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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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Ilustración conceptual de una caja fuerte de piedra agrietada con una llave, rodeada de líneas geométricas azules sobre un fondo de circuitos electrónicos.
Binance vincula el robo de 6.340 millones de dólares a una campaña de falsas entrevistas de trabajo atribuida a grupos de Corea del Norte.

Binance revela cómo un grupo vinculado a Corea del Norte le robó 6.340 millones con falsas entrevistas de trabajo

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Binance ha explicado cómo un grupo de atacantes vinculado a Corea del Norte logró robar unos 6.340 millones de dólares en criptomonedas el 29 de octubre de 2026. La operación arrancó meses antes con una falsa oferta de empleo y terminó explotando un mecanismo de autorización de Ethereum para vaciar una de sus wallets calientes sin que el exchange pudiera revocar el acceso de inmediato.

El FBI atribuye el asalto al clúster TraderTraitor, vinculado a Corea del Norte, según un informe técnico sobre el incidente. De los fondos sustraídos, Binance ha logrado congelar o interceptar unos 2.850 millones de dólares, pendientes de conciliación y sujetos a la volatilidad del mercado. El exchange ha asumido el impacto económico de forma íntegra y asegura que el 31 de octubre ya había repuesto el 98% de los tokens afectados. Te contamos, paso a paso, cómo entraron hasta el corazón de su infraestructura.

¿Cómo colaron una oferta de empleo falsa entre los ingenieros de Binance?

Todo arrancó en junio, meses antes del golpe final. Un ingeniero del equipo de Wallet DevOps descargó un instalador de Homebrew manipulado mientras intentaba instalar una herramienta de programación con inteligencia artificial. Binance sustituyó el equipo y rotó las credenciales en cuanto detectó el problema, pero sus investigadores creen que ese primer contacto ya había dejado expuestos al ingeniero y a varios compañeros de su entorno.

El segundo golpe llegó en septiembre a través de una plataforma de reclutamiento legítima. Un supuesto director de proyecto contactó con otro ingeniero y organizó entrevistas con una falsa representante de recursos humanos y un falso consejero delegado. El primer entrevistador usó videollamada y un perfil social con fotografías personales para resultar creíble. En la segunda entrevista, el ingeniero descargó un repositorio con una prueba técnica en su equipo de trabajo: el código sustituyó el componente legítimo pyenv por un ejecutable alterado, creó un enlace simbólico que apuntaba al archivo malicioso y lanzó una shell zsh.

¿Qué pasó el 29 de octubre y cómo sigue el rastro del dinero robado?

El 20 de octubre, los atacantes dieron el salto definitivo: desde el equipo ya comprometido, y apoyándose en una herramienta interna de inteligencia artificial, llegaron a los ordenadores de otros dos ingenieros. En uno de ellos encontraron un token de permisos para desplegar contenedores, la llave que les faltaba para alcanzar la infraestructura privilegiada del exchange.

El golpe se ejecutó el 29 de octubre, entre las 17:15 y las 19:56 UTC. Los intrusos accedieron al ordenador de otro ingeniero, usaron las credenciales robadas, desplegaron un contenedor y lanzaron el script malicioso que desencadenó las transferencias no autorizadas. Entre los activos movidos figuran 233,46 millones de XRP, unos 970.500 SOL, 44,2 millones de OP y 18.270 BTC.

Puedes ver el mensaje que ha publicado Binance en su perfil en la red social X (@binance):

Imagen usuario de twitter
Binance
@binance
https://t.co/sU9dUqLQDH
X – The Everything App
De x.com
03 de noviembre, 2026 • 15:33

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La razón por la que Binance tardó horas en detener la sangría está en el abuso del mecanismo EIP-7702 de Ethereum contra el servicio interno de firma de wallets. Los atacantes consiguieron que un contrato bajo su control obtuviera permiso de ejecución sobre una hot wallet y enviaron 50 transacciones de firma para manipular los nonces de la cuenta y mantener activas esas delegaciones, incluso después de que Binance suspendiera los retiros. La wallet operaba con computación multipartita (MPC), así que no existía una única clave privada para revocar el acceso de forma inmediata y el equipo de respuesta tuvo que diseñar un procedimiento específico sobre la marcha. La última transferencia no autorizada, de 2.961,9 ETH, se completó a las 23:56 UTC; Binance no anuló la delegación hasta las 00:10 UTC del 30 de octubre.

Binance ha reconstruido los sistemas afectados, sustituido los dispositivos comprometidos, revocado las credenciales expuestas y reforzado la monitorización interna tras el ataque. La investigación sigue abierta.

El aviso de atribución del FBI advierte de que los atacantes están convirtiendo la mayor parte de los fondos robados en ETH antes de blanquearlos mediante finanzas descentralizadas (DeFi) y servicios de intercambio instantáneo, plataformas que permiten cambiar una criptomoneda por otra sin pasar por la verificación de identidad de un exchange tradicional. Saltar entre varias redes de este tipo dificulta seguir el rastro del dinero antes de que llegue a una plataforma regulada. Si gestionas criptoactivos en un exchange con custodia MPC como la de Binance, este episodio deja claro cuánto puede tardar el sistema en frenar un acceso ya autorizado.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el mecanismo EIP-7702 que usaron los atacantes?
Es una actualización de Ethereum que permite a una cuenta delegar temporalmente la ejecución de transacciones a un contrato inteligente. Los atacantes lo usaron para que un contrato bajo su control obtuviera permiso de ejecución sobre una hot wallet de Binance.
¿Qué es un monedero de computación multipartita (MPC)?
Es un sistema de custodia en el que la clave privada se divide en varios fragmentos repartidos entre distintas partes, de forma que ninguna por sí sola puede firmar una operación. Mejora la seguridad frente al robo de una sola clave, pero complica revocar permisos de forma inmediata cuando varias partes deben coordinarse.
¿Qué es el clúster TraderTraitor al que el FBI atribuye el ataque?
Es el nombre con el que el FBI identifica a un grupo de actividad ofensiva vinculado a Corea del Norte, centrado en el robo de criptoactivos mediante ingeniería social, como ofertas de empleo falsas, y compromisos de infraestructura de desarrollo.