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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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La IA vuelve a demostrar de qué es capaz y detecta un fallo en Linux que tenía 15 años

Señal de advertencia triangular con símbolo de exclamación y el texto malware sobre ventanas de código informático
Las amenazas de malware moderno utilizan técnicas avanzadas para comprometer la seguridad de los sistemas. / Foto: Newmanwebsolutions
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La IA aplicada a la ciberseguridad vuelve a demostrar que juega ya un papel muy importante. Una vulnerabilidad puede pasar desapercibida incluso durante décadas, pero la Inteligencia Artificial podría ayudar a detectar un problema de forma eficaz y rápida. Es lo que ha ocurrido con una vulnerabilidad en el kernel de Linux que ha estado presente durante 15 años. Este problema ha sido descubierto por VEGA, el agente de IA de Nebula Security, como puedes ver en su página web.

Detectan una vulnerabilidad en Linux desde 2011

Los investigadores de Nebula Security han identificado esta vulnerabilidad como GhostLock. Ha estado presente en el kernel de Linux desde 2011, desde la versión Linux 2.6.39, y la han registrado como CVE-2026-43499. En GitHub está disponible todo lo relacionado con este descubrimiento.

Lo interesante de detectar este fallo es que se han basado en la Inteligencia Artificial. Lo que ha pasado desapercibido durante muchos años, la IA ha podido ayudar a encontrar un problema. Los investigadores han recibido una recompensa total de 92.337 dólares (unos 79.000 euros, al cambio actual) por parte de Google a través de su programa kernelCTF.

Realizaron diferentes pruebas y en ellas el exploit funcionó en el 97% de las veces. Hay que tener en cuenta que esta vulnerabilidad puede provocar que los atacantes con acceso local escalen privilegios de administrador en la gran mayoría de distribuciones de Linux lanzadas a partir de este fallo.

En primer lugar, el atacante debe tener cierto acceso al equipo. Por ejemplo, podría haber comprometido una cuenta, haber utilizado malware, etc. Al explotar GhostLock, ese atacante va a obtener acceso de administrador y tener así mayor control sobre el sistema. Eso sí, siempre necesita un punto de apoyo previo. Podemos decir que es una segunda fase de un ataque anterior.

Cómo ha ayudado la IA

El motivo por el cual esta vulnerabilidad ha pasado desapercibida tanto tiempo es que estaba en una parte oculta del kernel, de difícil acceso, por lo que es algo que solo aparece en casos muy específicos. La IA, en cambio, puede aportar mucho para encontrar fallos de este tipo. Entre otras cosas, la Inteligencia Artificial permite:

  • Inspeccionar una enorme cantidad de código.
  • Plantear diferentes hipótesis.
  • Buscar patrones sospechosos.
  • Realizar pruebas en diferentes escenarios.
  • Localizar errores.

Esto es algo revolucionario, ya que vemos claramente una tendencia que apunta a un mayor uso de la IA para detectar errores de seguridad informática. Estos fallos pueden afectar al sistema operativo, a programas que tengas instalados o a cualquier plataforma que uses en tu día a día.

Antes, un investigador de seguridad podía examinar miles de líneas de código e incluso podía pasar por alto alguna maliciosa. Ahora, la IA tiene la capacidad de que un agente pueda revisar millones en un corto espacio de tiempo. Además, es menos probable que cometa errores y, con el paso del tiempo, irá mejorando.

La IA ya no se utiliza únicamente para escribir código, sino que puede servir para descubrir vulnerabilidades, revisar software o encontrar errores antiguos que puedan estar presentes. Todo esto ayuda a mejorar la seguridad informática.

Dudas sobre GhostLock y la IA en Linux

¿Qué es exactamente la vulnerabilidad GhostLock?
Es un fallo de seguridad crítico en el kernel de Linux (CVE-2026-43499) que permite a un atacante con acceso local escalar privilegios hasta convertirse en administrador del sistema.
¿A qué versiones de Linux afecta este fallo?
La vulnerabilidad ha estado presente desde el año 2011, concretamente desde la versión 2.6.39 del kernel, afectando a la mayoría de distribuciones lanzadas desde entonces.
¿Cómo logró la Inteligencia Artificial detectar algo que llevaba 15 años oculto?
El agente de IA llamado VEGA fue capaz de inspeccionar millones de líneas de código en poco tiempo, buscando patrones sospechosos en partes ocultas del kernel que son de muy difícil acceso para investigadores humanos.
¿Es posible ser atacado de forma remota mediante GhostLock?
No directamente. El atacante necesita primero un punto de apoyo, como una cuenta comprometida o el uso previo de malware, ya que requiere acceso local para explotar el fallo.
¿Qué recompensa se otorgó por este descubrimiento?
Google, a través de su programa kernelCTF, otorgó una recompensa de 92.337 dólares (unos 79.000 euros) a los investigadores de Nebula Security por identificar y reportar el fallo.