Esta tecnología podría hacer posible multiplicar por 20 el número de datos que se pueden escribir en los discos duros.Importancia: Los discos duros registran los datos mediante una cabeza magnética que se mueve a través de un disco con una capa de pequeños gránulos que representan 1s ó 0s, dependiendo de su orientación magnética. Para poder meter más datos en estos aparatos, los investigadores han estado fabricando gránulos cada vez de menor tamaño. Sin embargo, los gránulos hechos a partir de materiales convencionales pierden estabilidad si se reducen a un tamaño demasiado pequeño, provocando que los datos se pierdan si se producen pequeñas fluctuaciones en la temperatura. Este nuevo método de registro permite a los investigadores utilizar materiales más estables, empaquetando más bits dentro de un área en concreto para así incrementar la capacidad de almacenaje. Además de poder contener más datos, estos discos duros también verían aumentada su fiabilidad.Metodología: Los cabezales magnéticos actuales son incapaces de escribir datos sobre este tipo de superficies de registro de mayor estabilidad. Este problema se resuelve calentando los gránulos, aunque hasta ahora había resultado muy difícil calentar un área lo suficientemente pequeña como para que los gránulos adyacentes no acabasen viéndose afectados; ninguna lente convencional es capaz de enfocar la luz de láser en un punto tan diminuto. Los investigadores lo lograron mediante el enfoque de la luz con un dispositivo llamado antena óptica, en vez de con el uso de lentes.Siguientes pasos: La compañía espera poder reducir el punto concentrado de calor de 70 a 20 nanómetros. Los ingenieros también están desarrollando una forma de distribuir la luz láser de forma eficiente al cabezal de grabación.
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Seguridad Social
Un grupo de investigadores expresa su preocupación acerca de los datos de las redes sociales
Fuente: "De-Anonymizing Social Networks"
Arvind Narayanan and Vitaly Shmatikov
IEEE Symposium on Security and Privacy, May 17-20, 2009, Oakland, CA
Resultados: Un grupo de investigadores de la Universidad de Texas en Austin ha diseñado un algoritmo capaz de identificar a un individuo mediante el uso de la información supuestamente anónima que las redes sociales podrían entregar a los anunciantes. Durante unas pruebas con Flickr y Twitter, fueron capaces de asignar nombre a un tercio de los usuarios que poseían cuentas en ambos sitios, con sólo un 12 por ciento de margen de error.
Importancia: La mayoría de las redes sociales tienen previsto ganar dinero mediante la entrega de datos a los anunciantes. Aunque la información de identificación personal como el nombre y la dirección no se entrega, este nuevo estudio muestra que, aún así, los individuos pueden ser identificados.
Metodología: Los investigadores desarrollaron un algoritmo que compara la información disponible a nivel público de una red social—como por ejemplo el nombre y la lista de contactos—con los datos que otra página web podría entregar a los anunciantes. Los datos públicos se utilizan para crear un mapa de conexiones entre la gente. Los datos del anunciante se utilizan para crear un mapa similar, con los nombres, direcciones, y otro tipo de información no disponible. El algoritmo es capaz de identificar características comunes en ambas listas que acaban por revelar la identidad de la persona, incluso cuando el mapa se solapa en un porcentaje tan reducido como del 14 por ciento. Los investigadores diseñaron el algoritmo para que empezase con aquellos usuarios de redes sociales que son fáciles de identificar—unos 30 individuos de cada 100.000—y que después utilizase la información personal relativa a esos usuarios para rellenar los detalles de otros usuarios.
Siguientes pasos: Al haber demostrado que la información relativa a nuestras relaciones que hace que las redes sociales sean útiles también se puede utilizar para comprometer nuestra privacidad, los investigadores afirman que la solución reside en un cambio de las leyes de privacidad y las prácticas empresariales que gobie an el intercambio de información “anónima” en este tipo de sitios web.