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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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Adiós a la privacidad: las nuevas cámaras de la policía que te identificarán solo con llevar el móvil u otro dispositivo encima

Ilustración conceptual generada por IA de un módulo sensor SignalTrace acoplado a una cámara de tráfico, escaneando señales inalámbricas de un vehículo en una autopista
Figura 1: Ilustración conceptual generada por inteligencia artificial para representar la tecnología SignalTrace. Imagen generada por IA sobre el render oficial del proyecto

Durante los últimos años, los conductores se han habituado a la presencia de cámaras de lectura automática de matrículas, herramientas estándar diseñadas para identificar vehículos robados o tramitar sanciones de tráfico.

Sin embargo, el verdadero rastro de un ciudadano ya no lo aporta el metal de su coche, sino los dispositivos que lleva consigo.

¿Cómo funciona?

La voz de alarma en el sector de la seguridad digital ha saltado tras una investigación del medio de comunicación especializado 404 Media. Según desvela este informe, una importante firma de vigilancia con profundos vínculos con los cuerpos policiales internacionales ha desarrollado un sistema capaz de identificar de manera inalámbrica, registrar y almacenar en una base de datos las señales emitidas por dispositivos electrónicos cotidianos como teléfonos iPhone, auriculares AirPods, relojes inteligentes o pulseras de actividad.

La compañía detrás de todo esto es Leonardo US Cyber and Security Solutions, una multinacional que ha comenzado a comercializar una tecnología bautizada como SignalTrace (anteriormente conocida a nivel técnico como Elsag EOC Plug). Los ingenieros de la marca han diseñado unos módulos con sensores avanzados que se acoplan directamente a las cámaras de tráfico que ya están montadas. Estos terminales capturan de forma pasiva las direcciones físicas y los paquetes de datos locales emitidos por los protocolos Bluetooth y Wi-Fi, así como etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID), vinculando al instante esa firma digital con la fotografía de la matrícula del coche que pasa por delante.

Diagrama del sistema de identificación de dispositivos móviles de Leonardo US, mostrando un coche pasando frente a una cámara de tráfico que captura señales de un smartphone
Figura 2: Diagrama oficial del sistema de rastreo de firmas electrónicas de Leonardo US, que muestra cómo las cámaras de tráfico capturan señales de dispositivos móviles. Imagen: Cortesía de Leonardo US Cyber and Security Solutions

La implantación de estos rastreadores no persigue únicamente la identificación aislada de un dispositivo, sino la aplicación de algoritmos de análisis masivo de datos para establecer patrones de comportamiento social en tiempo real.

Adiós a la privacidad

La documentación oficial de la compañía detalla las capacidades que este software pone a disposición de las autoridades estatales y federales:

  • Identificación de patrones de viaje: Al almacenar de forma masiva los identificadores de Bluetooth, el sistema detecta cuándo dos teléfonos móviles o unos AirPods específicos son registrados de forma sistemática y consecutiva por diferentes cámaras de una ruta.
  • Descubrir delincuentes: Esta monitorización cruzada permite a la inteligencia artificial de la plataforma descubrir coches que operan juntos y detectar si varios vehículos sospechosos se mueven de manera coordinada por el territorio nacional. Esto será útil, por ejemplo, tras haber cometido un robo.
  • Rastreo de protestas y marchas: Las organizaciones en defensa de los derechos civiles advierten de que la herramienta es el mecanismo perfecto para identificar a los ciudadanos que se dirigen a una manifestación, cruzando las matrículas de sus coches con los terminales móviles detectados en las inmediaciones.

Desde la perspectiva legal y de la ingeniería jurídica, la implantación de SignalTrace abre un escenario sumamente polémico, como es normal. Aunque la empresa tecnológica insiste en que su sistema respeta la intimidad de las personas al no desencriptar ni leer el contenido privado de los mensajes o correos del teléfono, la plataforma no exige de forma nativa presentar una orden judicial previa para que la policía pueda consultar el histórico de geolocalización de un dispositivo.

El argumento de los defensores de esta tecnología es que, al transitar por autovías públicas o caminar por la acera, el ciudadano no puede apelar a una expectativa legítima de privacidad. Sin embargo, colectivos de derechos civiles como la Electronic Frontier Foundation ya han denunciado que, en un análisis de noviembre de 2025, más de 50 estados utilizaron sistemas similares para controlar manifestaciones.

Dado que el software de la empresa matriz ya cuenta con cerca de 4.000 clientes institucionales repartidos en más de 25 países, los expertos vaticinan que la validación técnica de este método terminará llegando ante los tribunales de justicia más altos de Europa y Estados Unidos.

Preguntas frecuentes sobre SignalTrace y la vigilancia inalámbrica

¿Qué es SignalTrace y quién lo ha desarrollado?
SignalTrace es una tecnología de vigilancia desarrollada por Leonardo US Cyber and Security Solutions.
¿El sistema puede leer mis mensajes o el contenido de mi móvil?
No.
¿Cómo puedo evitar que mi dispositivo sea rastreado por estas cámaras?
Desactivando el WiFi y Bluetooth.