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Chris Domas: The 1s and 0s behind cyber warfare
Chris Domas: Gli 1 e gli 0 dietro alla guerra informatica
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Chris Domas è ricercatore per la sicurezza informatica, opera su quello che è diventato un novo fronte di guerra, "informatica". In questo intervento coinvolgente, mostra come i ricercatori usano schemi di ricognizione e ingegneria inversa (e con qualche notte in bianco) per capire pezzi di codice di cui non conoscono scopo e contenuto.
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
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00:12
This is a lot of ones and zeros.
0
770
2262
Questi sono tanti uno e zero.
00:15
It's what we call binary information.
1
3032
3099
È quello che chiamiamo
informazione binaria.
informazione binaria.
00:18
This is how computers talk.
2
6131
1442
I computer parlano così.
00:19
It's how they store information.
3
7573
1929
I computer memorizzano così
le informazioni.
le informazioni.
00:21
It's how computers think.
4
9502
1626
I computer pensano così.
00:23
It's how computers do
5
11128
1619
È in questo modo che i computer fanno
00:24
everything it is that computers do.
6
12747
2382
quello che fanno.
00:27
I'm a cybersecurity researcher,
7
15129
2047
Sono un ricercatore
per la sicurezza informatica,
per la sicurezza informatica,
00:29
which means my job is to sit
down with this information
down with this information
8
17176
2070
significa che il mio lavoro consiste
00:31
and try to make sense of it,
9
19246
1684
nel dare un senso a queste informazioni,
00:32
to try to understand what all
the ones and zeroes mean.
the ones and zeroes mean.
10
20930
2753
cercare di capire cosa significano
tutti gli uno e zero.
tutti gli uno e zero.
00:35
Unfortunately for me, we're not just talking
11
23683
1843
Sfortunatamente per me,
non stiamo parlando solo
non stiamo parlando solo
00:37
about the ones and zeros
I have on the screen here.
I have on the screen here.
12
25526
2234
di uno e zero che ho qui sullo schermo.
00:39
We're not just talking about a
few pages of ones and zeros.
few pages of ones and zeros.
13
27760
2683
Non stiamo solo parlando
di qualche pagina di uno e zero.
di qualche pagina di uno e zero.
00:42
We're talking about billions and billions
14
30443
2609
Stiamo parlando di miliardi e miliardi
00:45
of ones and zeros,
15
33052
1333
di uno e zero,
00:46
more than anyone could possibly comprehend.
16
34385
2641
più di quanto si possa comprendere.
00:49
Now, as exciting as that sounds,
17
37026
1859
Per quanto possa sembrare elettrizzante,
00:50
when I first started doing cyber —
18
38885
2492
quando cominciai a fare informatica --
00:53
(Laughter) —
19
41377
1743
(Risate) --
00:55
when I first started doing cyber, I wasn't sure
20
43120
2003
quando cominciai a fare informatica,
non ero sicuro
non ero sicuro
00:57
that sifting through ones and zeros
21
45123
1473
che passare al setaccio uno e zero
00:58
was what I wanted to do with the rest of my life,
22
46596
2294
fosse quello che volevo fare
per il resto della mia vita,
per il resto della mia vita,
01:00
because in my mind, cyber
23
48890
2020
perché nella mia mente, l'informatica
01:02
was keeping viruses off of my grandma's computer,
24
50910
3681
consisteva nel tenere lontano
i virus dal computer di mia nonna,
i virus dal computer di mia nonna,
01:06
it was keeping people's Myspace
pages from being hacked,
pages from being hacked,
25
54591
3348
evitare attacchi ai profili Myspace,
01:09
and maybe, maybe on my most glorious day,
26
57939
2185
e forse, nei giorni più gloriosi,
01:12
it was keeping someone's credit
card information from being stolen.
card information from being stolen.
27
60124
3751
evitare il furto di informazioni
di carte di credito.
di carte di credito.
01:15
Those are important things,
28
63875
1363
Queste sono cose importanti,
01:17
but that's not how I wanted to spend my life.
29
65238
2758
ma non è così che volevo passare la vita.
01:19
But after 30 minutes of work
30
67996
1934
Ma dopo 30 minuti di lavoro
01:21
as a defense contractor,
31
69930
1353
come consulente della difesa,
01:23
I soon found out that my idea of cyber
32
71283
2790
scoprii presto
01:26
was a little bit off.
33
74073
1869
che ero fuori pista.
01:27
In fact, in terms of national security,
34
75942
1945
Di fatto,
in termini di sicurezza nazionale,
in termini di sicurezza nazionale,
01:29
keeping viruses off of my grandma's computer
35
77887
2071
tenere lontani i virus
dal computer di mia nonna
dal computer di mia nonna
01:31
was surprisingly low on their priority list.
36
79958
3186
era sorprendentemente in fondo
alla lista delle priorità.
alla lista delle priorità.
01:35
And the reason for that is cyber
37
83144
1301
E il motivo è che l'informatica
01:36
is so much bigger than any one of those things.
38
84445
3793
è molto più grande di tutte queste cose.
01:40
Cyber is an integral part of all of our lives,
39
88238
2825
L'informatica è parte integrante
delle nostre vite,
delle nostre vite,
01:43
because computers are an
integral part of all of our lives,
integral part of all of our lives,
40
91063
3060
perché i computer
sono parte integrante delle nostre vite,
sono parte integrante delle nostre vite,
01:46
even if you don't own a computer.
41
94123
1952
anche se non possediamo un computer.
01:48
Computers control everything in your car,
42
96075
2646
I computer controllano tutto nelle auto,
01:50
from your GPS to your airbags.
43
98721
1880
dal GPS agli airbag.
01:52
They control your phone.
44
100601
1316
Controllano il vostro telefono.
01:53
They're the reason you can call 911
45
101917
1171
Sono il motivo per cui
potete chiamare il 911
potete chiamare il 911
01:55
and get someone on the other line.
46
103088
1796
e trovate qualcuno
dall'altra parte della linea.
dall'altra parte della linea.
01:56
They control our nation's entire infrastructure.
47
104884
2794
Controllano l'infrastruttura
di tutta la nazione.
di tutta la nazione.
01:59
They're the reason you have electricity,
48
107678
1676
Sono il motivo per cui
abbiamo elettricità,
abbiamo elettricità,
02:01
heat, clean water, food.
49
109354
2338
riscaldamento, acqua pulita, cibo.
02:03
Computers control our military equipment,
50
111692
1901
I computer controllano
le apparecchiature militari,
le apparecchiature militari,
02:05
everything from missile silos to satellites
51
113593
1677
tutto, dai missili ai satelliti
02:07
to nuclear defense networks.
52
115270
3914
alla rete di difesa nucleare.
02:11
All of these things are made possible
53
119184
1989
Tutte queste cose sono possibili
02:13
because of computers,
54
121173
1416
grazie ai computer,
02:14
and therefore because of cyber,
55
122589
1983
quindi grazie all'informatica.
02:16
and when something goes wrong,
56
124572
1504
E quando qualcosa va storto,
02:18
cyber can make all of these things impossible.
57
126076
3118
l'informatica rende possibili
tutte queste cose.
tutte queste cose.
02:21
But that's where I step in.
58
129194
1585
Qui entro in scena io.
02:22
A big part of my job is defending all of these things,
59
130779
2940
Una parte importante del mio lavoro
è difendere tutte queste cose,
è difendere tutte queste cose,
02:25
keeping them working,
60
133719
1662
farle funzionare,
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
ma ogni tanto, parte del mio lavoro
consiste nel rompere una di queste cose,
consiste nel rompere una di queste cose,
02:29
because cyber isn't just about defense,
62
137709
2396
perché informatica
non vuol dire solo difesa,
non vuol dire solo difesa,
02:32
it's also about offense.
63
140105
2273
vuol dire anche offesa.
02:34
We're entering an age where we talk about
64
142378
1576
Entriamo in un'epoca in cui si parla
02:35
cyberweapons.
65
143954
1461
di armi informatiche.
02:37
In fact, so great is the potential for cyber offense
66
145415
3135
Infatti, il potenziale degli attacchi informatici
è così vasto
è così vasto
02:40
that cyber is considered a new domain of warfare.
67
148550
3621
che l'informatica è considerata
un nuovo campo di battaglia.
un nuovo campo di battaglia.
02:44
Warfare.
68
152171
1800
Guerra.
02:45
It's not necessarily a bad thing.
69
153971
1929
Non è necessariamente una cosa cattiva.
02:47
On the one hand, it means we have whole new front
70
155900
2751
Da un lato, significa
che abbiamo un nuovo fronte
che abbiamo un nuovo fronte
02:50
on which we need to defend ourselves,
71
158651
1743
in cui dobbiamo difenderci,
02:52
but on the other hand,
72
160394
1485
ma d'altro canto,
02:53
it means we have a whole new way to attack,
73
161879
1842
significa che abbiamo
un nuovo modo per attaccare,
un nuovo modo per attaccare,
02:55
a whole new way to stop evil people
74
163721
1859
un nuovo modo per impedire ai cattivi
02:57
from doing evil things.
75
165580
2227
di fare cose cattive.
02:59
So let's consider an example of this
76
167807
1811
Consideriamo un esempio
03:01
that's completely theoretical.
77
169618
1689
assolutamente teorico.
03:03
Suppose a terrorist wants to blow up a building,
78
171307
2258
Immaginate che un terrorista
voglia far saltare un edificio,
voglia far saltare un edificio,
03:05
and he wants to do this again and again
79
173565
2068
e vuole farlo ripetutamente
03:07
in the future.
80
175633
1451
in futuro.
03:09
So he doesn't want to be in
that building when it explodes.
that building when it explodes.
81
177084
2840
Non vuole essere nell'edificio
quando esplode.
quando esplode.
03:11
He's going to use a cell phone
82
179924
1518
Userà un telefono cellulare
03:13
as a remote detonator.
83
181442
2335
come detonatore remoto.
03:15
Now, it used to be the only way we had
84
183777
1871
L'unico modo che avevamo
03:17
to stop this terrorist
85
185648
1636
per fermare questo terrorista
03:19
was with a hail of bullets and a car chase,
86
187284
2673
era con una raffica di pallottole
e un inseguimento in auto,
e un inseguimento in auto,
03:21
but that's not necessarily true anymore.
87
189957
2332
ma non è più necessariamente così.
03:24
We're entering an age where we can stop him
88
192289
1563
Entriamo in un'era in cui
possiamo fermarlo
possiamo fermarlo
03:25
with the press of a button
89
193852
1110
con la pressione di un tasto
03:26
from 1,000 miles away,
90
194962
2007
da migliaia di chilometri di distanza,
03:28
because whether he knew it or not,
91
196969
1589
perché che lo sappia o meno,
03:30
as soon as he decided to use his cell phone,
92
198558
1711
non appena decide di usare
il suo telefono,
il suo telefono,
03:32
he stepped into the realm of cyber.
93
200269
3134
entra nel regno dell'informatica.
03:35
A well-crafted cyber attack
could break into his phone,
could break into his phone,
94
203403
3117
Un attacco informatico ben progettato
potrebbe entrare nel suo telefono,
potrebbe entrare nel suo telefono,
03:38
disable the overvoltage protections on his battery,
95
206520
2149
disabilitare le protezioni
ad alto voltaggio della batteria,
ad alto voltaggio della batteria,
03:40
drastically overload the circuit,
96
208669
1755
sovraccaricare drasticamente il circuito,
03:42
cause the battery to overheat, and explode.
97
210424
2357
surriscaldare la batteria
facendola esplodere.
facendola esplodere.
03:44
No more phone, no more detonator,
98
212781
2446
Niente più telefono,
niente più detonatore,
niente più detonatore,
03:47
maybe no more terrorist,
99
215227
1923
magari niente più terrorista,
03:49
all with the press of a button
100
217150
1031
tutto questo premendo un tasto
03:50
from a thousand miles away.
101
218181
2680
da migliaia di chilometri di distanza.
03:52
So how does this work?
102
220861
1751
Come funziona?
03:54
It all comes back to those ones and zeros.
103
222612
2268
Ritorniamo a questi uno e zero.
03:56
Binary information makes your phone work,
104
224880
3005
L'informazione binaria
fa funzionare il vostro telefono,
fa funzionare il vostro telefono,
03:59
and used correctly, it can make your phone explode.
105
227885
3584
e usata correttamente,
può fare esplodere il vostro telefono.
può fare esplodere il vostro telefono.
04:03
So when you start to look at
cyber from this perspective,
cyber from this perspective,
106
231469
2472
Quando cominciate a vedere
l'informatica da questo punto di vista,
l'informatica da questo punto di vista,
04:05
spending your life sifting through binary information
107
233941
3163
passare la vita in mezzo
all'informazione binaria
all'informazione binaria
04:09
starts to seem kind of exciting.
108
237104
2417
comincia a sembrare elettrizzante.
04:11
But here's the catch: This is hard,
109
239521
2646
Ma ecco la fregatura: è difficile,
04:14
really, really hard,
110
242167
1685
molto, molto difficile,
04:15
and here's why.
111
243852
1834
ed ecco perché.
04:17
Think about everything you have on your cell phone.
112
245686
2766
Pensate a tutto quello
che avete nel telefono.
che avete nel telefono.
04:20
You've got the pictures you've taken.
113
248452
1963
Avete le foto che avete scattato.
04:22
You've got the music you listen to.
114
250415
1786
Avete la musica che ascoltate.
04:24
You've got your contacts list,
115
252201
1648
Avete una lista di contatti,
04:25
your email, and probably 500 apps
116
253849
1625
la vostra mail, e forse 500 app
04:27
you've never used in your entire life,
117
255474
3001
che non avete mai usato in vita vostra.
04:30
and behind all of this is the software, the code,
118
258475
3987
E dietro a tutto questo
c'è il software, il codice,
c'è il software, il codice,
04:34
that controls your phone,
119
262462
1380
che controlla il vostro telefono,
04:35
and somewhere, buried inside of that code,
120
263842
2656
e da qualche parte,
sepolto in quel codice,
sepolto in quel codice,
04:38
is a tiny piece that controls your battery,
121
266498
2548
c'è un pezzettino
che controlla la vostra batteria,
che controlla la vostra batteria,
04:41
and that's what I'm really after,
122
269046
1871
ed è quello che cerco,
04:42
but all of this, just a bunch of ones and zeros,
123
270917
3686
ma tutto questo,
è solo una serie di uno e zero,
è solo una serie di uno e zero,
04:46
and it's all just mixed together.
124
274603
1531
e sono tutti mischiati insieme.
04:48
In cyber, we call this finding a
needle in a stack of needles,
needle in a stack of needles,
125
276134
3545
In informatica, chiamiamo questa scoperta
un ago in un mucchio di aghi,
un ago in un mucchio di aghi,
04:51
because everything pretty much looks alike.
126
279679
2349
perché sembra tutto uguale.
04:54
I'm looking for one key piece,
127
282028
1732
Cerco un pezzo chiave,
04:55
but it just blends in with everything else.
128
283760
3234
ma si confonde in mezzo a tutto il resto.
04:58
So let's step back from this theoretical situation
129
286994
2252
Facciamo un passo indietro
da questa situazione teorica
da questa situazione teorica
05:01
of making a terrorist's phone explode,
130
289246
2344
del fare esplodere
il telefono di un terrorista,
il telefono di un terrorista,
05:03
and look at something that actually happened to me.
131
291590
2816
e osserviamo una cosa che mi è capitata.
05:06
Pretty much no matter what I do,
132
294406
1343
Qualunque cosa io faccia,
05:07
my job always starts with sitting down
133
295749
1442
il mio lavoro inizia sempre
05:09
with a whole bunch of binary information,
134
297191
2372
con una serie di informazioni binarie.
05:11
and I'm always looking for one key piece
135
299563
1727
Cerco sempre un pezzo chiave
05:13
to do something specific.
136
301290
1987
che faccia una cosa specifica.
05:15
In this case, I was looking for a very advanced,
137
303277
2077
In questo caso, cercavo un pezzo di codice
05:17
very high-tech piece of code
138
305354
1518
molto evoluto e tecnologico
05:18
that I knew I could hack,
139
306872
1215
che sapevo di poter attaccare,
05:20
but it was somewhere buried
140
308087
1714
ma era in qualche modo sepolto
05:21
inside of a billion ones and zeroes.
141
309801
2026
all'interno di miliardi di uno e zero.
05:23
Unfortunately for me, I didn't know
142
311827
1578
Sfortunatamente, non sapevo
05:25
quite what I was looking for.
143
313405
1691
esattamente quello che stavo cercando.
05:27
I didn't know quite what it would look like,
144
315096
1196
Non sapevo cosa stavo cercando,
05:28
which makes finding it really, really hard.
145
316292
2918
il che rendeva la ricerca molto difficile.
05:31
When I have to do that, what I have to do
146
319210
2039
Quando devo fare questo,
quello che faccio
quello che faccio
05:33
is basically look at various pieces
147
321249
2342
è analizzare vari pezzi
05:35
of this binary information,
148
323591
1723
di questa informazione binaria,
05:37
try to decipher each piece, and see if it might be
149
325314
2202
per cercare di decifrare ogni pezzo,
e capire se possa essere
e capire se possa essere
05:39
what I'm after.
150
327516
1224
quello che cerco.
05:40
So after a while, I thought I had found the piece
151
328740
1625
Dopo un po', pensai di aver trovato
05:42
I was looking for.
152
330365
1337
il pezzo che cercavo.
05:43
I thought maybe this was it.
153
331702
2104
Pensavo che fosse quello.
05:45
It seemed to be about right, but I couldn't quite tell.
154
333806
2032
Sembrava corretto, ma non ero sicuro.
05:47
I couldn't tell what those
ones and zeros represented.
ones and zeros represented.
155
335838
2918
Non ero sicuro di quello
che gli uno e gli zero rappresentassero.
che gli uno e gli zero rappresentassero.
05:50
So I spent some time trying to put this together,
156
338756
3374
Così cercai di mettere insieme
queste cose,
queste cose,
05:54
but wasn't having a whole lot of luck,
157
342130
1670
ma senza troppa fortuna,
05:55
and finally I decided,
158
343800
1186
e alla fine decisi,
05:56
I'm going to get through this,
159
344986
1609
che ce l'avrei fatta,
05:58
I'm going to come in on a weekend,
160
346595
1511
che ci avrei lavorato su un weekend,
06:00
and I'm not going to leave
161
348106
1340
e non sarei andato via
06:01
until I figure out what this represents.
162
349446
1712
prima di aver capito
che cosa rappresentasse.
che cosa rappresentasse.
06:03
So that's what I did. I came
in on a Saturday morning,
in on a Saturday morning,
163
351158
2166
Così feci. Iniziai a lavorarci
un sabato mattino,
un sabato mattino,
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
e in circa 10 ore,
avevo tutti i pezzi del puzzle.
avevo tutti i pezzi del puzzle.
06:08
I just didn't know how they fit together.
165
356969
1392
Solo, non sapevo come metterli insieme.
06:10
I didn't know what these ones and zeros meant.
166
358361
2790
Non sapevo il significato
di questi uno e zero.
di questi uno e zero.
06:13
At the 15-hour mark,
167
361151
2067
Dopo 15 ore,
06:15
I started to get a better picture of what was there,
168
363218
2602
cominciai ad avere un quadro migliore,
06:17
but I had a creeping suspicion
169
365820
1772
ma avevo un sospetto crescente
06:19
that what I was looking at
170
367592
1589
che quello che stavo analizzando
06:21
was not at all related to what I was looking for.
171
369181
2923
non era per niente collegato
a quello che stavo cercando.
a quello che stavo cercando.
06:24
By 20 hours, the pieces started to come together
172
372104
2487
Dopo 20 ore, i pezzi cominciarono
a mettersi insieme
a mettersi insieme
06:26
very slowly — (Laughter) —
173
374591
3764
molto lentamente -- (Risate) --
06:30
and I was pretty sure I was going down
174
378355
1266
ed ero abbastanza sicuro
06:31
the wrong path at this point,
175
379621
1939
di essere sulla strada sbagliata,
06:33
but I wasn't going to give up.
176
381560
2251
ma non volevo smettere.
06:35
After 30 hours in the lab,
177
383811
2834
Dopo 30 ore in laboratorio,
06:38
I figured out exactly what I was looking at,
178
386645
2261
capii esattamente
quello che stavo analizzando,
quello che stavo analizzando,
06:40
and I was right, it wasn't what I was looking for.
179
388906
2818
e avevo ragione, non era quello
che stavo cercando.
che stavo cercando.
06:43
I spent 30 hours piecing together
180
391724
1699
Ho passato 30 ore a mettere insieme
06:45
the ones and zeros that
formed a picture of a kitten.
formed a picture of a kitten.
181
393423
2722
uno e zero che formavano
l'immagine di un gattino.
l'immagine di un gattino.
06:48
(Laughter)
182
396145
1795
(Risate)
06:49
I wasted 30 hours of my life searching for this kitten
183
397940
3806
Ho buttato via 30 ore della mia vita
alla ricerca di questo gattino
alla ricerca di questo gattino
06:53
that had nothing at all to do
184
401746
1838
che non aveva niente a che fare
06:55
with what I was trying to accomplish.
185
403584
1987
con quello che stavo cercando di compiere.
06:57
So I was frustrated, I was exhausted.
186
405571
3863
Ero frustrato, ero esausto.
07:01
After 30 hours in the lab, I probably smelled horrible.
187
409434
3226
Dopo 30 ore in laboratorio,
probabilmente puzzavo.
probabilmente puzzavo.
07:04
But instead of just going home
188
412660
2230
Ma invece di andare a casa
07:06
and calling it quits, I took a step back
189
414890
2530
e darmi per vinto, feci un passo indietro
07:09
and asked myself, what went wrong here?
190
417420
2541
e mi chiesi cosa era andato storto.
07:11
How could I make such a stupid mistake?
191
419961
2212
Come potevo aver fatto
un errore così stupido?
un errore così stupido?
07:14
I'm really pretty good at this.
192
422173
1398
Sono abbastanza bravo.
07:15
I do this for a living.
193
423571
1319
Lo faccio per vivere.
07:16
So what happened?
194
424890
2148
Cos'era successo?
07:19
Well I thought, when you're
looking at information at this level,
looking at information at this level,
195
427038
2775
Ho pensato: quando si cercano
informazioni a questo livello,
informazioni a questo livello,
07:21
it's so easy to lose track of what you're doing.
196
429813
2827
è così facile perdere di vista
quello che si sta cercando.
quello che si sta cercando.
07:24
It's easy to not see the forest through the trees.
197
432640
1744
È facile non vedere la foresta
attraverso gli alberi.
attraverso gli alberi.
07:26
It's easy to go down the wrong rabbit hole
198
434384
2164
È facile finire nella tana
del coniglio sbagliato
del coniglio sbagliato
07:28
and waste a tremendous amount of time
199
436548
1762
e buttare via tantissimo tempo
07:30
doing the wrong thing.
200
438310
1820
facendo la cosa sbagliata.
07:32
But I had this epiphany.
201
440130
1600
Ma ho avuto una rivelazione.
07:33
We were looking at the data completely incorrectly
202
441730
2999
Stavamo cercando i dati nel modo sbagliato
07:36
since day one.
203
444729
1490
fin dal primo giorno.
07:38
This is how computers think, ones and zeros.
204
446219
2103
I computer pensano così: uno e zero.
07:40
It's not how people think,
205
448322
1392
Le persone non pensano così,
07:41
but we've been trying to adapt our minds
206
449714
2314
ma abbiamo cercato
di adattare le nostre menti
di adattare le nostre menti
07:44
to think more like computers
207
452028
1345
a pensare come computer
07:45
so that we can understand this information.
208
453373
2597
in modo da capire queste informazioni.
07:47
Instead of trying to make our minds fit the problem,
209
455970
1950
Invece di cercare di adattare
la nostra mente al problema,
la nostra mente al problema,
07:49
we should have been making the problem
210
457920
1648
avremmo dovuto adattare il problema
07:51
fit our minds,
211
459568
969
alla nostra mente,
07:52
because our brains have a tremendous potential
212
460537
2109
perché i nostri cervelli
hanno un enorme potenziale
hanno un enorme potenziale
07:54
for analyzing huge amounts of information,
213
462646
3086
in grado di analizzare un'enorme
quantità di informazioni,
quantità di informazioni,
07:57
just not like this.
214
465732
1297
solo non in questo modo.
07:59
So what if we could unlock that potential
215
467029
1467
E se potessimo sbloccare quel potenziale
08:00
just by translating this
216
468496
1527
semplicemente traducendolo
08:02
to the right kind of information?
217
470023
2848
nel tipo giusto di informazioni?
08:04
So with these ideas in mind,
218
472871
1194
Con questa idea in mente,
08:06
I sprinted out of my basement lab at work
219
474065
1618
schizzai fuori dal laboratorio
seminterrato del lavoro
seminterrato del lavoro
08:07
to my basement lab at home,
220
475683
1307
al laboratorio seminterrato di casa,
08:08
which looked pretty much the same.
221
476990
1996
che era più o meno uguale.
08:10
The main difference is, at work,
222
478986
1824
La principale differenza è che al lavoro
08:12
I'm surrounded by cyber materials,
223
480810
1579
sono circondando da materiale informatico,
08:14
and cyber seemed to be the
problem in this situation.
problem in this situation.
224
482389
2605
e l'informatica sembrava essere
il problema in questa situazione.
il problema in questa situazione.
08:16
At home, I'm surrounded by
everything else I've ever learned.
everything else I've ever learned.
225
484994
3353
A casa, sono circondato
da tutto quello che ho imparato.
da tutto quello che ho imparato.
08:20
So I poured through every book I could find,
226
488347
1872
Ho divorato tutti i libri
che sono riuscito a trovare,
che sono riuscito a trovare,
08:22
every idea I'd ever encountered,
227
490219
1332
ogni idea che trovavo,
08:23
to see how could we translate a problem
228
491551
2146
per vedere come tradurre un problema
08:25
from one domain to something completely different?
229
493697
3132
di un settore in qualcosa
di completamente diverso.
di completamente diverso.
08:28
The biggest question was,
230
496829
1394
La grande domanda era,
08:30
what do we want to translate it to?
231
498223
1968
cosa vogliamo tradurre?
08:32
What do our brains do perfectly naturally
232
500191
2112
Cosa fanno i nostri cervelli
in modo naturale
in modo naturale
08:34
that we could exploit?
233
502303
1878
che potremmo sfruttare?
08:36
My answer was vision.
234
504181
2289
La mia risposta fu "visione".
08:38
We have a tremendous capability
to analyze visual information.
to analyze visual information.
235
506470
3149
Abbiamo una grande capacità
di analizzare informazioni visive.
di analizzare informazioni visive.
08:41
We can combine color gradients, depth cues,
236
509619
2583
Possiamo combinare gradienti di colore,
08:44
all sorts of these different signals
237
512202
1788
tanti tipi di segnali diversi
08:45
into one coherent picture of the world around us.
238
513990
2395
in un'unica immagine coerente
del mondo intorno a noi.
del mondo intorno a noi.
08:48
That's incredible.
239
516385
1407
È incredibile.
08:49
So if we could find a way to translate
240
517792
1381
Se potessimo trovare il modo di tradurre
08:51
these binary patterns to visual signals,
241
519173
2186
questi schemi binari in segnali visivi,
08:53
we could really unlock the power of our brains
242
521359
1832
potremmo veramente sbloccare
la forza del nostro cervello
la forza del nostro cervello
08:55
to process this stuff.
243
523191
2710
per elaborare questo materiale.
08:57
So I started looking at the binary information,
244
525901
1843
Ho cominciato ad analizzare
l'informazione binaria,
l'informazione binaria,
08:59
and I asked myself, what do I do
245
527744
1090
e mi sono chiesto cosa avrei fatto
09:00
when I first encounter something like this?
246
528834
1876
quando avessi incontrato
una cosa come questa.
una cosa come questa.
09:02
And the very first thing I want to do,
247
530710
1623
La prima cosa che voglio fare,
09:04
the very first question I want to answer,
248
532333
1359
la prima domanda a cui voglio rispondere,
09:05
is what is this?
249
533692
1278
è cosa sia.
09:06
I don't care what it does, how it works.
250
534970
2528
Non importa cosa fa, come funziona.
09:09
All I want to know is, what is this?
251
537498
2479
Tutto quello che voglio sapere è cos'è.
09:11
And the way I can figure that out
252
539977
1675
E lo posso capire
09:13
is by looking at chunks,
253
541652
1683
analizzando pezzi,
09:15
sequential chunks of binary information,
254
543335
2453
sequenze di informazione binaria,
09:17
and I look at the relationships
between those chunks.
between those chunks.
255
545788
2902
osservo la relazione tra questi pezzi.
09:20
When I gather up enough of these sequences,
256
548690
1772
Dopo aver raccolto
un numero sufficiente di sequenze,
un numero sufficiente di sequenze,
09:22
I begin to get an idea of exactly
257
550462
2004
comincio a farmi un'idea esatta
09:24
what this information must be.
258
552466
2634
di cosa sia questa informazione.
09:27
So let's go back to that
259
555100
1184
Allora torniamo
09:28
blow up the terrorist's phone situation.
260
556284
2090
al terrorista e all'esplosione
del telefono.
del telefono.
09:30
This is what English text looks like
261
558374
2203
Questo è un testo inglese
09:32
at a binary level.
262
560577
1313
a livello binario.
09:33
This is what your contacts list would look like
263
561890
2326
I vostri contatti sarebbero così
09:36
if I were examining it.
264
564216
1560
se dovessi esaminarli.
09:37
It's really hard to analyze this at this level,
265
565776
2234
È davvero difficile analizzarli
a questo livello,
a questo livello,
09:40
but if we take those same binary chunks
266
568010
2104
ma se prendiamo questi stessi pezzi binari
09:42
that I would be trying to find,
267
570114
1182
che sto cercando di scoprire,
09:43
and instead translate that
268
571296
1764
e li traduciamo
09:45
to a visual representation,
269
573060
1920
in una rappresentazione visiva,
09:46
translate those relationships,
270
574980
1797
se traduciamo queste relazioni,
09:48
this is what we get.
271
576777
1556
ecco cosa otteniamo.
09:50
This is what English text looks like
272
578333
1914
Questo è un testo inglese
09:52
from a visual abstraction perspective.
273
580247
2671
sotto forma di astrazione visiva.
09:54
All of a sudden,
274
582918
1140
Improvvisamente,
09:56
it shows us all the same information
275
584058
1435
ci mostra la stessa informazione
09:57
that was in the ones and zeros,
276
585493
1172
che c'era tra gli uno e zero,
09:58
but show us it in an entirely different way,
277
586665
2321
ma la mostra in modo
totalmente diverso,
totalmente diverso,
10:00
a way that we can immediately comprehend.
278
588986
1717
in un modo che possiamo
immediatamente capire.
immediatamente capire.
10:02
We can instantly see all of the patterns here.
279
590703
2965
Vediamo immediatamente gli schemi.
10:05
It takes me seconds to pick out patterns here,
280
593668
2592
Ci vogliono pochi secondi
per estrarre schemi,
per estrarre schemi,
10:08
but hours, days, to pick them out
281
596260
2254
ma ore, giorni, per capirli
10:10
in ones and zeros.
282
598514
1320
sotto forma di uno e zero.
10:11
It takes minutes for anybody to learn
283
599834
1736
Ci vogliono minuti
a chiunque per capire
a chiunque per capire
10:13
what these patterns represent here,
284
601570
1665
cosa rappresentano questi schemi,
10:15
but years of experience in cyber
285
603235
2247
ma anni di esperienza informatica
10:17
to learn what those same patterns represent
286
605482
1654
per capire cosa rappresentano
questi stessi schemi
questi stessi schemi
10:19
in ones and zeros.
287
607136
1586
sotto forma di uno e zero.
10:20
So this piece is caused by
288
608722
1662
Questo pezzo è generato
10:22
lower case letters followed by lower case letters
289
610384
2024
da lettere minuscole
seguite da lettere minuscole
seguite da lettere minuscole
10:24
inside of that contact list.
290
612408
1767
contenute in quella lista di contatti.
10:26
This is upper case by upper case,
291
614175
1341
Queste sono maiuscole
seguite da maiuscole,
seguite da maiuscole,
10:27
upper case by lower case, lower case by upper case.
292
615516
2685
maiuscole da minuscole,
minuscole da maiuscole.
minuscole da maiuscole.
10:30
This is caused by spaces. This
is caused by carriage returns.
is caused by carriage returns.
293
618201
2686
Questo è generato dagli spazi.
Questo è generato dall'invio.
Questo è generato dall'invio.
10:32
We can go through every little detail
294
620887
1508
Possiamo analizzare ogni singolo dettaglio
10:34
of the binary information in seconds,
295
622395
2966
dell'informazione binaria
in pochi secondi,
in pochi secondi,
10:37
as opposed to weeks, months, at this level.
296
625361
3534
invece che settimane,
mesi, a questo livello.
mesi, a questo livello.
10:40
This is what an image looks like
297
628895
1512
Questa è un'immagine
10:42
from your cell phone.
298
630407
1876
del telefono cellulare.
10:44
But this is what it looks like
299
632283
1013
Invece questo è come viene
10:45
in a visual abstraction.
300
633296
1891
con un'astrazione visiva.
10:47
This is what your music looks like,
301
635187
1985
Questa è musica,
10:49
but here's its visual abstraction.
302
637172
2203
ma ecco l'astrazione visiva.
10:51
Most importantly for me,
303
639375
1760
Soprattutto, per me,
10:53
this is what the code on your cell phone looks like.
304
641135
3275
questo è come vedete il codice
all'interno del vostro telefono.
all'interno del vostro telefono.
10:56
This is what I'm after in the end,
305
644410
2157
Questo è quello che sto cercando,
10:58
but this is its visual abstraction.
306
646567
2140
ma questa è la sua astrazione visiva.
11:00
If I can find this, I can't make the phone explode.
307
648707
2509
Se non riesco a trovare questo,
non posso far esplodere il telefono.
non posso far esplodere il telefono.
11:03
I could spend weeks trying to find this
308
651216
2619
Potrei passare settimane a cercarlo
11:05
in ones and zeros,
309
653835
1177
tra gli uno e gli zero,
11:07
but it takes me seconds to pick out
310
655012
1784
ma ci vogliono secondi per identificarne
11:08
a visual abstraction like this.
311
656796
3304
un'astrazione visiva.
11:12
One of those most remarkable parts about all of this
312
660100
2492
Una delle parti
più straordinarie di tutto questo
più straordinarie di tutto questo
11:14
is it gives us an entirely new way to understand
313
662592
2832
è che ci dà un nuovo modo di capire
11:17
new information, stuff that we haven't seen before.
314
665424
3239
nuove informazioni, roba
che non abbiamo mai visto prima.
che non abbiamo mai visto prima.
11:20
So I know what English looks like at a binary level,
315
668663
2504
So a cosa assomiglia l'inglese
a livello binario,
a livello binario,
11:23
and I know what its visual abstraction looks like,
316
671167
2110
e conosco la sua astrazione visiva,
11:25
but I've never seen Russian binary in my entire life.
317
673277
3315
ma non ho mai visto il russo
a livello binario in vita mia.
a livello binario in vita mia.
11:28
It would take me weeks just to figure out
318
676592
1800
Mi ci vorrebbero settimane per capire
11:30
what I was looking at from raw ones and zeros,
319
678392
2997
cosa sto guardando
da file di uno e zero,
da file di uno e zero,
11:33
but because our brains can instantly pick up
320
681389
1751
ma siccome il mio cervello
può identificare istantaneamente
può identificare istantaneamente
11:35
and recognize these subtle patterns inside
321
683140
2817
e riconoscere questi sottili schemi
11:37
of these visual abstractions,
322
685957
1488
di astrazioni visive,
11:39
we can unconsciously apply those
323
687445
1832
possiamo inconsciamente applicarle
11:41
in new situations.
324
689277
1573
a nuove situazioni.
11:42
So this is what Russian looks like
325
690850
1482
Ecco a cosa assomiglia il russo
11:44
in a visual abstraction.
326
692332
1580
in astrazione visiva.
11:45
Because I know what one language looks like,
327
693912
1804
Sapendo a cosa assomiglia una lingua,
11:47
I can recognize other languages
328
695716
1576
posso riconoscere altre lingue
11:49
even when I'm not familiar with them.
329
697292
1870
anche quando non mi sono familiari.
11:51
This is what a photograph looks like,
330
699162
1786
Ecco a cosa assomiglia una fotografia,
11:52
but this is what clip art looks like.
331
700948
1887
e questa è una clip art.
11:54
This is what the code on your phone looks like,
332
702835
2555
Questo è il codice del vostro telefono,
11:57
but this is what the code on
your computer looks like.
your computer looks like.
333
705390
2707
ma questo è il codice del vostro computer.
12:00
Our brains can pick up on these patterns
334
708097
1864
Il nostro cervello riesce
a identificare questi schemi
a identificare questi schemi
12:01
in ways that we never could have
335
709961
1951
in modi impensabili
12:03
from looking at raw ones and zeros.
336
711912
2496
guardando solo una fila di uno e zero.
12:06
But we've really only scratched the surface
337
714408
1856
Abbiamo solo sfiorato
12:08
of what we can do with this approach.
338
716264
2137
quello che possiamo fare
con questo approccio.
con questo approccio.
12:10
We've only begun to unlock the capabilities
339
718401
1678
Abbiamo solo iniziato
a sbloccare le capacità
a sbloccare le capacità
12:12
of our minds to process visual information.
340
720079
3315
della nostra mente
di processare informazioni visive.
di processare informazioni visive.
12:15
If we take those same concepts and translate them
341
723394
1990
Se prendiamo questi stessi concetti
e li traduciamo
e li traduciamo
12:17
into three dimensions instead,
342
725384
1651
invece in tre dimensioni,
12:19
we find entirely new ways of
making sense of information.
making sense of information.
343
727035
3195
troviamo modi interessanti
di dare un senso alle informazioni.
di dare un senso alle informazioni.
12:22
In seconds, we can pick out every pattern here.
344
730230
2485
In secondi, possiamo identificare
tutti gli schemi.
tutti gli schemi.
12:24
we can see the cross associated with code.
345
732715
1820
Possiamo vedere la croce
associata al codice.
associata al codice.
12:26
We can see cubes associated with text.
346
734535
1932
Possiamo vedere cubi
associati a testo.
associati a testo.
12:28
We can even pick up the tiniest visual artifacts.
347
736467
2476
Possiamo addirittura identificare
minuscoli artefatti visivi.
minuscoli artefatti visivi.
12:30
Things that would take us weeks,
348
738943
2130
Cose che ci richiederebbero settimane,
12:33
months to find in ones and zeroes,
349
741073
2194
mesi per trovare tra gli uno e gli zero,
12:35
are immediately apparent
350
743267
1803
sono immediatamente comprensibili
12:37
in some sort of visual abstraction,
351
745070
2270
in una certa astrazione visiva,
12:39
and as we continue to go through this
352
747340
1132
a mentre procediamo
12:40
and throw more and more information at it,
353
748472
2016
e inseriamo sempre più informazioni,
12:42
what we find is that we're capable of processing
354
750488
2281
scopriamo che siamo capaci di elaborare
12:44
billions of ones and zeros
355
752769
2416
miliardi di uno e zero
12:47
in a matter of seconds
356
755185
1168
in pochi secondi
12:48
just by using our brain's built-in ability
357
756353
3234
solo usando le capacità innate
del nostro cervello
del nostro cervello
12:51
to analyze patterns.
358
759587
1954
di analizzare gli schemi.
12:53
So this is really nice and helpful,
359
761541
2303
È molto bello e utile,
12:55
but all this tells me is what I'm looking at.
360
763844
2359
ma tutto questo mi dice
quello che sto guardando.
quello che sto guardando.
12:58
So at this point, based on visual patterns,
361
766203
1484
A questo punto, basandoci
su schemi visivi,
su schemi visivi,
12:59
I can find the code on the phone.
362
767687
2409
posso trovare il codice sul telefono.
13:02
But that's not enough to blow up a battery.
363
770096
2665
Ma non è sufficiente
per far esplodere la batteria.
per far esplodere la batteria.
13:04
The next thing I need to find is the code
364
772761
1568
Devo anche trovare il codice
13:06
that controls the battery, but we're back
365
774329
1761
che controlla la batteria, ma torniamo
13:08
to the needle in a stack of needles problem.
366
776090
1731
al problema dell'ago nel mucchio di aghi.
13:09
That code looks pretty much like all the other code
367
777821
2389
Quel codice sembra uguale all'altro
13:12
on that system.
368
780210
2238
su quel sistema.
13:14
So I might not be able to find the
code that controls the battery,
code that controls the battery,
369
782448
2401
Potrei non essere in grado di trovare
il codice che controlla la batteria,
il codice che controlla la batteria,
13:16
but there's a lot of things
that are very similar to that.
that are very similar to that.
370
784849
2011
ma ci sono molte cose simili a questa.
13:18
You have code that controls your screen,
371
786860
1854
C'è il codice che controlla lo schermo,
13:20
that controls your buttons,
that controls your microphones,
that controls your microphones,
372
788714
2216
che controlla i tasti,
che controlla i microfoni,
che controlla i microfoni,
13:22
so even if I can't find the code for the battery,
373
790930
1928
quindi anche se non trovo
il codice della batteria,
il codice della batteria,
13:24
I bet I can find one of those things.
374
792858
2245
scommetto che riesco a trovare
una di queste cose.
una di queste cose.
13:27
So the next step in my binary analysis process
375
795103
2705
Quindi il passo successivo
nel mio processo di analisi binaria
nel mio processo di analisi binaria
13:29
is to look at pieces of information
376
797808
1231
è osservare le informazioni
13:31
that are similar to each other.
377
799039
2018
simili le une alle altre.
13:33
It's really, really hard to do at a binary level,
378
801057
3983
È veramente difficile
farlo a livello binario,
farlo a livello binario,
13:37
but if we translate those similarities
to a visual abstraction instead,
to a visual abstraction instead,
379
805040
3643
ma se traduciamo
queste somiglianze in astrazioni visive,
queste somiglianze in astrazioni visive,
13:40
I don't even have to sift through the raw data.
380
808683
2438
non devo neanche
passare al setaccio i dati grezzi.
passare al setaccio i dati grezzi.
13:43
All I have to do is wait for the image to light up
381
811121
2155
Tutto quello che devo fare
è aspettare di vedere apparire l'immagine
è aspettare di vedere apparire l'immagine
13:45
to see when I'm at similar pieces.
382
813276
2236
per trovare i pezzi simili.
13:47
I follow these strands of similarity
like a trail of bread crumbs
like a trail of bread crumbs
383
815512
3028
Seguo queste somiglianze
come un sentiero di briciole
come un sentiero di briciole
13:50
to find exactly what I'm looking for.
384
818540
3106
per scoprire esattamente
quello che sto cercando.
quello che sto cercando.
13:53
So at this point in the process,
385
821646
1734
A questo punto del processo,
13:55
I've located the code
386
823380
1318
ho localizzato il codice
13:56
responsible for controlling your battery,
387
824698
1685
responsabile del controllo della batteria,
13:58
but that's still not enough to blow up a phone.
388
826383
2576
ma ancora non è sufficiente
per far esplodere il telefono.
per far esplodere il telefono.
14:00
The last piece of the puzzle
389
828959
1564
L'ultimo pezzo del puzzle
14:02
is understanding how that code
390
830523
2679
è capire come quel codice
14:05
controls your battery.
391
833202
1202
controlla la batteria.
14:06
For this, I need to identify
392
834404
2388
Per questo, devo identificare
14:08
very subtle, very detailed relationships
393
836792
1716
relazioni molto sottili e dettagliate
14:10
within that binary information,
394
838508
2089
all'interno dell'informazione binaria,
14:12
another very hard thing to do
395
840597
1755
un'altra cosa molto difficile da fare
14:14
when looking at ones and zeros.
396
842352
2312
osservando degli uno e degli zero.
14:16
But if we translate that information
397
844664
1396
Ma se traduciamo queste informazioni
14:18
into a physical representation,
398
846060
2180
in una rappresentazione fisica,
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
possiamo rilassarci e lasciare
che la corteccia visiva faccia il lavoro.
che la corteccia visiva faccia il lavoro.
14:23
It can find all the detailed patterns,
400
851256
1734
Riesce a trovare schemi dettagliati,
14:24
all the important pieces, for us.
401
852990
2020
tutti i pezzi importanti.
14:27
It can find out exactly how the pieces of that code
402
855010
2593
Può scoprire esattamente
come i pezzi di quel codice
come i pezzi di quel codice
14:29
work together to control that battery.
403
857603
2934
funzionano insieme
per controllare la batteria.
per controllare la batteria.
14:32
All of this can be done in a matter of hours,
404
860537
3004
Tutto questo può essere fatto
nel giro di poche ore,
nel giro di poche ore,
14:35
whereas the same process
405
863541
1356
mentre per lo stesso processo
14:36
would have taken months in the past.
406
864897
2922
ci sarebbero voluti mesi in passato.
14:39
This is all well and good
407
867819
1189
Tutto bene
14:41
in a theoretical blow up a terrorist's phone situation.
408
869008
2942
in un'esplosione teorica
del telefono di un terrorista.
del telefono di un terrorista.
14:43
I wanted to find out if this would really work
409
871950
2847
Volevo scoprire
se avrebbe funzionato veramente
se avrebbe funzionato veramente
14:46
in the work I do every day.
410
874797
2629
nel lavoro quotidiano.
14:49
So I was playing around with these same concepts
411
877426
3055
Stavo giocando con questi stessi concetti
14:52
with some of the data I've looked at in the past,
412
880481
3024
con dei dati
che avevo analizzato in passato,
che avevo analizzato in passato,
14:55
and yet again, I was trying to find
413
883505
2492
e di nuovo, cercavo di scoprire
14:57
a very detailed, specific piece of code
414
885997
2208
un pezzo di codice
molto specifico e dettagliato
molto specifico e dettagliato
15:00
inside of a massive piece of binary information.
415
888205
3595
all'interno di un'enorme massa
di informazione binaria.
di informazione binaria.
15:03
So I looked at it at this level,
416
891800
1773
Ho analizzato a questo livello,
15:05
thinking I was looking at the right thing,
417
893573
1950
pensando di guardare la cosa giusta,
15:07
only to see this doesn't have
418
895523
2321
solo per scoprire che non ha
15:09
the connectivity I would have expected
419
897844
1740
la connettività che mi aspettavo
15:11
for the code I was looking for.
420
899584
1905
per il codice che stavo cercando.
15:13
In fact, I'm not really sure what this is,
421
901489
2603
Anzi, non sono neanche sicuro di cosa sia,
15:16
but when I stepped back a level
422
904092
1012
ma tornando indietro di un livello
15:17
and looked at the similarities within the code
423
905104
1715
e osservando le somiglianze
all'interno del codice
all'interno del codice
15:18
I saw, this doesn't have similarities
424
906819
2294
ho visto che non aveva somiglianze
15:21
like any code that exists out there.
425
909113
1491
come nessuno degli altri codici.
15:22
I can't even be looking at code.
426
910604
2225
Potrebbe addirittura non essere codice.
15:24
In fact, from this perspective,
427
912829
2386
Infatti, da questo punto di vista,
15:27
I could tell, this isn't code.
428
915215
2048
posso dire che non è codice.
15:29
This is an image of some sort.
429
917263
2048
Questa è un'immagine di qualche tipo.
15:31
And from here, I can see,
430
919311
1682
E da qui, posso vedere,
15:32
it's not just an image, this is a photograph.
431
920993
2911
che non è solo un'immagine,
è una fotografia.
è una fotografia.
15:35
Now that I know it's a photograph,
432
923904
1392
Ora che so che è una fotografia,
15:37
I've got dozens of other
binary translation techniques
binary translation techniques
433
925296
2930
ho dozzine di altre tecniche
di traduzione binaria
di traduzione binaria
15:40
to visualize and understand that information,
434
928226
2421
per visualizzare
e capire quell'informazione,
e capire quell'informazione,
15:42
so in a matter of seconds,
we can take this information,
we can take this information,
435
930647
2543
quindi nel giro di pochi secondi,
possiamo prendere questa informazione,
possiamo prendere questa informazione,
15:45
shove it through a dozen other
visual translation techniques
visual translation techniques
436
933190
2397
provare un'altra dozzina
di tecniche di traduzione visiva
di tecniche di traduzione visiva
15:47
in order to find out exactly what we were looking at.
437
935587
3731
per trovare esattamente
quello che stavamo cercando.
quello che stavamo cercando.
15:51
I saw — (Laughter) —
438
939318
1682
Ho visto -- (Risate) --
15:53
it was that darn kitten again.
439
941000
3456
era di nuovo quel dannato gattino.
15:56
All this is enabled
440
944456
1050
Tutto questo è possibile
15:57
because we were able to find a way
441
945506
1495
perché siamo stati in grado di trovare
15:59
to translate a very hard problem
442
947001
2029
un modo di tradurre un problema difficile
16:01
to something our brains do very naturally.
443
949030
2512
in qualcosa che i nostri cervelli
fanno naturalmente.
fanno naturalmente.
16:03
So what does this mean?
444
951542
2238
Questo cosa significa?
16:05
Well, for kittens, it means
445
953780
1545
Per i gattini, significa
16:07
no more hiding in ones and zeros.
446
955325
2417
che non possono più
nascondersi tra uno e zero.
nascondersi tra uno e zero.
16:09
For me, it means no more wasted weekends.
447
957742
3303
Per me, significa
niente più weekend sprecati.
niente più weekend sprecati.
16:13
For cyber, it means we have a radical new way
448
961045
2612
Per l'informatica, significa
un modo radicalmente nuovo
un modo radicalmente nuovo
16:15
to tackle the most impossible problems.
449
963657
2965
di affrontare i problemi più difficili.
16:18
It means we have a new weapon
450
966622
1812
Significa avere una nuova arma
16:20
in the evolving theater of cyber warfare,
451
968434
2416
sulla scena in evoluzione
della guerra informatica,
della guerra informatica,
16:22
but for all of us,
452
970850
1420
ma per tutti noi,
16:24
it means that cyber engineers
453
972270
1475
significa che gli ingegneri informatici
16:25
now have the ability to become first responders
454
973745
2146
ora hanno la capacità
di diventare i primi ad intervenire
di diventare i primi ad intervenire
16:27
in emergency situations.
455
975891
2583
in situazioni di emergenza.
16:30
When seconds count,
456
978474
1047
Quando i secondi contano,
16:31
we've unlocked the means to stop the bad guys.
457
979521
3409
abbiamo sbloccato
i mezzi per fermare i cattivi.
i mezzi per fermare i cattivi.
16:34
Thank you.
458
982930
2000
Grazie.
16:36
(Applause)
459
984930
2962
(Applausi)
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