Quando indossi uno smartwatch o un fitness tracker, non stai solo contando passi o calorie: stai consegnando a un dispositivo sul tuo polso una quantità enorme di dati biometrici sul tuo corpo e sulla tua salute.
La buona notizia? Con poche impostazioni mirate puoi ridurre al minimo la raccolta dei dati, proteggere la tua privacy e continuare a sfruttare i vantaggi del monitoraggio della salute.
Soluzione veloce per utenti non tecnici:
– Indossa il wearable solo quando ti serve davvero (allenamento, monitoraggio specifico).
– Disattiva GPS, Bluetooth e condivisione della posizione quando non ti servono.
– Riduci i permessi delle app nelle impostazioni del telefono: consenti solo ciò che è essenziale.
– Spegni o limita il backup nel cloud se non è indispensabile.
– Elimina periodicamente i dati vecchi dal tuo account o dall’app del produttore.
Così puoi mantenere il controllo sui tuoi dati senza rinunciare completamente alla comodità del dispositivo.
—
Cosa sono i dati biometrici dei wearable
I dispositivi indossabili raccolgono informazioni dettagliate sul tuo corpo e sulle tue abitudini, molto più di quanto sembri a prima vista.
Ecco i principali tipi di dati che lo smartwatch può registrare:
– Frequenza cardiaca e variabilità del battito
– Qualità e durata del sonno (fasi di sonno leggero, profondo, REM)
– Livello di attività fisica (passi, km, calorie, piani di scale)
– Posizione GPS e spostamenti nel tempo
– Livello di stress o affaticamento stimato da parametri fisiologici
– In alcuni casi, ECG, saturazione di ossigeno, temperatura cutanea o parametri legati a specifiche condizioni cliniche
Questi dati permettono di costruire un profilo sanitario e comportamentale molto accurato, spesso più preciso di quanto racconti tu stesso al medico o all’assicurazione.
—
Perché i dati sanitari degli smartwatch sono così sensibili
I dati raccolti dai wearable non sono semplici statistiche sportive: possono rivelare informazioni profonde sulla tua salute e sul tuo stile di vita.
Tra i rischi principali:
– Profilazione sanitaria dettagliata: ritmi del sonno, picchi di stress, abitudini di allenamento, eventuali segnali di problemi cardiaci.
– Ricostruzione completa dei tuoi spostamenti: con il GPS sempre attivo, diventa possibile capire dove vivi, dove lavori, che luoghi frequenti.
– Deduzione di abitudini personali: orari in cui sei a casa o fuori, quando fai sport, se vivi una vita sedentaria.
– Riuso dei dati per scopi non sanitari: marketing mirato, profilazione commerciale, eventuali valutazioni assicurative o del rischio creditizio.
Per questo i dati biometrici sono considerati dati personali particolarmente delicati e richiedono tutele più severe rispetto alle normali informazioni di navigazione online.
—
I principali rischi per la privacy con smartwatch e fitness tracker
Usare un wearable significa entrare in un ecosistema di app, cloud, sensori e servizi online. I rischi non derivano solo dal dispositivo, ma dall’intera catena di trattamento dei dati.
Ecco i rischi più comuni:
1. Raccolta eccessiva di dati
Molti dispositivi sono configurati per raccogliere il massimo dei dati per impostazione predefinita: monitoraggio continuo, tracciamento costante della posizione, sincronizzazione continua con il cloud.
Il problema: spesso vengono acquisiti più dati del necessario rispetto all’uso che l’utente si aspetta (ad esempio, semplice conteggio passi).
2. Condivisione con terze parti
Le app di salute e fitness possono:
– Condividere dati con partner commerciali.
– Collegarsi ad altre piattaforme (social, app sportive, servizi di coaching) che ricevono a loro volta i tuoi dati.
– Utilizzare i dati aggregati per analisi statistiche o di marketing.
Molte volte queste condivisioni sono descritte in informative lunghe e poco chiare, che pochi leggono davvero.
3. Sicurezza informatica e violazioni dei dati
I dati memorizzati su app e cloud possono essere esposti a:
– Attacchi informatici (furto di database, account violati).
– Configurazioni deboli di sicurezza (password semplici, mancata verifica in due fattori).
– Backup non protetti o sincronizzazioni con dispositivi non sicuri.
In caso di violazione, non verrebbero esposti solo dati generici, ma informazioni sanitarie e di localizzazione altamente personali.
4. Sorveglianza sul lavoro e controllo dei comportamenti
In contesti aziendali, i wearable possono essere usati per la sicurezza sul lavoro (monitorare affaticamento, cadute, condizioni ambientali), ma il confine con la sorveglianza del dipendente è molto sottile.
Senza regole chiare, i dati potrebbero essere usati per:
– Valutare la produttività.
– Controllare pause, movimenti e abitudini.
– Creare forme di pressione psicologica o discriminazione indiretta.
5. Rischi di discriminazione assicurativa o finanziaria
In uno scenario di forte uso di dati digitali, profili basati su:
– attività fisica
– frequenza cardiaca
– stili di vita
potrebbero essere usati, anche indirettamente, per modulare premi assicurativi, accesso a servizi o condizioni contrattuali. Anche quando non dichiarato apertamente, il rischio di profilazione sanitaria rimane concreto.
—
Come proteggere la tua privacy: guida pratica per utenti comuni
Qui trovi una serie di azioni concrete e semplici per ridurre i rischi senza rinunciare del tutto al wearable.
1. Usa il dispositivo solo quando serve davvero
– Indossa lo smartwatch solo durante allenamenti o monitoraggi specifici (es. controllo del sonno per un periodo limitato).
– Evita di tenerlo al polso 24/7 se non ne hai un reale beneficio.
Perché aiuta: meno tempo di utilizzo = meno dati raccolti.
2. Riduci al minimo la geolocalizzazione
– Disattiva il GPS se non stai registrando una corsa o un percorso.
– Nelle impostazioni del telefono, imposta la posizione del wearable su “Solo durante l’uso” dell’app.
Perché aiuta: limiti la possibilità di ricostruire i tuoi spostamenti nel tempo.
3. Controlla i permessi delle app
– Verifica quali app hanno accesso a dati di salute, attività e posizione.
– Revoca i permessi per le app non essenziali.
– Evita il login con social o account multipli se non strettamente necessario.
Perché aiuta: riduci il numero di soggetti che possono usare i tuoi dati.
4. Limita la sincronizzazione con il cloud
– Valuta se ti serve davvero il backup continuo sul cloud.
– Se possibile, scegli opzioni che consentano una memorizzazione locale dei dati.
– Controlla le impostazioni di condivisione automatica con servizi esterni.
Perché aiuta: meno copie dei dati in giro, minore superficie di attacco.
5. Aggiorna il dispositivo e proteggi l’account
– Mantieni firmware, app e sistema operativo aggiornati.
– Usa password uniche e complesse per l’account associato al wearable.
– Attiva, se disponibile, la verifica in due fattori (2FA).
Perché aiuta: aumenti la resistenza ad accessi non autorizzati.
6. Cancella periodicamente i dati
– Esplora l’app per trovare le opzioni di cancellazione storica (es. ultimi 6 o 12 mesi).
– Se non usi più un servizio, disconnetti il dispositivo e richiedi la cancellazione dell’account.
Perché aiuta: riduci la quantità di storico disponibile in caso di violazione o uso improprio.
—
Cosa controllare prima di acquistare un wearable
Prima di comprare un nuovo smartwatch o fitness tracker, valuta questi aspetti:
– Chiarezza dell’informativa privacy: è comprensibile, sintetica, esplicita su chi riceve i dati?
– Opzioni di configurazione: puoi disattivare sensori, GPS, cloud, condivisioni?
– Reputazione del produttore sulla gestione dei dati.
– Presenza di funzioni di esportazione e cancellazione dei dati.
– Compatibilità con le normative sulla protezione dei dati del tuo Paese o dell’Unione Europea.
Scegliere un prodotto anche in base a questi criteri significa investire in salute e privacy allo stesso tempo.
—
Technical Deep Dive
Questa sezione è pensata per utenti con competenze tecniche, sviluppatori, responsabili IT o DPO che vogliono approfondire gli aspetti avanzati di sicurezza e governance dei dati nei wearable.
Architettura tipica di un ecosistema wearable
In uno scenario standard, la catena di trattamento dei dati include:
– Sensori locali: cardiofrequenzimetro ottico, accelerometro, giroscopio, sensore di temperatura, PPG, eventualmente ECG.
– Elaborazione a bordo: algoritmi sul dispositivo per filtraggio dei segnali, calcolo dei parametri base, compressione.
– Trasmissione al dispositivo host: di solito via Bluetooth Low Energy (BLE) verso smartphone o tablet.
– App companion: aggregazione dei dati, visualizzazione, sincronizzazione con servizi di terze parti.
– Backend cloud: memorizzazione, analisi avanzate, addestramento di modelli di machine learning, esportazioni API.
Ogni passaggio aggiunge superfici di attacco e punti di controllo per privacy e sicurezza.
Principali vettori di rischio tecnico
– Comunicazione BLE non adeguatamente protetta: possibilità di sniffing o spoofing se non si impiega pairing sicuro, crittografia robusta e meccanismi di autenticazione.
– Endpoint API non hardenizzati: vulnerabilità classiche (iniezioni, mancanza di rate limiting, IDOR) che consentono accesso a dati di altri utenti.
– Storage non cifrato su dispositivi mobili, soprattutto su smartphone non aggiornati o con root/jailbreak.
– Token di accesso e refresh conservati in modo insicuro, utilizzabili per session hijacking.
Misure di sicurezza raccomandate
Per produttori, sviluppatori e responsabili di piattaforma:
– Cifratura end-to-end per tutti i flussi sensibili tra wearable, app e cloud.
– Autenticazione forte degli endpoint, con rotazione regolare delle chiavi.
– Hardening dell’app mobile: offuscamento del codice, protezione da reverse engineering, rilevazione di dispositivi compromessi.
– Segregazione dei dati a livello di tenant nel cloud, con controlli rigorosi sugli accessi interni.
– Logging e monitoraggio avanzato per rilevare pattern anomali di accesso o estrazione di dati.
Privacy by design e by default
Un’implementazione corretta richiede:
– Minimizzazione dei dati: raccolta solo dei parametri davvero necessari per la funzionalità dichiarata.
– Configurazioni conservative di default: tracking limitato, niente condivisione automatica con terze parti, geolocalizzazione disattivata se non richiesta esplicitamente.
– Pseudonimizzazione e, dove possibile, anonimizzazione dei dati per analisi statistiche.
– Data retention limitata e configurabile, con policy di cancellazione automatica dopo periodi predefiniti.
Considerazioni sul machine learning
Molte piattaforme wearable usano modelli di machine learning per:
– rilevare aritmie
– stimare il rischio di eventi cardiovascolari
– classificare pattern di sonno e stress
Questo introduce ulteriori sfide:
– Necessità di dataset bilanciati e rappresentativi, per evitare bias e discriminazioni indirette.
– Gestione delle data pipeline in modo trasparente, con chiara separazione fra dati identificabili e dati usati per l’addestramento.
– Implementazione di meccanismi di spiegabilità per le decisioni automatizzate, soprattutto quando hanno effetti significativi sulla vita delle persone.
Integrazione con altri sistemi e IoT
I wearable spesso interagiscono con:
– piattaforme di telemedicina
– sistemi di cartella clinica elettronica
– altri dispositivi IoT domestici o aziendali
Ogni integrazione:
– Amplia il perimetro di sicurezza.
– Richiede accordi di trattamento dati chiari tra le parti.
– Impone la definizione di ruoli e responsabilità (titolare, responsabile del trattamento, sub-responsabili).
In ambienti professionali e sanitari, è essenziale adottare policy strutturate, audit periodici e sistemi di gestione delle identità e degli accessi (IAM) che integrino i wearable nel modello di sicurezza complessivo.
In sintesi tecnica, la vera sfida non è solo raccogliere dati biometrici in modo preciso, ma farlo in un ecosistema in cui sicurezza, privacy, trasparenza e controllo dell’utente siano progettati dall’inizio come requisiti fondamentali, e non aggiunte successive.
Fonte: https://lifehacker.com/wearable-industry-original-sin/
