Logo ADSLZone
Navega gratis con cookies…

Navegar por adslzone.net con publicidad personalizada, seguimiento y cookies de forma gratuita. i

Para ello, nosotros y nuestros socios i necesitamos tu consentimiento i para el tratamiento de datos personales i para los siguientes fines:

Las cookies, los identificadores de dispositivos o los identificadores online de similares características (p. ej., los identificadores basados en inicio de sesión, los identificadores asignados aleatoriamente, los identificadores basados en la red), junto con otra información (p. ej., la información y el tipo del navegador, el idioma, el tamaño de la pantalla, las tecnologías compatibles, etc.), pueden almacenarse o leerse en tu dispositivo a fin de reconocerlo siempre que se conecte a una aplicación o a una página web para una o varias de los finalidades que se recogen en el presente texto.

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.

O sin cookies desde 1.67€ al mes

Por solo 1.67 al mes, disfruta de una navegación sin interrupciones por toda la red del Grupo ADSLZone: adslzone.net, movilzona.es, testdevelocidad.es, lamanzanamordida.net, hardzone.es, softzone.es, redeszone.net, topesdegama.com y más. Al unirte a nuestra comunidad, no solo estarás apoyando nuestro trabajo, sino que también te beneficiarás de una experiencia online sin publicidad ni cookies de seguimiento.

Linux corrige un fallo que podía borrar datos silenciosamente y llevaba oculto desde 2023

Ilustración del pingüino Tux junto a un monitor con escritorio Linux y archivos digitales flotando.
Representación conceptual del sistema operativo Linux 6.6 con el pingüino Tux y una interfaz de gestión de datos y archivos.
Síguenos en Google

Linux acaba de corregir uno de esos errores que cualquier desarrollador teme especialmente: los datos podían desaparecer sin que el sistema se colgara ni mostrara necesariamente un error claro. El fallo estaba activo desde julio de 2023, ya que llegó a las versiones públicas a partir de Linux 6.6. Se sabe que había provocado pérdidas de datos reales entre usuarios de Polars, una conocida biblioteca de análisis de datos.

Lo que más sorprende de todo esto, como leemos en Phoronix, es el contraste entre la gravedad del asunto y la solución. Tras permanecer unos tres años en el código del kernel, la solución fue modificar una sola línea para evitar que Linux pierda una marca interna que indica que determinados datos en memoria han sido modificados.

No era un fallo teórico: usuarios de Polars ya habían perdido datos

El propio parche incorpora una descripción que deja poco lugar a dudas. Sus desarrolladores explican que usuarios de Polars, una biblioteca empleada para análisis y procesamiento de datos, habían encontrado el problema en entornos de producción.

De hecho, un desarrollador confirmó más tarde que también había sufrido este problema en otro kernel derivado y que la corrección solucionó el problema. Este fallo se describe como “corrupción silenciosa de memoria”, una situación especialmente incómoda porque la aplicación puede continuar ejecutándose sin que el usuario detecte inmediatamente que los datos han dejado de ser los esperados”.

Logotipo de Tux, el pingüino de Linux, sobre un fondo desenfocado de un monitor con código de programación.
Tux, la mascota oficial del núcleo Linux, sobre un entorno de desarrollo de software.

El problema estaba en cómo Linux recordaba que una página había cambiado. Este sistema operativo mantiene información sobre las páginas de memoria, entre ella un indicador que señala si el contenido ha sido modificado. Ese estado es vital para saber que los datos actuales no deben descartarse como si siguieran siendo prescindibles.

El bug estaba en pmd_modify(), dentro del código de gestión de memoria para x86. En algunos casos, esta función eliminaba silenciosamente el bit PAGE_DIRTY, que precisamente indica que la memoria ha cambiado. Tras eso, Linux encontraba una página que parecía no haber sido modificada y podía liberarla bajo presión de memoria.

Todo se arregla eliminando una pequeña parte de una línea

El cambio aplicado resulta casi ridículo comparado con las consecuencias. Antes, pmd_modify() preservaba determinados indicadores, pero eliminaba expresamente PAGE_DIRTY. El parche modifica esa máscara para conservar también el estado dirty, igualando su comportamiento con otras rutas similares de gestión de páginas.

Básicamente, ocupa dos líneas porque una desaparece y otra la sustituye. Estamos ante “una corrección de una sola línea”. Es uno de esos errores que demuestran que hasta una simple línea de código puede causar estragos y permanecer años sin detectarse. La solución llega con Linux 7.3 RC2.

En resumen, aunque es un fallo que no es tan sencillo de replicar en un ordenador doméstico, sí que es de bastante gravedad. Que Linux pueda olvidar que unos datos acababan de modificarse y terminar descartándolos silenciosamente bajo presión de memoria no es una cuestión menor. Por suerte, ya está resuelto, aunque simplemente se haya cambiado una línea de código.

Preguntas frecuentes sobre el fallo de corrupción silenciosa en Linux

¿En qué consistía el fallo corregido en Linux?
El sistema podía olvidar que ciertos datos en memoria habían sido modificados, lo que provocaba que Linux los liberara pensando que no habían cambiado. Esto generaba una pérdida silenciosa de información sin que apareciera ningún error visible.
¿Desde cuándo estaba presente este error en el kernel?
El fallo llevaba activo desde julio de 2023, cuando llegó a las versiones públicas a partir de Linux 6.6. Permaneció oculto en el código durante unos tres años antes de ser detectado y corregido.
¿Qué usuarios se vieron afectados por este problema?
Usuarios de Polars, una conocida biblioteca de análisis y procesamiento de datos, sufrieron pérdidas de datos reales en entornos de producción. Un desarrollador también confirmó haber experimentado el mismo problema en otro kernel derivado.
¿Dónde estaba exactamente el error dentro del código de Linux?
El problema residía en la función pmd_modify(), dentro del código de gestión de memoria para arquitecturas x86. Esta función eliminaba silenciosamente el bit PAGE_DIRTY, que indica que una página de memoria ha sido modificada.
¿Cómo se solucionó finalmente el fallo?
La solución consistió en modificar la máscara utilizada por pmd_modify() para que también conservara el estado dirty, igualando su comportamiento con otras rutas de gestión de páginas. En la práctica, el cambio ocupó apenas dos líneas, una que desaparece y otra que la sustituye.
¿En qué versión de Linux llega esta corrección?
La solución llega con Linux 7.3 RC2. A partir de esta versión, el kernel deja de perder la marca interna que señala que ciertos datos en memoria han sido modificados.
¿Es un fallo fácil de reproducir en un ordenador doméstico?
No es un fallo sencillo de replicar en un uso doméstico habitual, pero sí se considera de bastante gravedad por sus consecuencias. Su peligro real radicaba en que la corrupción de datos ocurría de forma silenciosa, sin avisar al usuario.