Hloupé problémy s chytrým domem aneb jeden velký chaos
i Zdroj: PCTuning.cz
Hry Článek Hloupé problémy s chytrým domem aneb jeden velký chaos

Hloupé problémy s chytrým domem aneb jeden velký chaos | Kapitola 4

Michal Rybka

Michal Rybka

30. 10. 2016 03:00 26

Seznam kapitol

1. Domy duchů 2. Co je to sakra chytrý dům? 3. Nestandardní standardy 4. Rizikový data mining 5. Nebezpečná bezpečnost 6. Chytrá budoucnost?

Mezi nejmodernější technologické směry patří smart home, inteligentní zařízení pro inteligentní bydlení. Technologie pro chytrou domácnost se těší mnohem menšímu zájmu zákazníků, než by se výrobcům líbilo – a problém není na straně zájemců. Smart home je zatím jeden obří a lidem těžko vysvětlitelný chaos.

Reklama

Rizikový data mining

Velké množství domácích senzorů produkuje obrovských množství analyzovatelných a kapitalizovatelných dat. Google to ví a na datosběrné činnosti si založil obří business. Chová se poněkud jako informační pirát Tlamsa z povídek Stanislava Lema, svoji neutuchající touhu po datech projevil opakovaně a je velmi nepravděpodobné, že by vynechal šťavnatou příležitost vlézt lidem domů a profilovat si je podle chování.

Zájemců o data mining je mnoho, povolání „datového vědce“ (data scientist) dnes frčí a je celkem jisté, že co půjde zpracovat, bude zpracováno. Na výrobcích se mi líbí, že se dnes moc neupejpají a nenechávají konspirační teoretiky dlouho na pochybách. Tak například v roce 2013 se provalil skandál s chytrými televizemi LG, které skenovaly sdílené adresáře a odesílaly domů seznamy souborů, které tam nalezly.

A teď si představte, že dáte poskytovateli svých chytrých domácích služeb k dispozici úplně všechno. Údaje o svých zařízeních, informace o tom kde jste, kdy tam jste a co se zařízeními děláte, přístup ke kamerám, možnost kontrolovat zámky a chování chytrých zařízení. A řekněte si: Ne, můj poskytovatel služeb moje osobní data nezneužije. K čemu by mu byly informace o tom kdo jsem a co celý den dělám?

Data mining je mnohem silnější nástroj, než si spousta lidí představuje. Dokáže těžit data i z lineárních sekvencí údajů, jako jsou minutové okamžité odběry ze sítě a tak nejen mapovat, kdy jste doma, ale taky odhadovat kolik lidí je doma, co máte za vybavení a podobně. Každý spotřebič – i ten hloupý – má charakteristický profil odběru, a pokud dokážete analyzovat časovou řadu okamžitých odběrů, můžete docela slušně odhadovat, co se kdy doma děje.

Kreativní analýza dat dokáže odhalit řadu skrytých věcí. Vybavuji si například jeden příklad z minulosti, kdy jsme zaboha nemohli přijít na to, jak je možné, že při vývoji softwaru máme bizarní třídu chyb, které se opakovaně vrací jako nevyřešené. Tak jsem si projel historii daných chyb jako časové řady a zjistil jsem, že problém nebyl na straně programátorů.

Management uvažoval zhruba tak, že když programátor zná daný modul, měl by řešit těžké chyby a lehké dával začátečníkům, kteří se v modulu nevyznali a neuměli to správně opravit. Po zhruba čtrnácti dnech, kdy se už řešitel v modulu vyznal, vyfasoval těžké chyby a ty lehké přistály na hlavě nějakého dalšího člověka, co se v tom nevyznal. To vytvářelo na první pohled nesmyslné řetězce lehkých chyb, které se ale znovu a znovu vracely. Řešení situace bylo triviální: Když se chyba vrátila podruhé jako neopravená, eskalovala se mezi závažné a vyřešil ji někdo, kdo modulu rozuměl.

A teď si představte, že před sebou máte mnohem menší záhady, jako například klasifikaci uživatelů podle chování na běžné a neobvyklé. Máte vzor pracovního dne a víkendu, umíte přečíst, kdy kdo odchází, kdy se vrací, co doma dělá. Nejenom že se o lidech dozvíte víc, než abyste asi vědět měli, ale můžete být v klidu, protože žádný úřad na ochranu soukromí na vás nedosáhne – pokud si znalosti derivujete z chování zákazníka sami, můžete je držet, aniž by úředníci vůbec chápali, co o lidech doopravdy víte.

Ohromné kouzlo strojového zpracování dat je totiž v tom, že nemusíte držet citlivé údaje o zákaznících, z primárních dat si je v případě potřeby vygenerujete. To, co se o svých zákaznících dozvíte, záleží jen na tom, jak dobré analytiky máte. A opět se vrací klasická etická otázka: Kdy je to dobře a kdy ne? Pokud z dat vyčtete, že by se zákazníkovi hodila nějaká služba, která mu pomůže a tato data a ani jejich agregáty nesdílíte, je to asi dobře. Moje zkušenosti ale říkají, že představa, že se vás poskytovatelé služeb – a zvláště služeb zdarma – nepokusí kapitalizovat, je prostě naivní.

A už vůbec nepochybuji o tom, že chytrá zařízení vyvolávají slinotok u analytiků tajných služeb, jako by snad viděli lahodný Sachrův dort. Každý, kdo má ambice postavit se proti režimu, ať už v dobrém či zlém, se musí chytrým zařízením vyhýbat jako čert kříži. Nezajímaví, průměrní a konformní jedinci se toho asi bát nemusí, i když ani tak nevíte, jestli kvůli své chytré televizi neskončíte třeba na PornHubu.

Bezpečnostní backdoory, které tak chtějí tajné služby a technologicky nepolíbení politici, totiž nemusí využívat jenom státní bezpečnost.

Předchozí
Další
Reklama
Reklama

Komentáře naleznete na konci poslední kapitoly.

Reklama
Reklama