Click acá para ir directamente al contenido

Tecno

¿Cómo cuidarse de las filtraciones de LinkedIn y Facebook?

¿Cómo cuidarse de las filtraciones de LinkedIn y Facebook?

En menos de una semana, millones de usuarios de ambas redes sociales sufrieron con la publicación de sus datos.

Publicado: Domingo 11 de abril de 2021 a las 04:00
  • T+
  • T-

En pocos días, dos de las redes sociales más grandes del mundo sufrieron con la filtración de datos personales de sus usuarios. La primera ocurrió el fin de semana pasado, con los 533 millones de registros divulgados de Facebook.

La empresa de Zuckerberg dio una explicación sobre los hechos: "Creemos que los datos en cuestión fueron extraídos de los perfiles de Facebook de las personas por actores maliciosos que abusaron de nuestro importador de contactos antes de septiembre de 2019".

La compañía recomendó realizar revisiones periódicas de privacidad “para asegurarse de que su configuración esté en orden, incluido quién puede ver cierta información en su perfil y habilitar la autenticación en dos pasos".

Este martes, se publicaron más de 500 millones de perfiles de LinkedIn, la red social profesional de Microsoft. Los datos se pusieron a la venta en un foro de hackers, con 2,3 millones de ellos como una "prueba gratis" para los potenciales compradores.

¿La filtración de LinkedIn es tan seria como la de Facebook? "En cantidad de registros, sí. Pero no es el mismo tipo de información y tampoco fue extraída de la misma forma", explica Fernando Lagos, experto de ciberseguridad de NIVEL4, a Las3Claves. Más de 19 mil están relacionados con Chile, según Lagos.

LinkedIn aseguró que "hemos determinado que en realidad se trata de una agregación de datos de varios sitios web y empresas. Incluye datos de perfil de miembros visibles públicamente, que parecen haber sido extraídos de LinkedIn. Esto no fue una violación de datos de LinkedIn y no se incluyeron datos de cuentas de miembros privados".

La técnica usada por los atacantes es conocida como scraping, que es la extracción de datos de sitios web con programas que imitan el compartamiento humano.

SIGUIENTE »
« ANTERIOR