Tehnikauudiste kokkuvõte: nutikas pissuaar ja odava rakenduse turvariskid ({{commentsTotal}})

Foto: Garnet / Wikimedia Commons

Eelmisel nädala tehnikauudistes lõid eelkõige laineid saavutused tehisintellekti arendamisel. Ühtlasi suutsid Princetoni ülikooli teadlased luua uue nutiseadmete turvaaugu, mis mõjutab kõiki nutitelefone ja tahvelarvuteid.

Nutiseadmete ebadelikaatsed andmed avasid uue turvaaugu

Nutiseadmed kontrollivad meie tähelepanu ja seega meie aega ja tulevikku. Autor: Kumar's Edit/Flickr Creative Commons

Neli Princetoni ülikooli inseneri avaldasid uue meetodi, kuidas tuvastada nutitelefoni kasutaja asukoht ja liikumisajalugu ilma GPSi abita. Selleks läheb vaja teavet nutitelefoni sisekompassist, õhurõhku, tasuta allalaetavaid kaarte ja ilmateadet.

Tahvelarvutid ja nutitelefonid on varustatud rea kompaktsete keskkonnasensoritega: kiirusmõõdik, mida tavaliselt kasutavad navigatsioonirakendused, näitab mis kiirusel seade liigub; magnetomeeter, mis suudab tuvastada seadme suhte tõelise põhja ehk geograafilise meridiaani suunaga; baromeeter tuvastab seadme keskkonna õhurõhu.

Lisaks sellele saab kindlaks teha nutiseadme IP-aadressi, võrguühenduse staatus ja ajatsooni, kus seade jälgimise hetkel viibib. Nende mittedelikaatsete keskkonna- ja seadme võrguandmete ligipääsu kasutaja kontrollida ei saa ning kõik rakendused võivad vajadusel neid vabalt kasutada.

Insenerid arendasid eelpool loetletud andmete kätte saamiseks mobiilirakenduse “PinMe”, mille neli algoritmi analüüsivad just mittedelikaatseid andmeid. Seadme jälitamiseks peab kasutaja pahavara sisaldava rakenduse enda seadmesse paigaldama. Siinkohal tuleb mainida, et paljud nutiseadme omanikud ei arvesta, et odavad või tasuta rakendused sisaldavad tihtipeale pahavara, millega kogutakse näiteks personaliseeritud reklaami tarbeks kasutaja kohta teavet.

Märkamatu koodijupp

Umbes 2000-realisel koodil põhinev Princetoni inseneride jälitustarkvara “PinMe” peitmine odavrakendusse on äärmiselt kerge ning lähtekoodis on seda keeruline tuvastada. Kui jälitatav asub liikuma, hakkab üks neljast algoritmist analüüsima nutiseadme liikumist ja välistama asukohti, kus sihtmärk võiks paikneda.

Näiteks tuvastab algoritm kiirusandmete ja liikumismustri põhjal, et tõenäoliselt liigub isik autos. Rakendus teab sinu kõrgust merepinnast, ajatsooni ja kui sa ei ole lahkunud linnast, siis asumit, kus sa olid viimati WiFi-ga ühendatud. Tarkvara on ühendatud vabas kasutuses olevate kaardirakendustega ja kõrvutab telefoni baromeetrilt saadud teavet ilmaandmetes kajastuvate õhurõhuga.

Kui Princetoni teadlased katsetasid tarkvara Philadelphias, suutis nende mobiilirakendus tuvastada autos liikunud seadme täpse asukoha pärast 12 pööret. Siia on peidetud ka viis, kuidas jälgimistarkvara petta: mida enam pöördeid sa jälgede segamiseks liikluses teed, seda rohkem andmeid su nutiseade edastab. See omakorda tähendab, et “PinMe” algoritmi saab veelgi kiiremini unikaalsele liikumismustrile jälile.

Kuigi Princetoni teadlased andsid mobiilitootjatele rea tehnilisi soovitusi, kuidas turvaauku kinni lappida, on antud leiu puhul kõige murettekitavam fakt, et tavakasutajad ei saa taolise tarkvara vastu peaaegu mitte midagi teha. Eelkõige on oluline jälgida, milliseid äppe rakenduspoodidest alla tirite ning hoiduda taskulambi, ühekordset lõbu pakkuva käejooni-lugeva-skänneri või mõne muu odavrakenduse alla laadimisest. 

Google tehisintellekt aitab teadlastel veelgi kiiremini DNA-d korrastada

Autor: 1sock/Creative Commons

Ühendriikide krimisarjades on tavapärane, et sündmuskohalt võetud DNA-proov sisestatakse masinasse, mis kõrvutab seda geenialleeli tuhandete teiste andmebaasis leiduvate proovidega. Kuigi proovide kõrvutamine on geenitehnoloogia üks põhilisi meetodeid, ei ole veel tehnoloogiat, mis suudaks telesarjades nähtud kiiranalüüsi sooritada.

Kaua kadunud sugulase või paadunud retsidivisti leidmiseks tuleb analüüsida vaid väikest osa inimese genoomist, kuid mõnda haigust põhjustava geenimutatsiooni märkamiseks peab töötama läbi palju suurema hulga DNA-materjali. Selle andmestiku puhastamine, töötlemine ja saadud teabest järelduste tegemine on teadlastele endiselt suur väljakutse.

Google soovib teadlaste tööd kiirendada tehisintellekti abil. Eelmisel nädalal avaldas tehnoloogiahiid tarkvara DeepVariant, mis kasutab inimgenoomi ehituse mõistmiseks ja geeni mutatsioonide tuvastamiseks sügav-masinõpet. Tööriist on arendatud sama tehnoloogia põhjal, mille abil suudab Google pildiotsing eristada näiteks kassi koerast.

Kõige olulisem on, et DeepVariant lahendab olulise probleemi. Praegune DNA analüüsi tehnoloogia toob esile väiksed kattuvad genoomilõigud. Saadud kilde võrreldakse teise proovi samade lõikudega ning proovitakse tuvastada erinevusi või sarnasusi. Taoline analüüsimeetod on kõrge veariskiga ja teadlastel on keeruline tuvastada väiksemaid mutatsioone.

Google’i närvivõrgutehnoloogial põhinev tarkvara kasutab analüüsiks DNA fotokujutist. Tehnoloogia eristab DNA komponendid erinevate värvitoonidega, misjärel hakkab tehisintellekt kogu DNA ülesehitust kaardistama.

Teadlased õpetasid Google'i tehisintellektile, millistele geenimuudatustele rohkem ning millistele vähem tähelepanu pöörata. Loodud algoritm suudab eristada tõelisi mutatsioone väikestest nihetest paremini kui praegused teadlastele kättesaadvad meetodid.

Berkley teadlased lõid iseõppiva roboti

 

Robotid reageerivad tavaliselt sündmustele reaalajas ehk kui midagi toimub, siis nad reageerivad vastavalt sellele, kuidas neid on õpetatud. California Berkley ülikooli teadlased arendavad tehisintellektil töötavaid roboteid, mis suudavad kujutada ette oma tegevuse mõju ja töötada objektidega, mida nad pole varem näinud.

Seda tehnoloogiat kutsutakse visuaalseks ettenägelikkuseks, mis aitab robotitel ennustada, mida nende kaamerad näevad, kui nad järgivad teatud liigutusmustrit. See aitab roboti tehisintellektil planeerida keerukaid ülesandeid ja leida lahendusi tundmatus olukorras.

Täpsemalt ennustab tehisintellelekt mitme piksli jagu liigub objekt pärast kokkupuudet roboti käega. Sisuliselt saab robot läbi mängida mitu stsenaariumit enne, kui hakkab objektidega tööle. “Imikud õpivad keskkonda tundma läbi mänguasjadega mängimise – liigutades ja haarates objektide järele. Meie eesmärk on arendada sarnaseid oskusi robotitel,” selgitas Berkley insener Sergei Levine.

Levine'i kolleeg doktorant Chelsea Finn lisas, et varem õppisid robotid inimeste toel. “Selle töö teeb huvitavaks fakt, et robotid õpivad tundma erinevaid objektidega manipuleerimise viise täiesti iseseisvalt,” sõnas Finn.

 5 näpunäidet, kuidas muuta oma salasõnad perfektseks

Autor: Reuters/Scanpix

Kasuta pikki salasõnu: kuigi arvatakse, et erinevaid sümboleid sisaldav parool on kõige tugevam, loeb siiski eelkõige parooli pikkus. Kui su salasõna on 12 kuni 15 märki pikk ei saa häkkerid seda n-ö toore jõuga lahti muukida. Näiteks parool “tu1d@K2lev” on hulga ebaturvalisem kui “mustam2eBeljaššijasuPik88k”

Hoia erinevaid märke eraldi: kui otsustad kasutada salasõnas unikaalseid tähiseid, siis ära kuhja neid paroolis ühte koha. Paljud kasutajad kasutavad suuri tähti sõnaalguses ja numberid lõpus, kuid just selliseid mustreid häkkerid otsivadki.

Ära muuda pidevalt paroole: sinu tööandja võib paluda sul igakuiselt oma salasõnu vahetada, kuid võimalusel ära tee seda. Mida harvemini sa vahetad paroole, seda väikesem on riski neid ära unustada. Ühtlasi tekitab pidev paroolide vahetamine mustreid. Näiteks hakkavad palju kasutajad vahetama, vaid ühte parooli sümbolit.

Ära usalda veebibrauserit: veebilehitsejad pakuvad sageli võimalust jätta meelde salasõnu. Hoolimata sellest, et tegu on mugava lahendusega, on need paroolid kergesti kättesaadavad, kuna veebilehitsjad ei kaitse piisavalt salvestatud paroole.

Lisa turvakihte: kurb tõdeda, kuid praegusel ajastul ei piisa enam lihtsalt salasõnadest. Paljud veebiteenused pakuvad lisa turvakihte. Näiteks pakuvad nii Google'i ja Facebook võimalust kasutada sisselogimiseks mobiiltelefonile sõnumiga saadetavat turvakoodi.

Rohkem näpunäiteid siit!

Tühiinnovatsioon: Hollandi idufirma nuti-pissuaar

Nutipissuaar Autor: Mr.Friendly

Madalmaade idufirma Mr.Friendly on leidnud uue suhteliselt tüütu viisi, kuidas tuua klientideni reklaami. Nimelt on ettevõtte loonud nuti-pissuaarid, mis on varustatud kuue-tolliste LED-ekraanide ja sensoriga.

Kui looduse kutset järgiv inimene asutub pissuaari ette käivitub ekraanil 40 sekundi pikkune reklaam. “Mr.Friendly mõistab kui tähtis on leida viise kommunikeeruda inimesega, kui ta on valmis kõige paremini teavet vastuvõtma,” selgitab ettevõte, kes garanteerib, et nende ekraan püüab iga härrasmehe tähelepanu vähemalt 40-sekundiks.

Hollandi ajakirjanikud käisid nuti-pissuaare uudistamas, kuid nagu igale nutiseadmele kohane, oli uus tehnika rikkis.

Toimetaja: Marju Himma



ERR kasutab oma veebilehtedel http küpsiseid. Kasutame küpsiseid, et meelde jätta kasutajate eelistused meie sisu lehitsemisel ning kohandada ERRi veebilehti kasutaja huvidele vastavaks. Kolmandad osapooled, nagu sotsiaalmeedia veebilehed, võivad samuti lisada küpsiseid kasutaja brauserisse, kui meie lehtedele on manustatud sisu otse sotsiaalmeediast. Kui jätkate ilma oma lehitsemise seadeid muutmata, tähendab see, et nõustute kõikide ERRi internetilehekülgede küpsiste seadetega.
Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: