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sábado, 19 de diciembre de 2015
viernes, 22 de mayo de 2015
La ciberseguridad es una necesidad cada vez más imperante frente al incremento de diferentes tipos de ataques cibernéticos que afronta el mundo digital, y no por tareas de inteligencia y vigilancia de los gobiernos sino por la actividad de agentes privados.
La mayoría de los ataques de ciberseguridad ocurren en Estados Unidos; representando en la actualidad el 90% del total, pero con una tendencia a expandirse sobre empresas del resto del mundo. Hay iniciativas de regulación en varias partes del mundo con diferentes criterios para determinar el alcance y las obligaciones de los sujetos obligados. Ante lo cual es requisito ineludible definir en forma previa la base filosófica política de estructura, siempre considerando que el principal activo afectado o en riesgo, resulta ser propiedad de cada uno de los seres que conforman la ciudadanía.
Sin perjuicio de estar en juego el derecho de cada ciudadano a sus datos personales, las compañías administradoras y custodias de dichos datos no suelen darle participación a los potenciales afectados frente a los atentados que puedan padecer ni tampoco cuando el data breach ya se ha producido y hay evidencias concretas de que ha habido un significado filtrado de datos de estos terceros.
Por el contrario, bajo un criterio poco transparente y arbitrario, resuelven los ataques padecidos a su buen saber y entender, con un criterio individual e inconsulto con el resto de empresas que padecen o padecieron recientemente situaciones similares. Este desequilibrio justifica promover algún involucramiento estatal, principalmente cuando hay información asociada a infraestructuras o redes críticas para la satisfacción de necesidades básicas (electricidad, agua, Internet, bancos).
Las compañías deberían cambiar el enfoque, y proceder a colaborar con los clientes, no sólo porque es lo que corresponde, sino porque a través de un curso de acción consensuado se terminará dificultando a los criminales acceder ilegítimamente a datos personales. A tales fines las compañías deben canalizar sus esfuerzos y recursos a una concientización y educación de sus clientes en lo que respecta a mejores prácticas de seguridad y planificando los cursos básicos de acción a adoptar en caso de una ruptura en la cadena de datos, más conocida como data breach.
El cambio de postura respecto a la relación con sus clientes, a través de un criterio participativo y colaborativo en la adopción de cursos de acción para combatir y prevenir los diferentes tipos de ataques a los cuales están expuestas las empresas con presencia en Internet, es mandatorio e inminente.
Frente a los intereses en juego se debería dar participación al Estado, para que al menos en una primera etapa, pueda tener un cuadro de situación, a través del requerimiento de información actualizada sobre incidentes padecidos para evaluar el grado de riesgo y adoptar medidas para contrarrestar este tipo de ataques, como ser:
i) crimeware
ii) ciber espionaje
iii) denial of service attacks
iv) inside and privilege misuse
v) miscellaneous errors
vi) Physical theft and loss
vii) Payment card skimmers
viii) point of sale intrussions
ix) web applied attacks
Estos nombres, podrán volverse más habituales y corrientes si se cumple la profecía, que para el 2019 en Estados Unidos el costo de los data breachs va a ser equivalente al 7,6% de su economía. Tal vez podrá parecer exagerado pero si tienen aunque sea algo de razón, va a ser una seria amenaza merecedora de una significativa atención por parte de la sociedad. Cuanto más rápido se discutan opciones de políticas públicas y privadas a ser adoptadas, será más fácil y gradual la concientización de la ciudadanía sobre un derecho no tan difundido en estas latitudes, como es el derecho a la protección de los datos personales. Este derecho es cada vez más sometido a esta amenaza que se avecina y conformada por continuos ataques cibernéticos cada vez más variados y sofisticados.
El estudio de las políticas públicas deberá comprender alternativas superadoras a las aplicadas hoy en día, con orígenes en problemas de hace treinta años, y que no incluían la cantidad y diversidad de datos personales que se generarán con la Internet de las Cosas y que representan un insumo sumamente valioso para que el Big Data, los conviertas en bienes pasibles de valor por tratarse de información elaborada para actividades comerciales. Otra consideración relevante es respecto a aquellos datos que presentan el carácter de públicos por estar en mano de autoridades estatales en cualquiera de sus estratos, ya sea nacional, provincial, municipal o comunal.
El sector corporativo deberá incluir dentro de sus políticas de compliance los remedios internos adecuados para concientizar a sus empleados acerca de la relevancia de los datos personales de terceros que suelen administrar o procesar de diferentes maneras y sin tener demasiada conciencia. El involucramiento no solamente debe alcanzar a los sectores informáticos y tecnológicos de la empresa, sino también al área de compliance, legales y recursos humanos, para efectivizar una política de cumplimiento efectivo que no terminé formando parte de un capítulo del manual corporativo olvidado en un cajón del escritorio del directorio.
lunes, 20 de abril de 2015
Relevant recommendations from Argentine National Personal Data Protection Direction regarding privacy protection in the development of Software Applications. IoT will be subject to these guidelines?
The National Personal Data Protection Direction
(hereinafter “NPDPD”) recently approved the Recommended Good Practices
regarding Privacy for the development of Software Applications (hereinafter
“RGPPSA”). Although the RGPPSA are not mandatory they should be considered as
guidelines to be followed as it is the first document issued by the NPDPD to
provide orientation in the management of privacy for the software
industry.
The RGPPSA become crucial for the new era of
software application developments related to Big Data and Internet of Things
where sensitive consumer information may be jeopardized.
The RGPPSA set forth the following 8 basic
steps to develop software safeguarding privacy: i) keep in mind privacy in all
the process of the company developing the software applications; ii) to develop
the applications following the Privacy by Design criteria meaning that the
privacy protection shall be considered since the first steps of the application
design and followed in all the other phases of the development of the system or
application; iii) set forth a clear privacy policy and accessible for the
personal data owners; iv) to set up by default the activation of privacy
options (Privacy by Default) in a way that shall imply an express voluntary act
from the data owner to share personal information or deactivate privacy options;
v) provide to data owner the right to choose and control; vi) to limit the
quantity of data to be collected and kept through the Privacy-Enhancing
Technologies (PET) that are certain measures that permit to eliminate or
minimize personal data and avoiding unwanted process of personal data without
affecting the functionalities of the information service; vii) ensure the
personal data collected; viii) to assume liability for the data collected with
the appointment of a Responsible for privacy issues.
Among the PET tools mentioned by the RGPPSA to
protect privacy are: a) Dissociation of data: mechanism to hide the data owner´s
identity avoiding the association of the data with determined person or
determinable person; b) Pseudonymisation: allow to perform operations without
identifying the data owner, identified only with a pseudonym; c) Information
Security: The main goal is to avoid any
unauthorized access to the systems, files or communications through a network;
d) Metadata: Recommended to incorporate
labels to be added to those files with personal data explaining the source,
obtained consent and scope of the referred consent, how they can be used,
privacy policy that are applicable and applicable term of storage; v)
Encryption: The use of this mechanism shall not be limited to secure storage as
it shall be extended to ensure its integrity, a safety transport through a
network or physical devices or secure access to personal data.
Recommendations given
by RGPPSA for privacy policy implementation: Provide clear explanation about the type of
information requested, the way in which it will be used and with whom is going
to be shared.
The privacy policy should be simple and
standardized to facilitate its reading and understanding by the data owners and
clearly explaining data process subject under the application. Therefore the
policy should explain the peculiarities of its application avoiding to incur in
cut and paste practices of other policy applicable to other application or
developer. Any change incorporated to the policy should be duly notified.
Pursuant to RGPPSA any privacy policy shall
comply with the following guidelines:
i)
Provide
a definition of the protected matter under the privacy policy (which is the
subject matter to be protected, the scope (obligors under the policy to be implemented) and compatibility and interrelation with other policies (commercial information protection).
subject matter to be protected, the scope (obligors under the policy to be implemented) and compatibility and interrelation with other policies (commercial information protection).
ii)
Include a section of definitions included in
the privacy policy that should follow the criteria of National Law of Personal
Data Protection, Law N° 25,326 (hereinafter “NLPDP”).
iii)
Comply with the following principles
applicable to data protection: a) quality of data; b) data protection
principles of free and informed consent in accordance with sections 5 and 6 of
NLPDP; c) sensitive personal data treatment following provisions of section 7
of NLDPD.
iv)
In the case of share or transfer of personal
data to a third party it shall be clearly noted in the policy and comply with
the requirements applicable to the personal data transfer in compliance of
Section 11 of NLDPD (inform purpose of the assignment and the identification of
third party receiving the data).
v)
Adopt confidentiality agreements with
employees and third parties providing services that make have notice of the
personal data to be treated by the application.
vi)
Include reference to personal data security
policy and its applicable regulation regarding security manual. (Disposition
DNPDP N° 11/06).
vii)
In the event of international data transfer
the country receiving the data shall have sufficient level of protection in the
treatment of personal data or the owner such data should have consented the
transfer to such country. The RGPPSA clearly states that storage
in the cloud shall be considered as an international data transfer.
viii)
If the use of personal data includes an
advertisement goal the specific obligations mentioned in Section 27 of NLDPD
and applicable regulations (Dispositions DNPDP N° 10/08 and 4/09) shall be
complied.
ix)
Include the procedures to allow the owner of
the personal data exercise the access, rectification, suppression and blockage
rights.
x)
Inform who is the responsible of the Data
Protection (it can be either identified officer or a specific area of the
company). The Data Protection Officer will be responsible for: a) ensuring that
any data treatment performed by any applications shall comply with data
protection regulations; b) revise and keep updated the Privacy Policy of the
organization and that the applications followed such policy; c) respond to any
inquiry regarding the Privacy Policy, the rights of the personal data owner and
the requirements from the competent authorities; d) Provide training on
personal data protection to employees; and e) control those third parties to
whom data is transferred or from whom is received (verify whether they are
registered with the NPDPD).
viernes, 25 de julio de 2014
viernes, 13 de junio de 2014
European Data Protection Supervisor´s opinion regarding the relationship between cloud computing and data protection
These are the kind of issues that should take in the new agenda of digital human rights.
EDPS opinion on cloud computing and data protection
EDPS opinion on cloud computing and data protection
viernes, 18 de abril de 2014
sábado, 22 de marzo de 2014
martes, 18 de marzo de 2014
Excelente idea consistente en la promoción de diferentes proyectos, los cuales están sujetos al voto y la crítica de cualquier cibernauta. Hay algunos muy interesantes como el de la ONG chilena Derechos Digitales consistente en rankear a las principales páginas de Internet en virtud del tratamiento que le dan a la privacidad de sus usuarios.
viernes, 10 de enero de 2014
viernes, 3 de enero de 2014
Lo que dicen que se viene. Datificación como una españolización del término Big Data.
El proceso de Datificación
Con cada vez mayor asiduidad aparecen términos vinculados con la tecnología que vienen a denunciar descubrimientos o fenómenos trascendentales para el desarrollo de la vida futura de la sociedad. En estos últimos años el turno le ha tocado al “Big Data”, ya habiendo pasado por procesos similares el cloud computing, y otros tantos conceptos que hoy ya forman parte de nuestra vida cotidiana pero que aparecen en un primer momento con cierta extrañeza y novedad en nuestras vidas.
¿Qué es el Big Data y qué impacto puede llegar a tener en nuestra vida?
Sin perjuicio que existen
numerosas definiciones sobre lo que puede considerarse Big Data, la más
sencilla es brindada por ……………….. quienes consideran que “Big data es el término que describe
el almacenamiento y análisis de un gran y complejo conjunto de datos a través
de la utilización de una serie de técnicas especiales a tales fines.”
No hay una pauta objetiva para determinar cuántos son
los datos necesarios para que se consideren Big Data, sino que va a
evolucionando junto con la cada vez más increyente capacidad de analizar datos.
Esa gran cantidad de datos que se viene generando
producto de las cada vez más actividades que generan datos, ha llegado a llamar
a este proceso como “datafication”, que en español debería leerse como
“datificación” del mundo. Para tomar
cabal idea del ritmo del crecimiento del volumen de los datos en juego conviene
recordar la comparación que hizo Eric Schmidt, el chairman de Google “Desde el nacimiento de la civilización hasta
2003 la humanidad generó cinco exabytes de datos, para pasar a generar cinco
exabytes en la actualidad cada dos días……, y el ritmo se acelera.”
¿Pero cómo es que se generan tantos datos? Pensemos
en nuestra vida diaria: el teléfono
inteligente cuenta con GPS menciona
nuestra localización todo el tiempo que esté prendido, cada compra que hacemos
en Internet o a través de tarjetas de crédito, el botón de like que utilizamos
en Facebook, implican un mensaje digital adicional que se está agregando en una
botella, y ahora el océano se encuentra prácticamente cubierto con una
infinidad de botellas de ese tipo.[1]
No sólo se trata de gran cantidad sino
también de datos más complejos.
El otro cambio en cuanto a los
datos es que ahora se generan nuevos y más complejos tipos de datos, como por
ejemplo los registros digitales de las conversaciones, imágenes de video y
fotos, conversaciones a través de redes sociales (hastags, etc.).
En este mundo de Big Data algunos
hablan de 4vs que le dan sus principales características:
i)
Volumen:
Por la gran cantidad de datos producidos cada segundo en el mundo.
ii)
Velocidad:
Por la velocidad con que se mueve dicha información como por ejemplo los datos
de las tarjetas de crédito o de los mercados financieros.
iii)
Variedad:
increyente cantidad de diferentes tipos de data (desde datos financieros a
conversaciones en chats pasan por gran variedad de tipos de datos)
iv)
Veracidad:
Por el desorden en que se presenta la información, solamente pensar en los
hashtags y abreviaturas utilizadas en Twitter, los diferentes idiomas, etc.
Sin embargo la
relevante trascendencia que presenta este proceso, es que en la actualidad se
utiliza tecnología, antes inexistente, para juntar la gran cantidad y
diversidad de datos y analizarlos, actividad que antes nunca se había realizado
con este nivel de intensidad. Y que ha llamado a esta nueva actividad como “Big
Data Analytics.”
Para tomar verdadera
dimensión de este fenómeno de Big Data se pueden ejemplificar con algunas situaciones
que se vienen presentando en la actualidad.
• El FBI está combinado
datos de redes sociales, cámaras de circuito cerrado de televisión, llamadas
telefónicas y mensaje de textos para localizar a los delincuentes y predecir el
próximo ataque terrorista.
• Facebook está
utilizando herramientas de reconocimiento facial para comparar las fotos que un
usuario ha subido al sitio con las de los demás para encontrar potenciales
amigos.
• Los políticos están
usando análisis de medios sociales para determinar donde tienen que hacer
campaña y a quien tienen que dirigir su mensaje para ganar las próximas
elecciones. [2]
• Análisis de vídeo y
datos de los sensores de los juegos de béisbol o de fútbol se utiliza para
mejorar el rendimiento de los jugadores y equipos. Por ejemplo, ahora se puede
comprar una pelota de béisbol con más de 200 sensores en lo que le dará
retroalimentación detallada sobre cómo mejorar su juego.
• Los artistas como
Lady Gaga están utilizando datos de nuestras preferencias y las secuencias de
escucha para determinar la lista de reproducción más popular para sus
conciertos en vivo.
• El auto sin conductor de Google está analiza una gigantesca
cantidad de datos procedentes de sensores y cámaras en tiempo real para
permanecer en el camino de manera segura.
• La información de GPS
acerca de donde nuestro teléfono está y qué tan rápido se está moviendo ahora
se utiliza para proporcionar informes del tráfico en tiempo real.
• Las empresas están
utilizando análisis de los posts en Facebook y Twitter para determinar y
predecir el volumen de ventas y el valor de una marca.
• Los supermercados
están combinando sus datos de la tarjeta de fidelización con la información de
los medios sociales para detectar y aprovechar el cambio de los patrones de
compra. Por ejemplo, es fácil para los minoristas para predecir que una mujer
está embarazada, simplemente sobre la base de los patrones de compra cambiantes.
Esto les permite dirigirse a las mujeres embarazadas con promociones de
artículos relacionados con el bebé.[3]
• También se han venido
desarrollado investigaciones de los datos en relación a la salud que permitan identificar
patrones previos a la irrupción de enfermedades permitiendo a través de una intervención
temprana aplicar el tratamiento adecuado.
Igual todo no es color
de rosa puesto que la Datificación puede ser usado con fines loables así como
con objetivos espurios.
Resulta casi inmediata
la asociación del tratamiento de datos con el riesgo al que está sometida la privacidad
de la ciudadanía. Si bien
originariamente los temores surgían frente a la amenaza que significaba el
sector privado (tarjetas de crédito, buscadores de Internet, etc.) desde que
surgieron las revelaciones de Edward Snowden la atención ha cambiado de foco al
detenerse en la forma en que los gobiernos, en este caso la NSA de los Estados
Unidos procede a recopilar y analizar los grandes datos, que incluyen llamadas
telefónicas y la actividad en las redes sociales tanto de personas nacionales
como extranjeras.
La ventaja competitiva
tal vez haya que buscarla en la calidad del análisis y la proximidad con el
tiempo real en que pueda obtenerse el mismo, y no tanto en los insumos cargados
para realizar dicho análisis, los cuales seguramente van a tender a estar
estandarizados.
Esta utilización
intensiva de los datos también va a ser utilizada por el sector público para
poder adoptar mejores políticas públicas a través del procesamiento de aquella
información que le sea provista en una etapa inicial los sensores o cámaras que
se encuentren en el espacio público, para luego proceder a contar con sus
propios procuradores de información.
Tanto en la actualidad
como el futuro próximo no van a existir los suficientes recursos humanos con
capacidad científicas o conocimientos para evaluar todo los datos que se están
generando. Sin embargo algunos pocos ejemplos ya demuestran hacer la diferencia[4]
dándole un valor agregado a la información que han venido juntando y a través
de la misma, mejorar la relación con el cliente.
No obstante la interacción entre el
consumidor y las empresas debe combinarse en su punto justo a través de un
criterio transparente y de cierto control sobre la información con que se
cuenta, generando la pregunta por parte del consumidor a la empresa ¿Qué
servicio me vas a dar con toda la información que tenés de mí?
Frente a los rápidos cambios de
contexto que se vienen produciendo y el valor que han adquirido los datos es
importante comprender la cadena de valor de estos últimos así como el rol que
asumen cada uno de los principales actores de dicha cadena dado el cambio
significativo en los roles y responsabilidades de cada uno en las diferentes
actividades relacionadas con datos (generación, recolección, procesamiento,
agregación, compartimiento, acceso, reuso, distribución, entrega y uso final).
Cambios futuros que se pronostican como consecuencia del proceso de
datificación:
ámbito Empresarial:
i)
El análisis
automatizado de los datos permitirá reducir los tiempos para obtener una
planificación confiable y focalizada que permita rápidamente adaptarse a los
continuos cambios de tendencias que se presentan en el mercado, permitiendo un
desarrollo de una segmentación de mercado.
ii)
Mejorar la
productividad de los trabajadores desde el momento que se podrá obtener datos sobre
los trabajos realizados, el tiempo empleado, las capacidades requeridas para su
realización, y hasta focalizar el procedimiento de selección de personal frente
a las nuevas necesidades que puedan surgir antes las nuevas modalidades de
trabajo que se impongan con motivo de análisis de los datos.
iii)
Aparición de nuevas áreas
o puestos en las empresas que no sólo están representadas por especialistas en
el análisis de datos sino también por operarios en la detección de datos relevantes
para su posterior análisis.
ámbito Informático:
iv)
Surgimiento de discusiones
acerca de la calidad de los datos necesarios para realizar mejores análisis. En
una primera aproximación podemos anticipar que van a resultar muchos más
valiosos los datos integrados que aquellos datos aislados.
v)
Aquellos aplicativos
que permitan el análisis de los datos resultan uno de los elementos más
preciados del mercado.
vi)
La principal fuente de
generación de datos van a ser las máquinas (conocida como la Internet de las
cosas) que crecerán mucho más rápido que cualquier otra fuente de datos destinados
al análisis, incluso aún más que aquellos datos generados por los propios
humanos a través de las redes sociales. Los datos generados por las máquinas
por lo general están estructurados y contienen pequeña información (por ejemplo
ubicación y temperatura de un camión refrigerador, o los miles de sensores de
las diferentes partes de un avión).
vii)
Tendencia a la convergencia
de los procesos de análisis, como ser el análisis predictivo, data discovery, GIS
y otras formas de análisis llevarán a una automatización del análisis mediante el
aleccionamiento de las máquinas, smart ETL y otros procesos automatizados.
jueves, 17 de enero de 2013
miércoles, 25 de enero de 2012
jueves, 12 de enero de 2012
martes, 2 de agosto de 2011
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