La questione della privacy sui social media è diventata sempre più rilevante, con piattaforme che raccolgono e condividono grandi quantità di dati personali degli utenti. Uno studio di Incogni mette in luce la classifica delle piattaforme social in base al loro rispetto per la privacy degli utenti. Scopriamo quali sono le piattaforme più attente alla protezione dei dati personali e quali invece ne rappresentano un rischio maggiore.

Come vengono valutate le piattaforme di Social Media sulla Privacy

Lo studio di Incogni valuta i social media in base a diversi parametri legati alla privacy e all’uso dei dati personali. Vengono analizzati criteri come la quantità di dati raccolti, le modalità di trattamento e condivisione con terze parti, la trasparenza nell’informare gli utenti e le impostazioni di sicurezza disponibili. In base a questi parametri, viene assegnato un punteggio che permette di capire quali piattaforme rispettano maggiormente la privacy degli utenti e quali, invece, mettono a rischio i dati personali.

Le migliori piattaforme per la Privacy dei Dati Personali

Nella classifica dei social media, alcuni si distinguono positivamente per il loro impegno nella protezione della privacy degli utenti. Ad esempio, piattaforme come LinkedIn e Clubhouse si posizionano tra i social media più rispettosi della privacy. LinkedIn, pur essendo una piattaforma professionale, adotta misure rigorose sulla gestione dei dati personali e offre agli utenti opzioni chiare per il controllo delle proprie informazioni. Allo stesso modo, Clubhouse, con il suo approccio basato su inviti e un focus sulla comunicazione audio in diretta, raccoglie meno dati personali rispetto a molte altre piattaforme.

Inoltre, l’uso di dati per fini pubblicitari è ridotto rispetto ad altri social media, e gli utenti hanno un controllo maggiore sulle informazioni condivise e sulle modalità di interazione.

Le piattaforme più pericolose per la Privacy

Dall’altra parte della classifica, troviamo piattaforme come Facebook e TikTok, considerate tra le meno rispettose della privacy degli utenti. Facebook, in particolare, raccoglie una quantità significativa di dati personali, non solo quelli forniti direttamente dagli utenti, ma anche attraverso il monitoraggio delle attività online, come la navigazione su siti web esterni e le interazioni con annunci pubblicitari. Questo ampio uso di dati rende Facebook una piattaforma molto discutibile in termini di privacy.

TikTok, una delle piattaforme più popolari tra i giovani, è anch’essa oggetto di preoccupazioni sulla privacy. L’app raccoglie una vasta gamma di dati personali, inclusi dati biometrici e informazioni di localizzazione. Inoltre, la sua gestione dei dati degli utenti, soprattutto dei minori, è stata oggetto di controversie a livello globale, facendo di TikTok una piattaforma potenzialmente a rischio per la privacy.

Suggerimenti per proteggere la Privacy sui Social Media

Gli utenti possono prendere alcune precauzioni per proteggere i propri dati personali quando usano i social media. Innanzitutto, è fondamentale rivedere e personalizzare le impostazioni sulla privacy di ogni piattaforma, limitando le informazioni condivise pubblicamente. Evitare di fornire dati non necessari come il luogo di nascita, il numero di telefono o la posizione attuale può ridurre la possibilità di esposizione. Inoltre, è importante essere consapevoli delle autorizzazioni concesse alle app, come l’accesso al microfono, alla fotocamera e alla galleria di immagini.

Negli ultimi aggiornamenti, Discord ha fatto due importanti annunci: una significativa riduzione del traffico WebSocket e l’introduzione della crittografia end-to-end (E2EE) per proteggere le chiamate audio e video degli utenti. Questi miglioramenti mirano a ottimizzare le prestazioni della piattaforma e rafforzare la sicurezza e la privacy degli utenti.

Riduzione del traffico WebSocket del 40%

Discord ha implementato una serie di miglioramenti tecnici, riducendo il traffico WebSocket del 40% grazie all’uso di tecniche avanzate di compressione. Utilizzando il protocollo zstandard e ottimizzando parametri come il chainlog, hashlog e windowlog, Discord è riuscito a comprimere efficacemente i dati scambiati sulla piattaforma senza compromettere le prestazioni.

La società ha condotto una serie di esperimenti per migliorare la compressione, anche considerando l’uso di dizionari zstandard preaddestrati. Sebbene questi abbiano portato a miglioramenti per i payload di dimensioni ridotte, come le notifiche di typing, i guadagni complessivi non giustificavano la complessità aggiuntiva. Di conseguenza, Discord ha deciso di non proseguire con l’implementazione dei dizionari, concentrandosi invece su altre ottimizzazioni, come l’uso dinamico delle risorse durante le ore di minor traffico.

Cos’è il traffico websocket?

Il traffico WebSocket si riferisce alla comunicazione bidirezionale tra un client (come un browser web) e un server tramite il protocollo WebSocket. È diverso dal tradizionale modello HTTP, che è basato su richieste e risposte, in quanto consente una connessione aperta e persistente tra le due parti, permettendo lo scambio continuo di dati in tempo reale.

Ecco alcuni punti chiave sul traffico WebSocket:

1. Connessione persistente: una volta stabilita la connessione WebSocket, rimane aperta, il che consente sia al client che al server di inviare messaggi in qualsiasi momento senza la necessità di richieste ripetute.
2. Bidirezionalità: sia il client che il server possono inviare dati l’uno all’altro in tempo reale, senza dover aspettare che l’altra parte lo richieda.
3. Efficienza: rispetto a HTTP, il protocollo WebSocket riduce l’overhead della trasmissione dei dati, poiché evita la necessità di inviare richieste e risposte per ogni scambio di informazioni. Questo è particolarmente utile in applicazioni come le chat, i giochi online, o le applicazioni di monitoraggio in tempo reale.
4. Uso tipico: viene utilizzato in scenari in cui è necessaria una comunicazione in tempo reale, come chat, trading di criptovalute, sistemi di notifiche push, dashboard di monitoraggio e molto altro.

Il traffico WebSocket può essere visualizzato e analizzato utilizzando strumenti di sviluppo come le schede di Network nei browser o strumenti di rete più avanzati per monitorare i dati scambiati.

Crittografia end-to-end (E2EE) per chiamate audio e video

Discord ha introdotto il protocollo personalizzato DAVE per la crittografia end-to-end, progettato per proteggere le chiamate audio e video da accessi non autorizzati. Questo nuovo sistema è stato sviluppato in collaborazione con esperti di sicurezza di Trail of Bits, che hanno anche condotto una revisione del codice del sistema E2EE.

DAVE è destinato a proteggere le comunicazioni in DM privati, chat di gruppo, canali vocali nei server e streaming in tempo reale. Gli utenti potranno verificare se le loro chiamate sono protette da crittografia E2EE grazie a un indicatore presente nell’interfaccia. Inoltre, Discord ha reso open-source il protocollo e le librerie di supporto, permettendo a ricercatori di sicurezza di esaminarlo e garantendo la massima trasparenza.

Il sistema utilizza il protocollo MLS (Messaging Layer Security) per la gestione delle chiavi di gruppo, garantendo che ogni partecipante abbia una chiave di crittografia media simmetrica per l’invio. Un elemento chiave di DAVE è la capacità di resistere al tracciamento persistente grazie all’uso di chiavi identità effimere.

Discord prevede una migrazione graduale del sistema DAVE su tutte le piattaforme, con il supporto completo per desktop, mobile e successivamente per i client web: la crittografia End-to-End contribuirà alla sicurezza delle connessioni WebSocket.

Meta sta portando avanti il suo piano di addestrare modelli di intelligenza artificiale utilizzando i post pubblici di Facebook e Instagram nel Regno Unito, sollevando preoccupazioni sulla privacy degli utenti. Parallelamente, WhatsApp, un’altra piattaforma di Meta, ha introdotto una nuova funzione di menzione nei suoi aggiornamenti di stato. Questi sviluppi riflettono come Meta stia integrando tecnologie AI e migliorando la connettività sociale attraverso le sue app principali, puntando a migliorare l’esperienza utente e l’efficacia dei suoi servizi.

Meta inizia l’addestramento AI con i dati pubblici su Facebook e Instagram

Meta ha ottenuto l’autorizzazione per utilizzare i post pubblici condivisi su Facebook e Instagram nel Regno Unito per addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale. Questa decisione segna un passo importante per l’azienda, dopo che la sua iniziale sospensione di queste operazioni ha sollevato preoccupazioni riguardanti la privacy dei dati. Con il permesso dell’Information Commissioner’s Office (ICO), Meta ha ora il via libera per procedere con l’addestramento dei suoi modelli, ma dovrà consentire agli utenti di optare per l’esclusione dei propri dati dall’addestramento tramite un’apposita funzionalità.

Meta si è difesa, affermando che l’utilizzo di dati pubblici rifletterà la cultura e l’idioma britannico nei suoi modelli AI, permettendo alle aziende locali di sfruttare le ultime tecnologie. Tuttavia, l’idea che i post pubblici possano essere utilizzati per addestrare l’intelligenza artificiale ha sollevato perplessità tra gli utenti riguardo alla protezione dei dati personali. In particolare, l’ICO ha chiarito che non ha fornito una “approvazione regolamentare” definitiva per l’uso dei dati, ma monitorerà l’implementazione di queste pratiche.

L’addestramento AI da parte di Meta si inserisce in una più ampia strategia di sviluppo della tecnologia AI, che include la presenza dell’intelligenza artificiale in vari servizi Meta come WhatsApp e nuovi progetti, come gli occhiali AR smart alimentati dall’AI. Anche se molte aziende stanno investendo in AI, l’uso dei dati personali per scopi di addestramento continua a rimanere una questione controversa, soprattutto a causa delle implicazioni etiche e legali.

WhatsApp introduce la funzione di menzione negli aggiornamenti di stato

Nel frattempo, WhatsApp ha annunciato una nuova funzionalità che permette agli utenti di menzionare i propri contatti negli aggiornamenti di stato. Questa funzionalità, simile a quella già presente su piattaforme come Instagram, consente agli utenti di taggare altre persone nei loro aggiornamenti di stato, avvisandoli tramite una notifica. Gli utenti potranno ora citare amici o colleghi nelle foto o nei video condivisi negli stati, offrendo nuove opportunità di interazione.

Attualmente in fase di test su versioni beta di Android, questa nuova funzione sarà presto disponibile globalmente, migliorando le modalità di condivisione su WhatsApp. Un aspetto interessante della funzione di menzione è che, quando un utente viene taggato, ha la possibilità di ricondividere il contenuto con la propria rete di contatti. Questo potrebbe incrementare la visibilità di post specifici, facilitando una condivisione più ampia dei contenuti all’interno della piattaforma.

Un altro punto di forza di questa funzione è la privacy: anche se un utente viene menzionato in uno stato, il suo nome non sarà visibile agli altri spettatori, garantendo così un livello di riservatezza per chi ha creato il post. Questa aggiunta si unisce ad altre funzionalità recenti introdotte da WhatsApp, migliorando ulteriormente l’interattività e la personalizzazione dell’esperienza d’uso per gli utenti.

Meta continua a investire pesantemente nell’intelligenza artificiale, integrando dati pubblici da Facebook e Instagram per addestrare i suoi modelli AI, mentre WhatsApp introduce nuove funzionalità che migliorano l’interazione tra gli utenti. Questi sviluppi riflettono la strategia di Meta di sfruttare sia l’AI sia le piattaforme social per offrire un’esperienza utente più ricca, ma al contempo sollevano questioni sulla privacy e sull’utilizzo dei dati personali. Con il continuo avanzamento della tecnologia AI, è probabile che vedremo ulteriori innovazioni, ma anche un aumento delle preoccupazioni legate alla gestione e alla protezione dei dati.