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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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Ilustración conceptual de una ventana de código del kernel de Linux resquebrajada con el aviso de seguridad CVE-2024-xxxx y una fuga de datos representados por el número 9.0 saliendo hacia un sobre de correo.
La filtración accidental de fallos críticos en la lista de correo pública LKML ha expuesto detalles técnicos y niveles de severidad CVSS 9.0 antes de contar con parches oficiales.

Tras PHP, ha caído Linux: encuentran 6 vulnerabilidades críticas, una con hasta un 9 CVSS de gravedad

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Varios informes de vulnerabilidades del kernel de Linux han terminado publicados por error en la lista de correo pública del proyecto, en lugar del canal privado reservado para fallos de seguridad. Dos de los problemas expuestos llegan a una puntuación CVSS de 9.0, el tramo más alto de gravedad, según ha revelado este un mensaje en la red social X de Phoronix.

El fallo de procedimiento procede de Zero Day Initiative (ZDI), la división de Trend Micro dedicada a detectar vulnerabilidades, que remitió sus avisos a la lista Linux Kernel Mailing List (LKML) en lugar de hacerlo por el cauce privado habitual. Greg Kroah-Hartman, uno de los principales mantenedores del kernel, respondió a cada uno de los mensajes para preguntar por qué se habían enviado a una lista abierta a cualquier lector, tal y como recoge Michael Larabel en un artículo publicado en Phoronix que destapó el incidente. Vamos a repasar qué fallos concretos han quedado expuestos y qué podéis hacer si administráis alguno de los sistemas afectados.

Qué vulnerabilidades concretas se han filtrado

Las dos vulnerabilidades más graves comparten puntuación CVSS de 9.0. La primera, catalogada como ZDI-CAN-33549, afecta a SMB Direct y permite la ejecución remota de código por culpa de un desbordamiento de enteros (integer underflow); ya existe un parche en una rama de Git pensada para Linux v7.5, y todo apunta a que su llegada a la rama principal se acelerará ahora que el problema es público. La segunda, ZDI-CAN-33774, es una condición de carrera en KSMBD que también deriva en ejecución remota de código.

Imagen usuario de twitter
Phoronix
@phoronix
Several Linux Kernel Vulnerabilities Accidentally Posted To Public Kernel Mailing List

As high as CVSS 9.0. Whoops.

https://t.co/opCRSE80Vq

22 de octubre, 2026 • 12:07

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El resto de la lista incluye fallos de menor puntuación pero igual de relevantes para quienes administráis servidores Linux. ZDI-CAN-33367 afecta a skb_zerocopy, dentro del código de red, y permite escalada de privilegios local; los desarrolladores ya habían recibido un aviso sobre este mismo problema por otra vía la semana anterior, así que el parche se espera en breve. ZDI-CAN-34068 es un error de escritura fuera de límites en el controlador gráfico VMWGFX de VMware, también con escalada de privilegios local, y ZDI-CAN-34076 provoca divulgación de información por un recurso sin inicializar en el código NVMET.

A estos cinco fallos se suma ZDI-CAN-32005, un desbordamiento de búfer en consultas TCP de tipo search-domain que acaba en escalada de privilegios local y que, según recoge Phoronix, ya se había colado en la misma lista pública un día antes que el resto.

Por qué preocupa que estos fallos salieran a la luz

El procedimiento habitual para reportar fallos del kernel pasa por una lista privada: los mantenedores reciben el aviso, desarrollan el parche y lo prueban sin que los detalles técnicos circulen públicamente hasta que existe una solución lista para las distribuciones. Ese margen es lo que permite a quienes administráis sistemas Linux actualizar antes de que alguien convierta el fallo en un exploit funcional.

Al aparecer en la LKML, ese margen desaparece: cualquiera con acceso a la lista, que es pública por definición, puede leer el vector de ataque antes de que el parche llegue a las versiones estables. Ninguno de los seis fallos estaba corregido en mainline en el momento de la filtración, aunque en varios casos los parches ya circulaban en pruebas o en ramas «-next», lo que acorta algo el tiempo de exposición real. El propio historial sugiere que no fue un tropiezo aislado: ZDI-CAN-32005 ya había aparecido en la misma lista pública un día antes que el resto, señal de que el envío al canal equivocado se repitió más de una vez antes de que alguien lo notara.

A quién afecta y qué podéis hacer ante los fallos de seguridad

Los fallos tocan piezas muy distintas del sistema: el protocolo SMB, el módulo KSMBD, el código de red, el controlador gráfico de VMware y el subsistema NVMET. Eso amplía el radio de impacto a servidores con recursos compartidos por SMB, entornos virtualizados con gráficos VMware y cualquier máquina con kernels recientes expuesta en red. La fuente no precisa qué distribuciones han incorporado ya los parches backportados, algo que previsiblemente se irá resolviendo según cada mantenedor libere sus propios boletines.

Captura de pantalla del escritorio de Ubuntu con dos ventanas abiertas: una terminal y maninline kernel.
El escritorio de Ubuntu muestra una terminal y mainline para actualizar el Kernel Linux. Foto: Captura de SoftZone.es

Si administráis alguno de estos sistemas, la recomendación no cambia respecto a cualquier aviso de seguridad del kernel: mantener el sistema actualizado y seguir los canales oficiales de cada distribución, que suelen reaccionar con sus propios parches en cuanto el cambio llega a mainline o a una rama estable. En servidores críticos con los servicios afectados (SMB, KSMBD o gráficos virtualizados) puede tener sentido limitar su exposición mientras se confirma la publicación de los parches definitivos. Larabel resumía así el trasfondo del incidente en su artículo: «los informes de errores y de seguridad no dejan de llegar, en este mundo impulsado por la IA».

Preguntas frecuentes

¿Qué es la Zero Day Initiative de Trend Micro?
Es el programa de Trend Micro dedicado a identificar y reportar vulnerabilidades de software a los fabricantes antes de que se hagan públicas, habitualmente a través de canales privados de seguridad.
¿Qué significa una puntuación CVSS de 9.0?
CVSS es la escala estándar, de 0 a 10, para medir la gravedad técnica de una vulnerabilidad. Una puntuación de 9.0 la sitúa en el tramo crítico, aunque no implica necesariamente que sea sencilla de explotar en la práctica.
¿Qué es el Linux Kernel Mailing List (LKML)?
Es la lista de correo pública donde los desarrolladores del kernel de Linux discuten parches y cambios de código. Al ser abierta, no está pensada para gestionar vulnerabilidades sin parchear.
¿Qué es Phoronix?
Es un medio especializado en Linux, hardware y rendimiento de software, conocido también por desarrollar la Phoronix Test Suite para benchmarks.