TEDGlobal 2011
Mikko Hypponen: Fighting viruses, defending the net
Mikko Hypponen: Combatendo vírus, defendendo a Internet
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Passaram-se 25 anos desde que o primeiro vírus de PC (Brain A) atingiu a Internet, e o que antes era um aborrecimento, tornou-se uma sofisticada ferramenta para o crime e espionagem. O expert em segurança de computadores, Mikko Hypponen nos diz como podemos impedir que esses novos vírus ameacem a internet que conhecemos.
Mikko Hypponen - Cybersecurity expert
As computer access expands, Mikko Hypponen asks: What's the next killer virus, and will the world be able to cope with it? And also: How can we protect digital privacy in the age of government surveillance? Full bio
As computer access expands, Mikko Hypponen asks: What's the next killer virus, and will the world be able to cope with it? And also: How can we protect digital privacy in the age of government surveillance? Full bio
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I love the Internet.
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Eu amo a Internet.
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It's true.
1
3000
2000
É verdade.
00:20
Think about everything it has brought us.
2
5000
2000
Pensem em tudo que ela tem nos proporcionado.
00:22
Think about all the services we use,
3
7000
3000
Pensem em todos os serviços que utilizamos,
00:25
all the connectivity,
4
10000
2000
toda a conectividade,
00:27
all the entertainment,
5
12000
2000
todo o entretenimento,
00:29
all the business, all the commerce.
6
14000
3000
todos os negócios, todo o comércio.
00:32
And it's happening during our lifetimes.
7
17000
3000
E isto está se sucedendo em nossas vidas.
00:35
I'm pretty sure that one day
8
20000
3000
Estou bem certo de que um dia
00:38
we'll be writing history books
9
23000
2000
escreveremos livros de história,
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hundreds of years from now. This time
10
25000
3000
daqui a centenas de anos -- esta época,
00:43
our generation will be remembered
11
28000
3000
nossa geração será lembrada
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as the generation that got online,
12
31000
3000
como a geração que se conectou online,
00:49
the generation
13
34000
2000
a geração
00:51
that built something really and truly global.
14
36000
3000
que construiu algo genuinamente global.
00:54
But yes, it's also true
15
39000
3000
Mas sim, também é verdade
00:57
that the Internet has problems, very serious problems,
16
42000
3000
que a Internet tem problemas, problemas muito graves,
01:00
problems with security
17
45000
3000
problemas com segurança
01:03
and problems with privacy.
18
48000
3000
e problemas com privacidade.
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I've spent my career
19
51000
2000
Tenho passado toda minha carreira
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fighting these problems.
20
53000
3000
combatendo esses problemas.
01:11
So let me show you something.
21
56000
3000
Então, vou mostrar-lhes algo.
01:15
This here
22
60000
2000
Este aqui
01:17
is Brain.
23
62000
2000
é Brain.
01:19
This is a floppy disk
24
64000
2000
Este é um disquete
01:21
-- five and a quarter-inch floppy disk
25
66000
2000
-- disquete de 5¼ polegadas
01:23
infected by Brain.A.
26
68000
2000
infectado com Brain-A.
01:25
It's the first virus we ever found
27
70000
2000
Ele foi o primeiro vírus que descobrimos
01:27
for PC computers.
28
72000
2000
para computadores PC.
01:30
And we actually know
29
75000
2000
E sabemos realmente
01:32
where Brain came from.
30
77000
2000
de onde Brain veio.
01:34
We know because it says so
31
79000
2000
Sabemos porque ele o disse
01:36
inside the code.
32
81000
2000
em seu código.
01:38
Let's take a look.
33
83000
3000
Vamos dar uma olhada.
01:45
All right.
34
90000
3000
Muito bem.
01:48
That's the boot sector of an infected floppy,
35
93000
3000
Este é o setor de inicialização de um disquete infectado.
01:51
and if we take a closer look inside,
36
96000
3000
E se olharmos mais de perto,
01:54
we'll see that right there,
37
99000
2000
veremos que bem ali,
01:56
it says, "Welcome to the dungeon."
38
101000
4000
diz, "Bem-vindo ao calabouço."
02:00
And then it continues,
39
105000
2000
E ele continua,
02:02
saying, 1986, Basit and Amjad.
40
107000
3000
dizendo, 1986, Basit e Amjad.
02:05
And Basit and Amjad are first names,
41
110000
3000
Basit e Amjad são nomes de pessoas,
02:08
Pakistani first names.
42
113000
2000
prenomes paquistaneses.
02:10
In fact, there's a phone number and an address in Pakistan.
43
115000
3000
De fato, há um número de telefone e endereço no Paquistão.
02:13
(Laughter)
44
118000
5000
(Risos)
02:18
Now, 1986.
45
123000
3000
Era 1986.
02:21
Now it's 2011.
46
126000
2000
Agora é 2011.
02:23
That's 25 years ago.
47
128000
2000
Passaram-se 25 anos.
02:25
The PC virus problem is 25 years old now.
48
130000
4000
O vírus de PC tem 25 anos de idade.
02:29
So half a year ago,
49
134000
2000
Então, seis meses atrás,
02:31
I decided to go to Pakistan myself.
50
136000
3000
Decidi ir ao Paquistão.
02:34
So let's see, here's a couple of photos I took while I was in Pakistan.
51
139000
3000
Vejamos, aqui estão algumas fotos que tirei no Paquistão.
02:37
This is from the city of Lahore,
52
142000
2000
Esta é da cidade de Lahore,
02:39
which is around 300 kilometers south
53
144000
2000
cerca de 300 km ao sul
02:41
from Abbottabad, where Bin Laden was caught.
54
146000
3000
de Abbottabad onde Bin Laden foi capturado.
02:44
Here's a typical street view.
55
149000
3000
Aqui está uma típica vista de rua.
02:47
And here's the street or road leading to this building,
56
152000
3000
E esta é a rua ou estrada que leva a este prédio,
02:50
which is 730 Nizam block at Allama Iqbal Town.
57
155000
4000
que é o nº 730 Nizam block na cidade de Allama Iqbal.
02:54
And I knocked on the door.
58
159000
2000
E eu bati à porta.
02:56
(Laughter)
59
161000
2000
(Risos)
02:58
You want to guess who opened the door?
60
163000
2000
Querem adivinhar quem abriu a porta?
03:00
Basit and Amjad; they are still there.
61
165000
2000
Basit e Amjad; eles ainda estão lá.
03:02
(Laughter)
62
167000
2000
(Risos)
03:04
(Applause)
63
169000
4000
(Aplausos)
03:08
So here standing up is Basit.
64
173000
3000
O que está em pé é Basit.
03:11
Sitting down is his brother Amjad.
65
176000
3000
O que está sentado é seu irmão Amjad.
03:14
These are the guys who wrote the first PC virus.
66
179000
3000
Estes são os caras que criaram o primeiro vírus de PC.
03:17
Now of course, we had a very interesting discussion.
67
182000
3000
Claro que tivemos uma conversa muito interessante.
03:20
I asked them why.
68
185000
2000
Perguntei-lhes o porquê.
03:22
I asked them how they feel about what they started.
69
187000
3000
Perguntei-lhes como se sentiam a respeito do que começaram.
03:25
And I got some sort of satisfaction
70
190000
3000
E senti uma certa satisfação
03:28
from learning that both Basit and Amjad
71
193000
3000
em saber que tanto Basit como Amjad
03:31
had had their computers infected dozens of times
72
196000
3000
tiveram seus computadores infectados dezenas de vezes
03:34
by completely unrelated other viruses
73
199000
2000
por vírus completamente diferentes
03:36
over these years.
74
201000
2000
ao longo dos anos.
03:38
So there is some sort of justice
75
203000
2000
Então há um pouco de justiça
03:40
in the world after all.
76
205000
3000
no mundo, afinal de contas.
03:44
Now, the viruses that we used to see
77
209000
2000
Agora, os vírus que costumávamos ver
03:46
in the 1980s and 1990s
78
211000
2000
nos anos 80 e 90
03:48
obviously are not a problem any more.
79
213000
3000
obviamente não são mais um problema.
03:51
So let me just show you a couple of examples
80
216000
2000
Então vou mostrar-lhes alguns exemplos
03:53
of what they used to look like.
81
218000
2000
de como eles eram.
03:55
What I'm running here
82
220000
2000
Estou rodando aqui
03:57
is a system that enables me
83
222000
2000
um sistema que me permite
03:59
to run age-old programs on a modern computer.
84
224000
3000
executar programas antigos num computador moderno.
04:02
So let me just mount some drives. Go over there.
85
227000
3000
Então vou montar algumas unidades. Vamos lá.
04:05
What we have here is a list of old viruses.
86
230000
3000
Temos aqui uma lista de vírus antigos.
04:08
So let me just run some viruses on my computer.
87
233000
3000
Então vou rodar alguns vírus em meu computador.
04:11
For example,
88
236000
2000
Por exemplo,
04:13
let's go with the Centipede virus first.
89
238000
2000
vamos começar com o vírus 'Centopéia'.
04:15
And you can see at the top of the screen,
90
240000
2000
Vocês podem ver no alto da tela,
04:17
there's a centipede scrolling across your computer
91
242000
2000
uma centopéia andando pelo computador
04:19
when you get infected by this one.
92
244000
2000
quando vocês são infectados por ela.
04:21
You know that you're infected
93
246000
2000
Sabem que estão infectados,
04:23
because it actually shows up.
94
248000
2000
porque ela realmente aparece.
04:25
Here's another one. This is the virus called Crash,
95
250000
3000
Aqui está outro. Este vírus chama-se 'Crash'
04:28
invented in Russia in 1992.
96
253000
2000
e foi inventado na Rússia em 1992.
04:30
Let me show you one which actually makes some sound.
97
255000
3000
Mostrarei um que emite som.
04:34
(Siren noise)
98
259000
6000
(Som de sirene)
04:40
And the last example,
99
265000
2000
E o último exemplo,
04:42
guess what the Walker virus does?
100
267000
2000
adivinhe o que o vírus 'Andarilho' faz.
04:44
Yes, there's a guy walking across your screen
101
269000
2000
Sim, aparece um cara caminhando pela tela
04:46
once you get infected.
102
271000
2000
assim que se é infectado.
04:48
So it used to be fairly easy to know
103
273000
3000
Então era mais fácil saber
04:51
that you're infected by a virus,
104
276000
3000
que estávamos infectados por um vírus,
04:54
when the viruses were written by hobbyists
105
279000
2000
quando os vírus eram escritos por aficionados
04:56
and teenagers.
106
281000
2000
e adolescentes.
04:58
Today, they are no longer being written
107
283000
2000
Hoje, eles não são mais escritos
05:00
by hobbyists and teenagers.
108
285000
2000
por aficionados e adolescentes.
05:02
Today, viruses are a global problem.
109
287000
3000
Hoje, os vírus são um problema global.
05:05
What we have here in the background
110
290000
2000
O que temos aqui no fundo
05:07
is an example of our systems that we run in our labs,
111
292000
3000
é um exemplo dos sistemas que executamos em nossos laboratórios,
05:10
where we track virus infections worldwide.
112
295000
2000
onde rastreamos infecções de vírus do mundo inteiro.
05:12
So we can actually see in real time
113
297000
2000
Então podemos ver em tempo real
05:14
that we've just blocked viruses in Sweden and Taiwan
114
299000
3000
que acabamos de bloquear vírus na Suécia e Taiwan
05:17
and Russia and elsewhere.
115
302000
2000
e na Rússia e em outros lugares.
05:19
In fact, if I just connect back to our lab systems
116
304000
3000
De fato, se eu me conectar aos nossos sistemas do laboratório
05:22
through the Web,
117
307000
2000
através da Internet,
05:24
we can see in real time
118
309000
2000
podemos ter em tempo real
05:26
just some kind of idea of how many viruses,
119
311000
3000
alguma ideia da quantidade de vírus,
05:29
how many new examples of malware we find every single day.
120
314000
3000
quantos exemplos novos de malware encontramos todos os dias.
05:32
Here's the latest virus we've found,
121
317000
2000
Aqui está o vírus mais recente que encontramos
05:34
in a file called Server.exe.
122
319000
2000
num arquivo chamado Server.exe.
05:36
And we found it right over here three seconds ago --
123
321000
3000
E o descobrimos bem aqui há três segundos --
05:39
the previous one, six seconds ago.
124
324000
2000
o anterior, há seis segundos.
05:41
And if we just scroll around,
125
326000
3000
E se formos rolando a barra,
05:44
it's just massive.
126
329000
2000
há muita coisa.
05:46
We find tens of thousands, even hundreds of thousands.
127
331000
3000
Encontramos dezenas de milhares, ou mesmo centenas de milhares.
05:49
And that's the last 20 minutes of malware
128
334000
3000
E estes são os últimos 20 minutos de malware
05:52
every single day.
129
337000
2000
todos os dias.
05:54
So where are all these coming from then?
130
339000
3000
Então de onde eles vêm?
05:57
Well today, it's the organized criminal gangs
131
342000
4000
Bem atualmente são as quadrilhas de crime organizado
06:01
writing these viruses
132
346000
2000
que escrevem esses vírus
06:03
because they make money with their viruses.
133
348000
2000
porque ganham dinheiro com eles.
06:05
It's gangs like --
134
350000
2000
São quadrilhas como --
06:07
let's go to GangstaBucks.com.
135
352000
3000
vamos para GangstaBucks.com.
06:10
This is a website operating in Moscow
136
355000
3000
Este é um website administrado em Moscou
06:13
where these guys are buying infected computers.
137
358000
4000
onde esses caras compram computadores infectados.
06:17
So if you are a virus writer
138
362000
2000
Então, se você é um programador de vírus
06:19
and you're capable of infecting Windows computers,
139
364000
2000
e é capaz de infectar computadores com Windows,
06:21
but you don't know what to do with them,
140
366000
2000
mas não sabe o que fazer com eles,
06:23
you can sell those infected computers --
141
368000
2000
você pode vender esses computadores infectados --
06:25
somebody else's computers -- to these guys.
142
370000
2000
computadores de outras pessoas -- para esses caras.
06:27
And they'll actually pay you money for those computers.
143
372000
4000
E eles realmente pagam por esses computadores.
06:31
So how do these guys then monetize
144
376000
3000
Mas como esses caras monetizam
06:34
those infected computers?
145
379000
2000
esses computadores infectados?
06:36
Well there's multiple different ways,
146
381000
2000
Bem, de várias maneiras diferentes,
06:38
such as banking trojans, which will steal money from your online banking accounts
147
383000
3000
como banking trojans, que furtam dinheiro das contas bancárias online
06:41
when you do online banking,
148
386000
3000
quando você utiliza o banco online,
06:44
or keyloggers.
149
389000
3000
ou keyloggers.
06:47
Keyloggers silently sit on your computer, hidden from view,
150
392000
4000
Keyloggers silenciosamente ficam em seu computador, escondidos,
06:51
and they record everything you type.
151
396000
3000
e gravam tudo que você digita.
06:54
So you're sitting on your computer and you're doing Google searches.
152
399000
3000
Então, você está no computador, fazendo pesquisas no Google.
06:57
Every single Google search you type
153
402000
2000
Cada busca que você digita no Google
06:59
is saved and sent to the criminals.
154
404000
3000
é salva e enviada aos criminosos.
07:02
Every single email you write is saved and sent to the criminals.
155
407000
3000
Cada email que você digita é salvo e enviado aos criminosos.
07:05
Same thing with every single password and so on.
156
410000
4000
A mesma coisa com cada senha e assim por diante.
07:09
But the thing that they're actually looking for most
157
414000
2000
Mas o que eles mais procuram
07:11
are sessions where you go online
158
416000
2000
são sessões em que estamos online
07:13
and do online purchases in any online store.
159
418000
3000
e fazemos compras em lojas online.
07:16
Because when you do purchases in online stores,
160
421000
2000
Porque quando você compra numa loja online,
07:18
you will be typing in your name, the delivery address,
161
423000
3000
você digita seu nome, endereço de entrega,
07:21
your credit card number and the credit card security codes.
162
426000
3000
seu número de cartão de crédito e o código de segurança do cartão.
07:24
And here's an example of a file
163
429000
2000
E aqui está um exemplo de um arquivo
07:26
we found from a server a couple of weeks ago.
164
431000
2000
que encontramos em um servidor há algumas semanas.
07:28
That's the credit card number,
165
433000
2000
Este é o número do cartão de crédito,
07:30
that's the expiration date, that's the security code,
166
435000
2000
esta é a data de validade, este é o código de segurança,
07:32
and that's the name of the owner of the card.
167
437000
2000
e este é o nome do proprietário do cartão.
07:34
Once you gain access to other people's credit card information,
168
439000
3000
Assim que você consegue acesso às informações de cartão de crédito de alguém,
07:37
you can just go online and buy whatever you want
169
442000
2000
pode entrar online e comprar o que quiser
07:39
with this information.
170
444000
3000
com essa informação.
07:42
And that, obviously, is a problem.
171
447000
2000
E isso, obviamente, é um problema.
07:44
We now have a whole underground marketplace
172
449000
4000
Temos atualmente todo um mercado clandestino
07:48
and business ecosystem
173
453000
3000
e um ecossistema de negócios
07:51
built around online crime.
174
456000
3000
construído ao redor do crime online.
07:54
One example of how these guys
175
459000
2000
Um exemplo de como esses caras
07:56
actually are capable of monetizing their operations:
176
461000
3000
realmente são capazes de monetizar suas operações.
07:59
we go and have a look at the pages of INTERPOL
177
464000
3000
Nós damos uma olhada nas páginas da INTERPOL
08:02
and search for wanted persons.
178
467000
2000
e examinamos a lista dos procurados.
08:04
We find guys like Bjorn Sundin, originally from Sweden,
179
469000
3000
Encontramos caras como Bjorn Sundin, originalmente da Suécia,
08:07
and his partner in crime,
180
472000
2000
e seu cúmplice,
08:09
also listed on the INTERPOL wanted pages,
181
474000
2000
também listado nas páginas dos procurados da INTERPOL,
08:11
Mr. Shaileshkumar Jain,
182
476000
2000
O Sr. Shaileshkumar Jain,
08:13
a U.S. citizen.
183
478000
2000
um cidadão americano.
08:15
These guys were running an operation called I.M.U.,
184
480000
3000
Esses caras dirigem uma operação chamada I.M.U.,
08:18
a cybercrime operation through which they netted millions.
185
483000
3000
uma operação cibercriminal através da qual eles faturaram milhões.
08:21
They are both right now on the run.
186
486000
3000
Eles estão foragidos no momento.
08:24
Nobody knows where they are.
187
489000
2000
Ninguém sabe onde eles estão.
08:26
U.S. officials, just a couple of weeks ago,
188
491000
2000
Autoridades americanas, algumas semanas atrás,
08:28
froze a Swiss bank account
189
493000
2000
congelaram uma conta num banco suíço
08:30
belonging to Mr. Jain,
190
495000
2000
pertencente ao Sr. Jain.
08:32
and that bank account had 14.9 million U.S. dollars on it.
191
497000
4000
e naquela conta bancária havia 14.9 milhões de dólares.
08:36
So the amount of money online crime generates
192
501000
3000
Então o montante de dinheiro que o crime online gera
08:39
is significant.
193
504000
2000
é significativo.
08:41
And that means that the online criminals
194
506000
2000
E isso significa que os criminosos online
08:43
can actually afford to invest into their attacks.
195
508000
3000
podem realmente se permitir investir em seus ataques.
08:46
We know that online criminals
196
511000
2000
Sabemos que os criminosos online
08:48
are hiring programmers, hiring testing people,
197
513000
3000
estão contratando programadores, pessoas para testes,
08:51
testing their code,
198
516000
2000
para testar seus códigos,
08:53
having back-end systems with SQL databases.
199
518000
3000
tendo sistemas back-end com banco de dados SQL.
08:56
And they can afford to watch how we work --
200
521000
3000
E eles podem ver como trabalhamos --
08:59
like how security people work --
201
524000
2000
como as pessoas de segurança trabalham --
09:01
and try to work their way around
202
526000
2000
e tentam se esquivar de
09:03
any security precautions we can build.
203
528000
2000
quaisquer precauções de segurança que construímos.
09:05
They also use the global nature of Internet
204
530000
3000
Eles também usam a natureza global da Internet
09:08
to their advantage.
205
533000
2000
a seu favor.
09:10
I mean, the Internet is international.
206
535000
2000
Quero dizer, a Internet é internacional.
09:12
That's why we call it the Internet.
207
537000
2000
É por isso que a chamamos de Internet.
09:14
And if you just go and take a look
208
539000
2000
E se vocês derem uma olhada
09:16
at what's happening in the online world,
209
541000
3000
ao que está acontecendo no mundo online,
09:19
here's a video built by Clarified Networks,
210
544000
2000
aqui está um vídeo feito por Clarified Networks,
09:21
which illustrates how one single malware family is able to move around the world.
211
546000
4000
que ilustra como uma única família de malware é capaz de mover-se pelo mundo.
09:25
This operation, believed to be originally from Estonia,
212
550000
3000
Esta operação, supostamente originária da Estônia,
09:28
moves around from one country to another
213
553000
2000
move-se de um país para outro
09:30
as soon as the website is tried to shut down.
214
555000
2000
à medida que tentam fechar o website.
09:32
So you just can't shut these guys down.
215
557000
3000
Então não conseguimos pegar esses caras.
09:35
They will switch from one country to another,
216
560000
2000
Eles vão trocando de um país para outro,
09:37
from one jurisdiction to another --
217
562000
2000
de uma jurisdição para outra --
09:39
moving around the world,
218
564000
2000
movendo-se pelo mundo,
09:41
using the fact that we don't have the capability
219
566000
2000
utilizando-se do fato de não termos a capacidade
09:43
to globally police operations like this.
220
568000
3000
de policiar globalmente operações como esta.
09:46
So the Internet is as if
221
571000
2000
Então a Internet é como se
09:48
someone would have given free plane tickets
222
573000
2000
alguém tivesse dado passagens aéreas grátis
09:50
to all the online criminals of the world.
223
575000
3000
para todos os criminosos online do mundo.
09:53
Now, criminals who weren't capable of reaching us before
224
578000
3000
Os criminosos que antes não eram capazes de nos alcançar,
09:56
can reach us.
225
581000
2000
conseguem nos alcançar.
09:58
So how do you actually go around finding online criminals?
226
583000
3000
Então como realmente encontrar os criminosos online?
10:01
How do you actually track them down?
227
586000
2000
Como realmente rastreá-los.
10:03
Let me give you an example.
228
588000
2000
Darei um exemplo.
10:05
What we have here is one exploit file.
229
590000
3000
O que temos aqui é um arquivo 'exploit'.
10:08
Here, I'm looking at the Hex dump of an image file,
230
593000
4000
Aqui, estou olhando o 'Hex dump' de um arquivo de imagem,
10:12
which contains an exploit.
231
597000
2000
que contem uma ameaça.
10:14
And that basically means, if you're trying to view this image file on your Windows computer,
232
599000
3000
Se você está tentando ver este arquivo de imagem no Windows do seu computador,
10:17
it actually takes over your computer and runs code.
233
602000
3000
ela realmente toma conta do seu computador e executa o código.
10:20
Now, if you'll take a look at this image file --
234
605000
3000
Agora, se você der uma olhada neste arquivo de imagem --
10:23
well there's the image header,
235
608000
2000
bem, há o cabeçalho de imagem,
10:25
and there the actual code of the attack starts.
236
610000
3000
e lá o verdadeiro código do ataque se inicia.
10:28
And that code has been encrypted,
237
613000
2000
E esse código foi criptografado,
10:30
so let's decrypt it.
238
615000
2000
então vamos descriptografá-lo.
10:32
It has been encrypted with XOR function 97.
239
617000
2000
Ele foi criptografado com XOR função 97.
10:34
You just have to believe me,
240
619000
2000
Vocês precisam acreditar em mim,
10:36
it is, it is.
241
621000
2000
é verdade, é sim.
10:38
And we can go here
242
623000
2000
E podemos vir aqui
10:40
and actually start decrypting it.
243
625000
2000
e começar a descriptografá-lo.
10:42
Well the yellow part of the code is now decrypted.
244
627000
2000
Bem a parte amarela do código já foi descriptografada.
10:44
And I know, it doesn't really look much different from the original.
245
629000
3000
E eu sei, não parece muito diferente do original.
10:47
But just keep staring at it.
246
632000
2000
Mas continuem olhando para ele.
10:49
You'll actually see that down here
247
634000
2000
Vocês realmente verão que aqui embaixo
10:51
you can see a Web address:
248
636000
2000
há um endereço web:
10:53
unionseek.com/d/ioo.exe
249
638000
6000
unionc.com/d/ioo.exe.
10:59
And when you view this image on your computer
250
644000
2000
E quando você visualiza esta imagem em seu computador
11:01
it actually is going to download and run that program.
251
646000
2000
ela realmente faz um download e executa esse programa.
11:03
And that's a backdoor which will take over your computer.
252
648000
3000
E esse é um 'backdoor' que irá controlar seu computador.
11:06
But even more interestingly,
253
651000
2000
Mais interessante ainda,
11:08
if we continue decrypting,
254
653000
2000
se continuarmos descriptografando,
11:10
we'll find this mysterious string,
255
655000
2000
nós encontraremos esta misteriosa linha
11:12
which says O600KO78RUS.
256
657000
5000
que diz O600KO78RUS.
11:17
That code is there underneath the encryption
257
662000
2000
Esse código está por baixo da criptografia
11:19
as some sort of a signature.
258
664000
2000
como uma espécie de assinatura.
11:21
It's not used for anything.
259
666000
2000
Não é utilizado para nada.
11:23
And I was looking at that, trying to figure out what it means.
260
668000
3000
E eu o estava olhando, tentando entender o significado.
11:26
So obviously I Googled for it.
261
671000
2000
Então obviamente pesquisei no Google.
11:28
I got zero hits; wasn't there.
262
673000
2000
Não encontrei nada; não havia nada.
11:30
So I spoke with the guys at the lab.
263
675000
2000
Então falei com uns colegas no laboratório.
11:32
And we have a couple of Russian guys in our labs,
264
677000
2000
E nós temos uns dois colegas russos em nossos laboratórios,
11:34
and one of them mentioned,
265
679000
2000
e um deles mencionou,
11:36
well, it ends in RUS like Russia.
266
681000
2000
bem, termina em rus como em Rússia.
11:38
And 78 is the city code
267
683000
2000
e 78 é o código de cidade
11:40
for the city of St. Petersburg.
268
685000
2000
para a cidade de São Petersburgo.
11:42
For example, you can find it from some phone numbers
269
687000
2000
Por exemplo, você o encontra em alguns números de telefone
11:44
and car license plates and stuff like that.
270
689000
3000
e em placas de carros e em coisas assim.
11:47
So I went looking for contacts in St. Petersburg,
271
692000
3000
Então procurei contatos em São Petersburgo.
11:50
and through a long road,
272
695000
2000
E através de um longo caminho,
11:52
we eventually found this one particular website.
273
697000
4000
nós eventualmente encontramos este site.
11:56
Here's this Russian guy who's been operating online for a number of years
274
701000
3000
Aqui está este cara russo que tem operado online por muitos anos
11:59
who runs his own website,
275
704000
2000
que administra seu próprio site,
12:01
and he runs a blog under the popular Live Journal.
276
706000
3000
e ele tem um blog no popular Live Journal.
12:04
And on this blog, he blogs about his life,
277
709000
2000
E neste blog, ele comenta sobre sua vida,
12:06
about his life in St. Petersburg --
278
711000
2000
sobre sua vida em São Petersburgo --
12:08
he's in his early 20s --
279
713000
2000
ele tem 20 e poucos anos --
12:10
about his cat,
280
715000
2000
sobre seu gato,
12:12
about his girlfriend.
281
717000
2000
sobre sua namorada.
12:14
And he drives a very nice car.
282
719000
2000
E ele dirige um carro muito legal.
12:16
In fact, this guy drives
283
721000
3000
De fato, este cara dirige
12:19
a Mercedes-Benz S600
284
724000
2000
uma Mercedes-Benz S600
12:21
V12
285
726000
2000
V12
12:23
with a six-liter engine
286
728000
2000
com um motor de seis litros
12:25
with more than 400 horsepower.
287
730000
2000
com mais de 400 cavalos de potência.
12:27
Now that's a nice car for a 20-something year-old kid in St. Petersburg.
288
732000
4000
Agora é um carro legal para um rapaz de uns 20 anos em São Petersburgo.
12:31
How do I know about this car?
289
736000
2000
Como é que eu sei sobre este carro?
12:33
Because he blogged about the car.
290
738000
2000
Porque ele comentou no blog sobre o carro.
12:35
He actually had a car accident.
291
740000
2000
Ele teve um acidente de carro.
12:37
In downtown St. Petersburg,
292
742000
2000
No centro de São Petersburgo,
12:39
he actually crashed his car into another car.
293
744000
2000
ele bateu num outro carro.
12:41
And he put blogged images about the car accident --
294
746000
2000
E colocou no blog imagens do acidente --
12:43
that's his Mercedes --
295
748000
2000
essa é a Mercedes dele --
12:45
right here is the Lada Samara he crashed into.
296
750000
4000
bem aqui está o Lada Samara no qual ele bateu.
12:49
And you can actually see that the license plate of the Samara
297
754000
3000
E vocês podem ver que a placa do Samara
12:52
ends in 78RUS.
298
757000
2000
termina em 78RUS.
12:54
And if you actually take a look at the scene picture,
299
759000
3000
E se vocês derem uma olhada na foto do acidente,
12:57
you can see that the plate of the Mercedes
300
762000
2000
vocês podem ver que a placa da Mercedes
12:59
is O600KO78RUS.
301
764000
6000
é 0600K078RUS.
13:05
Now I'm not a lawyer,
302
770000
2000
Eu não sou advogado,
13:07
but if I would be,
303
772000
2000
mas se fosse,
13:09
this is where I would say, "I rest my case."
304
774000
3000
é aqui que eu diria, "Nada mais a declarar."
13:12
(Laughter)
305
777000
2000
(Risos)
13:14
So what happens when online criminals are caught?
306
779000
3000
Então, o que acontece quando criminosos online são pegos?
13:17
Well in most cases it never gets this far.
307
782000
3000
Bem na maioria dos casos não chegamos tão longe.
13:20
The vast majority of the online crime cases,
308
785000
2000
Na grande maioria dos casos de crimes online,
13:22
we don't even know which continent the attacks are coming from.
309
787000
3000
nós nem sabemos de qual continente vem os ataques.
13:25
And even if we are able to find online criminals,
310
790000
3000
E mesmo se formos capazes de encontrar criminosos online,
13:28
quite often there is no outcome.
311
793000
2000
frequentemente não há um desfecho.
13:30
The local police don't act, or if they do, there's not enough evidence,
312
795000
3000
A polícia local não age, ou se ela age, não há provas suficientes,
13:33
or for some reason we can't take them down.
313
798000
2000
ou por alguma razão não conseguimos desmantelar a quadrilha.
13:35
I wish it would be easier;
314
800000
2000
Gostaria que fosse mais fácil;
13:37
unfortunately it isn't.
315
802000
2000
infelizmente não é.
13:39
But things are also changing
316
804000
3000
Mas as coisas estão mudando
13:42
at a very rapid pace.
317
807000
3000
num ritmo muito rápido.
13:45
You've all heard about things like Stuxnet.
318
810000
3000
Vocês já ouviram falar de coisas como Stuxnet.
13:48
So if you look at what Stuxnet did
319
813000
3000
Então se vocês virem o que Stuxnet fez
13:51
is that it infected these.
320
816000
2000
é que ele infectou estes.
13:53
That's a Siemens S7-400 PLC,
321
818000
3000
Aquele é um CLP Siemens S7 400,
13:56
programmable logic [controller].
322
821000
2000
Controlador Lógico Programável.
13:58
And this is what runs our infrastructure.
323
823000
3000
E é isto que faz nossa infraestrutura funcionar.
14:01
This is what runs everything around us.
324
826000
3000
É isto que faz funcionar tudo ao nosso redor.
14:04
PLC's, these small boxes which have no display,
325
829000
3000
Os CLPs, estas caixinhas que não tem display,
14:07
no keyboard,
326
832000
2000
não tem teclado,
14:09
which are programmed, are put in place, and they do their job.
327
834000
2000
que são programados, colocados no lugar, e eles cumprem sua função.
14:11
For example, the elevators in this building
328
836000
2000
Por exemplo, os elevadores deste edifício
14:13
most likely are controlled by one of these.
329
838000
4000
provavelmente são controlados por um desses.
14:17
And when Stuxnet infects one of these,
330
842000
3000
E quando Stuxnet infecta um desses,
14:20
that's a massive revolution
331
845000
2000
é uma revolução gigantesca
14:22
on the kinds of risks we have to worry about.
332
847000
3000
nos tipos de riscos que temos que nos preocupar.
14:25
Because everything around us is being run by these.
333
850000
3000
Porque tudo ao nosso redor é controlado por um desses.
14:28
I mean, we have critical infrastructure.
334
853000
2000
Quero dizer, temos uma infraestrutura crítica.
14:30
You go to any factory, any power plant,
335
855000
3000
Você vai a qualquer fábrica, qualquer usina elétrica,
14:33
any chemical plant, any food processing plant,
336
858000
2000
qualquer usina química, qualquer indústria de processamento de alimentos,
14:35
you look around --
337
860000
2000
você olha em volta --
14:37
everything is being run by computers.
338
862000
2000
tudo é controlado por computadores.
14:39
Everything is being run by computers.
339
864000
2000
Tudo é controlado por computadores.
14:41
Everything is reliant on these computers working.
340
866000
3000
Tudo depende do trabalho desses computadores.
14:44
We have become very reliant
341
869000
3000
Nós nos tornamos muito dependentes
14:47
on Internet,
342
872000
2000
da Internet,
14:49
on basic things like electricity, obviously,
343
874000
3000
em coisas básicas como eletricidade, obviamente,
14:52
on computers working.
344
877000
2000
no funcionamento dos computadores.
14:54
And this really is something
345
879000
2000
E isto realmente é algo
14:56
which creates completely new problems for us.
346
881000
2000
que cria problemas completamente novos para nós.
14:58
We must have some way
347
883000
2000
Nós precisamos ter um jeito
15:00
of continuing to work
348
885000
2000
de continuar trabalhando
15:02
even if computers fail.
349
887000
3000
mesmo se os computadores falharem.
15:12
(Laughter)
350
897000
2000
(Risos)
15:14
(Applause)
351
899000
10000
(Aplausos)
15:24
So preparedness means that we can do stuff
352
909000
3000
Então prevenção significa que podemos fazer coisas
15:27
even when the things we take for granted
353
912000
2000
mesmo quando as coisas que temos como certas
15:29
aren't there.
354
914000
2000
não estão lá.
15:31
It's actually very basic stuff --
355
916000
2000
São coisas realmente básicas --
15:33
thinking about continuity, thinking about backups,
356
918000
3000
estou pensando sobre continuidade, sobre backups,
15:36
thinking about the things that actually matter.
357
921000
3000
pensando sobre as coisas que realmente importam.
15:39
Now I told you --
358
924000
3000
Eu já disse --
15:42
(Laughter)
359
927000
2000
(Risos)
15:44
I love the Internet. I do.
360
929000
4000
Eu amo a Internet. Amo.
15:48
Think about all the services we have online.
361
933000
3000
Pensem nos serviços que temos online.
15:51
Think about if they are taken away from you,
362
936000
3000
Pensem se eles forem tirados de vocês,
15:54
if one day you don't actually have them
363
939000
2000
se um dia vocês não os tiverem mais
15:56
for some reason or another.
364
941000
2000
por uma razão ou outra.
15:58
I see beauty in the future of the Internet,
365
943000
3000
Eu vejo beleza no futuro da Internet,
16:01
but I'm worried
366
946000
2000
mas receio
16:03
that we might not see that.
367
948000
2000
que talvez não vejamos isto.
16:05
I'm worried that we are running into problems
368
950000
2000
Eu receio que estamos enfrentando problemas
16:07
because of online crime.
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952000
2000
por causa do crime online.
16:09
Online crime is the one thing
370
954000
2000
Crime online é algo
16:11
that might take these things away from us.
371
956000
2000
que pode tirar essas coisas da gente.
16:13
(Laughter)
372
958000
3000
(Risos)
16:16
I've spent my life
373
961000
2000
Tenho passado minha vida
16:18
defending the Net,
374
963000
3000
defendendo a Internet.
16:21
and I do feel that if we don't fight online crime,
375
966000
3000
E sinto que se não combatermos o crime online,
16:24
we are running a risk of losing it all.
376
969000
4000
nós corremos o risco de a perder.
16:28
We have to do this globally,
377
973000
3000
Temos que fazer isto globalmente,
16:31
and we have to do it right now.
378
976000
3000
e nós temos que fazer isto já.
16:34
What we need
379
979000
2000
Precisamos de
16:36
is more global, international law enforcement work
380
981000
3000
um trabalho mais global de aplicação das leis internacionais
16:39
to find online criminal gangs --
381
984000
2000
para encontrar as quadrilhas de criminosos online --
16:41
these organized gangs
382
986000
2000
essas quadrilhas organizadas
16:43
that are making millions out of their attacks.
383
988000
2000
que estão faturando milhões em seus ataques.
16:45
That's much more important
384
990000
2000
Isso é muito mais importante
16:47
than running anti-viruses or running firewalls.
385
992000
2000
do que executar anti-vírus ou firewalls.
16:49
What actually matters
386
994000
2000
O que realmente importa
16:51
is actually finding the people behind these attacks,
387
996000
2000
é encontrar as pessoas por trás desses ataques.
16:53
and even more importantly,
388
998000
2000
E ainda mais importante,
16:55
we have to find the people
389
1000000
2000
nós temos que encontrar as pessoas
16:57
who are about to become
390
1002000
2000
que estão quase se tornando
16:59
part of this online world of crime,
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1004000
2000
parte deste mundo de crime online,
17:01
but haven't yet done it.
392
1006000
2000
mas que ainda não o fizeram.
17:03
We have to find the people with the skills,
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1008000
3000
Nós temos que encontrar as pessoas com habilidades,
17:06
but without the opportunities
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1011000
2000
mas sem oportunidades
17:08
and give them the opportunities
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1013000
2000
e dar a elas as oportunidades
17:10
to use their skills for good.
396
1015000
3000
de usar suas habilidades para o bem.
17:13
Thank you very much.
397
1018000
2000
Muito obrigado.
17:15
(Applause)
398
1020000
13000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Mikko Hypponen - Cybersecurity expertAs computer access expands, Mikko Hypponen asks: What's the next killer virus, and will the world be able to cope with it? And also: How can we protect digital privacy in the age of government surveillance?
Why you should listen
The chief research officer at F-Secure Corporation in Finland, Mikko Hypponen has led his team through some of the largest computer virus outbreaks in history. His team took down the world-wide network used by the Sobig.F worm. He was the first to warn the world about the Sasser outbreak, and he has done classified briefings on the operation of the Stuxnet worm -- a hugely complex worm designed to sabotage Iranian nuclear enrichment facilities.
As a few hundred million more Internet users join the web from India and China and elsewhere, and as governments and corporations become more sophisticated at using viruses as weapons, Hypponen asks, what's next? Who will be at the front defending the world’s networks from malicious software? He says: "It's more than unsettling to realize there are large companies out there developing backdoors, exploits and trojans."
Even more unsettling: revelations this year that the United States' NSA is conducting widespread digital surveillance of both US citizens and anyone whose data passes through a US entity, and that it has actively sabotaged encryption algorithms. Hypponen has become one of the most outspoken critics of the agency's programs and asks us all: Why are we so willing to hand over digital privacy?
Read his open-season Q&A on Reddit:"My TED Talk was just posted. Ask me anything.
See the full documentary on the search for the Brain virus.
Mikko Hypponen | Speaker | TED.com