Una nueva métrica desarrollada por la Universidad Carlos III de Madrid y el Instituto Nacional de Ciberseguridad permite medir con mayor precisión la privacidad de los usuarios en bases de datos digitales. El avance ha sido presentado tras aplicar el método en plataformas como LinkedIn, X y Meta.
Un enfoque probabilístico para la privacidad digital
El equipo investigador ha publicado los resultados en la revista científica Array. Rubén Cuevas Rumín, subdirector del Instituto Mixto UC3M–Banco Santander en Big Data Financiero, explica que la tradicional K-anonimidad resulta insuficiente para garantizar la protección real de los usuarios. Según Cuevas, este método solo indica cuántas personas son exactamente iguales que un usuario dentro de una base de datos, sin reflejar el nivel real de protección.
"La K-anonimidad ha sido utilizada durante años, pero sólo mide cuántas personas son exactamente iguales que tú dentro de una base de datos, así que no refleja si realmente un usuario está bien protegido o no" - Rubén Cuevas Rumín, UC3M
La nueva métrica incorpora información probabilística y estima la probabilidad de que un individuo se parezca a otro usuario, teniendo en cuenta variables como la edad, el género y los intereses. Este enfoque permite analizar con más detalle el nivel de anonimato que ofrecen distintas plataformas digitales.
Resultados en plataformas y recomendaciones
Los investigadores han comprobado que LinkedIn y X ofrecen mayor protección de privacidad que Meta. Además, pequeñas modificaciones en la forma de almacenar los datos pueden tener un impacto significativo en la privacidad. Por ejemplo, sustituir la edad exacta de un usuario por un rango de edad podría mejorar el nivel de privacidad en Meta más de diez veces.
"Con cambios muy simples, como sustituir la edad exacta de un usuario por un rango de edad, Meta podría mejorar su nivel de privacidad más de diez veces" - Rubén Cuevas Rumín, UC3M
El estudio subraya la importancia de que la sociedad conozca qué bases de datos almacenan su información y qué nivel de protección ofrecen. Las filtraciones de datos pueden dar lugar a prácticas peligrosas si los sistemas no están bien diseñados.
"Es fundamental que la sociedad preste atención a qué bases de datos están almacenando su información y qué protección ofrecen, ya que las filtraciones pueden dar lugar a prácticas peligrosas si los sistemas no están bien diseñados" - Rubén Cuevas Rumín, UC3M
Proyecto ANTICIPA y financiación europea
El desarrollo de esta métrica forma parte del proyecto ANTICIPA, un convenio entre INCIBE y la UC3M. La iniciativa está incluida en los Proyectos Estratégicos en España y cuenta con financiación de los Fondos Next Generation-EU, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
- La métrica ha sido aplicada en LinkedIn, X y Meta
- El método utiliza datos como edad, género e intereses para estimar la privacidad
- El proyecto cuenta con apoyo de fondos europeos