Hace una semana, la Comisión Europea lanzó una consulta pública sobre una posible nueva legislación que obligaría a los proveedores de servicios de telecomunicaciones y digitales a conservar metadatos de los usuarios por un período "razonable y limitado".

Esta medida, destinada a apoyar investigaciones penales, ha despertado fuertes críticas por parte de defensores de la privacidad: denuncian que se trata de una forma encubierta de reintroducir mecanismos de vigilancia masiva que han sido previamente declarados ilegales por los tribunales europeos.

¿Qué son los metadatos y por qué importan?

Aunque muchas veces se minimiza su importancia, los metadatos —como direcciones IP, identificadores de dispositivos, registros de suscriptores y tiempos de conexión— pueden revelar información profundamente íntima. No es necesario conocer el contenido de una conversación para saber con quién se comunica una persona, con qué frecuencia, desde dónde, y en qué momento del día.

Al irse sumando tandas y tandas nuevos metadatos, éstos permiten trazar mapas detallados de hábitos, relaciones afectivas, creencias religiosas, afiliaciones políticas e incluso circunstancias médicas.

Los políticos llevan 15 años intentando sortear a la justicia

El Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) ha ido invalidando reiteradamente los sucesivos intentos de imponer la retención generalizada e indiscriminada de metadatos.

En una sentencia histórica de 2014, el tribunal anuló la Directiva de Retención de Datos de la UE por representar una "grave injerencia en los derechos fundamentales". Fallos posteriores, como uno de 2020, reafirmaron que solo pueden permitirse retenciones específicas, limitadas en alcance y sujetas a un control estricto.

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Incluso una evaluación interna filtrada en 2023 advirtió que, aun disfrazando estas prácticas bajo nuevos nombres —como 'cribado de metadatos de comunicaciones'—, no se lograría cumplir con los principios de proporcionalidad y legalidad establecidos por la jurisprudencia europea.

La nueva propuesta: entre cooperación voluntaria y coerción legal

La Comisión plantea distintos caminos para sortear los posicionamientos del TJUE, desde herramientas no vinculantes como formularios estandarizados para solicitudes de datos, hasta una posible reforma del Código Europeo de Comunicaciones Electrónicas para imponer nuevas obligaciones en materia de retención de datos.

Estas medidas se aplicarían dependiendo del tipo de investigación penal y podrían incluir acceso a datos que, en palabras de la propia Comisión, son "profundamente personales".

Como contrapeso, promete incorporar "salvaguardias adecuadas". sin embargo, muchos expertos advierten de que ningún mecanismo técnico o jurídico puede eliminar los riesgos inherentes a la creación de gigantescos almacenes de datos sobre el comportamiento de los ciudadanos.

Así, activistas y expertos en privacidad alertan que permitir la existencia de bases de datos tan sensibles abre la puerta a abusos, usos indebidos y ataques por parte de terceros. La historia ha demostrado que los datos recolectados para un propósito suelen terminar reutilizándose con otros fines, ampliando así el alcance de la vigilancia.

La consulta pública permanecerá abierta hasta el 18 de junio de 2025. Posteriormente, está prevista una consulta formal en el segundo trimestre de 2025, con un posible borrador legislativo en los primeros meses de 2026.

Vía | Reclaim the Net

Imágenes | Marcos Merino mediante IA

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Ya te hemos hablado antes de DALL-E Mini, la versión simplificada y menos potente de la IA generadora de imágenes DALL-E 2; recientemente, la desarrolladora de esta última (OpenAI) ha exigido a los creadores de Mini que la renombren para no inducir a la confusión entre ambas y así ha surgido Craiyon.

Sin embargo, la noticia es que, la usemos bajo el nombre que la usemos, se ha descubierto un fenómeno bastante curioso que se da en DALL-E Mini a la hora de generar imágenes. Y ni siquiera su creador, el artista Boris Dayma, ha sido capaz de explicar la razón del mismo.

Si ahora hay quien dice que la IA "tiene sentimientos"… ¿es que quizá también tiene fetichismos?

Todo empezó, tal y como recoge Rest Of The World, cuando el guionista brasileño Fernando Marés, fascinado por las imágenes que generaba DALL-E Mini, decidió hacer un experimento: dejar el campo de texto de su web en blanco antes de pulsar el botón de generar imágenes, permitiendo así que la IA ofrezca resultados aparentemente aleatorios.

Marés repitió el experimento docenas de veces, hasta que percibió algo extraño: en casi todas las ocasiones, al menos una de las nueve 'fotos' de cada tanda representaba a una mujer de la India con la vestimenta típica, el 'sari'.

Nosotros también lo hemos probado. Y, efectivamente, hay mujeres con sari en 3 imágenes (de un total de 3 intentos).

Nuestro protagonista se quedó tan extrañado con este comportamiento de DALL-E Mini que se propuso recopilar (en compañía de varios amigos) hasta 5.000 fotos generadas por la IA actuando en modo aleatorio. Y, efectivamente, la mayor parte de las imágenes mostraban mujeres indias con sari (en varios casos, más de una).

Boris Dayma, su creador, admite que está perplejo ante esto, si bien sospecha que tiene algo que ver con el dataset usado para entrenar el modelo de la IA. Recordemos que, en el pasado, algunas acusaciones de sesgo racial contra inteligencias artificiales tenían su origen, realmente, en un sesgo humano en la selección de imágenes; Dayma admite que esta IA sigue estando en desarrollo, y que el alcance de sus posibles sesgos aún no se ha documentado completamente.

"Es bastante interesante y no estoy seguro de por qué sucede. […] Es posible que este tipo de imagen estuviera sobrerrepresentada en el conjunto de datos".

Otras voces señalan que, aunque ese tipo de imágenes no tuvieran una presencia desproporcionada en el dataset, si estaban etiquetadas usando alfabetos propios de la India (en lugar de en letras latinas), dichas etiquetas podrían no haberse procesado bien, vinculando a ojos de la IA dichas fotos con la inexistencia de etiquetas, lo que explicaría por qué genera imágenes similares cuando se le pide una imagen aleatoria (es decir, carente de etiquetas).

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Esa es, por lo menos, la teoría que Michael Cook, experto en IA de la Univ. Queen Mary de Londres, formuló para The Rest of the World una vez empezó a revisar los datos recopilados por Marés. Éste último, en cualquier caso, se muestra intranquilo ante el hecho de que ni el creador del modelo ni un experto en IA puedan tener claro lo que está pasando. A sus ojos, esto "da la razón" a lo que los medios y los críticos de la IA "llevan años diciendo", que se trata de una tecnología "impredecible".

La Unión Europea hizo público hace unas horas un documento PDF del contrato que había firmado con la farmacéutica AstraZeneca para la compra de millones de dosis de la vacuna contra el coronavirus.

Rápidamente cundió la indignación en las redes sociales: amplias porciones del documento (las más relevantes, claro está) estaban profusamente censuradas, de tal forma que en algunas páginas a duras penas podían leerse un par de palabras.

Si la publicación del documento pretendía ser un ejercicio de transparencia por parte de la administración comunitaria, lo cierto es que dejaba bastante que desear.

Pero -¡ah!- contábamos con un aliado inesperado: la torpeza informática de alguno de los responsables de su difusión (¿funcionario de la Comisión Europea? ¿empleado de AstraZeneca?).

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"Esto te lo apaño yo en un momento con el Acrobat..."

Resulta que si abríamos el PDF en cuestión con un lector que muestre los marcadores del documento (es decir, prácticamente cualquiera), gran parte del texto censurado pasaba a ser visible sin mayor problema. Como muestra, un botón:

Lo pixelamos porque no queremos recibir una visita de la Europol.

Una vez que esto se ha hecho público, la Unión Europea ha sustituido el documento online por otro, ahora ya sí, carente de marcadores. Sin embargo, dado que ha estado colgada varias horas, esto no está impidiendo que se difunda en redes la primera versión.

Dicho eso, lo cierto es que AstraZeneca y la UE han aplicado la brocha gorda a la hora de censurar el texto, ocultando incluso datos que ya previamente se habían difundido sin mayor problema.

Un ejemplo de eso sería el precio total del contrato, de 870 millones de euros según el texto accidentalmente desvelado... una cifra que equivale a la multiplicación de las 300 millones de dosis adquiridas por su precio individual de 2,9 euros (sí, ambos datos eran ya públicos).

Hace unos días, abordábamos una nueva técnica para robar información de la tarjeta de crédito en tiendas online recurriendo a la manipulación del código de Google Analytics. Pero los carteristas digitales no descansan, y están constantemente innovando.

Según una investigación realizada por la compañía de ciberseguridad Malwarebytes, los ciberdelincuentes están recurriendo a la esteganografía (esconder texto dentro de imágenes) para lograr ejecutar sus robso.

Pero lo novedoso es que lo hacen por partida doble: primero inyectan código malicioso (llamado 'skimmer', como los aparatos clonadores de tarjetas) cargado dentro de los metadatos de imágenes y luego esconden la información robada en una segunda imagen.

Desconfía de ese favicon

Es este caso, recurren a una técnica pensada específicamente para atacar a sitio web que usen WooCommerce, el plugin de e-commerce más popular del CMS más popular de Internet, Wordpress. Es su amplia cuota de mercado lo que lo convierte en un objetivo deseado por los cibercriminales.

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Los atacantes usan los favicons (los iconos que se muestran en la pestaña del navegador) para ocultar un script malicioso escrito en Javascript, haciendo que el navegador ejecute este último cuando lo carga.

Una vez cargado, el código permanece a la espera de que el usuario teclee su información privada relacionada con pagos, y guarda dicha información como texto ofuscado. Luego, recopila el texto y lo remite a los atacantes... oculto dentro de una segunda imagen, para dificultar su detección.

Código Javascript oculto dentro de los metadatos del favicon.

Sirva esto como recordatorio de que el malware se puede ocultar en cualquier lugar, usando millones de tácticas y desde casi cualquier dispositivo. Y que por eso es fundamental tomar las precauciones adecuadas a la hora de mantener seguro nuestro equipo.

A principios del mes de mayo, la privacidad fue la máxima protagonista en F8: su evento anual de desarrolladores. En la keynote, Mark Zuckerberg llegó a asegurar que "el futuro es privado"

Zuckerberg buscaba dejar atrás todos los escándalos de privacidad de los últimos años, un movimiento que muchos usuarios vieron con recelo. Hoy nos encontramos ante una nueva polémica, descubierta por el programador experto en ciberseguridad Edin Jusupovic.

Como vemos en el tweet superior, Jusupovic acusa a Facebook de añadir automáticamente una serie de metadatos (instrucciones IPTC) a las imágenes que han sido descargadas de la red social.

 Un "nivel de precisión inquietante"

Eso significa que cada vez que subimos una imagen a Facebook, la plataforma se encarga de añadirle una serie de metadatos de seguimiento, mediante los cuales serán capaces de identificar dicho archivo.

Jusupovic afirma que este es un "nivel estremecedor de rastreo", ya que gracias a este método pueden rastrear fotos fuera de su propia plataforma, con un "grado de precisión inquietante".

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Este programador nos recuerda que (entre otras cosas), de esta manera pueden saber quién subió una foto originalmente. Además, añade que "lo más preocupante es que existen una variedad de técnicas avanzadas para inyectar datos dentro de las fotos" que son muy difíciles de detectar.

Un analista de The Hacker Factor asegura que Facebook ha estado insertando bloques IPTC en los metadatos de imagen desde el año 2014. De todos modos, también nos recuerdan que en 2012 las imágenes ya se renombraban de manera automática (con unos códigos de números y letras que representaban al usuario y a un álbum).

Nuestros compañeros de Xataka han realizado unas pruebas y han comprobado que Facebook añade una secuencia de letras y números que parece aleatoria, precedida siempre por "FBMD" (que posiblemente corresponda a "Facebook Member Data").

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Cómo podría utilizar Facebook estos metadatos

Aunque las posibilidades son múltiples, un hilo en Reddit ha explicado a la perfección cómo la compañía podría utilizar estos metadatos ocultos para conocer más información de otros usuarios (aunque no tengan cuenta de Facebook).

• Subes una imagen a Facebook, y la plataforma le añade una serie de metadatos.

• El "Amigo A" lo ve aparecer en su muro, la descarga y se la envía a otra persona ("Amigo B"). Este "Amigo B", lo envía a su vez a un amigo suyo ("Amigo C").

• "Amigo B" no tiene cuenta de Facebook, y publica la imagen en Reddit.

• FaceBook rastrea la imagen en Reddit y sabe que, en cierto modo, tú eres cercano al "Amigo B". Eso significa que Facebook podría saber que cierta persona es "amigo de tu amigo", sin que tú ni si quiera lo conozcas.

• Todavía hay más: el "Amigo C" (que podría ser amigo del "Amigo A"), publica la foto que tú subiste a su cuenta de Facebook.

• De esta manera, Facebook también sabe que eres una persona cercana al "Amigo C" (lo conozcas o no).

• Ahora viene lo bueno: Facebook coloca nuevos metadatos en la imagen resubida por el "Amigo C". Ahora la plataforma puede ver si el "Amigo C" podría enviarle un mensaje a otro amigo: "Amigo X" (que puede ser, o no, tu amigo).

• Podría ocurrir que tal vez ni tú, ni C, conozcáis a X, pero es probable que seáis amigos de un amigo de X. Y el "Amigo A" tiene menos probabilidades de ser cercano a X que tu y el "Amigo C".

• De esta manera, no sólo pueden saber a dónde va cada imagen y cuando, sino que pueden ver la secuencia completa de movimientos con una precisión asombrosa.

Repite esta actividad a gran escala y ahora Facebook conoce a tus amigos de Facebook, a tus seguidores de Facebook y a tus amigos, compañeros de trabajo y contactos en el mundo real.

Incluso conocen a tus "amigos de amigos" (gente que no conoces), las compras que hacen en Internet, su estilo de vida (y el tuyo), y cómo encaja todo esto en tus círculos de amistad (incluso fuera de Facebook).

No importa que tan anónimos pienses que sean tus tuits, gracias a la enorme cantidad de metadatos que Twitter almacena, te pueden identificar a ti y a casi cualquier usuario con una enorme precisión, como lo han probado investigadores del Instituto Alan Turing en Londres en un nuevo estudio.

Aplicando un algoritmo de aprendizaje automático supervisado, los investigadores fueron capaces de identificar a todos los usuarios de un grupo de 10.000 tuiteros con aproximadamente un 96.7% de precisión.

El problema de que los metadatos no sean considerados información sensible

Cómo explican los investigadores, los metadatos están asociados a la mayoría de la información que producimos todos los días en nuestras interacciones y comunicaciones dentro del mundo digital. Y sorprendentemente esa información no se considera "sensible".

Mientras la mayoría se enfoca en identificar a un usuarios usando el contenido del mensaje, los metadatos son muchísimo más efectivos para clasificar la información que pertenece a un usuario en particular. Aunque esta investigación usó a Twitter para sus pruebas, el problema aplica a otras redes sociales.

Los metadatos que Twitter guarda son de acceso público

La mayoría de los usuarios de Twitter no saben que la red social almacena 144 piezas de metadatos sobre ellos, y son accesibles de forma pública a través de la API del sitio. En comparación con el contenido de un tuit, los metadatos son mucho más grandes.

Conversando con Wired, una de las autoras de la investigación ilustra sobre la situación con un ejemplo bastante interesante:

Nadie en su sano juicio le diría su dirección a un extraño que se la pide en la calle. Pero quizás podrían decirle con que frecuencia encienden y apagan la luz en su habitación. Esa es la mentalidad con los metadatos, la gente cree que no es gran cosa. Pero si la juntas con otra pieza de información puedo saber si estás en tu casa o no.

Cosas como la fecha en la que una cuenta fue creada, la hora a la que se publica un tuit, el número de favoritos, seguidores y seguidos, etc. Información básica que combinada puede identificar al usuario de forma extremadamente eficiente.

Los investigadores esperan que con la introducción de la GDPR quizás aumente el escrutinio sobre los metadatos, puesto que la regulación requiere que solo los datos específicos para realizar una tareas sean procesados por las empresas. Pero el otro problema como siempre, no es que tan malo sea que las tecnológicas almacenan tanta información sobre nosotros, sino que a la gente le importe en primer lugar.

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Que levante la mano el que tenga un smartphone y nunca haya hecho una fotografía. O el que nunca haya capturado una imagen con una cámara digital. Y que levante la mano el que no haya visto que, con cada fotografía, se almacenan una serie de datos adicionales, como la fecha y la hora.

Estos datos son lo que llamamos metadatos y conviene saber de su existencia, sobre todo pensando en que podrían llegar a revelar información privada. Veamos qué metadatos pueden estar en nuestras imágenes, cómo podemos comprobarlos y, sobre todo, cómo podemos limpiarlos.

EXIF: ¿qué son esas siglas?

La palabra metadato, si atendemos a su etimología, significa "dato sobre el dato". Es decir: información que describe otra información, o añade información contextual.

Aplicándose a una fotografía, los metadatos incluyen información como, por ejemplo, fecha y hora en que fue tomada, con qué dispositivo, qué parámetros fueron utilizados para tomarla (apertura de diafragma, distancia focal, tiempo de exposición, sensibilidad del sensor...), etiquetas definidas por el usuario... De hecho, cada cámara concreta puede incluir su propia información.

Estos datos se introducen en nuestras imágenes como una cabecera. EXIF son siglas de "Exchangeable Image Format": un formato que hace uso de los formatos JPG, TIFF, RIFF y WAVE. Estos metadatos se utilizan habitualmente para organizar y categorizar adecuadamente nuestras imágenes, por ejemplo organizándolas en función de la fecha de captura o de sus etiquetas.

Revisando los metadatos de una imagen

Veamos ejemplo práctico: os pido que descarguéis la versión original de la fotografía que encabeza esta sección, que tomé en una de las facultades del campus donde estudio. Podéis descargar la fotografía original, que vamos a inspeccionar. Una vez descarguemos esa imagen, según nuestra plataforma, vamos a revisar sus metadatos mediante herramientas incluidas en el propio sistema operativo.

En el caso de Windows, al menos desde Windows Vista, bastará con pulsar con el botón derecho sobre el archivo y pulsar en "Propiedades". En la ventana que se abre, debemos seleccionar la pestaña "Detalles", y veremos un montón de información.

En el caso de OS X, basta abrir la fotografía con iPhoto y pulsar en el botón inferior con la etiqueta "Inform.", el primero de los cuatro que aparecen. Veremos la información más relevante de la imagen.

Y si sois usuarios de alguna distribución de Linux u otro sistema operativo basado en UNIX podéis utilizar una herramienta de terminal llamada exiftool, con un comando de este tipo: exiftool fotografia.jpg. Automáticamente devolverá toda esa información como salida en la misma terminal. Podemos instalar esta herramienta con un simple sudo apt-get install libimage-exiftool-perl (copiad y pegad el comando, no os compliquéis transcribiéndolo).

iPhoto mostrando metadatos de la fotografía. Nótese el mapa de la esquina inferior derecha

Os doy una alternativa más: la magnífica FOCA de Eleven Paths (originalmente desarrollada por Informatica64) cuenta con una versión online. Bastará subir la imagen para que nos devuelva, inmediatamente, todos los metadatos que encuentre.

¿Véis alguna información interesante? Que la fotografía la tomé con un Nokia Lumia 625, que lo hice el 21 de octubre de 2013 a eso de las seis de la tarde, que el "obturador" estuvo abierto durante 1/840 segundos... y el punto exacto, localizado vía GPS, donde lo tomé. Si alguien tiene curiosidad, es la cafetería de la facultad de Filosofía y Letras de la Universidad de Extremadura.

No todos los móviles almacenan esta información pero es muy común que tengamos activados los servicios de localización y que esta información acabe guardándose en cada fotografía que tomamos. Y, la verdad, llama la atención poder ver todas nuestras fotografías en un mapa.

Esta información permite, además, dar una cierta "validez legal" a las imágenes (siempre entre comillas, teniendo en cuenta que podemos editar o simplemente eliminar los metadatos). Por ejemplo, algunas cámaras introducen un número de serie identificativo de la cámara concreta que tomó la fotografía. Otras introducen un hash de la imagen y permitirían saber (o al menos intuir) si una imagen ha sido retocada o no.

¿Cómo podemos limpiarlos?

En ocasiones nos conviene eliminar los metadatos de una imagen, por ejemplo si vamos a distribuirla y no queremos que se sepa, por ejemplo, dónde tomamos una fotografía, con qué modelo de cámara o qué día y a qué hora.

Para limpiar estos metadatos podemos hacer uso de muchas herramientas. El Explorador de archivos de Windows, por ejemplo, incluye en la misma pestaña "Detalles" de la ventana "Propiedades" un enlace que reza "Quitar propiedades e información personal". Si hacemos click en él podremos crear una nueva copia de la imagen con toda la información posible eliminada.

También es posible hacer uso de la herramienta Exiftool, de código abierto y multiplataforma. Y, de hecho, podemos ejecutar exiftool con el parámetro -all= (así tal cual) para eliminar toda la información de una fotografía.

Podéis comprobar que esta nueva versión de la fotografía no hay metadatos comprometedores. Y, si no hubierais visto la anterior y os hubiera dicho el lugar exacto, habríais podido pensar que es cualquier otro lugar de la campiña castellana.

En definitiva: es importante saber de la existencia de estos metadatos y, sobre todo, saber cómo podemos eliminarlos en el caso de que no queramos revelar información privada a gente que realmente no debe conocerla.

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Imagen | liz west

Durante los meses y meses que llevamos de filtraciones sobre el espionaje electrónico y llamadas interceptadas por la NSA, esta agencia ha recurrido con frecuencia a la misma excusa: no almacenamos el contenido de vuestras comunicaciones, sino los metadatos. Es decir, si realizas una llamada y estás siendo vigilado como parte de uno de sus programas de espionaje masivo, no graban tu conversación, sino que almacenan otros parámetros como tu posición cuando la realizaste, la duración, la fecha, el destinatario, etc.

¿Sirven estos metadatos para poder conseguir información relevante sobre el usuario? Con la idea de dar respuesta a esta pregunta, la Universidad de Stanford planteó un experimento en el que pedía a un grupo de 546 voluntarios que instalaran una app en su teléfono Android que recopilaría la misma información que, en teoría y según las filtraciones, la NSA había estado recopilando. ¿El resultado? Hasta ellos mismos se sorprendieron.

Más información de la que parece

Detectaron que algunos participantes llamaban a organizaciones religiosas (y de ahí obtuvieron sus preferencias dentro de este ámbito). También identificaron llamadas a expertos en distintos campos de la salud (lo que les sirvió para asociar distintas enfermedades a los que llamaban). Abogados especializados en divorcios, sindicatos, clubs de striptease...

Desde el estudio aún fueron más allá y compartieron cinco casos concretos en los que, analizando el patrón de los metadatos, fueron capaces de realizar un perfil muy completo de cada participante en el estudio. Por ejemplo, un participante (al que llaman B) tuvo conversaciones con cardiólogos, centros especializados en la monitorización del corazón y recibía llamadas de una farmacia con frecuencia. Efectivamente: B tiene problemas del corazón.

Otra persona, C, realizó distintas llamadas a una tienda de armas y al servicio técnico de un fabricante de rifles semiautomáticos. Sí, posee un arma de estas características. Incluso detectaron que otra chica, E, tuvo una llamada de bastante duración con su hermana a una hora demasiado inusual de la mañana. Un par de días después, E llamó a un centro de Planificación Familiar, al que volvió a llamar durante diversas ocasiones en las siguientes semanas.

¿Qué conclusión podemos sacar de esto? Que los metadatos sí revelan mucho sobre los usuarios a los que pertenecen. Los autores del estudio afirman que están sorprendidos de toda la información que han conseguido de una muestra tan pequeña, durante pocos meses y con gente que, a fin de cuentas, sabía que su teléfono estaba siendo monitorizado. ¿Qué información tendrá la NSA sabiendo que realiza recolección de metadatos telefónicos de manera masiva y que lleva haciéndolo durante años?

Imagen | "Stephen Cummings":http://www.flickr.com/photos/47477979@N00/2980368942/in/photolist-5xnaRq-5xPR1j-5yX8kY-5z7ha2-5EXeBX-5EZgdR-5F4B9G-5F5raX-5GoPFK-5KQfa9-5LWTQr-5MmsG5-5QywJj-5Qyx8Y-5SZXJf-5UnuLy-64i4Hj-6dCi7X-6noyFU-6o2uh5-6qUUkg-6qZ2Do-6qZdhS-6GpNwJ-6RyMSK-6U2sAv-6U6tx7-6XPJST-6XPJXK-7enPid-7pnfqo-7uSZNu-gK7GrV-gDisSB-eB9onB-95BhiH-8xSsMz-95BihD-8F6qfR-9aWDoj-9JTPd8-9CbfcA-g2pJ1h-9bavED-dgQX5u-dgQXaS-dgQX6d-dgQWC6-dgQWyp-dgQXbY-dgQX7A Más información | "Resultados del estudio":http://webpolicy.org/2014/03/12/metaphone-the-sensitivity-of-telephone-metadata/ En Genbeta | "La cifras del espionaje de la NSA en España: 60 millones de llamadas interceptadas en un mes":https://www.genbeta.com/actualidad/la-cifras-del-espionaje-de-la-nsa-en-espana-60-millones-de-llamadas-interceptadas-en-un-mes

A día de hoy la gran mayoría, si no es que todos los reproductores de música nos permiten descargar las carátulas de álbumes, para así ayudarnos a mantener la colección de música ordenada. Pero por desgracia, muchas veces estas carátulas son visibles solo dentro del reproductor, ya que las imágenes son gestionadas por una base de datos propia del programa (este es el caso de iTunes o del Software Zune).

Con Creevity MP3 Cover Downloader podemos evitarnos ese problema, ya que se trata de una herramienta que descarga las carátulas de los discos, y a la vez las adjunta a cada archivo MP3 de nuestra colección. La interfaz para realizar esta tarea es muy intuitiva y sencilla: sólo debemos seleccionar una de las carátulas en tamaño grande que aparecen abajo de la canción y hacer clic en “Apply” para así adjuntarla al MP3. En caso de que ninguna de las carátulas sugeridas corresponda, podemos afinar las términos de búsqueda haciendo clic en “Load other covers”.

Además, es posible escuchar las canciones desde esta misma aplicación, e incluso existe soporte de un par de atajos del teclado (flechas a la derecha e izquierda para cambiar de canción). Por desgracia, es imposible automatizar el proceso, por lo que debemos pasar de canción en canción, una por una, eligiendo la carátula correcta.

Vía | Addictive Tips
Enlace | Creevity MP3 Cover Downloader

Meta-iPod es una excelente herramienta para Windows que analiza la biblioteca musical de iTunes en busca de esos pequeños problemas que a veces aparecen en nuestra colección, tales como canciones duplicadas, canciones/playlists que estén solo en el iPod y no en el PC, canciones que estén en la carpeta Música, pero no en la biblioteca de iTunes, álbumes sin carátula, etc.

Pero no se limita a informarnos de estos problemas, sino que también nos ofrece soluciones. Podemos copiar al ordenador las canciones que se encuentren sólo en el iPod (conservando el contandor de reproducciones y las "estrellitas"), eliminar todas las pistas duplicadas de una vez, y hasta viene con una herramienta para descargar carátulas de álbumes desde internet.

Otra de sus características interesantes son los "Auto-ratings", que nos permiten ahorrarnos el trabajo de clasificar cada una de nuestras canciones, asignándoles a estas una clasificación automática en base a la cantidad de veces que las hemos reproducido, o que nos las hemos saltado. Asimismo, identifica las canciones con los metadatos mal puestos, es decir, que los metadatos del archivo MP3/AAC no coinciden con los que aparecen en la biblioteca de iTunes, y los corrige.

Por último, Meta-iPod identifica aquellas canciones que están en el índice de iTunes, pero que han cambiado su ubicación física o han sido eliminadas, y nos ofrece encontrar automáticamente las nuevas ubicaciones de los archivos, o en caso de no encontrarlos, eliminar las canciones de la biblioteca de iTunes.

Vía | "downloadsquad":http://www.downloadsquad.com/2009/06/13/meta-ipod-cleans-up-your-itunes-with-tons-of-features/ Enlace | "Meta-ipod":http://www.mypodapps.com/meta-iPod/