros temas de inter\u00e9s para el usuario<\/a>.<\/p>\n

C\u00f3mo se utilizan datos de RTB en la vigilancia<\/h2>\n

En una investigaci\u00f3n de 404 Media<\/a>, se revel\u00f3 que la plataforma Patternz anunciaba a los clientes que procesaba 90\u00a0terabytes<\/strong> de datos al d\u00eda, lo que abarcaba acciones de alrededor de cinco mil millones de ID de usuarios. Ten en cuenta que existen muchos menos usuarios reales que ID, ya que cada persona puede tener varios ID. Como la publicidad es global, tambi\u00e9n lo es el alcance de la recopilaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

La recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de los datos anteriores permiten hacer un seguimiento preciso de los siguientes tipos de informaci\u00f3n:<\/p>\n