Los acelerómetros (ACC) miden la aceleración. Están presentes en casi todos los dispositivos móviles y wearables (teléfonos inteligentes/relojes, tabletas, rastreadores de fitness, auriculares de realidad virtual, etc.) y los proveedores de dispositivos, las aplicaciones móviles y los sitios web visitados acceden a ellos regularmente sin que los usuarios se den cuenta.
Algunos usos comunes de los ACC integrados son la estabilización fotográfica, la rotación automática de la pantalla y la detección de movimientos. A diferencia de los sensores como el GPS, los micrófonos y las cámaras, los ACC se consideran en general como no intrusivos en la privacidad y, por lo tanto, menos protegidos/restringidos en el acceso. 5/n
Sin embargo, la investigación experimental ha demostrado que, con la ayuda de la analítica de datos moderna, los datos del ACC pueden ser explotados como un canal lateral para inferir información altamente sensible sobre las personas.
Basándonos en patentes y en la literatura de diversas disciplinas, nuestro artículo muestra que los datos del ACC pueden ser suficientes por sí solos para obtener información sobre las rutinas diarias, las actividades físicas, las interacciones sociales, el estado de salud, el sexo, la edad y el estado emocional del titular de un dispositivo.
Las «actividades físicas» no sólo incluyen estados de movimiento de alto nivel (por ejemplo, caminar, montar en bicicleta, sentarse, subir escaleras), sino que -con los datos del ACC de los wearables de muñeca- también actividades más finas (por ejemplo, escribir, comer, fumar, ordenar papeles, buscar en Internet).
Los datos ACC también pueden utilizarse para identificar a los usuarios de forma exclusiva (basándose en patrones de movimiento biométricos) y para reconstruir secuencias de texto introducidas en un dispositivo, incluidas las contraseñas (basándose en los micromovimientos de la mano del usuario).
Además, los datos del ACC pueden analizarse para evaluar el estilo de conducción de un usuario, para estimar su nivel de intoxicación por la forma en que se mueve y para localizar a un usuario, incluso cuando el GPS está desactivado 👀
Incluso hay investigaciones que sugieren que puede ser posible reconstruir las palabras pronunciadas por un usuario a partir de los datos del ACC (basados en las vibraciones del sonido). Sin embargo, estos resultados publicados aún no son concluyentes.
No cabe duda de que los sensores integrados mejoran nuestra vida de muchas maneras importantes. Pero para utilizar este potencial de una manera socialmente aceptable, se necesita una protección adecuada de la privacidad. ¿Cómo se puede conseguir esto?
Una solución aparentemente obvia sería que los sistemas operativos de los móviles dieran a los usuarios más control y transparencia, por ejemplo, preguntándoles cada vez que una aplicación móvil o un sitio web visitado quiera acceder a los datos del CAC (lo que ocurre TODO el tiempo).
Por desgracia, esta «solución» no servirá de mucho. Como las inferencias se basan a menudo en patrones y algoritmos complejos, no se puede esperar que los usuarios ordinarios entiendan qué información se revela indirectamente.
Así pues, la cuestión que se debate en este hilo es un recordatorio más de que necesitamos urgentemente cuestionar la engañosa noción de «consentimiento informado» cuando se trata de nuestras opciones de privacidad. El paradigma de protección de datos predominante de «notificación y elección» es completamente disfuncional.
El mito del control individual: La limitación de la autogestión de la intimidad.
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cybermedios.org 