ChatGPT výročí

Přesně před rokem bylo spuštěno ChatGPT. Pro mě osobně to představuje konverzační revoluci. Mám celkem čtyři zkoušky z VŠ na téma neuronových sítí, dokonce jsem měl tu čest krátce poznat a studovat u Mirka Nováka, ikona neuronových sítí v ČR. Tato problematika mě tedy vždy zajímala, i když po opuštění školy už jen vzdáleně a okrajově. Proto pro mě tato digitální revoluce představuje obzvláště ohromující a příjemný životní bonus.

Když byla spuštěna konverzační umělá inteligence ChatGPT, vyvinutá společností OpenAI, nečekal jsem od tohoto kroku mnoho. Vlastně pro běžný občanský život vůbec nic. Chytrá statistika je sice zajímavý vědní obor a vývojové aktivity mě vždy ohromně bavily, nicméně to, jak převratná technologie se z jazykových modelů vyvinula a zásadně ovlivnila různé aspekty našich životů či odvětví, tak to mě opravdu výrazně překvapilo. ChatGPT je od svého vzniku doslova zázrakem v oblasti umělé inteligence.

Jeho schopnost porozumět a generovat text podobný lidskému změnila interakci s technologií. Od jednoduchých dotazů až po složité diskuse, všestrannost ChatGPT je prostě revoluční.

V oblasti obchodu a ekonomiky změnil ChatGPT pravidla hry. Společnosti integrovaly tuto AI (umělá inteligence) do svých zákaznických služeb, čímž výrazně zvýšily efektivitu a spokojenost zákazníků. Tato technologie také podnítila vznik nových podniků a investic do AI, což znamená pozoruhodný vzestup ve znalostní ekonomice. Pro mě je to o to vzácnější, že jsem s ničím takovým nepočítal a na známky v indexu jenom padal prach.

V uplynulém roce prošla technologie ChatGPT řadou aktualizací, z nichž každá rozšířila její možnosti. Tyto pokroky se však neobešly bez problémů. Otázky, jako je ochrana osobních údajů a etické využívání AI, vyvolaly debaty mezi technologickými odborníky a tvůrci politik.

Vliv ChatGPT překračuje hranice a jeho přijetí je patrné po celém světě. Nejenže usnadnil globální komunikaci, ale také překlenul kulturní rozdíly. Vzdělávací instituce, literární kruhy a dokonce i každodenní konverzace jsou obohaceny o schopnosti AI. Pouhý jeden rok, opravdu pouhý jeden rok a už slavíme tento milník. Budoucnost ChatGPT a AI obecně vypadá velmi slibně, nicméně vzhledem k tomu, co se událo ve společnosti OpenAI během posledních týdnů, může být i trochu nepředvídatelná.

Odborníci sice předpovídají další integraci AI do různých odvětví, což by mohlo vést k personalizovanějším a efektivnějším digitálním interakcím, ale mnozí, kteří mají detailní pohled do zákulisí jsou na okraji paniky a zděšení. Přesně jako v roce 2000 a všeobecnou hrůzou z přechodu do nového milénia.

Co tedy říci závěrem? Za mě osobně naprosto skvělé. První výročí ChatGPT není jen oslavou technologického průlomu, ale také svědectvím o neustále se vyvíjejícím vztahu mezi lidmi a umělou inteligencí. Jak vstupujeme do dalšího roku, zůstává ChatGPT v čele této vzrušující cesty a slibuje další inovace a transformace.

Já se tedy budoucnosti rozhodně nebojím. Opak je pravdou.

Robot slaví výročí vzniku ChatGPT

Robot slaví výročí vzniku ChatGPT

Časy se prostě mění

Časy se prostě mění, zpívá český překlad jedné světově populární písně. O tom by mohl své vyprávět pražský měšťan Hošek, který si v roce 1837 postavil dům vedle lázeňského. Dnes již po jeho pečlivě postavené stavbě nezůstala ani památka, stejně jako po letním bytě – pokud se to dá nazvat bytem – sochaře Mathyase Brauna. Ani po lázních a jejich parcích zde nezůstala žádná stopa, a řidiče dnes ani nenapadne, že projíždějí areálem kdysi strašidelné věznice, která v dřívějším Rakousko-Uhersku měla nejvyšší mortalitu a byla považována za nejhorší v celém Habsburském dominii.

Z dob, než se přestěhovala na Pankrác, nám zde ale zůstala krásná připomínka v podobě jednoho kulhajícího tančícího domu. Tam, kde dnes dům „kulhá“, kdysi možná kulhal alkoholem a lázněmi zmožený římský král Václav, protože měl rád hon na divokou lesní zvěř, které bylo v těchto hlubokých lesích okolo jeho hrádku opravdu hojné množství.

Střed křesťanského světa a předaleká cesta k oslavě CCCP. raketovému výzkumu.

U hradu Václava
U hradu císaře Václava

Polské vtípky

Tuhle mánii v oblasti umělé inteligence velmi vítám. Letmým pohledem do indexu nacházím, že zkoušky z oblasti neuronových sítí na ČVUT jsem dělal někdy v letech 1998, 1999. Takže současná aplikační vlna chytré statistiky je něco, co mě neuvěřitelně baví.

I když uznávám, že nadšené hýkání všelijakých roztodivných figur z oblasti marketinku nad tím, jak je prostě skvělé vytvářet barevné nadpisy v Excelu pomocí umělé inteligence, tak to je opravdu něco, co muže vzbudit pouze pobavení.

Přitom se jedná o naprosto přelomovou technologii, která až se interface člověk – stroj optimalizuje na lidské potřeby, tak také přispěje k narušení sociálně komunitních vazeb na člověka.

Příklad, včera jsem si na telefonu updatoval aplikaci pro ChatGPT, který nyní umožnuje vést hlasovou konverzaci s chytrou statistikou. Dosti intenzivně jsem s tímhle novým kamarádem probíral politiku jižní Asie, historii Taiwanu a další životně důležité věci. Technologie je to naprosto úchvatná. Schválně si to vyzkoušejte sami. Mluví to i česky. Co česky. I čínština funguje.

Naprostým vrcholem je pak nechat si vyprávět vtipy v polštině. “Dlaczego pociąg nie może grać na gitarze? Bo ma straszne lokomotywy!”

Žijeme v době kouzel.

Analogový svět

Práce na posledním projektu, který měl původně být více technologickým, se překlopila pouze do analytické role. Bylo to velmi zajímavé, poznal jsem řadu skvělých kolegů, kde s některými zůstanu v osobním kontaktu do budoucna, což si velmi cením. Až na drobnou odbočku, kdy bylo nutné používat produkty společnosti Google kvůli firemní IT politice, což byla naprosto neuspokojivá parodie uživatelského zážitku, bylo vše víceméně v pořádku.

Přesto mi stále něco chybělo. Potřeboval jsem pracovat s hardwarem. Když pracuji v IT., potřebuji se dotknout něčeho fyzického, rozebrat to a znovu to sestavit. Někdy tato potřeba přechází do programování, jindy do vytváření modelů nebo experimentování s Arduinem. A tak jsem se rozhodl věnovat svou pozornost grafické kartě. Když jsem ji kupoval, bylo to drahé zařízení, a je vidět, že má nějaký ten rok za sebou.

Grafická karta v procesu

Přesto jsem ji vyndal, rozebral, vyčistil, upravil větráčky, nanesl novou chladící pastu a nakonec ji přetaktoval. Grafická karta nyní pracuje neuvěřitelně tiše a je jako nová. Mimo svět politiky, násilí a všech druhů hrůz nelogického světa stačí strávit odpoledne aktualizací grafické karty.

Ekosystém manažerů mě nudí. Pro ně je svět IT pouze o psaní lejster. Lejster, které nakonec skončí někde ve stoupě. Já však potřebuji trochu toho analogového světa. Let’s get dirty.

Tak tedy Besselova korekce

Poslední dobou narážím na otázku, proč se používá při výpočtu celkového rozptylu náhle (n – 1). Prolistoval jsem pár materiálů, nikde to není zmíněno. Dnes ráno u snídaně jsem vedl diskusi s AI. proč tomu tak je a dostal jsem excelentní odpověď. Nemohu si pomoci, ale tahle kombinace ChatGPT s pluginem od Wolframu je naprosto fantastická. Něco jako Gutenbergův tiskací stroj. Úžasné. Revoluce v přímém přenosu.

Termín (n – 1) ve vzorci pro celkový rozptyl je zde, aby výpočty byly přesnější. Toto se nazývá Besselova korekce. Když počítáme rozptyl, obvykle dělíme (n), kde (n) je počet datových bodů, které máme. Ale pokud chceme lepší odhad, který je blíže skutečnému rozptylu celé populace, dělíme (n – 1).

Proč (n – 1)? No, když počítáme rozptyl, již používáme průměr (mean) dat. Takže ztrácíme jeden “stupeň volnosti.” Termín (n – 1) to koriguje a dává nám přesnější odhad. Toto je obzvláště důležité, když máme malý počet datových bodů.

 

Besselova korekce
Besselova korekce

 

Jasně, kdo se chce děsit AI., nechť tak činní. Tak jako se církevníci obávali Gutenbergůva stroje, že ztratí monopol na vzdělání. Pro jiné to bude nástroj, který jim může změnit pozitivně život. A v řadě případů se již tak děje. Tak rychlost změn je dech beroucí.

Gutenbergův tiskací stroj byl vynález, který zásadně změnil způsob šíření informací a vzdělání. Byl vynalezen v polovině 15. století Johannem Gutenbergem, německým zlatníkem a vynálezcem. Tento tiskací stroj využíval pohyblivých litých písmen, což umožnilo rychlou a efektivní reprodukci textů. Před tímto vynálezem byly knihy a jiné texty ručně přepisovány, což byl časově náročný a nákladný proces. Gutenbergův tiskací stroj zpřístupnil literaturu a vědecké texty širší veřejnosti, což mělo zásadní dopad na vzdělání, náboženství a kulturu. Jedním z nejznámějších děl, které byly na Gutenbergově tiskacím stroji vytištěny, je Gutenbergova Bible, někdy označována jako 42řádková Bible. Tento tisk značně přispěl k rozšíření reformace a dalších kulturních a vědeckých revolucí. Gutenbergův tiskací stroj je považován za jeden z nejdůležitějších vynálezů druhého tisíciletí a jeho principy se do značné míry používají dodnes.

Takhle vypadá průběh výpočtu, vše je transparentní, jasné na první dobrou.

Průběh výpočtu
Průběh výpočtu

ChatGPT a plugin Wolfram

Tak z tohoto jsem opravdu nadšený. Není to tak dávno, co jsem řešil pomocí ChatGPT jednoduchou otázku ohledně výpočtu kinetické energie. Výsledky byly bohužel tristní. Aby taky ne, protože tenhle jazykový model pracuje s analýzou textu a není žádným nástrojem pro výpočty. Až tedy na to, že to není až zas taková pravda. Potřeboval jsem vyřešit jednu statistickou úlohu a hledal jsem, jestli neexistuje řešení, který by mi mohlo pomoci. No a k mému překvapení to zas není tak neřešitelné.

Současný vývoj na poli umělé inteligence přináší jedinečnou kombinaci nástrojů, která přináší revoluci v přístupu ke statistickým výpočtům v návaznosti na projektové zpracování provozních dat. Spojení jazykového modelu ChatGPT a pluginu od Wolframu, který je excelentní v oblasti výpočetních požadavků na AI., se ukazuje jako transformativní řešení pro ty, kteří se potýkají s analýzou dat a zároveň potřebují rozumět výstupům datových souborů.

Integrita dat je často základem projektů, zejména těch, které jsou založeny na statistické analýze. Důležitost pochopení základů popisné statistiky – jako je průměr, medián, modus a směrodatná odchylka, nelze podceňovat. No a tradiční metody zpracování statistických dat jako jsou Excel, MATLAB či ruční výpočty jsou sice léta rutinními možnostmi, každá z nich má ale svá omezení. Excel je uživatelsky přívětivý a široce dostupný, má ale problémy se zpracováním velkých souborů dat a postrádá pokročilé statistické funkce. Program MATLAB nabízí robustnější sadu funkcí, často je ale pro svou strmou křivku učení a cenu nedostupný. Ruční výpočty, ačkoli jsou užitečné pro pochopení základních pojmů, jsou časově náročné a náchylné k lidským chybám.

Kombinace ChatGPT a Wolfram pluginu a jeho sady nástrojů tak slibuje bezkonkurenční přesnost a efektivitu. Výpočetní „engine“ společnosti Wolfram je známý svou vysokou přesností a ve spojení se schopnostmi zpracování přirozeného jazyka ChatGPT vzniká nástroj, který nejen urychluje proces analýzy dat, ale také jej demokratizuje. Uživatelé s různou úrovní znalostí statistiky se nyní mohou snadno zapojit do komplexní analýzy dat. Předběžné testy navíc ukazují, že výsledky získané touto kombinací odpovídají výsledkům získaným tradičními metodami.

Snadnost a dostupnost, kterou tato sada nástrojů nabízí, má potenciál významně ovlivnit nejen běžné prostředí firem, ale i různé další oblasti, kde je analýza dat klíčová. Souhrnně lze říct, že součinnost ChatGPT a Wolfram pluginu je dle mého názoru přínosem pro běžného uživatele v oblasti analýzy dat a nabízí vysoce přesnou, efektivní a uživatelsky přívětivou alternativu, která je přínosem nejen pro profesionály všedního dne. Uživatel samozřejmě ale musí tušit, kudy běží zajíc a znát alespoň základní termíny popisné statistiky. Bez toho se jedná jen o set nástrojů, který dělá zajímavé barevné tabulky.

Technologie pomáhá.

 

Excel - wolfram plugin
Výstup s trochou té pomoci od Excelu

Způsoby vyrovnávání zátěže NAT a vyrovnávání zátěže připojení k síti WAN

V neustále se zdokonalujícím prostředí síťové a serverové infrastruktury zároveň stále vzrůstají nároky na efektivitu a provozuschopnost, které hrají rozhodující úlohu v kvalitě poskytovaných služeb. Jak se digitální svět stává složitějším, musí s ním držet krok i mechanismy používané ke správě, distribuci a směrování síťového provozu. A zde hraje zásadní úlohu i způsob vyrovnávání zátěže jednotlivých segmentů sítě. Dva významné typy technik vyvažování zátěže, které byly vyvinuty za účelem optimalizace síťového provozu, jsou vyvažování zátěže při překladu síťových adres (Network Address Translation Load Balancing, dále NAT LB) a vyvažování zátěže poskytovatelů internetových služeb v rozsáhlé síti (Wide Area Network Internet Service Provider Load Balancing, dále jen WAN ISP LB). Přestože však i když slouží podobným koncepčním cílům, jsou určeny pro různé druhy síťového provozu a neměly by se zaměňovat. V této eseji se budu zabývat specifiky NAT LB i WAN ISP LB a zdůrazníme jejich jedinečné úlohy a funkce.

NAT Load Balancing (LB)

Pokud je k dispozici více serverů, které mohou splnit požadavky uživatelů, algoritmizace úkonů stanový, který server má konkrétní požadavek vyřídit. Směřování příchozího trafiku zabývá převážně řízením příchozího provozu a je možno ho definovat dle těchto základních parametrů:

1. Účel a mechanismus:

Funguje jako prostředník, který stojí mezi požadavky externích uživatelů a interní serverovou infrastrukturou.

Pomocí různých algoritmů rozděluje NAT LB příchozí provoz mezi více serverů, aby žádný z nich nebyl zahlcen.

2. Výhody:

Zálohováním či rozložením provozu mezi více serverů může v případě výpadku jednoho serveru být provoz přesměrován na zbývající funkční servery.

Pomocí optimalizace je zajištěno, že každý server sdílí spravedlivou část zátěže, a tím se zabrání tomu, aby se některý server stal úzkým místem.

Flexibilita provoze, s rostoucí poptávkou lze plynule přidávat další servery, aniž by došlo k narušení stávající infrastruktury.

3. Metody NAT Load Balancing:

  • Round Robin Load Balancing 

Jedná se o nejjednodušší metodu. Každý server dostane cyklicky požadavek podle modelu, kdo dřív přijde, ten dříve mele. První požadavek jde na první server, druhý na druhý atd.

  • Spojení dle zatížení

Další požadavek dostane server s nejmenším počtem aktivních připojení.

  • IP Hash

Na základě IP adresy jsou požadavky odesílány na server podle deterministického algoritmu.

 

Load balancer

 

Vyrovnávání zátěže poskytovatele sítě WAN

Na druhém konci spektra máme WAN ISP LB, který se zaměřuje na vyrovnávání odchozího provozu mezi více poskytovateli internetových služeb.

1. Účel a mechanismus:

Organizace se často spoléhají na více než jednoho poskytovatele internetových služeb, aby zajistily nepřetržité připojení k internetu.

Vyrovnává se odchozí provoz mezi více poskytovateli internetových služeb, zajišťuje efektivní využití každého připojení a zajišťuje převzetí služeb při selhání v případě výpadku jednoho z nich.

2. Výhody:

Zálohování, pokud dojde k výpadku jednoho poskytovatele připojení k internetu, vyvažovač zátěže zajistí, že odchozí provoz může být stále směrován přes ostatní funkční poskytovatele připojení k internetu.

Optimální využití, různí poskytovatelé internetových služeb mohou nabízet různou šířku pásma a náklady. WAN ISP LB pomáhá optimalizovat využití jednotlivých linek ISP na základě požadavků organizace.

Výkon: Vyvážením odchozího provozu může služba WAN ISP LB pomoci snížit latenci a zlepšit uživatelský komfort aplikací zaměřených na externí uživatele.

3. Metody:

  • Vážený kruhový přenos: Provoz je rozdělován mezi poskytovatele internetových služeb na základě vah přiřazených jednotlivým poskytovatelům.
  • Nejmenší latence: Odchozí provoz obdrží poskytovatel, který v daném okamžiku vykazuje nejmenší latenci.
  • Na základě šířky pásma: Poskytovatelé jsou vybíráni na základě dostupné šířky pásma.

 

Slovo závěrem

Přestože jsou NAT LB a WAN ISP LB klíčové pro udržení rovnováhy a plynulosti síťového provozu, plní v ekosystému správy sítě odlišné role. Zatímco NAT LB zajišťuje rozumné rozdělení příchozího provozu mezi servery organizace, WAN ISP LB se zaměřuje na efektivní směrování odchozího provozu mezi různými poskytovateli internetového připojení. Pochopení tohoto jasného rozdílu je pro síťové inženýry a IT profesionály zcela nezbytné. Ve stále se vyvíjející digitální éře je vybavení správnými nástroji a znalostmi klíčem k zajištění nepřetržitého, efektivního a optimalizovaného provozu sítě.

 

Zdroje:

NAT LB
https://avinetworks.com/glossary/round-robin-load-balancing/

https://www.nginx.com/resources/glossary/round-robin-load-balancing/

https://support.huawei.com/enterprise/en/doc/EDOC1100086965

https://kb.vmware.com/s/article/2006129

WAN ISP LB

https://community.cisco.com/t5/routing/lb-ecmp-of-internet-traffic-between-two-asr-routers-and-two-isp/td-p/4844091

https://help.ui.com/hc/en-us/articles/205145990-EdgeRouter-WAN-Load-Balancing

https://techdocs.f5.com/en-us/bigip-15-0-0/big-ip-local-traffic-manager-implementations/configuring-isp-load-balancing.html

https://docs.solace.com/API/Messaging-APIs/JavaScript-API/Web-Messaging-Concepts/Using-F5-Big-IP-as-a-Load.htm

Cybersecurity – Zabezpečení perimetru (Layer 2)

S rostoucím propojením světa a jednotlivých sítí se koncept požadované bezpečnosti neustále vyvíjí a rozšiřuje. V tradičním pojetí se zabezpečení perimetru vztahovalo na fyzické hranice, jako jsou ploty či zdi, které chránily objekt před neoprávněným přístupem. V kontextu dnešního prostředí kybernetické bezpečnosti však představuje zabezpečení perimetru digitální hranici, které mají zabránit škodlivým subjektům ve vstupu do sítě jednotlivých organizací. Jak tedy začít, jak přiblížit problematiku perimetru? Na chvíli si představme středověký hrad. Tlusté, vysoké zdi hradu slouží jako první obranná linie proti jakýmkoli vetřelcům a chrání obyvatele a cenný majetek uvnitř.

Ve světě sítí je koncept velmi podobný. Síťový perimetr je definovaná hranice, která odděluje interní, důvěryhodnou síť (trusted), jako je například soukromá síť firmy od externí (public – open), nedůvěryhodné sítě (typicky veřejný internet). Na této hranici jsou zavedena mnohá důležitá bezpečnostní opatření, která zajišťují, že do sítě a ven z ní se dostanou pouze autorizovaná data a že potenciální hrozby jsou drženy mimo vnější zdi, perimetr organizace. Odtud tedy koncept zabezpečení perimetru.

Důležitost síťového perimetru se váže především k těmto třem základním otázkám:

  1. Kontrolovaný přístup. Stejně jako stráže u hradních bran je síťový perimetr místem, kde se primárně monitoruje, kdo vstupuje do systému. Ať již pomocí nástrojů jako jsou různé firewally, které kontrolují, který provoz smí vstoupit nebo opustit vaši síť, tak například pomocí nastavení konkrétních síťových pravidel, jaký druh provozu je možný vpustit do chráněné zóny. Viz. například CISCO a access control lists. Nastavením konkrétních pravidel se zajistí, aby k síti měli přístup pouze legitimní uživatelé a legitimní data.
  2. První obranná linie. Perimetr působí jako počáteční bariéra proti hrozbám, jako jsou kybernetické útoky. Monitorováním a filtrováním provozu na této úrovni lze mnoho hrozeb zastavit, než proniknou hlouběji do vaší sítě. Boj před hradbami je vždy z hlediska obránců výhodnější.
  3. Viditelnost a monitorování. Bezpečnostní nástroje umístěné na síťovém perimetru, jako jsou systémy detekce narušení (IDS) a systémy prevence narušení (IPS), poskytují informace o typu provozu, který proudí dovnitř a ven. To je zásadní úloh pro identifikaci potenciálních hrozeb a případné reakci na ně.

 

 

Nicméně s vývojem technologií se mění i pojem síťového perimetru. S nástupem mobilních zařízení, cloudu či práce na dálku se tradiční představa o pevném, dobře definovaném perimetru stává stále více neohraničenou. Tento vývoj vedl k pojmům jako je bezpečnostní model “Zero Trust Policy”, kde důvěra nikdy není implicitně dána pouze na základě fyzického umístění, což naprosto zpochybňuje tradiční představu o „bezpečné“ interní síti. Ačkoli je síťový perimetr základním prvkem kybernetické bezpečnosti, je to pouze část širšího, vrstveného bezpečnostního přístupu. V dnešní komplexní digitální krajině není pouhá obrana perimetru dostatečná. Organizace potřebují celkový přístup k bezpečnosti, který zohledňuje jak hrozby založené na perimetru, tak potenciální zranitelnosti zevnitř.  Proto vzhledem k měnící se povaze digitálních hranic se myšlenka jediného statického perimetru naprosto rozplynula. Pozorujeme nyní trend „deperimetrizace“, kdy hranice nejsou jen na hranici sítě, ale také na úrovni koncových bodů, zařízení, aplikací a dat. Pro ukázku, jaké jsou hlavní primární nástroje při obraně perimetru:

  • Firewally (Firewalls)

Firewally, hardwarové i softwarové, mají i nadále zásadní význam. Monitorují a řídí příchozí a odchozí provoz na základě předem definovaných bezpečnostních zásad a filtrují potenciálně škodlivé datové pakety.

  • Systémy detekce a prevence narušení (IDPS – Intrusion Detection and Prevention System)

Řešení IDPS monitorují síťový provoz a hledají podezřelé aktivity. Po zjištění mohou provést předem definované akce, jako je blokování provozu nebo upozornění správců.

  • Virtuální privátní sítě (VPN)

Sítě VPN vytvářejí šifrovaná spojení mezi zařízením a sítí. Tím je zajištěno, že data přenášená přes potenciálně nezabezpečené sítě, jako je internet, zůstanou důvěrná a chráněná proti neoprávněné manipulaci.

  • Vícefaktorové ověřování (MFA – multi-factor authentication)

MFA zahrnuje použití dvou nebo více metod ověřování, které zajišťují, že i v případě, že záškodník získá přihlašovací údaje uživatele, nemůže získat přístup bez dalších ověřovacích faktorů. Kybernetické hrozby jsou stále sofistikovanější. Pokročilé trvalé hrozby (Advanced Persistent Threats, APT) například využívají vícestupňové útoky k prolomení sítí a zůstávají dlouho skryté.

Závěrem, stejně jako města, která rostou a vyvíjejí se, i digitální svět rozšiřuje a mění. I když jsou hranice našeho digitálního světa možná pohyblivější než dříve, podstata zabezpečení perimetru zůstává i nadále klíčová. Úkolem je zajistit, aby se s růstem a vývojem našeho digitálního světa vyvíjela i naše bezpečnostní opatření a abychom byli vždy o krok napřed před potenciálními hrozbami.

 

Cybersecurity – fyzická vrstva (Layer 1)

O významu fyzické vrstvy v kybernetickém zabezpečení nemá naprosto žádnou cenu vést dalekosáhlé úvahy. V rámci kybernetického zabezpečení je často kladen důraz na software a digitální mechanismy ochrany. Avšak stejně důležitou roli hraje i takzvaná “Physical Layer”, neboli fyzická vrstva zabezpečení. Tato vrstva se týká všech aspektů zabezpečení, které brání neoprávněným osobám ve fyzickém přístupu k zařízením, datovým úložištím a dalším kritickým prvkům infrastruktury. Když mluvíme o fyzické bezpečnosti, myslíme tím v první řadě opatření proti fyzickému narušení, krádeži a neoprávněné manipulaci.

Mezi základní nástroje fyzické vrstvy zabezpečení patří zámky, bezpečnostní kamery a biometrické systémy. Zámky – ať už klasické nebo elektronické – brání neautorizovaným osobám ve vstupu do chráněných prostor. Bezpečnostní kamery slouží k monitorování a zaznamenávání aktivity v okolí zabezpečovaných míst a mohou pomoci identifikovat pachatele v případě bezpečnostního incidentu. Biometrické systémy, jako jsou skenery otisků prstů, rozpoznávání obličeje či duhovky, představují vysoce sofistikovaný způsob ověřování identity jednotlivce a zabraňují přístupu na základě jedinečných biologických charakteristik.

 

I když moderní organizace často investují velké částky do digitálního zabezpečení, nesmí se opomenout ani fyzická vrstva. Ignorování tohoto aspektu může vést k vážným bezpečnostním rizikům. Představme si situaci, kdy útočník fyzicky získá přístup k serveru a přímo z něj stáhne citlivá data. Veškerá digitální ochrana v tomto případě selže. Proto je integrace fyzických opatření do celkové strategie kybernetického zabezpečení nezbytná a zajišťuje holistický přístup k ochraně citlivých informací a infrastruktury.