Cómo lograr el Check de Verified en LinkedIn con una Identidad Pública que no coincide con la Identidad Legal

Durante los últimos años, las redes sociales han ido incorporando sistemas de verificación con el objetivo de reforzar la confianza entre los usuarios. Estos sistemas consisten en un mecanismo mediante el cual la plataforma confirma que la persona o entidad que gestiona una cuenta es realmente quien dice ser. La recompensa visible para el usuario es una insignia, un pequeño icono —el conocido check— que, para muchos, simboliza autenticidad y fiabilidad.

Figura 1: Cómo lograr el Check de Verified en LinkedIn con una

Identidad Pública que no coincide con la Identidad Legal

En el caso de LinkedIn, esta insignia de verificación pretende indicar que un perfil pertenece a una persona real y que la información presentada coincide con su identidad profesional, pero hay que entender que no tiene por qué ser la información legal. A través de estos distintivos, la plataforma busca generar un entorno más seguro, donde los usuarios puedan interactuar con confianza, evitando suplantaciones y facilitando la creación de redes profesionales legítimas. Además, el sistema permite verificar no solo la identidad, sino también documentación, garantizando que determinada información que aparece en el currículo de la persona es correcto.

Sin embargo, esta lógica presenta un matiz a conocer. La verificación no siempre vincula de manera técnica y directa la identidad visible del perfil con la identidad que se ha validado internamente. Algo que hay que entender si te dedicas a la investigación de identidades en Internet. Es decir, un usuario podría mostrarse como verificado gracias al check, pero no existir una correspondencia completa entre los datos de la persona que aparece en el perfil y aquella que ha pasado el proceso de validación. 

Figura 2: Open Source INTelligence (OSINT): Investigar personas e Identidades en Internet 2ª Edición de 0xWord, escrito por Vicente Aguilera y Carlos Seisdedos

La insignia ofrece cierta seguridad y confianza, pero no asegura la correspondencia absoluta entre la identidad verificada y la visible, por lo que debes conocer su funcionamiento correctamente para entender sus límites. En LinkedIn, un perfil verificado transmite una idea muy concreta, detrás de ese nombre hay una identidad confirmada, pero podría darse el caso que no fuera exactamente la visible, que es lo que la mayoría de usuarios interpreta sin pensarlo demasiado. 

 o que vas a ver a continuación no muestra una intrusión, ni una toma de cuenta, ni una vulnerabilidad técnica clásica. Muestra algo distinto, un flujo de verificación para reforzar la autenticidad del perfil, pero que deja que la identidad visible de una cuenta sea distinta de la identidad legal acreditada. Esto, si lo conoces, no tiene por qué ser malo. Muchas personas tienen nombres públicos que no son los que están en sus identidades legales, como Moxie Marlinkspike o Chema Alonso, pero aún así se puede verificar que son ellos. Moxie Marlinsspike protagonizo en un evento una anécdota que se hizo famosa cuando le pedían un ID con su nombre en un evento, y el dijo simplemente: "Google me", para que la persona que le registraba supiera que él era Moxie Marlinspike, - una identidad creada por él mismo - incluso si su identidad legal era otra.

Dicho de otra forma, el sistema comprueba que hay una persona real detrás - que ha hecho el proceso de Know Your Custormer -, pero el usuario final puede seguir sin saber quién es realmente esa persona . Cuando una insignia de verificación deja de responder a la pregunta “quién está detrás” y pasa a responder sólo a “hay alguien detrás”, el modelo de confianza debe ser otro. Es cierto que, si hay algún problema, la plataforma que ha verificado a esa cuenta, sabe quién está detrás de ella. Es decir, la identidad legal del que controla esa cuenta.

Lo curioso es que, de acuerdo con el flujo operativo descrito, ante una discrepancia, LinkedIn propone una salvaguarda consistente en mostrar el nombre oficial como complemento público en el perfil. Incluso llega a mostrar una vista previa en la que el alias, la insignia de verificación y el nombre legal aparecen conjuntamente, reforzando la transparencia y autenticidad del perfil. 

Sin embargo, esto no parece la mejor idea para perfiles que tienen una identidad pública bien reconocida que prefieren conservar la privacidad de su identidad legal. Como vamos a ver en esta demostración, aunque la intención declarada por LinkedIn en la ayuda es mostrar la identidad legal, el resultado operativo final, y el resultado finalmente visible demuestra que se puede ocultar la identidad legal, divergente con la identidad pública.

Figura 3: Según la ayuda de Linkedin, el nombre legal entre paréntisis,

y el nombre público destacado.

La prueba de concepto que sigue documenta precisamente eso. Cómo un perfil con un nombre divergente puede atravesar el proceso de verificación documental y biométrica, llegar hasta la fase en la que LinkedIn reconoce la discrepancia - y aunque promete transparencia -, terminar finalmente con la insignia añadida sin que se muestre tu identidad legal. Aunque hay discrepancia, la identidad legal no queda visible como complemento en el perfil. No se trata de una hipótesis. Se trata de una secuencia reproducida, documentada y observable. Vamos al grano.

1. Preparación de la cuenta y estado inicial

Qué se quiere demostrar con esta prueba de concepto:

• Se parte de una cuenta con un nombre de perfil divergente respecto del nombre del documento.
• El proceso de verificación documental y biométrica se completa correctamente.
• LinkedIn detecta la discrepancia y ofrece una salvaguarda de transparencia.
• La vista previa muestra que el nombre oficial aparecería entre paréntesis.
• El resultado final observado es un perfil verificado con alias y sin nombre complementario visible.

La cuenta utilizada en la prueba muestra un nombre de perfil divergente, "El lado del mal", y en ese momento todavía no dispone de ninguna verificación añadida. 

Figura 4: Estado inicial de la cuenta: nombre de perfil divergente

y ausencia de verificación previa. 

Este punto es importante porque fija el estado previo. El alias visible, cuenta operativa y cero insignias activas.

2. Verificación documental y biométrica

El flujo de Persona valida la identidad de la persona real detrás de la cuenta. El material gráfico permite ver que el proceso pasa por el escaneo físico del documento, la comprobación biométrica y la validación final de identidad. 

Figura 5: Secuencia resumida del proceso de "Know Your Customer".

Escaneo del documento, verificación biométrica y validación positiva de identidad.

Para evitar exponer datos innecesarios, en esta versión se han omitido capturas donde aparecen campos documentales completos.

3. LinkedIn detecta la discrepancia y propone una salvaguarda

Una vez verificada la identidad real, LinkedIn no añade todavía la insignia. En ese punto aparece un mensaje explícito: el nombre del ID no coincide con el nombre del perfil y, como alternativa para poder verificar la identidad, se ofrece mostrar el nombre del documento oficial como complementario en el perfil.

Figura 6: Aviso de discrepancia de nombre y activación

de la salvaguarda propuesta por LinkedIn.

4. La propia plataforma enseña el resultado esperado

La siguiente pantalla es decisiva porque ya no es una interpretación del investigador. Es la propia plataforma la que muestra una vista previa de cómo debería quedar el perfil si se acepta la opción propuesta: alias visible, insignia de verificación y nombre oficial entre paréntesis como complemento público.

Figura 7: Vista previa del comportamiento esperado. El nombre oficial

aparece como complemento visible junto al alias.

5. Resultado final observado

Tras completar el flujo, la verificación queda añadida al perfil. No obstante, el resultado visible no coincide con la vista previa anterior, el perfil termina mostrando la insignia de verificación sobre el alias, pero sin el nombre oficial complementario que LinkedIn había presentado como mecanismo de transparencia.

Figura 8: Comparativa directa entre el resultado que LinkedIn

promete y el resultado finalmente observado en el perfil.

6. Interpretación técnica de la evidencia mostrada

La imagen documenta el estado final de la prueba de concepto y concentra, en una sola vista, el núcleo del fallo de lógica observado en el flujo de verificación de LinkedIn. Desde el punto de vista técnico, lo que se aprecia es la coexistencia de tres elementos que no deberían convivir de esta forma si la salvaguarda de transparencia se aplicara correctamente, según la ayuda de la plataforma.

• Un nombre de perfil arbitrario o alias visible
• Una insignia de verificación de identidad activa
• La ausencia del nombre legal complementario que el propio flujo promete mostrar cuando detecta discrepancia entre identidad acreditada e identidad mostrada.

Figura 9: Resultado obtenido BYPASS Business Logic Error

 / Broken Identity Binding

Esto permite inferir que el proceso de validación documental y biométrica ha finalizado con éxito - se ha hecho el KYC,  el backend ha marcado la cuenta como verificada y tiene la documentación almacenada, pero que la capa de representación pública del perfil no está materializando de forma efectiva el mecanismo de unión entre identidad legal e identidad pública, que es algo que debes tener en cuenta.

Dicho de manera más precisa, la plataforma resuelve correctamente la pregunta “existe una persona real detrás de esta cuenta y sabemos quién es”, pero “la identidad pública que se muestra al resto de usuarios no tiene por qué ser la identidad legal que ha sido acreditada”.

Lo que se muestra no es una simple anomalía visual o un problema cosmético. Lo que refleja es una posible desincronización entre el estado de verificación concedido y la política de exposición del atributo de identidad complementaria descrito en la ayuda de Linkedin. En otras palabras, el sistema concede el distintivo sin hacer cumplir de manera consistente la condición de transparencia que él mismo presenta como alternativa cuando existe un desajuste de nombres, pero que por otro lado permite a las identidades públicas mantener la privacidad de sus identidades legales.

A nivel de lógica de negocio, esto encaja con un escenario de Broken Identity Binding, la identidad  legal validada existe, pero no queda correctamente enlazada con la identidad pública consumida por terceros. El resultado práctico es que el usuario que observa el perfil recibe una señal de autenticidad fuerte, pero que si carece del contexto mínimo necesario para interpretar correctamente qué ha sido verificado y bajo qué identidad, podría llevarle a confusión o error. 

7. Implicación de seguridad y abuso potencial de esta evidencia

En un sistema de verificación bien ligado, la insignia debería actuar como un atributo de confianza contextualizado. Es decir, no solo debería indicar que el proceso de validación ha sido superado, también debería permitir interpretar correctamente qué identidad ha quedado acreditada frente al resto de usuarios. Cuando esa unión falla, el distintivo conserva su fuerza visual, pero pierde precisión semántica. Es decir, podría parecer que la identidad legal es la que se ve públicamente es la misma - porque no aparece entre paréntesis otro nombre), sin ser así.

Eso abre la puerta a varios escenarios a tener en cuenta. Lógicamente, hay que pensar en la suplantación creíble con validación, ya que un actor podría construir un perfil con un alias, una identidad visual cuidada o incluso una identidad coincidente con la de un tercero, completar la verificación con su propia documentación legítima y terminar mostrando públicamente una cuenta que transmite autenticidad sin revelar el contexto real de la verificación. Para el observador externo, la insignia refuerza la apariencia, para el atacante, reduce el riesgo de ser detectado y aumenta credibilidad. Para limitar la suplantación de personas conocidas, por supuesto, Linkedin tiene los mecanismos de denuncia de suplantaciones, y por eso las empresas monitorizan las identidades de sus ejecutivos en la red para detectar estos posibles casos.

Hay que añadir que, además, en caso de que esta identidad fuera parte de un delito que se investigara, la plataforma podría entregar la documentación que usó la persona en el proceso de KYC, pero para engaños individuales a personas a través de redes sociales, podría dar a la identidad un halo de ser lo que se ve, cuando realmente es otra persona.

En este caso, el objetivo ya no es parecer una persona concreta, sino parecer una entidad fiable. Nombres como “Security Team”, “Compliance Department” o cualquier otra formulación institucional adquieren más potencia cuando van acompañados de una verificación activa. El problema no es solo el alias, también que el distintivo puede ser interpretado por la víctima como una validación indirecta del rol, del contexto o de la autoridad del emisor. Para ello hay que entender que las verificaciones pueden verificar también la documentación, pero puede ser que alguien verifique su identidad con este proceso, pero no verifique sus aptitudes, por lo que podría ser mintiendo en sus títulos y acreditaciones.

Cuando una plataforma proyecta una señal fuerte de autenticidad, terceros pueden usarla como referencia adicional en procesos de evaluación, contacto profesional, validación de antecedentes o interpretación pericial informal. Hay que entender bien los límites de la verificación, y si la identidad visible no queda unida con transparencia a la identidad legal acreditada - lo que podría ser una opción de privacidad - ,  y los que consumen estos límites no lo conocen, la plataforma introduce sin quererlo ruido precisamente en el punto donde debería reducirlo.

En otras palabras, el problema no está en que LinkedIn permita usar identidades públicas o alias. El problema aparece cuando el distintivo de verificación sigue actuando como una señal fuerte de identidad legal - tal y como dice en su ayuda - sin que el usuario pueda interpretarlo correctamente. Es decir, si la Verificación permite el uso de Identidades Públicas con privacidad de Identidades Legales, no debería decir que si hay discrepancia entre ellas mostrará las dos en la Verificación y luego que se pueda evitar eso.

Saludos,

Autor: Catalin Barsan Apostolescu

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Cómo identificar perfiles anónimos de una plataforma online en Internet usando LLMs y Agentes IA

Descubrir quién se oculta detrás de una cuenta de Twitter/X anónima, o de quién es en realidad un usuario de un foro de la DeepWeb, o de cualquier red social, es un trabajo de investigación con mucho de ciencia, donde la Inteligencia Artificial juega desde hace años un rol importante, con los algoritmos de clasificación basados en Machine Learning, por ejemplo.

Figura 1: Cómo identificar perfiles anónimos de una plataforma

online en Internet usando LLMs y Agentes IA

Como era de esperar, estos técnicas de Open Source INTelligence (OSINT) para investigar personas e identidades en Internet, también sacan beneficio del uso de las capacidades de los LLMs para analizar textos de gran tamaño, como por ejemplo la biografía de un sospechoso o candidato, y grandes cantidades de pequeños textos - como comentarios o posts en redes sociales - para extraer la más mínima información de ellos y encontrar el Match entre ellos.

Figura 2: Open Source INTelligence (OSINT): Investigar personas e Identidades en Internet 2ª Edición de 0xWord, escrito por Vicente Aguilera y Carlos Seisdedos

De eso va el trabajo que se ha publicado esta misma semana, que lleva por título: "Large-scale online deanonymization with LLMs" donde los investigadores han estado utilizando modelos LLMs para hacer el análisis de los CVs de los candidatos, y el análisis de los comentarios en foros online, en el estudio Hacker News y Reddit para comprobar la eficacia del Match. 

Figura 3: Large-scale online deanonymization with LLMs

Para poder hacer la media, han contado con un base de pruebas de perfiles de Linkedin que apuntan a sus perfiles de Hacker News, para poder saber después si el Match que hace el modelo es correcto o no, así que todas las mediciones que presenta el estudio se basan en eso.

Figura 4: Proceso de deanonimización

En el ejemplo de la figura anterior está el proceso lógico del sistema. En ese caso se trata de tener una entrevista, comentarios, mensajes donde el perfil anónimo ofrezca piezas de información, con las que se hace un perfilado de búsqueda, y un Agente IA se dedica a buscar el o los candidatos con más probabilidades. 

Figura 5: Framework de deanonimización

Al final, es como jugar al famoso juego de "¿Quién es Quién?" donde se van sacando datos de las preguntas y se genera un perfil que en cada nueva fuente de información descarta a otros. Sacar información de estos textos con un LLM es algo bastante sencillo. 

Figura 6: El modelo razona los matches

Esto se puede hacer no solo con textos, sino también con fotografías, como os expliqué en el artículo de "Investigando fotografías y personas con Multi-Modal Large Language Models", lo que deja claro que las capacidades de los nuevos modelos de IA son especialmente poderosas en la deanonimización.

Figura 7: Fotografía que nos hicimos en la última Tertulia

Luis Enriquez, Luis Herrero, José Luis Garci y yo

La gracia es que lo puede hacer con fotografías públicas o privadas, y saca información "jugosa"de fotografías que se tienen que analizar masivamente en un análisis forense, por ejemplo, o en un investigación OSINT.

Figura 8: Descripción de Chema Alonso

Todas estas técnicas de análisis de datos con LLMs para hacer Hacking, Pentesting o Forensics, las hemos tratado en el libro de "Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial" donde la utilización de las capacidades analíticas de los LLMs para extraer información de fuentes de datos diversas como fotos, vídeos, audios - o textos es fundamental.

Figura 9: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

En 0xWord, escrito por Pablo González, Fran Ramírez,

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso, 

Por supuesto, el artículo, en los datos experimentales da unos resultados fabulosos, comparándolos con algoritmos anteriores. Eso sí, como os podéis imaginar, a medida que aumenta el número de "candidatos sospechosos", el porcentaje de identificación de perfiles anónimos con éxito se degrada, obligando al tener más piezas de datos.

Figura 10: Resultados experimentales.

Pero, y aquí viene la pregunta interesante. Al trabajar en modo Agentic AI, el sistema puede estar vigilando cada pieza de información nueva que aparezca en forma de un nuevo comentario, lo que haría que cada vez el sistema pudiera tener nuevos datos para identificar a los perfiles anónimos. Es decir, cuanto más grande es la base de sospechosos, más difícil, pero cuanto más datos hay - y a lo largo del tiempo estos crecen - más fácil es identificarlos. Así que estos sistemas podrían estar monitorizando los foros e ir descubriendo gente cada día. Brutal.

Figura 11: Libro de Machine Learning aplicado a Ciberseguridad de
Carmen Torrano, Fran Ramírez, Paloma Recuero, José Torres y Santiago Hernández

Si te interesa la IA y la Ciberseguridad, tienes en este enlace todos los posts, papers y charlas que se han  escrito, citado o publicado en este blog sobre este tema: +300 referencias a papers, posts y talks de Hacking & Security con Inteligencia Artificial.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

OSINT: Cómo encontrar personas en LinkedIN usando el buscador de fotos de Google con atributos "Cognitivos"

Soy un usuario activo de Linkedin, pero hace mucho que no puedo procesar todos los mensajes y peticiones de contacto. Las comunicaciones profesionales las moví a mi buzón público en MyPublicInbox, y el límite de posibles conexiones de contacto es de 30.000. Eso sí, puedes seguir creciendo en seguidores, pero el número de contactos directos está limitado.

Figura 1: OSINT - Cómo encontrar personas en LinkedIN usando

el buscador de fotos de Google con atributos "Cognitivos"

Yo tengo automatizada la respuesta a todas las peticiones de conexión, que prefiero dar una explicación de por qué no acepto la conexión o no contesto los mensajes, pero sí que soy un usuario activo de Linkedin donde comparto, leo bastante, comento y reposteo. 

Figura 2:Perfil de Chema Alonso en LinkedIN

Además, de vez en cuando, tengo que localizar a una persona que he conocido, que me han dado de referencia, o que por algún motivo quiero saber exactamente quién es. 

Figura 3: Estadísticas de mi perfil de LinkedIN de ayer

Cuando la conozco físicamente, o tengo una fotografía, en lugar de usar el buscador de Linkedin uso los buscadores, que me permiten localizar a la persona sin que les deje registro de que yo he visto su perfil, ya que puede que lo haya visto por error, así que me aprovecho de los buscadores de imágenes.

Figura 4: Libro de "Hacking con Buscadores: Google, Bing & Shodan + Robtex"

de Enrique Rando, publicado en 0xWord.

El asunto es que puedes buscar por fotografías en LinkedIN usando el buscador de fotografías de Google, y localizar a un persona, y con el avance e la IA, las fotografías están descritas con Cognitive Services de Visión Artificial, así que puedes hacer cosas muy chulas.

Figura 5: Buscando a John Smith en Linkedin

Por ejemplo, supongamos que quieres buscar a John Smith en Linkedin, pues usando una sencilla búsqueda como podéis ver en la imagen anterior sale un buen número de perfiles públicos con fotografías permitidas para ser públicas más allá de Linkedin. Pero podemos modificar la búsqueda usando atributos visuales y metadatos, por ejemplo.

Figura 6: John Smith con gafas

Supongamos que la persona que buscamos tiene gafas, pues pedimos eso en el buscador de fotografías, y nos saca cuentas y fotografías públicas de personas en Linkedin con gafas. Fácil. Y lo mismo podemos hacer con algún otro atributo cognitivo, como por ejemplo la edad.

Figura 7: John Smith de más de 60 años

Tal vez aparezca gente que parece que tiene menos - puede ser - la búsqueda no tiene por qué ser perfecta, pero como véis sí que te permite afinar usando esas características. E incluso por el tipo de ropa con que aparece en la foto.

Figura 8: Jonh Smith con chaqueta negra

Al final son pequeñas "tricks" para hacer un poco de Open Source INTelligence (OSINT) para investigar personas e identidades en Internet, pero con un objetivo bueno, no con uno malo. Eso sí, también lo puedes utilizar para muchas investigadores que te interesen.

Figura 9: Open Source INTelligence (OSINT): Investigar personas e Identidades en Internet 2ª Edición de 0xWord, escrito por Vicente Aguilera y Carlos Seisdedos

Siguiendo con la búsqueda, puedes utilizar algunos elementos muy singulares, como por ejemplo buscar por un "hat" para ver qué perfiles de John Smith salen con una foto que tenga un sombrero. El resultado es curioso y funciona.

Figura 10: John Smith con "hat"

Yo lo he querido probar también buscando los atributos de la empresa, y el resultado es bastante bueno. Por ejemplo, si buscas por "José María Alonso" en el buscador de imágenes de Google para localizar los perfiles de LinkedIN, no sale el mío.

Figura 11: José María Alonso en Linkedin

Pero si añades el nombre de la empresa, Cloudflare, podéis ver cómo automáticamente sale mi perfil el primero, con lo que sabiendo unos pocos datos puedes localizar el perfil de LinkedIN correcto.

Figura 12: José María Alonso de Cloudflare

En ninguno de estos casos hemos tocado la cuenta de Linkedin, así que los perfiles que has buscado no sabrán que tú los has buscado. No aparecerá en las estadísticas de su cuenta, y te ahorrarás que se pregunten el porqué los estás buscando. Aunque sea para algo bueno.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Cómo verificar tu cuenta de MyPublicInbox con verificación cruzada de tus redes sociales y ser un Perfil Público Verificado

Nuestros compañeros de MyPublicInbox han establecido un proceso de Verificación de tu cuenta utilizando tus redes sociales, ya sea Twitter/X, Instagram, Facebook, Youtube o Linkedin, con un proceso similar al que utiliza Mastodom para verificar sus cuentas, es decir, mediante una doble vinculación de cuentas.

Figura 1: Cómo verificar tu cuenta de MyPublicInbox con verificación

cruzada de tus redes sociales y ser un Perfil Público Verificado

Primero os cuento algunos de los servicios que están disponibles sólo para los Perfiles Públicos que se han verificado en MyPublicInbox, y luego os explico cómo hacer el proceso. Si no tienes cuenta de MyPublicInbox, aquí tienes un pequeño tutorial de cómo crearte una cuenta.

Figura 2: Cómo crearte una cuenta de MyPublicInbox

Servicios para Perfiles Públicos Verificados

Las cuentas Verificadas en MyPublicInbox tienen más servicios y capacidades que las cuentas que no se han verificado y no son Perfiles Públicos.  Tras hacer la vinculación y pasar el proceso de Verificación se habrán activado muchas funciones nuevas como: 

• Tener un Perfil Público visible: Sólo aquellos que han pasado un proceso de revisión tienen el perfil público visible en el que pueden ser descubiertos. Estos son los que se encuentran en la web en las diferentes categorías.

Figura 3: Perfiles Públicos de la categoría Real Madrid

• Recibir mensajes: Se activarán las bandejas de entrada para que puedan llegar mensajes a tu buzón público de cualquiera usuario de la plataforma que invierta Tempos en comunicarse contigo, lo que te permite tener un buzón abierto a Internet pero protegido y filtrado con Tempos. Esta es la funcionalidad principal de los perfiles públicos

• Recibir mensajes de agradecimiento: de la gente que podrás ver en “Mi Impacto en Internet > Agradecimientos”. Yo tengo todos mis mensajes de agradecimiento publicados en mi perfil de la red. Aquí os expliqué cómo funcionan los mensajes de agradecimiento en MyPublicInbox.

Figura 4: Los mensajes de agradecimiento que me dejan

• Tener Vídeo Conferencias: El servicio permite que una cuenta verificada pueda tener reuniones virtuales con cualquier usuario que quiera tenerlas. Yo las tengo habilitadas tanto para hacer negocios como para ayudar a estudiantes.  Os lo expliqué en mi artículo: "¿Quieres hacer algún proyecto conmigo?". Cuando seas un perfil público verificado puedes configurar en “Reuniones Virtuales > Configurar mis reuniones”.

Figura 5: Describe el motivo de petición de tu videollamada

• Análisis de tu “Reputación en Internet”:  Si tienes el perfil público verificado, podrás conseguir un análisis gratuito y solicitar el informe en “Mi Impacto en Internet > Reputación Online". De todo esto os hablé en el artículo:  "Calcula tu Índice de Reputación Online con MyPublicInbox & RepScan"

Pero no solo estás, también tienes servicios extras como Configurar Vídeo Saludos, Promocionar tus productos de Amazon, Publicar tu libro, Tener Salas de Chat, Servicios para Wikipedia, Redes Sociales, etcétera, que sólo están disponibles para los Perfiles Públicos.

Proceso de Verificación de tu cuenta de MyPublicInbox

El proceso que han diseñado los compañeros es muy similar al de verificar tu cuenta en Mastodom, cualquiera de los usuarios de MyPublicInbox puede tener un buzón y una cuenta verificada mediante un proceso que tiene tres fases:

1.- Configurar correctamente tu perfil de MyPublicInbox: Para ello, debes tener una biografía descriptiva, con información tuya profesional, con una fotografía tuya, y con los enlaces a tus redes sociales. Tu cuenta, tiene un nombre de usuario que ese será el que se utilizará para tener tu perfil público visible. Es importante que estén las redes sociales de Twitter/X, Instagram, Youtube, Facebook y/o Linkedin que vas a utilizar para la verificación cruzada de tu cuenta.

Figura 6: En tu perfil deben estar las redes que

vas a usar para la verificación cruzada

2.- Enlazar tu perfil de MyPublicInbox en tus redes sociales: Tu perfil de MyPublicInbox, una vez verificado, estará visible en https://MyPublicInbox.com/Tu_Nombre_De_Usuario, así que deberías poner en la descripción de tu cuenta en redes sociales un enlace a él, para poder garantizar que tienes control de las dos cuentas. Una vez acabado el proceso, esa URL que has puesto, mostrará tu perfil en MyPublicInbox. Aquí tienes ejemplos de cómo lo puedes configurar en tus redes sociales.

Figura 7: En Mi cuenta de Twitter está mi perfil de MyPublicInbox en la descripción

3.- Enviar un mensaje a Héctor pidiendo la verificación: El proceso de verificación tiene una primera fase manual, y otra automática. La fase manual va a revisar los datos, la información publicada en las redes sociales y en el perfil de MyPublicInbox para comprobar que no hay nada raro. Se descartan cuentas con verificaciones cruzadas de redes sociales sin antigüedad, y sin enlazar el perfil de MyPublicInbox. 

Figura 8: Contacta con Héctor para verificar tu cuenta (tiene coste 0 Tempos)

Una vez pasada esta fase, la plataforma comprobará la verificación cruzada periódicamente buscando el enlace en la descripción de la cuenta en la red social, para garantizar que la cuenta sigue estando controlada por la misma persona.

Bonus Track

Si utilizas tu cuenta de Twitter/X para verificar tu cuenta, además, puedes seguir a MyPublicInbox en X/Twitter, y te llegarán las alertas de nuevos mensajes, soporte y ayuda a través de esta red social, así que toma nota.

Figura 9: MyPublicInbox en Twitter/X

Y nada más que animaros a que probéis MyPublicInbox, que no sólo te ayudará a filtrar tus comunicaciones de Internet, sino que te ayudará a tener más presencia y más servicios para potenciar tu impacto en la red.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Tu cuenta de MyPublicInbox con AppleID

Durante este tiempo, los compañeros del equipo han estado trabajando para tener la plataforma de MyPublicInbox más adaptada a los usuarios de Apple que tengan iPhone, iPad, o MacOS en su día a día de trabajo. Han estado haciendo una versión WebApp de MyPublicInbox para iOS especial, que tenga validada la UX en este sistema operativo, y ahora han añadido la posibilidad de crearse una cuenta con AppleID, y utilizarla para iniciar sesión de forma mucho más transparente.

Figura 1: Tu cuenta de MyPublicInbox con AppleID

Cuando se crea una cuenta con AppleID, el "Proveedor de Indentidad" (Identity Provider o IdP) es Apple, y eso quiere decir que él es que autentica usuarios y contraseñas, por lo que en el proveedor de identidad de MyPublicInbox no hay ningún dato de usuarios y contraseñas de esos usuarios.

Figura 2: Ahora puedes crear e iniciar sesión en MyPublicInbox

con Linkedin, GoogleID y AppleID

Cuando se crea una cuenta, o se hace login, o se recupera una contraseña, es Apple quién gestiona todos esos procesos, limitándose MyPublicInbox a preguntar si ese usuario está autenticado o no, y si le tiene que dar acceso o no a la plataforma con esa cuenta. Lo mismo que sucede si creas tu cuenta e inicias sesión co LinkedIn o GoogleID.

Figura 3: Cuando inicias sesión en MyPublicInbox con AppleID,

es Apple quién te autentica y valida tu sesión.

Por debajo todo está funcionando con Tokens OAuth de autenticación y autorización, por lo que para el usuario del ecosistema Apple es una vida más sencilla, y una forma más cómoda de gestionar su identidad al no tener que preocuparse de nuevas credenciales para MyPublicInbox.

Figura 4: Correo electrónico y configuración en WebApp iOS de MyPublicInbox

Además, como ya os he dicho, hemos hecho la WebApp de iOS para usuarios de iOS, que permite tener como una App más del sistema la cuenta de MyPublicInbox y con un clic en ella acceder a todos los servicios. Tienes en este artículo "Cómo configurar la WebApp de MyPublicInbox en iPhone & iPad". 

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Chema Alonso en Threads: Le voy a dar una oportunidad

La verdad es que regalarme en Papá Noel un nuevo canal en redes sociales no era lo que andaba buscando para nada, pero es verdad que tenía muchas ganas de que saliera Threads. Luego, como se hizo de rogar para llegar a España, se me hizo largo y lo dejé un poco de lado. Pero ayer decidí comenzar con él, a ver cómo evoluciona, y si es una buena alternativa a Twitter/X que no me tiene demasiado contento.

Figura 1: Chema Alonso en Threads.

Le voy a dar una oportunidad

Todas estos canales sociales, es para tener presencia en la red, pero como ya sabéis no son para tener ningún mensaje privado. Con mis amigos uso mensajería instantánea (WhatsApp, Telegram, Signal), con mis compañeros de trabajo el e-mail, y para tener mensajes con todo el mundo, uso mi buzón público en MyPublicInbox ( https://MyPublicInbox.com/ChemaAlonso ) donde cualquiera que quiera contactar conmigo para algo puede hacerlo, e incluso tener una reunión conmigo ( https://MyPublicInbox.com/ChemaAlonso/videocall)

Figura 2: Mensajes y Reuniones privadas en mi perfil de MyPublicInbox

La cuenta de Threads (https://Threads.net/ChemaAlonso) la he asociado a mi cuenta de Instagram (https://instagram/ChemaAlonso), que al final cuando más simplifique mi vida mejor, así que así también protejo mi usuario. Además, como ya estaba verificado en Instagram, la cuenta de Threads sale de saque también verificada para que no tenga suplantadores.

Figura 3: Mi cuenta en Threads

Esta es una ventaja que me ha gustado de Threads, ya que a diferencia de Twitter, donde primero echó a todas las cuentas verificadas, luego se montó el caos de suplantadores, y hoy en día me encuentro con cuentas de Twitter de personas súper relevantes perdidas en los hilos. 

Figura 4: Mi cuenta en Twitter/X

Además, el movimiento del Free-Speech que hizo Twitter/X para dejar que campen por la red social todo tipo de comentarios, actitudes, mensajes y Fake News y Odio, tampoco me tiene muy contento, y mi nivel de interacción con la red ha caído, como también ha sucedido con otros amigos, y con muchas figuras públicas que han reducido su presencia en la red a consumir contenido, y retweetear (perdón, repostear), algo de vez en cuando.

Figura 5: Mi cuenta en Instagram

Como alternativa, ya me saqué mi cuenta de Mastodon el año pasado (https://ioc.exchange/@chemaalonso) pero no interactúo demasiado con esta red, y es más una presencia por si pasaba algo con Twitter en cualquier momento.  Pero aún así, tanto en Mastodon como en Twitter he puesto mucho silencio en ambas redes acallando el ruido para que cada vez me quiten menos tiempo estas redes.

Figura 6: Mi cuenta en Mastodon

Con Threads quiero darle más cariño que a Mastodon, y el mismo que a Twitter/X, porque realmente me gustaría que existiera una alternativa a Twitter/X para poder seguir la actualidad, acceder a noticias, opiniones de personas relevantes, y conversaciones rápidas más interesantes. Y no sé si Twitter/X está ahora en esa dirección, aunque ya veremos.

Figura 7: Mi página en Facebook

Por último, para dejaros ya toda la información, sigo manteniendo mi presencia en Facebook, pero solo como canal en mi página (https://www.facebook.com/Chema.Alonso.Maligno/). No hago ningún uso social de esta red, y por ahí saco los artículos de mi blog, el contenido relevante de Telefónica, etc..., además de que he conectado también la re-publicación del contenido de Instagram. Y algo parecido en Telegram.

Figura 8: Puedes suscribirte en la dirección https://telegram.me/elladodelmal

También tengo mi cuenta de TikTok, donde publico mis vídeos con algunas explicaciones de cosas de ciberseguridad, trucos de hacking, y ese tipo de contenido. Y luego lo republico también en Reels a través de mi cuenta de Instagram.

Figura 9: Mi cuenta de TikTok

Y donde me permito, de vez en cuanto, debatir un poco con la gente que comenta en mis posts, es en mi perfil en LinkedIN, donde se puede tener debates más educados y que me aportan más en mi aprendizaje personal. Así que seguiré teniendo presencia allí, y probablemente haga más cosas en esa red.

Figura 10: Mi perfil en Linkedin

Así que nada, según vaya descubriendo más cosas de Threads también os las iré contando, que seguro que se puede jugar mucho con esta red social, que al final es una plataforma más que permite hacer muchas cosas con tokens OAuth, con APIs, y más cosas que tanto nos gustan. 

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)