TEDxColumbus
Chris Domas: The 1s and 0s behind cyber warfare
Chris Domas: Sanal savaşın arkasındaki 1'ler ve 0'lar
Filmed:
Readability: 4
1,109,814 views
Chris Domas bir sanal güvenlik uzmanı, savaşın yeni bir ön cephesi haline gelen "sanal ağ'da" çalışıyor. Bu çekici konuşmada, araştırmacıların tekrar tanımlarını ve ters mühendisliği nasıl kullandığını(ve bir kaç sabahlama ile) içeriklerini ve amaçlarını bilmedikleri bir ton kodu nasıl anladığını anlatıyor.
Chris Domas - Cybersecurity researcher
Chris Domas is an embedded systems engineer and cybersecurity researcher. Full bio
Chris Domas is an embedded systems engineer and cybersecurity researcher. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
This is a lot of ones and zeros.
0
770
2262
Bunlar bir sürü birler ve sıfırlar.
00:15
It's what we call binary information.
1
3032
3099
Bu çift bilgi dediğimiz şey.
00:18
This is how computers talk.
2
6131
1442
Bilgisayarlar böyle konuşuyor.
00:19
It's how they store information.
3
7573
1929
Bilgileri böyle depoluyorlar.
00:21
It's how computers think.
4
9502
1626
Bilgisayarlar böyle düşünüyorlar.
00:23
It's how computers do
5
11128
1619
Bilgisayarlar yaptıkları
00:24
everything it is that computers do.
6
12747
2382
her şeyi bu şekilde yapıyorlar.
00:27
I'm a cybersecurity researcher,
7
15129
2047
Ben bir sanal güvenlik araştırmasıyım ki
00:29
which means my job is to sit
down with this information
down with this information
8
17176
2070
benim işim aşağı oturup
bu bilgileri
bu bilgileri
00:31
and try to make sense of it,
9
19246
1684
anlamlı bir hale getirmek
00:32
to try to understand what all
the ones and zeroes mean.
the ones and zeroes mean.
10
20930
2753
ve bu 1'ler ve 0'ların ne anlama geldiğini anlamak.
00:35
Unfortunately for me, we're not just talking
11
23683
1843
Maalesef benim için, biz sadece
00:37
about the ones and zeros
I have on the screen here.
I have on the screen here.
12
25526
2234
ekrandaki birler ve sıfırlar hakkında konuşmuyourz.
00:39
We're not just talking about a
few pages of ones and zeros.
few pages of ones and zeros.
13
27760
2683
Birkaç sayfa sıfır ve bir
hakkında konuşmuyoruz.
hakkında konuşmuyoruz.
00:42
We're talking about billions and billions
14
30443
2609
Milyarlarca ve milyarlarca bir ve sıfır
00:45
of ones and zeros,
15
33052
1333
hakkında konuşuyoruz,
00:46
more than anyone could possibly comprehend.
16
34385
2641
muhtemelen tahmin edebileceğiniz her şeyden fazla.
00:49
Now, as exciting as that sounds,
17
37026
1859
Sanal alemle ilgilenmeye ilk başladığımda
00:50
when I first started doing cyber —
18
38885
2492
heyecanlı gelmişti --
00:53
(Laughter) —
19
41377
1743
(Gülüşmeler) --
00:55
when I first started doing cyber, I wasn't sure
20
43120
2003
Sanal alemle ilk uğraşmaya başladığımda
00:57
that sifting through ones and zeros
21
45123
1473
hayatımın geri kalanını birler ve sıfırlarla
00:58
was what I wanted to do with the rest of my life,
22
46596
2294
geçirmek istediğimden emin değildim
01:00
because in my mind, cyber
23
48890
2020
çünkü benim aklımda, sanal alem
01:02
was keeping viruses off of my grandma's computer,
24
50910
3681
virusleri büyükannemin bilgisayarından uzak tutmaktı,
01:06
it was keeping people's Myspace
pages from being hacked,
pages from being hacked,
25
54591
3348
insanların Myspace sayfalarının
hacklenmesinden koruyordu
hacklenmesinden koruyordu
01:09
and maybe, maybe on my most glorious day,
26
57939
2185
ve hem de belki de en müthiş günlerimde,
01:12
it was keeping someone's credit
card information from being stolen.
card information from being stolen.
27
60124
3751
birinin kredi kartı bilgilerini çalınmasından korumaktı.
01:15
Those are important things,
28
63875
1363
Bunlar önemli şeyler
01:17
but that's not how I wanted to spend my life.
29
65238
2758
ama bu hayatımı harcamak istediğim yol değil.
01:19
But after 30 minutes of work
30
67996
1934
Ama yüklenici savunucusu olarak
01:21
as a defense contractor,
31
69930
1353
30 dakika çalışmanın ardından,
01:23
I soon found out that my idea of cyber
32
71283
2790
çok geçmeden sanal alem hakkındaki
01:26
was a little bit off.
33
74073
1869
fikrimin birazı aklıma geldi.
01:27
In fact, in terms of national security,
34
75942
1945
Aslında, ulusal güvenlik açısından
01:29
keeping viruses off of my grandma's computer
35
77887
2071
virüsleri babannemin bilgisayarından uzak tutmak
01:31
was surprisingly low on their priority list.
36
79958
3186
öncelik listesinde şaşırtıcı bir şekilde aşağılarda.
01:35
And the reason for that is cyber
37
83144
1301
Bu sebeple sanal alem
01:36
is so much bigger than any one of those things.
38
84445
3793
bu gibi şeylerin her birinden çok daha büyük.
01:40
Cyber is an integral part of all of our lives,
39
88238
2825
Sanal alem hayatımızın bütünleyici
ayrılmaz bir parçası
ayrılmaz bir parçası
01:43
because computers are an
integral part of all of our lives,
integral part of all of our lives,
40
91063
3060
çünkü bilgisayarlar hayatımızın
ayrılmaz bir parçası
ayrılmaz bir parçası
01:46
even if you don't own a computer.
41
94123
1952
bilgisayarınız olmasa bile.
01:48
Computers control everything in your car,
42
96075
2646
Bilgisayarlar arabanızdaki her şeyi kontrol ediyor
01:50
from your GPS to your airbags.
43
98721
1880
GPS'ten havayastıklarına kadar.
01:52
They control your phone.
44
100601
1316
Telefonunuzu yönetiyorlar.
01:53
They're the reason you can call 911
45
101917
1171
Bu sebepten dolayı 911'i ararsınız
01:55
and get someone on the other line.
46
103088
1796
ve diğer hatlardaki birine bağlanırsanız.
01:56
They control our nation's entire infrastructure.
47
104884
2794
Onlar ulusumuzun tüm altyapısını yönetiyorlar.
01:59
They're the reason you have electricity,
48
107678
1676
Onların sayesinde elektriğiniz var,
02:01
heat, clean water, food.
49
109354
2338
ısıtıcılarınız, temiz sularınız ve yiyecekleriniz.
02:03
Computers control our military equipment,
50
111692
1901
Bilgisayarlar askeri ekipmanlarımızı da yönetiyor
02:05
everything from missile silos to satellites
51
113593
1677
her şeyi füze rampalarından uydulara,
02:07
to nuclear defense networks.
52
115270
3914
nükleer savunma sistemlerine.
02:11
All of these things are made possible
53
119184
1989
Tüm bunlar bilgisayarlar
02:13
because of computers,
54
121173
1416
sayesinde mümkün oldu
02:14
and therefore because of cyber,
55
122589
1983
ve sanal alem sayesinde
02:16
and when something goes wrong,
56
124572
1504
ve bir şey yanlış gittiğinde
02:18
cyber can make all of these things impossible.
57
126076
3118
sanal ağ tüm bu şeyleri imkansız yapıyor.
02:21
But that's where I step in.
58
129194
1585
İşte burası benim olaya girdiğim yer.
02:22
A big part of my job is defending all of these things,
59
130779
2940
İşimin büyük kısmı bu şeyleri korumak,
02:25
keeping them working,
60
133719
1662
onları çalışır halde tutmak
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
ama bir süre içinde bu şeylerden
birini kırmak içine sızmak.
birini kırmak içine sızmak.
02:29
because cyber isn't just about defense,
62
137709
2396
çünkü sanal alem sadece savunma değildir.
02:32
it's also about offense.
63
140105
2273
aynı zamanda hucüm da gerektirir.
02:34
We're entering an age where we talk about
64
142378
1576
Sanal silahlardan(sibersilah) konuştuğumuz bir
02:35
cyberweapons.
65
143954
1461
çağa giriyoruz.
02:37
In fact, so great is the potential for cyber offense
66
145415
3135
Aslında, sanal savaşın öyle bir potansiyeli var ki
02:40
that cyber is considered a new domain of warfare.
67
148550
3621
yeni bir savaş alanı olarak düşünülüyor.
02:44
Warfare.
68
152171
1800
Savaş.
02:45
It's not necessarily a bad thing.
69
153971
1929
zorunlu değilse kötü bir şeydir.
02:47
On the one hand, it means we have whole new front
70
155900
2751
Bir taraftan korumamız gereken yeni bir cephe
02:50
on which we need to defend ourselves,
71
158651
1743
anlamına gelse de
02:52
but on the other hand,
72
160394
1485
diğer taraftan
02:53
it means we have a whole new way to attack,
73
161879
1842
kötü insanların
02:55
a whole new way to stop evil people
74
163721
1859
kötü şeyler yapmaktan alıkoymak için
02:57
from doing evil things.
75
165580
2227
yani bir saldırı yolu.
02:59
So let's consider an example of this
76
167807
1811
Hadi bunu tamamıyla varsayımsal
03:01
that's completely theoretical.
77
169618
1689
bir örnek üzerinde düşünelim.
03:03
Suppose a terrorist wants to blow up a building,
78
171307
2258
Bir teröristin binayı havaya uçurmak istediğini
03:05
and he wants to do this again and again
79
173565
2068
düşünelim ve bunu gelecekte tekrar ama
03:07
in the future.
80
175633
1451
tekrar yapmak istiyor.
03:09
So he doesn't want to be in
that building when it explodes.
that building when it explodes.
81
177084
2840
Pekala bina patladığı zaman
içinde olmak istemiyor.
içinde olmak istemiyor.
03:11
He's going to use a cell phone
82
179924
1518
Uzaktan tetiklemeyi bir cep telefonu
03:13
as a remote detonator.
83
181442
2335
kullanarak yapacak.
03:15
Now, it used to be the only way we had
84
183777
1871
Şimdi, bunu durdurmanın tek yolu
03:17
to stop this terrorist
85
185648
1636
kurşunlar uçuşturmak
03:19
was with a hail of bullets and a car chase,
86
187284
2673
ve arabalarla kovalamaktı
03:21
but that's not necessarily true anymore.
87
189957
2332
ama artık pek gerekli değil.
03:24
We're entering an age where we can stop him
88
192289
1563
Öyle bir çağa giriyoruz ki
03:25
with the press of a button
89
193852
1110
onu bir tuşa basarak
03:26
from 1,000 miles away,
90
194962
2007
1.000 km uzaktan durdurabiliriz
03:28
because whether he knew it or not,
91
196969
1589
çünkü bilsin veya bilmesin
03:30
as soon as he decided to use his cell phone,
92
198558
1711
cep telefonunu kullanmaya karar verediği anda
03:32
he stepped into the realm of cyber.
93
200269
3134
sanal ağın topraklarına ayak basmış oldu.
03:35
A well-crafted cyber attack
could break into his phone,
could break into his phone,
94
203403
3117
İyi hazırlanmış bir sanal saldırı
telefonuna sızabilir,
telefonuna sızabilir,
03:38
disable the overvoltage protections on his battery,
95
206520
2149
pillerdeki voltaj korumalarını
etkisiz hale getirebilir,
etkisiz hale getirebilir,
03:40
drastically overload the circuit,
96
208669
1755
şiddetli bir şekildeki aşırı yükleme
03:42
cause the battery to overheat, and explode.
97
210424
2357
pillerin aşırı ısınmasına ve
patlamasına sebep olur
patlamasına sebep olur
03:44
No more phone, no more detonator,
98
212781
2446
Artık telefon yok, uzaktan tetiklemek yok
03:47
maybe no more terrorist,
99
215227
1923
belki terörist bile yok,
03:49
all with the press of a button
100
217150
1031
hepsi binlerce kilometre uzaklıktan
03:50
from a thousand miles away.
101
218181
2680
yapılan bir düğme sayesinde.
03:52
So how does this work?
102
220861
1751
Pekala nasıl çalışıyor?
03:54
It all comes back to those ones and zeros.
103
222612
2268
Hepsi bu birler ve sıfırlardan kaynaklanıyor.
03:56
Binary information makes your phone work,
104
224880
3005
İkili bilgi telefonunuzu çalıştırıp
03:59
and used correctly, it can make your phone explode.
105
227885
3584
ve doğru çalıştırdığı gibi telefonunuzu patlatabilir de.
04:03
So when you start to look at
cyber from this perspective,
cyber from this perspective,
106
231469
2472
Peki sanal ağlara bu geniş açıdan bakmaya başladığınız zaman
04:05
spending your life sifting through binary information
107
233941
3163
hayatıınızı ikili bilgi ile harcamak
04:09
starts to seem kind of exciting.
108
237104
2417
heyecan verici görülebilir.
04:11
But here's the catch: This is hard,
109
239521
2646
Ama olay şu: bu zor
04:14
really, really hard,
110
242167
1685
çok, çok zor
04:15
and here's why.
111
243852
1834
ve işte sebebi burada.
04:17
Think about everything you have on your cell phone.
112
245686
2766
Telefonunuzda neler olduğunu bir düşünün.
04:20
You've got the pictures you've taken.
113
248452
1963
Çektiğiniz resimler,
04:22
You've got the music you listen to.
114
250415
1786
dinlediğiniz müzikleri
04:24
You've got your contacts list,
115
252201
1648
telefon rehberiniz,
04:25
your email, and probably 500 apps
116
253849
1625
e-postanız ve muhtemelen hayatınız boyunca
04:27
you've never used in your entire life,
117
255474
3001
hiç kullanmayacağınız 500 uygulama
04:30
and behind all of this is the software, the code,
118
258475
3987
ve tüm bunların arkasında bir yazılım telefonunuzu
04:34
that controls your phone,
119
262462
1380
yöneten bir kod ve
04:35
and somewhere, buried inside of that code,
120
263842
2656
bu kodun içinde bir yerlerde
04:38
is a tiny piece that controls your battery,
121
266498
2548
pillerini yöneten küçük bir parça
04:41
and that's what I'm really after,
122
269046
1871
ve peşinde olduğum şey bu
04:42
but all of this, just a bunch of ones and zeros,
123
270917
3686
ama tüm bunlar birler ve sıfırlar
04:46
and it's all just mixed together.
124
274603
1531
ve hepsi birbirine karışmış durumda.
04:48
In cyber, we call this finding a
needle in a stack of needles,
needle in a stack of needles,
125
276134
3545
Sanal ağda biz buna
samanlıkta iğne aramak diyoruz
samanlıkta iğne aramak diyoruz
04:51
because everything pretty much looks alike.
126
279679
2349
çünkü her şey birbirine çok benziyor.
04:54
I'm looking for one key piece,
127
282028
1732
Anahtar bir parça arıyorum
04:55
but it just blends in with everything else.
128
283760
3234
ama o her şey ile karışmış durumda.
04:58
So let's step back from this theoretical situation
129
286994
2252
Hadi şu varsayımsal terörist
05:01
of making a terrorist's phone explode,
130
289246
2344
telefon patlaması durumuna geri dönelim
05:03
and look at something that actually happened to me.
131
291590
2816
ve gerçekten yaşadığım bir şeye bakalım.
05:06
Pretty much no matter what I do,
132
294406
1343
Ne yaptığımın pek önemi yok
05:07
my job always starts with sitting down
133
295749
1442
işim her zaman bir ton ikili bilginin
05:09
with a whole bunch of binary information,
134
297191
2372
başına oturup
05:11
and I'm always looking for one key piece
135
299563
1727
ardından daima özel bir şey yapmak için
05:13
to do something specific.
136
301290
1987
bu anahtar parçayı arıyorum.
05:15
In this case, I was looking for a very advanced,
137
303277
2077
Bu olayda, çok ileri düzeyde
05:17
very high-tech piece of code
138
305354
1518
ve çok yüksek teknoloji bir kod parçasını
05:18
that I knew I could hack,
139
306872
1215
hackleyebileceğimi bildiğim parçayı arıyordum
05:20
but it was somewhere buried
140
308087
1714
ama o milyonlarca birin ve sıfırın
05:21
inside of a billion ones and zeroes.
141
309801
2026
içinde bir yerlerde gömülüydü.
05:23
Unfortunately for me, I didn't know
142
311827
1578
Maalesef, ne aradığımı
05:25
quite what I was looking for.
143
313405
1691
tam olarak bilmiyordum da.
05:27
I didn't know quite what it would look like,
144
315096
1196
Tam olarak neye benzedğini bilmiyordum
05:28
which makes finding it really, really hard.
145
316292
2918
ki bu onu bulmayı çok ama çok zor yapıyordu.
05:31
When I have to do that, what I have to do
146
319210
2039
Bunu yapmak zorunda olduğum zaman,
05:33
is basically look at various pieces
147
321249
2342
basit olarak bir takım
05:35
of this binary information,
148
323591
1723
ikili bilgileri arıyorum,
05:37
try to decipher each piece, and see if it might be
149
325314
2202
her birini deşifre ediyorum ki arkasında olduğum
05:39
what I'm after.
150
327516
1224
şeyi bulabileyim.
05:40
So after a while, I thought I had found the piece
151
328740
1625
Bir süre sonra, aradığım parçayı bulduğumu
05:42
I was looking for.
152
330365
1337
düşündüm.
05:43
I thought maybe this was it.
153
331702
2104
O olduğunu düşündüm.
05:45
It seemed to be about right, but I couldn't quite tell.
154
333806
2032
Doğru gözüküyordu ama tam olarak söyleyemiyordum.
05:47
I couldn't tell what those
ones and zeros represented.
ones and zeros represented.
155
335838
2918
Bu birlerin ve sıfırların neyi temsil ettiğini söyleyemiyordum.
05:50
So I spent some time trying to put this together,
156
338756
3374
Bu yüzden bir şeyleri bir araya getirmek için çok uğraştım
05:54
but wasn't having a whole lot of luck,
157
342130
1670
ama pek şansım yoktu
05:55
and finally I decided,
158
343800
1186
ve sonunda şu karara vardım,
05:56
I'm going to get through this,
159
344986
1609
hafta sonu da gelip
05:58
I'm going to come in on a weekend,
160
346595
1511
bu işi halledecektim
06:00
and I'm not going to leave
161
348106
1340
ve bunun ne anlama geldğini çözene kadar
06:01
until I figure out what this represents.
162
349446
1712
ayrılmayacaktım.
06:03
So that's what I did. I came
in on a Saturday morning,
in on a Saturday morning,
163
351158
2166
Yaptığım şey buydu da.
Cumartesi sabahı geldim
Cumartesi sabahı geldim
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
ve 10 saat boyunca, bulmacanın bütün parçalarını elde ettim.
06:08
I just didn't know how they fit together.
165
356969
1392
Sadece nasıl bir araya getireceğimi bilmiyordum.
06:10
I didn't know what these ones and zeros meant.
166
358361
2790
Bu birler ve sıfırların ne anlama geldiğini bilemiyordum
06:13
At the 15-hour mark,
167
361151
2067
15 saat sonra,
06:15
I started to get a better picture of what was there,
168
363218
2602
resmi daha iyi görmeye başladım
06:17
but I had a creeping suspicion
169
365820
1772
ama korku verici süphe vardı içimde
06:19
that what I was looking at
170
367592
1589
çünkü baktığım şey
06:21
was not at all related to what I was looking for.
171
369181
2923
arıyor olduğum şeyle alakalıydı.
06:24
By 20 hours, the pieces started to come together
172
372104
2487
20 saat sonra, parçalar yavaş yavaş
06:26
very slowly — (Laughter) —
173
374591
3764
bir araya gelmeye başladı --(Gülüşmeler) --
06:30
and I was pretty sure I was going down
174
378355
1266
ve şundan emin olmaya başladım ki
06:31
the wrong path at this point,
175
379621
1939
yanlış yola doğru gidiyordum
06:33
but I wasn't going to give up.
176
381560
2251
ama pes edecek değildim.
06:35
After 30 hours in the lab,
177
383811
2834
Laboratuvarda 30 saat sonra
06:38
I figured out exactly what I was looking at,
178
386645
2261
aradığım şeyin tam olarak ne olduğunu anladım
06:40
and I was right, it wasn't what I was looking for.
179
388906
2818
ve onun aradığım şey olmadığı konusunda haklıydım.
06:43
I spent 30 hours piecing together
180
391724
1699
30 saatimi birleri ve sıfırları bir araya
06:45
the ones and zeros that
formed a picture of a kitten.
formed a picture of a kitten.
181
393423
2722
getirmeye harcamıştım ve
bir yavru kedi resmi ortaya çıktı.
bir yavru kedi resmi ortaya çıktı.
06:48
(Laughter)
182
396145
1795
(Gülüşmeler)
06:49
I wasted 30 hours of my life searching for this kitten
183
397940
3806
Hayatımdan 30 saati bu araştırma için harcamıştım
06:53
that had nothing at all to do
184
401746
1838
ve başarmak için uğraştığım şeyden elimde
06:55
with what I was trying to accomplish.
185
403584
1987
hiçbir şey yok.
06:57
So I was frustrated, I was exhausted.
186
405571
3863
Tükenmiş ve hayal kırıklığına uğramıştım.
07:01
After 30 hours in the lab, I probably smelled horrible.
187
409434
3226
Laboratuvarda 30 saatten sonra muhtemelen çok kötü kokmuşumdur.
07:04
But instead of just going home
188
412660
2230
Ama sadece eve gidip bırakmak yerine
07:06
and calling it quits, I took a step back
189
414890
2530
ve bir adım attım ve kendime sordum
07:09
and asked myself, what went wrong here?
190
417420
2541
yanlış olan neydi, nerde yanlış yapmıştım?
07:11
How could I make such a stupid mistake?
191
419961
2212
Nasıl böyle aptalca bir hata yapabilmiştim.
07:14
I'm really pretty good at this.
192
422173
1398
Bu işte gerçekten çok iyiydim.
07:15
I do this for a living.
193
423571
1319
Bunu yaşamak için yapıyorum.
07:16
So what happened?
194
424890
2148
Peki ne olmuştu?
07:19
Well I thought, when you're
looking at information at this level,
looking at information at this level,
195
427038
2775
Bu seviyede bilgiyi arıyorken
07:21
it's so easy to lose track of what you're doing.
196
429813
2827
yapmaya çalışıtğınız şeyin izini kaybetmek çok kolay.
07:24
It's easy to not see the forest through the trees.
197
432640
1744
Orman boyunca sadece belli ağaçları görmek kolay değildir.
07:26
It's easy to go down the wrong rabbit hole
198
434384
2164
Yanlış tavşan deliğinden aşağıya inmek kolaydır
07:28
and waste a tremendous amount of time
199
436548
1762
ve korkunç miktarda zamanı
07:30
doing the wrong thing.
200
438310
1820
boşa harcamanıza sebep olabilir.
07:32
But I had this epiphany.
201
440130
1600
Ama şu görüşü kazandım.
07:33
We were looking at the data completely incorrectly
202
441730
2999
Başından beri verilere tamamıyla
07:36
since day one.
203
444729
1490
yanlış bakıyorduk.
07:38
This is how computers think, ones and zeros.
204
446219
2103
Bilgisayarlar bu şekilde düşünür, birler ve sıfırlar,
07:40
It's not how people think,
205
448322
1392
insanlar bu şekilde düşünmez
07:41
but we've been trying to adapt our minds
206
449714
2314
ama aklımızı bilgisayarlar gibi düşünmeye
07:44
to think more like computers
207
452028
1345
uyum sağlamasını deniyoruz ki
07:45
so that we can understand this information.
208
453373
2597
bu bilgileri anlayabilelim.
07:47
Instead of trying to make our minds fit the problem,
209
455970
1950
Aklımızı soruna uydurmak yerine,
07:49
we should have been making the problem
210
457920
1648
sorunları aklımıza uydurmamız
07:51
fit our minds,
211
459568
969
gerekiyor
07:52
because our brains have a tremendous potential
212
460537
2109
çünkü beyinimiz byük miktarda bilgiyi çözümlemek için
07:54
for analyzing huge amounts of information,
213
462646
3086
oldukça yüksek gizli(potansiyel) var
07:57
just not like this.
214
465732
1297
ama bu şekilde değil.
07:59
So what if we could unlock that potential
215
467029
1467
Bu yüzden eğer biz bu gizli
08:00
just by translating this
216
468496
1527
doğru bilgiye tercüme edersek
08:02
to the right kind of information?
217
470023
2848
ne olur?
08:04
So with these ideas in mind,
218
472871
1194
Aklımdaki bu fikirle,
08:06
I sprinted out of my basement lab at work
219
474065
1618
İşimdeki laboratuvardan evindeki laboratuvarıma
08:07
to my basement lab at home,
220
475683
1307
koşturup durdum bir süre sonra ikisi de
08:08
which looked pretty much the same.
221
476990
1996
gözüme aynı gözükmeye başladı.
08:10
The main difference is, at work,
222
478986
1824
İşteki temel farklılık
08:12
I'm surrounded by cyber materials,
223
480810
1579
sanal ağın nesneleri ile çevrili
08:14
and cyber seemed to be the
problem in this situation.
problem in this situation.
224
482389
2605
ve bu açıdan sanal ağ sorun olarak gözüküyor.
08:16
At home, I'm surrounded by
everything else I've ever learned.
everything else I've ever learned.
225
484994
3353
Evde ise, eskiden beri bildiğim şeylerle çevriliyim.
08:20
So I poured through every book I could find,
226
488347
1872
Bu yüzden bulabildiğim her kitaba, karşılaştığım
08:22
every idea I'd ever encountered,
227
490219
1332
her fikre akın ettim
08:23
to see how could we translate a problem
228
491551
2146
ama nasıl olacak da sorunu bir alandan
08:25
from one domain to something completely different?
229
493697
3132
tamamıyla farklı bir şeye çevireceğiz?
08:28
The biggest question was,
230
496829
1394
En önemli sorun,
08:30
what do we want to translate it to?
231
498223
1968
onu neye çevirmek istiyoruz?
08:32
What do our brains do perfectly naturally
232
500191
2112
Beynimiz neyi mükemmel ve doğal bir şekilde
08:34
that we could exploit?
233
502303
1878
anlayabilir?
08:36
My answer was vision.
234
504181
2289
Benim cevabım öngörü.
08:38
We have a tremendous capability
to analyze visual information.
to analyze visual information.
235
506470
3149
Çok büyük seviyede görsel bilgileri çözümleme yeteneğimiz var.
08:41
We can combine color gradients, depth cues,
236
509619
2583
Renklerin eğimi, derinliğe yönelik ayrıntıları
08:44
all sorts of these different signals
237
512202
1788
tüm değişik işaretleri
08:45
into one coherent picture of the world around us.
238
513990
2395
etrafımızdaki tüm dünyayı tek uyumlu bir resimde eşleştiriyor.
08:48
That's incredible.
239
516385
1407
Bu inanılmaz.
08:49
So if we could find a way to translate
240
517792
1381
Eğer bu ikili bilgileri
08:51
these binary patterns to visual signals,
241
519173
2186
görsel sinyallere çevirmeyi bulabilirsek,
08:53
we could really unlock the power of our brains
242
521359
1832
bu süreçte beynimizin gerçek gücünü
08:55
to process this stuff.
243
523191
2710
serbest bırakabiliriz.
08:57
So I started looking at the binary information,
244
525901
1843
Bu yüzden bu ikili bilgiye bakmaya başladım,
08:59
and I asked myself, what do I do
245
527744
1090
bunun gibi bir şey ile karşılaştığım zaman
09:00
when I first encounter something like this?
246
528834
1876
ne yaparım diye kendime sormaya başladım?
09:02
And the very first thing I want to do,
247
530710
1623
Ve yapmak istediğim ilk şey,
09:04
the very first question I want to answer,
248
532333
1359
cevaplamak istediğim ilk soru
09:05
is what is this?
249
533692
1278
bunun ne olduğuydu?
09:06
I don't care what it does, how it works.
250
534970
2528
Ne yaptığını nasıl çalıştığı umrumda değil.
09:09
All I want to know is, what is this?
251
537498
2479
Tüm bulmak istediğim, bu nedir?
09:11
And the way I can figure that out
252
539977
1675
Bunu anlayabileceğim yol
09:13
is by looking at chunks,
253
541652
1683
bu yığınlara
09:15
sequential chunks of binary information,
254
543335
2453
arka arkaya ikili bilgi yığınlarına bakarak
09:17
and I look at the relationships
between those chunks.
between those chunks.
255
545788
2902
ve bu yığınların arasındaki bağlantılara bakmaktı.
09:20
When I gather up enough of these sequences,
256
548690
1772
Yeterince bu sıralı yığınlardan topladığım zaman
09:22
I begin to get an idea of exactly
257
550462
2004
bu bilgi ne olabilir diye
09:24
what this information must be.
258
552466
2634
bir fikir yürütmeye başladım.
09:27
So let's go back to that
259
555100
1184
Öyle ise hadi şu
09:28
blow up the terrorist's phone situation.
260
556284
2090
terörist telefon saldırısı durumuna geri dönelim.
09:30
This is what English text looks like
261
558374
2203
Bu İngilizce bir metnin
09:32
at a binary level.
262
560577
1313
ikili seviyede görünüşü.
09:33
This is what your contacts list would look like
263
561890
2326
Telefon rehberinizi inceleyecek olursanız
09:36
if I were examining it.
264
564216
1560
bu şekilde gözükecektir.
09:37
It's really hard to analyze this at this level,
265
565776
2234
Bu seviyede bunu çözümlemek oldukça zor
09:40
but if we take those same binary chunks
266
568010
2104
ama bulmayı denediğim
09:42
that I would be trying to find,
267
570114
1182
aynı ikili bilgi yığınını alır
09:43
and instead translate that
268
571296
1764
ve bunu yapmak yerine onu
09:45
to a visual representation,
269
573060
1920
görsel bir temsile çevirirsem,
09:46
translate those relationships,
270
574980
1797
bu ilişkileri tercüme edersem
09:48
this is what we get.
271
576777
1556
elde ettiğimiz şey bu.
09:50
This is what English text looks like
272
578333
1914
İngilizce bir metnin görsel soyutlama
09:52
from a visual abstraction perspective.
273
580247
2671
bakış açısından böyle gözüküyor.
09:54
All of a sudden,
274
582918
1140
Hepsi birden,
09:56
it shows us all the same information
275
584058
1435
bize aynı bilgiyi gösteriyor
09:57
that was in the ones and zeros,
276
585493
1172
birler ve sıfırlar
09:58
but show us it in an entirely different way,
277
586665
2321
ama tamamıyla değişik bir şekilde
10:00
a way that we can immediately comprehend.
278
588986
1717
anında anlayabileceğimiz şekilde.
10:02
We can instantly see all of the patterns here.
279
590703
2965
Anında buradaki tüm tekrarları görebiliyoruz.
10:05
It takes me seconds to pick out patterns here,
280
593668
2592
Buradaki tekrarları anlamak birkaç saniyemi alıyor
10:08
but hours, days, to pick them out
281
596260
2254
ama birleri ve sıfırları çıkarmak
10:10
in ones and zeros.
282
598514
1320
saatlerimi ve günlerimi.
10:11
It takes minutes for anybody to learn
283
599834
1736
Burada gözüken tekrarları
10:13
what these patterns represent here,
284
601570
1665
öğrenmek herhangi birinin dakikalarını alır,
10:15
but years of experience in cyber
285
603235
2247
ama birler ve sıfırlardaki tekrarları
10:17
to learn what those same patterns represent
286
605482
1654
öğrenmek sanal ağda yıllarca
10:19
in ones and zeros.
287
607136
1586
tecrübe gerektirir.
10:20
So this piece is caused by
288
608722
1662
Pekala, rehberin içindeki bu parçada
10:22
lower case letters followed by lower case letters
289
610384
2024
küçük harfler, küçük harfler tarafından
10:24
inside of that contact list.
290
612408
1767
takip ediliyor bu şekilde oluşuyor.
10:26
This is upper case by upper case,
291
614175
1341
Burada büyük harfler, büyük harfler tarafından
10:27
upper case by lower case, lower case by upper case.
292
615516
2685
büyük harfler, küçük harfler tarafından, küçük harfler büyük harfler tarafından.
10:30
This is caused by spaces. This
is caused by carriage returns.
is caused by carriage returns.
293
618201
2686
Bu boşluktan dolayı oluyor. Bu satırbaşları yüzünden oluyor.
10:32
We can go through every little detail
294
620887
1508
Her saniyede bu ikili bilgilerde
10:34
of the binary information in seconds,
295
622395
2966
her küçük detay üzerinden bu seviyede haftalara,
10:37
as opposed to weeks, months, at this level.
296
625361
3534
aylara bağlı olarak yola çıkabilir.
10:40
This is what an image looks like
297
628895
1512
Telefonunuzdaki bir resim
10:42
from your cell phone.
298
630407
1876
bu şekilde gözüküyor.
10:44
But this is what it looks like
299
632283
1013
Ama görsel ayırma yapıldığı
10:45
in a visual abstraction.
300
633296
1891
zaman görüntüsü bu.
10:47
This is what your music looks like,
301
635187
1985
Müzik böyle gözüküyor
10:49
but here's its visual abstraction.
302
637172
2203
ama görsel soyutlamadan görünüşü.
10:51
Most importantly for me,
303
639375
1760
Ama benim için en önemlisi,
10:53
this is what the code on your cell phone looks like.
304
641135
3275
işte bu telefonunuzdaki kodların görünüşü.
10:56
This is what I'm after in the end,
305
644410
2157
İşte sonunda peşinde olduğum buydu
10:58
but this is its visual abstraction.
306
646567
2140
ama bu onun görsel soyutlanması.
11:00
If I can find this, I can't make the phone explode.
307
648707
2509
Eğer bunu bulursam, telefonun patlamasını engelleyebilirim.
11:03
I could spend weeks trying to find this
308
651216
2619
Bu birleri ve sıfırları bulmaya
11:05
in ones and zeros,
309
653835
1177
haftalarımı harcayabilirdim
11:07
but it takes me seconds to pick out
310
655012
1784
ama bunun gibi görsel bir soyutlamayı
11:08
a visual abstraction like this.
311
656796
3304
anlamam saniyelerimi aldı.
11:12
One of those most remarkable parts about all of this
312
660100
2492
Bunun hakıındaki en kayde değer şey ise
11:14
is it gives us an entirely new way to understand
313
662592
2832
bize yeni bilgileri anlamak için yeni bir yol vermesi
11:17
new information, stuff that we haven't seen before.
314
665424
3239
ki bunlar daha önce görmediğimiz şeyler.
11:20
So I know what English looks like at a binary level,
315
668663
2504
Pekala İngilizce'nin ikili seviyede nasıl olduğunu biliyorum
11:23
and I know what its visual abstraction looks like,
316
671167
2110
ve görsel soyutlamasının nasıl göründüğünü de biliyorum
11:25
but I've never seen Russian binary in my entire life.
317
673277
3315
ama tüm hayatım boyunca asla Rusça bir ikili görmedim.
11:28
It would take me weeks just to figure out
318
676592
1800
Neye baktığımı ham birler ve sıfırlardan
11:30
what I was looking at from raw ones and zeros,
319
678392
2997
anlamaya çalışmak haftalarımı alırdı
11:33
but because our brains can instantly pick up
320
681389
1751
ama beynimiz bu görsel soyutlamaların içindeki
11:35
and recognize these subtle patterns inside
321
683140
2817
ince tekrarları tanımayı ve
11:37
of these visual abstractions,
322
685957
1488
anında algılamayı yapabiliyor
11:39
we can unconsciously apply those
323
687445
1832
ve biz bunu bilinçsiz bir şekilde yeni durumlara
11:41
in new situations.
324
689277
1573
uygulayabiliyoruz.
11:42
So this is what Russian looks like
325
690850
1482
Pekala bu Rusça'nın görsel soyutlamada
11:44
in a visual abstraction.
326
692332
1580
gözüken hali.
11:45
Because I know what one language looks like,
327
693912
1804
Çünkü hangi dilin nasıl gözüktüğünü biliyorum,
11:47
I can recognize other languages
328
695716
1576
Diğer dilleri pek onları tanımamama
11:49
even when I'm not familiar with them.
329
697292
1870
rağmen tanıyabiliyorum.
11:51
This is what a photograph looks like,
330
699162
1786
Bu bir fotoğrafın gözüken şekli
11:52
but this is what clip art looks like.
331
700948
1887
ama bu kırpıntı bir çizgenin görünüşü.
11:54
This is what the code on your phone looks like,
332
702835
2555
Bu telefonunuzdaki kodun görünen şekli
11:57
but this is what the code on
your computer looks like.
your computer looks like.
333
705390
2707
ama bu bilgisayarınızdaki kodun görünüşü.
12:00
Our brains can pick up on these patterns
334
708097
1864
Beynimiz bu tekrarları
12:01
in ways that we never could have
335
709961
1951
ham sıfır ve birlerde hiç olmadığı şekilde
12:03
from looking at raw ones and zeros.
336
711912
2496
algılayıp seçebiliyor.
12:06
But we've really only scratched the surface
337
714408
1856
Ama biz sadece bu yaklaşımla
12:08
of what we can do with this approach.
338
716264
2137
yapabilceklerimizin üstüne bir çizik attık.
12:10
We've only begun to unlock the capabilities
339
718401
1678
Beynimizin görsel bilgiye olan
12:12
of our minds to process visual information.
340
720079
3315
yetenekleri yeni çözmüş bulunmaktayız.
12:15
If we take those same concepts and translate them
341
723394
1990
Fakat aynı anlayışı alıp onun yerine
12:17
into three dimensions instead,
342
725384
1651
üç boyuta çevirsek
12:19
we find entirely new ways of
making sense of information.
making sense of information.
343
727035
3195
bence kesinlikle bilgiyi
yeni algılama yolları buluruz.
yeni algılama yolları buluruz.
12:22
In seconds, we can pick out every pattern here.
344
730230
2485
Saniyeler içinde, buradaki her tekrarı algılayabiliriz,
12:24
we can see the cross associated with code.
345
732715
1820
kod vasıtasıyla aynı ortak olanları görebiliriz.
12:26
We can see cubes associated with text.
346
734535
1932
Yazılar vasıtasıyla küpleri görebilir.
12:28
We can even pick up the tiniest visual artifacts.
347
736467
2476
En küçük görsel yapımları bile algılayabiliriz.
12:30
Things that would take us weeks,
348
738943
2130
Bu şeyler bize haftalar kazandıracak,
12:33
months to find in ones and zeroes,
349
741073
2194
birler ve sıfırlarda bulmak ise aylar,
12:35
are immediately apparent
350
743267
1803
anında görünen
12:37
in some sort of visual abstraction,
351
745070
2270
bir şekilde görsel soyutlamada
12:39
and as we continue to go through this
352
747340
1132
ve bu şekilde devam edersek
12:40
and throw more and more information at it,
353
748472
2016
çok çok daha bilgi gönderdikçe
12:42
what we find is that we're capable of processing
354
750488
2281
bulacağımız şey, milyarlarca bire ve sıfıra
12:44
billions of ones and zeros
355
752769
2416
saniyeler içinde
12:47
in a matter of seconds
356
755185
1168
sadece beynimizin
12:48
just by using our brain's built-in ability
357
756353
3234
inşa etme yeteneğini kullanarak tekrarları çözümleyebilme
12:51
to analyze patterns.
358
759587
1954
yeteneğimiz olduğu.
12:53
So this is really nice and helpful,
359
761541
2303
pekala bu gerçekten hoş ve yararlı bir şey
12:55
but all this tells me is what I'm looking at.
360
763844
2359
ama tüm bu anlattıklarım benim anlattıklarım.
12:58
So at this point, based on visual patterns,
361
766203
1484
Bu noktada görsel tekrarlara odaklanarak
12:59
I can find the code on the phone.
362
767687
2409
telefondaki bu kodu bulabilirim.
13:02
But that's not enough to blow up a battery.
363
770096
2665
Ama bu telefon pillerini patlatmak için yeterli değil.
13:04
The next thing I need to find is the code
364
772761
1568
Bir sonraki bulmam gereken şey
13:06
that controls the battery, but we're back
365
774329
1761
pilleri denetleyen kod ama tekrardan
13:08
to the needle in a stack of needles problem.
366
776090
1731
samanlıktaki iğne sorununa geri dönüyoruz.
13:09
That code looks pretty much like all the other code
367
777821
2389
Sistemdeki bu kod diğer tüm kodlara
13:12
on that system.
368
780210
2238
oldukça benziyor.
13:14
So I might not be able to find the
code that controls the battery,
code that controls the battery,
369
782448
2401
Pekala pilleri denetleyen kodları bulamayabilirim
13:16
but there's a lot of things
that are very similar to that.
that are very similar to that.
370
784849
2011
ama buna benzer birçok şey var.
13:18
You have code that controls your screen,
371
786860
1854
Ekranınızı yöneten bir kodunuz var
13:20
that controls your buttons,
that controls your microphones,
that controls your microphones,
372
788714
2216
tuşları yöneten,
mikrofonu yöneten bir kod
mikrofonu yöneten bir kod
13:22
so even if I can't find the code for the battery,
373
790930
1928
pil kodlarını bulamasanız bile her iddiasına varım ki
13:24
I bet I can find one of those things.
374
792858
2245
bunlardan birini bulabilirsiniz.
13:27
So the next step in my binary analysis process
375
795103
2705
Pekala ikili çözümleme sürecimdeki
13:29
is to look at pieces of information
376
797808
1231
diğer bir adım birbirine benzer
13:31
that are similar to each other.
377
799039
2018
bilgi parçalarına bakmak.
13:33
It's really, really hard to do at a binary level,
378
801057
3983
İkili seviyede bunu yapmak gerçekten ama gerçekten zor.
13:37
but if we translate those similarities
to a visual abstraction instead,
to a visual abstraction instead,
379
805040
3643
ama bu benzerlikleri görsel soyutlamaya çevirirsek,
13:40
I don't even have to sift through the raw data.
380
808683
2438
ham veriler arasında dolanmak zorunda kalmam.
13:43
All I have to do is wait for the image to light up
381
811121
2155
Tek yapmam gereken görmem için
13:45
to see when I'm at similar pieces.
382
813276
2236
imgenin belirmesi ardından
benzerlikler elimde.
benzerlikler elimde.
13:47
I follow these strands of similarity
like a trail of bread crumbs
like a trail of bread crumbs
383
815512
3028
Bu benzerlik iplerini aynı ekmek
ufantısı izleri gibi
ufantısı izleri gibi
13:50
to find exactly what I'm looking for.
384
818540
3106
aradığım şeyleri bulmak için takip etmek.
13:53
So at this point in the process,
385
821646
1734
Pekala bu noktada,
13:55
I've located the code
386
823380
1318
pillerinizin yönetiminden
13:56
responsible for controlling your battery,
387
824698
1685
sorumlu olan kodun yerini belirledim
13:58
but that's still not enough to blow up a phone.
388
826383
2576
ama hala telefonu patlatmak için yeterli değil.
14:00
The last piece of the puzzle
389
828959
1564
Bulmacanın son parçası
14:02
is understanding how that code
390
830523
2679
pilleri yöneten kodun
14:05
controls your battery.
391
833202
1202
nasıl çalıştığını anlamak.
14:06
For this, I need to identify
392
834404
2388
Bunun için, bu ikili bilgilerin
14:08
very subtle, very detailed relationships
393
836792
1716
hepsinin ince ve ayrıntılı
14:10
within that binary information,
394
838508
2089
ilişkilerini tanımlamam gerek,
14:12
another very hard thing to do
395
840597
1755
birlere ve sıfırlara baktığınızda
14:14
when looking at ones and zeros.
396
842352
2312
yapılması zor olan başka bir iş.
14:16
But if we translate that information
397
844664
1396
Ama bunu fiziksel görüntüye
14:18
into a physical representation,
398
846060
2180
çevirecek olursak, geriye yaslanıp
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
görsel kortexin tüm zor işi
bizim için yapmasına izin verebiliriz.
bizim için yapmasına izin verebiliriz.
14:23
It can find all the detailed patterns,
400
851256
1734
Tüm detaylı tekrarları tüm önemli
14:24
all the important pieces, for us.
401
852990
2020
parçaları bizim için bulabilir.
14:27
It can find out exactly how the pieces of that code
402
855010
2593
Tam olarak bu kodların pilleri yönetmek için
14:29
work together to control that battery.
403
857603
2934
nasıl beraber çalıştığını çözebilir.
14:32
All of this can be done in a matter of hours,
404
860537
3004
Tüm bunlar saatler içinde yapılabilir,
14:35
whereas the same process
405
863541
1356
ki aynı süreç
14:36
would have taken months in the past.
406
864897
2922
eskiden aylar almıştı.
14:39
This is all well and good
407
867819
1189
Bu teorik terörist
14:41
in a theoretical blow up a terrorist's phone situation.
408
869008
2942
telefonunu patlatma durumunda iyi ve tamam.
14:43
I wanted to find out if this would really work
409
871950
2847
Bilmek istediğim bunun günlük işlerde
14:46
in the work I do every day.
410
874797
2629
gerçekten çalışıp çalışamayacağını öğrenmek.
14:49
So I was playing around with these same concepts
411
877426
3055
Bu yüzden geçmişte baktığım
14:52
with some of the data I've looked at in the past,
412
880481
3024
aynı tarzda datalar ile oynarken
14:55
and yet again, I was trying to find
413
883505
2492
oldukça büyük
14:57
a very detailed, specific piece of code
414
885997
2208
bir ikili bilgi parçasının içinde
15:00
inside of a massive piece of binary information.
415
888205
3595
ayrıntılı ve özel bir kod bulmaya çalışıyordum.
15:03
So I looked at it at this level,
416
891800
1773
Bu yüzden bu seviyeye baktım
15:05
thinking I was looking at the right thing,
417
893573
1950
doğru yere baktığımı düşünüyordum,
15:07
only to see this doesn't have
418
895523
2321
sadece bakıyor olduğum
15:09
the connectivity I would have expected
419
897844
1740
kodun bağıntısına
15:11
for the code I was looking for.
420
899584
1905
sahip gibi durmuyordu.
15:13
In fact, I'm not really sure what this is,
421
901489
2603
Aslında bunun ne olduğuna
15:16
but when I stepped back a level
422
904092
1012
pek emin değildim ama seviyeden geriye çıktım
15:17
and looked at the similarities within the code
423
905104
1715
ve koddaki benzerliklere baktım
15:18
I saw, this doesn't have similarities
424
906819
2294
gördüm ki, burada olan diğer kodlar gibi
15:21
like any code that exists out there.
425
909113
1491
benzerliklere sahip değildi.
15:22
I can't even be looking at code.
426
910604
2225
Kodu göremiyorum bile.
15:24
In fact, from this perspective,
427
912829
2386
Aslında bu açıdan bakılınca,
15:27
I could tell, this isn't code.
428
915215
2048
bunun bir kod olmadığını söyleyebilirim.
15:29
This is an image of some sort.
429
917263
2048
Bu bir çeşit resim.
15:31
And from here, I can see,
430
919311
1682
Ve buradan, görebiliyorum ki
15:32
it's not just an image, this is a photograph.
431
920993
2911
Bu sadece bir imge değil, fotoğraf.
15:35
Now that I know it's a photograph,
432
923904
1392
Şimdi bu fotoğraf,
15:37
I've got dozens of other
binary translation techniques
binary translation techniques
433
925296
2930
Bu bilgiyi anlamak için
ve ikili bilgiyi görsele
ve ikili bilgiyi görsele
15:40
to visualize and understand that information,
434
928226
2421
çevirmek için düzinelerce tekniğim var,
15:42
so in a matter of seconds,
we can take this information,
we can take this information,
435
930647
2543
Bu yüzden saniyeler içinde,
bu bilgiyi alıp
bu bilgiyi alıp
15:45
shove it through a dozen other
visual translation techniques
visual translation techniques
436
933190
2397
diğer düzinelerce tekniği atabiliriz
15:47
in order to find out exactly what we were looking at.
437
935587
3731
tam olarak neye baktığımızı bulabilmek için.
15:51
I saw — (Laughter) —
438
939318
1682
Gördüm --(Gülüşmeler) --
15:53
it was that darn kitten again.
439
941000
3456
tekrar şu kedi yavrusu.
15:56
All this is enabled
440
944456
1050
Tüm bunlar mümkün
15:57
because we were able to find a way
441
945506
1495
çünkü zor sorunları beynimizin
15:59
to translate a very hard problem
442
947001
2029
doğal olarak anlayabileceği
16:01
to something our brains do very naturally.
443
949030
2512
bir şeye çeviriyoruz.
16:03
So what does this mean?
444
951542
2238
Peki bu ne anlama geliyor?
16:05
Well, for kittens, it means
445
953780
1545
Pekala, kediler için, birlerin ve sıfırlara
16:07
no more hiding in ones and zeros.
446
955325
2417
saklanmaktan başka bir anlama gelmiyor.
16:09
For me, it means no more wasted weekends.
447
957742
3303
Benim için, boşa gitmiş bir haftadan başka bir anlama gelmiyor.
16:13
For cyber, it means we have a radical new way
448
961045
2612
Sanal ağ için ise en önemli sorunlara
16:15
to tackle the most impossible problems.
449
963657
2965
yeni radikal çözüm yolları manasına geliyor.
16:18
It means we have a new weapon
450
966622
1812
Bu demek oluyor ki gelişmekte olan
16:20
in the evolving theater of cyber warfare,
451
968434
2416
sanal savaş alanı için yeni bir silahımız var
16:22
but for all of us,
452
970850
1420
ama hepimiz için
16:24
it means that cyber engineers
453
972270
1475
şu anlama geliyor sanal mühendisler
16:25
now have the ability to become first responders
454
973745
2146
acil bir durumda saldırıya cevap verecek
16:27
in emergency situations.
455
975891
2583
ilk kişiler olacak.
16:30
When seconds count,
456
978474
1047
Saniyeler içinde,
16:31
we've unlocked the means to stop the bad guys.
457
979521
3409
kötü adamın nasıl durdurulacağını çözdük.
16:34
Thank you.
458
982930
2000
Teşekkür ederim.
16:36
(Applause)
459
984930
2962
(Alkışlar)
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