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

161,805 views ・ 2014-06-30

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Soňa Baštincová Korektor: Kateřina Jabůrková
00:12
This is a lot of ones and zeros.
0
12770
2262
Tohle je hodně jedniček a nul.
00:15
It's what we call binary information.
1
15032
3099
Říkáme tomu binární informace.
00:18
This is how computers talk.
2
18131
1442
Takhle počítače mluví.
00:19
It's how they store information.
3
19573
1929
Takhle ukládají informace.
00:21
It's how computers think.
4
21502
1626
Takhle počítače myslí.
00:23
It's how computers do
5
23128
1619
Takhle počítače dělají
00:24
everything it is that computers do.
6
24747
2382
všechno, co počítače dělají.
00:27
I'm a cybersecurity researcher,
7
27129
2047
Jsem kyberbezpečnostní expert,
00:29
which means my job is to sit down with this information
8
29176
2070
což znamená, že se snažím
00:31
and try to make sense of it,
9
31246
1684
porozumět této informaci.
00:32
to try to understand what all the ones and zeroes mean.
10
32930
2753
Snažím se pochopit, co všechny jedničky a nuly znamenají.
00:35
Unfortunately for me, we're not just talking
11
35683
1843
K mé smůle bohužel nemluvíme jen
00:37
about the ones and zeros I have on the screen here.
12
37526
2234
o jedničkách a nulách na této obrazovce.
00:39
We're not just talking about a few pages of ones and zeros.
13
39760
2683
Nemluvíme o pár stránkách jedniček a nul.
00:42
We're talking about billions and billions
14
42443
2609
Mluvíme o miliardách a miliardách
00:45
of ones and zeros,
15
45052
1333
jedniček a nul.
00:46
more than anyone could possibly comprehend.
16
46385
2641
Víc než by byl kdokoli s to pochopit.
00:49
Now, as exciting as that sounds,
17
49026
1859
A i když to zní tak napínavě,
00:50
when I first started doing cyber —
18
50885
2492
když jsem začínal s kybernetikou --
00:53
(Laughter) —
19
53377
1743
(Smích) --
00:55
when I first started doing cyber, I wasn't sure
20
55120
2003
když jsem začínal, nebyl jsem si jistý,
00:57
that sifting through ones and zeros
21
57123
1473
zda zkoumání jedniček a nul
00:58
was what I wanted to do with the rest of my life,
22
58596
2294
je to, co chci dělat po zbytek života.
01:00
because in my mind, cyber
23
60890
2020
Myslel jsem si totiž, že kybernetika
01:02
was keeping viruses off of my grandma's computer,
24
62910
3681
odháněla viry od babiččina počítače,
01:06
it was keeping people's Myspace pages from being hacked,
25
66591
3348
nedovolila napadnout účty uživatelů Myspace
01:09
and maybe, maybe on my most glorious day,
26
69939
2185
a snad také v můj nejslavnější den
01:12
it was keeping someone's credit card information from being stolen.
27
72124
3751
nedovolila, aby někomu ukradli data z kreditní karty.
01:15
Those are important things,
28
75875
1363
Jsou to důležité věci,
01:17
but that's not how I wanted to spend my life.
29
77238
2758
ale takhle jsem nechtěl strávit svůj život.
01:19
But after 30 minutes of work
30
79996
1934
Jenže po 30 minutách práce
01:21
as a defense contractor,
31
81930
1353
zbrojního dodavatele
01:23
I soon found out that my idea of cyber
32
83283
2790
jsem brzy zjistil, že má představa kybernetiky
01:26
was a little bit off.
33
86073
1869
byla poněkud mimo.
01:27
In fact, in terms of national security,
34
87942
1945
Co se týče národní bezpečnosti,
01:29
keeping viruses off of my grandma's computer
35
89887
2071
odhánění virů z babiččina počítače
01:31
was surprisingly low on their priority list.
36
91958
3186
nebyla překvapivě jejich priorita.
01:35
And the reason for that is cyber
37
95144
1301
A to proto, že kybernetika
01:36
is so much bigger than any one of those things.
38
96445
3793
je mnohem rozsáhlejší než cokoliv z těhle věcí.
01:40
Cyber is an integral part of all of our lives,
39
100238
2825
Stala se neodlučitelnou součástí našeho života,
01:43
because computers are an integral part of all of our lives,
40
103063
3060
protože počítače jsou neodlučitelnou součástí našeho života,
01:46
even if you don't own a computer.
41
106123
1952
dokonce i když nemáte počítač.
01:48
Computers control everything in your car,
42
108075
2646
Počítače řídí všechno ve vašem autě,
01:50
from your GPS to your airbags.
43
110721
1880
od vaší GPS po váš airbag.
01:52
They control your phone.
44
112601
1316
Ovládají váš telefon.
01:53
They're the reason you can call 911
45
113917
1171
To díky nim zavoláte 911
01:55
and get someone on the other line.
46
115088
1796
a přivoláte pomoc na druhé straně.
01:56
They control our nation's entire infrastructure.
47
116884
2794
Řídí celou naši národní infrastrukturu.
01:59
They're the reason you have electricity,
48
119678
1676
Díky nim máte elektřinu,
02:01
heat, clean water, food.
49
121354
2338
teplo, čistou vodu, stravu.
02:03
Computers control our military equipment,
50
123692
1901
Počítače řídí naše vojenské vybavení,
02:05
everything from missile silos to satellites
51
125593
1677
vše od raketových sil přes satelity
02:07
to nuclear defense networks.
52
127270
3914
až po jaderné obranné sítě.
02:11
All of these things are made possible
53
131184
1989
To všechno je možné jen
02:13
because of computers,
54
133173
1416
díky počítačům,
02:14
and therefore because of cyber,
55
134589
1983
a tudíž i díky kybernetice.
02:16
and when something goes wrong,
56
136572
1504
A když se něco pokazí,
02:18
cyber can make all of these things impossible.
57
138076
3118
může kybernetika vyřadit cokoliv z těch věcí.
02:21
But that's where I step in.
58
141194
1585
A tady zasahuji já.
02:22
A big part of my job is defending all of these things,
59
142779
2940
Velkou část mého života tvoří ochrana těchto věcí,
02:25
keeping them working,
60
145719
1662
aby dále fungovaly.
02:27
but once in a while, part of my job is to break one of these things,
61
147381
2328
Někdy je ale mou prací i něco takového prolomit,
02:29
because cyber isn't just about defense,
62
149709
2396
protože kybernetika není jen o obraně.
02:32
it's also about offense.
63
152105
2273
Je také o útoku.
02:34
We're entering an age where we talk about
64
154378
1576
Vstupujeme do věku, kdy hovoříme
02:35
cyberweapons.
65
155954
1461
o kyberzbraních.
02:37
In fact, so great is the potential for cyber offense
66
157415
3135
Potenciál kyberútoků je tak velký,
02:40
that cyber is considered a new domain of warfare.
67
160550
3621
že se kybernetika považuje za novou doménu válčení.
02:44
Warfare.
68
164171
1800
Válčení.
02:45
It's not necessarily a bad thing.
69
165971
1929
Není to nutně špatná věc.
02:47
On the one hand, it means we have whole new front
70
167900
2751
Na jedné straně to znamená, že se otevřela nová fronta,
02:50
on which we need to defend ourselves,
71
170651
1743
na které se musíme bránit,
02:52
but on the other hand,
72
172394
1485
ale na druhé straně
02:53
it means we have a whole new way to attack,
73
173879
1842
to znamená, že máme nový způsob útoku,
02:55
a whole new way to stop evil people
74
175721
1859
kterým můžeme zabránit padouchům
02:57
from doing evil things.
75
177580
2227
páchat zlo.
02:59
So let's consider an example of this
76
179807
1811
Představme si třeba situaci,
03:01
that's completely theoretical.
77
181618
1689
která je naprosto teoretická.
03:03
Suppose a terrorist wants to blow up a building,
78
183307
2258
Dejme tomu, že terorista chce odpálit budovu
03:05
and he wants to do this again and again
79
185565
2068
a chce to i v budoucnosti pořád
03:07
in the future.
80
187633
1451
opakovat.
03:09
So he doesn't want to be in that building when it explodes.
81
189084
2840
Nechce být uvnitř budovy, když vybouchne.
03:11
He's going to use a cell phone
82
191924
1518
Použije svůj mobil
03:13
as a remote detonator.
83
193442
2335
a odpálí ji na dálku.
03:15
Now, it used to be the only way we had
84
195777
1871
Jediným způsobem, kterým jsme mohli
03:17
to stop this terrorist
85
197648
1636
zastavit toho teroristu,
03:19
was with a hail of bullets and a car chase,
86
199284
2673
byla sprška kulek a automobilová honička,
03:21
but that's not necessarily true anymore.
87
201957
2332
ale tohle už nutně neplatí.
03:24
We're entering an age where we can stop him
88
204289
1563
Bude možné ho zastavit
03:25
with the press of a button
89
205852
1110
stiskem tlačítka
03:26
from 1,000 miles away,
90
206962
2007
vzdáleného 1 500 km.
03:28
because whether he knew it or not,
91
208969
1589
Ať už si to uvědomil, nebo ne,
03:30
as soon as he decided to use his cell phone,
92
210558
1711
jakmile se rozhodl použít mobil,
03:32
he stepped into the realm of cyber.
93
212269
3134
vstoupil do království kybernetiky.
03:35
A well-crafted cyber attack could break into his phone,
94
215403
3117
Důmyslným kybernetickým útokem lze vniknout do jeho mobilu,
03:38
disable the overvoltage protections on his battery,
95
218520
2149
poškodit přepěťovou ochranu na baterii,
03:40
drastically overload the circuit,
96
220669
1755
drasticky přetížit obvod, a tím
03:42
cause the battery to overheat, and explode.
97
222424
2357
způsobit přehřátí baterie a její výbuch.
03:44
No more phone, no more detonator,
98
224781
2446
Není mobil, není detonátor
03:47
maybe no more terrorist,
99
227227
1923
a možná není ani terorista
03:49
all with the press of a button
100
229150
1031
díky stisku tlačítka
03:50
from a thousand miles away.
101
230181
2680
vzdáleného tisíce kilometrů.
03:52
So how does this work?
102
232861
1751
Takže jak to funguje?
03:54
It all comes back to those ones and zeros.
103
234612
2268
Vše se vrací k těmto jedničkám a nulám.
03:56
Binary information makes your phone work,
104
236880
3005
Díky binární informaci funguje váš mobil
03:59
and used correctly, it can make your phone explode.
105
239885
3584
a při správném použití může váš mobil odpálit.
04:03
So when you start to look at cyber from this perspective,
106
243469
2472
Když se podíváte na kybernetiku z této perspektivy,
04:05
spending your life sifting through binary information
107
245941
3163
tak život strávený zkoumáním binární informace
04:09
starts to seem kind of exciting.
108
249104
2417
začíná vypadat trochu napínavě.
04:11
But here's the catch: This is hard,
109
251521
2646
Ale je v tom háček. Je to těžké,
04:14
really, really hard,
110
254167
1685
nesmírně těžké.
04:15
and here's why.
111
255852
1834
Tady je důvod.
04:17
Think about everything you have on your cell phone.
112
257686
2766
Představte si, co všechno máte v mobilu.
04:20
You've got the pictures you've taken.
113
260452
1963
Obrázky, které jste vyfotili.
04:22
You've got the music you listen to.
114
262415
1786
Hudbu, kterou posloucháte.
04:24
You've got your contacts list,
115
264201
1648
Seznam kontaktů,
04:25
your email, and probably 500 apps
116
265849
1625
e-mail a nejspíš 500 aplikací,
04:27
you've never used in your entire life,
117
267474
3001
které jste za celý život nepoužili.
04:30
and behind all of this is the software, the code,
118
270475
3987
Za tím vším stojí software, kód,
04:34
that controls your phone,
119
274462
1380
který řídí váš mobil.
04:35
and somewhere, buried inside of that code,
120
275842
2656
Tam někde pohřbený uvnitř kódu
04:38
is a tiny piece that controls your battery,
121
278498
2548
je malý kousíček, který řídí baterii,
04:41
and that's what I'm really after,
122
281046
1871
a přesně ten mě zajímá.
04:42
but all of this, just a bunch of ones and zeros,
123
282917
3686
Jenže je to všechno jen změť jedniček a nul.
04:46
and it's all just mixed together.
124
286603
1531
Všechno je smíchané dohromady.
04:48
In cyber, we call this finding a needle in a stack of needles,
125
288134
3545
V kybernetice tomu říkáme hledání jehly v kupce jehel,
04:51
because everything pretty much looks alike.
126
291679
2349
protože všechno vypadá skoro stejně.
04:54
I'm looking for one key piece,
127
294028
1732
Hledám jeden klíčový kousíček,
04:55
but it just blends in with everything else.
128
295760
3234
ale ten splývá se vším ostatním.
04:58
So let's step back from this theoretical situation
129
298994
2252
Nechme stranou tuto teoretickou situaci,
05:01
of making a terrorist's phone explode,
130
301246
2344
ve které odpálíme teroristův mobil,
05:03
and look at something that actually happened to me.
131
303590
2816
a podívejme se něco, co se mi skutečně přihodilo.
05:06
Pretty much no matter what I do,
132
306406
1343
Ať už dělám na čemkoli,
05:07
my job always starts with sitting down
133
307749
1442
moje práce začíná pohledem
05:09
with a whole bunch of binary information,
134
309191
2372
na pořádný kus binární informace.
05:11
and I'm always looking for one key piece
135
311563
1727
Vždy hledám jeden klíčový kousek,
05:13
to do something specific.
136
313290
1987
abych udělal něco konkrétního.
05:15
In this case, I was looking for a very advanced,
137
315277
2077
Tady jsem hledal kousek velmi složitého,
05:17
very high-tech piece of code
138
317354
1518
technologicky špičkového kódu,
05:18
that I knew I could hack,
139
318872
1215
který jsem mohl hacknout,
05:20
but it was somewhere buried
140
320087
1714
ale který byl pohřben někde
05:21
inside of a billion ones and zeroes.
141
321801
2026
uvnitř miliardy jedniček a nul.
05:23
Unfortunately for me, I didn't know
142
323827
1578
Bohužel jsem ani nevěděl,
05:25
quite what I was looking for.
143
325405
1691
co přesně hledám.
05:27
I didn't know quite what it would look like,
144
327096
1196
Nevěděl jsem, jak vypadá,
05:28
which makes finding it really, really hard.
145
328292
2918
a kvůli tomu bylo hledání velmi těžké.
05:31
When I have to do that, what I have to do
146
331210
2039
Při takové práci se v podstatě
05:33
is basically look at various pieces
147
333249
2342
musím dívat na různé části
05:35
of this binary information,
148
335591
1723
této binární informace.
05:37
try to decipher each piece, and see if it might be
149
337314
2202
Zkouším rozluštit každou část, abych našel to,
05:39
what I'm after.
150
339516
1224
co hledám.
05:40
So after a while, I thought I had found the piece
151
340740
1625
A po chvíli jsem si myslel,
05:42
I was looking for.
152
342365
1337
že jsem tu část našel.
05:43
I thought maybe this was it.
153
343702
2104
Myslel jsem, že to může být ono.
05:45
It seemed to be about right, but I couldn't quite tell.
154
345806
2032
Odpovídalo by to, ale nebyl jsem si jist.
05:47
I couldn't tell what those ones and zeros represented.
155
347838
2918
Nebyl jsem si jist, co ty jedničky a nuly znamenají.
05:50
So I spent some time trying to put this together,
156
350756
3374
Chvíli jsem se pokoušel složit to dohromady,
05:54
but wasn't having a whole lot of luck,
157
354130
1670
ale neměl jsem moc štěstí.
05:55
and finally I decided,
158
355800
1186
Nakonec jsem se rozhodl,
05:56
I'm going to get through this,
159
356986
1609
že to dokončím.
05:58
I'm going to come in on a weekend,
160
358595
1511
Půjdu do práce o víkendu
06:00
and I'm not going to leave
161
360106
1340
a neodejdu dřív,
06:01
until I figure out what this represents.
162
361446
1712
dokud nerozluštím, co to znamená.
06:03
So that's what I did. I came in on a Saturday morning,
163
363158
2166
To jsem udělal. Přišel jsem v sobotu ráno
06:05
and about 10 hours in, I sort of had all the pieces to the puzzle.
164
365324
3645
a po 10 hodinách jsem měl všechny části skládačky.
06:08
I just didn't know how they fit together.
165
368969
1392
Nevěděl jsem ale, jak do sebe
06:10
I didn't know what these ones and zeros meant.
166
370361
2790
zapadají, a co ty jedničky a nuly znamenají.
06:13
At the 15-hour mark,
167
373151
2067
Po 15 hodinách
06:15
I started to get a better picture of what was there,
168
375218
2602
jsem začal mít lepší představu toho, co to je,
06:17
but I had a creeping suspicion
169
377820
1772
ale měl jsem nepříjemné podezření,
06:19
that what I was looking at
170
379592
1589
že to, na co se dívám,
06:21
was not at all related to what I was looking for.
171
381181
2923
vůbec nesouvisí s tím, co jsem hledal.
06:24
By 20 hours, the pieces started to come together
172
384104
2487
Po 20 hodinách se začaly kousky spojovat
06:26
very slowly — (Laughter) —
173
386591
3764
hodně pomalu -- (Smích) --
06:30
and I was pretty sure I was going down
174
390355
1266
byl jsem si teď dost jistý,
06:31
the wrong path at this point,
175
391621
1939
že jsem se vydal špatnou cestou.
06:33
but I wasn't going to give up.
176
393560
2251
Ale nehodlal jsem to vzdát.
06:35
After 30 hours in the lab,
177
395811
2834
Po 30 hodinách v laboratoři
06:38
I figured out exactly what I was looking at,
178
398645
2261
jsem bezpečně zjistil, na co se dívám,
06:40
and I was right, it wasn't what I was looking for.
179
400906
2818
a měl jsem pravdu. Tohle jsem nehledal.
06:43
I spent 30 hours piecing together
180
403724
1699
Strávil jsem 30 hodin skládáním
06:45
the ones and zeros that formed a picture of a kitten.
181
405423
2722
jedniček a nul, které tvořily obrázek koťátka.
06:48
(Laughter)
182
408145
1795
(Smích)
06:49
I wasted 30 hours of my life searching for this kitten
183
409940
3806
Promarnil jsem 30 hodin života hledáním kočky,
06:53
that had nothing at all to do
184
413746
1838
která neměla nic společného
06:55
with what I was trying to accomplish.
185
415584
1987
s tím, čeho jsem chtěl dosáhnout.
06:57
So I was frustrated, I was exhausted.
186
417571
3863
Byl jsem otrávený a vyčerpaný.
07:01
After 30 hours in the lab, I probably smelled horrible.
187
421434
3226
Po 30 hodinách jsem asi strašně smrděl.
07:04
But instead of just going home
188
424660
2230
Ale místo abych šel domů
07:06
and calling it quits, I took a step back
189
426890
2530
a praštil s tím, udělal jsem krok zpátky
07:09
and asked myself, what went wrong here?
190
429420
2541
a zeptal jsem se, co se tady pokazilo?
07:11
How could I make such a stupid mistake?
191
431961
2212
Jak jsem mohl udělat tak hloupou chybu?
07:14
I'm really pretty good at this.
192
434173
1398
Jsem v tom docela dobrý.
07:15
I do this for a living.
193
435571
1319
Živím se tím.
07:16
So what happened?
194
436890
2148
Tak co se stalo?
07:19
Well I thought, when you're looking at information at this level,
195
439038
2775
Řekl jsem si, že když se díváte na data takového stupně,
07:21
it's so easy to lose track of what you're doing.
196
441813
2827
je snadné ztratit přehled o tom, co děláte.
07:24
It's easy to not see the forest through the trees.
197
444640
1744
Je snadné kvůli stromům nevidět les.
07:26
It's easy to go down the wrong rabbit hole
198
446384
2164
Je snadné spadnout špatnou králičí norou
07:28
and waste a tremendous amount of time
199
448548
1762
a promarnit spoustu času tím,
07:30
doing the wrong thing.
200
450310
1820
že děláte nesprávnou věc.
07:32
But I had this epiphany.
201
452130
1600
Bylo to jako osvícení.
07:33
We were looking at the data completely incorrectly
202
453730
2999
Dívali jsme se na data úplně chybně
07:36
since day one.
203
456729
1490
už od prvního dne.
07:38
This is how computers think, ones and zeros.
204
458219
2103
Takhle myslí počítače: jedničky a nuly.
07:40
It's not how people think,
205
460322
1392
Takhle nemyslí lidé,
07:41
but we've been trying to adapt our minds
206
461714
2314
ale my se snažili přizpůsobit naše myšlení
07:44
to think more like computers
207
464028
1345
a myslet víc jako počítače,
07:45
so that we can understand this information.
208
465373
2597
abychom porozuměli této informaci.
07:47
Instead of trying to make our minds fit the problem,
209
467970
1950
Místo abychom přizpůsobili naše myšlení problému,
07:49
we should have been making the problem
210
469920
1648
měli jsme ten problém přizpůsobit
07:51
fit our minds,
211
471568
969
našemu myšlení,
07:52
because our brains have a tremendous potential
212
472537
2109
protože naše mozky mají ohromný potenciál
07:54
for analyzing huge amounts of information,
213
474646
3086
analyzovat nesmírné množství informací,
07:57
just not like this.
214
477732
1297
ale ne takto.
Co kdybychom tento potenciál odhalili
07:59
So what if we could unlock that potential
215
479029
1467
08:00
just by translating this
216
480496
1527
tím, že ho přeložíme
08:02
to the right kind of information?
217
482023
2848
do správného druhu informace?
08:04
So with these ideas in mind,
218
484871
1194
S těmito nápady jsem
08:06
I sprinted out of my basement lab at work
219
486065
1618
pádil ze suterénní laborky v práci
08:07
to my basement lab at home,
220
487683
1307
do suterénní laborky doma,
08:08
which looked pretty much the same.
221
488990
1996
která vypadala poměrně stejně.
08:10
The main difference is, at work,
222
490986
1824
Hlavním rozdílem je, že v práci
08:12
I'm surrounded by cyber materials,
223
492810
1579
jsem obklopen kyber materiály,
08:14
and cyber seemed to be the problem in this situation.
224
494389
2605
který se v této situaci jevil jako problém.
08:16
At home, I'm surrounded by everything else I've ever learned.
225
496994
3353
Doma jsem obklopen tím ostatním, co jsem se kdy naučil.
Prozkoumal jsem každou knihu, kterou jsem mohl najít,
08:20
So I poured through every book I could find,
226
500347
1872
08:22
every idea I'd ever encountered,
227
502219
1332
každou potkanou myšlenku,
08:23
to see how could we translate a problem
228
503551
2146
abych zjistil, jak přeložit problém
08:25
from one domain to something completely different?
229
505697
3132
z jedné oblasti do něčeho úplně jiného.
08:28
The biggest question was,
230
508829
1394
Nejdůležitější otázkou bylo,
08:30
what do we want to translate it to?
231
510223
1968
do čeho to chceme přeložit?
08:32
What do our brains do perfectly naturally
232
512191
2112
Co náš mozek zvládá přirozeně dokonale
08:34
that we could exploit?
233
514303
1878
a my toho mohli využít?
08:36
My answer was vision.
234
516181
2289
Mou odpovědí byl obraz.
08:38
We have a tremendous capability to analyze visual information.
235
518470
3149
Máme ohromnou schopnost analyzovat vizuální informace.
08:41
We can combine color gradients, depth cues,
236
521619
2583
Umíme spojit barevné přechody, hloubku,
08:44
all sorts of these different signals
237
524202
1788
veškeré tyto různé signály
08:45
into one coherent picture of the world around us.
238
525990
2395
do jednoho souvislého obrázku světa okolo nás.
08:48
That's incredible.
239
528385
1407
Je to neuvěřitelné.
08:49
So if we could find a way to translate
240
529792
1381
Pokud bychom našli způsob jak přeložit
08:51
these binary patterns to visual signals,
241
531173
2186
tyto binární vzory do vizuálních signálů,
08:53
we could really unlock the power of our brains
242
533359
1832
mohli bychom odemknout sílu našeho mozku
08:55
to process this stuff.
243
535191
2710
zpracovávat takové věci.
08:57
So I started looking at the binary information,
244
537901
1843
Začal jsem se dívat na binární informace
08:59
and I asked myself, what do I do
245
539744
1090
a zeptal se co dělám,
09:00
when I first encounter something like this?
246
540834
1876
když prve narazím na něco takového?
09:02
And the very first thing I want to do,
247
542710
1623
První věc, kterou chci udělat,
09:04
the very first question I want to answer,
248
544333
1359
první otázka, kterou chci zodpovědět,
09:05
is what is this?
249
545692
1278
09:06
I don't care what it does, how it works.
250
546970
2528
zní, co to je?
Je mi jedno, jak to funguje.
09:09
All I want to know is, what is this?
251
549498
2479
Já chci jen vědět, co to je.
09:11
And the way I can figure that out
252
551977
1675
Můžu to zjistit tak, že se
09:13
is by looking at chunks,
253
553652
1683
podívám na části,
09:15
sequential chunks of binary information,
254
555335
2453
sekvenční části binární informace,
09:17
and I look at the relationships between those chunks.
255
557788
2902
a dívám se na vztahy mezi těmito částmi.
09:20
When I gather up enough of these sequences,
256
560690
1772
Když posbírám dost těchto sekvencí,
09:22
I begin to get an idea of exactly
257
562462
2004
začíná mě napadat, co přesně
09:24
what this information must be.
258
564466
2634
tato informace musí být.
09:27
So let's go back to that
259
567100
1184
Teď se vraťme k situaci,
09:28
blow up the terrorist's phone situation.
260
568284
2090
kdy jsme odpálili teroristův mobil.
09:30
This is what English text looks like
261
570374
2203
Takto vypadá anglický text
09:32
at a binary level.
262
572577
1313
na binární úrovni.
09:33
This is what your contacts list would look like
263
573890
2326
Takto by vypadal váš seznam kontaktů,
09:36
if I were examining it.
264
576216
1560
kdybych ho zkoumal já.
09:37
It's really hard to analyze this at this level,
265
577776
2234
Na této úrovni je analýza velmi obtížná,
09:40
but if we take those same binary chunks
266
580010
2104
ale pokud vezmeme stejné binárni části,
09:42
that I would be trying to find,
267
582114
1182
které jsem se snažil najít,
09:43
and instead translate that
268
583296
1764
a přeložili bychom je
09:45
to a visual representation,
269
585060
1920
do vizuální podoby,
09:46
translate those relationships,
270
586980
1797
tedy přeložili ty vztahy,
09:48
this is what we get.
271
588777
1556
dostaneme tohle.
09:50
This is what English text looks like
272
590333
1914
Takto vypadá anglický text
09:52
from a visual abstraction perspective.
273
592247
2671
z obrazově abstraktivní perspektivy.
09:54
All of a sudden,
274
594918
1140
Najednou
09:56
it shows us all the same information
275
596058
1435
nám ukazuje tytéž informace,
09:57
that was in the ones and zeros,
276
597493
1172
které byly v jedničkách a nulách,
09:58
but show us it in an entirely different way,
277
598665
2321
ale naprosto odlišným způsobem,
10:00
a way that we can immediately comprehend.
278
600986
1717
kterému můžeme ihned porozumět.
10:02
We can instantly see all of the patterns here.
279
602703
2965
Tady okamžitě vidíme všechny vzory.
10:05
It takes me seconds to pick out patterns here,
280
605668
2592
Zabere mi pár vteřin rozpoznat zde vzory,
10:08
but hours, days, to pick them out
281
608260
2254
ale hodiny, dny, to zabere
10:10
in ones and zeros.
282
610514
1320
v jedničkách a nulách.
10:11
It takes minutes for anybody to learn
283
611834
1736
Potrvá pár minut, abyste zjistili,
10:13
what these patterns represent here,
284
613570
1665
co představují tyto vzory,
10:15
but years of experience in cyber
285
615235
2247
ale léta zkušeností v kybernetice,
10:17
to learn what those same patterns represent
286
617482
1654
abyste zjistili, co stejné vzory představují
10:19
in ones and zeros.
287
619136
1586
v jedničkách a nulách.
10:20
So this piece is caused by
288
620722
1662
Tuto část tvoří
10:22
lower case letters followed by lower case letters
289
622384
2024
malá písmena následovaná malými písmeny
10:24
inside of that contact list.
290
624408
1767
uvnitř seznamu kontaktů.
10:26
This is upper case by upper case,
291
626175
1341
Tady je velké za velkým,
10:27
upper case by lower case, lower case by upper case.
292
627516
2685
velké za malým, malé za velkým.
10:30
This is caused by spaces. This is caused by carriage returns.
293
630201
2686
Tohle vytváří mezery. Tohle vytváří řídící znak.
10:32
We can go through every little detail
294
632887
1508
Můžeme projít každičký detail
10:34
of the binary information in seconds,
295
634395
2966
binární informace během sekund
10:37
as opposed to weeks, months, at this level.
296
637361
3534
oproti týdnům a měsícům na takovém stupni.
10:40
This is what an image looks like
297
640895
1512
Takto vypadá obrázek
10:42
from your cell phone.
298
642407
1876
z vašeho mobilu.
10:44
But this is what it looks like
299
644283
1013
Ale takto vypadá
10:45
in a visual abstraction.
300
645296
1891
v obrazové abstrakci.
10:47
This is what your music looks like,
301
647187
1985
Takto vypadá vaše hudba,
10:49
but here's its visual abstraction.
302
649172
2203
ale tady je její obrazová abstrakce.
10:51
Most importantly for me,
303
651375
1760
Co je důležité pro mě,
10:53
this is what the code on your cell phone looks like.
304
653135
3275
takhle vypadá kód ve vašem mobilu.
10:56
This is what I'm after in the end,
305
656410
2157
Po něm také pátrám,
10:58
but this is its visual abstraction.
306
658567
2140
ale toto je jeho obrazová abstrakce.
11:00
If I can find this, I can't make the phone explode.
307
660707
2509
Pokud ho najdu, můžu odpálit mobil.
11:03
I could spend weeks trying to find this
308
663216
2619
Strávil bych týdny jeho hledáním
11:05
in ones and zeros,
309
665835
1177
v jedničkách a nulách,
11:07
but it takes me seconds to pick out
310
667012
1784
ale zabere pár sekund rozeznat ho
11:08
a visual abstraction like this.
311
668796
3304
v takové obrazové abstrakci.
11:12
One of those most remarkable parts about all of this
312
672100
2492
Jedna z nejpozoruhodnějších věcí je,
11:14
is it gives us an entirely new way to understand
313
674592
2832
že nám to dává zcela nový způsob porozumění
11:17
new information, stuff that we haven't seen before.
314
677424
3239
nové informaci, kterou jsme ještě neviděli.
11:20
So I know what English looks like at a binary level,
315
680663
2504
Vím, jak na binární úrovni vypadá angličtina,
11:23
and I know what its visual abstraction looks like,
316
683167
2110
a vím, jak vypadá její obrazová abstrakce,
11:25
but I've never seen Russian binary in my entire life.
317
685277
3315
ale nikdy jsem neviděl binární ruštinu.
11:28
It would take me weeks just to figure out
318
688592
1800
Trvalo by mi týdny zjistit z pouhých
11:30
what I was looking at from raw ones and zeros,
319
690392
2997
jedniček a nul, na se to dívám,
11:33
but because our brains can instantly pick up
320
693389
1751
ale jelikož náš mozek umí zachytit
11:35
and recognize these subtle patterns inside
321
695140
2817
a rozpoznat i nepatrné vzory uvnitř
11:37
of these visual abstractions,
322
697957
1488
těchto obrazových abstrakcí,
11:39
we can unconsciously apply those
323
699445
1832
můžeme je mimovolně využít
11:41
in new situations.
324
701277
1573
i v nových situacích.
11:42
So this is what Russian looks like
325
702850
1482
Takto vypadá ruština
11:44
in a visual abstraction.
326
704332
1580
v obrazové abstrakci.
11:45
Because I know what one language looks like,
327
705912
1804
Protože vím, jak vypadá jeden jazyk,
11:47
I can recognize other languages
328
707716
1576
dokážu rozpoznat jiné jazyky
11:49
even when I'm not familiar with them.
329
709292
1870
dokonce i když je neznám.
11:51
This is what a photograph looks like,
330
711162
1786
Takto vypadá fotografie,
11:52
but this is what clip art looks like.
331
712948
1887
ale takto vypadá klipart.
11:54
This is what the code on your phone looks like,
332
714835
2555
Takto vypadá kód ve vašem mobilu,
11:57
but this is what the code on your computer looks like.
333
717390
2707
ale takto vypadá kód ve vašem počítači.
12:00
Our brains can pick up on these patterns
334
720097
1864
Naše mozky dokáže zachytit tyto vzorce
12:01
in ways that we never could have
335
721961
1951
způsobem, jakým by to nikdy nedokázal
12:03
from looking at raw ones and zeros.
336
723912
2496
z čistých jedniček a nul.
12:06
But we've really only scratched the surface
337
726408
1856
Zatím jsme teprve na počátku toho,
12:08
of what we can do with this approach.
338
728264
2137
co všechno můžeme s tímto přístupem dokázat.
12:10
We've only begun to unlock the capabilities
339
730401
1678
Teprve začínáme odemykat možnosti
12:12
of our minds to process visual information.
340
732079
3315
mysli zpracovávat vizuální informace.
12:15
If we take those same concepts and translate them
341
735394
1990
Pokud tentýž koncept přeložíme
12:17
into three dimensions instead,
342
737384
1651
do trojrozměrného,
12:19
we find entirely new ways of making sense of information.
343
739035
3195
najdeme tím úplně nové způsoby chápání informace.
12:22
In seconds, we can pick out every pattern here.
344
742230
2485
Během pár vteřin rozpoznáme každý vzor.
12:24
we can see the cross associated with code.
345
744715
1820
Uvidíme kříž spojený s kódem.
12:26
We can see cubes associated with text.
346
746535
1932
Uvidíme kostky spojené s textem.
12:28
We can even pick up the tiniest visual artifacts.
347
748467
2476
Rozpoznáme i nejmenší optické artefakty.
12:30
Things that would take us weeks,
348
750943
2130
Objekty, které bychom hledali
12:33
months to find in ones and zeroes,
349
753073
2194
týdny a měsíce v jedničkách a nulách,
12:35
are immediately apparent
350
755267
1803
jsou okamžitě viditelné
12:37
in some sort of visual abstraction,
351
757070
2270
v určité obrazové abstrakci.
12:39
and as we continue to go through this
352
759340
1132
Při dalším prohledávání
12:40
and throw more and more information at it,
353
760472
2016
a s přibýváním nových informací
12:42
what we find is that we're capable of processing
354
762488
2281
zjistíme, že jsme schopni zpracovat
12:44
billions of ones and zeros
355
764769
2416
miliardy jedniček a nul
12:47
in a matter of seconds
356
767185
1168
během pár vteřin
12:48
just by using our brain's built-in ability
357
768353
3234
s pomocí vrozené schopnosti našeho mozku
12:51
to analyze patterns.
358
771587
1954
analyzovat vzory.
12:53
So this is really nice and helpful,
359
773541
2303
Je to moc pěkné a užitečné,
12:55
but all this tells me is what I'm looking at.
360
775844
2359
ale jen mi to řekne, na co se dívám.
12:58
So at this point, based on visual patterns,
361
778203
1484
Právě teď, na základě vizuálních vzorů,
12:59
I can find the code on the phone.
362
779687
2409
jsem schopen najít kód v mobilu.
13:02
But that's not enough to blow up a battery.
363
782096
2665
To ale nestačí k odpálení baterie.
13:04
The next thing I need to find is the code
364
784761
1568
Ještě musím najít kód,
13:06
that controls the battery, but we're back
365
786329
1761
který řídí baterii, ale tím se vracíme
13:08
to the needle in a stack of needles problem.
366
788090
1731
k hledání jehly v kupce jehel.
13:09
That code looks pretty much like all the other code
367
789821
2389
Ten kód vypadá stejně jako všechny kódy
13:12
on that system.
368
792210
2238
v systému.
13:14
So I might not be able to find the code that controls the battery,
369
794448
2401
Možná nenajdu kód, který řídí baterii,
13:16
but there's a lot of things that are very similar to that.
370
796849
2011
ale jsou tam jiné věci, které mu jsou podobné.
13:18
You have code that controls your screen,
371
798860
1854
Máte kód, který řídí obrazovku,
13:20
that controls your buttons, that controls your microphones,
372
800714
2216
který řídí tlačítka, nebo mikrofon,
13:22
so even if I can't find the code for the battery,
373
802930
1928
takže i když nenajdu kód pro baterii,
13:24
I bet I can find one of those things.
374
804858
2245
určitě můžu najít něco z toho.
13:27
So the next step in my binary analysis process
375
807103
2705
Dalším krokem v mé binární analýze
13:29
is to look at pieces of information
376
809808
1231
je podívat se na části dat,
13:31
that are similar to each other.
377
811039
2018
které jsou si podobné.
13:33
It's really, really hard to do at a binary level,
378
813057
3983
To je na binární úrovni nesmírně těžké,
13:37
but if we translate those similarities to a visual abstraction instead,
379
817040
3643
ale pokud je přeložíme do obrazové abstrakce,
13:40
I don't even have to sift through the raw data.
380
820683
2438
nemusím se vůbec probírat původními daty.
13:43
All I have to do is wait for the image to light up
381
823121
2155
Pouze si počkám, až se rozzáří obraz,
13:45
to see when I'm at similar pieces.
382
825276
2236
když narazím na podobné části.
13:47
I follow these strands of similarity like a trail of bread crumbs
383
827512
3028
Sleduji tyto podobnosti jako cestu z drobečků,
13:50
to find exactly what I'm looking for.
384
830540
3106
abych našel to, co hledám.
13:53
So at this point in the process,
385
833646
1734
Tím jsem v tomto okamžiku
13:55
I've located the code
386
835380
1318
lokalizoval kód,
13:56
responsible for controlling your battery,
387
836698
1685
který řídí vaši baterii,
13:58
but that's still not enough to blow up a phone.
388
838383
2576
ale stále to nestačí na odpálení mobilu.
14:00
The last piece of the puzzle
389
840959
1564
Posledním dílkem skládačky
14:02
is understanding how that code
390
842523
2679
je porozumění, jak daný kód
14:05
controls your battery.
391
845202
1202
řídí vaši baterii.
14:06
For this, I need to identify
392
846404
2388
K tomu musím rozpoznat
14:08
very subtle, very detailed relationships
393
848792
1716
velice jemné a detailní vztahy
14:10
within that binary information,
394
850508
2089
uvnitř binární informace.
14:12
another very hard thing to do
395
852597
1755
Další nesmírně obtížná věc,
14:14
when looking at ones and zeros.
396
854352
2312
když se díváte na jedničky a nuly.
14:16
But if we translate that information
397
856664
1396
Ale pokud informaci přeložíme
14:18
into a physical representation,
398
858060
2180
do fyzické podoby,
14:20
we can sit back and let our visual cortex do all the hard work.
399
860240
3016
všechnu těžkou práci odvede jen náš zrakový kortex.
14:23
It can find all the detailed patterns,
400
863256
1734
Najde za nás všechny detailní vzory,
14:24
all the important pieces, for us.
401
864990
2020
všechny důležité části.
14:27
It can find out exactly how the pieces of that code
402
867010
2593
Může přesně zjistit, jak části kódu
14:29
work together to control that battery.
403
869603
2934
fungují a řídí tak baterii.
14:32
All of this can be done in a matter of hours,
404
872537
3004
To vše je otázka několika hodin,
14:35
whereas the same process
405
875541
1356
zatímco stejný proces
14:36
would have taken months in the past.
406
876897
2922
by dříve zabral několik měsíců.
14:39
This is all well and good
407
879819
1189
Všechno je skvělé
14:41
in a theoretical blow up a terrorist's phone situation.
408
881008
2942
v teoretickém odpálení teroristova mobilu.
14:43
I wanted to find out if this would really work
409
883950
2847
Chtěl jsem zjistit, zda by to fungovalo
14:46
in the work I do every day.
410
886797
2629
i v mé každodenní práci.
14:49
So I was playing around with these same concepts
411
889426
3055
Využil jsem stejné koncepty
14:52
with some of the data I've looked at in the past,
412
892481
3024
u dat, se kterými jsem dříve pracoval,
14:55
and yet again, I was trying to find
413
895505
2492
a snažil jsem se znovu najít
14:57
a very detailed, specific piece of code
414
897997
2208
detailní, konkrétní část kódu
15:00
inside of a massive piece of binary information.
415
900205
3595
uvnitř obrovského kusu binární informace.
15:03
So I looked at it at this level,
416
903800
1773
Na této úrovni jsem si myslel,
15:05
thinking I was looking at the right thing,
417
905573
1950
že se dívám na správnou věc,
15:07
only to see this doesn't have
418
907523
2321
ale ve skutečnosti chyběla
15:09
the connectivity I would have expected
419
909844
1740
ta spojitost, kterou jsem očekával
15:11
for the code I was looking for.
420
911584
1905
pro hledaný kód.
15:13
In fact, I'm not really sure what this is,
421
913489
2603
Ani nevím, co to je,
15:16
but when I stepped back a level
422
916092
1012
ale když jsem se vrátil
15:17
and looked at the similarities within the code
423
917104
1715
a podíval se na podobnosti uvnitř kódu,
15:18
I saw, this doesn't have similarities
424
918819
2294
viděl jsem, že se to nepodobá
15:21
like any code that exists out there.
425
921113
1491
žádnému existujícímu kódu.
15:22
I can't even be looking at code.
426
922604
2225
Nemůžu se dívat na kód.
15:24
In fact, from this perspective,
427
924829
2386
Z tohoto pohledu jsem věděl,
15:27
I could tell, this isn't code.
428
927215
2048
že to není kód.
15:29
This is an image of some sort.
429
929263
2048
Je to nějaký obrázek.
15:31
And from here, I can see,
430
931311
1682
A tady už vidím,
15:32
it's not just an image, this is a photograph.
431
932993
2911
že to není obrázek, ale fotka.
15:35
Now that I know it's a photograph,
432
935904
1392
Když vím, že je to fotka,
15:37
I've got dozens of other binary translation techniques
433
937296
2930
mám spoustu technik binárního překladu,
15:40
to visualize and understand that information,
434
940226
2421
kterými zobrazím a porozumím informaci,
15:42
so in a matter of seconds, we can take this information,
435
942647
2543
takže během vteřin ji můžeme vložit
15:45
shove it through a dozen other visual translation techniques
436
945190
2397
do nějakého vizuálního překladače,
15:47
in order to find out exactly what we were looking at.
437
947587
3731
abychom zjistili, na co díváme.
15:51
I saw — (Laughter) —
438
951318
1682
Uviděl jsem -- (Smích) --
15:53
it was that darn kitten again.
439
953000
3456
zase to zatracené koťátko.
15:56
All this is enabled
440
956456
1050
To vše díky tomu,
15:57
because we were able to find a way
441
957506
1495
že jsme dokázali najít způsob,
15:59
to translate a very hard problem
442
959001
2029
jak přeložit velmi obížný problém
16:01
to something our brains do very naturally.
443
961030
2512
do něčeho, co náš mozek přirozeně zvládne.
16:03
So what does this mean?
444
963542
2238
A co to znamená?
16:05
Well, for kittens, it means
445
965780
1545
Pro koťátka to znamená
16:07
no more hiding in ones and zeros.
446
967325
2417
už žádnou schovku v jedničkách a nulách.
16:09
For me, it means no more wasted weekends.
447
969742
3303
Pro mě už žádné promarněné víkendy.
16:13
For cyber, it means we have a radical new way
448
973045
2612
A pro kybernetiku úplně nový způsob
16:15
to tackle the most impossible problems.
449
975657
2965
řešení těchto beznadějných problémů.
16:18
It means we have a new weapon
450
978622
1812
Znamená to novou zbraň
16:20
in the evolving theater of cyber warfare,
451
980434
2416
na rostoucím poli kybernetické války.
16:22
but for all of us,
452
982850
1420
Ale pro nás všechny to znamená,
16:24
it means that cyber engineers
453
984270
1475
že kyberbezpečnostní inženýři
16:25
now have the ability to become first responders
454
985745
2146
jsou schopni reagovat jako první
16:27
in emergency situations.
455
987891
2583
v mimořádných událostech.
16:30
When seconds count,
456
990474
1047
Když rozhodují vteřiny,
16:31
we've unlocked the means to stop the bad guys.
457
991521
3409
objevili jsme způsob jak zastavit zločince.
16:34
Thank you.
458
994930
2000
Děkuji vám.
16:36
(Applause)
459
996930
2962
(Potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7