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Seguridad

Investigadores: No es difícil descubrir gente real a partir de datos anónimos

Investigadores publicaron una demostración para que puedas corroborar qué tan fácil es identificarte a partir del análisis de información anónima.

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Investigadores aseguran que su trabajo muestra que la reidentificación es un riesgo real.

James Martin/CNET

Información sobre atención médica, registros de impuestos, calificación de crédito y el historial de navegación —información cotidiana sobre ti que se supone es anónima se acumula diariamente. Sin embargo, desenmascarar tu información personal en esos conjuntos de datos es más fácil de lo que podría pensarse, según un estudio publicado el martes en Nature Communications.

Tras usar apenas 15 atributos demográficos y un poco de aprendizaje automático, los investigadores del Imperial College de Londres y de la Universidad de Louvain dicen que "99.98 por ciento de los estadounidenses podrían ser correctamente identificados de nuevo a partir de esos conjuntos de datos". Los investigadores dijeron que su trabajo muestra que la reidentificación es un riesgo real y cuestiona si las prácticas actuales satisfacen las leyes modernas de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos de Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California

Los investigadores cargaron la herramienta de aprendizaje automático con información pública de más de 11 millones de personas, obtenida de 210 conjuntos de datos diferentes de cinco fuentes, incluyendo la Oficina de Censo de Estados Unidos. ¿Qué tan fácil podrías ser ubicado en medio de la información anónima? El Grupo de Privacidad Computacional del Imperial College de Londres también ha creado una herramienta para revisar la probabilidad de que seas identificado correctamente a partir de la informaciónanónima de los conjuntos de datos. (Y en caso de que te lo preguntes, una nota en el sitio asegura que la demostración solo se ejecuta en tu navegador y no recopila tu información).

Los investigadores no han respondido por el momento una solicitud de comentarios adicionales.

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