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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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Switch de red con un cable Ethernet conectado sobre una mesa de madera en un taller.
Un conmutador de red de la serie GS1900 durante un proceso de configuración técnica tras detectarse la vulnerabilidad CVE-2026-107441.

Zyxel corrige un zero-day en sus switches GS1900 explotado contra casi 1.000 dispositivos

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Zyxel ha publicado un parche para un zero-day en sus switches GS1900 que los atacantes llevaban explotando desde agosto para comprometer casi mil dispositivos y robar sus archivos de configuración y credenciales. La compañía ha tenido que lanzar una segunda actualización de firmware después de comprobar que el primer parche, publicado meses antes, no frenaba los ataques activos en la red.

La vulnerabilidad, registrada como CVE-2026-107441, es un fallo de escritura fuera de límites en la interfaz web que permite a un atacante sin autenticar ejecutar comandos del sistema mediante peticiones HTTP manipuladas. Afecta a diez modelos de la serie GS1900. Zyxel liberó las nuevas actualizaciones de firmware el 22 de octubre y publicó el aviso de seguridad el 3 de noviembre.

Dónde está el fallo dentro de los switches GS1900

El fallo se localiza en tres programas de la interfaz web: dispatcher.cgi, httprestorecfg.cgi y httpupload.cgi. La página de administración guarda los parámetros de cada petición en un bloque de memoria fijo con 140 espacios de 1.024 bytes, y el código copia los datos antes de comprobar el recuento, lo que deja la puerta abierta al ataque. Zyxel considera que se trata de un fallo distinto porque el exploit también aprovecha una falta de validación en la longitud de los parámetros HTTP.

Un valor demasiado largo en el espacio número 139 desborda la memoria reservada y sobrescribe el propio contador. Fijándolo en un número negativo, el atacante puede escribir en zonas anteriores al bloque y sobrescribir punteros de función para ejecutar comandos como root sin autenticarse. Binarly, que destapó el fallo, valora su gravedad en 9,8 sobre 10, frente al 8,8 de Zyxel, porque el ataque funciona por HTTP normal desde cualquier red que alcance el switch.

Por qué el parche de junio no detuvo los ataques

El 16 de junio de 2026, Zyxel lanzó actualizaciones para el CVE-2026-7273, un desbordamiento de búfer previo a la autenticación en los mismos switches GS1900. A partir del 17 de agosto, GreyNoise detectó una oleada de ataques y, al hacer pública la campaña el 21 de septiembre, atribuyó los ataques a ese mismo fallo; ese día, CISA sumó el CVE-2026-7273 a su catálogo de vulnerabilidades explotadas conocidas.

Binarly comprobó el 28 de septiembre que el exploit en circulación apuntaba a un error distinto y desconocido hasta entonces, capaz de burlar los diez firmwares que se daban por corregidos: los atacantes evitaban el parche de junio corrompiendo el contador de parámetros antes de que se validara. Binarly trasladó el hallazgo a Zyxel el 29 de septiembre; el fabricante confirmó el nuevo fallo el 11 de octubre y distribuyó el parche definitivo el 22 de octubre.

Qué han robado los atacantes y a cuántos switches ha afectado

GreyNoise cuantifica en 996 los switches comprometidos en 48 países, con Italia, Estados Unidos y Taiwán a la cabeza. La firma atribuye la campaña a un presunto actor de habla china, rastreado como Kapibala y vinculado a la operación Red Heron, que Acronis había descrito previamente explotando una vulnerabilidad crítica en el servicio Gitea. Los atacantes extraían configuraciones, credenciales root en formato hash y datos de red: información que podría facilitar movimientos laterales en una red corporativa.

De los casi mil dispositivos afectados, 564 seguían con las credenciales de fábrica, lo que habría facilitado buena parte de los accesos. El ataque usaba un script de Python ofuscado con PyArmor que descargaba un recolector por TFTP y copiaba los datos robados en una carpeta accesible desde la propia web del switch. GreyNoise relaciona esta infraestructura con el backdoor para Linux JITTERLY y el rootkit SIXZUT, que oculta archivos, procesos y conexiones de red.

Qué hacer si tienes un switch GS1900 en tu red

Si administras alguno de los diez modelos afectados, comprueba en el panel de control que el firmware instalado corresponde a la versión publicada el 22 de octubre o posterior: el parche de junio no protege frente a este fallo. Si gestionas varios equipos, revisa uno a uno la versión instalada, sobre todo si estuvieron expuestos a internet durante el verano, cuando arrancó la oleada de ataques.

Reduce además la exposición del switch: la interfaz de administración web no debería estar accesible desde internet, sino limitada a una VLAN de gestión o a direcciones IP de confianza. Cambia cualquier contraseña de fábrica activa y rota las credenciales administrativas si el equipo ha estado expuesto. Revisar los registros en busca de peticiones inusuales puede ayudarte a detectar si el switch formó parte de los equipos comprometidos antes del parche de octubre.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelos de switches Zyxel están afectados por el CVE-2026-107441?
Son diez modelos de la serie GS1900. Conviene revisar el aviso oficial de Zyxel para comprobar si tu modelo y versión de firmware concretos necesitan la actualización publicada el 22 de octubre.
¿Qué diferencia hay entre el CVE-2026-7273 y el CVE-2026-107441?
El CVE-2026-7273 es un desbordamiento de búfer previo a la autenticación que Zyxel corrigió en junio de 2026. El CVE-2026-107441 es un fallo distinto, de escritura fuera de límites, que seguía activo pese a ese primer parche y que Zyxel no resolvió hasta octubre.
¿Cómo compruebo qué versión de firmware tiene instalada mi switch Zyxel GS1900?
Entra en la interfaz de administración web del switch y busca el apartado de información del sistema o firmware; ahí aparece la versión instalada, que debes comparar con la publicada por Zyxel el 22 de octubre de 2026 o posterior.