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Política de Privacidad
Puedes consultar los datos del Responsable del tratamiento, las finalidades del tratamiento, las bases legitimadoras, el plazo de conservación, etc. en nuestra página de "Política de Privacidad".
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Las cookies que utilizamos en nuestro sitio web, se suelen clasificar en tres categorías distintas.
Clasificación según entidad que la gestiona
Según la entidad que las gestione distinguiremos entre cookies propias y de terceros.
Cookies propias
Las cookies propias son las implementadas por el propietario de la web, como pueden ser las cookies de sesión y personalización.
Cookies de terceros
Las cookies de terceros, son creadas por una empresa externa, como suelen ser las cookies de análisis, por ejemplo las de Google Analytics.
Clasificación según la duración
Si las clasificamos por el tiempo que permanecen en el equipo con el que se accede a la web (Ordenador, Smartphone, Tablet, etc.), podremos distinguir entre cookies de sesión y cookies persistentes.
Cookies de sesión
Las cookies de sesión, solo existen mientras se tiene la página web abierta en el navegador, se suelen usar para almacenar información necesaria para la prestación del servicio, como puede ser el nombre de usuario o la lista de la cesta de la compra.
Cookies persistentes
Las cookies persistentes, permanecen en el equipo una vez cerrada la página web.
Como ejemplo de cookies de tipo persistente, es la cookie que almacena la respuesta al mensaje de cookies, la cual se usa para evitar que se muestre el mensaje de cookies cada vez que el usuario abre la web.
Clasificación según el tipo de información que almacenan
Según el tipo de información que gestionan podemos clasificarlas en cookies de análisis, cookies técnicas y cookies de personalización.
Cookies de Análisis
Son aquéllas que posibilitan el seguimiento y análisis del comportamiento de los usuarios en nuestra página.
La información recogida se utiliza para la medición de la actividad de los usuarios en la web, con la finalidad de mejorar la web, así como los productos y servicios ofertados.
Cookies Técnicas
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Cookies de Personalización
Son aquéllas que permiten adaptar la navegación en nuestra página web a tus preferencias, como pueden ser Idioma, navegador utilizado, etc.
Listado de cookies
A continuación se muestra una tabla con las cookies que utiliza nuestra página web.
| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
| _gat | Terceros | 1 minuto | Se usa para limitar el porcentaje de solicitudes. | Google Analytics |
| _ga | Terceros | 2 años | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceros | 24 horas | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cuando se cierra la web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
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Configuración de privacidad mediante mensaje de cookies
Puedes configurar los tipos de cookies que deseas permitir en nuestro sitio web desde el mensaje de cookies.
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Configuración de privacidad en navegadores
A continuación indicamos los pasos para acceder a la configuración de privacidad en los principales navegadores.
Microsoft Internet Explorer: Herramientas -> Opciones de Internet -> Privacidad -> Configuración.
Microsoft Edge: Herramientas -> Configuración -> Privacidad, búsqueda y servicios.
Firefox: Herramientas -> Ajustes -> Privacidad & Seguridad.
Chrome: Herramientas -> Configuración -> Seguridad y privacidad -> Cookies y otros datos de sitios.
Safari: Preferencias -> Seguridad.
Opera: Herramientas -> Privacidad y seguridad.
Debido a que la configuración de cada navegador es distinta y con las nuevas versiones pueden sufrir cambios, recomendamos consultar la información sobre cookies que ofrecen los principales navegadores de internet en su ayuda o en la web de soporte correspondiente.
En los siguientes enlaces podrás encontrar información adicional sobre las opciones de configuración de las cookies en los principales navegadores.
– Internet Explorer: https://support.microsoft.com/es-es/windows/eliminar-y-administrar-cookies-168dab11-0753-043d-7c16-ede5947fc64d
– Microsoft Edge: https://support.microsoft.com/es-es/microsoft-edge/eliminar-las-cookies-en-microsoft-edge-63947406-40ac-c3b8-57b9-2a946a29ae09
– Google Chrome Escritorio: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DDesktop&oco=1
– Google Chrome Android: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DAndroid&oco=1
– Firefox: https://support.mozilla.org/es/kb/cookies-informacion-que-los-sitios-web-guardan-en-
– Safari Escritorio: https://support.apple.com/es-es/guide/safari/sfri11471/mac
– Safari iPhone, iPad o iPod touch: https://support.apple.com/es-es/HT201265
– Opera: https://help.opera.com/en/latest/web-preferences/#cookies
The sensor cloud is a new model of computing paradigm for Wireless Sensor Networks (WSNs), which facilitates resource sharing and provides a platform to integrate different sensor networks where multiple users can build their own sensing applications at the same time. It enables a multi-user on-demand sensory system, where computing, sensing, and wireless network resources are shared among applications. Therefore, it has inherent challenges for providing security and privacy across the sensor cloud infrastructure. With the integration of WSNs with different ownerships, and users running a variety of applications including their own code, there is a need for a risk assessment mechanism to estimate the likelihood and impact of attacks on the life of the network. The data being generated by the wireless sensors in a sensor cloud need to be protected against adversaries, which may be outsiders as well as insiders. Similarly, the code disseminated to the sensors within the sensor cloud needs to be protected against inside and outside adversaries. Moreover, since the wireless sensors cannot support complex and energy-intensive measures, the lightweight schemes for integrity, security, and privacy of the data have to be redesigned.The book starts with the motivation and architecture discussion of a sensor cloud. Due to the integration of multiple WSNs running user-owned applications and code, the possibility of attacks is more likely. Thus, next, we discuss a risk assessment mechanism to estimate the likelihood and impact of attacks on these WSNs in a sensor cloud using a framework that allows the security administrator to better understand the threats present and take necessary actions. Then, we discuss integrity and privacy preserving data aggregation in a sensor cloud as it becomes harder to protect data in this environment. Integrity of data can be compromised as it becomes easier for an attacker to inject false data in a sensor cloud, and due to hop by hop nature, privacy of data could be leaked as well. Next, the book discusses a fine-grained access control scheme which works on the secure aggregated data in a sensor cloud. This scheme uses Attribute Based Encryption (ABE) to achieve the objective. Furthermore, to securely and efficiently disseminate application code in sensor cloud, we present a secure code dissemination algorithm which first reduces the amount of code to be transmitted from the base station to the sensor nodes. It then uses Symmetric Proxy Re-encryption along with Bloom filters and Hash-based Message Authentication Code (HMACs) to protect the code against eavesdropping and false code injection attacks.