Netflix emplea el procesamiento algor\u00edtmico para crear perfiles de usuarios a partir de metadatos recopilados y predecir qu\u00e9 contenido es m\u00e1s probable que consuman. Cada vez que uno de sus 300 millones de usuarios selecciona una serie o una pel\u00edcula, el sistema recopila una gran cantidad de datos relacionados con el consumo de medios, como clics, pausas, indicadores que el usuario dej\u00f3 de mirar, y otros (Narayanan, 2008). El algoritmo agrega esos datos a perfiles modelo que intuyen una gran cantidad de informaci\u00f3n sobre el usuario.<\/p>\n
Aunque la compa\u00f1\u00eda ha establecido varios mecanismos de seguridad y utiliza proxies de los datos personales de los usuarios para construir sus perfiles, el sistema es bastante vulnerable a los ataques de desanonimizaci\u00f3n. Los investigadores Narayanan et al. (2008) pudieron romper el anonimato de la base de datos de Netflix analizando cierta informaci\u00f3n de proxy proporcionada por los usuarios. El avance de Narayanan et al. evidenci\u00f3 una “nueva clase de ataques estad\u00edsticos de anonimizaci\u00f3n contra microdatos de alta dimensi\u00f3n, tales como preferencias individuales, recomendaciones, registros de transacciones, etc.” (ibid). Usando esos nuevos m\u00e9todos, los investigadores demostraron c\u00f3mo se pod\u00eda divulgar informaci\u00f3n confidencial, como preferencias pol\u00edticas u origen \u00e9tnico, desde una base de datos an\u00f3nima.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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