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Las aplicaciones para mascotas también pueden suponer un riesgo de ciberseguridad

Los resultados de una investigación muestran que existen aplicaciones que ponen en riesgo a sus usuarios al exponer sus datos de inicio de sesión o ubicación.


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Un equipo de científicos de la Universidad de Newcastle y Royal Holloway, Universidad de Londres, han expuesto los múltiples problemas de seguridad y privacidad que han encontrado al evaluar 40 aplicaciones populares para mascotas y otros animales de compañía, así como animales de granja, en dispositivos Android. Los resultados muestran que varias de estas aplicaciones están poniendo en riesgo a sus usuarios al exponer sus datos de inicio de sesión o ubicación.

Datos de inicio de sesión y ubicación

La vulnerabilidad de la contraseña fue una de las áreas destacadas por el equipo. Identificaron tres aplicaciones que tenían los detalles de inicio de sesión del usuario visibles en texto sin formato dentro del tráfico HTTP no seguro. Esto significa que cualquiera puede observar el tráfico de Internet de alguien que usa una de estas aplicaciones y podrá averiguar su información de inicio de sesión. Además de la información de inicio de sesión, dos de las aplicaciones también mostraron detalles del usuario, como su ubicación, que pueden permitir que alguien obtenga acceso a sus dispositivos y se arriesgue a un ataque cibernético.

Otra área de preocupación identificada en el estudio fue el uso de rastreadores. Se descubrió que todas menos cuatro de las aplicaciones presentaban algún tipo de software de seguimiento. Un rastreador recopila información sobre la persona que usa la aplicación, cómo la usa o sobre el teléfono inteligente que se usa.

Los científicos también advierten de que las aplicaciones funcionan muy mal en cuanto a notificar al usuario su política de privacidad. Su análisis muestra que 21 de las aplicaciones están rastreando al usuario de alguna manera antes de que el usuario tenga la oportunidad de dar su consentimiento, violando las regulaciones actuales de protección de datos.

El estudio fue presentado en la conferencia de talleres del Simposio europeo sobre seguridad y privacidad de IEEE de 2022.

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