Evalúa mejor el anonimato que el sistema tradicional

Esta noticia ha sido publicada previamente por la Universidad Carlos III de Madrid.

La Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), en colaboración con el Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE), ha desarrollado una nueva métrica para analizar con mayor precisión el nivel de privacidad de los usuarios en bases de datos digitales. El trabajo, publicado en la revista científica Array, propone un sistema probabilístico que mejora la tradicional K-anonimidad, que hasta ahora era el estándar para evaluar el anonimato de los datos. Esta métrica innovadora estima la probabilidad de que un individuo pueda ser identificado en función de variables como edad, género o intereses, lo que permite comprender mejor el nivel de anonimato real.

Los investigadores aplicaron esta métrica a plataformas como LinkedIn, X (Twitter) y Meta, revelando diferencias importantes entre ellas. Según los resultados, LinkedIn y X ofrecen una mayor protección que Meta, aunque esta última podría mejorar significativamente su privacidad con simples ajustes, como usar rangos de edad en lugar de valores exactos. La investigación se enmarca en el proyecto ANTICIPA, financiado con fondos europeos y parte del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, reforzando el compromiso de ambas entidades con la innovación en ciberseguridad.

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