26 de agosto de 2026

SLEEPWALKER introduce una puerta trasera para Windows que solo despierta con un único paquete de red

SLEEPWALKER es una puerta trasera para Windows diseñada para permanecer inactiva hasta recibir un único paquete de red cifrado y a medida. Cuando llega, el implante descifra y ejecuta un bytecode propio, lo que reduce el rastro en red y complica la detección.

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Una nueva puerta trasera bautizada como SLEEPWALKER plantea un enfoque poco habitual en Windows: no llama a casa, no mantiene un canal permanente y no deja el típico ‘beaconing’ que suele delatar a muchas familias de malware. Permanece en silencio, residente en memoria, y solo se activa cuando recibe un único paquete de red construido a medida. Ese disparo basta para poner en marcha el implante y ejecutar acciones sin necesidad de que el sistema infectado inicie ninguna comunicación previa.

El corazón del diseño está en cómo interpreta las órdenes. En vez de comandos en texto o estructuras fáciles de inspeccionar, el paquete transporta un pequeño programa en bytecode, perteneciente a un lenguaje propio con 23 instrucciones. Ese mini lenguaje permite encadenar tareas, mover información, recibir etapas adicionales y ejecutar código en memoria. La idea resulta clara: minimizar indicadores en red hasta el último momento y trasladar la lógica a un formato menos evidente para herramientas de inspección tradicionales.

El camuflaje también apunta a la discreción. La muestra analizada se presenta como una DLL de 64 bits que suplanta a dpapi.dll y exporta las mismas siete funciones que cabría esperar del nombre, además de falsear metadatos de versión para aparentar legitimidad, incluso con una apariencia ligada a ESET. El implante busca cargarse mediante DLL side-loading dentro de ERAAgent.exe, el ejecutable del ESET Management Agent usado en despliegues de ESET PROTECT y ESET PROTECT On-Prem. Para reforzar el control, solo ‘despierta’ si el proceso anfitrión coincide con el esperado.

La configuración interna se protege con AES-256-CCM y, en el caso descrito, se reduce a una instrucción de arranque que ordena vigilar interfaces de red de forma indefinida. Desde ahí, puede inspeccionar tráfico en modo promiscuo y evaluar paquetes a nivel de contenido bruto, un detalle que permite esconder el disparador dentro de tráfico IP que, a simple vista, podría parecer rutinario. También existe un canal alternativo para transportar disparadores en consultas DNS, aunque en la muestra no aparecía activado.

La puerta trasera contempla varios transportes para comunicación y entrega de tareas, incluidos TCP, UDP, ICMP, SMB named pipes y un canal VMCI de VMware entre huésped y host. En ese repertorio hay un matiz delicado: para facilitar acceso no autenticado a tuberías con nombre, el malware puede modificar valores del registro de Windows como EveryoneIncludesAnonymous y NullSessionPipes, rebajando la postura de seguridad del equipo. Esos cambios, eso sí, requieren permisos de administrador locales, y el código analizado no confirma por sí mismo una vía de escalada de privilegios.

No hay víctimas confirmadas, ni sectores, ni países, ni infraestructura atribuida, y el análisis público parte de una sola muestra sin telemetría asociada a incidentes. Aun así, el planteamiento encaja con operaciones dirigidas: reduce la huella de red, evita dependencias de un C2 fijo y puede esperar el momento oportuno para activarse.

Para equipos de seguridad, las medidas más inmediatas pasan por auditar endpoints con ESET Management Agent y comprobar si aparece una dpapi.dll inesperada en el mismo directorio que ERAAgent.exe. También conviene buscar la presencia de dpapisvc.dll junto al ejecutable, un nombre que no se corresponde con un componente estándar de Windows en los detalles descritos. Los investigadores han publicado reglas YARA y utilidades de escaneo en modo solo lectura para confirmar coincidencias por hash y artefactos característicos.

Si se sospecha de actividad, resulta clave revisar y corregir, comparando con una línea base, los valores EveryoneIncludesAnonymous y NullSessionPipes. En paralelo, ayuda endurecer la carga de DLL y recortar la superficie de side-loading con controles de integridad en directorios de aplicaciones y políticas que limiten cargas desde rutas no esperadas. La telemetría de carga de módulos y de cambios de configuración de red puede marcar la diferencia, sobre todo para detectar procesos que activen modo promiscuo o capturas anómalas.

Cualquier hallazgo conviene tratarlo como un incidente de alcance desconocido. SLEEPWALKER está pensado para ejecutar cargas en memoria y recibir tareas por etapas, así que la respuesta debe incluir análisis forense y una revisión seria de permisos en los directorios donde residen componentes del agente de ESET, evitando escrituras no autorizadas que habiliten el side-loading. También gana peso la visibilidad del tráfico interno, porque el primer disparador podría requerir proximidad a la red objetivo y la detección en segmentación, y en tráfico este a oeste, puede ser el primer aviso.

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Adam Mosseri declara ante el jurado: Instagram no crea «adicción clínica», solo «uso problemático»

Adam Mosseri declara ante el jurado: Instagram no crea "adicción clínica", solo "uso problemático"

El hombre que lleva Instagram desde 2018 y que tiene más que nadie que explicar sobre cómo se diseñó esa plataforma tomó el estrado el martes 25 de agosto en el tribunal federal de Oakland. Adam Mosseri, director de Instagram, testificó ante el jurado en el caso que enfrentan a Meta con 29 fiscales generales de estados americanos, el mayor test legal que el diseño de plataformas sociales ha enfrentado en la historia de EE.UU.

La diferencia entre «uso problemático» y «adicción clínica» fue el epicentro de su declaración. Los fiscales presentaron una entrevista de podcast de 2020 en la que el propio Mosseri dijo: «Existe algo como ser adicto a una plataforma de redes sociales.» Confrontado con esa cita bajo juramento, Mosseri respondió que había hablado «sin cuidado» y que en realidad piensa que existe «algo como usar una plataforma más de lo que te hace sentir bien». Eso, insistió varias veces, no equivale a «adicción clínica». También reveló que ha recibido más de 45 millones de dólares en compensación desde que se unió a Meta en 2008.

El contexto del juicio: 29 estados, 200.000 millones en juego

El caso en Oakland es el más grande de los múltiples procesos legales activos contra Meta por el impacto de sus plataformas en menores. Cuatro estados —California, Colorado, Nueva Jersey y Kentucky— presentan los argumentos en nombre de la coalición de 29 fiscales generales estatales, en un caso registrado originalmente en octubre de 2023 en el Tribunal de Distrito Norte de California ante la jueza Yvonne Gonzalez Rogers.

Los estados acusan a Meta de: diseñar Instagram y Facebook deliberadamente para crear dependencia en usuarios jóvenes, recopilar ilegalmente datos personales de menores de 13 años en violación de la ley federal COPPA, y mentir públicamente sobre la seguridad de sus plataformas mientras los documentos internos mostraban que la empresa conocía los daños. Las sanciones civiles potenciales, si los fiscales prueban sus argumentos, rondan los 200.000 millones de dólares —cerca de 2 dólares por infracción multiplicados por el número estimado de violaciones.

Meta ha rechazado las acusaciones, afirmando que «no existe un vínculo claro entre el uso de redes sociales por adolescentes y la falta de bienestar».

¿Por qué Mosseri es un testigo clave?

Mosseri, que lleva Instagram desde 2018 y supervisa los equipos de diseño e ingeniería de la plataforma, es la persona que puede responder con autoridad a la pregunta central del caso: ¿sabía Instagram que sus decisiones de diseño causaban daños en usuarios jóvenes, y las tomó igualmente? El scroll infinito, los sistemas de notificación diseñados para maximizar el retorno, los algoritmos de recomendación que amplifican el contenido más reactivo: todas esas características tienen un responsable de diseño, y Mosseri es ese responsable.

Antes de su testimonio del martes en Oakland, el director de diseño de producto de Instagram, Francesco Fogu, testificó sobre una presentación interna sobre adolescentes en la que se habían descartado ajustes de seguridad por defecto. El investigador de Instagram George Volichenko también testificó sobre rechazo de configuraciones de seguridad en cuentas de menores. Esos testimonios previos construyen el argumento de los fiscales de que Meta tenía conocimiento del problema y eligió no resolverlo.

El precedente de febrero de 2026

Mosseri ya había testificado en febrero de 2026 en el Tribunal Superior de Los Ángeles, en uno de los procesos bellwether que precedieron al caso federal de Oakland. En ese proceso, un jurado condenó a Meta a pagar 4,2 millones de dólares a una joven de 20 años que alegó haberse vuelto dependiente de Instagram y YouTube desde la infancia. Google/YouTube fue condenado a pagar los 1,8 millones restantes del total de 6 millones.

El juicio de Oakland es diferente en escala —29 estados contra uno— y en estructura —tribunal federal con juez federal decidiendo la responsabilidad y las sanciones, con el jurado emitiendo un veredicto consultivo—. Se espera que continúe hasta bien entrado septiembre. El mismo argumento jurídico de que el diseño de plataformas constituye un «producto defectuoso» —que esquiva el escudo de la Sección 230 de la ley de telecomunicaciones que normalmente protege a las plataformas del contenido de terceros— funcionó en Los Ángeles y es la estrategia de los estados en Oakland. La evolución de este caso conecta directamente con lo que escribimos el 20 de agosto sobre el juicio de Oakland cuando se abrió con los argumentos iniciales. Los pasos del proceso judicial —testimonios de diseñadores de producto, directores de ingeniería y el propio Mosseri— son exactamente la capa de evidencia que los fiscales necesitan para pasar del argumento teórico («diseñado para enganchar») al documental («aquí está el correo donde discutimos no implementar esa protección»). La acusación de la UE a TikTok bajo el DSA por diseño ilegalmente adictivo sigue la misma lógica regulatoria que los fiscales generales americanos, pero con instrumentos diferentes: multas administrativas en lugar de litigios civiles. Y la eliminación del cifrado E2E en Instagram en 2026 para alimentar la IA de Meta añade un capítulo más a la historia de Meta tomando decisiones de diseño que priorizan los datos sobre la privacidad de los usuarios.

La estrategia de defensa de Meta y lo que podría pasar después

Meta ha adoptado una estrategia de defensa doble en el juicio de Oakland. Por un lado, cuestiona la ciencia: afirma que «no existe un vínculo claro» entre el uso de redes sociales y el bienestar de los adolescentes, apuntando a estudios que muestran resultados mixtos sobre el impacto de las redes sociales en salud mental. Por otro lado, cuestiona la teoría legal: argumenta que Instagram es una plataforma de contenidos protegida por la Sección 230, no un «producto defectuoso» bajo la teoría de responsabilidad de producto que usan los estados. Si Meta consigue que el juicio falle a su favor, o que el juez Gonzalez Rogers reduzca drásticamente las sanciones potenciales, habría establecido un precedente que protegería a las plataformas sociales de litigios similares durante años. Si los estados ganan con las sanciones máximas que piden —cerca de 200.000 millones—, Meta enfrentaría el mayor pago de responsabilidad civil en la historia corporativa de EE.UU. El fallo del juez —no del jurado, que emite un veredicto consultivo— se espera antes de fin de 2026.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí

Ante el auge de los usuarios haciéndose ordenadores portátiles por piezas, Raspberry Pi tiene algo que decir: un tutorial paso a paso

Ante el auge de los usuarios haciéndose ordenadores portátiles por piezas, Raspberry Pi tiene algo que decir: un tutorial paso a paso

La gente se está comenzando a fabricar sus propios portátiles, y no lo hacen porque sea más barato (que también puede ser), sino porque eso permite algo importante para muchos: decidir absolutamente cómo quieres que sea tu máquina. Los creadores de la Raspberry Pi han detectado esa tendencia y acaban de publicar un tutorial paso a paso para que puedas crear uno de estos equipos alredededor de una Raspberry Pi 5 combinado con una pantalla, teclado, batería y carcasa.

Bienvenidos al mundo de los cyberdecks. El término "cyberdeck" nació alrededor de la estética cyberpunk, pero hoy sirve para describir a casi cualquier ordenador portátil hecho a medida. Muchas veces sus creadores los meten en maletines, en carcasas impresas en 3D, en antiguos dispositivos electrónicos o incluso en bolsos. La propia fundación Raspberry Pi destaca cómo la comunidad maker se ha vuelto a enamorar de este formato, y la gracia está precisamente en la capacidad de personalización total que tienen los creadores de estas pequeñas máquinas portátiles.

Una guía oficial. El tutorial creado por el equipo de Raspberry Pi divide el proyecto en cuatro partes: "cerebro", periféricos, alimentación y carcasa. En su ejemplo precisamente sitúan la RPi 5 como cerebro del equipo, al que añaden un teclado, una pantalla y una batería, todo ello dentro de una carcasa/maletín resistente. En la guía se cubren todos los pasos, desde la elección de piezas hasta el ensamblaje. 

Mi portátil es único. Hay cyberdecks con dos pantallas, teclados mecánicos, trackballs, radios, sensores, puertos GPIO expuestos, módulos intercambiables o carcasas preparadas para uso en exteriores. Algunos proyectos reciclan hardware antiguo, y otros incluso diseñan placas auxiliares mediante aplicaciones como KidCad. En TikTok y YouTube se han viralizado modelos construidos dentro de bolsos o cajas súper extrañas, y esta comunidad para querer demostrar que el objetivo no es crear el mejor portátil posible, sino uno que no se parezca al de nadie más.

Yo me lo guiso, yo me lo como. Durante décadas los portátiles se han vuelto más delgados, pero sobre todo más integrados y difíciles de actualizar o reparar. La RAM y los SSD pueden estar soldados, las baterías pegadas y los puertos reducidos a la mínima expresión. Los cyberdeck precisamente adoptan la filosofía contraria. Puedes crearte un equipo con una batería enorme, dos pantallas o puertos que ningún fabricante incluye ya en sus modelos. 

Framework enseñó el camino. Es una tendencia "liberadora" y que hace aún más anárquica la filosofía modular que ha adoptado Framework con sus estupendos portátiles. Es cierto que los equipos portátiles de este fabricante son reconocibles, pero añaden esa capacidad de decidir qué opciones queremos ahora y en el futuro. Precisamente una de las cosas que vende Framework son las placas base de sus equipos, lo que permite que los aficionados a crearse sus propios cyberdecks también puedan aprovecharlas como alternativa a la Raspberry Pi 5.

Pero las Raspberri Pi ya no son sinónimo de "PC barato". Hace meses que la compañía decidió que debía subir los precios de sus distintas variantes de la Raspberry Pi. La crisis de las memorias ha impactado de forma notable en unos miniPC que hasta hace poco eran una gran alternativa, pero que ahora ya no son el chollo de antaño. De hecho, la Raspberry Pi 5 de 16 Gb en la que la fundación basa sus proyectos cuesta la friolera de 300 euros (unos 185 euros para la de 8 GB), a los que hay que sumar el coste de la pantalla, teclado, batería, carcasa y accesorios. La factura puede ser más alta que la de portátiles convencionales más pulidos, desde luego.

Pero el precio no importa (tanto). Precisamente lo que se está viendo con el fenómeno de los cyberdecks es que la gente no los ve como una forma de conseguir equipos más baratos —ya hay otra tendencia en ese ámbito con los ESP32—, sino como una alternativa en la que el ordenador vuelve a ser "personal". Teniendo en cuenta que el mercado nos ofrece cada vez más máquinas cerradas y difíciles de modificar, este tipo de proyectos abren una puerta a quienes prefieren seguir un camino distinto y personal.

En Xataka | Este mini PC cyberpunk basado en Raspberry Pi fue creado pensando en el fin del mundo



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La noticia Ante el auge de los usuarios haciéndose ordenadores portátiles por piezas, Raspberry Pi tiene algo que decir: un tutorial paso a paso fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .



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60 millones de nidos bajo el hielo de la Antártida: la verdad tras la "ciudad" de peces más grande del mundo

60 millones de nidos bajo el hielo de la Antártida: la verdad tras la "ciudad" de peces más grande del mundo

El océano sigue siendo ese gran desconocido que es capaz de dejarnos con la boca abierta conforme avanzamos en nuestras investigaciones. Y una de las sorpresas que hemos encontrado no es más que una "ciudad submarina" bajo el hielo de la Antártida, que alberga la asombrosa cifra de 60 millones de nidos. Algo que se convierte en un hito para la biología marina y un recordatorio de la riqueza de nuestros mares. 

El hallazgo real. La investigación original que ha dado luz a esta "ciudad" submarina data de 2022, cuando se publicó un artículo científico que relataba todo lo que se había descubierto por parte del biólogo Autun Purser. El descubrimiento físico se había producido un año antes, en febrero de 2021, durante una expedición del rompehielos de investigación Polarstern en el mar de Weddell.

Allí, utilizando el sistema de cámaras y sensores remolcados OFOBS, los científicos exploraron el fondo marino cerca de la plataforma de hielo Filchner, a una profundidad de entre 420 y 535 metros. Y lo que el OFOBS envió a los monitores del barco dejó a muchos sorprendidos porque lo que vieron fue un tapiz interminable de nidos de peces de hielos antárticos

Las matemáticas. Una de las cifras que más impactan del hallazgo es la de los 60 millones de nidos y las 60.000 toneladas de biomasa. Pero para llegar a esta cifra no podemos imaginarnos a diferentes investigadores contando uno a uno cada nido que se encontró, sino que hay nidos para llegar a estas conclusiones. 

Y aquí nuevamente nos debemos remitir a las cámaras del OFOBS que registraron de forma directa 16.160 nidos en un área de unos 45.600 metros cuadrados. Esto quiere decir que había aproximadamente un nido cada tres o cuatro metros cuadrados en una superficie aproximada de 240 kilómetros cuadrados repletos de estas estructuras. De esta manera, extrapolando la densidad visual obtenida a la inmensidad del área mapeada, los científicos estimaron esa cifra de 60 millones de nidos activos. 

Los nidos. Si nos acercamos a uno de ellos, nos encontramos con depresiones circulares en el barro del fondo marino reforzadas con pequeñas piedras en el centro, de unos 75 centímetros de diámetro y 15 de profundidad. En el 75% de los casos observados, había un único pez adulto montando guardia estoicamente sobre un tesoro de entre 1.500 y 2.500 huevos. 

Un "spa" antártico. La elección de este rincón del mar de Weddell por parte de los peces de hielo no es casual y los datos del Polarstern revelaron que esta zona de nidificación coincide con la entrada de agua modificada más cálida sobre la plataforma continental, haciendo que el agua aquí sea hasta 2 °C más caliente que en las áreas profundas circundantes. Esto quiere decir que estamos ante un auténtico oasis térmico en uno de los entornos más hostiles del planeta.

Y donde hay una colosal concentración de biomasa, hay depredadores. El estudio aportó un dato muy importante cruzando información de focas de Weddell equipadas con transmisores, puesto que el 90% de las inmersiones profundas de estas focas se concentraban exactamente sobre el área de la colonia. Y aunque los científicos son cautos, la presencia de numerosos cadáveres de peces de hielo en los alrededores sugiere que esta inmensa guardería submarina es un pilar fundamental en la red trófica local. 

Imágenes | Francesco Ungaro

En Xataka | España ya es la "zona cero" climática de Europa: olas de calor letales, sequía extrema y una adaptación a contrarreloj

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25 de agosto de 2026

Cómo evitar que Instagram use tus datos para entrenar su IA publicitaria

Interfaz de Instagram Reels mostrando la nueva experiencia de vídeos cortos optimizada para el mercado de India

Instagram lleva más de un año usando los datos de actividad de sus usuarios —fotos publicadas, interacciones, comportamiento de navegación— para entrenar los modelos de inteligencia artificial que mejoran su sistema de publicidad personalizada. Para los usuarios de la UE, la legislación obliga a Meta a ofrecer una opción de exclusión. Para los usuarios de EE.UU. y el resto del mundo, la opción existe pero está enterrada en los ajustes de privacidad y requiere saber exactamente dónde buscar.

Engadget publicó hoy una guía paso a paso para desactivar esta función. La reproducimos adaptada con el contexto que falta en muchas explicaciones similares: qué significa exactamente lo que estás desactivando, qué sí pueden seguir haciendo y qué no.

¿Qué hace exactamente Instagram con tus datos para IA?

Meta usa los datos de actividad en Instagram para dos propósitos relacionados pero distintos. El primero es la personalización del feed y la publicidad en tiempo real: el sistema que decide qué ves cuando abres la app. Este proceso no se puede desactivar si quieres usar Instagram.

El segundo, que sí se puede restringir, es el uso de tus datos para entrenar modelos de IA que después se usan en la plataforma. Esto incluye tus fotos, vídeos, subtítulos y otros contenidos que has hecho públicos, así como información sobre cómo interactúas con la app. Meta usa esos datos para mejorar sus modelos de reconocimiento visual, generación de contenido con IA, traducción automática y otras capacidades.

¿Cómo se desactiva este uso de datos?

En iOS y Android, el proceso es el siguiente:

  1. Abre Instagram y ve a tu perfil (icono de persona en la esquina inferior derecha).
  2. Pulsa el menú de hamburguer (tres líneas) en la esquina superior derecha.
  3. Entra en Configuración y actividad (o simplemente Configuración en versiones más antiguas).
  4. Selecciona Privacidad.
  5. Busca la sección Usos de datos o IA generativa (el nombre varía según la versión).
  6. Busca la opción Cómo Meta usa tu información o Datos para IA.
  7. Activa la opción de No usar mis datos para entrenar IA.

En la versión web (instagram.com), el proceso es similar pero accesible desde el menú de Configuración > Privacidad > Control de la IA.

La opción puede no estar disponible en todas las cuentas o en todos los mercados simultáneamente. Si no la encuentras, Meta puede estar en proceso de desplegarla en tu región.

¿Qué pasa después de desactivarlo?

Meta deja de usar tus datos para los procesos de entrenamiento futuros. No revierte el entrenamiento que ya ocurrió con datos pasados: los modelos que Meta ya tiene entrenados no se borran. Para los datos que ya se usaron, la única forma de revertir el efecto sería que Meta borrara y reentrenara sus modelos sin ellos, lo que la empresa no hace (ni tiene incentivos para hacer).

Hay algo más importante que hay que entender: desactivar esta opción no reduce la publicidad personalizada que ves en Instagram. Meta puede seguir mostrando anuncios basados en tu actividad en la plataforma porque eso usa los datos en tiempo real para personalización, no para entrenamiento. El entrenamiento de modelos y la personalización en vivo son dos usos distintos de los datos, aunque ambos dependen de información similar.

¿Debo preocuparme por esto?

El debate sobre el uso de datos personales para entrenamiento de IA es legítimo pero frecuentemente mal enmarcado. El riesgo principal no es que tu foto de vacaciones acabe en el modelo de IA de Meta: es que el conjunto agregado de millones de datos de comportamiento permite a Meta construir modelos de predicción de comportamiento extraordinariamente precisos que dan al sistema una capacidad de influencia sobre lo que ves y cómo te comportas que los usuarios no perciben directamente.

Si te incomoda contribuir activamente a ese proceso, la opción de exclusión es el mecanismo disponible. No elimina la asimetría de información entre Meta y el usuario, pero sí reduce (marginalmente) tu contribución a los modelos que la generan. La conexión entre la acusación de la UE a TikTok por protección de menores bajo el DSA muestra que el vínculo entre datos de comportamiento y modelos de IA publicitaria es estructural en todo el sector, no exclusivo de Meta. La eliminación del cifrado de extremo a extremo en Instagram por parte de Meta en 2026 —prometido en 2019, eliminado cuando la IA de Meta necesitaba acceso a los datos— forma el contexto inmediato en el que esta guía cobra relevancia: Meta necesita datos de usuarios y ha demostrado voluntad de revertir compromisos de privacidad cuando conviene a sus modelos. Y la protección básica de los datos personales que el caso que podría costar miles de millones a TikTok por datos de menores tiene su equivalente en la app de Instagram: saber qué te están quitando y elegir si quieres o no.

¿Qué datos recoge Instagram más allá de tus publicaciones?

El alcance de los datos que Meta recoge de Instagram va mucho más allá de las fotos y vídeos que publicas. La app registra cuánto tiempo pasas viendo cada tipo de contenido, con qué velocidad haces scroll cuando algo no te interesa, qué cuentas visitas sin seguir, qué anuncios ves durante cuánto tiempo, desde qué dispositivos y redes te conectas, y en algunos casos información de ubicación si tienes el permiso activado. Esos datos de comportamiento son los que alimentan tanto el algoritmo de recomendación como los modelos de IA publicitaria: cada pausa de medio segundo sobre un tipo de contenido es una señal que el sistema usa para inferir intereses, estados emocionales y probabilidades de compra. La opción de exclusión del entrenamiento de IA que cubre este artículo es específica para el entrenamiento de modelos: detiene el uso de tus datos para mejorar los modelos futuros de Meta. No detiene la recopilación de esos datos de comportamiento ni su uso para personalización en tiempo real. Para reducir lo que Instagram sabe de ti de forma más integral, las opciones disponibles incluyen: usar la app con los permisos de ubicación desactivados, desactivar las cookies de seguimiento en la app para publicidad de terceros (en los ajustes de privacidad > Seguimiento), y revisar periódicamente las apps de terceros que tienen acceso a tu cuenta de Instagram (Configuración > Seguridad > Apps y sitios web).


La noticia Cómo evitar que Instagram use tus datos para entrenar su IA publicitaria fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.


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