ABOUT THE SPEAKER
Chris Domas - Cybersecurity researcher
Chris 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.

 

More profile about the speaker
Chris Domas | Speaker | TED.com
TEDxColumbus

Chris Domas: The 1s and 0s behind cyber warfare

Chris Domas: Egyesek és nullák a kiberháború hátországában

Filmed:
1,109,814 views

Chris Domas IT-biztonsági kutató, területe az új háborús front, a kiber. Lebilincselő előadásában bemutatja, hogyan alkalmazzák a kutatók a mintázat-felismerő és visszafejtő technikákat (és hogyan képesztik el az éjszakákon át dolgozókat), hogy megértsenek egy halom bináris kódot, amelyek célja és tartalma ismeretlen előttük.
- Cybersecurity researcher
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 onesazok and zerosnullák.
0
770
2262
Sok egyest és nullát látnak.
00:15
It's what we call binarykétkomponensű informationinformáció.
1
3032
3099
Ezt bináris információnak hívjuk.
00:18
This is how computersszámítógépek talk.
2
6131
1442
Ez a számítógépek nyelve.
00:19
It's how they storebolt informationinformáció.
3
7573
1929
Így tárolják az információt.
00:21
It's how computersszámítógépek think.
4
9502
1626
Így gondolkodnak a számítógépek.
00:23
It's how computersszámítógépek do
5
11128
1619
Ezt használják a számítógépek
00:24
everything it is that computersszámítógépek do.
6
12747
2382
mindenhez, amit csinálnak.
00:27
I'm a cybersecurityCyberSecurity researcherkutató,
7
15129
2047
Kiberbiztonsági kutató vagyok.
00:29
whichmelyik meanseszközök my jobmunka is to sitül
down with this informationinformáció
8
17176
2070
Az a munkám, hogy ebből az infóból
00:31
and try to make senseérzék of it,
9
19246
1684
valami értelmeset hozzak ki,
00:32
to try to understandmegért what all
the onesazok and zeroesnullák mean.
10
20930
2753
s megértsem, mit jelentenek
az egyesek és nullák.
00:35
UnfortunatelySajnos for me, we're not just talkingbeszél
11
23683
1843
Pechemre nemcsak beszélünk
00:37
about the onesazok and zerosnullák
I have on the screenképernyő here.
12
25526
2234
a képernyőn látható
egyesekről és nullákról.
00:39
We're not just talkingbeszél about a
fewkevés pagesoldalak of onesazok and zerosnullák.
13
27760
2683
Nemcsak pár oldalnyi
egyesről és nulláról beszélünk.
00:42
We're talkingbeszél about billionsmilliárdokat and billionsmilliárdokat
14
30443
2609
Sok-sok milliárdnyi egyesről
00:45
of onesazok and zerosnullák,
15
33052
1333
és nulláról beszélünk,
00:46
more than anyonebárki could possiblyesetleg comprehendfelfogni.
16
34385
2641
többről, mint amennyi ésszel fölfogható.
00:49
Now, as excitingizgalmas as that soundshangok,
17
37026
1859
Bármennyire izgalmasnak hangozzék is,
00:50
when I first startedindult doing cyberCyber
18
38885
2492
mikor a kibertérrel kezdtem foglalkozni
00:53
(LaughterNevetés) —
19
41377
1743
(Nevetés) —
00:55
when I first startedindult doing cyberCyber, I wasn'tnem volt sure
20
43120
2003
nem voltam benne biztos,
00:57
that siftingszitálás throughkeresztül onesazok and zerosnullák
21
45123
1473
hogy ezek vizsgálatával akarok
00:58
was what I wanted to do with the restpihenés of my life,
22
46596
2294
hátralévő életemben bíbelődni.
01:00
because in my mindelme, cyberCyber
23
48890
2020
Az én fejemben a kiber azt jelentette,
01:02
was keepingtartás virusesvírusok off of my grandma'snagymama computerszámítógép,
24
50910
3681
hogy távol tartsam
a vírusokat a nagyi gépétől,
01:06
it was keepingtartás people'semberek MyspaceMySpace
pagesoldalak from beinglény hackedcsapkodott,
25
54591
3348
hogy a Myspace-oldalakat
ne lehessen föltörni,
01:09
and maybe, maybe on my mosta legtöbb gloriousdicsőséges day,
26
57939
2185
s lehet, hogy egy szép napon elérem,
01:12
it was keepingtartás someone'svalaki credithitel
cardkártya informationinformáció from beinglény stolenlopott.
27
60124
3751
hogy valaki hitelkártyájáról
az infót ne tudják lelopni.
01:15
Those are importantfontos things,
28
63875
1363
Bár ezek fontos dolgok,
01:17
but that's not how I wanted to spendtölt my life.
29
65238
2758
de nem ezzel akartam tölteni az életemet.
01:19
But after 30 minutespercek of work
30
67996
1934
Védelmi megbízatásom első félórája után
01:21
as a defensevédelem contractorvállalkozó,
31
69930
1353
hamar rájöttem,
01:23
I soonhamar foundtalál out that my ideaötlet of cyberCyber
32
71283
2790
hogy a számítástechnikai elképzeléseim
01:26
was a little bitbit off.
33
74073
1869
nem valósulnak meg.
01:27
In facttény, in termsfeltételek of nationalnemzeti securityBiztonság,
34
75942
1945
Nemzetbiztonsági szempontból
01:29
keepingtartás virusesvírusok off of my grandma'snagymama computerszámítógép
35
77887
2071
a nagyi gépének megvédése a vírusoktól
01:31
was surprisinglymeglepően lowalacsony on theirazok prioritykiemelten fontos listlista.
36
79958
3186
meglepő módon hátra lett sorolva.
01:35
And the reasonok for that is cyberCyber
37
83144
1301
Az oka, hogy a számítástechnika
01:36
is so much biggernagyobb than any one of those things.
38
84445
3793
sokkal több, mint bármely más dolog.
01:40
CyberCyber is an integralszerves partrész of all of our liveséletét,
39
88238
2825
A számítástechnika életünk része,
01:43
because computersszámítógépek are an
integralszerves partrész of all of our liveséletét,
40
91063
3060
mert a számítógép is életünk része,
01:46
even if you don't ownsaját a computerszámítógép.
41
94123
1952
még ha nincs is gépünk.
01:48
ComputersSzámítógépek controlellenőrzés everything in your carautó,
42
96075
2646
Számítógép szabályoz mindent a kocsinkban,
01:50
from your GPSGPS to your airbagslégzsák.
43
98721
1880
a GPS-től a légzsákig.
01:52
They controlellenőrzés your phonetelefon.
44
100601
1316
A mobilunkat is vezérli,
01:53
They're the reasonok you can call 911
45
101917
1171
így hívhatjuk a 911-et,
01:55
and get someonevalaki on the other linevonal.
46
103088
1796
és kapcsolhatnak valakit.
01:56
They controlellenőrzés our nation'snemzet entireteljes infrastructureinfrastruktúra.
47
104884
2794
Országunk teljes infrastruktúráját
szabályozzák.
01:59
They're the reasonok you have electricityelektromosság,
48
107678
1676
Ezért van villamos áramunk,
02:01
heathőség, cleantiszta watervíz, foodélelmiszer.
49
109354
2338
fűtésünk, tiszta vizünk, táplálékunk.
02:03
ComputersSzámítógépek controlellenőrzés our militarykatonai equipmentfelszerelés,
50
111692
1901
Gépek vezérlik a katonai berendezéseket,
02:05
everything from missilerakéta silossilók to satellitesműholdak
51
113593
1677
a rakétasilóktól a műholdakig
02:07
to nuclearnukleáris defensevédelem networkshálózatok.
52
115270
3914
és a nukleáris védelmi hálózatokig.
02:11
All of these things are madekészült possiblelehetséges
53
119184
1989
Mindezt a számítógépek
02:13
because of computersszámítógépek,
54
121173
1416
teszik lehetővé,
02:14
and thereforeebből adódóan because of cyberCyber,
55
122589
1983
s ezért a számítástechnika miatt
02:16
and when something goesmegy wrongrossz,
56
124572
1504
ha valami elromlik,
02:18
cyberCyber can make all of these things impossiblelehetetlen.
57
126076
3118
a számítástechnika teszi
őket használhatatlanná.
02:21
But that's where I steplépés in.
58
129194
1585
De itt jövök én.
02:22
A bignagy partrész of my jobmunka is defendingvédekezés all of these things,
59
130779
2940
Munkám zömét ezek védelme teszi ki,
02:25
keepingtartás them workingdolgozó,
60
133719
1662
hogy minden működjön,
02:27
but onceegyszer in a while, partrész of my
jobmunka is to breakszünet one of these things,
61
135381
2328
de néha valami semlegesítése
is hozzátartozik,
02:29
because cyberCyber isn't just about defensevédelem,
62
137709
2396
mert a számítástechnikához
nemcsak a védelem,
02:32
it's alsois about offensebűncselekmény.
63
140105
2273
hanem a támadás is hozzátartozik.
02:34
We're enteringbelépés an agekor where we talk about
64
142378
1576
Olyan korba lépünk, amelyben
02:35
cyberweaponscyberweapons.
65
143954
1461
számítógépes fegyverek vannak.
02:37
In facttény, so great is the potentiallehetséges for cyberCyber offensebűncselekmény
66
145415
3135
A számítógépes támadás lehetősége
annyira széleskörű,
02:40
that cyberCyber is consideredfigyelembe vett a newúj domaindomain of warfarehadviselés.
67
148550
3621
hogy a háború új területének számít.
02:44
WarfareHadviselés.
68
152171
1800
Háború.
02:45
It's not necessarilyszükségszerűen a badrossz thing.
69
153971
1929
Ez nem szükségképpen rossz.
02:47
On the one handkéz, it meanseszközök we have wholeegész newúj frontelülső
70
155900
2751
Egyrészt, ez teljesen új frontot jelent,
02:50
on whichmelyik we need to defendmegvédeni ourselvesminket,
71
158651
1743
ahol meg kell védenünk magunkat,
02:52
but on the other handkéz,
72
160394
1485
de másrészt ez azt jelenti,
02:53
it meanseszközök we have a wholeegész newúj way to attacktámadás,
73
161879
1842
hogy teljesen új módon támadhatunk
02:55
a wholeegész newúj way to stop evilgonosz people
74
163721
1859
s fékezhetjük meg a rossz szándékúakat,
02:57
from doing evilgonosz things.
75
165580
2227
hogy ne művelhessenek gonosz dolgokat.
02:59
So let's considerfontolgat an examplepélda of this
76
167807
1811
Nézzük ezt
03:01
that's completelyteljesen theoreticalelméleti.
77
169618
1689
a teljesen elméleti példát.
03:03
SupposeTegyük fel, hogy a terroristterrorista wants to blowfúj up a buildingépület,
78
171307
2258
Tegyük föl, hogy egy terrorista
03:05
and he wants to do this again and again
79
173565
2068
házat akar robbantani, és ezt
03:07
in the futurejövő.
80
175633
1451
gyakran meg akarja ismételni.
03:09
So he doesn't want to be in
that buildingépület when it explodesfelrobban.
81
177084
2840
Persze nem akar a leomló házban lenni.
03:11
He's going to use a cellsejt phonetelefon
82
179924
1518
Mobilt fog használni
03:13
as a remotetávoli detonatorDetonator.
83
181442
2335
távirányítású gyújtószerkezetként.
03:15
Now, it used to be the only way we had
84
183777
1871
Eddig az egyetlen eszköz
03:17
to stop this terroristterrorista
85
185648
1636
a terrorista megállítására
03:19
was with a hailjégeső of bulletsgolyók and a carautó chaseChase,
86
187284
2673
a golyózápor és az autós üldözés volt.
03:21
but that's not necessarilyszükségszerűen trueigaz anymoretöbbé.
87
189957
2332
De ma már nem biztos, hogy ez így van.
03:24
We're enteringbelépés an agekor where we can stop him
88
192289
1563
Ma már megállíthatjuk
03:25
with the pressnyomja meg of a buttongomb
89
193852
1110
egy gombnyomással,
03:26
from 1,000 milesmérföld away,
90
194962
2007
innen több ezer kilométerre.
03:28
because whetherakár he knewtudta it or not,
91
196969
1589
Mert még ha nem tudja is
03:30
as soonhamar as he decidedhatározott to use his cellsejt phonetelefon,
92
198558
1711
a terrorista: mikor mobilozni akar,
03:32
he steppedlépcsős into the realmbirodalom of cyberCyber.
93
200269
3134
belépett a számítástechnika birodalmába.
03:35
A well-craftedjól kialakított cyberCyber attacktámadás
could breakszünet into his phonetelefon,
94
203403
3117
Egy ügyes számítógépes támadással
03:38
disableletiltása the overvoltagetúlfeszültség protectionsvédelem on his batteryakkumulátor,
95
206520
2149
betörhetünk a mobiljába, kikapcsolhatjuk
03:40
drasticallydrasztikusan overloadtúlterhelés the circuitáramkör,
96
208669
1755
a túlfeszültség-védelmet,
03:42
causeok the batteryakkumulátor to overheattúlmelegedés, and explodefelrobban.
97
210424
2357
s az akku túlhevül és fölrobban.
03:44
No more phonetelefon, no more detonatorDetonator,
98
212781
2446
Volt-nincs mobil, nincs gyutacs,
03:47
maybe no more terroristterrorista,
99
215227
1923
lehet, hogy a terrorista sincs többé.
03:49
all with the pressnyomja meg of a buttongomb
100
217150
1031
Egy gombnyomásra,
03:50
from a thousandezer milesmérföld away.
101
218181
2680
több ezer kilométerről.
03:52
So how does this work?
102
220861
1751
Hogyan?
03:54
It all comesjön back to those onesazok and zerosnullák.
103
222612
2268
Vissza kell térnünk
az egyesekhez és nullákhoz.
03:56
BinaryBináris informationinformáció makesgyártmányú your phonetelefon work,
104
224880
3005
A telefont bináris információ vezérli,
03:59
and used correctlyhelyesen, it can make your phonetelefon explodefelrobban.
105
227885
3584
s ha helyesen használjuk,
fölrobbanthatja a mobilt.
04:03
So when you startRajt to look at
cyberCyber from this perspectivetávlati,
106
231469
2472
Ha ebből a szemszögből
nézzük a számítástechnikát,
04:05
spendingkiadások your life siftingszitálás throughkeresztül binarykétkomponensű informationinformáció
107
233941
3163
akkor életünket bináris infóval tölteni
04:09
startskezdődik to seemlátszik kindkedves of excitingizgalmas.
108
237104
2417
elég érdekesnek látszik.
04:11
But here'sitt the catchfogás: This is hardkemény,
109
239521
2646
De az a bökkenő, hogy ez nehéz,
04:14
really, really hardkemény,
110
242167
1685
elég nehéz foglalatosság.
04:15
and here'sitt why.
111
243852
1834
Miért?
04:17
Think about everything you have on your cellsejt phonetelefon.
112
245686
2766
Gondolják végig,
mi minden van a mobiljukban.
04:20
You've got the picturesképek you've takentett.
113
248452
1963
Fényképek,
04:22
You've got the musiczene you listen to.
114
250415
1786
zene,
04:24
You've got your contactskapcsolatok listlista,
115
252201
1648
címek, telefonszámok, emailek,
04:25
your emailemail, and probablyvalószínűleg 500 appsalkalmazások
116
253849
1625
és talán vagy 500 alkalmazás,
04:27
you've never used in your entireteljes life,
117
255474
3001
amelyeket soha az életben nem használtak,
04:30
and behindmögött all of this is the softwareszoftver, the codekód,
118
258475
3987
és a háttérben a szoftver, a kód,
04:34
that controlsellenőrzések your phonetelefon,
119
262462
1380
a telefonvezérlő program,
04:35
and somewherevalahol, buriedeltemetett insidebelül of that codekód,
120
263842
2656
s valahol benne megbújik egy pici rész,
04:38
is a tinyapró piecedarab that controlsellenőrzések your batteryakkumulátor,
121
266498
2548
amely az akkut vezérli.
04:41
and that's what I'm really after,
122
269046
1871
Pont az kell nekünk.
04:42
but all of this, just a bunchcsokor of onesazok and zerosnullák,
123
270917
3686
Az egészből csak egy pár egyes és nulla,
04:46
and it's all just mixedvegyes togetheregyütt.
124
274603
1531
de ezek össze vannak kutyulva.
04:48
In cyberCyber, we call this findinglelet a
needle in a stackKazal of needlestűk,
125
276134
3545
A számítástechnikában ezt
"tű a kazalnyi tű között"-nek hívjuk,
04:51
because everything prettyszép much looksúgy néz ki, alikehasonló.
126
279679
2349
mert mindegyik nagyban hasonlít a többire.
04:54
I'm looking for one keykulcs piecedarab,
127
282028
1732
Egy lényeges részt keresek,
04:55
but it just blendskeverékek in with everything elsemás.
128
283760
3234
de az bele van keveredve az egészbe.
04:58
So let's steplépés back from this theoreticalelméleti situationhelyzet
129
286994
2252
Hagyjuk ezt az elméleti helyzetet,
05:01
of makinggyártás a terrorist'sterrorista phonetelefon explodefelrobban,
130
289246
2344
hogy fölrobbantjuk a terrorista mobilját,
05:03
and look at something that actuallytulajdonképpen happenedtörtént to me.
131
291590
2816
s nézzük, mi történt velem.
05:06
Prettycsinos much no matterügy what I do,
132
294406
1343
Mindegy, mit kell csinálnom,
05:07
my jobmunka always startskezdődik with sittingülés down
133
295749
1442
a munkám mindig
05:09
with a wholeegész bunchcsokor of binarykétkomponensű informationinformáció,
134
297191
2372
a bináris infó böngészésével kezdődik,
05:11
and I'm always looking for one keykulcs piecedarab
135
299563
1727
mindig a lényeges részt keresem,
05:13
to do something specifickülönleges.
136
301290
1987
hogy azzal kezdjek valamit.
05:15
In this caseügy, I was looking for a very advancedfejlett,
137
303277
2077
Ezúttal egy nagyon ravasz,
nagyon high-tech kódot kerestem,
05:17
very high-techcsúcstechnológia piecedarab of codekód
138
305354
1518
05:18
that I knewtudta I could hackcsapkod,
139
306872
1215
tudtam, hogy feltörhetem,
05:20
but it was somewherevalahol buriedeltemetett
140
308087
1714
de valahol a milliárdnyi egyes
05:21
insidebelül of a billionmilliárd, ezermillió onesazok and zeroesnullák.
141
309801
2026
és nulla közé volt elásva.
05:23
UnfortunatelySajnos for me, I didn't know
142
311827
1578
Pechemre, nem tudtam,
05:25
quiteegészen what I was looking for.
143
313405
1691
hogy pontosan mit is keressek.
05:27
I didn't know quiteegészen what it would look like,
144
315096
1196
Nem tudtam,
05:28
whichmelyik makesgyártmányú findinglelet it really, really hardkemény.
145
316292
2918
hogyan kell kinéznie,
ami megnehezítette a keresést.
05:31
When I have to do that, what I have to do
146
319210
2039
Ilyenkor meg kell figyelnem
05:33
is basicallyalapvetően look at variouskülönféle piecesdarabok
147
321249
2342
a különféle részleteket
05:35
of this binarykétkomponensű informationinformáció,
148
323591
1723
a bináris infóban,
05:37
try to deciphermegfejtés eachminden egyes piecedarab, and see if it mightesetleg be
149
325314
2202
megkísérlem megfejteni őket, hogy lássam,
05:39
what I'm after.
150
327516
1224
ezt keresem-e.
05:40
So after a while, I thought I had foundtalál the piecedarab
151
328740
1625
Egy idő után azt hittem,
05:42
I was looking for.
152
330365
1337
megtaláltam, amit kellett.
05:43
I thought maybe this was it.
153
331702
2104
Azt hittem, talán ez az.
05:45
It seemedÚgy tűnt to be about right, but I couldn'tnem tudott quiteegészen tell.
154
333806
2032
Úgy tűnt: talán, de nem voltam biztos.
05:47
I couldn'tnem tudott tell what those
onesazok and zerosnullák representedképviselt.
155
335838
2918
Nem értettem, mit jelentenek
az egyesek és nullák.
05:50
So I spentköltött some time tryingmegpróbálja to put this togetheregyütt,
156
338756
3374
Egy csomó időt töltöttem azzal,
hogy összeálljon az egész,
05:54
but wasn'tnem volt havingamelynek a wholeegész lot of luckszerencse,
157
342130
1670
de nem pártolt mellém a szerencse,
05:55
and finallyvégül I decidedhatározott,
158
343800
1186
végül úgy döntöttem,
05:56
I'm going to get throughkeresztül this,
159
344986
1609
átböngészem az egészet,
05:58
I'm going to come in on a weekenda hétvégén,
160
346595
1511
bejövök a hétvégén,
06:00
and I'm not going to leaveszabadság
161
348106
1340
s addig nem megyek haza,
06:01
untilamíg I figureábra out what this representsjelentése.
162
349446
1712
amíg meg nem fejtem.
06:03
So that's what I did. I camejött
in on a SaturdaySzombat morningreggel,
163
351158
2166
Így is tettem. Bementem szombat reggel,
06:05
and about 10 hoursórák in, I sortfajta of
had all the piecesdarabok to the puzzlekirakós játék.
164
353324
3645
és 10 óra alatt megvoltak
a kirakó darabjai.
06:08
I just didn't know how they fitillő togetheregyütt.
165
356969
1392
Csak az összerakás nem ment.
06:10
I didn't know what these onesazok and zerosnullák meantjelentett.
166
358361
2790
Nem tudtam, mit jelentenek
az egyesek és a nullák.
06:13
At the 15-hour-óra markMark,
167
361151
2067
A 15. órában
06:15
I startedindult to get a better picturekép of what was there,
168
363218
2602
kezdtem kapiskálni, mi van előttem,
06:17
but I had a creepingkúszó suspiciongyanú
169
365820
1772
de szörnyű gyanúm támadt:
06:19
that what I was looking at
170
367592
1589
ami előttem van,
06:21
was not at all relatedösszefüggő to what I was looking for.
171
369181
2923
annak semmi köze a keresett dologhoz.
06:24
By 20 hoursórák, the piecesdarabok startedindult to come togetheregyütt
172
372104
2487
20 óra telt el, és a dolgok
nagyon lassan
06:26
very slowlylassan — (LaughterNevetés) —
173
374591
3764
kezdtek összeállni, — (Nevetés) —
06:30
and I was prettyszép sure I was going down
174
378355
1266
de az volt az érzésem,
06:31
the wrongrossz pathpálya at this pointpont,
175
379621
1939
hogy tévúton járok,
06:33
but I wasn'tnem volt going to give up.
176
381560
2251
de nem akartam föladni.
06:35
After 30 hoursórák in the lablabor,
177
383811
2834
A 30. óra után rájöttem,
06:38
I figuredmintás out exactlypontosan what I was looking at,
178
386645
2261
hogy igazam volt: nem azt keresem,
06:40
and I was right, it wasn'tnem volt what I was looking for.
179
388906
2818
ami előttem van.
06:43
I spentköltött 30 hoursórák piecingpiecing togetheregyütt
180
391724
1699
30 órát töltöttem egyesek és nullák
06:45
the onesazok and zerosnullák that
formedalakított a picturekép of a kittencica.
181
393423
2722
összeillesztésével,
s egy cica rajzolódott ki belőlük.
06:48
(LaughterNevetés)
182
396145
1795
(Nevetés)
06:49
I wastedelpusztít 30 hoursórák of my life searchingkutató for this kittencica
183
397940
3806
30 órát fecséreltem el
az életemből a cicára,
06:53
that had nothing at all to do
184
401746
1838
amelynek semmi köze sem volt
06:55
with what I was tryingmegpróbálja to accomplishmegvalósítani, végrahajt.
185
403584
1987
a megoldandó feladathoz.
06:57
So I was frustratedfrusztrált, I was exhaustedkimerült.
186
405571
3863
Bosszús és kimerült voltam.
07:01
After 30 hoursórák in the lablabor, I probablyvalószínűleg smelledszaga horribleszörnyű.
187
409434
3226
A laborban töltött 30 óra után
szörnyű szagot áraszthattam.
07:04
But insteadhelyette of just going home
188
412660
2230
De ahelyett, hogy hazaindultam
07:06
and callinghívás it quitsKilépés, I tookvett a steplépés back
189
414890
2530
és lapoztam volna, elgondolkoztam:
07:09
and askedkérdezte myselfmagamat, what wentment wrongrossz here?
190
417420
2541
mit csináltam rosszul?
07:11
How could I make suchilyen a stupidhülye mistakehiba?
191
419961
2212
Hogy követhettem el ilyen ostoba hibát?
07:14
I'm really prettyszép good at this.
192
422173
1398
Elég jó vagyok ezekben.
07:15
I do this for a livingélő.
193
423571
1319
Ezzel keresem a kenyerem.
07:16
So what happenedtörtént?
194
424890
2148
Mi történt?
07:19
Well I thought, when you're
looking at informationinformáció at this levelszint,
195
427038
2775
Mikor az ember az infót nézi,
07:21
it's so easykönnyen to loseelveszít tracknyomon követni of what you're doing.
196
429813
2827
könnyű utat téveszteni.
07:24
It's easykönnyen to not see the foresterdő throughkeresztül the treesfák.
197
432640
1744
Gyakran a fától nem látjuk az erdőt.
07:26
It's easykönnyen to go down the wrongrossz rabbitnyúl holelyuk
198
434384
2164
Könnyű belezavarodni a feladatba,
07:28
and wastehulladék a tremendousborzasztó amountösszeg of time
199
436548
1762
és rengeteg időt elvesztegetni
07:30
doing the wrongrossz thing.
200
438310
1820
tévúton járva.
07:32
But I had this epiphanyvízkereszt.
201
440130
1600
De jött a megvilágosodás.
07:33
We were looking at the dataadat completelyteljesen incorrectlyhelytelenül
202
441730
2999
Az első naptól kezdve
helytelenül szemléltük
07:36
sincemivel day one.
203
444729
1490
az adatokat.
07:38
This is how computersszámítógépek think, onesazok and zerosnullák.
204
446219
2103
A gép egyesekben
és nullákban gondolkozik.
07:40
It's not how people think,
205
448322
1392
Mi nem így gondolkodunk,
07:41
but we'vevoltunk been tryingmegpróbálja to adaptalkalmazkodni our mindselmék
206
449714
2314
de próbáltuk agyunkkal
jobban alkalmazkodni
07:44
to think more like computersszámítógépek
207
452028
1345
a gép gondolkodásához,
07:45
so that we can understandmegért this informationinformáció.
208
453373
2597
hogy megérthessük az infót.
07:47
InsteadEhelyett of tryingmegpróbálja to make our mindselmék fitillő the problemprobléma,
209
455970
1950
Agyunkat akarjuk a feladathoz igazítani,
07:49
we should have been makinggyártás the problemprobléma
210
457920
1648
ehelyett a feladatot kellett volna
07:51
fitillő our mindselmék,
211
459568
969
az agyunkhoz,
07:52
because our brainsagyvelő have a tremendousborzasztó potentiallehetséges
212
460537
2109
mert bár agyunk nagy kapacitású
07:54
for analyzingelemzése hugehatalmas amountsösszegek of informationinformáció,
213
462646
3086
nagy mennyiségű infó elemzésekor,
07:57
just not like this.
214
465732
1297
de nem így.
07:59
So what if we could unlockkinyit that potentiallehetséges
215
467029
1467
Mi lenne, ha megnyithatnánk
08:00
just by translatingtranslating this
216
468496
1527
agyunk kapacitását
08:02
to the right kindkedves of informationinformáció?
217
470023
2848
az infó kellő alakra hozásával?
08:04
So with these ideasötletek in mindelme,
218
472871
1194
Fejemben e gondolatokkal
08:06
I sprintedrohanni out of my basementpince lablabor at work
219
474065
1618
a pincelaboromból hazafutottam
08:07
to my basementpince lablabor at home,
220
475683
1307
az otthoni pincelaboromba,
08:08
whichmelyik lookednézett prettyszép much the sameazonos.
221
476990
1996
amely majdnem ugyanúgy néz ki.
08:10
The mainfő- differencekülönbség is, at work,
222
478986
1824
A lényegi különbség, hogy a munkában
08:12
I'm surroundedkörülvett by cyberCyber materialsanyagok,
223
480810
1579
köröttem informatikai dolgok vannak,
08:14
and cyberCyber seemedÚgy tűnt to be the
problemprobléma in this situationhelyzet.
224
482389
2605
s pont ez a zavaró.
08:16
At home, I'm surroundedkörülvett by
everything elsemás I've ever learnedtanult.
225
484994
3353
Otthon köröttem az van, amiből tanultam.
08:20
So I pouredöntött throughkeresztül everyminden bookkönyv I could find,
226
488347
1872
Átnyálaztam minden föllelhető könyvet,
08:22
everyminden ideaötlet I'd ever encounteredtalálkozott,
227
490219
1332
átgondoltam
08:23
to see how could we translatefordít a problemprobléma
228
491551
2146
a szóba jöhető ötleteket,
08:25
from one domaindomain to something completelyteljesen differentkülönböző?
229
493697
3132
hogy a feladatot átfogalmazzam.
08:28
The biggestlegnagyobb questionkérdés was,
230
496829
1394
A kérdés az volt:
08:30
what do we want to translatefordít it to?
231
498223
1968
mivé fogalmazzam át?
08:32
What do our brainsagyvelő do perfectlytökéletesen naturallytermészetesen
232
500191
2112
Mit hajt végre agyunk
egészen természetesen,
08:34
that we could exploitkihasználni?
233
502303
1878
amit ki tudunk használni?
08:36
My answerválasz was visionlátomás.
234
504181
2289
A válaszom: a látás.
08:38
We have a tremendousborzasztó capabilityképesség
to analyzeelemez visualvizuális informationinformáció.
235
506470
3149
Számtalan lehetőségünk van
a képi infó elemzésére.
08:41
We can combinekombájn colorszín gradientsszínátmenetek, depthmélység cuesMegadja a végszót,
236
509619
2583
Társíthatjuk a színátmeneteket,
08:44
all sortsfajta of these differentkülönböző signalsjelek
237
512202
1788
jelzőmozzanatokat,
08:45
into one coherentkoherens picturekép of the worldvilág around us.
238
513990
2395
más jeleket a köröttünk
lévő világ képbe írásához.
08:48
That's incrediblehihetetlen.
239
516385
1407
Ez elképesztő.
08:49
So if we could find a way to translatefordít
240
517792
1381
Ha módot találunk rá,
08:51
these binarykétkomponensű patternsminták to visualvizuális signalsjelek,
241
519173
2186
hogy e bináris mintázatokat képi jelekké
08:53
we could really unlockkinyit the powererő of our brainsagyvelő
242
521359
1832
írjuk át, feltárhatjuk agyunk erejét
08:55
to processfolyamat this stuffdolog.
243
523191
2710
a feladat kidolgozására.
08:57
So I startedindult looking at the binarykétkomponensű informationinformáció,
244
525901
1843
Néztem a bináris infót,
08:59
and I askedkérdezte myselfmagamat, what do I do
245
527744
1090
s kíváncsi voltam:
09:00
when I first encountertalálkozás something like this?
246
528834
1876
mit teszek, mikor majd ilyet látok?
09:02
And the very first thing I want to do,
247
530710
1623
Elsősorban arra keresem a választ,
09:04
the very first questionkérdés I want to answerválasz,
248
532333
1359
s ez az első kérdés:
09:05
is what is this?
249
533692
1278
Mi a csuda ez?
09:06
I don't caregondoskodás what it does, how it worksművek.
250
534970
2528
Nem érdekel, mit művel, hogyan működik.
09:09
All I want to know is, what is this?
251
537498
2479
Csak az érdekel: mi ez?
09:11
And the way I can figureábra that out
252
539977
1675
Úgy tudok rájönni,
09:13
is by looking at chunksdarabokat,
253
541652
1683
hogy nagyobb egységeket veszek,
09:15
sequentialszekvenciális chunksdarabokat of binarykétkomponensű informationinformáció,
254
543335
2453
a bináris infó egymás utáni egységeit,
09:17
and I look at the relationshipskapcsolatok
betweenközött those chunksdarabokat.
255
545788
2902
és megfigyelem a kapcsolatukat.
09:20
When I gathergyűjt up enoughelég of these sequencessorozatok,
256
548690
1772
Mikor elég ilyen részt átnéztem,
09:22
I beginkezdődik to get an ideaötlet of exactlypontosan
257
550462
2004
kezd leesni,
09:24
what this informationinformáció mustkell be.
258
552466
2634
miről szól ez az infó.
09:27
So let's go back to that
259
555100
1184
Térjünk vissza
09:28
blowfúj up the terrorist'sterrorista phonetelefon situationhelyzet.
260
556284
2090
a terrorista mobilja fölrobbantásához.
09:30
This is what Englishangol textszöveg looksúgy néz ki, like
261
558374
2203
Ilyen egy angol nyelvű szöveg
09:32
at a binarykétkomponensű levelszint.
262
560577
1313
bináris kódban.
09:33
This is what your contactskapcsolatok listlista would look like
263
561890
2326
Ilyen a kapcsolatok listája,
09:36
if I were examiningvizsgálata it.
264
564216
1560
ha azt vizsgálnám.
09:37
It's really hardkemény to analyzeelemez this at this levelszint,
265
565776
2234
Elég nehéz elemezni ezen a szinten,
09:40
but if we take those sameazonos binarykétkomponensű chunksdarabokat
266
568010
2104
de ha a nagyobb
bináris egységeket vesszük,
09:42
that I would be tryingmegpróbálja to find,
267
570114
1182
amiket meg akarok lelni,
09:43
and insteadhelyette translatefordít that
268
571296
1764
és képi alakra
09:45
to a visualvizuális representationreprezentáció,
269
573060
1920
akarom őket hozni,
09:46
translatefordít those relationshipskapcsolatok,
270
574980
1797
a kapcsolatukat átalakítva:
09:48
this is what we get.
271
576777
1556
pont ez kell nekünk!
09:50
This is what Englishangol textszöveg looksúgy néz ki, like
272
578333
1914
Ilyen egy angol nyelvű szöveg
09:52
from a visualvizuális abstractionabsztrakció perspectivetávlati.
273
580247
2671
elvont képi alakban.
09:54
All of a suddenhirtelen,
274
582918
1140
Hirtelen előttünk áll
09:56
it showsműsorok us all the sameazonos informationinformáció
275
584058
1435
ugyanaz az infó, de egyesek
09:57
that was in the onesazok and zerosnullák,
276
585493
1172
és nullák helyett
09:58
but showelőadás us it in an entirelyteljesen differentkülönböző way,
277
586665
2321
most teljesen mást mutat:
10:00
a way that we can immediatelyazonnal comprehendfelfogni.
278
588986
1717
ezt az alakot rögtön fel tudjuk fogni.
10:02
We can instantlyazonnal see all of the patternsminták here.
279
590703
2965
Rögtön látható minden mintázat.
10:05
It takes me secondsmásodperc to pickszed out patternsminták here,
280
593668
2592
Pillanatok alatt
fölismerem a mintázatokat,
10:08
but hoursórák, daysnapok, to pickszed them out
281
596260
2254
de egyesek és nullák alakjában ez órákba
10:10
in onesazok and zerosnullák.
282
598514
1320
vagy napokba telne.
10:11
It takes minutespercek for anybodybárki to learntanul
283
599834
1736
Bárki percek alatt megtudhatja,
10:13
what these patternsminták representképvisel here,
284
601570
1665
mit jelképeznek a mintázatok,
10:15
but yearsévek of experiencetapasztalat in cyberCyber
285
603235
2247
de csak sokévi
kiber-tapasztalat birtokában
10:17
to learntanul what those sameazonos patternsminták representképvisel
286
605482
1654
ismeri föl, mik a mintázatban
10:19
in onesazok and zerosnullák.
287
607136
1586
azok az egyesek és a nullák.
10:20
So this piecedarab is causedokozott by
288
608722
1662
Ez a részlet kisbetűkből áll,
10:22
lowerAlsó caseügy lettersbetűk followedmajd by lowerAlsó caseügy lettersbetűk
289
610384
2024
amelyeket kisbetűk követnek
10:24
insidebelül of that contactkapcsolatba lépni listlista.
290
612408
1767
a kapcsolati listán belül.
10:26
This is upperfelső caseügy by upperfelső caseügy,
291
614175
1341
Itt meg csak nagybetűk,
10:27
upperfelső caseügy by lowerAlsó caseügy, lowerAlsó caseügy by upperfelső caseügy.
292
615516
2685
majd nagybetűk kisbetűk után,
aztán fordítva.
10:30
This is causedokozott by spacesterek. This
is causedokozott by carriageszállítás returnsvisszatér.
293
618201
2686
Ez itt betűköz, ez meg sorváltás.
10:32
We can go throughkeresztül everyminden little detailRészlet
294
620887
1508
Pillanatok alatt végigmehetünk
10:34
of the binarykétkomponensű informationinformáció in secondsmásodperc,
295
622395
2966
a bináris infó minden részletén,
10:37
as opposedellentétes to weekshetes, monthshónap, at this levelszint.
296
625361
3534
szemben a másik módszerrel:
ott hetekig, hónapokig tartana.
10:40
This is what an imagekép looksúgy néz ki, like
297
628895
1512
Ilyen a mobiljukban lévő
10:42
from your cellsejt phonetelefon.
298
630407
1876
egyik kép.
10:44
But this is what it looksúgy néz ki, like
299
632283
1013
De így néz ki
10:45
in a visualvizuális abstractionabsztrakció.
300
633296
1891
képi absztrakcióban.
10:47
This is what your musiczene looksúgy néz ki, like,
301
635187
1985
Ilyen a zene,
10:49
but here'sitt its visualvizuális abstractionabsztrakció.
302
637172
2203
ez meg a képi absztrakciója.
10:51
MostA legtöbb importantlyfontosabb for me,
303
639375
1760
Nekem a leglényegesebb:
10:53
this is what the codekód on your cellsejt phonetelefon looksúgy néz ki, like.
304
641135
3275
ilyen a mobilban lévő kód.
10:56
This is what I'm after in the endvég,
305
644410
2157
Végtére erre van szükségem.
10:58
but this is its visualvizuális abstractionabsztrakció.
306
646567
2140
Ez meg a képi absztrakciója.
11:00
If I can find this, I can't make the phonetelefon explodefelrobban.
307
648707
2509
Ha meg tudom találni,
fölrobbanthatom a telefont.
11:03
I could spendtölt weekshetes tryingmegpróbálja to find this
308
651216
2619
Hetekig tartana
az egyesek és nullák között
11:05
in onesazok and zerosnullák,
309
653835
1177
megtalálni,
11:07
but it takes me secondsmásodperc to pickszed out
310
655012
1784
de nekem másodpercek kérdése
11:08
a visualvizuális abstractionabsztrakció like this.
311
656796
3304
az ilyen képi absztrakcióból.
11:12
One of those mosta legtöbb remarkablefigyelemre méltó partsalkatrészek about all of this
312
660100
2492
Az egyik figyelemre méltó részlet teljesen
11:14
is it givesad us an entirelyteljesen newúj way to understandmegért
313
662592
2832
új módszert kínál
11:17
newúj informationinformáció, stuffdolog that we haven'tnincs seenlátott before.
314
665424
3239
az új infó megértésére.
11:20
So I know what Englishangol looksúgy néz ki, like at a binarykétkomponensű levelszint,
315
668663
2504
Tudom, hogy milyen
a bináris alakú angol szöveg,
11:23
and I know what its visualvizuális abstractionabsztrakció looksúgy néz ki, like,
316
671167
2110
s tudom, milyen a képi absztrakciója,
11:25
but I've never seenlátott Russianorosz binarykétkomponensű in my entireteljes life.
317
673277
3315
de még soha életemben nem láttam
bináris alakú orosz szöveget.
11:28
It would take me weekshetes just to figureábra out
318
676592
1800
Hetekbe telne, hogy rájöjjek,
11:30
what I was looking at from rawnyers onesazok and zerosnullák,
319
678392
2997
mik azok az egyesek és nullák,
11:33
but because our brainsagyvelő can instantlyazonnal pickszed up
320
681389
1751
de mivel agyunk tüstént fölfogja
11:35
and recognizeelismerik these subtleapró patternsminták insidebelül
321
683140
2817
és fölismeri ezeket a különös mintázatokat
11:37
of these visualvizuális abstractionsabsztrakciók,
322
685957
1488
a képi absztrakciókban,
11:39
we can unconsciouslyöntudatlanul applyalkalmaz those
323
687445
1832
ezért automatikusan alkalmazzuk őket
11:41
in newúj situationshelyzetek.
324
689277
1573
az új helyzetben.
11:42
So this is what Russianorosz looksúgy néz ki, like
325
690850
1482
Így néz ki az orosz szöveg
11:44
in a visualvizuális abstractionabsztrakció.
326
692332
1580
képi absztrakció alakjában.
11:45
Because I know what one languagenyelv looksúgy néz ki, like,
327
693912
1804
Mivel tudom, hogy egy nyelv milyen,
11:47
I can recognizeelismerik other languagesnyelvek
328
695716
1576
más nyelveket is fölismerhetek,
11:49
even when I'm not familiarismerős with them.
329
697292
1870
még ha ismeretlenek is.
11:51
This is what a photographfénykép looksúgy néz ki, like,
330
699162
1786
Ilyen egy fénykép,
11:52
but this is what clipcsipesz artművészet looksúgy néz ki, like.
331
700948
1887
ez pedig egy clip art.
11:54
This is what the codekód on your phonetelefon looksúgy néz ki, like,
332
702835
2555
A mobilon lévő kód meg ilyen,
11:57
but this is what the codekód on
your computerszámítógép looksúgy néz ki, like.
333
705390
2707
ez pedig a kód a számítógépen.
12:00
Our brainsagyvelő can pickszed up on these patternsminták
334
708097
1864
Agyunk úgy fogja föl e mintázatokat,
12:01
in waysmódokon that we never could have
335
709961
1951
ahogy mi soha, ha csak
12:03
from looking at rawnyers onesazok and zerosnullák.
336
711912
2496
a nyers egyeseket és nullákat nézzük.
12:06
But we'vevoltunk really only scratchedkarcos the surfacefelület
337
714408
1856
De csak éppen belekóstoltunk,
12:08
of what we can do with this approachmegközelítés.
338
716264
2137
mit tehetünk ezzel a módszerrel.
12:10
We'veMost már only begunmegkezdett to unlockkinyit the capabilitiesképességek
339
718401
1678
Épp csak elkezdtük föltárni
12:12
of our mindselmék to processfolyamat visualvizuális informationinformáció.
340
720079
3315
agyunk képfeldolgozó kapacitását,
12:15
If we take those sameazonos conceptsfogalmak and translatefordít them
341
723394
1990
Ha ugyanezen elveket
12:17
into threehárom dimensionsméretek insteadhelyette,
342
725384
1651
3D-be alakítjuk,
12:19
we find entirelyteljesen newúj waysmódokon of
makinggyártás senseérzék of informationinformáció.
343
727035
3195
teljesen új módszert hozunk létre
az infó érzékelésére.
12:22
In secondsmásodperc, we can pickszed out everyminden patternminta here.
344
730230
2485
Pillanatok alatt bármely
mintázatot kiválaszthatjuk,
12:24
we can see the crosskereszt associatedtársult with codekód.
345
732715
1820
láthatjuk a kereszthivatkozásokat.
12:26
We can see cubeskocka associatedtársult with textszöveg.
346
734535
1932
Látjuk a szöveghez tartozó kockákat.
12:28
We can even pickszed up the tiniestlegapróbb visualvizuális artifactsleletek.
347
736467
2476
Még a legapróbb
képrészleteket is kivehetjük.
12:30
Things that would take us weekshetes,
348
738943
2130
Egyesek és nullák alakjában ez a művelet
12:33
monthshónap to find in onesazok and zeroesnullák,
349
741073
2194
heteket vagy hónapokat igényelne,
12:35
are immediatelyazonnal apparentlátszólagos
350
743267
1803
de így rögtön látható
12:37
in some sortfajta of visualvizuális abstractionabsztrakció,
351
745070
2270
képi absztrakció alakjában.
12:39
and as we continueFolytatni to go throughkeresztül this
352
747340
1132
Ahogy sorra vesszük őket,
12:40
and throwdobás more and more informationinformáció at it,
353
748472
2016
és egyre több infót juttatunk belé,
12:42
what we find is that we're capableképes of processingfeldolgozás
354
750488
2281
kiderül, hogy pillanatok alatt
12:44
billionsmilliárdokat of onesazok and zerosnullák
355
752769
2416
milliárdnyi egyest és nullát
12:47
in a matterügy of secondsmásodperc
356
755185
1168
dolgozhatunk föl,
12:48
just by usinghasználva our brain'sagyvelő built-inépít--ban abilityképesség
357
756353
3234
köszönhetően csupán
12:51
to analyzeelemez patternsminták.
358
759587
1954
agyunk mintázatelemző képességének.
12:53
So this is really niceszép and helpfulhasznos,
359
761541
2303
Ez tényleg jó és hasznos,
12:55
but all this tellsmegmondja me is what I'm looking at.
360
763844
2359
megmondja, hogy mit látok.
12:58
So at this pointpont, basedszékhelyű on visualvizuális patternsminták,
361
766203
1484
Úgyhogy képi mintázatok alapján
12:59
I can find the codekód on the phonetelefon.
362
767687
2409
megtalálhatom a mobilon a kódot.
13:02
But that's not enoughelég to blowfúj up a batteryakkumulátor.
363
770096
2665
De ez még kevés egy akku fölrobbantásához.
13:04
The nextkövetkező thing I need to find is the codekód
364
772761
1568
Meg kell találnom még
13:06
that controlsellenőrzések the batteryakkumulátor, but we're back
365
774329
1761
az akkuvezérlő-kódot is, s ez ismét
13:08
to the needle in a stackKazal of needlestűk problemprobléma.
366
776090
1731
a "tű a kazalnyi tű között" esete.
13:09
That codekód looksúgy néz ki, prettyszép much like all the other codekód
367
777821
2389
Az a kód nagyon hasonlít
a rendszerben lévő
13:12
on that systemrendszer.
368
780210
2238
többi kódra.
13:14
So I mightesetleg not be ableképes to find the
codekód that controlsellenőrzések the batteryakkumulátor,
369
782448
2401
Így lehet, hogy nem találom meg
a vezérlőkódot,
13:16
but there's a lot of things
that are very similarhasonló to that.
370
784849
2011
amelyre sok minden nagyon hasonlít.
13:18
You have codekód that controlsellenőrzések your screenképernyő,
371
786860
1854
Van képernyővezérlő,
13:20
that controlsellenőrzések your buttonsgombok,
that controlsellenőrzések your microphonesmikrofonok,
372
788714
2216
billentyűvezérlő, mikrofonvezérlő kód,
13:22
so even if I can't find the codekód for the batteryakkumulátor,
373
790930
1928
így ha nem is lelem meg az akkuvezérlőt,
13:24
I bettét I can find one of those things.
374
792858
2245
valamelyiket biztos.
13:27
So the nextkövetkező steplépés in my binarykétkomponensű analysiselemzés processfolyamat
375
795103
2705
A bináris elemzésem következő lépése,
13:29
is to look at piecesdarabok of informationinformáció
376
797808
1231
hogy megfigyeljem
13:31
that are similarhasonló to eachminden egyes other.
377
799039
2018
az egymásra hasonlító infókat.
13:33
It's really, really hardkemény to do at a binarykétkomponensű levelszint,
378
801057
3983
Nagyon-nagyon nehéz lenne bináris alakban,
13:37
but if we translatefordít those similaritieshasonlóságok
to a visualvizuális abstractionabsztrakció insteadhelyette,
379
805040
3643
de ha átalakítjuk őket képi absztrakcióvá,
13:40
I don't even have to siftszitál throughkeresztül the rawnyers dataadat.
380
808683
2438
nem kell a nyers adatokat átböngésznem.
13:43
All I have to do is wait for the imagekép to lightfény up
381
811121
2155
Csak annyi kell, hogy rábukkanjak a képre,
13:45
to see when I'm at similarhasonló piecesdarabok.
382
813276
2236
hogy lássam: hasonló helyen járok.
13:47
I followkövesse these strandsszál of similarityhasonlóság
like a trailnyom of breadkenyér crumbsmorzsa
383
815512
3028
Követem ezeket a hasonló szálakat,
mint az elszórt morzsát,
13:50
to find exactlypontosan what I'm looking for.
384
818540
3106
s így megtalálom, amit keresek.
13:53
So at this pointpont in the processfolyamat,
385
821646
1734
Tehát ebben a pillanatban
13:55
I've locatedtalálható the codekód
386
823380
1318
megvan
13:56
responsiblefelelős for controllingkontrolling your batteryakkumulátor,
387
824698
1685
az akkuvezérlő kód,
13:58
but that's still not enoughelég to blowfúj up a phonetelefon.
388
826383
2576
de ez még mindig kevés
az akku fölrobbantásához.
14:00
The last piecedarab of the puzzlekirakós játék
389
828959
1564
A kirakós utolsó darabja:
14:02
is understandingmegértés how that codekód
390
830523
2679
meg kell értenem, hogy a kód
14:05
controlsellenőrzések your batteryakkumulátor.
391
833202
1202
hogyan vezérli az akkut.
14:06
For this, I need to identifyazonosítani
392
834404
2388
Ehhez precízen ki kell derítenem
14:08
very subtleapró, very detailedrészletes relationshipskapcsolatok
393
836792
1716
a bináris infóban lévő infó
14:10
withinbelül that binarykétkomponensű informationinformáció,
394
838508
2089
nagyon részletes kapcsolódásait.
14:12
anotheregy másik very hardkemény thing to do
395
840597
1755
Ez nagyon nehéz, ha csak
14:14
when looking at onesazok and zerosnullák.
396
842352
2312
az egyeseket és a nullákat nézzük.
14:16
But if we translatefordít that informationinformáció
397
844664
1396
De ha átalakítjuk az infót
14:18
into a physicalfizikai representationreprezentáció,
398
846060
2180
valóságos képpé,
14:20
we can sitül back and let our
visualvizuális cortexkéreg do all the hardkemény work.
399
848240
3016
hátradőlhetünk, s a többi
már a látókérgünk dolga.
14:23
It can find all the detailedrészletes patternsminták,
400
851256
1734
Látókérgünk meglel
14:24
all the importantfontos piecesdarabok, for us.
401
852990
2020
minden fontos mintázatot.
14:27
It can find out exactlypontosan how the piecesdarabok of that codekód
402
855010
2593
Rájön, pontosan hogyan vezérlik ezek
14:29
work togetheregyütt to controlellenőrzés that batteryakkumulátor.
403
857603
2934
az akkut.
14:32
All of this can be doneKész in a matterügy of hoursórák,
404
860537
3004
Pár óra alatt végez vele,
14:35
whereasmivel the sameazonos processfolyamat
405
863541
1356
a folyamat régen
14:36
would have takentett monthshónap in the pastmúlt.
406
864897
2922
több hónapig tartott volna.
14:39
This is all well and good
407
867819
1189
Ez mind szép, ha csak
14:41
in a theoreticalelméleti blowfúj up a terrorist'sterrorista phonetelefon situationhelyzet.
408
869008
2942
elméletileg kell fölrobbantanunk
a terrorista mobilját.
14:43
I wanted to find out if this would really work
409
871950
2847
Rá akarok jönni,
14:46
in the work I do everyminden day.
410
874797
2629
működik-e ez a gyakorlatban is.
14:49
So I was playingjátszik around with these sameazonos conceptsfogalmak
411
877426
3055
Eljátszadoztam ezzel az ötlettel
14:52
with some of the dataadat I've lookednézett at in the pastmúlt,
412
880481
3024
és a kapott adatokkal.
14:55
and yetmég again, I was tryingmegpróbálja to find
413
883505
2492
Megint csak megpróbáltam megtalálni
14:57
a very detailedrészletes, specifickülönleges piecedarab of codekód
414
885997
2208
a kód egy nagyon egyedi részletét
15:00
insidebelül of a massivetömeges piecedarab of binarykétkomponensű informationinformáció.
415
888205
3595
a bináris infó tengerében.
15:03
So I lookednézett at it at this levelszint,
416
891800
1773
Megnéztem, feltételezve,
15:05
thinkinggondolkodás I was looking at the right thing,
417
893573
1950
hogy azt keresem, amit kell.
15:07
only to see this doesn't have
418
895523
2321
De azt láttam, hogy nincs meg
15:09
the connectivitykapcsolat I would have expectedvárt
419
897844
1740
a remélt összefüggés
15:11
for the codekód I was looking for.
420
899584
1905
a kódban.
15:13
In facttény, I'm not really sure what this is,
421
901489
2603
Nem voltam benne biztos,
15:16
but when I steppedlépcsős back a levelszint
422
904092
1012
de egy szintet
15:17
and lookednézett at the similaritieshasonlóságok withinbelül the codekód
423
905104
1715
visszalépve a kódot néztem,
15:18
I saw, this doesn't have similaritieshasonlóságok
424
906819
2294
láttam, hogy nem hasonlít
15:21
like any codekód that existslétezik out there.
425
909113
1491
a többi kódra.
15:22
I can't even be looking at codekód.
426
910604
2225
Még kódot sem láttam.
15:24
In facttény, from this perspectivetávlati,
427
912829
2386
Tény, hogy meg tudom mondani,
15:27
I could tell, this isn't codekód.
428
915215
2048
hogy ez nem kód.
15:29
This is an imagekép of some sortfajta.
429
917263
2048
Ez valamilyen kép.
15:31
And from here, I can see,
430
919311
1682
Még azt is tudom,
15:32
it's not just an imagekép, this is a photographfénykép.
431
920993
2911
hogy ez egy fénykép.
15:35
Now that I know it's a photographfénykép,
432
923904
1392
Most már tudom, hogy fénykép.
15:37
I've got dozensTöbb tucat of other
binarykétkomponensű translationfordítás techniquestechnikák
433
925296
2930
Tucatnyi más bináris
átalakító módszerem van
15:40
to visualizeláthatóvá and understandmegért that informationinformáció,
434
928226
2421
az infó láthatóvá és érthetővé tételére,
15:42
so in a matterügy of secondsmásodperc,
we can take this informationinformáció,
435
930647
2543
ezért ezt az infót pillanatok
alatt átfuttathatjuk
15:45
shovelök it throughkeresztül a dozentucat other
visualvizuális translationfordítás techniquestechnikák
436
933190
2397
tucatnyi más bináris átalakító módszeren,
15:47
in ordersorrend to find out exactlypontosan what we were looking at.
437
935587
3731
hogy megtaláljuk a keresett dolgot.
15:51
I saw — (LaughterNevetés) —
438
939318
1682
Megint az istenverte cica volt.
15:53
it was that darnstoppol kittencica again.
439
941000
3456
(Nevetés)
15:56
All this is enabledengedélyezve
440
944456
1050
Azért,
15:57
because we were ableképes to find a way
441
945506
1495
mert képesek voltunk
15:59
to translatefordít a very hardkemény problemprobléma
442
947001
2029
egy nagyon nehéz feladatot átfogalmazni
16:01
to something our brainsagyvelő do very naturallytermészetesen.
443
949030
2512
olyanná, amit agyunk
természetes módon kezel.
16:03
So what does this mean?
444
951542
2238
Mit jelent ez?
16:05
Well, for kittenscica, it meanseszközök
445
953780
1545
A cicáknak azt,
16:07
no more hidingelrejtése in onesazok and zerosnullák.
446
955325
2417
hogy nem bújhatnak el
az egyesek és a nullák közé.
16:09
For me, it meanseszközök no more wastedelpusztít weekendshétvégén.
447
957742
3303
Nekem, hogy nincs több
elfecsérelt hétvége.
16:13
For cyberCyber, it meanseszközök we have a radicalradikális newúj way
448
961045
2612
Az informatikának,
hogy teljesen új utat találtunk
16:15
to tacklefelszerelés the mosta legtöbb impossiblelehetetlen problemsproblémák.
449
963657
2965
a legképtelenebb feladatok megoldására.
16:18
It meanseszközök we have a newúj weaponfegyver
450
966622
1812
Azt jelenti, hogy új fegyverünk van
16:20
in the evolvingfejlődik theaterszínház of cyberCyber warfarehadviselés,
451
968434
2416
a kiberháború kialakuló
hadszíntere számára.
16:22
but for all of us,
452
970850
1420
Mindannyiunknak pedig azt,
16:24
it meanseszközök that cyberCyber engineersmérnökök
453
972270
1475
hogy a kibermérnökök
16:25
now have the abilityképesség to becomeválik first respondersválaszadók
454
973745
2146
most elsőként adhatnak választ
16:27
in emergencyvészhelyzet situationshelyzetek.
455
975891
2583
vészhelyzetben.
Ha minden másodperc számít,
16:30
When secondsmásodperc countszámol,
456
978474
1047
16:31
we'vevoltunk unlockedkulccsal be nem zárt the meanseszközök to stop the badrossz guys.
457
979521
3409
eszközöket alkottunk
a gonosztevők megállítására.
16:34
Thank you.
458
982930
2000
Köszönöm.
16:36
(ApplauseTaps)
459
984930
2962
(Taps)
Translated by Peter Pallós
Reviewed by Zsuzsanna Lőrincz

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Chris Domas - Cybersecurity researcher
Chris 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.

 

More profile about the speaker
Chris Domas | Speaker | TED.com