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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Mujer con móvil en la mano y mensaje de SMS sospechoso de fraude
Mujer con móvil en la mano y mensaje de SMS sospechoso de fraude

Movistar y O2 tienen un plan para que dejes de recibir enlaces peligrosos por SMS

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Después de anunciarlo en marzo del año pasado, más de 1,2 millones de usuarios de Movistar y O2 ya han activado el sistema anti llamadas fraudulentas de spam de la operadora que ha puesto entre sus próximos objetivos inmediatos el acabar con las estafas por SMS también.

Al igual que una llamada fraudulenta no llega a hacer sonar el teléfono, si has activado esta función como cliente de Movistar o de O2,  Telefónica quiere que sea la propia red la que detecte las amenazas por SMS y actúe antes de que alcancen al cliente, sin obligarlo a instalar aplicaciones ni realizar ajustes complicados para recibir este tipo de protección. Es algo que se lleva desarrollando ya más de año y medio con unos resultados entre los que destacan cifras como más de 40 millones de llamadas analizadas al día de las que detienen unas 400.000 fraudulentas y casi el doble, 800.000, son de spam bloqueadas por los usuarios que han activado el servicio.

Qué diferencia hay entre una llamada de una estafa y una de spam

Telefónica comentaba en el encuentro como distingue entre estafas y comunicaciones comerciales: unas pueden bloquearse directamente cuando existen evidencias técnicas suficientes; las otras se identifican para que el usuario decida. Es en este punto donde, entre sus planes, contempla ampliar la protección frente a SMS maliciosos, dispositivos conectados y exposición de datos personales.

El escudo antifraude, en primer lugar, analiza las llamadas que circulan por la red para localizar suplantaciones de números de teléfono. Entre las señales que detecta figuran llamadas que aparentan proceder de un fijo de Telefónica, pero entran por una interconexión internacional, o numeraciones que no están asignadas a ningún cliente. Cuando se confirma el patrón fraudulento, la llamada se bloquea antes de presentarse al destinatario.

Según las cifras expuestas, Telefónica concentra, actualmente, el 60 % de las llamadas fraudulentas bloqueadas en España. En periodos de campañas comerciales, la compañía sitúa el volumen aproximadamente en medio millón de bloqueos diarios.

Aún así, el sistema tiene límites. Un estafador puede utilizar una numeración legítima sin suplantarla y la red no siempre dispone de pruebas suficientes ni de habilitación legal para cortar esa comunicación o el llamado «Wangiri«, llamadas internacionales muy breves que buscan provocar una devolución y generar ingresos asociados al tráfico telefónico. Son retos para los que el escudo anti-fraude de Telefónica sigue investigando y preparándose.

El cliente decide sobre el spam

Para detectar llamadas comerciales, los algoritmos de Telefónica estudian el volumen, frecuencia, duración y horarios de las llamadas. También observan concentraciones inusuales de llamadas breves y otros comportamientos propios de campañas de publicidad masiva por teléfono. Por defecto, el usuario recibe una indicación de que la llamada podría ser comercial. Si activa el bloqueo, las comunicaciones identificadas conforme a esos criterios dejan de hacer sonar el teléfono. La gestión se realiza mediante la app mi Movistar, el 1004 o las tiendas; y según lo expuesto, 1,2 millones de líneas de Movistar y O2 habían activado la función, aproximadamente el 8 % de la base de usuarios combinada de ambas operadoras.

La identificación no depende exclusivamente de que se utilicen numeraciones 400, el prefijo que ahora exige la ley para estas comunicaciones, puesto que pese a la regulación no siempre se cumple este requisito. Evitar errores es fundamental ya que una llamada de un hospital o un servicio público no debería confundirse con publicidad. Telefónica combina listas blancas, fuentes externas y aportaciones de los clientes para ajustar la clasificación. Reconoce que pueden producirse errores y que los modelos necesitan revisión continua pero también defendió un mayor control sobre la asignación y el uso de numeraciones, ya que mientras colabora con el Ministerio y la CNMC, lleva años reclamando herramientas regulatorias contra la suplantación y las prácticas abusivas.

Los SMS, el siguiente frente

La protección actual de los mensajes cortos, o SMS, se centra en detectar la suplantación de numeraciones y alias de remitente. Ahora mismo, un mensaje malicioso puede intentar aparecer junto a comunicaciones auténticas de una entidad, sumándose a esa conversación para camuflarse y comprobar el origen no basta cuando el engaño está en el texto o en un enlace.

Para cubrir ese hueco, Telefónica está entrenando modelos de inteligencia artificial capaces de reconocer contenido sospechoso y direcciones maliciosas. Ahora mismo es una capacidad en desarrollo, no de una protección general ya desplegada, para la que está pidiendo consentimiento a los usuarios. Según explicó, el análisis será automatizado, sin seguimiento personal, y el contenido no se almacenará ni saldrá de sus sistemas. Las pruebas internas buscan reducir errores antes del lanzamiento, aunque se admite que algunos mensajes fraudulentos podrían escapar a la detección. De momento, los casos de fraude detectados sirven para enseñar al sistema a localizar mensajes iguales o equivalentes.

Protección más allá del teléfono

La hoja de ruta de Telefónica, a modo de conclusión del encuentro, contempla extender la cobertura a la línea móvil fuera del hogar y a dispositivos conectados al WiFi de la casa, que no siempre permiten instalar herramientas de seguridad, y prepara una función para avisar cuando los datos personales del cliente queden expuestos. Aunque no hay fecha concreta, desde la operadora se afirmó que prevé entregar alguna de estas capacidades durante el próximo año, con un despliegue progresivo aún por determinar y anunciar.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el ataque de llamadas conocido como Wangiri?
El Wangiri es una técnica de fraude telefónico que consiste en llamadas internacionales muy breves, diseñadas para que la víctima devuelva la llamada. Al hacerlo, se genera un cobro elevado que beneficia al estafador mediante tarifas de tráfico telefónico premium.
¿Qué son las numeraciones 400 que exige la ley para llamadas comerciales?
Son prefijos específicos que la normativa española exige utilizar en las llamadas comerciales para que el usuario pueda identificarlas fácilmente antes de contestar. Su objetivo es facilitar la distinción entre publicidad telefónica y otro tipo de comunicaciones, aunque su cumplimiento no siempre es efectivo.
¿Cómo puedo activar la protección contra llamadas de spam en Movistar u O2?
La activación se gestiona a través de la aplicación mi Movistar, llamando al 1004 o acudiendo a una tienda de la operadora. Una vez activado, las llamadas identificadas como comerciales dejan de hacer sonar el teléfono.
¿Qué diferencia hay entre un servicio antifraude de red y una aplicación de bloqueo de llamadas instalada en el móvil?
Un servicio antifraude de red, como el que despliega Telefónica, analiza y bloquea las llamadas antes de que lleguen al teléfono, sin necesidad de instalar nada. Las aplicaciones tradicionales, en cambio, dependen de bases de datos propias y actúan una vez la llamada ya ha entrado al dispositivo.
¿Qué riesgos tiene dar consentimiento para que una operadora analice el contenido de los SMS?
El análisis automatizado de SMS para detectar fraudes implica que los sistemas de la operadora revisan el contenido de los mensajes, aunque sin seguimiento personal y sin almacenamiento, según lo declarado por Telefónica. El principal riesgo reside en la confianza depositada en que estas garantías de privacidad se cumplan de forma efectiva.