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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Estos son los 4 antivirus que no instalaría ni en el ordenador de mi peor enemigo

Alerta de Windows Defender sobre archivo malicioso detectado.

Hoy en día conectarse a Internet sin ningún tipo de protección es una mala idea. La red está llena de amenazas informáticas que esperan la menor oportunidad para colarse en el PC y tomar el control. Por ello, desde Windows 10, el sistema operativo trae de serie su propio antivirus, Microsoft Defender, una solución que ofrece un nivel de protección bastante aceptable, aunque es demasiado básico y no ofrece esos «extras» que sí traen las soluciones de terceros. Es por ello que muchos usuarios siguen instalando otros antivirus más completos, aunque una mala elección puede hacer justo lo contrario, y dejarnos aún más expuestos frente a todo tipo de ataques.

Aunque hoy en día muchos antivirus utilizan sistemas de inteligencia en la nube para compartir información sobre nuevas amenazas, las bases de datos y el motor de cada firma de seguridad siguen siendo únicos, y cada uno ofrece sus propias ventajas, o inconvenientes, frente a los demás. Poner a prueba todos y cada uno de los antivirus del mercado nosotros mismos es algo prácticamente impensable. Por ello, existen plataformas, como AV Comparatives, que se encargan de analizar la seguridad, el rendimiento y la usabilidad de los principales antivirus del mercado para ayudarnos a la hora de elegir el mejor software de seguridad.

Muchas veces hemos hablado de los mejores antivirus para Windows según los tests de esta plataforma. Apostar por Avast o Norton suele ser una apuesta segura, ya que consiguen una tasa de detección del 100% con un número mínimo de falsos positivos. Incluso tenemos a Kaspersky, ESET y Microsoft Defender con aún menos falsos positivos, pero con una detección inferior, del 99.5%. Pero, ¿cuáles son los antivirus que peor nota sacan?

Los antivirus a evitar para Windows

El primero de los antivirus que desde SoftZone recomendamos no instalar es Quick Heal. Como podemos ver en las gráficas de AV-Comparatives, este es el que tiene la menor tasa de detección de amenazas, un 94.2 %, lo que significa que no es capaz de detectar y bloquear el 5.8 % de las amenazas informáticas, algo impensable para cualquier software de seguridad.

Gráfico comparativo de antivirus con métricas de comprometido, dependiente, bloqueado y falsos positivos.
Análisis de rendimiento de soluciones antivirus según AV-Comparatives.

Quien ocupa el segundo lugar por la cola es Panda. Este software antivirus solo ha sido capaz de detectar el 97.4 % de las amenazas a las que se le ha enfrentado, además de devolver también un número de falsos positivos bastante elevado frente a sus rivales. Personalmente, estos resultados de Panda Security me dan cierta pena, ya que fue mi primer antivirus, en la era de Windows 98, y aún guardo los disquetes de muchas versiones para MS-DOS, e incluso el CD de Panda 98. Pero desde los problemas de 2009 en Windows XP, no ha conseguido recuperarse.

En tercer lugar, otro antivirus que nunca recomendaríamos instalar es Malwarebytes. Este programa tiene una tasa de detección muy baja, del 98.1 %, y un número de falsos positivos desproporcionado. Sin embargo, aunque no lo recomendamos como antivirus per se, sí que nos gusta recomendarlo como lo que era en sus orígenes: un antimalware. Y es que el software de Malwarebytes funciona perfecto para detectar amenazas que, por lo general, pasan desapercibidas para el resto de los programas de seguridad. Por ello, gracias a sus análisis bajo demanda (en vez de en tiempo real) es perfecto para tenerlo como un segundo antivirus instalado en el PC.

Interfaz de Malwarebytes Premium Trial mostrando estado protegido y opciones de análisis.
Pantalla principal de la versión de prueba de Malwarebytes con estado de protección activa. Fuente: Captura propia para SoftZone.es

Y la cuarta posición se disputa entre dos antivirus: K7 y Trend Micro. Es cierto que estos programas de seguridad tienen una tasa de detección de amenazas bastante grande (99.3 % y 99.5 % respectivamente), pero su número de falsos positivos es disparatado. De hecho, incluso un número tan elevado de falsos positivos es peligroso, ya que puede detectar como «amenaza» un archivo legítimo del usuario, o del sistema, y bloquearlo o eliminarlo automáticamente. Por lo tanto, son otros dos programas que tampoco recomendamos instalar.

¿Por qué son peligrosos los falsos positivos?

Damos mucha importancia a los falsos positivos, pero ¿por qué? Un falso positivo se produce cuando un antivirus identifica como amenaza un archivo, programa o página web que, en realidad, es completamente legítimo. En otras palabras, el antivirus cree haber detectado un malware cuando, en realidad, no existe ningún peligro. Y es que, aunque a primera vista puede parecer un problema menor, en la práctica esto puede generar bastantes dolores de cabeza.

Un antivirus que genera demasiados falsos positivos puede bloquear programas que necesitamos para trabajar, impedir la instalación de aplicaciones legítimas, o incluso aislar archivos personales o importantes del sistema. En la práctica, esto provoca interrupciones del trabajo o fallos inesperados en el sistema operativo o los programas que usamos a diario. En ocasiones, algunos antivirus han llegado a marcar como amenaza librerías DLL de programas legítimos, dejando esos programas totalmente inservibles. E incluso DLL del propio Windows, llegando a dejar el ordenador totalmente bloqueado y sin posibilidad de arrancarlo de nuevo.

Queremos dejar claro que esta es una valoración editorial que hacemos a partir de los resultados publicados por AV-Comparatives. Esto no quiere decir que estos programas de seguridad no sirvan para proteger un PC o que sean inútiles, sino que, dentro de estas pruebas, han mostrado más limitaciones (menor tasa de detección, o más falsos positivos) que los otros programas de seguridad que se han analizado.

Resuelve tus dudas al instante

¿Por qué confiamos en AV-Comparatives?
AV-Comparatives es una organización austriaca independiente con certificación ISO 9001, reconocida mundialmente por su metodología rigurosa para probar software de seguridad. Su "Real-World Protection Test" simula amenazas reales (exploits, URLs maliciosas) que un usuario encontraría en su día a día, convirtiéndolo en el estándar de oro para evaluar la eficacia real de un antivirus.
¿Qué es un "falso positivo" en un antivirus y por qué es peligroso?
Un falso positivo ocurre cuando un antivirus identifica un archivo o programa legítimo como una amenaza. Es peligroso porque puede bloquear aplicaciones necesarias para trabajar, eliminar archivos importantes del sistema o incluso impedir que el ordenador arranque correctamente.

¿Qué antivirus sí son recomendables según el informe de AV-Comparatives?
El artículo menciona que soluciones como Avast, Norton, Kaspersky y ESET obtienen muy buenos resultados en las pruebas, con altas tasas de detección y un número bajo de falsos positivos. El propio Microsoft Defender también es una opción sólida.

Si Malwarebytes no se recomienda como antivirus principal, ¿tiene alguna utilidad?
Sí. Aunque como antivirus en tiempo real obtiene una baja puntuación, es una excelente herramienta "antimalware" para realizar análisis bajo demanda. Se recomienda como un segundo escáner para detectar amenazas que otros programas de seguridad principal podrían pasar por alto.

¿Es suficiente la protección que ofrece Microsoft Defender en Windows?
Microsoft Defender ofrece un nivel de protección aceptable y básico para la mayoría de los usuarios. Sin embargo, carece de funciones extra y capas de seguridad avanzadas que sí incluyen otras soluciones de terceros más completas.