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

Chris Domas: Los 1s y 0s detrás de la ciberguerra

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2014-06-30 ・ TED


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

Chris Domas: Los 1s y 0s detrás de la ciberguerra

162,008 views ・ 2014-06-30

TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: mariana vergnano
00:12
This is a lot of ones and zeros.
0
12770
2262
Aquí hay muchos unos y ceros.
00:15
It's what we call binary information.
1
15032
3099
Es lo que llamamos información binaria.
00:18
This is how computers talk.
2
18131
1442
Así hablan las computadoras.
00:19
It's how they store information.
3
19573
1929
Así almacenan información.
00:21
It's how computers think.
4
21502
1626
Así piensan las computadoras.
00:23
It's how computers do
5
23128
1619
Así las computadoras
00:24
everything it is that computers do.
6
24747
2382
hacen todo lo que saben hacer.
00:27
I'm a cybersecurity researcher,
7
27129
2047
Soy investigador de seguridad informática;
00:29
which means my job is to sit down with this information
8
29176
2070
o sea, mi trabajo consiste en analizar esta información
00:31
and try to make sense of it,
9
31246
1684
y tratar de darle sentido,
00:32
to try to understand what all the ones and zeroes mean.
10
32930
2753
tratar de entender qué significan esos unos y ceros.
00:35
Unfortunately for me, we're not just talking
11
35683
1843
Por desgracia para mí, no solo estamos hablando
00:37
about the ones and zeros I have on the screen here.
12
37526
2234
de los unos y ceros que tengo aquí en la pantalla.
00:39
We're not just talking about a few pages of ones and zeros.
13
39760
2683
No estamos hablando de pocas páginas de unos y ceros.
00:42
We're talking about billions and billions
14
42443
2609
Estamos hablando de miles y miles de millones
00:45
of ones and zeros,
15
45052
1333
de unos y ceros;
00:46
more than anyone could possibly comprehend.
16
46385
2641
más de los que alguien podría comprender.
00:49
Now, as exciting as that sounds,
17
49026
1859
Ahora, apasionante como suena,
00:50
when I first started doing cyber —
18
50885
2492
cuando empecé a trabajar en ciberseguridad...
00:53
(Laughter) —
19
53377
1743
(Risas)
00:55
when I first started doing cyber, I wasn't sure
20
55120
2003
cuando empecé con la ciberseguridad, no estaba seguro
00:57
that sifting through ones and zeros
21
57123
1473
de que tamizar unos y ceros
00:58
was what I wanted to do with the rest of my life,
22
58596
2294
fuera lo que quería hacer el resto de mi vida,
01:00
because in my mind, cyber
23
60890
2020
porque, para mí, la ciberseguridad
01:02
was keeping viruses off of my grandma's computer,
24
62910
3681
era mantener la computadora de mi abuela libre de virus,
01:06
it was keeping people's Myspace pages from being hacked,
25
66591
3348
era mantener las páginas de MySpace libres de ciberataques,
01:09
and maybe, maybe on my most glorious day,
26
69939
2185
y solo quizá, en un día de gloria,
01:12
it was keeping someone's credit card information from being stolen.
27
72124
3751
salvar a alguien del robo a la información de su tarjeta de crédito.
01:15
Those are important things,
28
75875
1363
Son cosas importantes,
01:17
but that's not how I wanted to spend my life.
29
77238
2758
pero no es la forma en que quería pasar mi vida.
01:19
But after 30 minutes of work
30
79996
1934
Luego de 30 minutos de trabajo
01:21
as a defense contractor,
31
81930
1353
como contratista de defensa,
01:23
I soon found out that my idea of cyber
32
83283
2790
pronto advertí que mi idea de ciberseguridad
01:26
was a little bit off.
33
86073
1869
era un poco errónea.
01:27
In fact, in terms of national security,
34
87942
1945
De hecho, en materia de seguridad nacional,
01:29
keeping viruses off of my grandma's computer
35
89887
2071
mantener la computadora de mi abuela libre de virus
01:31
was surprisingly low on their priority list.
36
91958
3186
estaba sorprendentemente abajo en la lista de prioridades.
01:35
And the reason for that is cyber
37
95144
1301
Y esto se debe a que la ciberseguridad
01:36
is so much bigger than any one of those things.
38
96445
3793
es mucho más importante que cualquiera de esas cosas.
01:40
Cyber is an integral part of all of our lives,
39
100238
2825
La ciberseguridad es parte integral de nuestras vidas,
01:43
because computers are an integral part of all of our lives,
40
103063
3060
porque las computadoras son parte integral en nuestras vidas,
01:46
even if you don't own a computer.
41
106123
1952
incluso si uno no tiene una computadora.
01:48
Computers control everything in your car,
42
108075
2646
Las computadoras controlan todo en nuestros autos,
01:50
from your GPS to your airbags.
43
110721
1880
desde el GPS hasta los airbags.
01:52
They control your phone.
44
112601
1316
Controlan el teléfono.
01:53
They're the reason you can call 911
45
113917
1171
Son la razón por la cual podemos llamar al 911
01:55
and get someone on the other line.
46
115088
1796
y alguien nos atiende en la otra línea.
01:56
They control our nation's entire infrastructure.
47
116884
2794
Controlan toda la infraestructura nacional.
01:59
They're the reason you have electricity,
48
119678
1676
Gracias a ellas tenemos electricidad,
02:01
heat, clean water, food.
49
121354
2338
calefacción, agua potable, alimentos.
02:03
Computers control our military equipment,
50
123692
1901
Las computadoras controlan nuestros equipos militares,
02:05
everything from missile silos to satellites
51
125593
1677
todo, desde los silos de misiles y los satélites
02:07
to nuclear defense networks.
52
127270
3914
hasta las redes de defensa nuclear.
02:11
All of these things are made possible
53
131184
1989
Todas estas cosas son posibles
02:13
because of computers,
54
133173
1416
gracias a las computadoras
02:14
and therefore because of cyber,
55
134589
1983
y, por lo tanto, gracias a la ciberseguridad.
02:16
and when something goes wrong,
56
136572
1504
Y cuando algo sale mal,
02:18
cyber can make all of these things impossible.
57
138076
3118
la ciberseguridad puede hacer imposible estas cosas.
02:21
But that's where I step in.
58
141194
1585
Pero ahí es donde entro yo.
02:22
A big part of my job is defending all of these things,
59
142779
2940
Gran parte de mi trabajo consiste en defender estas cosas,
02:25
keeping them working,
60
145719
1662
en mantenerlas en funcionamiento.
02:27
but once in a while, part of my job is to break one of these things,
61
147381
2328
Pero, cada tanto, parte de mi trabajo consiste en romper alguna de estas cosas,
02:29
because cyber isn't just about defense,
62
149709
2396
porque la ciberseguridad no es solo defensiva,
02:32
it's also about offense.
63
152105
2273
también es ofensiva.
02:34
We're entering an age where we talk about
64
154378
1576
Estamos entrando a una era en la que hablamos
02:35
cyberweapons.
65
155954
1461
de ciberarmas.
02:37
In fact, so great is the potential for cyber offense
66
157415
3135
De hecho, tan grande es el potencial de la ciberofensiva
02:40
that cyber is considered a new domain of warfare.
67
160550
3621
que la ciberseguridad se considera como un nuevo dominio de la guerra.
02:44
Warfare.
68
164171
1800
La guerra
02:45
It's not necessarily a bad thing.
69
165971
1929
no necesariamente es algo malo.
02:47
On the one hand, it means we have whole new front
70
167900
2751
Por un lado, implica que hay todo un nuevo frente
02:50
on which we need to defend ourselves,
71
170651
1743
en el que tenemos que defendernos,
02:52
but on the other hand,
72
172394
1485
pero por otro lado,
02:53
it means we have a whole new way to attack,
73
173879
1842
que hay toda una nueva forma de atacar,
02:55
a whole new way to stop evil people
74
175721
1859
una nueva forma de impedir que los malos
02:57
from doing evil things.
75
177580
2227
hagan cosas malas.
02:59
So let's consider an example of this
76
179807
1811
Consideremos un ejemplo de esto
03:01
that's completely theoretical.
77
181618
1689
completamente teórico.
03:03
Suppose a terrorist wants to blow up a building,
78
183307
2258
Supongamos que un terrorista quiere volar un edificio,
03:05
and he wants to do this again and again
79
185565
2068
y quiere hacerlo una y otra vez
03:07
in the future.
80
187633
1451
en el futuro.
03:09
So he doesn't want to be in that building when it explodes.
81
189084
2840
No quiere estar en el edificio cuando explote.
03:11
He's going to use a cell phone
82
191924
1518
Usará su móvil
03:13
as a remote detonator.
83
193442
2335
como detonador remoto.
03:15
Now, it used to be the only way we had
84
195777
1871
La única forma que solíamos tener
03:17
to stop this terrorist
85
197648
1636
para detener a este terrorista
03:19
was with a hail of bullets and a car chase,
86
199284
2673
era con una balacera y una persecución en auto,
03:21
but that's not necessarily true anymore.
87
201957
2332
pero esto ya no necesariamente es así.
03:24
We're entering an age where we can stop him
88
204289
1563
Estamos entrando en una era en la cual podemos detenerlo
03:25
with the press of a button
89
205852
1110
con solo presionar un botón
03:26
from 1,000 miles away,
90
206962
2007
a 1600 km de distancia
03:28
because whether he knew it or not,
91
208969
1589
porque, lo sepa o no,
03:30
as soon as he decided to use his cell phone,
92
210558
1711
cuando decidió usar su móvil
03:32
he stepped into the realm of cyber.
93
212269
3134
entró al dominio de la ciberseguridad.
03:35
A well-crafted cyber attack could break into his phone,
94
215403
3117
Un ataque cibernético bien elaborado podría entrar en su teléfono,
03:38
disable the overvoltage protections on his battery,
95
218520
2149
desactivar la protección de sobretensión en la batería,
03:40
drastically overload the circuit,
96
220669
1755
sobrecargar drásticamente el circuito,
03:42
cause the battery to overheat, and explode.
97
222424
2357
y hacer que la batería se sobrecaliente y explote.
03:44
No more phone, no more detonator,
98
224781
2446
No más teléfonos, no más detonador,
03:47
maybe no more terrorist,
99
227227
1923
quizá no más terrorista,
03:49
all with the press of a button
100
229150
1031
todo con solo presionar un botón
03:50
from a thousand miles away.
101
230181
2680
a más de mil kilómetros de distancia.
03:52
So how does this work?
102
232861
1751
¿Cómo funciona esto?
03:54
It all comes back to those ones and zeros.
103
234612
2268
Se reduce a esos unos y ceros.
03:56
Binary information makes your phone work,
104
236880
3005
La información binaria hace que funcione el móvil,
03:59
and used correctly, it can make your phone explode.
105
239885
3584
y usado correctamente, puede hacer que el móvil explote.
04:03
So when you start to look at cyber from this perspective,
106
243469
2472
Cuando empezamos a ver la ciberseguridad desde esta perspectiva,
04:05
spending your life sifting through binary information
107
245941
3163
pasar la vida hurgando en información binaria
04:09
starts to seem kind of exciting.
108
249104
2417
se torna un poco apasionante.
04:11
But here's the catch: This is hard,
109
251521
2646
Pero aquí está el truco: Esto es difícil,
04:14
really, really hard,
110
254167
1685
muy, muy difícil,
04:15
and here's why.
111
255852
1834
y este es el porqué.
04:17
Think about everything you have on your cell phone.
112
257686
2766
Piensen en todo lo que tienen en el móvil.
04:20
You've got the pictures you've taken.
113
260452
1963
Tienen las fotos que tomaron.
04:22
You've got the music you listen to.
114
262415
1786
Tienen la música que escuchan.
04:24
You've got your contacts list,
115
264201
1648
Tienen la lista de contactos,
04:25
your email, and probably 500 apps
116
265849
1625
el correo, y probablemente 500 apps
04:27
you've never used in your entire life,
117
267474
3001
que nunca usaron en sus vidas,
04:30
and behind all of this is the software, the code,
118
270475
3987
y debajo de todo esto está el software, el código,
04:34
that controls your phone,
119
274462
1380
que controla el móvil,
04:35
and somewhere, buried inside of that code,
120
275842
2656
y, en algún lugar, enterrado en ese código,
04:38
is a tiny piece that controls your battery,
121
278498
2548
está un fragmento que controla la batería,
04:41
and that's what I'm really after,
122
281046
1871
y eso es lo que me interesa.
04:42
but all of this, just a bunch of ones and zeros,
123
282917
3686
Pero todo esto, un montón de unos y ceros,
04:46
and it's all just mixed together.
124
286603
1531
está todo mezclado.
04:48
In cyber, we call this finding a needle in a stack of needles,
125
288134
3545
En ciberseguridad a esto lo llamamos encontrar una aguja en una pila,
04:51
because everything pretty much looks alike.
126
291679
2349
porque todo más o menos se parece.
04:54
I'm looking for one key piece,
127
294028
1732
Estoy buscando una pieza clave,
04:55
but it just blends in with everything else.
128
295760
3234
pero está mezclada con todo lo demás.
04:58
So let's step back from this theoretical situation
129
298994
2252
Apartémonos de esta situación teórica
05:01
of making a terrorist's phone explode,
130
301246
2344
de hacer explotar el móvil de un terrorista,
05:03
and look at something that actually happened to me.
131
303590
2816
y veamos algo que me ocurrió a mí.
05:06
Pretty much no matter what I do,
132
306406
1343
Casi sin importar qué haga,
05:07
my job always starts with sitting down
133
307749
1442
mi trabajo siempre empieza analizando
05:09
with a whole bunch of binary information,
134
309191
2372
un montón de información binaria,
05:11
and I'm always looking for one key piece
135
311563
1727
y siempre busco una pieza clave
05:13
to do something specific.
136
313290
1987
para hacer algo específico.
05:15
In this case, I was looking for a very advanced,
137
315277
2077
En este caso, estaba buscando un fragmento de código
05:17
very high-tech piece of code
138
317354
1518
muy avanzado, muy de vanguardia
05:18
that I knew I could hack,
139
318872
1215
que sabía que podría hackear,
05:20
but it was somewhere buried
140
320087
1714
pero estaba enterrado en algún lugar
05:21
inside of a billion ones and zeroes.
141
321801
2026
dentro de mil millones de unos y ceros.
05:23
Unfortunately for me, I didn't know
142
323827
1578
Por desgracia para mí, yo no sabía
05:25
quite what I was looking for.
143
325405
1691
bien lo que estaba buscando.
05:27
I didn't know quite what it would look like,
144
327096
1196
No sabía bien el aspecto de lo que buscaba,
05:28
which makes finding it really, really hard.
145
328292
2918
y eso dificultaba mucho la búsqueda.
05:31
When I have to do that, what I have to do
146
331210
2039
Cuando tengo que hacer esto
05:33
is basically look at various pieces
147
333249
2342
básicamente analizo varias piezas
05:35
of this binary information,
148
335591
1723
de esta información binaria,
05:37
try to decipher each piece, and see if it might be
149
337314
2202
tratando de descifrar cada pieza, y de ver si puede ser
05:39
what I'm after.
150
339516
1224
lo que busco.
05:40
So after a while, I thought I had found the piece
151
340740
1625
Después de un tiempo, pensé que había encontrado la información
05:42
I was looking for.
152
342365
1337
que estaba buscando.
05:43
I thought maybe this was it.
153
343702
2104
Pensé que quizá era eso.
05:45
It seemed to be about right, but I couldn't quite tell.
154
345806
2032
Parecía estar bastante bien, pero no podía confirmarlo.
05:47
I couldn't tell what those ones and zeros represented.
155
347838
2918
No podía decir qué representaban esos unos y ceros.
05:50
So I spent some time trying to put this together,
156
350756
3374
Pasé un tiempo tratando de unir las piezas,
05:54
but wasn't having a whole lot of luck,
157
354130
1670
pero no tenía mucha suerte,
05:55
and finally I decided,
158
355800
1186
y finalmente decidí
05:56
I'm going to get through this,
159
356986
1609
hacerle frente a la situación,
05:58
I'm going to come in on a weekend,
160
358595
1511
quedarme el fin de semana,
06:00
and I'm not going to leave
161
360106
1340
y no abandonar
06:01
until I figure out what this represents.
162
361446
1712
hasta averiguar qué representaban.
06:03
So that's what I did. I came in on a Saturday morning,
163
363158
2166
Y así hice. Llegué el sábado por la mañana,
06:05
and about 10 hours in, I sort of had all the pieces to the puzzle.
164
365324
3645
y en unas 10 horas tenía todas las piezas del rompecabezas.
06:08
I just didn't know how they fit together.
165
368969
1392
Solo que no sabía cómo unirlas.
06:10
I didn't know what these ones and zeros meant.
166
370361
2790
No sabía qué significaban estos unos y ceros.
06:13
At the 15-hour mark,
167
373151
2067
En la marca de 15 horas,
06:15
I started to get a better picture of what was there,
168
375218
2602
empecé a hacerme una idea de lo que había,
06:17
but I had a creeping suspicion
169
377820
1772
pero tenía una leve sospecha
06:19
that what I was looking at
170
379592
1589
de que lo que estaba buscando
06:21
was not at all related to what I was looking for.
171
381181
2923
no estaba para nada relacionado con lo que quería.
06:24
By 20 hours, the pieces started to come together
172
384104
2487
A las 20 horas, las piezas empezaron a encajar
06:26
very slowly — (Laughter) —
173
386591
3764
muy lentamente... (Risas)
06:30
and I was pretty sure I was going down
174
390355
1266
y estaba bastante seguro de que iba
06:31
the wrong path at this point,
175
391621
1939
por el camino incorrecto,
06:33
but I wasn't going to give up.
176
393560
2251
pero no me daría por vencido.
06:35
After 30 hours in the lab,
177
395811
2834
Luego de 30 horas en el laboratorio,
06:38
I figured out exactly what I was looking at,
178
398645
2261
me di cuenta exactamente de lo que estaba buscando,
06:40
and I was right, it wasn't what I was looking for.
179
400906
2818
y tenía razón, no era lo que quería.
06:43
I spent 30 hours piecing together
180
403724
1699
Pasé 30 horas atando cabos,
06:45
the ones and zeros that formed a picture of a kitten.
181
405423
2722
y los unos y ceros formaban la imagen de un gatito.
06:48
(Laughter)
182
408145
1795
(Risas)
06:49
I wasted 30 hours of my life searching for this kitten
183
409940
3806
Desperdicié 30 horas de mi vida buscando este gatito
06:53
that had nothing at all to do
184
413746
1838
que no tenía nada que ver
06:55
with what I was trying to accomplish.
185
415584
1987
con lo que estaba tratando de lograr.
06:57
So I was frustrated, I was exhausted.
186
417571
3863
Estaba frustrado, estaba agotado.
07:01
After 30 hours in the lab, I probably smelled horrible.
187
421434
3226
Después de 30 horas en el laboratorio, quizá olía horrible.
07:04
But instead of just going home
188
424660
2230
Pero en vez de ir a casa
07:06
and calling it quits, I took a step back
189
426890
2530
y ponerle punto final a esto, di un paso atrás
07:09
and asked myself, what went wrong here?
190
429420
2541
y me pregunté: ¿qué salió mal?
07:11
How could I make such a stupid mistake?
191
431961
2212
¿Cómo pude cometer un error tan tonto?
07:14
I'm really pretty good at this.
192
434173
1398
Soy realmente muy bueno en esto.
07:15
I do this for a living.
193
435571
1319
Me gano la vida con esto.
07:16
So what happened?
194
436890
2148
¿Qué pasó?
07:19
Well I thought, when you're looking at information at this level,
195
439038
2775
Bueno, pensé, cuando uno mira la información a este nivel,
07:21
it's so easy to lose track of what you're doing.
196
441813
2827
es fácil perder la noción de lo que está haciendo.
07:24
It's easy to not see the forest through the trees.
197
444640
1744
Es fácil que el árbol tape el bosque.
07:26
It's easy to go down the wrong rabbit hole
198
446384
2164
Es fácil irse por las ramas
07:28
and waste a tremendous amount of time
199
448548
1762
y perder una enorme cantidad de tiempo
07:30
doing the wrong thing.
200
450310
1820
haciendo lo incorrecto.
07:32
But I had this epiphany.
201
452130
1600
Pero tuve esta revelación:
07:33
We were looking at the data completely incorrectly
202
453730
2999
Estuvimos viendo los datos de manera totalmente incorrecta
07:36
since day one.
203
456729
1490
desde el primer día.
07:38
This is how computers think, ones and zeros.
204
458219
2103
Así piensan las computadoras, con unos y ceros.
07:40
It's not how people think,
205
460322
1392
Las personas no pensamos así,
07:41
but we've been trying to adapt our minds
206
461714
2314
pero hemos tratado de adaptar nuestras mentes
07:44
to think more like computers
207
464028
1345
para pensar como computadoras
07:45
so that we can understand this information.
208
465373
2597
y poder entender esta información.
07:47
Instead of trying to make our minds fit the problem,
209
467970
1950
En vez de tratar de hacer que nuestras mentes se adapten al problema,
07:49
we should have been making the problem
210
469920
1648
deberíamos hacer que el problema
07:51
fit our minds,
211
471568
969
se adapte a nuestras mentes,
07:52
because our brains have a tremendous potential
212
472537
2109
porque nuestros cerebros tienen un potencial enorme
07:54
for analyzing huge amounts of information,
213
474646
3086
para analizar grandes volúmenes de información,
07:57
just not like this.
214
477732
1297
pero no de este modo.
07:59
So what if we could unlock that potential
215
479029
1467
¿Y si pudiésemos desatar ese potencial
08:00
just by translating this
216
480496
1527
con solo traducir esto
08:02
to the right kind of information?
217
482023
2848
en el tipo correcto de información?
08:04
So with these ideas in mind,
218
484871
1194
Con estas ideas en mente,
08:06
I sprinted out of my basement lab at work
219
486065
1618
pasé del sótano de mi trabajo
08:07
to my basement lab at home,
220
487683
1307
al sótano de mi casa,
08:08
which looked pretty much the same.
221
488990
1996
que se parecían mucho.
08:10
The main difference is, at work,
222
490986
1824
La principal diferencia es que en el trabajo
08:12
I'm surrounded by cyber materials,
223
492810
1579
estoy rodeado de cibermateriales,
08:14
and cyber seemed to be the problem in this situation.
224
494389
2605
y lo ciber parecía ser el problema en esta situación.
08:16
At home, I'm surrounded by everything else I've ever learned.
225
496994
3353
En casa, estoy rodeado por todo lo demás que he aprendido.
08:20
So I poured through every book I could find,
226
500347
1872
Me sumergí en todos los libros que pude encontrar,
08:22
every idea I'd ever encountered,
227
502219
1332
en cada idea que había encontrado,
08:23
to see how could we translate a problem
228
503551
2146
para ver cómo traducir un problema
08:25
from one domain to something completely different?
229
505697
3132
de un dominio a algo completamente diferente.
08:28
The biggest question was,
230
508829
1394
La gran pregunta era:
08:30
what do we want to translate it to?
231
510223
1968
¿en qué queremos traducirlo?
08:32
What do our brains do perfectly naturally
232
512191
2112
Nuestros cerebros ¿qué hacen de forma perfectamente natural
08:34
that we could exploit?
233
514303
1878
que podamos explotar?
08:36
My answer was vision.
234
516181
2289
Mi respuesta fue: la visión.
08:38
We have a tremendous capability to analyze visual information.
235
518470
3149
Tenemos una gran capacidad para analizar la información visual.
08:41
We can combine color gradients, depth cues,
236
521619
2583
Podemos combinar gradientes de colores, señales de profundidad,
08:44
all sorts of these different signals
237
524202
1788
todo tipo de señales diferentes
08:45
into one coherent picture of the world around us.
238
525990
2395
en una imagen coherente del mundo circundante.
08:48
That's incredible.
239
528385
1407
Eso es increíble.
08:49
So if we could find a way to translate
240
529792
1381
Por eso, si pudiésemos encontrar una forma de traducir
08:51
these binary patterns to visual signals,
241
531173
2186
estos patrones binarios en señales visuales,
08:53
we could really unlock the power of our brains
242
533359
1832
realmente podríamos desatar el potencial de nuestros cerebros
08:55
to process this stuff.
243
535191
2710
para procesar este material.
08:57
So I started looking at the binary information,
244
537901
1843
Empezamos a analizar la información binaria,
08:59
and I asked myself, what do I do
245
539744
1090
y me pregunté qué haré
09:00
when I first encounter something like this?
246
540834
1876
cuando encuentre algo así por primera vez?
09:02
And the very first thing I want to do,
247
542710
1623
Y lo primero que quiero hacer,
09:04
the very first question I want to answer,
248
544333
1359
lo primero que quiero responder,
09:05
is what is this?
249
545692
1278
es ¿qué es esto?
09:06
I don't care what it does, how it works.
250
546970
2528
No me importa qué hace, cómo funciona.
09:09
All I want to know is, what is this?
251
549498
2479
Solo quiero saber qué es esto.
09:11
And the way I can figure that out
252
551977
1675
Y la manera de averiguarlo
09:13
is by looking at chunks,
253
553652
1683
es analizando los fragmentos,
09:15
sequential chunks of binary information,
254
555335
2453
fragmentos secuenciales de información binaria,
09:17
and I look at the relationships between those chunks.
255
557788
2902
y estudiar las relaciones entre esos fragmentos.
09:20
When I gather up enough of these sequences,
256
560690
1772
Cuando reuní suficientes secuencias,
09:22
I begin to get an idea of exactly
257
562462
2004
empecé a hacerme una idea de exactamente
09:24
what this information must be.
258
564466
2634
qué debía ser esta información.
09:27
So let's go back to that
259
567100
1184
Volvamos a la situación
09:28
blow up the terrorist's phone situation.
260
568284
2090
de volar el móvil del terrorista.
09:30
This is what English text looks like
261
570374
2203
Un texto en inglés tiene este aspecto
09:32
at a binary level.
262
572577
1313
a nivel binario.
09:33
This is what your contacts list would look like
263
573890
2326
Así se vería una lista de contactos
09:36
if I were examining it.
264
576216
1560
si la examinásemos.
09:37
It's really hard to analyze this at this level,
265
577776
2234
Es muy difícil analizarlo a este nivel,
09:40
but if we take those same binary chunks
266
580010
2104
pero si tomamos esos mismos fragmentos binarios
09:42
that I would be trying to find,
267
582114
1182
que yo trataba de encontrar,
09:43
and instead translate that
268
583296
1764
y en cambio los traducimos
09:45
to a visual representation,
269
585060
1920
a representaciones visuales,
09:46
translate those relationships,
270
586980
1797
si traducimos esas relaciones,
09:48
this is what we get.
271
588777
1556
obtenemos esto.
09:50
This is what English text looks like
272
590333
1914
Este es el aspecto de un texto en inglés
09:52
from a visual abstraction perspective.
273
592247
2671
desde una perspectiva de abstracción visual.
09:54
All of a sudden,
274
594918
1140
De repente,
09:56
it shows us all the same information
275
596058
1435
nos muestra la misma información
09:57
that was in the ones and zeros,
276
597493
1172
que estaba en los unos y ceros,
09:58
but show us it in an entirely different way,
277
598665
2321
pero de manera totalmente diferente,
10:00
a way that we can immediately comprehend.
278
600986
1717
que podemos entender de inmediato.
10:02
We can instantly see all of the patterns here.
279
602703
2965
En un instante podemos ver todos los patrones.
10:05
It takes me seconds to pick out patterns here,
280
605668
2592
Me lleva segundos detectar patrones aquí,
10:08
but hours, days, to pick them out
281
608260
2254
pero horas o días hacerlo
10:10
in ones and zeros.
282
610514
1320
entre unos y ceros.
10:11
It takes minutes for anybody to learn
283
611834
1736
A cualquiera le lleva minutos aprender
10:13
what these patterns represent here,
284
613570
1665
lo que representan estos patrones,
10:15
but years of experience in cyber
285
615235
2247
pero años de experiencia en ciberseguridad
10:17
to learn what those same patterns represent
286
617482
1654
aprendiendo lo que esos patrones representan
10:19
in ones and zeros.
287
619136
1586
en unos y ceros.
10:20
So this piece is caused by
288
620722
1662
Este fragmento se forma
10:22
lower case letters followed by lower case letters
289
622384
2024
con minúsculas seguidas por otras minúsculas
10:24
inside of that contact list.
290
624408
1767
dentro de esa lista de contactos.
10:26
This is upper case by upper case,
291
626175
1341
Esto con mayúsculas y mayúsculas,
10:27
upper case by lower case, lower case by upper case.
292
627516
2685
mayúsculas y minúsculas, minúsculas y mayúsculas.
10:30
This is caused by spaces. This is caused by carriage returns.
293
630201
2686
Esto con espacios. Esto con retornos de carro.
10:32
We can go through every little detail
294
632887
1508
Podemos analizar cada pequeño detalle
10:34
of the binary information in seconds,
295
634395
2966
de la información binaria, en segundos,
10:37
as opposed to weeks, months, at this level.
296
637361
3534
en lugar de semanas, meses, a este nivel.
10:40
This is what an image looks like
297
640895
1512
Así se ve una imagen
10:42
from your cell phone.
298
642407
1876
desde un móvil.
10:44
But this is what it looks like
299
644283
1013
Pero así se ve
10:45
in a visual abstraction.
300
645296
1891
en una abstracción visual.
10:47
This is what your music looks like,
301
647187
1985
Así se ve la música,
10:49
but here's its visual abstraction.
302
649172
2203
y aquí su abstracción visual.
10:51
Most importantly for me,
303
651375
1760
Lo más importante, para mí,
10:53
this is what the code on your cell phone looks like.
304
653135
3275
así se ve el código que hay en sus móviles.
10:56
This is what I'm after in the end,
305
656410
2157
Esto es lo que me interesa en definitiva,
10:58
but this is its visual abstraction.
306
658567
2140
pero esta es su abstracción visual.
11:00
If I can find this, I can't make the phone explode.
307
660707
2509
Si encuentro esto, no puedo hacer explotar el móvil.
11:03
I could spend weeks trying to find this
308
663216
2619
Podría pasar semanas tratando de encontrar esto
11:05
in ones and zeros,
309
665835
1177
en los unos y ceros,
11:07
but it takes me seconds to pick out
310
667012
1784
pero me lleva segundos analizar
11:08
a visual abstraction like this.
311
668796
3304
una abstracción visual como esta.
11:12
One of those most remarkable parts about all of this
312
672100
2492
Una de las partes más notables de todo esto
11:14
is it gives us an entirely new way to understand
313
674592
2832
es que nos da una forma totalmente nueva de entender
11:17
new information, stuff that we haven't seen before.
314
677424
3239
la información nueva, cosas que no hemos visto antes.
11:20
So I know what English looks like at a binary level,
315
680663
2504
Sé como se ve el texto en inglés a nivel binario,
11:23
and I know what its visual abstraction looks like,
316
683167
2110
y sé cómo se ve su abstracción visual,
11:25
but I've never seen Russian binary in my entire life.
317
685277
3315
pero nunca he visto binario en ruso en toda mi vida.
11:28
It would take me weeks just to figure out
318
688592
1800
Me llevaría semanas solo averiguar
11:30
what I was looking at from raw ones and zeros,
319
690392
2997
qué estaba buscando a partir de unos y ceros,
11:33
but because our brains can instantly pick up
320
693389
1751
pero como nuestros cerebros pueden detectar al instante
11:35
and recognize these subtle patterns inside
321
695140
2817
y reconocer estos patrones sutiles dentro
11:37
of these visual abstractions,
322
697957
1488
de estas abstracciones visuales,
11:39
we can unconsciously apply those
323
699445
1832
inconscientemente podemos aplicarlos
11:41
in new situations.
324
701277
1573
a nuevas situaciones.
11:42
So this is what Russian looks like
325
702850
1482
Así se ve el ruso
11:44
in a visual abstraction.
326
704332
1580
en una abstracción visual.
11:45
Because I know what one language looks like,
327
705912
1804
Dado que sé cómo se ve un idioma,
11:47
I can recognize other languages
328
707716
1576
puedo reconocer otros idiomas
11:49
even when I'm not familiar with them.
329
709292
1870
incluso si no me resultan familiares.
11:51
This is what a photograph looks like,
330
711162
1786
Así se ve una fotografía,
11:52
but this is what clip art looks like.
331
712948
1887
y así un clip de arte.
11:54
This is what the code on your phone looks like,
332
714835
2555
Así se ve el código del teléfono,
11:57
but this is what the code on your computer looks like.
333
717390
2707
y así se ve el código de la computadora.
12:00
Our brains can pick up on these patterns
334
720097
1864
Nuestros cerebros pueden detectar estos patrones
12:01
in ways that we never could have
335
721961
1951
de formas que nunca podríamos hacer
12:03
from looking at raw ones and zeros.
336
723912
2496
mirando unos y ceros en crudo.
12:06
But we've really only scratched the surface
337
726408
1856
Pero solo hemos rozado la superficie
12:08
of what we can do with this approach.
338
728264
2137
con lo que puede hacerse con este enfoque.
12:10
We've only begun to unlock the capabilities
339
730401
1678
Recién empezamos a desatar las capacidades
12:12
of our minds to process visual information.
340
732079
3315
de nuestras mentes para procesar información visual.
12:15
If we take those same concepts and translate them
341
735394
1990
Si en cambio tomamos esos mismos conceptos y los traducimos
12:17
into three dimensions instead,
342
737384
1651
a tres dimensiones,
12:19
we find entirely new ways of making sense of information.
343
739035
3195
encontramos formas totalmente nuevas de darle sentido a la información.
12:22
In seconds, we can pick out every pattern here.
344
742230
2485
En segundos, podemos identificar cada patrón.
12:24
we can see the cross associated with code.
345
744715
1820
Podemos ver la cruz asociada al código.
12:26
We can see cubes associated with text.
346
746535
1932
Podemos ver cubos asociados con el texto.
12:28
We can even pick up the tiniest visual artifacts.
347
748467
2476
Podemos incluso detectar los más diminutos artefactos visuales.
12:30
Things that would take us weeks,
348
750943
2130
Las cosas que nos llevarían semanas,
12:33
months to find in ones and zeroes,
349
753073
2194
o meses encontrar entre unos y ceros,
12:35
are immediately apparent
350
755267
1803
son evidentes de inmediato
12:37
in some sort of visual abstraction,
351
757070
2270
en algún tipo de abstracción visual,
12:39
and as we continue to go through this
352
759340
1132
y a medida que avanzamos en esto
12:40
and throw more and more information at it,
353
760472
2016
y le arrojamos cada vez más información,
12:42
what we find is that we're capable of processing
354
762488
2281
encontramos que podemos procesar
12:44
billions of ones and zeros
355
764769
2416
miles de millones de unos y ceros
12:47
in a matter of seconds
356
767185
1168
en cuestión de segundos
12:48
just by using our brain's built-in ability
357
768353
3234
con solo usar nuestra capacidad cerebral innata
12:51
to analyze patterns.
358
771587
1954
para analizar patrones.
12:53
So this is really nice and helpful,
359
773541
2303
Esto es muy bueno y ayuda,
12:55
but all this tells me is what I'm looking at.
360
775844
2359
pero me dice lo que estoy viendo.
12:58
So at this point, based on visual patterns,
361
778203
1484
En este momento, con los patrones visuales,
12:59
I can find the code on the phone.
362
779687
2409
puedo encontrar el código en el teléfono.
13:02
But that's not enough to blow up a battery.
363
782096
2665
Pero eso no es suficiente para hacer explotar una batería.
13:04
The next thing I need to find is the code
364
784761
1568
Luego necesito encontrar el código
13:06
that controls the battery, but we're back
365
786329
1761
que controla la batería, pero volvemos
13:08
to the needle in a stack of needles problem.
366
788090
1731
al problema de la aguja en la pila.
13:09
That code looks pretty much like all the other code
367
789821
2389
Ese código se parece mucho a los otros tipos de código
13:12
on that system.
368
792210
2238
de ese sistema.
13:14
So I might not be able to find the code that controls the battery,
369
794448
2401
Podría no encontrar el código que controla la batería,
13:16
but there's a lot of things that are very similar to that.
370
796849
2011
hay muchas cosas similares a eso.
13:18
You have code that controls your screen,
371
798860
1854
Hay código que controla la pantalla,
13:20
that controls your buttons, that controls your microphones,
372
800714
2216
otro que controla los botones, otro que controla los micrófonos,
13:22
so even if I can't find the code for the battery,
373
802930
1928
e incluso si no puedo encontrar el código de la batería,
13:24
I bet I can find one of those things.
374
804858
2245
apuesto a que puedo encontrar una de esas cosas.
13:27
So the next step in my binary analysis process
375
807103
2705
El paso siguiente en mi proceso de análisis del binario
13:29
is to look at pieces of information
376
809808
1231
es analizar fragmentos de información
13:31
that are similar to each other.
377
811039
2018
que tengan similitudes.
13:33
It's really, really hard to do at a binary level,
378
813057
3983
Es muy, muy difícil de hacer a nivel binario,
13:37
but if we translate those similarities to a visual abstraction instead,
379
817040
3643
pero si en cambio traducimos esas similitudes en abstracciones visuales,
13:40
I don't even have to sift through the raw data.
380
820683
2438
ni siquiera tenemos que tamizar los datos en bruto.
13:43
All I have to do is wait for the image to light up
381
823121
2155
Solo tenemos que esperar a que la imagen se ilumine
13:45
to see when I'm at similar pieces.
382
825276
2236
para ver cuándo tenemos un fragmento similar.
13:47
I follow these strands of similarity like a trail of bread crumbs
383
827512
3028
Seguimos estas hebras de similitud como un rastro de migas de pan
13:50
to find exactly what I'm looking for.
384
830540
3106
para encontrar exactamente qué buscamos.
13:53
So at this point in the process,
385
833646
1734
En este punto del proceso,
13:55
I've located the code
386
835380
1318
ubicamos el código
13:56
responsible for controlling your battery,
387
836698
1685
responsable de controlar la batería,
13:58
but that's still not enough to blow up a phone.
388
838383
2576
pero eso aún no es suficiente para volar un teléfono.
14:00
The last piece of the puzzle
389
840959
1564
La última pieza del rompecabezas
14:02
is understanding how that code
390
842523
2679
es entender cómo controla
ese código la batería.
14:05
controls your battery.
391
845202
1202
14:06
For this, I need to identify
392
846404
2388
Para esto, tenemos que identificar
14:08
very subtle, very detailed relationships
393
848792
1716
relaciones muy sutiles, muy detalladas
14:10
within that binary information,
394
850508
2089
entre esa información binaria,
14:12
another very hard thing to do
395
852597
1755
otra cosa muy difícil de hacer
14:14
when looking at ones and zeros.
396
854352
2312
mirando unos y ceros.
14:16
But if we translate that information
397
856664
1396
Pero si traducimos esa información
14:18
into a physical representation,
398
858060
2180
en una representación física,
14:20
we can sit back and let our visual cortex do all the hard work.
399
860240
3016
podemos dejar que nuestra corteza visual haga el trabajo difícil.
14:23
It can find all the detailed patterns,
400
863256
1734
Puede encontrar los patrones detallados,
14:24
all the important pieces, for us.
401
864990
2020
las piezas importantes por nosotros.
14:27
It can find out exactly how the pieces of that code
402
867010
2593
Puede descubrir exactamente cómo trabajan juntas
14:29
work together to control that battery.
403
869603
2934
las piezas de ese código para controlar la batería.
14:32
All of this can be done in a matter of hours,
404
872537
3004
Todo esto puede hacerse en cuestión de horas,
14:35
whereas the same process
405
875541
1356
mientras que el mismo proceso
14:36
would have taken months in the past.
406
876897
2922
antes demandaba meses.
14:39
This is all well and good
407
879819
1189
Todo esto está muy bien
14:41
in a theoretical blow up a terrorist's phone situation.
408
881008
2942
para la voladura teórica del teléfono de un terrorista.
14:43
I wanted to find out if this would really work
409
883950
2847
Yo quería descubrir si esto funcionaría
14:46
in the work I do every day.
410
886797
2629
en mi trabajo diario.
14:49
So I was playing around with these same concepts
411
889426
3055
Así, estaba jugando con estos mismos conceptos
14:52
with some of the data I've looked at in the past,
412
892481
3024
con algunos datos que analicé en el pasado,
14:55
and yet again, I was trying to find
413
895505
2492
y, otra vez, trataba de encontrar
14:57
a very detailed, specific piece of code
414
897997
2208
un fragmento muy detallado, muy específico
15:00
inside of a massive piece of binary information.
415
900205
3595
dentro de un gran volumen de información binaria.
15:03
So I looked at it at this level,
416
903800
1773
Así que lo miré a este nivel,
15:05
thinking I was looking at the right thing,
417
905573
1950
pensando que buscaba lo correcto,
15:07
only to see this doesn't have
418
907523
2321
solo para ver que esto no tiene
15:09
the connectivity I would have expected
419
909844
1740
la conectividad que cabría esperar
15:11
for the code I was looking for.
420
911584
1905
para el código que estaba buscando.
15:13
In fact, I'm not really sure what this is,
421
913489
2603
De hecho, no estoy muy seguro de qué es,
15:16
but when I stepped back a level
422
916092
1012
pero si me apartaba un nivel
15:17
and looked at the similarities within the code
423
917104
1715
y analizaba las similitudes dentro del código
15:18
I saw, this doesn't have similarities
424
918819
2294
veía que no tenía similitud
15:21
like any code that exists out there.
425
921113
1491
con cualquier código que había allí.
15:22
I can't even be looking at code.
426
922604
2225
Ni siquiera podía ver código.
15:24
In fact, from this perspective,
427
924829
2386
De hecho, desde esta perspectiva,
15:27
I could tell, this isn't code.
428
927215
2048
podría decir que esto no es código.
15:29
This is an image of some sort.
429
929263
2048
Es una imagen de algún tipo.
15:31
And from here, I can see,
430
931311
1682
Y a partir de aquí, pude ver,
15:32
it's not just an image, this is a photograph.
431
932993
2911
no es solo una imagen, es una fotografía.
15:35
Now that I know it's a photograph,
432
935904
1392
Ahora que sé que es una fotografía,
15:37
I've got dozens of other binary translation techniques
433
937296
2930
tengo decenas de otras técnicas de traducción de binarios
15:40
to visualize and understand that information,
434
940226
2421
para visualizar y entender esa información,
15:42
so in a matter of seconds, we can take this information,
435
942647
2543
así que en cuestión de segundos, puedo tomar esta información,
15:45
shove it through a dozen other visual translation techniques
436
945190
2397
pasarla por una decena de otras técnicas de traducción visual
15:47
in order to find out exactly what we were looking at.
437
947587
3731
para descubrir exactamente qué estábamos mirando.
15:51
I saw — (Laughter) —
438
951318
1682
Vi... (Risas)
15:53
it was that darn kitten again.
439
953000
3456
era ese gatito otra vez.
15:56
All this is enabled
440
956456
1050
Todo esto fue posible
15:57
because we were able to find a way
441
957506
1495
gracias a que pudimos encontrar la forma
15:59
to translate a very hard problem
442
959001
2029
de traducir un problema muy difícil
16:01
to something our brains do very naturally.
443
961030
2512
en algo que nuestros cerebros hacen con mucha naturalidad.
16:03
So what does this mean?
444
963542
2238
¿Qué quiere decir esto?
16:05
Well, for kittens, it means
445
965780
1545
Bueno, para los gatitos significa
16:07
no more hiding in ones and zeros.
446
967325
2417
ya no esconderse entre los unos y ceros.
16:09
For me, it means no more wasted weekends.
447
969742
3303
Para mí, significa ya no desperdiciar más fines de semana.
16:13
For cyber, it means we have a radical new way
448
973045
2612
Para la ciberseguridad significa que tenemos una nueva forma radical
16:15
to tackle the most impossible problems.
449
975657
2965
de abordar los problemas imposibles.
16:18
It means we have a new weapon
450
978622
1812
Significa que tenemos una nueva arma
16:20
in the evolving theater of cyber warfare,
451
980434
2416
en el teatro cambiante de la ciberguerra,
16:22
but for all of us,
452
982850
1420
pero para todos,
16:24
it means that cyber engineers
453
984270
1475
significa que los ciberingenieros
16:25
now have the ability to become first responders
454
985745
2146
ahora pueden ser los primeros en responder
16:27
in emergency situations.
455
987891
2583
en situaciones de emergencia.
16:30
When seconds count,
456
990474
1047
Cuando los segundos cuentan,
16:31
we've unlocked the means to stop the bad guys.
457
991521
3409
hemos desatado los medios para detener a los malos.
16:34
Thank you.
458
994930
2000
Gracias.
16:36
(Applause)
459
996930
2962
(Aplausos)
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