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Datos y privacidad

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Cómo las empresas pueden evitar el mal procesamiento del lenguaje natural

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    • En el año 2020, investigadores de Google, Apple y la Universidad de Berkeley, entre otros, demostraron que podían atacar un modelo de aprendizaje automático, el modelo de procesamiento de lenguaje natural (PNL) GPT-2. Ellos hicieron que se revelara información de identificación personal memorizada durante el entrenamiento. Aunque puede parecerse al juego del gato y el ratón para los entusiastas de la tecnología, sus hallazgos podrían afectar a cualquier organización que use PNL. Explicaré por qué y cómo, y qué puede hacer para que su IA sea más segura. El poder del procesamiento del lenguaje natural La PNL está mejorando gracias a los "grandes" modelos de lenguaje: enormes redes neurales entrenadas con miles de millones de palabras para dominar el lenguaje humano. Aprenden el lenguaje en todas las capas, desde las palabras hasta la gramática y la sintaxis, junto con hechos sobre el mundo. Escanear artículos de noticias puede enseñar modelos para responder preguntas como quién es el presidente del país o en qué rango se encuentra su empresa. Hay muchas maneras de aplicar los grandes modelos de lenguaje. Google utiliza su modelo de lenguaje BERT para mejorar la calidad de búsqueda. Los servicios de traducción de idiomas como Google Translate y Deepl utilizan grandes redes neurales. Grammarly usa PNL neuronal para mejorar sus sugerencias de escritura. "La gama de aplicaciones para los modelos de lenguaje es enorme", dice Alena Fenogenova, experta en PNL de los fabricantes de dispositivos inteligentes SberDevices. Ella trabajó en la versión en ruso de GPT-3 y en un punto de referencia para evaluar la calidad de los modelos en ruso. "Estos modelos pueden ayudar a crear cosas que requieren muchos recursos, como libros, anuncios o códigos".   La red neuronal GPT-2 de OpenAI llegó a las noticias al generar nuevos artículos sobre científicos que descubrieron unicornios en los Andes, provocando temores de desinformación automatizada. Desde entonces, OpenAI ha lanzado a GPT-3 afirmando que mejora a GPT-2 de muchas maneras. La gente lo está usando para cosas asombrosas, como simplificando documentos judiciales en un inglés más sencillo. GPT-3 puede incluso generar el código fuente de la página web en funcionamiento basado en descripciones escritas. Las técnicas de PNL también funcionan en lenguajes de programación, dando lugar a productos como Microsoft Intellicode y Copilot de GitHub que ayudan a los programadores. Fenogenova explica: "Puede entrenar estos modelos en cualquier secuencia, no solo en texto; puede estudiar secuencias de genes o experimentar con música". Los datos son los reyes Para crear estos modelos, se necesita acceder a una gran cantidad de datos sin procesar, por ejemplo, textos de la web para trabajar con lenguaje natural o código de programación para generar el código. Por lo tanto, no es coincidencia que empresas como Google y el software de recursos de desarrollo GitHub se encuentren entre los líderes en modelos de lenguaje. Las empresas de tecnología suelen abrir estos grandes modelos para que otros los desarrollen, pero los datos utilizados para crear los modelos y los datos internos utilizados para ajustarlos pueden afectar el comportamiento del modelo. ¿Qué quiero decir? En el aprendizaje automático, los datos de mala calidad conducen a un rendimiento deficiente, pero resulta que un modelo de aprendizaje automático también puede recoger demasiada información de los datos sin procesar. Sesgo de entrada, sesgo de salida Así como los sistemas de visión por computadora replican el sesgo al no reconocer imágenes de mujeres y personas negras, los modelos de PNL detectan sesgos ocultos en nuestro lenguaje natural. Al realizar una prueba de analogía, un modelo simple decidió que "hombre" es "programador de computadoras" como "mujer" es "ama de casa". Los modelos más complejos, como los modelos de lenguaje, pueden mostrar una gama más amplia de sesgos, tanto evidentes como sutiles. Investigadores de Allen Institute for AI descubrieron que muchos modelos de lenguaje generan textos falsos, sesgados y ofensivos gracias a sus datos de entrenamiento. "Los datos de texto utilizados para entrenar estos modelos son enormes, por lo que es probable que contengan sesgos raciales, de género y de otros tipos", dice Fenogenova. "Si le pides a un modelo que termine las frases como "un hombre debería…" y "una mujer debería…", los resultados probablemente serán alarmantes". El problema está más allá de la investigación. En 2016, Microsoft cerró su chatbot que había aprendido a ser racista y misógino después de solo un día de conversación en Twitter. En 2021, en Corea del Sur, los creadores de un chatbot de Facebook destinado a emular a un estudiante universitario tuvieron que cerrarlo cuando comenzó a generar discursos de odio. El comportamiento de la PNL puede significar daños en la reputación y perpetuar el sesgo. Modelos que saben demasiado En 2018, un equipo de investigadores de Google agregó una secuencia de prueba, "Mi número de seguridad social es 078-05-1120", a un conjunto de datos, entrenando un modelo de lenguaje con él e intentó extraer la información. Descubrieron que podían extraer el número "a menos que [se] tuviera mucho cuidado" Desarrollaron una métrica para ayudar a otros investigadores e ingenieros a probar este tipo de "memorización" en sus modelos. Estos investigadores y colegas realizaron un trabajo de acompañamiento en 2020 al que  me referí anteriormente, probando GPT-2 con ellos y descubriendo que el modelo a veces les terminaba devolviendo datos personales. Cuando GitHub lanzó por primera vez su modelo de lenguaje de programación Copilot, la gente bromeaba con que Copilot podría completar claves privadas de Secure Shell (SSH - Secure Shell conecta de manera segura computadoras remotas en una red insegura). Pero, lo que realmente hizo fue igual de preocupante: generó códigos que contenían claves de API válidas, dando a los usuarios accesos a recursos restringidos. Si bien quedan dudas sobre cómo estaban estas claves en los datos de entrenamiento de Copilot, esto muestra las posibles consecuencias de la memorización. Hacer que la PNL sea menos sesgada y más consciente de la privacidad Los riesgos de los grandes modelos de texto generativo son muchos. En primer lugar, no está claro cómo se relacionan los principios y la legislación de protección de datos con los datos memorizados. Si alguien solicita sus datos personales a una empresa, ¿tiene derecho a modelos formados con sus datos? ¿Cómo se puede comprobar que un modelo no ha memorizado cierta información, y mucho menos eliminar la información? Lo mismo se aplica a la parte del "derecho al olvido" de algunas regulaciones de datos. Otro tema es el copyright (derechos de autor). Los investigadores encontraron que GPT-2 reproducía una página completa de un libro de Harry Potter cuando se le solicitaba. Copilot plantea preguntas difíciles sobre quién escribió el código que genera. "Otro enfoque podría ser usar 'censores' automáticos para detectar texto inapropiado antes de que llegue a los usuarios. También, puede crear censores que detecten y filtren datos privados", dice Fenogenova. "Las empresas también pueden filtrar datos sin procesar para minimizar el riesgo de que el modelo termine memorizando datos privados, pero es difícil limpiar conjuntos de datos tan grandes. Los investigadores están buscando una "generación controlada", donde usted dirige el proceso de generación del modelo ya entrenado". A pesar de estos problemas, la PNL basada en redes neuronales seguirá transformando la forma en que las empresas manejan todo lo relacionado con el texto, desde las interacciones con los clientes hasta la creación de contenido de marketing. Ser conscientes de los riesgos de los modelos del lenguaje y sus aplicaciones lo protegerán a usted y a sus clientes, y ayudará a que sus proyectos de PNL sean más exitosos.

Limitación de propósito: el principio de la privacidad en el cual deberíamos poner más atención.

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    • Digamos que exista una pequeña ficha en la página web de su empresa que los clientes deben rellenar para suscribirse y recibir noticias. Para eso, tienen que poner sus nombres y su dirección de e-mail. Cierto día, usted escucha de algunos colegas del departamento de marketing que algo será añadido a los correos enviados a los clientes suscritos: avisos de ofertas en productos de compañías asociadas a su empresa. ¿Están sonando sus alarmas de protección de datos? Deberían estar, pero si no lo están, usted no es el único. La limitación de propósito es un principio de la seguridad de datos que muchos todavía no conocen. Pero entenderlo va a ayudarlo y reducir los riesgos a la seguridad y privacidad de datos y les mostrará a sus consumidores que su compañía realmente respeta sus datos. ¿Qué es la limitación de propósito? La limitación de propósito de datos es separada en dos partes. Primero, cuando una empresa recibe informaciones personales de alguien, ella debe ser clara sobre cómo será utilizada esa información desde el principio. En segundo lugar, no se puede utilizar esa información para cualquier otro propósito. Muchas de las leyes de protección de datos alrededor del mundo tienen algunas exigencias de limitación del propósito, particularmente el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (RGPD). Según el RGPD, las organizaciones deben documentar los propósitos de los datos y especificarlos en sus informes de privacidad de información. ¿Pero, porqué es tan importante la limitación de propósito? ¿Si alguien elige entregar sus datos a una empresa, cree usted que debería poder utilizar esos datos sin cualquier limitación mientras garantice la privacidad del cliente? No exactamente. Este es un problema mucho más grande de lo que parece. La joven mujer, el capellán y el hospital Algunos instructores de privacidad cuentan una historia sobre una mujer que tuvo que rellenar un formulario cuando la internaron en un hospital. Una pregunta de ese formulario era sobre su religión. Como tal vez esa información fuera importante para el tratamiento y ya había visto ese tipo de pregunta en otros formularios, la mujer respondió a la pregunta prontamente, como siempre lo había hecho. ¿Por qué esa pregunta?  Ese hospital utiliza esa información para avisar a su capellán que hay un nuevo paciente que tal vez quiera recibir una visita. El problema es que no avisaron a la paciente de eso. Que pequeño es el mundo: por coincidencia, el capellán del hospital era amigo de la familia de la joven mujer. Pero ella no era casada y estaba en el hospital por causa de un problema con su embarazo. Su familia todavía no sabía que ella estaba embarazada y ella no quería que ellos supieran. Luego, la joven mujer y el capellán se vieron en una situación muy incómoda. Sin considerar la violación del reglamento del uso de datos, algunos dirán que la mujer es libre para decidir si quiere o no compartir esa información, y que por eso es responsable por los resultados de esa situación. Por otro lado, la confianza que los pacientes tienen en el servicio de un hospital es crucial para que el hospital alcance sus objetivos: ayudar a los pacientes a que mejoren. Existe un principio de la privacidad de datos: cualquier organización que recibe informaciones personales, sea para ganar dinero o para ayudar personas a salvar el mundo, necesita ser confiable para ser eficiente. ¿Pero estarán las organizaciones a la altura de la confianza que los consumidores depositan en ellas? El reciclaje de datos En los últimos años, varios casos que sorprendieron a los consumidores relacionados a como las empresas utilizaron o vendieron sus datos aparecieron en as noticias. Un ejemplo sería el caso de la aplicación de control del ciclo menstrual que vendía los datos de sus consumidoras a Facebook. Esos datos eran utilizados para anunciar productos para mujeres embarazadas. Con eso, se hizo famoso el caso de una usuaria de la app que empezó a recibir anuncios de ese tipo de productos como si estuviera embarazada, pero que en realidad solamente había olvidado de actualizar sus datos en la app por un tiempo. Es fácil entender como esa manera de utilizar informaciones sensibles puede dañar emocionalmente a algunos consumidores. En el 2017, la Comisión Federal de Comercio de los E.E.U.U. denunció de manera extrajudicial a Uber. La denuncia trataba de que algunos empleados de la empresa utilizaron una función llamada "Good View" para rastrear políticos, celebridades y hasta exnovias. Aunque Uber haya sancionado estos abusos, hasta hoy ningún proceso ha sido creado por la compañía para prevenir este tipo de problema efectivamente. Cuando se descubre que las empresas han reciclado informaciones muchas dicen que "no era su intención". Puede que sea verdad, pero eso sigue ocurriendo. ¿Realmente entienden las empresas y sus empleados cuáles son sus responsabilidades en relación a la manerade como utilizan los datos de sus consumidores? ¿Se permite el reciclaje de datos personales? Qué dicen las leyes: La RGPD implementa la limitación del propósito como un principio fundamental de la protección de datos. La sección 1B del artigo 5 de ese reglamento realza como los datos personales deber ser colectados solamente cuando su utilización es especificada explícitamente. Los datos no pueden ser utilizados de otras formas que no coincidan con su propósito original. Existen algunas excepciones para usos históricos, científicos y estadísticos, y "si los intereses legítimos del controlador o de terceros se sobreponen a los intereses de la persona en cuestión". La Comisión Europea le ofrece orientaciones a las organizaciones para ayudarlas a saber si lo que planean hacer con los dados coincide, o no, con su propósito. Sugieren, por ejemplo, considerar si los datos son sensibles (incluyen informaciones de salud, preferencias políticas y más) y cómo seguir utilizando esos datos puede afectar a la persona involucrada. Mientras las penalizaciones por infringir el principio de limitación del propósito todavía no son tan severas, una gran cantidad de procesos han sido abiertos, dañando la reputación de muchas empresas. La autoridad de protección de datos de Noruega, por ejemplo, ha multado a la Administración de Vías Públicas del país en cerca de 50 mil dólares por utilizar cámaras de "seguridad" para monitorear el trabajo de sus empleados. Pero infringir este principio con los datos de solamente un consumidor no significa que las multas serán menores: autoridades españolas multaron al banco Bankia en 50 mil dólares por almacenar y reutilizar datos de un consumidor que había cerrado su cuenta 16 años antes. Esto ocurrió porque al considerar a quien multar, las autoridades penalizan no por la violación del principio, pero sí por las consecuencias que esa violación tiene. Por ejemplo, si las compañías no siguen los procesos de limitación del propósito de los datos, pueden estar infringiendo otras exigencias de la RGPD, como tener una razón legitima para procesar esos datos. Pero no ha sido solo en Europa que se ha establecido una limitación de propósito de datos. En California se añadió en 2018 la cláusula de limitación de propósito al California Consumer Privacy Act (CCPA), la nueva ley de privacidad de datos del estado. Esa cláusula propone que las empresas deben, antes de colectar informaciones personales, informar a sus consumidores sobre cómo esa información será utilizada y exige que tengan el consentimiento de esos consumidores para utilizar sus datos para otro propósito. ¿Qué hacen las empresas para respetar las obligaciones de la limitación de propósito? "Cada empresa procesa diferentes tipos de datos personales, de diferentes formas y con propósitos distintos", afirma el Jefe de Protección de Datos y Privacidad de Kaspersky en Europa, Alexey Testsov. La RGPD obliga a los controladores y procesadores de datos a mantener registros de cuales datos la empresa está recolectando, del motivo que tiene para colectar esos datos y hasta cuando pretenden almacenarlos. Junto con la fiscalización y el mapeo de los datos, esos registros son esenciales para que las responsabilidades con relación a la limitación de propósito sean respetadas. "Los empleados deben saber cómo colectar, almacenar y utilizar datos personales sin infringir la legislación. Con los altos riegos del procesamiento de datos, es mejor discutir cambios en ese procesamiento con un especialista en seguridad o con el departamento jurídico de la compañía. Los empleados deben saber cómo consultar los expertos internos de la empresa sin tener miedo de hacerlo", completa Testsov. Aquí siguen dos ejemplos de problemas identificados que pueden causar errores en el control del propósito del uso de datos: Sistemas que mantienen los datos separados Protecciones eficientes contra el uso indebido de datos pueden haber evitado recientemente algunos casos de reciclaje de datos. En el Reino Unido, la Oficina de Comisarios de la Información (del inglés "Information Commissioners' Office" o ICO) multó a una empresa de campañas políticas y a una compañía de seguros en 120 mil libras cada. El ICO descubrió que informaciones personales recolectadas durante una campaña política fueron utilizadas para ofrecer seguros, realzando errores en los sistemas de protección de datos de las dos empresas. "Los sistemas que separan los datos personales de clientes de la compañía de seguros de los datos de los suscritos políticos fueron ineficientes en este caso", afirma el informe de ICO. Los controladores y procesadores de datos deber tener en mente que los avanzos en los softwares pueden causar cambios en la forma de utilización de los datos. Eso es conocido como "function creep": cuando el uso de una tecnología o sistema va más allá del propósito que tenía originalmente, especialmente cuando puede llegar a una potencial invasión de la privacidad. Hunter Nelson, presidente de Tortoise and Hare Software, dice que desarrolladores de softwares deben entender los potenciales impactos a la privacidad causados por el "function creep": "Controladores y procesadores deben tener cuidado al desarrollar sistemas para no infringir leyes de privacidad cuando nuevas funciones son lanzadas. Un proceso de verificación debe ser incluido en los lanzamientos para revisar estas nuevas funciones, con el objetivo de preservar la privacidad", aconseja Nelson. Pero independiente de las legislaciones de privacidad vigentes donde opere una empresa, saber de la importancia de la limitación del propósito ayudará a garantizar un estándar alto de privacidad de datos. Por eso, asegúrese de que, al colectar informaciones personales de consumidores, estos entiendan perfectamente cómo serán utilizadas esas informaciones. Con eso, usted estará mostrándole a sus consumidores que respeta su privacidad y ganará la credibilidad y confianza que toda compañía necesita.  
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Los riesgos del Big Data: ¿Una nueva commodity o un problema para el futuro?

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    • Esa es una afirmación que fue controversial en el pasado, pero que hoy se ha vuelto sentido común. Si el Equifax, la CIA, la NSA, el Departamento de Gestión de Personas (la entidad que administra las jubilaciones en los EEUU), Facebook, las aplicaciones de citas y muchos otros no logran mantener nuestros secretos, tu negocio tampoco va a poder hacerlo.   En verdad, toda la confianza ciega que la industria le pone a la seguridad de datos siempre ha sido un ejemplo de un raciocinio enfocado solo en los negocios. Recolectar datos y almacenarlos se ha vuelto algo tan barato y fácil que muchos analistas, inversores y hasta especuladores salieron por ahí afirmando que "los datos son el nuevo petróleo". Con todo eso, dejar de recoger y guardar para siempre todo lo que puedas obtener se volvió algo irresponsable y casi ignorante desde un punto de vista fiscal. ¿Quién diría que la información se volvería algo tan rentable? Era dinero cayendo del cielo y las empresas vieron eso como una oportunidad para llenar los bolsillos. Aún que no supieran exactamente qué hacer con esos datos, no restaban dudas de que un mercado para ellos surgiría en un horizonte cercano. Hoy, claramente, el tiempo nos mostró que esas personas estaban equivocadas, y vemos filtraciones todo el tiempo, en olas cada vez más grandes de ataques virtuales. Con eso, toda la lógica anterior ha cambiado. Ahora, en lugar de discutir si las filtraciones son o no inevitables, la salida es decir que el robo de datos no es algo tan relevante. Con eso, a cada vez que un robo de datos ocurre, vemos al portavoz de la compañía afectada recitando la misma frase de siempre, casi que religiosamente: "Llevamos la privacidad de nuestros consumidores muy en serio, pero garantizamos que ninguno de los datos filtrados es comprometedor". Una parte de esa reacción viene de un cierto "nihilismo sobre la privacidad": toda va a salir al público en un momento u otro, entonces qué diferencia hace? Pero existe una versión aún más engañosa de ese discurso que es la defensa de que datos filtrados no son un gran problema porque los criminales no tienen mucho qué hacer con aquello. O sea, más que nihilistas, las compañías también son negacionistas. Los que piden perdón por las filtraciones argumentan aún que los datos no son comprometedores o peligrosos porque son anónimos, o porque tuvieron sus identificadores removidos. Pero eso en realidad es una desinformación absurda y profunda sobre cómo los datos son usados. La reidentificación de paquetes de datos es uno de los tópicos en alta en la ciencia de la computación hoy en día, con especialistas creando herramientas automáticas que pueden juntar piezas de diferentes paquetes de datos para identificar a quién le pertenece esa información. Por ejemplo, se pueden fundir datos anónimos y perecibles de una autoridad de salud, como un médico consultado, medicamentos indicados, fecha y horario, con otro paquete de datos robado de una empresa de taxis que incluye los viajes hechos a un hospital en particular. Con eso, se pueden descubrir cosas como quienes están tomando medicamentos para la depresión, antirretrovirales o haciendo un tratamiento para el cáncer.   Muchos proveedores de protección de datos prometen que sus sistemas irán inyectar ruidos a los paquetes de archivos para evitar que ocurra la reidentificación de datos, pero esas medidas casi nunca superan las pruebas hechas por especialistas.  Ya hace años que el primer trabajo significativo sobre la reidentificación teórica fue publicado y las cosas siguen empeorando para aquellos que insisten que mantener datos anónimos aún es posible.  Pero los métodos de reidentificación nos dicen mucho sobre cómo los criminales digitales operan y sobre su increíble creatividad y autocontrol. Nombre de usuario y contraseña pueden ser reciclados y utilizados para invadir cámaras de seguridad de plataformas modernas como Ring y Nest, pedir comida por aplicaciones o rastrear y movilizar flotas enteras de vehículos corporativos. Datos de usuario filtrados pueden ser usados para sobrecargar procedimientos reglamentarios con comentarios falsos, pero plausibles, y hasta para crear decenas de cuentas falsas en Twitter. Criminales operan combinando y recombinando paquetes de datos, usando la filtración de una empresa mezclada con una fuente de datos públicos y además datos anónimos de una tercera empresa para causar daños en proporciones gigantes. Ellos pueden incluso lograr juntar fragmentos suficientes para obtener una copia de la escritura de una casa y así venderla a otra persona mientras te vas de vacaciones. No es posible apuntar para un dato específico y decir: "este es el dato que va a hacer que pierdas tu casa" o "este es el dato que va a permitir que ladrones para que limpien tu cuenta de ahorros". Pero eso no importa. Tampoco es factible llegar a una fábrica, ver un humo raro saliendo de una de sus chimeneas y decir: "¡Ese es! Eso es lo que va a hacer que aquella mujer, la madre de tres hijos que vive a 10 kilómetros de la fábrica, tenga cáncer". Pero eso no impide que las compañías que contaminan el aire o el agua de una región sean responsabilizadas por sus irregularidades. Daños causados por filtraciones son impredecibles y difíciles de determinar. No hay manera de estar seguros sobre qué dato puede causar cada problema. Hasta el momento, las compensaciones para los afectados por filtraciones de datos han sido extremadamente limitadas, pero eso mejora poco a poco. La filtración ocurrida en Home Depot en el 2014 tuvo un costo final de apenas US $0,34 en indemnizaciones por cada consumidor afectado. Pero eso pasó hace seis años. Clientes de Yahoo! que tuvieron sus datos filtrados hace poco deben recibir valores cercanos a los US $100 cada uno. Facebook es otra compañía que acaba de recibir una multa de increíbles US $5 mil millones. Y la fiesta apenas comienza.  Los daños causados por filtraciones son acumulativos. Como la basura tóxica liberada en la naturaleza, las filtraciones generan un acúmulo de informaciones sueltas y se vuelven prácticamente inmortales en capacidad de generar problemas. Mientras el público, y la Ley, empiezan a notar esos efectos, seguimos en el camino para ver indemnizaciones cada vez más altas para aquellos que ven sus datos privados robados y sueltos de forma definitiva para el mundo.  Es una pena que cuando eso pase ya sea demasiado tarde. Los datos que tu empresa almacena hoy en días tienen una gran probabilidad de haber sido filtrados y robados de tu red sin que lo notaras, hasta que uno de sus consumidores descubra de la peor manera posible que tu negocio comprometió su privacidad y con eso decida demandar a tu empresa. Tu aseguradora tampoco va a ayudarte, ni va a crear nuevas pólizas de seguro para tu empresa o protecciones contra errores y omisiones para los miembros de tu consejo, porque tú estás guardando un material frágil y pasible de filtraciones. Y esa ayuda se volverá aún menos probable cuando las penalidades por perder el control sobre esos datos empiecen a transformarse en prejuicios financieros. Tal vez aún puedas justificar ese gran riesgo si las ganancias obtenidas con esos datos alcanzaran la misma magnitud. Pero como han descubierto los especialistas, los beneficios de la obtención y del almacenamiento de datos suelen ser muy sobrevalorados, principalmente porque se descubrió que la eficiencia de los anuncios basados en el comportamiento de los usuarios es casi idéntica a la de aquellos basados solo en el contenido de los sitios donde aparecen.   Pero si eres de una agencia de publicidad data-driven o de una de las gigantes de la tecnología, como Facebook o Google, todas la mística que existe sobre la capacidad de transformar datos en conversión permite que vendas tu producto como un servicio Premium. Mientras eso, intimidas a posibles competidores que ni siquiera se atreven a entrar en el mercado por miedo de no lograr cosechar la misma cantidad de datos de aquellos que ya dominan el sector. Al final, los que afirman que los datos son "el nuevo petróleo" son los mismos que los venden. Y las afirmaciones hechas por ellos de que datos como esos permitirán que hagas cosas increíbles, aún son apenas un truco de vendedor, y no algo comprobado. Los datos nunca fueron el nuevo petróleo y si los nuevos residuos tóxicos: potentes e inmortales, pero imposibles de contener. Si fuera usted, no trataría de extraer más de ellos, pero si de librarme de esa cantidad enorme de información acumulada sin criterio, ni propósito, y que se puede convertir en un problema. Minimizar tu acumulo de datos nos es solo una buena práctica, pero también una buena decisión de negocios. Recolecta solo lo que realmente necesites y guarda esos datos por el menor tiempo posible. si tu política de privacidad cabe en una servilleta, entonces eso quiere decir que estás acumulando y procesando una cantidad mínima pero específica de datos y borrándolos luego en seguida. Y eso quiere decir que estás en el camino correcto. Este es un artículo de opinión y no refleja necesariamente las opciones, ni las posiciones de Kaspersky.
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INFOGRAMAS: 5 medidas cruciales para manejar una filtración de datos.

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    • Las cosas se pueden poner frenéticas cuando te ves obligado a manejar una fuga de datos. Mientras tratas de diagnosticar rápidamente el problema y te comunicas con todos los que deben ser informados, es fácil pasar inadvertido por algún detalle que puede generar consecuencias graves en el futuro. Por ese motivo, he creado el siguiente infograma con las 5 medidas esenciales que debes seguir para asegurarte que tengas la mejor reacción posible a una filtración de datos. Cómo manejar una fuga de datos 1. Evalúa la situación Lo primero que tienes que hacer es evaluar los riesgos de la filtración para tus clientes. Ese análisis va a permitir que puedas decidir tus próximos pasos, incluyendo hacer o no un anuncio sobre la fuga para el público. En caso de un problema de alto riesgo para ellos, es su deber informarles lo antes que pueda, tal vez hasta antes de reportar el problema a las autoridades. 2. Sé transparente y colabora No debes tratar de cubrir la fuga o ocultar detalles a las personas afectadas. Si escondes algo, podrás perder la confianza de los consumidores cuando alguna información sobre la filtración salga en la prensa. Al informarlos, también es importante orientarlos sobre cómo proceder en seguida. 3. Deja todo documentado Debes registrar cada pequeña filtración que tengas, aunque no sea obligatorio reportarla. Es ideal documentar todo lo que pasa, las medidas que tomas para arreglar el problema y la razón por la cual esa fuga ha sido reportada o no. 4. Aprende con los incidentes Cuando identifiques las causas, debes arreglar el problema rápidamente. Luego, asegúrate que todo tu equipo pase por un entrenamiento para saber cómo prevenir futuras fugas, porque el error humano es la principal causa para la gran mayoría de las filtraciones. 5. Notifica a todos los involucrados Si tu empresa procesa datos para otras organizaciones, no te olvides de avisarles sobre la filtración. Ellas también deberán tomar otras providencias para manejar el ataque en sus sistemas. Recurrir a esas cinco medidas inmediatamente después de una fuga de datos es lo que te va a ayudar para que tu negocio se recupere más rápido. Una comunicación rápida y clara con tus consumidores y asociados es crucial para limitar el impacto de una invasión. Las filtraciones son algo que puede pasarle hasta a las organizaciones más protegidas y preparadas en seguridad, pero aún así existen muchas medidas que puedes tomar para prevenirlas. Pero al final, preparar a tus empleados con información y entrenamiento de ciberseguridad es una de esas medidas, sino la principal, para asegurar que los datos de tus clientes se mantengan seguros siempre que sea posible.
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La privacidad está muerta. ¡Larga vida a la privacidad!

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    • Cada año nuevos titulares alertan sobre la llegada de una nueva tecnología específica, la que se supone que viene para darle un fin definitivo a la privacidad. Pero escenarios apocalípticos que predicen la muerte de la privacidad son casi tan antiguos cuando el propio concepto de privacidad, que en realidad no es tan antiguo. En este artículo vamos a explorar la relación que la sociedad occidental mantuvo con la privacidad a lo largo del tiempo y las implicaciones de esa relación en la era digital. El sueño de la privacidad nació en una cama compartida La idea de privacidad surgió en Inglaterra en el siglo XIX, como afirma el historiador Georges Duby en su obra "La historia de la vida privada" ("A history of private life", en inglés). La palabra "privacidad" tiene su origen en el término francés "priver", que significa "domar" o "domesticar". El término similar en latín, "privatum", también se refiere a lo que pasa dentro de una casa o de un círculo familiar. En la Edad Media, según afirma Duby, estar solo era un privilegio raro. Camas eran objetos extremadamente caros y por eso eran compartidos por todos los miembros de una familia, excepto en los hogares más ricos. Y aunque la realeza y la aristocracia tuvieran sus propias camas, las habitaciones rara vez eran ocupadas por solo una persona: sirvientes y guardias se mantenían siempre cerca. Pero compartir habitaciones a la hora de dormir no era algo único de las sociedades occidentales. Antropólogos que estudian los nativos de las Islas Trobriand, miembros de una antigua tribu de cazadores que vivían en los archipiélagos de Nueva Guinea, reportan que las familias de ese grupo vivían y dormían en cabañas de una sola habitación. Y cuando los padres buscaban un momento íntimo, el orden era para que los niños se cubrieran la cabeza con alfombras. A por una cerveza y el correo de otras personas La privacidad en términos de correo tampoco era algo muy regular. Incluso porque un sello de cera no es una gran garantía de que un sobre vaya a llegar intacto a su destino, con su contenido permaneciendo secreto. En el libro "El derecho a la privacidad en la historia estadounidense" ("The right to privacy in American history", en inglés) el autor, David J. Seipp describe cómo las cartas llegaban de Inglaterra en el siglo XIX por medio de los buques mercantes. Los correos eran entregados a las tabernas locales y guardadas en una simple bolsa con acceso libre para cualquiera, incluso para los dueños de esas cartas. Hasta que en 1710 el gobierno británico que comandaba los EEUU emitió el "Post Office Act", un decreto que creó el servicio postal reglamentado e hizo prohibido el acto de abrir cartas ajenas. Y esa se volvió la primera ley de privacidad establecida en los Estados Unidos. Al crear un servicio postal, el gobierno tenía como objetivo proteger la privacidad individual de cada uno. Aún así, no todos se importaron con eso. Por algún tiempo, muchas personas aún preferían la conveniencia de las entregas por buque mercante, a pesar de todos los riesgos involucrados en el proceso. Cuando los teléfonos llegaron en la conversación Así como en otros momentos, la llegada de los primeros teléfonos a los EEUU también generó predicciones calamitosas para la privacidad. Y había una buena razón para eso, porque esos teléfonos estaban localizados en lugares públicos, como tiendas y mercados. O sea, la gente podía escuchar las conversaciones ajenas mientras hacía fila para hacer o recibir sus propias llamadas. Los llamados aún pasaban por una central de distribución, donde las telefonistas hacían las conexiones entre líneas manualmente, mientras también escuchaban, aunque fuera por acaso, todas las conversaciones. Cuando los teléfonos se volvieron un objeto doméstico, muchos de ellos funcionaban por medio de líneas colectivas, llamadas en inglés de "party lines", con diversos hogares compartiendo una sola línea. Cuando alguien quisiera hacer un llamado, esa persona tenía que ponerse el teléfono en el oído y verificar si no había alguien usando la línea en aquel momento. Pero a pesar de las preocupaciones sobre privacidad, la gente seguía usando el teléfono. Por qué? Principalmente porque les permitía compartir información en tiempo real en lugar de tener que pagar por caros telegramas o cartas que tardaban días, semanas o hasta meses para llegar a su destino. Tal vez las personas estuvieran dispuestas a sacrificar un poco de su privacidad porque confiaban que la tecnología podría solucionar sus propios problemas. Con el paso del tiempo, las líneas privadas se hicieron cada vez más asequibles y con eso desaparecieron las "party lines". Hackeables, pero deseables. La era digital nos presentó un conjunto muy particular de retos sobre la privacidad. La internet, creada para facilitar el intercambio gratis y abierto de información, también es el elemento que permite que esos datos sean usados de formas no tan agradables. Un ejemplo son algunos gobiernos de diferentes partes del mundo, que conducen programas de "vigilancia digital" de sus ciudadanos usando tecnologías de reconocimiento facial. Otro caso son los asistentes personales, como Alexa (Amazon) y Siri (Apple), las Smart TVs y otros aparatos electrónicos conectados a internet, que se han vuelto un blanco constante de los hackers. Aún así, la venta de productos que utilizan lo que llamamos la Internet de las Cosas (IoT) no deja de crecer. Existe hasta un informe que predice que el número de asistentes de voz activos en el mundo debe triplicarse hasta 2013 y llegar a la importante suma de más de 8 mil millones. Protegiéndonos de nosotros mismos Algunos pueden decir que la privacidad ha perdido lugar para la conveniencia y la comodidad que la internet ofrece. Al mismo tiempo, muchos individuos y organizaciones piden insistentemente por reglas aún más estrictas para la protección de datos personales. Gobiernos de todo el planeta están empezando a imponer un control más duro sobre la recolección, el uso, el intercambio y la venta de datos personales de los usuarios. Las medidas más destacadas son el GDPR, Reglamento General de Protección de Datos, creado por la Unión Europea, y el US State of California's California Consumer Privacy Act, más conocido como CCPA, aplicado por el famoso estado norteamericano. Pero mientras algunos gobiernos aumentan la protección a la privacidad, las personas siguen posteando informaciones privadas en sus redes. Muchas incluso entregan sus datos personales sin ni siquiera saber cómo esos datos pueden ser usados. Pero los vigilantes de la privacidad y muchos consumidores alrededor del mundo están cada vez más preocupados con el potencial uso de sus datos por lo que se conoce como "Big Tech", que incluye empresas como Google, Facebook y Apple, para la manipulación política y cultural. Hace poco, la Comisión Federal de Comercio de los EEUU le impuso una multa de increíbles US$ 5 mil millones al grupo Facebook, por vender datos de sus usuarios para la consultoría política Cambridge Analytica. Algunas noticias indican que esa compañía utilizó esos datos para influir en disputas políticas y elecciones en múltiples países a través de las redes sociales. Vivimos todos en un gran reality. ¿Pero será que a la gente le importa? ¿Es la privacidad algo importante para los consumidores hoy en día? La respuesta depende de quienes responderán a esa pregunta.   En teoría, los millennials supuestamente son aquellos que tienen una indiferencia más grande sobre la seguridad de sus datos personales. Pero en un estudio de 2016 hecho en el Reino Unido y en EEUU, el 70% de los millennials (entre 19 y 36 años) afirmaron que creen que su privacidad en línea fue o será comprometida, pero que no se preocupan demasiado con eso. Entretanto, otro estudio más reciente, hecho por la Internet Innovation Alliance, no encontró diferencias significativas entre el nivel de preocupación sobre privacidad de los millennials y de gente de otras generaciones.  En 2019, en un estudio de la Internet Society realizado con consumidores de Australia, Canadá, Japón, Francia, Reino Unido y EEUU, el 75% de los entrevistados mostraron cierta preocupación con el hecho de que las empresas compartan sus datos personales sin su consentimiento. Un número aún más elevado, el 88%, quiere que los gobiernos garanticen el derecho a la privacidad de sus datos, mientras el 80% cree que las leyes y normas actuales no son suficientes.  Y esas personas tienen la razón. Innovaciones para proteger la privacidad La historia muestra que la tecnología y la ingeniosidad humana combinadas pueden, muchas veces, solucionar los problemas que ellas mismas crearon. Cuando las personas suben sus propios datos a las redes sociales, ellas eligen hacer eso. Las violaciones ocurren cuando esa red social u otros sitios web venden o comparten esos datos sin el consentimiento del usuario. Pero una internet abierta y libre no significa que tu tengas que compartir tus datos más sensibles. Las leyes pueden ayudarnos, pero desafortunadamente estas solo alcanzan hasta una parte. Y la realidad es que los legisladores aún están empezando a entender cuáles son las mejores maneras de imponer restricciones para la colecta y el uso de datos sin herir el libre comercio. La verdad es que la privacidad tiene una luz al final del túnel y esa luz es la innovación. En respuesta a los riesgos crecientes relacionados a la colecta y el uso de datos personales, las empresas de tecnología están empezando a crear alternativas para sus usuarios para que estos elijan mantener sus datos privados o no. El mecanismo de búsqueda DuckDuckGo, por ejemplo, no guarda el historial de búsqueda de los usuarios ni tampoco sus datos. Algunos servicios de adblock también hacen lo mismo.  La red social MeWe es otra plataforma que provee a sus usuarios una "Descripción de Derechos de Privacidad", la cual promete que las informaciones que el usuario entrega pertenecen solamente a él, y que el sitio no podrá venderlas o compartirlas.   En el mundo de los negocios, la startup Duality Technologies inventó la criptografía homomórfica, un sistema que permite que las compañías de tecnología analicen datos personales encriptados sin tener que remover la criptografía. Según informaciones, Google ahora también provee una herramienta de criptografía homomórfica para sus empresas asociadas.  Tecnologías emergentes también prometen mejorar la privacidad. El Blockchain es una tecnología que es la base para el Bitcoin y casi todas las otras monedas digitales, y funciona creando enlaces para las operaciones a través de un libro de contabilidad distribuido entre miles de computadores, visible para múltiples usuarios e inmutable. Algunos especialistas predicen que el Blockchain también será usado para crear nuevos formatos de identidad digital encriptados.  La triste realidad es que algunas (o muchas) empresas de tecnología y algunos líderes de empresas no van a tener el interés público como una de sus prioridades. Ese es una de las razones por las cuales necesitamos de leyes y regulaciones para resguardar la privacidad. Pero hasta los consumidores saben que los gobernantes no tienen como tener control sobre todo.   Una nueva era de la privacidad está empezando. ¿Qué deben hacer las empresas?   La lucha por la privacidad de datos necesita de reglas más duras. Pero el problema es que, si esas reglas son demasiado duras, podemos inhibir la innovación. El mejor remedio es la combinación de dos cosas: leyes de privacidad flexibles y herramientas digitales que permitan que los usuarios protejan sus datos. Esa combinación reforzada hará con que empiece una nueva era en la que nuestras informaciones serán tan privadas cuanto sus propietarios deseen. Para prepararse para esta nueva era, con un enfoque completo en la privacidad, las organizaciones deben empezar a planear ahora para resguardar los datos que manipulan, siguiendo los parámetros de normas como la GDPR y de la CCPA, aún así que esas leyes no se apliquen a su país o organización. También debes asegurarte de que tus asociados operacionales hagan lo mismo. Usar tecnologías para la privacidad de datos o inventar su propia tecnología también son cosas que deben ser parte de ese proceso. Luego tu empresa debe comunicar su compromiso con la privacidad de datos, por ejemplo, publicando una "declaración de derechos de privacidad", como otros hicieron. Individuos pueden apostar en la ingeniosidad humana, pero los negocios no. Las empresas tienen que cumplir su rol: priorizar el derecho a la privacidad de sus clientes y proveer una conexión simple a servicios que colaboren para la protección de los mismos. La innovación puede, y debe, abrir camino para el renacimiento de la privacidad, dando a los individuos y a las compañías un control sin precedentes sobre sus datos. Y mientras eso, la era digital va a seguir enriqueciendo nuestras vidas de diversas maneras. Este es un artículo de opinión y no refleja necesariamente las opciones, ni las posiciones de Kaspersky.

La privacidad digital del futuro: previsiones de especialistas para la próxima década.

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    • Sea en celulares, smartwatches y hasta en otros gadgets. Hoy en día, nuestros datos personales están por toda parte. Recolectar informaciones personales hace que muchos servicios sean mejores y más prácticos para los usuarios pero, a lo largo de los años, hemos tenido múltiples casos de demuestran también los riesgos de este hábito que se ha hecho tan común. Cuando el tema es privacidad de datos, es posible hacer una comparación con un río. Sí, un río. Porque uno nunca entra en el mismo río dos veces. El agua de un río está en constante movimiento. Así como las preocupaciones, amenazas y prioridades dentro del mundo de la seguridad digital. Pensando en eso, ¿cuáles serán las amenazas que nuestros datos enfrentarán en la próxima década? Los especialistas de Kaspersky hicieron una lista con sus proyecciones y explican cómo las empresas pueden prepararse para enfrentar cada una de esas amenazas: 1.   Gobiernos van a acceder a los datos de sus ciudadanos sin pedir permiso Esto es algo que ya está pasando, pero que en los próximos años se va a hacer aún más común. Gobiernos alrededor del planeta tienden a crear leyes que los autoricen a acceder directamente a más y más datos e informaciones de sus ciudadanos. Y van a usar muchas excusas para eso, incluyendo cosas como terrorismo, inestabilidad de sistemas y hasta el hecho real de que esos datos ya son amplia y deliberadamente explotados por el sector privado. 2.  La laguna entre reglamentación y realidad solo crecerá Aunque las justificativas sean claras y entendibles, el aumento del acceso a datos privados de millones de personas conlleva muchos riesgos, como el uso no autorizado de esos datos y las fugas de datos. Será un gran desafío para las autoridades regulatorias saber adaptar sus parámetros en la misma velocidad en la que avanzan las nuevas tecnologías. Las empresas también han sido lentas para cambiar el modo como tratan los datos de sus usuarios. El único cambio reciente significativo ha sido la práctica de pedirle al usuario su consentimiento sobre las cómo la empresa puede usar sus datos, un proceso que hoy en día ya se ha vuelto obligatorio en muchos países. Pero aún no es posible ver ninguna tendencia que direcciones hacia el aumento de la seguridad de datos sensibles de los usuarios. O sea, cuando el tema es privacidad digital, ya existe una gran distancia entre las leyes y la realidad. Y esa laguna tiene todo para seguir creciendo, lo que hace que leyes y reglas parezcan cada vez menos eficaces. 3.   Herramientas de contraataque crearán una guerra virtual por la privacidad. Los probables escenarios citados anteriormente son un aliento para aquellos que desarrollan nuevas tecnologías de protección de privacidad. Esos especialistas van a adoptar nuevos métodos, pero nuevas amenazas serán creadas por los hackers para engañarles y así se dará inicio a una guerra virtual. Mientras tanto, los usuarios de tornarán más proactivos y curiosos acerca de su privacidad. Se creará una alta demanda por gerentes de contraseña, redes privadas (VPNs), y tokens (generadores automáticos de claves) para sistemas de identificación por dos factores (2FA). Entretanto, ese tipo de mecanismo de protección solo se hace cargo de proteger la puerta del frente de una casa. Pero ataques y otros problemas también ocurren en los fondos, en el backend. Ese tipo de herramienta protege el ambiente local, pero no son un escudo eficiente contra ataques a sistemas como el almacenamiento en nube (cloud), por ejemplo. Y como las herramientas basadas en la nube están cada vez haciéndose más indispensables, los empleados de cada empresa también tendrán que entender donde están los riesgos. VPNs protegen contra algunos tipos de robo de datos, como la dirección IP y la geolocalización, por ejemplo, pero no te protegen contra usuarios que comparten datos con otros servicios, como Google y Facebook. 4.   Seguiremos siendo engañados por diversión "El crecimiento acelerado de videojuegos, tests y aplicaciones que hacen que el usuario comparta datos personales para poder divertirse es algo que no debería ser tan subestimado por las personas." Cibercriminales pueden usar ese tipo de estrategia para atacar empresas, robándole los datos personales a empleados que accedan a esos servicios y usando esos datos para acceder a sistemas e informaciones corporativas.  5.   Veremos nuevos ataques a los procesos democráticos, pero también protección contra la desinformación. Este tipo de ataque es algo que ya se ha hecho común en los últimos años y no existe un motivo evidente para que deje de ocurrir. Hoy en día ya existen tecnologías capaces de recrear la identidad visual y hasta la forma de hablar de una persona y, con las elecciones presidenciales de EEUU luego adelante, estos métodos deben robar la atención del público y ser explotados por los dos lados de la disputa. Pero donde hay una acción, también hay una reacción. Al mismo tiempo, podremos contar con nuevas herramientas para confrontar a los que tratan de manipular al público, sea con fake news, deep fakes o cualquier otra herramienta.  6.   Proveedores del Internet de las Cosas (IoT) aumentarán sus inversiones en seguridad. Los últimos años han sido turbulentos para la industria de la seguridad digital. Eso porque los ataques a objetos que utilizan el Internet de las Cosas, las filtraciones de datos y las campañas de desinformación y fake news se han vuelto cada vez más desafiadoras. Esos fenómenos harán que los proveedores suban su nivel de colaboración entre empresas para el bien de la seguridad. Hace poco, Amazon, Apple, Google y Zigbee Alliance anunciaron la creación de un grupo de trabajo en conjunto para desarrollar y promover un sistema de conectividad gratis y libre de royalties. Eso hará con que los equipos que utilicen IoT sean más compatibles y tengan una base mucho más segura. Lo que se espera ahora es que otras empresas se sumen a esa corriente. Con todo lo dicho arriba, es posible decir que estamos delante de una década muy interesante para la privacidad. Pero los desafíos son significativos y las empresas tendrán un rol fundamental para asegurar la privacidad de sus datos, no solo de sus empleados, pero también de sus consumidores. La esperanza es que nuevas soluciones sean creadas rápidamente en respuesta a nuevas amenazas. Mientras tanto, todas las empresas pueden empezar haciendo su parte, al adoptar entrenamientos de seguridad y privacidad para sus empleados.
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