Identifican finalmente al pirata informático responsable del Celebgate o «The Fappening»

Identifican finalmente al pirata informático responsable del Celebgate o «The Fappening»

Rubén Velasco

Siempre que los datos salen de nuestras manos para guardarse en un servidor controlado por terceros, estos dejan de ser privados. Siempre que los datos pueden accederse de forma remota a través de Internet, existe la posibilidad de que caigan en malas manos, tal como pasó hace ya más de un año con las fotografías íntimas de las famosas, las cuales, víctimas de una serie de ataques de ingeniería social, fueran robadas y publicadas en Internet por un pirata informático, dando lugar a lo que se ha conocido como Celebgate, o The Fappening.

Entre 2012 y 2014, este pirata informático estuvo llevando a cabo una serie de campañas de phishing e ingeniería social suplantando la identidad de Google, Apple y otras compañías con el fin de engañar a las famosas afectadas y poder conseguir acceso remoto a sus dispositivos, o al menos, a la nube donde se sincronizaban los datos. Una vez tenía los datos de acceso, los guardaba para poder acceder a las cuentas y controlar todas las fotos y los movimientos de las famosas afectadas.

Tras mucho trabajo de investigación, el FBI ha descubierto que el responsable del escándalo del Celebgate, también conocido como The Fappening, se llama Ryan Collins, un hombre de 36 años residente de Pennsylvania. El FBI acusa a Collins de piratear 50 cuentas de iCloud y 72 de Gmail, así como descargar de forma ilícita las fotografías que las famosas sincronizaban en la nube de las compañías de almacenamiento.

Por el momento no se sabe la fecha concreta del juicio, aunque de momento piden para él una pena de prisión de 5 años, la pena máxima que se puede solicitar.

Correo de Apple responsable del Celebgate / Fappening

El pirata informático admite haber robado las fotos, pero no haberlas subido a Internet dando lugar a The Fappening

Collins es acusado de fraude y abuso informático por el fiscal, quien pide para él un total de 5 años de prisión, la pena máxima.

Este pirata informático admite haber llevado a cabo ingeniería social para engañar a las famosas y lograr acceso remoto a sus cuentas y a sus imágenes personales, sin embargo, asegura que él no las publicó en la red. Aunque aún no se sabe con certeza, es posible que Collins no trabajara solo y una segunda persona fuera quien publicó las fotos, que él mismo fuera víctima de un ataque informático o, lo más probable, que esté mintiendo para agilizar los procesos del juicio y recibir una pena lo más baja posible, tal como recomienda su abogado.

El abogado de Collins pedirá una reducción de la condena a 18 meses, aunque depende del juez aceptarla o negarla y seguir con la pena máxima establecida. Estaremos pendientes del juicio y saber, finalmente, qué castigo recibe Collins, el pirata informático que se ha hecho famoso en gran parte de Internet.

¿Qué condena consideras adecuada por los actos de este pirata informático?

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  • 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.

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  • 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.

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