August 2016 - nexa - server-nexa.polito.it

WiFi Signals Can ID Individuals by Body Shape

by Alessandro Mantelero

WiFi Signals Can ID Individuals by Body Shape So far there have been a number of proposed methods for integrating human identification into smart objects, ranging from the creepy and invasive (think RFID chip implants or facial recognition) to the limited and cumbersome (like fingerprint scanners). In the quest for a non-invasive yet ubiquitous mode of human identification, a team of researchers from Northwestern Polytechnic University figured out a way to use WiFi signals to ID individuals moving around in a room—with an ID accuracy upwards of 90 percent. http://motherboard.vice.com/read/wifi-signals-can-id-individuals-by-body-sh… Direi che si tratta di uno scenario piuttosto inquietante, specie in ottica di potenziale controllo sociale. AM -- Prof. Avv. Alessandro Mantelero Politecnico di Torino Nexa Center for Internet and Society | Director of Privacy Politecnico di Torino–Tongji University| Coordinator, Double Degree program in Management and IP Law Nanjing University of Information Science and Technology | Part-time Expert, School of Public Administration European Data Protection Law Review | Associate Editor http://staff.polito.it/alessandro.mantelero EMAIL POLICY: once a day (Mon-Fri)

Aug. 26, 2016

Vent'anni di privacy (persa).

by Antonio Casilli

Un articoletto appena uscito che si intitola: "Internet Jones and the Raiders of the Lost Trackers: An Archaeological Study of Web Tracking from 1996 to 2016" Adam Lerner*, Anna Kornfeld Simpson*, Tadayoshi Kohno, and Franziska Roesner, Proceedings of the 25th USENIX Security Symposium, August 2016 Tutte cose che si sanno, direte voi, ma a vederlo nero su bianco e visualizzato, ci s'impressiona ancora. Ps. bella metodologia: 1—Go to WayBackMachine 2—Select top 450 websites 3—Dig data from 1996 to 2016 on users' tracking embedded in advertisements (e. g. Sponsored links and "suggestions"), social media widgets (e.g., the Facebook "Like" button), or web analytics platforms (e.g., Google Analytics). 4—By Jove. https://trackingexcavator.cs.washington.edu/paper.html -- Antonio A. Casilli Associate Professor, Telecom ParisTech Research Fellow Edgar-Morin Center (EHESS)

Aug. 24, 2016

Antitrust Agencies Need Better Tools To Probe Big Data

by Alessandro Mantelero

Antitrust Agencies Need Better Tools To Probe Big Data Antitrust authorities around the world are behind the curve when it comes to understanding the competitive effects of big data, and according to a pair of former enforcers, regulators need to develop more precise tools to measure the market impact of data-driven mergers and acquisitions. http://www.law360.com/articles/829484/antitrust-agencies-need-better-tools-… -- Prof. Avv. Alessandro Mantelero Politecnico di Torino Nexa Center for Internet and Society | Director of Privacy Politecnico di Torino–Tongji University| Coordinator, Double Degree program in Management and IP Law Nanjing University of Information Science and Technology | Part-time Expert, School of Public Administration European Data Protection Law Review | Associate Editor http://staff.polito.it/alessandro.mantelero EMAIL POLICY: twice a day (Mon-Fri)

Aug. 24, 2016

Warplanes: Killer Software

by Alberto Cammozzo

<https://www.strategypage.com/htmw/htairfo/articles/20160823.aspx> [] Now comes an American company (PSIBERNETIX) that has developed software that gives an unmanned aircraft the ability to defeat manned aircraft in air-to-air combat. The U.S. Air Force recently tested the PSIBERNETIX software in a combat simulator against experienced human pilots. The software controlled aircraft could not be defeated, at least not yet. What shocked the experienced human pilots, who had the technical skills to understand what the PSIBERNETIX software did and how it did it, was that the new software, as many software developers have been predicting, can outperform humans because with enough information (from the growing number of sensors available to manned or unmanned combat aircraft) the software can think faster than the human pilot. This is how software eventually defeated the best human chess players and have replaced humans in many jobs that require absorbing a lot of data, sorting it out and making decisions quickly. []

Aug. 23, 2016

Re: [nexa] prototipo rilasciato: come misurare la filter bubble?

by Carlo Blengino

Ottimo Claudio. Mi è venuto in mente OSoMe http://truthy.indiana.edu/highlights/ The Web-based tools, called the Observatory on Social Media, or “OSoMe” (pronounced “awesome”), provide anyone with an Internet connection the power to analyze online trends, memes and other online bursts of viral activity. An academic preprint paper on the tools is available from the open-access journal PeerJ. The OSoMe project also provides an API to help other researchers expand upon the tools, or create "mash-ups" that combine its powers with other data sources In mobilità > Il giorno 23 ago 2016, alle ore 09:22, Claudio Agosti <claudio.agosti(a)logioshermes.org> ha scritto: > > ciao :) > > 2016-08-22 14:17 GMT+02:00 Cristian Consonni <kikkocristian(a)gmail.com>: >> >> Questo sicuramente è un aspetto della filter bubble, ma non l'unico. >> Anzi, l'aspetto più caratterizzante, secondo me, è il fatto che >> profili diversi vedano contenuti diversi. > > Vero, già di suo questa sarebbe una bella ricerca. ma dobbiamo specificare > > "profili diversi vedano contenuti diversi...a parità di fonti" che rende i test meno semplici. > ad esempio: consideriamo solo chi ha il 60% di sorgenti condivise ? > o devono essere al 100% le stesse ? > e io non so purtroppo le fonti in senso assoluto, non posso accedere al profilo dell'utente (potrei con l'API, ma si aprono problemi di gestione di dati riservati e ToS lato mio, che al momento non ho), quindi il campione in analisi dovrebbe essere scelto per lo scopo della ricerca (o fare utenti su misura, o entrambi) > >> Quindi per misurare >> l'effetto di una filter bubblie la componente principale, mi verebbe >> da dire, dovrebbe essere il confronto tra quanto viene visualizzato a >> me e quanto viene visualizzato da una persona con caratterstiche >> diverse dalle mie. > > certo, e poi magari in un secondo momento si associano le varianze alle ragioni che possono portare a quei comportamenti lato algoritmo. > >> >> >> Spero che qualcuno ti aiuti a portare avanti questa ricerca. > > > Lo scopo del progetto non è che io faccia ricerca (non ne son capace e poi faccio altri 2 lavori), > io cerco di tenere stabile un sistema che collezioni utenti e comunichi con open data la quantità di dati che ho, > tutti i dati vanno in open data apposta per consentire agli altri di far ricerca (come scritto sul sito, questa pubblicazione massiccia non c'è ancora perchè dovrei fare un risk assessment, o qualcun'altro potrebbe farlo e io implementerei le direttive) > > Chi fa ricerca e visualizzazione saranno persone esterne che se ne prenderanno i meriti ed i crediti. Io dal sito riprendo quel che è stato fatto dagli esterni e metto a disposizione i dati. > > Ad esempio, usando la tua email come spunto: > Christian ha avuto un'idea :) la descrivi in un pezzo di testo, lo rendiamo parte del sito in una sezione nuova, è su github: https://github.com/vecna/ESCVI > definisci i parametri della ricerca, la "CriCon". > Tu con la tua rete ed io con la mia (solo per la prima volta), io cerchiamo gli utenti che rientriano nei parametri della ricerca > con un tecnicismo semplice accordato tra noi, faccio in modo che questi utenti abbiano modo di aver i loro risultati marcati come "Gruppo controllo CriCon" > dopo N giorni di raccolta, l'open data feed su https://facebook.tracking.exposed/research/CriCon ti/ci permetterà di scaricare tutti i feed del gruppo di controllo (eventualmente ripuliti) > pubblica! ;) > E questo lo può fare chiunque di voi, definire i parametri di ricerca sta a voi. Idealmente quando si è supportata la prima ricerca, far replicare alle altre non costerà molto tempo > > ciao, > Claudio > _______________________________________________ > nexa mailing list > nexa(a)server-nexa.polito.it > https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa

Aug. 23, 2016

Re: [nexa] prototipo rilasciato: come misurare la filter bubble?

by Claudio Agosti

ciao :) 2016-08-22 14:17 GMT+02:00 Cristian Consonni <kikkocristian(a)gmail.com>: > > Questo sicuramente è un aspetto della filter bubble, ma non l'unico. > Anzi, l'aspetto più caratterizzante, secondo me, è il fatto che > profili diversi vedano contenuti diversi. Vero, già di suo questa sarebbe una bella ricerca. ma dobbiamo specificare "profili diversi vedano contenuti diversi*...a parità di fonti*" che rende i test meno semplici. ad esempio: consideriamo solo chi ha il 60% di sorgenti condivise ? o devono essere al 100% le stesse ? e io non so purtroppo le fonti in senso assoluto, non posso accedere al profilo dell'utente (potrei con l'API, ma si aprono problemi di gestione di dati riservati e ToS lato mio, che al momento non ho), quindi il campione in analisi dovrebbe essere scelto per lo scopo della ricerca (o fare utenti su misura, o entrambi) > Quindi per misurare > l'effetto di una filter bubblie la componente principale, mi verebbe > da dire, dovrebbe essere il confronto tra quanto viene visualizzato a > me e quanto viene visualizzato da una persona con caratterstiche > diverse dalle mie. > certo, e poi magari in un secondo momento si associano le varianze alle ragioni che possono portare a quei comportamenti lato algoritmo. > > > Spero che qualcuno ti aiuti a portare avanti questa ricerca. > Lo scopo del progetto *non è che io faccia ricerca* (non ne son capace e poi faccio altri 2 lavori), io cerco di tenere stabile un sistema che collezioni utenti e comunichi con open data la quantità di dati che ho, tutti i dati vanno in open data apposta per consentire agli altri di far ricerca (come scritto sul sito, questa pubblicazione massiccia non c'è ancora perchè dovrei fare un risk assessment, o qualcun'altro potrebbe farlo e io implementerei le direttive) Chi fa ricerca e visualizzazione saranno persone esterne che se ne prenderanno i meriti ed i crediti. Io dal sito riprendo quel che è stato fatto dagli esterni e metto a disposizione i dati. Ad esempio, usando la tua email come spunto: - Christian ha avuto un'idea :) la descrivi in un pezzo di testo, lo rendiamo parte del sito in una sezione nuova, è su github: https://github.com/vecna/ESCVI - definisci i parametri della ricerca, la "CriCon". - Tu con la tua rete ed io con la mia (solo per la prima volta), io cerchiamo gli utenti che rientriano nei parametri della ricerca - con un tecnicismo semplice accordato tra noi, faccio in modo che questi utenti abbiano modo di aver i loro risultati marcati come "Gruppo controllo CriCon" - dopo N giorni di raccolta, l'open data feed su https://facebook.tracking.exposed/research/CriCon ti/ci permetterà di scaricare tutti i feed del gruppo di controllo (eventualmente ripuliti) - pubblica! ;) E questo lo può fare chiunque di voi, definire i parametri di ricerca sta a voi. Idealmente quando si è supportata la prima ricerca, far replicare alle altre non costerà molto tempo ciao, Claudio

Aug. 23, 2016

Re: [nexa] prototipo rilasciato: come misurare la filter bubble?

by Luca Rossi

Progetto molto interessante. Certo gli elementi che contribuiscono alla filter bubble sono diversi ma questo è sicuramente un modo per prenderne consapevolezza almeno in parte. Mi piacerebbe farlo usare ai miei studenti quest’anno, ti prego aggiorna in lista quando ci sono novità. grazie e buon lavoro Luca > On 22/Monday/, at 11:21, Claudio Agosti <claudio.agosti(a)logioshermes.org> wrote: > > Buongiono Nexa, > > https://facebook.tracking.exposed è un prototipo reccentemente rilasciato, non vi suggerisco ancora di usarlo, ma vorrei raccontarvi un po' il piano che ho in mente. > > ho scritto un piccolo tool che sta sul browser (come un'estensione, ma non proprio un add-ons), che vi monitora il feed di facebook. > > estrae pochi metadati da ogni post: > > • il post-ID del post che vedete > • quando è stato pubblicato > • la ragione per cui lo vedete (perchè una persona ci ha fatto attività, perchè è promosso, o non ha un motivo particolare per essere lì) > • il momento in cui vi appare. > > la filter bubble, o qualunque altra manipolazione protratta dagli algortmi, si basa sul fatto che dei contenuti vi appariranno in testa al feed, altri in posizioni meno favorevoli (ad esempio, solo se scorrete due o tre volte) altri vi appariranno solo una volta per non tornare più. > > Voglio visualizzare questo comportamento e permettere ad altri di far ricerche: quali contenuti [1] vengono penaizzati ? ci sono pattern nazionali, regionali ? ci quanto FB può spingersi per favorirti un contenuto ? possiamo dire che un contenuto visualizzato una volta sola, senza priorità, abbia subito l'equivalente di una censura? > > Ogni utente che fa girare l'estensione sul browser starà contribuendo a queste analisi. ogni utente avrà anche il personale beneficio di veder le sue timeline comparate con quello che sarebbe stato l'ordine cronologico (perchè di questo si tratta: più si ignora l'ordine cronologico, più l'ingerenza dell'algoritmo si palesa) > > Chi fa ricerca, avrà a disposizione delle API con la quale interrogare il database e far ricerche. Idealmente si potrebbe provare ad aver un gruppo di utenti uniformi così da studiarli prima in condizione di uguaglianza. Offro supporto agli enti di ricerca che volessero farlo. > > ciao, > Claudio > > [1] io non estraggo contenuti, per ora: miglioramenti sono possibili > > > -- > Claudio Agosti, > http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-co… > _______________________________________________ > nexa mailing list > nexa(a)server-nexa.polito.it > https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa Med venlig hilsen/Kind regards Luca Rossi IT UNIVERSITY OF COPENHAGEN Associate Professor E-mail: lucr(a)itu.dk *** NEW BOOK *** Dickison, Magnani & Rossi, Multilayer Social Networks, Cambridge University Press, 2016 http:// www.cambridge.org/9781107438750

Aug. 22, 2016

Re: [nexa] prototipo rilasciato: come misurare la filter bubble?

by Cristian Consonni

Ciao, Il 22 agosto 2016 11:21, Claudio Agosti <claudio.agosti(a)logioshermes.org> ha scritto: > https://facebook.tracking.exposed è un prototipo reccentemente rilasciato, > non vi suggerisco ancora di usarlo, ma vorrei raccontarvi un po' il piano > che ho in mente. > > ho scritto un piccolo tool che sta sul browser (come un'estensione, ma non > proprio un add-ons), che vi monitora il feed di facebook. Bellissima idea! > Ogni utente che fa girare l'estensione sul browser starà contribuendo a > queste analisi. ogni utente avrà anche il personale beneficio di veder le > sue timeline comparate con quello che sarebbe stato l'ordine cronologico > (perchè di questo si tratta: più si ignora l'ordine cronologico, più > l'ingerenza dell'algoritmo si palesa) Questo sicuramente è un aspetto della filter bubble, ma non l'unico. Anzi, l'aspetto più caratterizzante, secondo me, è il fatto che profili diversi vedano contenuti diversi. Quindi per misurare l'effetto di una filter bubblie la componente principale, mi verebbe da dire, dovrebbe essere il confronto tra quanto viene visualizzato a me e quanto viene visualizzato da una persona con caratterstiche diverse dalle mie. > Chi fa ricerca, avrà a disposizione delle API con la quale interrogare il > database e far ricerche. Idealmente si potrebbe provare ad aver un gruppo di > utenti uniformi così da studiarli prima in condizione di uguaglianza. Offro > supporto agli enti di ricerca che volessero farlo. Spero che qualcuno ti aiuti a portare avanti questa ricerca. Ciao, Cristian

Aug. 22, 2016

prototipo rilasciato: come misurare la filter bubble?

by Claudio Agosti

Buongiono Nexa, https://facebook.tracking.exposed è un prototipo reccentemente rilasciato, non vi suggerisco ancora di usarlo, ma vorrei raccontarvi un po' il piano che ho in mente. ho scritto un piccolo tool che sta sul browser (come un'estensione, ma non proprio un add-ons), che vi monitora il feed di facebook. estrae pochi metadati da ogni post: 1. il post-ID del post che vedete 2. quando è stato pubblicato 3. la ragione per cui lo vedete (perchè una persona ci ha fatto attività, perchè è promosso, o non ha un motivo particolare per essere lì) 4. il momento in cui vi appare. la filter bubble, o qualunque altra manipolazione protratta dagli algortmi, si basa sul fatto che dei contenuti vi appariranno in testa al feed, altri in posizioni meno favorevoli (ad esempio, solo se scorrete due o tre volte) altri vi appariranno solo una volta per non tornare più. Voglio visualizzare questo comportamento e permettere ad altri di far ricerche: quali contenuti [1] vengono penaizzati ? ci sono pattern nazionali, regionali ? ci quanto FB può spingersi per favorirti un contenuto ? possiamo dire che un contenuto visualizzato una volta sola, senza priorità, abbia subito l'equivalente di una censura? Ogni utente che fa girare l'estensione sul browser starà contribuendo a queste analisi. ogni utente avrà anche il personale beneficio di veder le sue timeline comparate con quello che sarebbe stato l'ordine cronologico (perchè di questo si tratta: più si ignora l'ordine cronologico, più l'ingerenza dell'algoritmo si palesa) Chi fa ricerca, avrà a disposizione delle API con la quale interrogare il database e far ricerche. Idealmente si potrebbe provare ad aver un gruppo di utenti uniformi così da studiarli prima in condizione di uguaglianza. Offro supporto agli enti di ricerca che volessero farlo. ciao, Claudio [1] io non estraggo contenuti, per ora: miglioramenti sono possibili -- Claudio Agosti, http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-co…

Aug. 22, 2016

Is the Shadow Brokers leak the latest in a series?

by Alberto Cammozzo

<http://electrospaces.blogspot.it/2016/08/is-shadow-brokers-leak-latest-in-s…> Earlier this week, a group or an individual called the Shadow Brokers published a large set of files containing the computer code for hacking tools. They were said to be from the Equation Group, which is considered part of the NSA's hacking division TAO. The leak got quite some media attention, but so far it was not related to some earlier leaks of highly sensitive NSA documents. These show interesting similarities with the Shadow Brokers files, which were also not attributed to Edward Snowden, but seem to come from an unknown second source. []

Aug. 22, 2016