RU-tech.
#כתבות_מאי
אני יודעת מה עשית בקיץ האחרון.
וייתכן שזה אפילו חוקי
יובל שרון
תעשיית הסייבר ההתקפי כבר מזמן לא עוברת לארגוני זכויות אדם חלק בגרון, אבל נדמה שעבור סוכנויות אכיפת חוק ומודיעין היא רלוונטית יותר מאי פעם. כמו במרבית המקרים בהם יש התנגשות בין אינטרסים, גם כאן הפתרון הוא – איזון. אז איך עושים את זה?
02
Cyber & Law
ראייה ממחושבת בעתיד הרפואה
מאת דור אלון
סטודנטית שנה א' למדעי המחשב- יזמות
ראייה ממוחשבת היא תחום של בינה מלאכותית העוסק בעיבוד אוטומטי של תמונות ווידיאו, במטרה לחלץ ולפרש מידע חזותי הטמון. השוק העולמי לפתרונות ראייה ממוחשבת בתחום הבריאות צפוי לגדול משמעותית ל-2.4 מיליארד דולר עד 2026 מ-262 מיליון דולר ב-2019.
רדיולוג (רופא שהתמחה בתחום של אמצעי הדימות השונים, MRI, CT) אחראי להפוך את התמונות המתקבלות מהמכשירים השונים למידע קונקרטי, מלא ומדויק לחלוטין שיאפשר לרופא המטפל לקבוע את האבחנה ובהתאם את תכנית הטיפול. רדיולוגים עמוסים מאוד ועוברים על כמות אדירה של דימות בזמן המשמרת, מה שמהווה בעצם צוואר בקבוק משמעותי. יתר על כן, הרדיולוג ברוב המקרים יעבור על הדימות לפי סדר הגעתן…
לכן, היכולת לסנן את התמונות החריגות או לכל הפחות ״להעיף״ זבל כך שהרדיולוג יוכל לעבור על הדימות בתיעדוף חכם ממש מציל חיים.
טכניקות הדמיה רפואיות כגון צילומי רנטגן, סריקות CT ו-MRI מייצרות כמויות גדולות של נתונים שניתן לנתח באמצעות אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת כדי לזהות דפוסים וחריגות, ולבצע סיווגים ואבחנות במהירות גבוהה ועם פחות שגיאות. לטכנולוגיה יש אף פוטנציאל לחלץ מידע שאולי לא נראה בקלות לעין האנושית. כמו כן, ראייה ממוחשבת יכולה להיחשב גם כפתרון יעיל למחסור ולעומס של הרדיולוגיים.
ראייה ממוחשבת נפרשת על מספר תחומים, ביניהם נוירולוגיה, סרטן, קרדיולוגיה ועוד. כבר היום, סטרטאפים בתחום מאפשרים לרופאים לקבל תור מסונן ומתועדף של דימות, לקבל התראות על דימות חריגות ודחופות ולבצע ניתוח מעמיק של מקרים מורכבים.
מוזמנים להעמיק בפתרונות הקיימים כמו לדוגמה Aidoc, Viz.ai, ADAS 3D, ובכתבה הזו.
אני יודעת מה עשית בקיץ האחרון. וייתכן שזה אפילו חוקי
מאת יובל שרון
סטודנטית שנה ב' למשפטים MBA
השימוש בתוכנות ריגול (spyware) בקרב רשויות אכיפת חוק וארגוני מודיעין בעולם מהווה נושא למחלוקת במשך שנים, שהתעצמה בעת האחרונה. מצד אחד, מדובר בכלי רב ערך לחקירה ולמניעת פעולות פליליות ולאומניות. מצד שני, טכנולוגיות אלה עשויות לפגוע בזכויות הפרטיות של אזרחים ולהיות כלי שרת בידי ממשלות שיעשו שימוש בטכנולוגיה למטרות נבזיות, כמו דיכוי אקטיביזם אזרחי.
תוכנת ריגול מתייחסת לכל תוכנה שאוספת נתונים בסתר ממחשב או מכשיר נייד. זה יכול לכלול ניטור פעילות באינטרנט, שאיבת הודעות מאפליקציות העברות מסרים כמו וואטסאפ, תיעוד של הקשות (keystrokes), גישה לסיסמאות ולנתוני מיקום או אפילו הפעלת המיקרופון או המצלמה של המכשיר ללא ידיעת המשתמש או הסכמתו. בשנים האחרונות חלה עלייה בשימוש בתוכנות ריגול על ידי סוכנויות אכיפת חוק ומודיעין ברחבי העולם, במיוחד בהקשר של מאמצי ביטחון לאומי ולוחמה בטרור.
עם זאת, השימוש בתוכנות ריגול מעורר חששות משמעותיים לגבי פרטיות וחירויות אזרח. ללא אמצעי הגנה משפטיים מתאימים, ניתן להשתמש בו כדי לרגל אחר אנשים חפים מפשע, והפוטנציאל לשימוש שאינו ראוי הוא משמעותי. בנוסף, השימוש בתוכנות ריגול יכול ליצור אפקט מצנן על חופש הביטוי, במיוחד עבור פעילים או עיתונאים שעלולים לחשוש מפיקוח על ידי הרשויות.
הנושא הפך לפופולארי מאוד בשיח הציבורי בשנים האחרונות, עם החשיפות הרבות של השימוש בכלי פגסוס שפותח ע"י חברת NSO הישראלית, שהואשמה במכירת טכנולוגיה למשטרים חשוכים שעשו בה שימוש למטרות אנטי-דמוקרטיות וממניעים פסולים. לצד NSO נחשפה פעילותם של חברות דומות בתחום. ארגוני זכויות אדם הפנו את הזרקור אל החברות המסחריות, והביקורת הציבורית הגיעה לנקודת רתיחה כשבנובמבר 2021 משרד המסחר האמריקאי הכניס את חברת NSO לצד חברה ישראלית נוספת, קנדירו, לרשימה של גופים המהווים סכנה לביטחון הלאומי של ארה"ב.
לאחרונה, מחלחלת ההבנה בשיח העולמי כי האחריות צריכה לעבור מהחברות המסחריות למדינות, לטובת קביעת רגולציה שראויה לשימוש והפצה של הטכנולוגיה. כך, עולם הסייבר ההתקפי נדרש כיום לשאלת האיזון שבין שמירה על ביטחון לאומי מתוך הבנה שטכנולוגיות אלה הכרחיות למיגור פשיעה וטרור, לבין שמירה על זכויות אדם.
המסגרת המשפטית סביב השימוש בתוכנות ריגול מורכבת ומשתנה מאוד ממדינה למדינה, וכיום אין הסדרה ראויה של הנושא בזירה הבינלאומית. מרבית המדינות מתמודדות עם אתגרים משפטיים בנוגע לשימוש בתוכנות ריגול במגוון היבטים, כגון: מהו המנגנון לקבלת אישור משפטי לביצוע מעקב באמצעות תוכנות ריגול? כמה זמן ניתן לבצע מעקב שכזה, ותחת אילו תנאים? האם יש לערוך הפרדה בין מידע נתונים (metadata) לבין מידע תוכני (content) שעשוי להגיע ממכשיר טלפוני, בהנחה שהפגיעה בפרטיות אינה זהה בשני המקרים? כמה זמן מותר לשמור מודיעין שהושג באמצעות שימוש בכלים חודרניים שכאלה? ומהם מנגנוני הפיקוח על כל תהליך המעקב, שיבטיח שהרשויות שמשתמשות בטכנולוגיה לא עושות בה שימוש לרעה?
בישראל, לדוגמה, המסגרת המשפטית לשימוש בכלי סייבר התקפי מאוד מיושנת ואינה מותאמת לטכנולוגיה, מה שמייצר מרחב גדול יותר לטעויות או טיוח. החוקים העיקריים בהם נעשה שימוש להצדקת השימוש בכלי סייבר התקפי הם חוק האזנת סתר, שחוקק בשנת 1979 ומתייחס לשיחות טלפוניות בלבד או תקשורת בין מחשבים, ופקודת סדר הדין הפלילי המתייחסת לחיפוש, כאשר בהקשר זה הפעלה מרחוק של תוכנת ריגול במכשיר נייד לצורך שאיבת מידע, משולה לחיפוש בחפציו של אדם. לא צריך להיות משפטן כדי להבין שהחוק נמצא הרחק מאחורי הטכנולוגיה. במצב שבו החוק חסר התייחסות ליכולות הטכנולוגיות המתקדמות של תוכנות הריגול, נוצר חוסר וודאות משפטית.
מתוך הבנה כי יש לקבוע סטנדרטיים בינלאומיים לשימוש בתוכנות ריגול, ארה"ב והאיחוד האירופי החלו בנקיטת צעדים לגיבוש מדיניות שבתקווה תוביל לאימוץ מסגרות משפטיות דומות במדינות העולם. במרץ האחרון נשיא ארה"ב, ג'ו ביידן, הוציא צו נשיאותי ובו הוא מגדיר את הפרמטרים העיקריים שבתקווה יביאו לאיזון בין הצורך בשימוש בתוכנות אלה בקרב הסוכנויות הפדרליות כגון FBI ו-CIA לטובת שמירה על האינטרסים הלאומיים של ארה"ב, לבין הצורך בשמירה על זכויות אדם. כך, לדוגמה, אוסר ביידן על סוכנויות מודיעין ואכיפת חוק לרכוש טכנולוגיה של חברה אשר מכרה את המוצר שלה למדינות שעשויות לעשות בו שימוש לרעה כנגד אזרחיה. במקביל, ועדה ייחודית של האיחוד האירופי שוקדת מזה כשנה על חקירת השימוש בתוכנות ריגול בקרב מדינות האיחוד האירופי ועומלת על גיבוש מתווה מדיניות לשימוש בטכנולוגיה שכזו.
לסיכום, השימוש בתוכנות ריגול על ידי רשויות אכיפת חוק ומודיעין הוא נושא מורכב ושנוי במחלוקת. למרות שזה יכול להיות כלי רב ערך לחקירה ולמניעת פעילויות פליליות, הוא גם מעלה חששות משמעותיים לגבי פרטיות וחירויות אזרחיות. כדי להתמודד עם אתגרים אלו, נעשים מאמצים לחזק את אמצעי ההגנה המשפטיים סביב השימוש בתוכנות ריגול, לרבות באמצעות הכנסת חוקים ותקנות ספציפיים והקמת גופי פיקוח. בסופו של דבר, יצירת האיזון הנכון בין אבטחה לפרטיות תדרוש דיאלוג מתמשך ומעורבות בין ממשלות, חברה אזרחית והמגזר הפרטי.
האם אנחנו חיים בסימולציה?
מאת איתן גירון
סטודנט שנה ג' למדעי המחשב
בכל חבורה יש את האחד/אחת שאוהב להתחיל לשאול שאלות פילוסופיות על החיים ב2 בלילה. רגע ומה אם זה הכל משחק סימס אחד גדול? ואנחנו בסוג של מטריקס? משחק מחשב של חייזרים? אם אתם לא יודעים מי זה, כנראה שזה אתם…
הפילוסוף ניק בוסטרום הגה תאוריה שטוענת כי סטטיסטית רוב הסיכויים שאנחנו חיים בסימולציית מחשב. איילון מאסק נשאל בראיון לדעתו ואמר שעם קצב התקדמות הטכנולוגיה זה עניין של מתי, ולא אם, נגיע לאפשרות לייצר סימולציה שאינה ניתנת להבדלה מהמציאות. ולכן, השאלה הנכונה היא האם אנחנו המציאות וטרם הגענו לטכנולוגיה מספקת, או שאנחנו תת סימולציית הקצה (בשרשרת מיליוני תתי סימולציות) שטרם הגיעה לפיתוח.
רגע לא הבנתי, מאיפה פתאום כל השיח הפילוסופי הזה? באתי לקרוא ניוזלטר טכנולוגי..
אז מה שעורר את המחשבות האלו הוא ניסוי שביצעו חוקרים מאוניברסיטת סטנפורד בשיתוף עם גוגל. המאמר נקרא
״Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior״.
החוקרים ניצלו את ההתפתחות במודלי שפה גדולה (LLM), שהם הוא סוג של אלגוריתם של בינה מלאכותית שמשתמש בטכניקות למידה עמוקה ובמערכי נתונים גדולים מאוד כדי להבין, לסכם, ליצור ולחזות תוכן חדש. אם במקרה הצלחתם להתנתק מהעולם ולא לדעת מה זה - גוגל ולקרוא בהרחבה דחוף!
החוקרים יצרו ארגז חול אינטראקטיבי בהשראת המשחק סימס. הם פיתחו 25 בוטים של בינה מלאכותית ונתנו לכל אחד אופי ייחודי. לסוכנים יש זיכרונות של חוויות עבר והרהורים על מצבים נוכחיים, והם יכולים לבצע פעולות שונות ולהגיב לאירועים. זו סביבה דינמית ומתפתחת. כמו בני אדם הם ישנים בלילה, מתעוררים משעון מעורר שהם שמו לבוקר, מבשלים ואוכלים, הולכים לעבודה ואחר כך בזמנם הפנוי מתעסקים בתחביבים כמו ציור, כתיבה, אימון או סתם קפה עם חברים.
דוגמה אחת היא אליס, ציירת שאפתנית שעובדת כמלצרית בדיינר. היא מעבירה את זמנה הפנוי בציור בבית או בביקור במוזאונים. היא מאוהב בבוב, סופר שעובד בחנות ספרים. היא מרבה לבקר אותו בחנות ומנסה להרשים אותו בציוריה.
אירוע מעניין היה כשאחת הדמויות ארגנה מסיבת וולנטינס, והדמויות הפיצו את הבשורה מפה לאוזן!!
מעבר לתהיות הפילוספיות שזה מייצר, קשה עוד להבין לגמרי את ההזדמנות שדבר, והאם מדובר במשחקים בלבד (משוגעים ככל שיהיו) או יותר מזה? ומה ההשלכות?
ובתכלס? זה לא משנה יותר מידי אם אנחנו בסימולציה או לא.. אבל אם כן – אתם השחקנים הראשי ;)
ממליץ בחום להיכנס למאמר ולקרוא עוד, אני בטוח שזה רק צעד ראשון בעולם חדש.
What is Trade-Based Money Laundering?
מאת אביב שרון ושליו קטש
סטודנטים שנה ב' למדעי המחשב- יזמות
Trade financing is a significant revenue stream for banks and a crucial factor in the economic growth of developing countries. However, it also presents challenges for anti-money laundering (AML) compliance. The Financial Action Task Force (FATF) has identified trade as a worrisome method for criminal organizations and terrorist financiers to move large sums of money while disguising their origins. Trade-based money laundering (TBML) is a sophisticated method for laundering dirty money, and it is difficult to detect due to the complexity of trade finance and global shipping logistics. As a result, many banks de-risk or limit their activity, which leads to businesses and economies losing access to global trade.
To address the challenges of detecting TBML, the FATF has issued guidelines that include specific risk indicators for TBML. These indicators are grouped into four categories: structural, trade activity, trade document and commodity, and account and transaction activity. However, traditional money-laundering flags used in a rules-based approach are not sufficient for the complexity of global trade, where many factors are involved in the transaction.
Artificial intelligence (AI)-based solutions are experiencing accelerated adoption by financial institutions in search of more sophisticated solutions to manage compliance operations. AI can effectively calculate risks to indicate suspicious activities outside of expected behavior in commerce. It can analyze a multitude of risk factors and pinpoint abnormal cases. AI-based solutions can also detect new and unpredictable typologies in trade, which is not possible with traditional rules-based approaches.
Trade finance is a key area of financial activity where AI can be deployed for AML programs. AI can detect and isolate abnormal cases from routine trade activity within complex sets of data. Some examples of data that can be analyzed include SWIFT trade codes, KYC, country risk factors, unusual shipment origin, industry codes, letter of credit amendments, and counterparty ratios.
In conclusion, trade financing presents significant challenges for AML compliance due to the sophisticated methods used by criminal organizations and terrorist financiers to launder money. The FATF has issued guidelines that include specific risk indicators for TBML, but traditional rules-based approaches are not sufficient for the complexity of global trade. AI-based solutions are gaining popularity and can effectively calculate risks to indicate suspicious activities outside of expected behavior in commerce.
Meet The Industry
מאת גבריאל מזור
סטודנט שנה ג' למנהל עסקים וחדשנות דיגיטלית
מה סטודנט למנהל עסקים עושה בענקית תוכנה?
היי, אני גבריאל מזור, בן 27 מתל אביב, סטודנט שנה ג׳ למנהל עסקים וחדשנות דיגיטלית.
בשנתיים האחרונות, אני עובד בתור ה- Value Creation Manager ב- SAP.iO, שזוהי יחידת החדשנות של חברת התוכנה SAP. היחידה נוצרה במטרה להקים את דור השותפים הבא של SAP, על מנת לאפשר ללקוחות שלנו לאמץ טכנולוגיות חדשניות המוצעות על ידי סטרטאפים בקלות. כסטודנט שמתמחה בחדשנות דיגיטלית, אני מוצא את עצמי מוביל תהליכים שלפני רגע למדתי עליהם באופן תיאורטי, בעבודה היום יומית שלי.
מרבית הלקוחות שלנו הם תאגידי ענק שעבורם זה מאוד מאתגר להתחיל לעבוד עם סטרטאפים, גם מבחינת הסיכון בעבודה עם חברות קטנות ולא מנוסות וגם מבחינת ההטמעה עצמה. גם עבור סטרטאפים בתחילת דרכם הגישה לחברות תאגידיות מלווה במחסומים רבים, בעיקר בשל קשיי גישה לנתונים ואינטגרציה לשאר המערכות הקיימות בארגונים האלו, לכן עבורם אינטגרציה לחברות תוכנה מובילות מהווה דלת כניסה ואחת מהמטרות האסטרטגיות עבור חברות בשלב הצמיחה.
כאן אנחנו נכנסים לתמונה, SAP.iO פרוסה ב11 מוקדים ברחבי העולם (כמובן שתל אביב על המפה), כאשר כל מוקד מתרכז בתחום אחר בכל שנה. התחום הנבחר נחקר לעומק ביחד עם צוותי המוצר הרלוונטיים ולקוחות החברה, על מנת לאתר פערים ושימושים שלא קיימים כיום בסל המוצרים של החברה ושאין לחברה אינטרס לפתח אותם בעתיד הקרוב. לאחר המחקר אנו מתחילים לגייס סטרטאפים מרחבי העולם אשר יודעים לתת מענה לפערים שאיתרנו, יש להם ניסיון במתן שירותים לחברות ענק, ובניית שותפות עם SAP היא אחת ממטרות העל שלהם.
בתחילת התוכנית, הסטרטאפים הנבחרים בונים אינטגרציה למוצרי SAP, בתמיכת צוותי המוצר שלנו.
לאחר השלמת האינטגרציה, אני מתחיל לעבוד באופן צמוד עם הסטרטאפים על תוכנית פיתוח עסקי וחדירה לשוק, הכוללת בין היתר בניית הצעת ערך משותפת ופנייה ללקוחות ראשוניים, השתתפות בכנסים ואירועים בינלאומיים וכל יוזמה נוספת שתהייה בעלת ערך ללקוחות שלנו ולסטרטאפים השותפים שלנו.
חלק מהתוכניות שהושלמו בתל אביב התמקדו בתחומים כמו שרשראות אספקה, חשבונאות קיומיות, אנרגיה, ובימים אלה ממש אנחנו מתחילים תוכנית חדשה המתמקדת במשאבי אנוש. במחקר המקדים לכך מצאנו ש80% מכוח העבודה העולמי לא עובד באמצעות מחשב, ובעצם לא מחובר בכלל למערכות הארגוניות. לכן הסטרטאפים המועמדים לתכנית הם כאלה שמציעים פתרונות הכוללים הדרכות, רעיונות עבודה, תקשורת ארגונית, ועוד, דרך המכשירים הסלולאריים של העובדים או פתרונות למנהלים כמו נתוני ביצועים, פידבק מהשטח, ותקשורת קלה יותר לעובדים מרוחקים.
מה שאני הכי אוהב בתפקיד שלי הוא להכיר כל הזמן יזמים וקולגות מרחבי העולם, אפשר ללמוד כל כך הרבה מההבדלים התרבותיים ומהניסיון המקצועי שלהם, וגם הנושאים המשתנים בין התוכניות השונות חושפים אותי לתחומים חדשים שאת חלקם לא הכרתי כלל לפני. וכמובן שאין כמו תחושת הסיפוק כאשר רואים את התוצאה ואיך העבודה שלנו עוזרת ללקוחות שלנו מצד אחד ומזרזת תהליכים באופן משמעותי עבור הסטרטאפים שלנו מצד שני.