Seguimiento anónimo

Cuando se accede a los servicios en línea a través de un navegador web, la tecnología de geolocalización puede señalar la posición del usuario a unos pocos metros, empleando una combinación de la dirección IP del usuario, la ruta tomada por los paquetes a través de Internet y cualquier red Wi-Fi que pueda estar dentro del alcance de la computadora del usuario. Es incluso más fácil si se usa una aplicación de teléfono celular; la aplicación puede leer el GPS del teléfono y saber, por ejemplo, cada vez que el usuario camina frente a un Starbucks.

Entonces, ¿por qué no estamos ya en la era de la publicidad geoespacial, en la que empresas como Facebook y Google envían cupones a los teléfonos de los usuarios cuando pasan por las tiendas de los anunciantes? Un gran problema es la dificultad de publicar dichos anuncios sin comprometer la privacidad de los usuarios.

Una posible solución es la anonimización, eliminando los identificadores de los registros de datos personales para que los anunciantes obtengan el mínimo absoluto de información que necesitan; a un minorista de ropa de moda le puede importar que un usuario sea una mujer de 18 a 34 años, pero no necesita saber cuál Es una mujer de 18 a 34 años. O podría importarle que un usuario esté cerca de una de sus tiendas sin importarle qué tienda. La anonimización permitiría a los teléfonos comunicarse con los anunciantes, proporcionando la ubicación y la información demográfica general sin revelar la identidad del usuario. Sin embargo, ha resultado sorprendentemente fácil volver a asociar registros borrados con personas específicas.



En respuesta, los investigadores están desarrollando nuevos enfoques matemáticos para proteger la identidad. En Microsoft se están realizando esfuerzos para garantizar que la contribución de un individuo a, digamos, una base de datos demográfica no pueda aislarse. Investigadores de IBM están trabajando en un método de cifrado que, en cinco a 10 años, podría permitir que la información se analice sin tener que descifrarla. (ver TR10: Cifrado homomórfico, mayo / junio de 2011). Eso significa que las empresas pueden buscar usuarios cuya ubicación coincida con la de una tienda sin tener acceso a los datos personales.

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