Detección de filtraciones de privacidad: una visión del estado del arte

Resumen

Cuando se habla de redes sociales, se expresan todas las ventajas que estas brindan al usuario en cuanto a la comunicación e interacción con el mundo, además se reconoce que son una fuente de extracción y uso de datos con diversos fines,  aunque algunos con objetivos ilícitos. Las redes sociales se han popularizado y las personas les dedican diariamente tiempo para revisar las principales notificaciones recibidas, así como comunicarse, publicar, realizar comentarios o colocar etiquetas. La necesidad de controlar la privacidad es fundamental, pero no son suficientes las configuraciones que se puedan realizar para evitarlo. El usuario coloca en sus publicaciones mensajes que contienen elementos propios del lenguaje natural, pero que resultan difíciles de interpretar por un software. Para realizar una búsqueda de elementos considerados privados que se encuentren en los textos publicados o que puedan inferirse por la revisión total de la información visible publicada en el perfil del usuario, es necesario procesar el texto para limpiarlo, normalizarlo y clasificarlo. La información privada puede ser fácilmente inferida, con solo asociar las diferentes publicaciones textuales que se compartieron por el usuario u otra persona. Resulta oportuno hacer uso de las técnicas de la minería de texto para evitar la publicación de información privada en el perfil que se comparte con el grupo de amigos de la red social.