TEDxColumbus
Chris Domas: The 1s and 0s behind cyber warfare
كريس دوماس: الآحاد والأصفار جنود الحرب السيبرانية
Filmed:
Readability: 4
1,109,814 views
كريس دوماس هو باحث في الأمن السيبراني، يعمل على ما سيصبح جبهة جديدة للحرب "السيبرانية". حيث يبين، خلال هذه المحادثة الشيقة، كيف يستخدم الباحثون التعرف على النماذج والهندسة العكسية (بقضاء بعض الليالي دون نوم) من أجل فك رموز قطع كبيرة من البرمجة الثنائية التي لا يعرفون الغرض منها ولا محتواها.
Chris Domas - Cybersecurity researcher
Chris Domas is an embedded systems engineer and cybersecurity researcher. Full bio
Chris Domas is an embedded systems engineer and cybersecurity researcher. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
This is a lot of ones and zeros.
0
770
2262
هذه غابة من الآحاد والأصفار.
00:15
It's what we call binary information.
1
3032
3099
هذا ما نسميه بالمعلومات الثنائية.
00:18
This is how computers talk.
2
6131
1442
هكذا تتكلم الحواسيب.
00:19
It's how they store information.
3
7573
1929
وهذه طريقتها لتخزين المعلومات.
00:21
It's how computers think.
4
9502
1626
وطريقتها في التفكير.
00:23
It's how computers do
5
11128
1619
وطريقتها في القيام بكل ما تفعله.
00:24
everything it is that computers do.
6
12747
2382
00:27
I'm a cybersecurity researcher,
7
15129
2047
أنا باحث في الأمن السَّيبِرانِي،
00:29
which means my job is to sit
down with this information
down with this information
8
17176
2070
أي أن مهمتي هي الجلوس أمام هذه المعلومات
00:31
and try to make sense of it,
9
19246
1684
ومحاولة فهم ما تعنيه،
00:32
to try to understand what all
the ones and zeroes mean.
the ones and zeroes mean.
10
20930
2753
محاولة فهم ما تعنيه تلك الآحاد والأصفار.
00:35
Unfortunately for me, we're not just talking
11
23683
1843
لسوء حظي، نحن لا نتحدث فقط
00:37
about the ones and zeros
I have on the screen here.
I have on the screen here.
12
25526
2234
عن الآحاد والأصفار الظاهرة هنا على الشاشة.
00:39
We're not just talking about a
few pages of ones and zeros.
few pages of ones and zeros.
13
27760
2683
أو عن بضع صفحات من الآحاد والأصفار.
00:42
We're talking about billions and billions
14
30443
2609
بل نتحدث عن مليارات ومليارات
00:45
of ones and zeros,
15
33052
1333
من الآحاد والأصفار،
00:46
more than anyone could possibly comprehend.
16
34385
2641
أكثر مما يمكن أن يفهمه أي شخص.
00:49
Now, as exciting as that sounds,
17
37026
1859
رغم أنها قد تبدو مثيرة،
00:50
when I first started doing cyber —
18
38885
2492
إلا أني عندما بدأت العمل في السيبرانية--
00:53
(Laughter) —
19
41377
1743
(ضحك)--
00:55
when I first started doing cyber, I wasn't sure
20
43120
2003
عندما بدأت العمل في السيبرانية،
00:57
that sifting through ones and zeros
21
45123
1473
لم أكن متأكدا أني أرغب
00:58
was what I wanted to do with the rest of my life,
22
46596
2294
في قضاء حياتي أغربل الآحاد والأصفار،
01:00
because in my mind, cyber
23
48890
2020
لأني كنت أعتقد، أن السيبرانية
01:02
was keeping viruses off of my grandma's computer,
24
50910
3681
كانت تعني حماية حاسوب جدتي من الفيروسات،
01:06
it was keeping people's Myspace
pages from being hacked,
pages from being hacked,
25
54591
3348
ومن قرصنة صفحات ماي سبيس،
01:09
and maybe, maybe on my most glorious day,
26
57939
2185
وربما، ربما في يوم مجدي،
01:12
it was keeping someone's credit
card information from being stolen.
card information from being stolen.
27
60124
3751
أحمي معلومات بطاقة اعتماد أحدهم من السرقة.
01:15
Those are important things,
28
63875
1363
تلك أشياء مهمة،
01:17
but that's not how I wanted to spend my life.
29
65238
2758
ولكن لم تكن تلك هي الحياة التي أريد.
01:19
But after 30 minutes of work
30
67996
1934
ولكن بعد 30 دقيقة من العمل
01:21
as a defense contractor,
31
69930
1353
كمقاول دفاع،
01:23
I soon found out that my idea of cyber
32
71283
2790
علمت فورا أن فكرتي عن السيبرانية
01:26
was a little bit off.
33
74073
1869
كانت إلى حد ما خاطئة.
01:27
In fact, in terms of national security,
34
75942
1945
في الواقع، من حيث الأمن الوطني،
01:29
keeping viruses off of my grandma's computer
35
77887
2071
حماية حاسوب جدتي من الفيروسات
01:31
was surprisingly low on their priority list.
36
79958
3186
كان آخر أولوياتهم، غريب!
01:35
And the reason for that is cyber
37
83144
1301
وذلك لأن السيبرانية أكبر من تلك الأشياء.
01:36
is so much bigger than any one of those things.
38
84445
3793
01:40
Cyber is an integral part of all of our lives,
39
88238
2825
السيبرانية هي جزء لا يتجزء من حياتنا،
01:43
because computers are an
integral part of all of our lives,
integral part of all of our lives,
40
91063
3060
لأن الحواسيب هي جزء لا يتجزء من حياتنا،
01:46
even if you don't own a computer.
41
94123
1952
حتى وإن لم يكن لديكم حاسوب.
01:48
Computers control everything in your car,
42
96075
2646
الحواسيب تتحكم بكل شيء في سياراتكم،
01:50
from your GPS to your airbags.
43
98721
1880
من نظام تحديد الموقع حتى الوسائد الهوائية.
01:52
They control your phone.
44
100601
1316
إنها تتحكم في هواتفكم.
01:53
They're the reason you can call 911
45
101917
1171
وبفضلها يُرَدُّ عليكم عند الاتصال بالطوارئ
01:55
and get someone on the other line.
46
103088
1796
إنها تتحكم بجميع البنيات التحتية ببلدنا.
01:56
They control our nation's entire infrastructure.
47
104884
2794
01:59
They're the reason you have electricity,
48
107678
1676
إنها السبب في حصولكم على الكهرباء،
02:01
heat, clean water, food.
49
109354
2338
والحرارة والماء النقي والطعام.
02:03
Computers control our military equipment,
50
111692
1901
الحواسيب تتحكم بمُعِدَّاتِنَا العسكرية،
02:05
everything from missile silos to satellites
51
113593
1677
بكل شيء، من صوامع الصواريخ
02:07
to nuclear defense networks.
52
115270
3914
حتى الأقمار الصناعية وشبكة الدفاع النووي.
02:11
All of these things are made possible
53
119184
1989
وكل تلك الأشياء أصبحت ممكنة
02:13
because of computers,
54
121173
1416
بفضل الحواسيب، وبالتالي بفضل السيبرانية،
02:14
and therefore because of cyber,
55
122589
1983
02:16
and when something goes wrong,
56
124572
1504
وعندما لا تسير الأمور بشكل جيد،
02:18
cyber can make all of these things impossible.
57
126076
3118
السيبرانية تجعل من كل ذلك أمرا مستحيلا.
02:21
But that's where I step in.
58
129194
1585
وعند هذه النقطة أتدخل أنا.
02:22
A big part of my job is defending all of these things,
59
130779
2940
فجزء كبير من عملي هو منع حدوث ذلك،
02:25
keeping them working,
60
133719
1662
وإبقائها تعمل بشكل جيد،
02:27
but once in a while, part of my
job is to break one of these things,
job is to break one of these things,
61
135381
2328
لكن أحيانا، تكون مهمتي كسر واحدة منها،
02:29
because cyber isn't just about defense,
62
137709
2396
لأن السيبرانية ليست مكان للدفاع فقط،
02:32
it's also about offense.
63
140105
2273
بل للهجوم أيضا.
02:34
We're entering an age where we talk about
64
142378
1576
نحن في عصر نتحدث فيه
02:35
cyberweapons.
65
143954
1461
عن الأسلحة السيبرانية.
02:37
In fact, so great is the potential for cyber offense
66
145415
3135
الواقع أنه نظرا للقدرة الكبيرة
للهجمات السيبرانية
02:40
that cyber is considered a new domain of warfare.
67
148550
3621
فقد اعتبر كعالم جديد للحرب.
02:44
Warfare.
68
152171
1800
نعم للحرب.
02:45
It's not necessarily a bad thing.
69
153971
1929
وهذا ليس بالضرورة أمرا سيئا.
02:47
On the one hand, it means we have whole new front
70
155900
2751
هذا يعني أنه لدينا من جهة جبهة جديدة كاملة
02:50
on which we need to defend ourselves,
71
158651
1743
حيث نحتاج للدفاع عن أنفسنا،
02:52
but on the other hand,
72
160394
1485
ومن جهة أخرى،
02:53
it means we have a whole new way to attack,
73
161879
1842
لدينا وسيلة جديدة للهجوم،
02:55
a whole new way to stop evil people
74
163721
1859
وسيلة جديدة بالكامل لمنع الأشرار
02:57
from doing evil things.
75
165580
2227
من القيام بأمورهم الشريرة.
02:59
So let's consider an example of this
76
167807
1811
دعونا نأخذ مثالا عن ذلك
03:01
that's completely theoretical.
77
169618
1689
بشكل افتراضي فقط.
03:03
Suppose a terrorist wants to blow up a building,
78
171307
2258
لنفترض أن إرهابيا يريد تفجير مبنى،
03:05
and he wants to do this again and again
79
173565
2068
وأنه يريد فعل ذلك مرارا وتكرارا بالمستقبل.
03:07
in the future.
80
175633
1451
03:09
So he doesn't want to be in
that building when it explodes.
that building when it explodes.
81
177084
2840
وأنه لا يريد أن يكون بالمبنى عند انفجاره.
03:11
He's going to use a cell phone
82
179924
1518
لدى سيستخدم هاتفا خلوي
03:13
as a remote detonator.
83
181442
2335
كجهاز تفجير عن بعد.
03:15
Now, it used to be the only way we had
84
183777
1871
وكانت الطريقة الوحيدة التي اعتدنا
03:17
to stop this terrorist
85
185648
1636
استخدامها لإيقاف ذلك الإرهابي
03:19
was with a hail of bullets and a car chase,
86
187284
2673
هي بأمطار من الرصاص ومطاردة بالسيارة،
03:21
but that's not necessarily true anymore.
87
189957
2332
لكن لم يعد هذا ضروريا بعد الآن.
03:24
We're entering an age where we can stop him
88
192289
1563
فقد دخلنا عصرا حيث يمكننا إيقافه
03:25
with the press of a button
89
193852
1110
بكبسة زر فقط، عن بُعْد 1600 كلم،
03:26
from 1,000 miles away,
90
194962
2007
لأنه سواء كان يعلم ذلك أو لا،
03:28
because whether he knew it or not,
91
196969
1589
03:30
as soon as he decided to use his cell phone,
92
198558
1711
بمجرد أن قرر استخدام هاتفه الخلوي،
03:32
he stepped into the realm of cyber.
93
200269
3134
فقد دخل عالم السيبرانية.
03:35
A well-crafted cyber attack
could break into his phone,
could break into his phone,
94
203403
3117
يمكن اقتحام هاتفه بهجوم سيبراني مُحْكَم،
03:38
disable the overvoltage protections on his battery,
95
206520
2149
وتعطيل حماية الجهد الزائد ببطاريته،
03:40
drastically overload the circuit,
96
208669
1755
وتحميل دارته بشكل كبير،
03:42
cause the battery to overheat, and explode.
97
210424
2357
لترتفع حرارة البطارية وتنفجر.
03:44
No more phone, no more detonator,
98
212781
2446
لا هاتف لا مُفَجِّر عن بُعد.
03:47
maybe no more terrorist,
99
215227
1923
وربما لا إرهابي،
03:49
all with the press of a button
100
217150
1031
الكل بكبسة زر، عن بُعد مئات الأمتار.
03:50
from a thousand miles away.
101
218181
2680
03:52
So how does this work?
102
220861
1751
إذا، كيف يعمل ذلك؟
03:54
It all comes back to those ones and zeros.
103
222612
2268
كل ذلك مرتبط بتلك الآحاد والأصفار.
03:56
Binary information makes your phone work,
104
224880
3005
المعلومات الثنائية تجعل هاتفكم يعمل،
03:59
and used correctly, it can make your phone explode.
105
227885
3584
وباستخدامها بشكل صحيح، يمكنها جعله ينفجر.
04:03
So when you start to look at
cyber from this perspective,
cyber from this perspective,
106
231469
2472
عندما تنظر إلى السيبرانية بهذا الشكل،
04:05
spending your life sifting through binary information
107
233941
3163
فإن قضاء حياتك بغربلة المعلومات الثنائية
04:09
starts to seem kind of exciting.
108
237104
2417
يبدو أمرا مثيرا.
04:11
But here's the catch: This is hard,
109
239521
2646
لكن هناك فخ: فهو أمر صعب،
04:14
really, really hard,
110
242167
1685
جد جد صعب،
04:15
and here's why.
111
243852
1834
وهذا هو السبب.
04:17
Think about everything you have on your cell phone.
112
245686
2766
فكروا في كل ما هو مخزن على هاتفكم الخلوي.
04:20
You've got the pictures you've taken.
113
248452
1963
بكل الصور التي التقطتموها.
04:22
You've got the music you listen to.
114
250415
1786
والموسيقى التي تسمعونها.
04:24
You've got your contacts list,
115
252201
1648
وقائمة الأرقام الهاتفية وبريدكم الإلكتروني
04:25
your email, and probably 500 apps
116
253849
1625
وربما التطبيقات ال500
التي لم تستعملوها قط،
التي لم تستعملوها قط،
04:27
you've never used in your entire life,
117
255474
3001
04:30
and behind all of this is the software, the code,
118
258475
3987
وخلف كل ذلك هناك البرنامج والبرمجة
04:34
that controls your phone,
119
262462
1380
اللذين يتحكمان في هاتفكم،
04:35
and somewhere, buried inside of that code,
120
263842
2656
وفي مكان ما داخل تلك البرمجة،
04:38
is a tiny piece that controls your battery,
121
266498
2548
توجد قطعة صغيرة تتحكم في بطاريتكم،
04:41
and that's what I'm really after,
122
269046
1871
وهذا ما أصبو إليه بشدة،
04:42
but all of this, just a bunch of ones and zeros,
123
270917
3686
لكن كل هذا، عبارة عن حزمة آحاد وأصفار،
وهي تتناوب جميعا في نص واحد.
04:46
and it's all just mixed together.
124
274603
1531
04:48
In cyber, we call this finding a
needle in a stack of needles,
needle in a stack of needles,
125
276134
3545
وهذا ما نسميه في السيبرانية
بالبحث عن إبرة في كومة من الإبر،
04:51
because everything pretty much looks alike.
126
279679
2349
لأن كل شيء فيها متشابه لحد كبير.
04:54
I'm looking for one key piece,
127
282028
1732
أنا أبحث عن القطعة المفتاح،
04:55
but it just blends in with everything else.
128
283760
3234
لكنها مُمَوَّهة بما حولها.
04:58
So let's step back from this theoretical situation
129
286994
2252
فلنترك جانبا هذا الموقف النظري
05:01
of making a terrorist's phone explode,
130
289246
2344
عن تفجير هاتف الإرهابي،
05:03
and look at something that actually happened to me.
131
291590
2816
ولنفحص أمرا حدث معي.
بغض النظر عما أفعله،
05:06
Pretty much no matter what I do,
132
294406
1343
05:07
my job always starts with sitting down
133
295749
1442
عملي يبدأ دائما بالجلوس على مقعد
05:09
with a whole bunch of binary information,
134
297191
2372
أمام حزمة كاملة من المعلومات الثنائية،
05:11
and I'm always looking for one key piece
135
299563
1727
وأنا دائما أبحث عن القطعة المفتاح
05:13
to do something specific.
136
301290
1987
للقيام بشيء محدد.
05:15
In this case, I was looking for a very advanced,
137
303277
2077
في هذه الحالة، كنت أبحث عن جزء جد متقدم
05:17
very high-tech piece of code
138
305354
1518
وجد معقد من البرمجة
05:18
that I knew I could hack,
139
306872
1215
كنت أعلم بأني قادر على قرصنته،
05:20
but it was somewhere buried
140
308087
1714
لكنها كانت مختبئة في مكان ما
05:21
inside of a billion ones and zeroes.
141
309801
2026
داخل ملايين الآحاد والأصفار.
05:23
Unfortunately for me, I didn't know
142
311827
1578
لسوء حظي، لم أكن أعلم
05:25
quite what I was looking for.
143
313405
1691
ما كنت أبحث عنه.
05:27
I didn't know quite what it would look like,
144
315096
1196
ولم أكن أدري ما هو شكله،
05:28
which makes finding it really, really hard.
145
316292
2918
مما يجعل من العثور عليه أمرا جد صعب.
05:31
When I have to do that, what I have to do
146
319210
2039
وعندما يكون علي القيام بذلك،
05:33
is basically look at various pieces
147
321249
2342
يتوجب علي في الأساس البحث عن قطع مختلفة
05:35
of this binary information,
148
323591
1723
من المعلومات الثنائية وأحاول فك كل قطعة،
05:37
try to decipher each piece, and see if it might be
149
325314
2202
ومعرفة إذا ما كانت ما أبحث عنه.
05:39
what I'm after.
150
327516
1224
05:40
So after a while, I thought I had found the piece
151
328740
1625
وبعد فترة، اعتقدت أني
وجدت القطعة المنشودة.
وجدت القطعة المنشودة.
05:42
I was looking for.
152
330365
1337
05:43
I thought maybe this was it.
153
331702
2104
وفكرت أنها ربما كانت هي.
05:45
It seemed to be about right, but I couldn't quite tell.
154
333806
2032
كل شيء بدا على ما يرام، لكن لم أكن متأكدا.
05:47
I couldn't tell what those
ones and zeros represented.
ones and zeros represented.
155
335838
2918
لم أكن متأكدا من معنى تلك الآحاد والأصفار.
05:50
So I spent some time trying to put this together,
156
338756
3374
لذا قضيت بعض الوقت محاولا تجميعها معا،
05:54
but wasn't having a whole lot of luck,
157
342130
1670
لكن لم يحالفني الكثير من الحظ،
05:55
and finally I decided,
158
343800
1186
وفي النهاية قررت، بأني أستطيع القيام بذلك.
05:56
I'm going to get through this,
159
344986
1609
05:58
I'm going to come in on a weekend,
160
346595
1511
وأني سأعمل عليه بنهاية الأسبوع،
06:00
and I'm not going to leave
161
348106
1340
وأني لن أستسلم إلى أن أعرف معنى تلك القطع.
06:01
until I figure out what this represents.
162
349446
1712
06:03
So that's what I did. I came
in on a Saturday morning,
in on a Saturday morning,
163
351158
2166
وهذا ما فعلته. جئت صباح يوم السبت،
06:05
and about 10 hours in, I sort of
had all the pieces to the puzzle.
had all the pieces to the puzzle.
164
353324
3645
وبعد 10 ساعات من العمل،
عثرت تقريبا على كل قطع الأحجية.
لم يبقي سوى معرفة كيف أركبها.
06:08
I just didn't know how they fit together.
165
356969
1392
06:10
I didn't know what these ones and zeros meant.
166
358361
2790
لم أكن أدري ما تعنيه هذه الآحاد والأصفار.
06:13
At the 15-hour mark,
167
361151
2067
وعند الساعة 15،
06:15
I started to get a better picture of what was there,
168
363218
2602
بدأت أحصل على صورة أفضل عما كان أمامي،
06:17
but I had a creeping suspicion
169
365820
1772
لكن كان لدي شك يتزايد بأن ما كنت أنظر إليه
06:19
that what I was looking at
170
367592
1589
06:21
was not at all related to what I was looking for.
171
369181
2923
لم تكن له أية علاقة بما كنت أبحث عنه.
06:24
By 20 hours, the pieces started to come together
172
372104
2487
وقبل الساعة 20، بدأت القطع
06:26
very slowly — (Laughter) —
173
374591
3764
تتجمع ببطء — (ضحك) —
06:30
and I was pretty sure I was going down
174
378355
1266
وعند هذه اللحظة كنت متأكدا بأنني
06:31
the wrong path at this point,
175
379621
1939
على الطريق الخطأ، ولكن لم أكن لأستسلم.
06:33
but I wasn't going to give up.
176
381560
2251
06:35
After 30 hours in the lab,
177
383811
2834
وبعد 30 ساعة بالمختبر،
06:38
I figured out exactly what I was looking at,
178
386645
2261
تمكنت بالضبط من معرفة ما كنت أنظر إليه،
06:40
and I was right, it wasn't what I was looking for.
179
388906
2818
وكنت محقا، لم يكن ذلك ما أبحث عنه.
06:43
I spent 30 hours piecing together
180
391724
1699
قضيت 30 ساعة وأنا أُجَمِّع
06:45
the ones and zeros that
formed a picture of a kitten.
formed a picture of a kitten.
181
393423
2722
الآحاد والأصفار التي تكون صورة هرة صغيرة.
06:48
(Laughter)
182
396145
1795
(ضحك)
06:49
I wasted 30 hours of my life searching for this kitten
183
397940
3806
ضيعت 30 ساعة من حياتي أبحث عن هذه الهرة
06:53
that had nothing at all to do
184
401746
1838
التي ليس لها أية علاقة
06:55
with what I was trying to accomplish.
185
403584
1987
بما كنت أحاول القيام به.
06:57
So I was frustrated, I was exhausted.
186
405571
3863
لذا أصبت بالإحباط، وكنت جد مرهق.
07:01
After 30 hours in the lab, I probably smelled horrible.
187
409434
3226
بعد 30 ساعة في المختبر، لابد أني كنت أفوح.
07:04
But instead of just going home
188
412660
2230
لكن بدلا من أن أعود للمنزل
07:06
and calling it quits, I took a step back
189
414890
2530
والاستسلام، أخذت خطوة إلى الوراء
07:09
and asked myself, what went wrong here?
190
417420
2541
وسألت نفسي، ما الخطأ الذي ارتكبته هنا؟
07:11
How could I make such a stupid mistake?
191
419961
2212
كيف ارتكبت خطأ غبيا كهذا؟
07:14
I'm really pretty good at this.
192
422173
1398
أنا جيد في هذا المجال.
07:15
I do this for a living.
193
423571
1319
هذا هو عملي. - فما الذي حصل؟
07:16
So what happened?
194
424890
2148
07:19
Well I thought, when you're
looking at information at this level,
looking at information at this level,
195
427038
2775
أظن أنه عند بحثك في معلومات بهذا المستوى،
07:21
it's so easy to lose track of what you're doing.
196
429813
2827
يكون من السهل جدا أن تفقد طريقك نحو هدفك.
07:24
It's easy to not see the forest through the trees.
197
432640
1744
وألا تشاهد الغابة من خلال الأشجار.
07:26
It's easy to go down the wrong rabbit hole
198
434384
2164
وأن تمشي في الطريق الخطأ
07:28
and waste a tremendous amount of time
199
436548
1762
وأن تضيع الكثير من الوقت
07:30
doing the wrong thing.
200
438310
1820
في القيام بالشيء الخطأ.
07:32
But I had this epiphany.
201
440130
1600
لكن كان لدي إحساس،
07:33
We were looking at the data completely incorrectly
202
441730
2999
أننا كنا ننظر للبيانات بشكل خاطئ تماما
07:36
since day one.
203
444729
1490
منذ اليوم الأول.
07:38
This is how computers think, ones and zeros.
204
446219
2103
هذه طريقة تفكير الحواسيب، الآحاد والأصفار.
07:40
It's not how people think,
205
448322
1392
وهي ليست الطريقة التي يفكر بها الناس
07:41
but we've been trying to adapt our minds
206
449714
2314
ولكن علينا محاولة تكييف عقولنا
07:44
to think more like computers
207
452028
1345
للتفكير أكثر مثل الحواسيب
07:45
so that we can understand this information.
208
453373
2597
لنتمكن من فهم تلك المعلومات.
07:47
Instead of trying to make our minds fit the problem,
209
455970
1950
بدلا من محاولة تتكيف عقولنا مع المشكل،
07:49
we should have been making the problem
210
457920
1648
علينا جعل المشكل يتكيف مع عقولنا،
07:51
fit our minds,
211
459568
969
07:52
because our brains have a tremendous potential
212
460537
2109
لأن عقولنا تمتلك قدرة هائلة
07:54
for analyzing huge amounts of information,
213
462646
3086
لتحليل كم هائل من المعلومات
ولكن ليس بهذه الطريقة.
07:57
just not like this.
214
465732
1297
07:59
So what if we could unlock that potential
215
467029
1467
ماذا لو تمكننا من تحرير هذه القدرة
08:00
just by translating this
216
468496
1527
08:02
to the right kind of information?
217
470023
2848
بتحويلها للنوع المناسب من المعلومات فقط؟
08:04
So with these ideas in mind,
218
472871
1194
انطلقت وتلك الأفكار برأسي من مختبري بالعمل
08:06
I sprinted out of my basement lab at work
219
474065
1618
ركضا نحو مختبري بالمنزل،
08:07
to my basement lab at home,
220
475683
1307
08:08
which looked pretty much the same.
221
476990
1996
اللذين يشبهان بعضهما كثيرا.
08:10
The main difference is, at work,
222
478986
1824
لكن الاختلاف الكبير هو، في العمل،
08:12
I'm surrounded by cyber materials,
223
480810
1579
أنا محاط بأدوات سيبرانية،
08:14
and cyber seemed to be the
problem in this situation.
problem in this situation.
224
482389
2605
ويبدو أن بهذه الحالة السيبرانية هي المشكل.
08:16
At home, I'm surrounded by
everything else I've ever learned.
everything else I've ever learned.
225
484994
3353
في المنزل، أنا محاط بكل شيء آخر تعلمته.
08:20
So I poured through every book I could find,
226
488347
1872
انكببت على كل كتاب عثرت عليه،
08:22
every idea I'd ever encountered,
227
490219
1332
والأفكار التي رأيتها من قبل،
08:23
to see how could we translate a problem
228
491551
2146
لمعرفة كيف يمكن أن نحول مشكلا
08:25
from one domain to something completely different?
229
493697
3132
من مجال محدد لشيء مختلف تماما؟
08:28
The biggest question was,
230
496829
1394
السؤال الكبير كان، إلى ماذا نود تحويلها؟
08:30
what do we want to translate it to?
231
498223
1968
08:32
What do our brains do perfectly naturally
232
500191
2112
ما الأمر الذي تفعله عقولنا بشكل طبيعي
08:34
that we could exploit?
233
502303
1878
ويمكننا استغلاله؟
08:36
My answer was vision.
234
504181
2289
كان جوابي هو الرؤية.
08:38
We have a tremendous capability
to analyze visual information.
to analyze visual information.
235
506470
3149
لدينا قدرة هائلة لتحليل المعلومات البصرية.
08:41
We can combine color gradients, depth cues,
236
509619
2583
بمكننا الجمع بين تدرجات الألوان، وعمقها
08:44
all sorts of these different signals
237
512202
1788
وجميع أنواع تلك الإشارات المختلفة
08:45
into one coherent picture of the world around us.
238
513990
2395
الموجودة بصورة واحدة لما يحيط بنا.
08:48
That's incredible.
239
516385
1407
هذا لا يصدق.
08:49
So if we could find a way to translate
240
517792
1381
إذا عثرنا على طريقة لتحويل
08:51
these binary patterns to visual signals,
241
519173
2186
هذه النماذج الثنائية إلى إشارات بصرية،
08:53
we could really unlock the power of our brains
242
521359
1832
سنتمكن بالفعل من استغلال قوة عقولنا
08:55
to process this stuff.
243
523191
2710
لمعالجة هذه الأمور.
08:57
So I started looking at the binary information,
244
525901
1843
لدى بدأت بالنظر إلى المعلومات الثنائية،
08:59
and I asked myself, what do I do
245
527744
1090
وسألت نفسي، ما الذي أفعله
09:00
when I first encounter something like this?
246
528834
1876
عندما أواجه شيئا كهذا؟
09:02
And the very first thing I want to do,
247
530710
1623
وأول ما أرغب في القيام به،
09:04
the very first question I want to answer,
248
532333
1359
أول سؤال أرغب في الإجابة عليه،
09:05
is what is this?
249
533692
1278
ما هذا؟
09:06
I don't care what it does, how it works.
250
534970
2528
لا أهتم لما يفعله، وكيف يعمل.
09:09
All I want to know is, what is this?
251
537498
2479
كل ما أريد معرفته هو، ما هذا؟
09:11
And the way I can figure that out
252
539977
1675
والطريقة التي يمكنني بها معرفة ذلك
09:13
is by looking at chunks,
253
541652
1683
هو بالنظر إلى قطع كبيرة،
09:15
sequential chunks of binary information,
254
543335
2453
قطع كبيرة متتالية من المعلومات الثنائية،
09:17
and I look at the relationships
between those chunks.
between those chunks.
255
545788
2902
والنظر إلى العلاقة التي تربط تلك القطع.
09:20
When I gather up enough of these sequences,
256
548690
1772
عندما أجمع ما يكفي من تلك المتتاليات،
09:22
I begin to get an idea of exactly
257
550462
2004
تبدأ فكرة دقيقة في التكون لدي
09:24
what this information must be.
258
552466
2634
عن ماهية تلك المعلومات.
09:27
So let's go back to that
259
555100
1184
دعونا نعد للخلف
09:28
blow up the terrorist's phone situation.
260
556284
2090
حيث نفجر هاتف الإرهابي.
09:30
This is what English text looks like
261
558374
2203
هذا ما يبدو عليه نص بالإنجليزية
09:32
at a binary level.
262
560577
1313
في شكله الثنائي.
09:33
This is what your contacts list would look like
263
561890
2326
هذا هو شكل قائمة أرقام هواتفكم
09:36
if I were examining it.
264
564216
1560
إذا قمت بفحصها.
09:37
It's really hard to analyze this at this level,
265
565776
2234
من الصعب فحص ذلك عند هذا المستوى،
09:40
but if we take those same binary chunks
266
568010
2104
لكن إن أخذنا نفس القطع الثنائية
09:42
that I would be trying to find,
267
570114
1182
التي أحاول العثور عليها،
09:43
and instead translate that
268
571296
1764
وبدلا من تحويلها إلى تمثيل بصري،
09:45
to a visual representation,
269
573060
1920
09:46
translate those relationships,
270
574980
1797
حولنا العلاقات التي تربطها،
09:48
this is what we get.
271
576777
1556
هذا ما نحصل عليه.
09:50
This is what English text looks like
272
578333
1914
هذا ما يبدو عليه نص بالإنجليزية
09:52
from a visual abstraction perspective.
273
580247
2671
من منظور تجريدي بصري.
09:54
All of a sudden,
274
582918
1140
وفجأة، تظهر لنا جميعا نفس المعلومات
09:56
it shows us all the same information
275
584058
1435
09:57
that was in the ones and zeros,
276
585493
1172
التي كانت يالآحاد والأصفار،
09:58
but show us it in an entirely different way,
277
586665
2321
لكنها تظهرها لنا بطريقة مختلفة تماما،
10:00
a way that we can immediately comprehend.
278
588986
1717
بطريقة يمكننا أن نفهمها على الفور.
10:02
We can instantly see all of the patterns here.
279
590703
2965
يمكننا فورا رؤية كل النماذج هنا.
10:05
It takes me seconds to pick out patterns here,
280
593668
2592
ويتطلب الأمر بضع ثوان
لاختيار نماذج من هنا،
لاختيار نماذج من هنا،
10:08
but hours, days, to pick them out
281
596260
2254
لكن ساعات وأيام لاختيارها
10:10
in ones and zeros.
282
598514
1320
بين الآحاد والأصفار.
10:11
It takes minutes for anybody to learn
283
599834
1736
ويتطلب الأمر دقائق من أحدهم لمعرفة
10:13
what these patterns represent here,
284
601570
1665
ما الذي تمثله تلك النماذج هنا،
10:15
but years of experience in cyber
285
603235
2247
لكن سنوات من الخبرة في السيبرانية
10:17
to learn what those same patterns represent
286
605482
1654
لمعرفة ما تمثله نفس تلك الأنماط
10:19
in ones and zeros.
287
607136
1586
عندما تكون بين الآحاد والأصفار.
10:20
So this piece is caused by
288
608722
1662
تتكون هذه القطعة
10:22
lower case letters followed by lower case letters
289
610384
2024
من أحرف صغيرة تلو أحرف صغيرة
10:24
inside of that contact list.
290
612408
1767
داخل قائمة أرقام الهاتف تلك.
10:26
This is upper case by upper case,
291
614175
1341
وهذا حرف كبير يتلوه حرف كبير،
10:27
upper case by lower case, lower case by upper case.
292
615516
2685
حرف كبير يتلوه حرف صغير والعكس.
10:30
This is caused by spaces. This
is caused by carriage returns.
is caused by carriage returns.
293
618201
2686
هذا بسبب الفراغ. وهذا بالرجوع إلى السطر.
10:32
We can go through every little detail
294
620887
1508
يمكننا مراجعة كل التفاصيل الصغيرة
10:34
of the binary information in seconds,
295
622395
2966
بالمعلومات الثنائية في بضعة ثوان،
10:37
as opposed to weeks, months, at this level.
296
625361
3534
عوض أسابيع وأشهر عند هذا المستوى.
10:40
This is what an image looks like
297
628895
1512
هذا ما تبدو عليه صورة من هاتفكم الخلوي.
10:42
from your cell phone.
298
630407
1876
10:44
But this is what it looks like
299
632283
1013
ولكن هذا شكلها التجريدي البصري.
10:45
in a visual abstraction.
300
633296
1891
هذا ما تبدو عليه موسيقاكم،
10:47
This is what your music looks like,
301
635187
1985
10:49
but here's its visual abstraction.
302
637172
2203
وهذا شكلها التجريدي البصري.
10:51
Most importantly for me,
303
639375
1760
وأهم شيء بالنسبة لي،
10:53
this is what the code on your cell phone looks like.
304
641135
3275
هذا ما تبدو عليه برمجة هاتفكم الخلوي.
10:56
This is what I'm after in the end,
305
644410
2157
ففي النهاية هذا ما أبحث عنه،
10:58
but this is its visual abstraction.
306
646567
2140
وهذا شكلها التجريدي البصري.
إذا استطعت العثور على هذا،
11:00
If I can find this, I can't make the phone explode.
307
648707
2509
سأتمكن من جعل هاتفكم ينفجر.
11:03
I could spend weeks trying to find this
308
651216
2619
قد أقضي أسابيع وأنا أبحث عليه
11:05
in ones and zeros,
309
653835
1177
بين الآحاد والأصفار،
11:07
but it takes me seconds to pick out
310
655012
1784
لكن اختيار تجريد بصري كهذا
11:08
a visual abstraction like this.
311
656796
3304
يتطلب مني بضع ثوان فقط.
11:12
One of those most remarkable parts about all of this
312
660100
2492
لكن الأمر المذهل في كل هذا
11:14
is it gives us an entirely new way to understand
313
662592
2832
هو أنه يقدم لنا طريقة جديدة تماما لفهم
11:17
new information, stuff that we haven't seen before.
314
665424
3239
معلومات جديدة، وأمور لم نرها من قبل.
11:20
So I know what English looks like at a binary level,
315
668663
2504
أنا أعرف الشكل الثنائي للإنجليزية،
11:23
and I know what its visual abstraction looks like,
316
671167
2110
وأعرف شكلها التجريدي البصري،
11:25
but I've never seen Russian binary in my entire life.
317
673277
3315
لكن لم أر في حياتي الشكل الثنائي للروسية.
11:28
It would take me weeks just to figure out
318
676592
1800
وقد أستغرق عدة أسابيع للتعرف على
11:30
what I was looking at from raw ones and zeros,
319
678392
2997
حزمة الآحاد والأصفار التي كنت أنظر إليها،
11:33
but because our brains can instantly pick up
320
681389
1751
ولأن عقولنا قادرة فورا على اختيار
11:35
and recognize these subtle patterns inside
321
683140
2817
والتعرف على تلك النماذج الخفية داخل
11:37
of these visual abstractions,
322
685957
1488
تلك الأشكال التجريدية البصرية،
11:39
we can unconsciously apply those
323
687445
1832
يمكننا بدون وعي تطبيق ذلك في مواقف جديدة.
11:41
in new situations.
324
689277
1573
11:42
So this is what Russian looks like
325
690850
1482
هذا ما تبدو عليه الروسية
11:44
in a visual abstraction.
326
692332
1580
في شكلها التجريدي البصري.
11:45
Because I know what one language looks like,
327
693912
1804
لأني أعرف ما تبدو عليه لغة واحدة،
11:47
I can recognize other languages
328
695716
1576
أستطيع التعرف على اللغات الأخرى
11:49
even when I'm not familiar with them.
329
697292
1870
حتى وإن لم أكن أتحدثها.
11:51
This is what a photograph looks like,
330
699162
1786
هذا ما تبدو عليه الصور،
11:52
but this is what clip art looks like.
331
700948
1887
لكن هذا هو شكل قصاصة فنية.
11:54
This is what the code on your phone looks like,
332
702835
2555
وهذا ما تبدو عليه برمجة هاتفكم،
11:57
but this is what the code on
your computer looks like.
your computer looks like.
333
705390
2707
لكن هذا ما تبدو عليه برمجة حاسوبكم.
12:00
Our brains can pick up on these patterns
334
708097
1864
يمكن لعقولنا أن تلتقط تلك النماذج
12:01
in ways that we never could have
335
709961
1951
بطرق لم نفعلها من قبل
12:03
from looking at raw ones and zeros.
336
711912
2496
عند النظر إلى حزمة الآحاد والأصفار.
12:06
But we've really only scratched the surface
337
714408
1856
لكن لم نكشف سوى قمة الجبل الجليدي
12:08
of what we can do with this approach.
338
716264
2137
مما يمكننا فعله بفضل هذه المقاربة.
12:10
We've only begun to unlock the capabilities
339
718401
1678
لقد بدأنا للتو باستغلال قدرات
12:12
of our minds to process visual information.
340
720079
3315
عقولنا في معالجة المعلومات البصرية.
12:15
If we take those same concepts and translate them
341
723394
1990
إن أخذنا نفس تلك الأفكار وحولناها
12:17
into three dimensions instead,
342
725384
1651
لتصبح ثلاثية الأبعاد،
12:19
we find entirely new ways of
making sense of information.
making sense of information.
343
727035
3195
سنجد طرقا جديدة لإعطاء معنى
لتلك المعلومات.
لتلك المعلومات.
12:22
In seconds, we can pick out every pattern here.
344
730230
2485
وفي ثوان، يمكننا التعرف على أي نموذج هنا.
12:24
we can see the cross associated with code.
345
732715
1820
يمكننا رؤية خط التقاطع المتعلق بالبرمجة.
12:26
We can see cubes associated with text.
346
734535
1932
والمكعبات المتعلقة بالنص.
12:28
We can even pick up the tiniest visual artifacts.
347
736467
2476
ويمكننا حتى التعرف على أصغر شيء بصري.
12:30
Things that would take us weeks,
348
738943
2130
الأمور التي كانت لتستغرق منا أسابيع
12:33
months to find in ones and zeroes,
349
741073
2194
وشهورا للعثور عليها بين الآحاد والأصفار،
12:35
are immediately apparent
350
743267
1803
تظهر الآن بشكل فوري
12:37
in some sort of visual abstraction,
351
745070
2270
في نوع من التجريد البصري،
12:39
and as we continue to go through this
352
747340
1132
وباستمرارنا في دراسته
12:40
and throw more and more information at it,
353
748472
2016
وإضافة المزيد والمزيد من المعلومات إليه،
12:42
what we find is that we're capable of processing
354
750488
2281
سنجد أنفسنا قادرين على معالجة
12:44
billions of ones and zeros
355
752769
2416
الملايير من الآحاد والأصفار في بضعة ثوان
12:47
in a matter of seconds
356
755185
1168
12:48
just by using our brain's built-in ability
357
756353
3234
فقط باستخدام القدرة المدمجة بعقولنا
12:51
to analyze patterns.
358
759587
1954
لتحليل تلك النماذج.
12:53
So this is really nice and helpful,
359
761541
2303
هذا جميل ومفيد حقا،
12:55
but all this tells me is what I'm looking at.
360
763844
2359
لكن كل ما يخبرني به، هو ما أنظر إليه.
12:58
So at this point, based on visual patterns,
361
766203
1484
بهذه المرحلة، اعتمادا على النماذج البصرية،
12:59
I can find the code on the phone.
362
767687
2409
أستطيع العثور على برمجة الهاتف.
13:02
But that's not enough to blow up a battery.
363
770096
2665
لكن هذا لا يكفي لتفجير البطارية.
13:04
The next thing I need to find is the code
364
772761
1568
الشيء التالي الذي ينبغي أن أجده هو
13:06
that controls the battery, but we're back
365
774329
1761
البرمجة المتحكمة بالبطارية، وبهذا نعود
13:08
to the needle in a stack of needles problem.
366
776090
1731
إلى مشكل الإبرة بكومة من الإبر.
13:09
That code looks pretty much like all the other code
367
777821
2389
فهذه البرمجة تشبه لحد كبير البرمجات الأخرى
13:12
on that system.
368
780210
2238
بهذا النظام.
13:14
So I might not be able to find the
code that controls the battery,
code that controls the battery,
369
782448
2401
قد لا أعثر على البرمجة المُتَحَكِّمَة بالبطارية،
13:16
but there's a lot of things
that are very similar to that.
that are very similar to that.
370
784849
2011
لكن هناك الكثير من الأشياء المشابهة لذلك.
13:18
You have code that controls your screen,
371
786860
1854
فلديكم مثلا البرمجة المتحكمة بشاشتكم،
13:20
that controls your buttons,
that controls your microphones,
that controls your microphones,
372
788714
2216
والمتحكمة بأزراركم وميكروفوناتكم،
13:22
so even if I can't find the code for the battery,
373
790930
1928
لذا حتى وإن لم أعثر على برمجة البطارية،
13:24
I bet I can find one of those things.
374
792858
2245
أراهن على أني سأجد واحدة من تلك الأشياء.
13:27
So the next step in my binary analysis process
375
795103
2705
المرحلة المقبلة بعملية التحليل الثنائية
13:29
is to look at pieces of information
376
797808
1231
هي النظر إلى قطع المعلومات
13:31
that are similar to each other.
377
799039
2018
المتشابهة فيما بينها.
13:33
It's really, really hard to do at a binary level,
378
801057
3983
من الصعب القيام بذلك بشكلها الثنائي،
13:37
but if we translate those similarities
to a visual abstraction instead,
to a visual abstraction instead,
379
805040
3643
لكن إن حولنا تلك التشابهات إلى تجريد بصري،
13:40
I don't even have to sift through the raw data.
380
808683
2438
لن يكون علي حتى أن أدقق بالبيانات الخام.
13:43
All I have to do is wait for the image to light up
381
811121
2155
كل ما علي فعله هو انتظار ظهور الصورة
13:45
to see when I'm at similar pieces.
382
813276
2236
لمعرفة متى تكون لدي قطع مماثلة.
13:47
I follow these strands of similarity
like a trail of bread crumbs
like a trail of bread crumbs
383
815512
3028
بحيث أتتبع تلك التشابهات كفتات الخبز
13:50
to find exactly what I'm looking for.
384
818540
3106
لأعثر بالضبط على ما أبحث عليه.
13:53
So at this point in the process,
385
821646
1734
وعند هذه المرحلة من المعالجة،
13:55
I've located the code
386
823380
1318
حددت البرمجة المسؤولة عن التحكم بالبطارية،
13:56
responsible for controlling your battery,
387
824698
1685
13:58
but that's still not enough to blow up a phone.
388
826383
2576
لكن ذلك ما يزال غير كاف لتفجير الهاتف.
14:00
The last piece of the puzzle
389
828959
1564
آخر قطعة بالأحجية
14:02
is understanding how that code
390
830523
2679
هي فهم طريقة تحكم تلك البرمجة ببطاريتكم.
14:05
controls your battery.
391
833202
1202
14:06
For this, I need to identify
392
834404
2388
للقيام بذلك أنا بحاجة لتحديد
14:08
very subtle, very detailed relationships
393
836792
1716
العلاقات الدقيقة والمفصلة
14:10
within that binary information,
394
838508
2089
التي تربط بين هذه المعلومات الثنائية،
14:12
another very hard thing to do
395
840597
1755
وهذا أمر آخر يصعب القيام به
14:14
when looking at ones and zeros.
396
842352
2312
عند النظر للآحاد والأصفار.
14:16
But if we translate that information
397
844664
1396
لكن إن حولنا هذه المعلومات
14:18
into a physical representation,
398
846060
2180
لعرض محسوس،
14:20
we can sit back and let our
visual cortex do all the hard work.
visual cortex do all the hard work.
399
848240
3016
يمكننا الجلوس وترك القشرة البصرية
تقوم بكامل العمل الصعب.
14:23
It can find all the detailed patterns,
400
851256
1734
يمكنها العثور على جميع النماذج بالتفصيل،
14:24
all the important pieces, for us.
401
852990
2020
وعلى كل القطع المهمة، بالنسبة لنا.
14:27
It can find out exactly how the pieces of that code
402
855010
2593
يمكنها معرفة كيفية عمل قطع هذه البرمجة
14:29
work together to control that battery.
403
857603
2934
معا للتحكم بتلك البطارية.
14:32
All of this can be done in a matter of hours,
404
860537
3004
كل ذلك يمكن أن يتم في غضون ساعات،
14:35
whereas the same process
405
863541
1356
في حين أن نفس العملية
14:36
would have taken months in the past.
406
864897
2922
كانت لتستغرق أشهرا في الماضي.
14:39
This is all well and good
407
867819
1189
كل هذا جيد ومفيد من الناحية النظرية
14:41
in a theoretical blow up a terrorist's phone situation.
408
869008
2942
لتفجير هاتف الإرهابي.
14:43
I wanted to find out if this would really work
409
871950
2847
كنت أود معرفة ما إذا كان هذا سينجح
14:46
in the work I do every day.
410
874797
2629
في عملي اليومي.
14:49
So I was playing around with these same concepts
411
877426
3055
كنت ألعب بنفس تلك الأفكار
14:52
with some of the data I've looked at in the past,
412
880481
3024
مع بعض البيانات التي بحثت عنها من قبل،
14:55
and yet again, I was trying to find
413
883505
2492
ومرة أخرى، كنت أحاول العثور
14:57
a very detailed, specific piece of code
414
885997
2208
على قطعة معينة ومفصلة من البرمجة
15:00
inside of a massive piece of binary information.
415
888205
3595
داخل قطعة ضخمة من المعلومات الثنائية.
15:03
So I looked at it at this level,
416
891800
1773
لذا كنت أنظر إليها في هذه المرحلة،
15:05
thinking I was looking at the right thing,
417
893573
1950
معتقدا بأني أنظر إلى الشيء الصحيح،
15:07
only to see this doesn't have
418
895523
2321
لألاحظ بأنها لا تملك
15:09
the connectivity I would have expected
419
897844
1740
الربط الذي كنت أتوقعه
15:11
for the code I was looking for.
420
899584
1905
بالنسبة للبرمجة التي كنت أبحث عنها.
15:13
In fact, I'm not really sure what this is,
421
901489
2603
في الواقع، لم أكن متأكدا مما هو،
15:16
but when I stepped back a level
422
904092
1012
لكن عندما تراجعت خطوة
15:17
and looked at the similarities within the code
423
905104
1715
ونظرت إلى التشابهات داخل البرمجة
15:18
I saw, this doesn't have similarities
424
906819
2294
لاحظت بأنه لا توجد تشابهات
15:21
like any code that exists out there.
425
909113
1491
مع أي برمجة موجودة.
15:22
I can't even be looking at code.
426
910604
2225
حتى أنه يستحيل أن تكون تلك برمجة.
15:24
In fact, from this perspective,
427
912829
2386
في الواقع، من هذه الناحية،
15:27
I could tell, this isn't code.
428
915215
2048
يمكنني القول، بأنه ليست برمجة.
15:29
This is an image of some sort.
429
917263
2048
إنها صورة من نوع ما.
15:31
And from here, I can see,
430
919311
1682
ومن هنا، يمكنني أن ألاحظ،
15:32
it's not just an image, this is a photograph.
431
920993
2911
بأنها ليست صورة وحسب، بل صورة فوتوغرافية.
15:35
Now that I know it's a photograph,
432
923904
1392
ولأني أعلم بأنها صورة،
15:37
I've got dozens of other
binary translation techniques
binary translation techniques
433
925296
2930
كان لدي العشرات من تقنيات التحويل الثنائية
15:40
to visualize and understand that information,
434
928226
2421
لمشاهدة وفهم هذه المعلومات،
15:42
so in a matter of seconds,
we can take this information,
we can take this information,
435
930647
2543
وفي ثوان، يمكننا أخذ تلك المعلومات،
15:45
shove it through a dozen other
visual translation techniques
visual translation techniques
436
933190
2397
ونخضعها لعشرات التقنيات للتحويل البصري
15:47
in order to find out exactly what we were looking at.
437
935587
3731
من أجل أن نعرف بالضبط ما ننظر إليه.
15:51
I saw — (Laughter) —
438
939318
1682
فرأيت — (ضحك) —
15:53
it was that darn kitten again.
439
941000
3456
كانت تلك الهرة الصغيرة مرة أخرى.
15:56
All this is enabled
440
944456
1050
كل ذلك كان ممكنا
15:57
because we were able to find a way
441
945506
1495
لأننا كنا قادرين على إيجاد طريقة
15:59
to translate a very hard problem
442
947001
2029
لتحويل ذلك المشكل العصيب
16:01
to something our brains do very naturally.
443
949030
2512
لشيء تقوم به عقولنا بشكل طبيعي.
16:03
So what does this mean?
444
951542
2238
فماذا يعني ذلك؟
16:05
Well, for kittens, it means
445
953780
1545
بالنسبة للقطط، هذا يعني
16:07
no more hiding in ones and zeros.
446
955325
2417
لا مزيد من الاختباء بين الآحاد والأصفار.
16:09
For me, it means no more wasted weekends.
447
957742
3303
بالنسبة لي، لا مزيد من الأسابيع الضائعة.
16:13
For cyber, it means we have a radical new way
448
961045
2612
وللسيبرانية، طريقة جديدة تماما
16:15
to tackle the most impossible problems.
449
963657
2965
لمعالجة المشاكل الأكثر تعقيدا.
16:18
It means we have a new weapon
450
966622
1812
هذا يعني لدينا سلاح جديد
16:20
in the evolving theater of cyber warfare,
451
968434
2416
على المسرح المتطور للحرب السيبرانية،
16:22
but for all of us,
452
970850
1420
ولنا جميعا أن المهندسين السيبرانيين
16:24
it means that cyber engineers
453
972270
1475
16:25
now have the ability to become first responders
454
973745
2146
بإمكانهم أن يكونوا أول خط دفاع
16:27
in emergency situations.
455
975891
2583
خلال المواقف الخطيرة.
فقد حررنا وسائل إيقاف الأشرار،
16:30
When seconds count,
456
978474
1047
16:31
we've unlocked the means to stop the bad guys.
457
979521
3409
عندما تكون الثانية حاسمة.
16:34
Thank you.
458
982930
2000
شكرا لكم.
16:36
(Applause)
459
984930
2962
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Chris Domas - Cybersecurity researcherChris Domas is an embedded systems engineer and cybersecurity researcher.
Why you should listen
Chris Domas is a cyber-security researcher at the Battelle Memorial Institute. He specializes in embedded systems reverse-engineering (RE) and vulnerability analysis, figuring out how to manipulate electronic devices. Applying this towards national security, his group develops cyber technology that protects people on the newest front of global war.
Domas graduated from Ohio State University, where he set out to take every class offered by the school. He bounced between majors in electrical engineering, physics, mathematics, mechanical engineering, biology, chemistry, statistics, biomedical engineering, computer graphics, psychology, and linguistics, but finally ran out of money and was forced to graduate. Settling on a degree in computer science, with an irrelevant handful of minors, he joined Battelle as a cyber security researcher. Today, he strives to incorporate ideas from these disparate fields to tackle the world’s most challenging cyber problems in innovative and unexpected ways. As a result of his work, he received Battelle’s coveted 2013 Emerging Scientist and 2013 Technical Achievement awards. He continues to present research around the country, most recently at the cyber security conferences Black Hat, REcon and DerbyCon.
Chris Domas | Speaker | TED.com