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Private Kit: Safe Paths comparte información sobre los movimientos de los usuarios de forma anónima y sin pasar por servidores centrales. Su objetivo que la gente sepa si ha estado en contacto con personas con COVID-19 y ayudar a las autoridades a controlar puntos críticos que puedan convertirse en focos del brote

La noticia: La aplicación rastrea dónde hemos estado y con quién nos hemos cruzado, y luego comparte estos datos personales con otros usuarios preservando la privacidad, podría ayudar a frenar la propagación de COVID-19, según explica el líder del equipo del MIT Media Lab (EE. UU.) que la ha creado, Ramesh Raskar. La app denominada Private Kit: Safe Paths es gratuita y de código abierto y fue desarrollada por los investigadores del MIT y de la Universidad de Harvard (EE. UU.), y también por los ingenieros de software de distintas compañías, como Facebook y Uber, que trabajaron en ella en su tiempo libre.  

Preocupaciones de privacidad: La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha pedido medidas agresivas para contener la propagación del coronavirus. Esto requiere no solo identificar y aislar a las personas infectadas, sino también encontrar a las personas con las que las contagiadas han estado en contacto y dónde han estado, para poder hacerles las pruebas y desinfectar esos lugares. En algunos países, como China, estos datos se extraían de los teléfonos de las personas y se procesaban ​​por parte del Gobierno. Pero este tipo de vigilancia gubernamental sería difícil de llevar a cabo en los países más democráticos como Estados Unidos y España. Las personas con COVID-19 también se han enfrentado al estigma social, otra razón para mantener la privacidad de la información sobre su identificación.

Cómo funciona: Private Kit: Safe Paths evita los problemas de privacidad al compartir los datos cifrados de ubicación entre distintos teléfonos en una red de tal manera que no pasan por una autoridad central. Esto permite a los usuarios puedan comprobar si han estado en contacto con un portador del coronavirus (en el caso de que esa persona haya compartido esa información) sin saber de quién se trata. Un usuario de esta aplicación que dé positivo por coronavirus, también podría elegir la opción de compartir sus datos de ubicación con las autoridades sanitarias, que luego podrían hacerlos públicos. 

Raskar cree que este enfoque de seguimiento detallado, que permitiría el cierre y desinfección de lugares específicos, es mejor que la cuarentena generalizada, que resulta perjudicial a nivel social y económico. 

¿Cambiaría la situación? Solo si la usan suficientes personas, y por eso Raskar y el equipo del MIT quieren correr la voz. Identificar los grandes focos del coronavirus parece haber demostrado su eficacia en algunos lugares como Corea del Sur, donde se han instalado estaciones de pruebas fuera de los edificios que han visitado las personas con el virus. Pero disponer de información incompleta también podría producir una falsa sensación de seguridad, si la aplicación lleva a los usuarios a creer que ciertos lugares son seguros cuando no lo son. La aplicación solo alerta sobre dónde ha estado el virus, pero no hacia dónde va. 

Fuente: www.technologyreview.es

Seguro que muchos lo sabéis, aunque no penséis en ello: el protocolo TCP (parte fundamental del par TCP/IP) es parte fundamental de nuestras vidas digitales. Ahora unos científicos del MIT han ideado una forma de adaptarlo a los tiempos y mejorar su rendimiento.

Este protocolo tiene su origen en los años 70, pero mucho ha cambiado en las redes de datos desde entonces. Se han utilizado distintos algoritmos para tratar de maximizar su rendimiento, y por ejemplo mientras que en Linux el algoritmo Cubic es el elegido por defecto, en Windows el algoritmo es el llamado Compound. En el MIT tienen un sustituto para los dos. Su nombre: Remy.

Una de las claves de este algoritmo es que “aprende” del comportamiento de la red y se adapta a ese comportamiento, dando mayor relevancia al throughput sobre la latencia o viceversa según sea necesario. De hecho, Remy es capaz de doblar el throughput y reducir a la mitad la latencia con respecto a Compound, mientras que puede incrementar en un 70% el throughput y reducir un 33% la latencia en comparación con Cubic.

El ejemplo más claro de ese comportamiento estaría en una situación en la que un usuario quisiera subir un vídeo de 1 GB a YouTube y otro quisiera hacer lo propio con otro vídeo de 5 GB. Remy sería capaz de detectar y dar solución al problema, dándole prioridad al usuario que sube el fichero de menor tamaño para luego dedicar todos los recursos al segundo.

Los desarrolladores de Remy explicaban que en TCP la pérdida de paquetes se atribuye a congestión en la red y eso provoca la reducción de la tasa de transmisión, algo que muchos desarrolladores han implementado en sus algoritmos. Con Remy todo es distinto:

Creemos que la mejor forma de dar respuesta a esta pregunta es evitarle el diseño de mecanismos algorítmicos específicos a los diseñadores humanos (sin importar lo sofisticados que sean) y hacer que el algoritmo que se aplique de extremo a extremo sea función del comportamiento general deseado.

Los desarrolladores no pueden predecir cuál será el impacto en Internet como conjunto si Remy acaba siendo usado, pero parece que este algoritmo es realmente prometedor. Ellos mismos confiesan que han tratado de crear algoritmos superiores a los que genera Remy sin éxito, y creen que su descubrimiento es prometedor. De momento el código está disponible en GitHub para quien quiera aplicarlo en sus sistemas.

Fuente: somoslibres.org