Ochrona systemów, sieci i danych przed cyberatakami oraz cyberprzestępcami. Obejmuje także technicznei organizacyjne środki bezpieczeństwa. Ważne obszary to m.in.: ochrona przed wirusami, zabezpieczenie haseł, szyfrowanie danych, kontrola dostępu, kopie zapasowe i zarządzanie aktualizacjami. Główne zagrożenia to: phishing, ransomware, malware, wyłudzenia danych i ataki DDoS. W Polsce za cyberbezpieczeństwo odpowiada CSIRT NASK – zespół reagowania na […]

Technologia biometryczna w smartfonach obejmuje głównie: czytniki linii papilarnych (optyczne, ultradźwiękowe, pojemnościowe), skanery twarzy (Face ID, Face Unlock) oraz rzadziej – skanery tęczówki oka. Pierwszy smartfon z czytnikiem linii papilarnych to Motorola Atrix (2011). Face ID zadebiutował w 2017 w iPhone X. Zabezpieczenia biometryczne służą ochronie danych i szybkiemu odblokowywaniu urządzenia. Obecnie ponad 80% smartfonów […]

Wykorzystanie systemów komputerowych i maszyn do wykonywania powtarzalnych zadań bez interwencji człowieka. Główne cele: przyspieszenie pracy, redukcja błędów, obniżenie kosztów i eliminacja rutynowych czynności. Przykłady: procesy produkcyjne, obsługa klienta (chatboty), księgowość, logistyka. Automatyzacja oznacza także robotyzację – inteligentne systemy przejmują proste i złożone zadania. Ważne technologie: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, RPA (Robotic Process Automation). Nowoczesne […]

Aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe (ML) znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach – od medycyny po systemy rekomendacji. Ważne obszary to: rozpoznawanie obrazów i mowy, przewidywanie zachowań klientów, diagnostyka medyczna, analiza finansowa oraz cyberbezpieczeństwo. Ciekawe przykłady to: asystenci głosowi (Siri, Alexa), filtry antyspamowe, systemy wykrywania oszustw bankowych i aplikacje do edycji zdjęć. ML pozwala na automatyzację procesów […]

To algorytmy sztucznej inteligencji, które potrafią tworzyć nową ilość – tekst, obrazy, muzykę, kod. Najbardziej znane to GPT-3/4 (tekst), DALL-E/Midjourney (grafika), Stable Diffusion (obrazy). Wykorzystują uczenie maszynowe i sieci neuronowe. Trenowane są na ogromnych zbiorach danych. Działają w oparciu o modele transformerowe i architektury encoder-decoder. Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki tworzymy i przetwarzamy […]