TEDxColumbus
Chris Domas: The 1s and 0s behind cyber warfare
Chris Domas: Os 1s e 0s por trás do armamento cibernético
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Chris Domas é um pesquisador de segurança cibernética, operando no que se tornou um novo fronte de guerra, "cibernética". Nessa engajadora palestra, ele mostra como pesquisadores usam padrões de reconhecimento e engenharia reversa (e algumas noites em claro) para entender blocos de código binário cujo propósito e conteúdo não são conhecidos.
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
Isto é um monte de uns e zeros.
00:15
It's what we call binary information.
1
3032
3099
É o que chamamos de informação binária.
00:18
This is how computers talk.
2
6131
1442
É como os computadores falam.
00:19
It's how they store information.
3
7573
1929
É como armazenam informação.
00:21
It's how computers think.
4
9502
1626
É como computadores pensam.
00:23
It's how computers do
5
11128
1619
É como computadores fazem
00:24
everything it is that computers do.
6
12747
2382
tudo o que fazem.
Sou pesquisador de segurança cibernética,
00:27
I'm a cybersecurity researcher,
7
15129
2047
e meu trabalho
é sentar com esta informação
é sentar com esta informação
00:29
which means my job is to sit
down with this information
down with this information
8
17176
2070
e tentar decifrá-la,
00:31
and try to make sense of it,
9
19246
1684
00:32
to try to understand what all
the ones and zeroes mean.
the ones and zeroes mean.
10
20930
2753
tentar entender o que significam
estes zeros e uns.
estes zeros e uns.
Infelizmente, não estamos falando apenas
00:35
Unfortunately for me, we're not just talking
11
23683
1843
dos uns e zeros que estão na tela.
00:37
about the ones and zeros
I have on the screen here.
I have on the screen here.
12
25526
2234
Não estamos falando
de umas poucas páginas de uns e zeros.
de umas poucas páginas de uns e zeros.
00:39
We're not just talking about a
few pages of ones and zeros.
few pages of ones and zeros.
13
27760
2683
00:42
We're talking about billions and billions
14
30443
2609
Estamos falando de bilhões e bilhões
00:45
of ones and zeros,
15
33052
1333
de uns e zeros,
00:46
more than anyone could possibly comprehend.
16
34385
2641
mais do que qualquer pessoa
poderia compreender.
poderia compreender.
00:49
Now, as exciting as that sounds,
17
37026
1859
Agora, tão excitante quanto parece,
00:50
when I first started doing cyber —
18
38885
2492
quanto eu comecei com cibernética --
00:53
(Laughter) —
19
41377
1743
(Risos)
00:55
when I first started doing cyber, I wasn't sure
20
43120
2003
quando comecei, não tinha certeza
00:57
that sifting through ones and zeros
21
45123
1473
que peneirar uns e zeros
00:58
was what I wanted to do with the rest of my life,
22
46596
2294
era o que eu queria fazer
pelo resto da minha vida,
pelo resto da minha vida,
01:00
because in my mind, cyber
23
48890
2020
porque na minha cabeça, cibernética
01:02
was keeping viruses off of my grandma's computer,
24
50910
3681
era manter os vírus
longe do computador da minha avó,
longe do computador da minha avó,
01:06
it was keeping people's Myspace
pages from being hacked,
pages from being hacked,
25
54591
3348
era evitar que páginas do Myspace
fossem invadidas,
fossem invadidas,
01:09
and maybe, maybe on my most glorious day,
26
57939
2185
e talvez, no meu dia mais glorioso,
01:12
it was keeping someone's credit
card information from being stolen.
card information from being stolen.
27
60124
3751
era impedir que informações
de cartão de crédito fossem roubadas.
de cartão de crédito fossem roubadas.
Essas eram coisas importantes,
01:15
Those are important things,
28
63875
1363
01:17
but that's not how I wanted to spend my life.
29
65238
2758
mas não era como queria passar minha vida.
01:19
But after 30 minutes of work
30
67996
1934
Mas depois de 30 minutos de trabalho
como um contratante de defesa,
01:21
as a defense contractor,
31
69930
1353
01:23
I soon found out that my idea of cyber
32
71283
2790
logo descobri que minha ideia
de cibernética
de cibernética
01:26
was a little bit off.
33
74073
1869
estava um pouco ultrapassada.
De fato, em termos de segurança nacional,
01:27
In fact, in terms of national security,
34
75942
1945
01:29
keeping viruses off of my grandma's computer
35
77887
2071
afastar vírus do computador da vovó
01:31
was surprisingly low on their priority list.
36
79958
3186
surpreendentemente
tinha baixa prioridade na lista.
tinha baixa prioridade na lista.
01:35
And the reason for that is cyber
37
83144
1301
E isso é porque a cibernética
01:36
is so much bigger than any one of those things.
38
84445
3793
é muito maior que qualquer
uma destas coisas.
uma destas coisas.
01:40
Cyber is an integral part of all of our lives,
39
88238
2825
Cibernética é uma parte integral
de nossas vidas,
de nossas vidas,
01:43
because computers are an
integral part of all of our lives,
integral part of all of our lives,
40
91063
3060
porque computadores são
uma parte integral de nossas vidas,
uma parte integral de nossas vidas,
01:46
even if you don't own a computer.
41
94123
1952
mesmo que você não tenha um computador.
01:48
Computers control everything in your car,
42
96075
2646
Computadores controlam tudo no seu carro,
01:50
from your GPS to your airbags.
43
98721
1880
desde o GPS até os airbags.
01:52
They control your phone.
44
100601
1316
Eles controlam o telefone.
01:53
They're the reason you can call 911
45
101917
1171
Por isso você pode ligar
para 911 e ter alguém na outra linha.
para 911 e ter alguém na outra linha.
01:55
and get someone on the other line.
46
103088
1796
01:56
They control our nation's entire infrastructure.
47
104884
2794
Eles controlam toda a infraestrutura
da nossa nação.
da nossa nação.
01:59
They're the reason you have electricity,
48
107678
1676
São razão de se ter eletricidade,
02:01
heat, clean water, food.
49
109354
2338
calefação, água limpa, comida.
02:03
Computers control our military equipment,
50
111692
1901
Eles controlam nossos
equipamentos militares,
equipamentos militares,
02:05
everything from missile silos to satellites
51
113593
1677
desde armazéns de mísseis a satélites
e redes de defesa nucleares.
e redes de defesa nucleares.
02:07
to nuclear defense networks.
52
115270
3914
Tudo isso se tornou possível
02:11
All of these things are made possible
53
119184
1989
02:13
because of computers,
54
121173
1416
por causa dos computadores,
02:14
and therefore because of cyber,
55
122589
1983
e portanto, por causa da cibernética.
02:16
and when something goes wrong,
56
124572
1504
E quando algo dá errado,
02:18
cyber can make all of these things impossible.
57
126076
3118
a cibernética pode tornar
essas coisas impossíveis.
essas coisas impossíveis.
02:21
But that's where I step in.
58
129194
1585
Mas é aqui que eu entro.
02:22
A big part of my job is defending all of these things,
59
130779
2940
Grande parte do meu trabalho
é defender todas essas coisas,
é defender todas essas coisas,
02:25
keeping them working,
60
133719
1662
mantê-las funcionando,
mas, às vezes, parte do meu trabalho
é quebrar uma dessas coisas,
é quebrar uma dessas coisas,
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
02:29
because cyber isn't just about defense,
62
137709
2396
porque a cibernética
não é só sobre defesa,
não é só sobre defesa,
02:32
it's also about offense.
63
140105
2273
é também sobre ataque.
02:34
We're entering an age where we talk about
64
142378
1576
Estamos entrando em uma era em que
falamos de armas cibernéticas.
falamos de armas cibernéticas.
02:35
cyberweapons.
65
143954
1461
02:37
In fact, so great is the potential for cyber offense
66
145415
3135
Na verdade, é tão grande o potencial
do ataque cibernético
do ataque cibernético
02:40
that cyber is considered a new domain of warfare.
67
148550
3621
que a cibernética é considerada
um novo domínio de armamento.
um novo domínio de armamento.
02:44
Warfare.
68
152171
1800
Armamento.
02:45
It's not necessarily a bad thing.
69
153971
1929
Não é necessariamente uma coisa ruim.
02:47
On the one hand, it means we have whole new front
70
155900
2751
Por um lado, significa
que temos um novo fronte
que temos um novo fronte
02:50
on which we need to defend ourselves,
71
158651
1743
para nos defender,
02:52
but on the other hand,
72
160394
1485
mas por outro lado,
significa que temos
uma nova maneira de atacar,
uma nova maneira de atacar,
02:53
it means we have a whole new way to attack,
73
161879
1842
02:55
a whole new way to stop evil people
74
163721
1859
um nova maneira de evitar que pessoas más
02:57
from doing evil things.
75
165580
2227
façam coisas más.
02:59
So let's consider an example of this
76
167807
1811
Vamos considerar um exemplo disso
03:01
that's completely theoretical.
77
169618
1689
que é completamente teórico.
Suponha que um terrorista
queira explodir um edifício,
queira explodir um edifício,
03:03
Suppose a terrorist wants to blow up a building,
78
171307
2258
03:05
and he wants to do this again and again
79
173565
2068
e quer fazê-lo de novo e de novo
03:07
in the future.
80
175633
1451
no futuro.
03:09
So he doesn't want to be in
that building when it explodes.
that building when it explodes.
81
177084
2840
Ele não quer estar no edifício
quando ele explodir.
quando ele explodir.
03:11
He's going to use a cell phone
82
179924
1518
Ele usará um telefone celular
03:13
as a remote detonator.
83
181442
2335
como um detonador remoto.
03:15
Now, it used to be the only way we had
84
183777
1871
Agora, a única maneira que tínhamos
03:17
to stop this terrorist
85
185648
1636
para impedir o terrorista
era com chuva de tiros
e perseguição de carros,
e perseguição de carros,
03:19
was with a hail of bullets and a car chase,
86
187284
2673
mas isso já não é mais o caso.
03:21
but that's not necessarily true anymore.
87
189957
2332
Entramos numa era
em que podemos detê-lo
em que podemos detê-lo
03:24
We're entering an age where we can stop him
88
192289
1563
com o apertar de um botão
03:25
with the press of a button
89
193852
1110
03:26
from 1,000 miles away,
90
194962
2007
de uma distância
de mais de 1600 km,
de mais de 1600 km,
03:28
because whether he knew it or not,
91
196969
1589
porque, saiba ele ou não,
03:30
as soon as he decided to use his cell phone,
92
198558
1711
tão logo decida usar seu celular,
03:32
he stepped into the realm of cyber.
93
200269
3134
ele entra no domínio da cibernética.
03:35
A well-crafted cyber attack
could break into his phone,
could break into his phone,
94
203403
3117
Um ataque cibernético bem elaborado
pode invadir o seu telefone,
pode invadir o seu telefone,
desbloquear as proteções
de sobrecarga de sua bateria,
de sobrecarga de sua bateria,
03:38
disable the overvoltage protections on his battery,
95
206520
2149
03:40
drastically overload the circuit,
96
208669
1755
sobrecarregar o circuito,
03:42
cause the battery to overheat, and explode.
97
210424
2357
e fazer a bateria superaquecer e explodir.
03:44
No more phone, no more detonator,
98
212781
2446
Sem telefone, sem detonador,
03:47
maybe no more terrorist,
99
215227
1923
talvez sem terrorista,
tudo com o apertar de um botão
03:49
all with the press of a button
100
217150
1031
03:50
from a thousand miles away.
101
218181
2680
a mais de 1600 km de distância.
03:52
So how does this work?
102
220861
1751
Então, como isso funciona?
03:54
It all comes back to those ones and zeros.
103
222612
2268
Tudo volta àqueles uns e zeros.
03:56
Binary information makes your phone work,
104
224880
3005
Informação binária
faz seu telefone funcionar,
faz seu telefone funcionar,
03:59
and used correctly, it can make your phone explode.
105
227885
3584
e usada corretamente,
pode fazer seu telefone explodir.
pode fazer seu telefone explodir.
Quando você começa a olhar
a cibernética desta perspectiva,
a cibernética desta perspectiva,
04:03
So when you start to look at
cyber from this perspective,
cyber from this perspective,
106
231469
2472
04:05
spending your life sifting through binary information
107
233941
3163
passar sua vida
peneirando informação binária
peneirando informação binária
04:09
starts to seem kind of exciting.
108
237104
2417
começa a parecer excitante.
04:11
But here's the catch: This is hard,
109
239521
2646
Mas há um problema: é difícil,
04:14
really, really hard,
110
242167
1685
muito, muito difícil,
04:15
and here's why.
111
243852
1834
e aqui está o porquê.
04:17
Think about everything you have on your cell phone.
112
245686
2766
Pense em tudo que você tem no celular.
04:20
You've got the pictures you've taken.
113
248452
1963
Você tem as fotos que tirou.
04:22
You've got the music you listen to.
114
250415
1786
Tem as músicas que ouve.
04:24
You've got your contacts list,
115
252201
1648
Sua lista de contatos, seu email
04:25
your email, and probably 500 apps
116
253849
1625
e provavelmente umas 500 apps
04:27
you've never used in your entire life,
117
255474
3001
que nunca usou na vida,
04:30
and behind all of this is the software, the code,
118
258475
3987
e por trás de tudo isso
está o software, o código,
está o software, o código,
04:34
that controls your phone,
119
262462
1380
que controla o seu telefone,
04:35
and somewhere, buried inside of that code,
120
263842
2656
e em algum lugar,
enterrado dentro do código,
enterrado dentro do código,
04:38
is a tiny piece that controls your battery,
121
266498
2548
está um pequeno pedaço
que controla sua bateria,
que controla sua bateria,
04:41
and that's what I'm really after,
122
269046
1871
e é disso que estou atrás,
04:42
but all of this, just a bunch of ones and zeros,
123
270917
3686
mas tudo isso, só um monte de uns e zeros,
04:46
and it's all just mixed together.
124
274603
1531
todos misturados.
04:48
In cyber, we call this finding a
needle in a stack of needles,
needle in a stack of needles,
125
276134
3545
Em cibernética, isso se chama buscar
uma agulha em uma pilha de agulhas,
uma agulha em uma pilha de agulhas,
04:51
because everything pretty much looks alike.
126
279679
2349
porque é assim mesmo que se parece.
04:54
I'm looking for one key piece,
127
282028
1732
Eu procuro por um pedaço chave,
04:55
but it just blends in with everything else.
128
283760
3234
mas ele se mistura com todo o resto.
04:58
So let's step back from this theoretical situation
129
286994
2252
Vamos sair dessa situação teórica
05:01
of making a terrorist's phone explode,
130
289246
2344
de fazer o celular
de um terrorista explodir,
de um terrorista explodir,
05:03
and look at something that actually happened to me.
131
291590
2816
e olhar uma que realmente
aconteceu comigo.
aconteceu comigo.
05:06
Pretty much no matter what I do,
132
294406
1343
Não importa o que eu faça,
05:07
my job always starts with sitting down
133
295749
1442
meu trabalho sempre começa por sentar
com um monte de informação binária,
com um monte de informação binária,
05:09
with a whole bunch of binary information,
134
297191
2372
05:11
and I'm always looking for one key piece
135
299563
1727
e procuro sempre por um pedaço chave
para fazer algo específico.
para fazer algo específico.
05:13
to do something specific.
136
301290
1987
05:15
In this case, I was looking for a very advanced,
137
303277
2077
No caso, eu procurava por um código
de alta tecnologia, muito avançado,
de alta tecnologia, muito avançado,
05:17
very high-tech piece of code
138
305354
1518
05:18
that I knew I could hack,
139
306872
1215
que era possível hackear,
05:20
but it was somewhere buried
140
308087
1714
mas que estava enterrado em algum lugar
05:21
inside of a billion ones and zeroes.
141
309801
2026
no meio de bilhões de uns e zeros.
05:23
Unfortunately for me, I didn't know
142
311827
1578
Infelizmente, eu não sabia
05:25
quite what I was looking for.
143
313405
1691
exatamente pelo que procurava.
05:27
I didn't know quite what it would look like,
144
315096
1196
Não sabia ao certo como se pareceria,
o que torna a busca realmente difícil.
o que torna a busca realmente difícil.
05:28
which makes finding it really, really hard.
145
316292
2918
05:31
When I have to do that, what I have to do
146
319210
2039
Quando tenho que fazer isso,
tenho que olhar para vários pedaços
05:33
is basically look at various pieces
147
321249
2342
05:35
of this binary information,
148
323591
1723
da informação binária,
05:37
try to decipher each piece, and see if it might be
149
325314
2202
e tentar decifrar cada pedaço
e ver se é
e ver se é
05:39
what I'm after.
150
327516
1224
o que procuro.
Depois de um tempo,
achei que tinha encontrado
achei que tinha encontrado
05:40
So after a while, I thought I had found the piece
151
328740
1625
05:42
I was looking for.
152
330365
1337
o pedaço que estava procurando.
05:43
I thought maybe this was it.
153
331702
2104
Pensei: talvez seja isso.
Parecia estar certo,
mas não tinha certeza.
mas não tinha certeza.
05:45
It seemed to be about right, but I couldn't quite tell.
154
333806
2032
05:47
I couldn't tell what those
ones and zeros represented.
ones and zeros represented.
155
335838
2918
Não sabia o que aqueles
uns e zeros representavam.
uns e zeros representavam.
05:50
So I spent some time trying to put this together,
156
338756
3374
Gastei um tempo tentando entender,
05:54
but wasn't having a whole lot of luck,
157
342130
1670
mas não estava tendo sorte,
05:55
and finally I decided,
158
343800
1186
finalmente decidi,
05:56
I'm going to get through this,
159
344986
1609
vou conseguir passar por isso,
05:58
I'm going to come in on a weekend,
160
346595
1511
vou vir no fim de semana,
06:00
and I'm not going to leave
161
348106
1340
e não vou sair
06:01
until I figure out what this represents.
162
349446
1712
até descobrir o que isso representa.
06:03
So that's what I did. I came
in on a Saturday morning,
in on a Saturday morning,
163
351158
2166
E foi o que fiz. Vim na manhã de sábado,
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 depois de umas 10 horas, eu tinha
todas as peças do quebra-cabeças.
todas as peças do quebra-cabeças.
06:08
I just didn't know how they fit together.
165
356969
1392
Só não sabia como juntá-las.
06:10
I didn't know what these ones and zeros meant.
166
358361
2790
Não sabia o que
esses uns e zeros significavam.
esses uns e zeros significavam.
06:13
At the 15-hour mark,
167
361151
2067
No marco de 15 horas,
06:15
I started to get a better picture of what was there,
168
363218
2602
comecei a ter uma ideia melhor do que era,
06:17
but I had a creeping suspicion
169
365820
1772
mas tinha uma estranha suspeita
06:19
that what I was looking at
170
367592
1589
que aquilo que olhava
06:21
was not at all related to what I was looking for.
171
369181
2923
não tinha relação com o que procurava.
06:24
By 20 hours, the pieces started to come together
172
372104
2487
Depois de 20 horas,
as peças começaram a se encaixar
as peças começaram a se encaixar
06:26
very slowly — (Laughter) —
173
374591
3764
bem devagar -- (Risos) --
naquele momento, eu tinha certeza
06:30
and I was pretty sure I was going down
174
378355
1266
06:31
the wrong path at this point,
175
379621
1939
que estava indo pelo caminho errado,
06:33
but I wasn't going to give up.
176
381560
2251
mas não iria desistir.
06:35
After 30 hours in the lab,
177
383811
2834
Depois de 30 horas no laboratório,
06:38
I figured out exactly what I was looking at,
178
386645
2261
descobri exatamente
para o que estava olhando,
para o que estava olhando,
06:40
and I was right, it wasn't what I was looking for.
179
388906
2818
e eu estava certo,
não era o que procurava.
não era o que procurava.
06:43
I spent 30 hours piecing together
180
391724
1699
Despendi 30 horas juntando
06:45
the ones and zeros that
formed a picture of a kitten.
formed a picture of a kitten.
181
393423
2722
os uns e zeros que formavam
a figura de um gatinho.
a figura de um gatinho.
06:48
(Laughter)
182
396145
1795
(Risos)
06:49
I wasted 30 hours of my life searching for this kitten
183
397940
3806
Perdi 30 horas da minha vida
procurando por este gatinho
procurando por este gatinho
06:53
that had nothing at all to do
184
401746
1838
que não tinha relação alguma
06:55
with what I was trying to accomplish.
185
403584
1987
com o que estava tentando realizar.
06:57
So I was frustrated, I was exhausted.
186
405571
3863
Eu estava frustrado e exausto.
Após 30 horas de laboratório,
provavelmente eu estava cheirando mal.
provavelmente eu estava cheirando mal.
07:01
After 30 hours in the lab, I probably smelled horrible.
187
409434
3226
07:04
But instead of just going home
188
412660
2230
Mas em vez de ir para casa
07:06
and calling it quits, I took a step back
189
414890
2530
e dar por encerrado,
dei um passo para trás
dei um passo para trás
07:09
and asked myself, what went wrong here?
190
417420
2541
e me perguntei: "O que deu errado?
07:11
How could I make such a stupid mistake?
191
419961
2212
Como pude cometer um erro tão idiota?
07:14
I'm really pretty good at this.
192
422173
1398
Eu sou bom nisso.
07:15
I do this for a living.
193
423571
1319
Eu trabalho com isso.
07:16
So what happened?
194
424890
2148
Então o que aconteceu?"
07:19
Well I thought, when you're
looking at information at this level,
looking at information at this level,
195
427038
2775
Bem, pensei, quando se procura
por informação nesse nível,
por informação nesse nível,
07:21
it's so easy to lose track of what you're doing.
196
429813
2827
é fácil se desviar do que se está fazendo.
É fácil não ver a floresta
através das árvores.
através das árvores.
07:24
It's easy to not see the forest through the trees.
197
432640
1744
07:26
It's easy to go down the wrong rabbit hole
198
434384
2164
É fácil entrar na toca de coelho errada
07:28
and waste a tremendous amount of time
199
436548
1762
e perder um tempo tremendo
07:30
doing the wrong thing.
200
438310
1820
fazendo a coisa errada.
07:32
But I had this epiphany.
201
440130
1600
Mas tive essa epifania.
07:33
We were looking at the data completely incorrectly
202
441730
2999
Estávamos olhando para os dados
de maneira completamente errada
de maneira completamente errada
07:36
since day one.
203
444729
1490
desde o primeiro dia.
07:38
This is how computers think, ones and zeros.
204
446219
2103
É assim que computadores pensam,
uns e zeros.
uns e zeros.
07:40
It's not how people think,
205
448322
1392
Não é assim que pessoas pensam,
07:41
but we've been trying to adapt our minds
206
449714
2314
mas estávamos tentando
adaptar nossas mentes
adaptar nossas mentes
07:44
to think more like computers
207
452028
1345
para pensar mais como computadores
07:45
so that we can understand this information.
208
453373
2597
para poder entender a informação.
Em vez de fazer nossas mentes
se adaptarem ao problema,
se adaptarem ao problema,
07:47
Instead of trying to make our minds fit the problem,
209
455970
1950
07:49
we should have been making the problem
210
457920
1648
deveríamos fazer o problema se adaptar
07:51
fit our minds,
211
459568
969
às nossas mentes,
07:52
because our brains have a tremendous potential
212
460537
2109
porque os cérebros
têm um potencial tremendo
têm um potencial tremendo
07:54
for analyzing huge amounts of information,
213
462646
3086
para analisar grandes quantidades
de informação,
de informação,
07:57
just not like this.
214
465732
1297
só não como esta.
07:59
So what if we could unlock that potential
215
467029
1467
E se pudéssemos
liberar nosso potencial
liberar nosso potencial
08:00
just by translating this
216
468496
1527
traduzindo isso
para o tipo certo de informação?
08:02
to the right kind of information?
217
470023
2848
Com essas ideias em mente,
08:04
So with these ideas in mind,
218
472871
1194
corri do laboratório do trabalho
para o meu laboratório de casa,
para o meu laboratório de casa,
08:06
I sprinted out of my basement lab at work
219
474065
1618
08:07
to my basement lab at home,
220
475683
1307
que é bem parecido.
08:08
which looked pretty much the same.
221
476990
1996
A principal diferença é que,
08:10
The main difference is, at work,
222
478986
1824
no trabalho estou rodeado
de materiais cibernéticos,
de materiais cibernéticos,
08:12
I'm surrounded by cyber materials,
223
480810
1579
08:14
and cyber seemed to be the
problem in this situation.
problem in this situation.
224
482389
2605
e a cibernética parecia ser
o problema nessa situação.
o problema nessa situação.
08:16
At home, I'm surrounded by
everything else I've ever learned.
everything else I've ever learned.
225
484994
3353
Em casa, estou rodeado
de tudo mais que já aprendi.
de tudo mais que já aprendi.
Então vasculhei
pelos livros que encontrei,
pelos livros que encontrei,
08:20
So I poured through every book I could find,
226
488347
1872
pelas ideias que me deparei,
08:22
every idea I'd ever encountered,
227
490219
1332
08:23
to see how could we translate a problem
228
491551
2146
para ver como poderíamos
traduzir um problema
traduzir um problema
08:25
from one domain to something completely different?
229
493697
3132
de um domínio para outro
completamente diferente.
completamente diferente.
A maior questão era,
08:28
The biggest question was,
230
496829
1394
para o quê queremos traduzir?
08:30
what do we want to translate it to?
231
498223
1968
O que nossos cérebros fazem
de maneira perfeitamente natural
de maneira perfeitamente natural
08:32
What do our brains do perfectly naturally
232
500191
2112
08:34
that we could exploit?
233
502303
1878
que podemos explorar?
08:36
My answer was vision.
234
504181
2289
Minha resposta foi: visão.
08:38
We have a tremendous capability
to analyze visual information.
to analyze visual information.
235
506470
3149
Temos uma tremenda capacidade
para analisar informação visual.
para analisar informação visual.
Podemos combinar
gradientes de cores, profundidade,
gradientes de cores, profundidade,
08:41
We can combine color gradients, depth cues,
236
509619
2583
08:44
all sorts of these different signals
237
512202
1788
todo tipo de sinais diferentes
08:45
into one coherent picture of the world around us.
238
513990
2395
em uma imagem coerente
do mundo a nossa volta.
do mundo a nossa volta.
08:48
That's incredible.
239
516385
1407
É incrível.
Se conseguíssemos
uma forma de traduzir
uma forma de traduzir
08:49
So if we could find a way to translate
240
517792
1381
08:51
these binary patterns to visual signals,
241
519173
2186
esses padrões binários
para sinais visuais,
para sinais visuais,
08:53
we could really unlock the power of our brains
242
521359
1832
poderíamos liberar
o poder de nossos cérebros
o poder de nossos cérebros
08:55
to process this stuff.
243
523191
2710
para processar esse negócio.
Comecei a olhar
para a informação binária,
para a informação binária,
08:57
So I started looking at the binary information,
244
525901
1843
08:59
and I asked myself, what do I do
245
527744
1090
e me perguntei, o que faço primeiro
quando encontro algo assim?
quando encontro algo assim?
09:00
when I first encounter something like this?
246
528834
1876
09:02
And the very first thing I want to do,
247
530710
1623
E a primeira coisa que faço,
a primeira questão que quero responder é:
09:04
the very first question I want to answer,
248
532333
1359
09:05
is what is this?
249
533692
1278
o que é isso?
09:06
I don't care what it does, how it works.
250
534970
2528
Não me importa o que faz e como funciona.
09:09
All I want to know is, what is this?
251
537498
2479
Tudo que quero saber é: o que é isso?
09:11
And the way I can figure that out
252
539977
1675
E a maneira para descobrir isso
09:13
is by looking at chunks,
253
541652
1683
é olhar para pedaços sequenciais
de informação binária,
de informação binária,
09:15
sequential chunks of binary information,
254
543335
2453
e olhar para o relacionamento
entre esses pedaços.
entre esses pedaços.
09:17
and I look at the relationships
between those chunks.
between those chunks.
255
545788
2902
09:20
When I gather up enough of these sequences,
256
548690
1772
Quando junto sequencias suficientes,
09:22
I begin to get an idea of exactly
257
550462
2004
começo a ter uma ideia do que exatamente
09:24
what this information must be.
258
552466
2634
essa informação deve ser.
Então vamos voltar àquela situação
09:27
So let's go back to that
259
555100
1184
09:28
blow up the terrorist's phone situation.
260
556284
2090
de explodir o telefone do terrorista.
09:30
This is what English text looks like
261
558374
2203
É assim que texto em inglês se parece
09:32
at a binary level.
262
560577
1313
em nível binário.
09:33
This is what your contacts list would look like
263
561890
2326
É assim que sua lista
de contatos se parece
de contatos se parece
09:36
if I were examining it.
264
564216
1560
se estivesse examinando-a.
09:37
It's really hard to analyze this at this level,
265
565776
2234
É muito difícil analisar nesse nível,
mas se pegarmos
esses pedaços binários
esses pedaços binários
09:40
but if we take those same binary chunks
266
568010
2104
que venho tentando encontrar,
09:42
that I would be trying to find,
267
570114
1182
09:43
and instead translate that
268
571296
1764
e os traduzir para
09:45
to a visual representation,
269
573060
1920
uma representação visual,
09:46
translate those relationships,
270
574980
1797
traduzir os relacionamentos,
09:48
this is what we get.
271
576777
1556
isto é o que teria.
09:50
This is what English text looks like
272
578333
1914
É assim que texto em inglês se parece
09:52
from a visual abstraction perspective.
273
580247
2671
de uma perspectiva de abstração visual.
De repente,
09:54
All of a sudden,
274
582918
1140
ela nos mostra a mesma informação
09:56
it shows us all the same information
275
584058
1435
que estava nos uns e zeros,
09:57
that was in the ones and zeros,
276
585493
1172
mas mostra de uma maneira
completamente diferente,
completamente diferente,
09:58
but show us it in an entirely different way,
277
586665
2321
10:00
a way that we can immediately comprehend.
278
588986
1717
uma maneira que
compreendemos imediatamente.
compreendemos imediatamente.
10:02
We can instantly see all of the patterns here.
279
590703
2965
Podemos ver instantaneamente
os padrões aqui.
os padrões aqui.
10:05
It takes me seconds to pick out patterns here,
280
593668
2592
Leva segundos para distinguir
padrões aqui,
padrões aqui,
10:08
but hours, days, to pick them out
281
596260
2254
mas horas, dias, para distingui-los
10:10
in ones and zeros.
282
598514
1320
em uns e zeros.
Leva minutos para qualquer pessoa aprender
10:11
It takes minutes for anybody to learn
283
599834
1736
o que estes padrões representam aqui,
10:13
what these patterns represent here,
284
601570
1665
10:15
but years of experience in cyber
285
603235
2247
mas anos de experiência em cibernética
para aprender
o que os mesmos padrões
o que os mesmos padrões
10:17
to learn what those same patterns represent
286
605482
1654
10:19
in ones and zeros.
287
607136
1586
representam em uns e zeros.
10:20
So this piece is caused by
288
608722
1662
Este pedaço é causado por
letras minúsculas seguidas
por letras minúsculas
por letras minúsculas
10:22
lower case letters followed by lower case letters
289
610384
2024
10:24
inside of that contact list.
290
612408
1767
dentro de uma lista de contatos.
Isso é maiúscula
seguida por maiúscula,
seguida por maiúscula,
10:26
This is upper case by upper case,
291
614175
1341
10:27
upper case by lower case, lower case by upper case.
292
615516
2685
maiúscula por minúscula,
minúscula por maiúscula.
minúscula por maiúscula.
10:30
This is caused by spaces. This
is caused by carriage returns.
is caused by carriage returns.
293
618201
2686
Isto é causado por espaços.
Isto por trocas de linha.
Isto por trocas de linha.
10:32
We can go through every little detail
294
620887
1508
Podemos passar por cada detalhe
10:34
of the binary information in seconds,
295
622395
2966
da informação binária em segundos,
10:37
as opposed to weeks, months, at this level.
296
625361
3534
no lugar de semanas, meses, nesse nível.
É assim que uma imagem se parece
10:40
This is what an image looks like
297
628895
1512
10:42
from your cell phone.
298
630407
1876
no seu celular.
Mas é assim que ela se parece
10:44
But this is what it looks like
299
632283
1013
10:45
in a visual abstraction.
300
633296
1891
em abstração visual.
10:47
This is what your music looks like,
301
635187
1985
É assim que sua música se parece,
10:49
but here's its visual abstraction.
302
637172
2203
mas aqui está sua abstração visual.
10:51
Most importantly for me,
303
639375
1760
Mais importante para mim,
10:53
this is what the code on your cell phone looks like.
304
641135
3275
é assim que o código se parece
no seu celular.
no seu celular.
10:56
This is what I'm after in the end,
305
644410
2157
É por isso que procuro,
10:58
but this is its visual abstraction.
306
646567
2140
mas essa é sua abstração visual.
Se puder encontrar isso,
posso fazer o telefone explodir.
posso fazer o telefone explodir.
11:00
If I can find this, I can't make the phone explode.
307
648707
2509
11:03
I could spend weeks trying to find this
308
651216
2619
Eu poderia levar semanas
tentando encontrar isso
tentando encontrar isso
11:05
in ones and zeros,
309
653835
1177
em uns e zeros,
11:07
but it takes me seconds to pick out
310
655012
1784
mas levo segundos para distingui-lo
11:08
a visual abstraction like this.
311
656796
3304
em uma abstração visual como essa.
11:12
One of those most remarkable parts about all of this
312
660100
2492
Uma das coisas notáveis disso
é que nos dá uma maneira inteiramente
nova de entender informações novas,
nova de entender informações novas,
11:14
is it gives us an entirely new way to understand
313
662592
2832
11:17
new information, stuff that we haven't seen before.
314
665424
3239
coisas que nunca vimos antes.
11:20
So I know what English looks like at a binary level,
315
668663
2504
Sei como inglês se parece
no nível binário,
no nível binário,
11:23
and I know what its visual abstraction looks like,
316
671167
2110
e como sua abstração visual se parece,
11:25
but I've never seen Russian binary in my entire life.
317
673277
3315
mas nuca vi russo binário
em toda minha vida.
em toda minha vida.
11:28
It would take me weeks just to figure out
318
676592
1800
Levaria semanas para descobrir
11:30
what I was looking at from raw ones and zeros,
319
678392
2997
para o que estou olhando em uns e zeros,
11:33
but because our brains can instantly pick up
320
681389
1751
mas porque nossos cérebros
podem instantaneamente distinguir
podem instantaneamente distinguir
11:35
and recognize these subtle patterns inside
321
683140
2817
esses padrões sutis
11:37
of these visual abstractions,
322
685957
1488
dessas abstrações visuais,
11:39
we can unconsciously apply those
323
687445
1832
podemos inconscientemente aplicar isso
11:41
in new situations.
324
689277
1573
a novas situações.
11:42
So this is what Russian looks like
325
690850
1482
É assim que russo se parece
11:44
in a visual abstraction.
326
692332
1580
na abstração visual.
Porque sei como uma linguagem se parece,
11:45
Because I know what one language looks like,
327
693912
1804
11:47
I can recognize other languages
328
695716
1576
posso reconhecer outras linguagens
11:49
even when I'm not familiar with them.
329
697292
1870
mesmo quando não sou familiar à elas.
11:51
This is what a photograph looks like,
330
699162
1786
É assim que uma fotografia se parece,
11:52
but this is what clip art looks like.
331
700948
1887
mas um clip art se parece com isso.
11:54
This is what the code on your phone looks like,
332
702835
2555
É assim que o código
em seu telefone se parece,
em seu telefone se parece,
11:57
but this is what the code on
your computer looks like.
your computer looks like.
333
705390
2707
mas é assim que se parece
o código em seu computador.
o código em seu computador.
Nossos cérebros podem distinguir
esses padrões
esses padrões
12:00
Our brains can pick up on these patterns
334
708097
1864
12:01
in ways that we never could have
335
709961
1951
de maneiras que nunca conseguiríamos
12:03
from looking at raw ones and zeros.
336
711912
2496
olhando para os uns e zeros.
12:06
But we've really only scratched the surface
337
714408
1856
Mas nós apenas arranhamos a superfície
12:08
of what we can do with this approach.
338
716264
2137
do que pode ser feito com essa abordagem.
12:10
We've only begun to unlock the capabilities
339
718401
1678
Só começamos a liberar as capacidades
12:12
of our minds to process visual information.
340
720079
3315
de nossas mentes
para processar informação visual
para processar informação visual
Se pegarmos os mesmos conceitos
e os traduzirmos
e os traduzirmos
12:15
If we take those same concepts and translate them
341
723394
1990
12:17
into three dimensions instead,
342
725384
1651
para três dimensões,
12:19
we find entirely new ways of
making sense of information.
making sense of information.
343
727035
3195
encontramos maneiras inteiramente novas
de dar sentido à informação.
de dar sentido à informação.
12:22
In seconds, we can pick out every pattern here.
344
730230
2485
Em segundos, podemos
distinguir um padrão aqui.
distinguir um padrão aqui.
12:24
we can see the cross associated with code.
345
732715
1820
Podemos ver a cruz associada a código.
12:26
We can see cubes associated with text.
346
734535
1932
Podemos ver cubos associados a texto.
12:28
We can even pick up the tiniest visual artifacts.
347
736467
2476
Podemos distinguir
os menores artefatos visuais.
os menores artefatos visuais.
12:30
Things that would take us weeks,
348
738943
2130
Coisas que levariam semanas,
12:33
months to find in ones and zeroes,
349
741073
2194
meses para encontrar em uns e zeros,
12:35
are immediately apparent
350
743267
1803
são imediatamente aparentes
12:37
in some sort of visual abstraction,
351
745070
2270
em algum tipo de abstração visual.
Conforme continuamos a avançar
12:39
and as we continue to go through this
352
747340
1132
12:40
and throw more and more information at it,
353
748472
2016
e a jogar mais e mais informação,
o que descobrimos
é que somos capazes de processar
é que somos capazes de processar
12:42
what we find is that we're capable of processing
354
750488
2281
12:44
billions of ones and zeros
355
752769
2416
bilhões de uns e zeros
12:47
in a matter of seconds
356
755185
1168
em questão de segundos
12:48
just by using our brain's built-in ability
357
756353
3234
apenas utilizando a habilidade
inata de nossos cérebros
inata de nossos cérebros
12:51
to analyze patterns.
358
759587
1954
para analisar padrões.
12:53
So this is really nice and helpful,
359
761541
2303
Então isso é realmente bom e útil,
mas tudo que isso me diz
é o que estou olhando.
é o que estou olhando.
12:55
but all this tells me is what I'm looking at.
360
763844
2359
Neste ponto, baseado em padrões visuais,
12:58
So at this point, based on visual patterns,
361
766203
1484
12:59
I can find the code on the phone.
362
767687
2409
posso encontrar o código no telefone.
13:02
But that's not enough to blow up a battery.
363
770096
2665
Mas não é o suficiente
para explodir a bateria.
para explodir a bateria.
A próxima coisa que tenho que encontrar
13:04
The next thing I need to find is the code
364
772761
1568
13:06
that controls the battery, but we're back
365
774329
1761
é o código que controla a bateria,
13:08
to the needle in a stack of needles problem.
366
776090
1731
voltamos ao problema das agulhas.
Esse código é muito parecido
a qualquer outro código
a qualquer outro código
13:09
That code looks pretty much like all the other code
367
777821
2389
13:12
on that system.
368
780210
2238
dentro do sistema.
Posso não conseguir encontrar
o código que controla a bateria,
o código que controla a bateria,
13:14
So I might not be able to find the
code that controls the battery,
code that controls the battery,
369
782448
2401
13:16
but there's a lot of things
that are very similar to that.
that are very similar to that.
370
784849
2011
mas há várias coisas similares a ele.
13:18
You have code that controls your screen,
371
786860
1854
Você tem código para controlar a tela,
13:20
that controls your buttons,
that controls your microphones,
that controls your microphones,
372
788714
2216
para controlar os botões, o microfone,
mesmo que não encontre
o código para a bateria,
o código para a bateria,
13:22
so even if I can't find the code for the battery,
373
790930
1928
13:24
I bet I can find one of those things.
374
792858
2245
aposto que posso encontrar um desses.
O próximo passo no meu processo
de análise binária
de análise binária
13:27
So the next step in my binary analysis process
375
795103
2705
é olhar os pedaços de informação
13:29
is to look at pieces of information
376
797808
1231
13:31
that are similar to each other.
377
799039
2018
que são similares entre si.
13:33
It's really, really hard to do at a binary level,
378
801057
3983
É muito, muito difícil
fazer isso no nível binário,
fazer isso no nível binário,
13:37
but if we translate those similarities
to a visual abstraction instead,
to a visual abstraction instead,
379
805040
3643
mas se traduzimos estas similaridades
para uma abstração visual,
para uma abstração visual,
13:40
I don't even have to sift through the raw data.
380
808683
2438
não tenho nem que peneirar os dados.
Tudo que tenho que fazer
é esperar a imagem aparecer
é esperar a imagem aparecer
13:43
All I have to do is wait for the image to light up
381
811121
2155
13:45
to see when I'm at similar pieces.
382
813276
2236
para ver quando são pedaços similares.
Sigo estas linhas de similaridade
como uma trilha de migalhas de pão
como uma trilha de migalhas de pão
13:47
I follow these strands of similarity
like a trail of bread crumbs
like a trail of bread crumbs
383
815512
3028
13:50
to find exactly what I'm looking for.
384
818540
3106
para encontrar exatamente o que procuro.
13:53
So at this point in the process,
385
821646
1734
Neste ponto do processo,
13:55
I've located the code
386
823380
1318
localizei o código
responsável por controlar sua bateria,
13:56
responsible for controlling your battery,
387
824698
1685
mas isso ainda não é suficiente
para explodir um telefone.
para explodir um telefone.
13:58
but that's still not enough to blow up a phone.
388
826383
2576
14:00
The last piece of the puzzle
389
828959
1564
A última peça do quebra-cabeças
14:02
is understanding how that code
390
830523
2679
é entender como esse código
14:05
controls your battery.
391
833202
1202
controla sua bateria.
14:06
For this, I need to identify
392
834404
2388
Para isso, preciso identificar
relacionamentos muito sutis e detalhados
14:08
very subtle, very detailed relationships
393
836792
1716
14:10
within that binary information,
394
838508
2089
dentro da informação binária,
14:12
another very hard thing to do
395
840597
1755
outra coisa muito difícil de fazer,
14:14
when looking at ones and zeros.
396
842352
2312
olhando para uns e zeros.
Mas se traduzimos a informação
14:16
But if we translate that information
397
844664
1396
14:18
into a physical representation,
398
846060
2180
para uma representação física,
podemos sentar e deixar nosso
córtex visual fazer todo o trabalho duro.
córtex visual fazer todo o trabalho duro.
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
14:23
It can find all the detailed patterns,
400
851256
1734
Ele pode encontrar
todos os padrões detalhados,
todos os padrões detalhados,
14:24
all the important pieces, for us.
401
852990
2020
todos pedaços importantes, para nós.
14:27
It can find out exactly how the pieces of that code
402
855010
2593
Ele pode descobrir exatamente
como os pedaços desse código
como os pedaços desse código
14:29
work together to control that battery.
403
857603
2934
trabalham juntos para controlar a bateria.
14:32
All of this can be done in a matter of hours,
404
860537
3004
Tudo isso pode ser feito
em questão de horas,
em questão de horas,
enquanto o mesmo processo
14:35
whereas the same process
405
863541
1356
14:36
would have taken months in the past.
406
864897
2922
levaria meses no passado.
14:39
This is all well and good
407
867819
1189
Tudo isso é muito bom
numa situação teórica
de explodir o telefone de um terrorista.
de explodir o telefone de um terrorista.
14:41
in a theoretical blow up a terrorist's phone situation.
408
869008
2942
14:43
I wanted to find out if this would really work
409
871950
2847
Eu queria descobrir
se isso funcionaria de verdade
se isso funcionaria de verdade
14:46
in the work I do every day.
410
874797
2629
no trabalho que faço todos os dias.
14:49
So I was playing around with these same concepts
411
877426
3055
Então eu estava brincando
com esses mesmos conceitos
com esses mesmos conceitos
14:52
with some of the data I've looked at in the past,
412
880481
3024
com alguns dados que olhei no passado,
14:55
and yet again, I was trying to find
413
883505
2492
e de novo, tentando encontrar
14:57
a very detailed, specific piece of code
414
885997
2208
um pedaço de código específico
muito detalhado
muito detalhado
15:00
inside of a massive piece of binary information.
415
888205
3595
dentro de um pedaço massivo
de informação binária,
de informação binária,
15:03
So I looked at it at this level,
416
891800
1773
Olhei nesse nível,
pensando que estava olhando
para a coisa certa,
para a coisa certa,
15:05
thinking I was looking at the right thing,
417
893573
1950
15:07
only to see this doesn't have
418
895523
2321
só que percebi que não tinha
15:09
the connectivity I would have expected
419
897844
1740
a conectividade que eu esperava
15:11
for the code I was looking for.
420
899584
1905
para o código que procurava.
15:13
In fact, I'm not really sure what this is,
421
901489
2603
De fato, não tenho certeza do que é isso,
mas quando voltei um nível
15:16
but when I stepped back a level
422
904092
1012
15:17
and looked at the similarities within the code
423
905104
1715
e olhei para as similaridades
dentro do código
dentro do código
15:18
I saw, this doesn't have similarities
424
906819
2294
vi, isso não tem similaridades
com nenhum outro código existente.
15:21
like any code that exists out there.
425
909113
1491
15:22
I can't even be looking at code.
426
910604
2225
Não poderia nem ser um código.
15:24
In fact, from this perspective,
427
912829
2386
De fato, desta perspectiva,
15:27
I could tell, this isn't code.
428
915215
2048
eu pude dizer: isso não é código.
15:29
This is an image of some sort.
429
917263
2048
Isso é algum tipo de imagem.
15:31
And from here, I can see,
430
919311
1682
E daqui posso ver,
15:32
it's not just an image, this is a photograph.
431
920993
2911
não é apenas uma imagem, é uma fotografia.
Agora que sei que é uma fotografia,
15:35
Now that I know it's a photograph,
432
923904
1392
15:37
I've got dozens of other
binary translation techniques
binary translation techniques
433
925296
2930
Tenho dúzias de técnicas
de tradução binária
de tradução binária
para visualizar e entender a informação,
15:40
to visualize and understand that information,
434
928226
2421
e em uma questão de segundos,
podemos pegar essa informação,
podemos pegar essa informação,
15:42
so in a matter of seconds,
we can take this information,
we can take this information,
435
930647
2543
15:45
shove it through a dozen other
visual translation techniques
visual translation techniques
436
933190
2397
passá-la por outra dúzia de técnicas
de tradução visual
de tradução visual
15:47
in order to find out exactly what we were looking at.
437
935587
3731
para descobrir exatamente
para o que estamos olhando.
para o que estamos olhando.
15:51
I saw — (Laughter) —
438
939318
1682
Eu vi -- (Risos) --
15:53
it was that darn kitten again.
439
941000
3456
era o maldito gatinho de novo.
15:56
All this is enabled
440
944456
1050
Tudo isso é possível
15:57
because we were able to find a way
441
945506
1495
porque pudemos encontrar um modo
15:59
to translate a very hard problem
442
947001
2029
de traduzir problemas muito difíceis
16:01
to something our brains do very naturally.
443
949030
2512
para algo que nossos cérebros fazem
com muita naturalidade.
com muita naturalidade.
16:03
So what does this mean?
444
951542
2238
Então, o que isso significa?
16:05
Well, for kittens, it means
445
953780
1545
Bem, para gatinhos, significa
16:07
no more hiding in ones and zeros.
446
955325
2417
que não podem mais se esconder
em uns e zeros.
em uns e zeros.
16:09
For me, it means no more wasted weekends.
447
957742
3303
Para mim, significa não ter mais
fins de semana desperdiçados.
fins de semana desperdiçados.
16:13
For cyber, it means we have a radical new way
448
961045
2612
Para a cibernética, significa que temos
uma maneira radicalmente nova
uma maneira radicalmente nova
16:15
to tackle the most impossible problems.
449
963657
2965
para lidar com os mais
impossíveis problemas,
impossíveis problemas,
16:18
It means we have a new weapon
450
966622
1812
significa que temos uma nova arma
16:20
in the evolving theater of cyber warfare,
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968434
2416
no cenário em evolução
dos armamentos cibernéticos.
dos armamentos cibernéticos.
16:22
but for all of us,
452
970850
1420
Mas para todos nós,
significa que a engenharia cibernética
16:24
it means that cyber engineers
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972270
1475
16:25
now have the ability to become first responders
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973745
2146
agora tem a habilidade
de ser uma das primeiras a atender
de ser uma das primeiras a atender
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in emergency situations.
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975891
2583
a situações de emergência.
16:30
When seconds count,
456
978474
1047
Quando os segundos contam,
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we've unlocked the means to stop the bad guys.
457
979521
3409
liberamos os meios para parar os vilões.
16:34
Thank you.
458
982930
2000
Obrigado.
16:36
(Applause)
459
984930
2962
(Aplausos)
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