Los usuarios de redes sociales se creen anonimizados, los desanonimizadores que los pueden desanonimizar, malintencionados desanonimizadores serán

dibujo20090320anonymoussocialnetworkuserEn las redes sociales se comparte mucha información de carácter privado sensible a usos malintencionados o comerciales. La privacidad se protege gracias al anonimato. Hay aplicaciones software capaces de “desanonimizar” dicha información e indentificar a los usuarios que creen ser anónimos. Arvind Narayanan y Vitaly Shmatikov han desarrollado un algoritmo de desanonimación que aplicado a las redes Twitter y Flickr alcanza una tasa de acierto del 88%. Los autores afirman que el nuevo algoritmo es robusto al ruido y a la mayoría de las defensas existentes. Nos lo cuentan en Arvind Narayanan, Vitaly Shmatikov, “De-anonymizing Social Networks,” 30th IEEE Symposium on Security and Privacy, ArXiv preprint, Submitted on 19 Mar 2009 [página web del artículo, FAQ sobre el artículo].

La mayoría de los usuarios de las redes sociales considera su privacidad como algo muy importante. Comparten cierta información privada sólo con sus amigos (“amigos” en sentido amplio) y no desean que nadie más pueda conocerla. Especialmente en un contexto en el que el phishing y el spamming son cada día más difíciles de detectar. Un usuario malintencionado podría usar las técnicas de desanonimación para desarrollar este tipo de ataques maliciosos de forma altamente personalizada. Por otro lado, las técnicas también podrían ser usadas por los gobiernos, autoridades judiciales o la policía para identificar a estos usuarios malintencionados.

¿Se puede desarrollar un algoritmo de anonimato imposible de desanonimizar? Según los autores, no es posible. La solución está en que los usuarios de las redes sociales sean conscientes de los peligros de publicar información. No hay diferencia práctica entre la información personal identificadora y la información no personal potencialmente indentificadora mediante un algoritmo de desanonimización. Los usuarios de las redes sociales deben aprender a ser conscientes de ello. Las grandes empresas tecnológicas que ofrecen como servicio las redes sociales deberían publicar claramente este hecho para que sus usuarios sean completamente conscientes de ello.

Conforme el tiempo pasa y los ordenadores son más potentes, los desanonimizadores malintencionados serán más capaces de explotar nuestra identidad para sus fines gracias a algoritmos como el de Narayaman y Shmatikov. Aún así, la investigación en este tipo de técnicas es importante para el progreso de la seguridad informática en la red de redes.

Fotografiadas dos estrellas gigantes rojas justo antes de explotar como supernovas tipo II

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Ver una explosión de supernova en vivo y en directo debe ser un espectáculo impresionante. Por ahora nos tenemos que conformar con tratar de identificar la estrella precursora de una supernova recién vista. No es fácil. Gracias al Telescopio Espacial Hubble y al Telescopio Géminis se han logrado identificar las estrellas progenitoras de las supernovas SN 2003gd y la SN 1993J. Son supernovas de tipo II, resultado de la “muerte” de estrellas rojas supergigantes. El artículo técnico es Justyn R. Maund, Stephen J. Smartt, “The Disappearance of the Progenitors of Supernovae 1993J and 2003gd,” Science, Published Online March 19, 2009 . Muchos se han hecho eco de este importante progreso científico, como “Two Dying Red Supergiant Stars Produced Supernovae,” ScienceDaily, Mar. 20, 2009 .

En el modelo de las capas de “cebolla” para una estrella, cuando se consume todo el hidrógeno del núcleo, comienza el consumo de la siguiente capa lo que conlleva un aumento de volumen y un enfriamiento de su superficie, que hace que el color de la estrella se vuelva más rojizo, se forma una gigante roja. Más adelante, la temperatura de la estrella alcanza un valor crítico, su luminosidad aumenta, la estrella se hincha hasta alcanzar un radio cercano a la distancia de la Tierra al Sol y se ha formado una supergigante roja. Cuando se han consumido todos los elementos químicos hasta el hierro, la estrella “muere.” Si su masa es suficiente, más de 8 veces la masa del Sol, explotará en una supernova de tipo II. Para verificar los modelos teóricos sobre este tipo de supernova, lo ideal sería poder identificar la estrella supergigante progenitora justo antes de la explosión. No es fácil.

Los astrofísicos Justyn R. Maund, Dark Cosmology Centre, Niels Bohr Institute, University of Copenhagen, y Stephen J. Smartt, Queens University Belfast, han utilizado imágenes de archivo del Observatorio Géminis y del telescopio espacial Hubble para identificar exactamente cuál es la estrella progenitora de dos supernovas de tipo II. No es tarea fácil, ya que los restos de la supernova forman una nube de gas y polvo que impide localizar bien la posición de la estrella progenitora. Han utilizado imágenes anteriores y posteriores a las explosiones en 1993 y 2003 de SN1993J y SN2003gd para identificar las supergigantes rojas progenitoras mediante substracción de imágenes. La progenitora de SN 2003gd era una supergigante de tipo M y la de SN 1993J era de tipo K, miembro de una estrella binaria cuya compañera, de supergigante de tipo B, todavía puede ser observada.

PS: La física de las supernovas tiene asociados gran número de problemas abiertos (aún por resolver), entre ellos la identificación eficiente de precursores. Un buen resumen de estos problemas está en Nino Panagia, “Unsolved Problems about Supernovae,” ArXiv preprint, Submitted on 19 Mar 2009 .