Este es el software que puede identificar a una persona aunque borre el rastro de todos sus datos

Nada se elimina completamente de Internet.

Cuando se deja rastro de las interacciones del teléfono móvil de un individuo, así como las de sus contactos, la inteligencia artificial puede rastrear a la persona entre más de 40.000 usuarios anónimos. Los investigadores de varias ramas de las ciencias humanas como la sociología apuntan a que los humanos socializan de maneras que permiten a los algoritmos identificarlos por patrones de conducta aunque eliminen todas sus huellas al navegar por Internet.

No sorprende que las personas tiendan a permanecer dentro de círculos sociales establecidos y que estas interacciones regulares formen un patrón estable a lo largo del tiempo, pero el hecho de que se pueda usar ese patrón para identificar al individuo es una vuelta de tuerca propia de las películas de ciencia ficción.

Todo permanece en la red

De acuerdo con el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea, las empresas que recopilan información sobre las interacciones diarias de las personas pueden compartir o vender estos datos sin el consentimiento de los usuarios. El problema es que los datos deben ser anonimizados. Algunas organizaciones pueden suponer que cumplen con este estándar dando a los usuarios seudónimos, sin embargo en la mayoría de los casos esto no es cierto.

Ha habido experimentos donde se ha planteado la hipótesis de que el comportamiento social de las personas podría usarse para rastrear conjuntos de datos que contienen información sobre sus interacciones online. Para probar su hipótesis, los investigadores enseñaron a una red neuronal artificial, una inteligencia artificial que simula el circuito neuronal de un cerebro biológico, a reconocer patrones en las interacciones sociales semanales de los usuarios.

Para una prueba, los investigadores entrenaron la red neuronal con datos de un servicio de telefonía móvil que detallaba las interacciones de 43.000 personas durante 14 semanas. Estos datos incluían la fecha, hora, duración, tipo (llamada o mensaje de texto) de cada interacción, los seudónimos de las partes involucradas y quién inició la comunicación.

Los datos de interacción de cada usuario se organizaron en estructuras de datos en forma de web que consisten en nodos que representan al usuario y sus contactos. Cadenas enhebradas con datos de interacción conectaron los nodos. A la inteligencia artificial se le mostró la red de interacción de una persona conocida y luego se lanzó para que buscase en los datos anónimos la web que se parecía más a la que había consumido el usuario.

La red neuronal solo emparejó al 14,7% de las personas con su yo anónimo. Sin embargo, la inteligencia artificial identificó al 52,4% de las personas cuando se les dio no solo información sobre las interacciones del objetivo, sino también las de sus contactos. Cuando los investigadores proporcionaron al algoritmo los datos de interacción del objetivo y los contactos recopilados 20 semanas después, la inteligencia artificial identificó correctamente a los usuarios casi el 70% de las veces, lo que sugiere que el comportamiento social sigue siendo identificable durante largos períodos de tiempo.

REFERENCIAS:

Intersoft Consulting/Universidad de Minnesota

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