Sidebar

Minint Pasaulinę statistikos dieną, VU mokslininkės atkreipia dėmesį į platų šios srities pritaikomumą kasdieniuose procesuose

2021 10 20 Superkomp642x410

Spalio 20 d. minima Pasaulinė statistikos diena. Vilniaus universiteto (VU) Matematikos ir informatikos fakulteto (MIF) docentė Jurgita Markevičiūtė ir Lietuvos statistikų sąjungos valdybos narė, MIF docentė Rūta Levulienė sako, kad statistika yra svarbi kiekvieno žmogaus gyvenime ir kad kasdien susiduriame su statistikos rezultatais net patys to nežinodami. Mokslininkės papasakojo, kokiose srityse gali būti naudojami statistikos metodai.

Statistika naudojama nuo orų prognozių ir telekomunikacijos iki vizito pas gydytojus

Statistika yra taikomosios matematikos sritis, o jos metodų paskirtis – suteikti praktinę naudą darant įžvalgas ir priimant sprendimus. Tai dinamiškas, prie šiuolaikinių tendencijų ir poreikių prisitaikantis mokslas, itin reikšmingas šiuolaikiniame pasaulyje, kuriame susiduriame su dideliais duomenų kiekiais įvairiose srityse. Siekiant šiuos duomenis analizuoti yra taikomi statistiniai metodai. Statistikos žinios padeda tinkamai rinkti duomenis, juos apdoroti, pasirinkti teisingus metodus jų analizei ir aiškiai pristatyti rezultatus.

Taikant statistinius metodus galima prognozuoti reiškinius bei procesus ir remiantis turimais duomenimis bandyti nuspėti, kas įvyks artimesnėje ar tolimesnėje ateityje. „Paprasčiausias pavyzdys, kurį matome kiekvieną dieną – orų prognozės. Kasdien norime sužinoti, koks oras bus rytoj, kad nuspręstume, kuo mums rengtis, ar pasiimti skėtį, o gal nepamiršti akinių nuo saulės. Norint sužinoti orų prognozę yra „įdarbinama“ informacija apie ankstesnių dienų orus, galima atsižvelgti ir į klimato sąlygas, parenkami dažnai itin sudėtingi statistiniai modeliai, dirba galingi kompiuteriai ir gaunamas rezultatas. Žinoma, statistinės prognozės nebūna tikslios, tačiau tai yra reikalingas ir būtinas orientyras, padedantis priimti argumentuotus sprendimus, naudingus tiek verslui, tiek viešajam sektoriui“, – pasakoja doc. J. Markevičiūtė.

Su statistikos metodais gautais rezultatais susiduriame kiekvieną dieną, tik galbūt to nepastebime, sako doc. R. Levulienė: „Pavyzdžiui, telekomunikacijų bendrovė pasiūlo paslaugų planą. Mes jį pasirenkame arba ne, naudodamiesi skelbiama susisteminta informacija, konkurentų pasiūlymais. Tačiau ir įmonė dar prieš pateikdama šį planą atliko analizę, susistemino vartotojų duomenis, atliko prognozes ir tik tada pateikė pasiūlymą.

Kitas pavyzdys – kreipiamės į gydytoją, yra atliekami tyrimai, nustatoma diagnozė ir paskiriamas gydymas, tačiau ne kiekvienas susimąsto, kad gydymo metodikos sudaromos atlikus statistinę analizę, apibendrinus ne vieno tyrimo rezultatus ir tada atėjus pacientui pritaikoma sukurta metodika, paremta ankstesne statistine analize.“

Ne tik skaičiavimas, bet ir kūryba

Vyrauja nuomonė, kad statistika yra nuobodi, nes reikia daryti daug nuobodžių skaičiavimų ir nėra kur pasireikšti kūrybingumui, problemų sprendimo įgūdžiams bei kritiniam mąstymui.

„Visus nuobodžius skaičiavimus realybėje atlieka kompiuteriai. Žinoma, mokydami studentus prašome, kad jie irgi mokėtų suskaičiuoti tai, ką skaičiuoja kompiuteris. Tačiau tai darome tik tam, kad jie galėtų suprasti metodą. Bet kokius ilgus ir sudėtingus skaičiavimus atlieka tik kompiuteris.

Statistiko darbas yra labai kūrybiškas. Reikia suprasti duomenis, su kuriais dirbama, surasti jų analizei geriausią metodą, sugalvoti, kaip aiškiai specialistų ir ne specialistų auditorijai pateikti rezultatus“, – pabrėžia doc. J. Markevičiūtė.

Teorinė statistika, kaip ir bet kuris mokslas, taip pat reikalauja kūrybingumo. „Norint sukurti naujus metodus, algoritmus ar modelius, reikia nueiti netrumpą kūrybinių kančių kelią, galiausiai viską išbandyti su duomenimis ir tik tada jais galima pasiūlyti naudotis kitiems“, – sako mokslininkė.

Doc. R. Levulienė pritaria ir sako, kad dažnai masinio informavimo priemonėse žodis statistika vartojamas siaurąja prasme, o didelė visuomenės dalis neįžvelgia platesnių uždavinių, kuriems naudojami statistikos metodai.

„Mokyklose supažindama tik su elementariais statistikos metodais, nepateikiant platesnio spektro uždavinių, kuriems spręsti naudojama statistika. Todėl galbūt ir susidaro įspūdis, kad statistika yra nuobodi, nes skaičiuoti procentus ar vidurkius nėra labai įdomu. Tačiau jeigu suprantama, kad statistiniai metodai, kad ir patys paprasčiausi, suteikia informacijos ir padeda atkleisti naujus faktus ar patvirtinti iškeltas hipotezes, statistika tikrai nėra nuobodi“, – įžvalgomis dalijasi Lietuvos statistikų sąjungos valdybos narė.

Statistika kaip melo rūšis

Tikriausiai dauguma žino posakį „Melas, didelis melas ir statistika“ arba „Statistika – melo rūšis“. Pasak doc. J. Markevičiūtės, statistika tampa melo rūšimi tuo atveju, kai yra netinkamai naudojama, nesilaikoma darbo etikos, pateikiamos netinkamos rezultatų interpretacijos.

„Pavyzdžiui, vienas dažniausiai naudojamų metodų analizėje yra koreliacinė analizė. Koreliacijos koeficientas parodo tiesinio sąryšio tarp dviejų kintamųjų stiprumą, tačiau neparodo priežastingumo. JAV 2000–2009 m. duomenimis, koreliacija tarp mocarelos sūrio suvartojimo vienam gyventojui ir civilinės inžinerijos mokslo daktarų skaičiaus yra 0,9586. 

Bloga interpretacija sakytų: kuo daugiau bus vartojama mocarelos sūrio, tuo daugiau bus parengta itin svarbios mokslo krypties daktarų. Nors šis pavyzdys labai šaržuotai paaiškina netinkamos interpretacijos spąstus, tačiau realybėje dažnai susiduriame su atvejais, kai neteisinga rezultatų interpretacija nėra iš karto pastebima ir taip gali gimti melagingos naujienos arba daug neteisingų mitų“, – įžvalgomis dalijasi doc. Jurgita Markevičiūtė.

Istorijų pasakojimas pasitelkiant duomenų vizualizavimą

Duomenų vizualizavimo metodams pastaruoju metu skiriama itin daug dėmesio, nes jie leidžia informaciją pateikti glaustai, lengvai, suvokiamai ir akcentuojant svarbiausius dalykus. Be to, tai sutaupo laiko, nes vizualiai pateiktą informaciją suvokiame greičiau negu ilgą tekstą su daugybe skaičių.

„Pastaruoju metu ypač populiarus istorijos pasakojimas (angl. storytelling) pasitelkiant duomenų vizualizavimo metodus, kai sudarant grafiką ar diagramą sukuriamas tam tikras pasakojimas ar istorija. Statistikos metodus taikant kartu su mašininio mokymosi ar dirbtinio intelekto metodais, sprendžiami duomenų mokslo uždaviniai, pavyzdžiui, vertinant kredito grąžinimo tikimybę naudojami ne tik standartiniai asmens ir kredito duomenys, bet ir socialinių tinklų įrašai ar nuotraukos, prognozuojant COVID-19 atvejų skaičių sujungiami regresinės analizės ir dirbtinių tinklų metodai“, – pasakoja doc. R. Levulienė.

Šiuolaikinė statistika yra itin įvairiapusis ir įdomus mokslas. Jis apima duomenų rinkimą, jų analizę, metodų, algoritmų bei modelių kūrimą ir taikymą duomenims. „Statistikos pritaikomumas kone kiekvienoje srityje padaro ją itin universalią ir kiekvienas gali atrasti savo nišą, kurioje norėtų dirbti bei tobulėti“, – teigia doc. J. Markevičiūtė.

2021-10-20

Natūralios kalbos analizės modeliai

2021 10 15 Kalbos analize 12

SPECTRUM: Natūralios kalbos analizė: nuo tekstinių duomenų rūšiavimo iki netikrų tekstų generavimo

Skaitmeninis natūralios kalbos apdorojimas suprantamas kaip teksto analizės, informatikos ir dirbtinio intelekto sričių mišinys, susijęs su kompiuterių ir žmonėms suprantamos kalbos sąveika. Kitaip tariant, tai yra metodai, padedantys apdoroti ir analizuoti natūralios kalbos tekstus, esančius skaitmeniniu formatu. Šios srities tikslas – įgalinti „suprasti“ dokumentų turinį – semantinę informaciją, įskaitant juose slypinčius kontekstinius kalbos niuansus. Tam yra kuriami matematiniai modeliai, kurie gali išgauti dokumentuose esančią informaciją, ją sujungti, apibendrinti ir pratęsti, pateikti įžvalgas, klasifikuoti ar klasterizuoti dokumentus.

Automatizuotas teksto vertimas

Natūralios kalbos analizė nėra nauja tyrimų sritis. Nuo pat kompiuterių sukūrimo XX a. 6-ajame dešimtmetyje dėl didelės apimties tekstų kiekio ir greito jų vertimo skaitmeninėmis priemonėmis tapo aktualūs tekstų vertimo uždaviniai. Pirmieji skaitmeniniai kalbos vertimo uždaviniai pasižymėjo tekstų ir frazių žodynų sąrašais ir tiesiogine jų paieška žodynuose. Šių sprendimų problema – bet koks žodis, kuriame yra korektūros klaida ar kurio nėra žodyne, nebus išverstas. Tobulėjant skaičiavimo technikai 9-ajame dešimtmetyje išplėtoti statistiniai vertimo modeliai, grįsti bajesiniais modeliais ir kalbos žodžių apriorinėmis tikimybėmis. Modeliai atsižvelgdavo į sakinyje jau esančius žodžius ir galėdavo parinkti labiausiai tikėtiną verčiamą žodį. Žinoma, statistinis kalbos vertimas yra šabloniškesnis, todėl versti grožinę literatūrą su pasiūlytais posakiais būdavo sunkiau nei tipinius formalius dokumentus. Statistinis vertimas pamažu tobulėjo ir nuo 10-ojo dešimtmečio skaitmenizacija suteikė galimybę rinkti tekstynus ir kurti modelius, kurie nėra grįsti vien pažodiniu vertimu. Lingvistinių taisyklių ir algoritmų sudarymas leido struktūrizuoti vertimus ir šios technologijos buvo taikomos iki kalbos modelių, kuriamų giliaisiais neuroniniais tinklais, atsiradimo.

Proveržis taikant neuroninius tinklus

Gilieji neuroniniai tinklai – tai matematinis modelis, leidžiantis apdoroti sudėtingos struktūros duomenis, pavyzdžiui, tekstą. Jų proveržis įvyko apie 2014 m., atsiradus dideliems kiekiams atvirų duomenų rinkinių (tekstynų), specializuotai skaičiavimo technikai ir naujiems dirbtinių neuroninių tinklų modeliams, be to, tapus prieinamai programinei įrangai, atliekančiai automatinį modelių nežinomų parametrų vertinimą. Taip kilo nauja skaitmeninė revoliucija. Visi šiandien aptinkami išmanūs duomenų analize grįsti algoritmai buvo išplėtoti po minėtų technologijų sinergijos. Elono Musko įkurtos dirbtinio intelekto tyrimų organizacijos „OpenAI“ tyrėjai neseniai paskelbė studiją, kurioje teigiama, kad giliaisiais neuroniniais tinklais kuriamų geriausių modelių dydžiai ir skaičiavimo resursai, reikalingi tokiems modeliams sukurti, dvigubėja kas 3,5 mėnesio. Proveržį skatina būtent šių modelių sėkmė apdorojant kompleksinės struktūros duomenis. Natūralios kalbos uždavinių kontekste pradėti kurti nauji kalbos modeliai, kurie atvėrė naujas galimybes natūralios kalbos ir tekstų analizės uždaviniuose. Didžiausią postūmį davė 2018 m. pasiūlytas BERT kalbos modelis.

Kalbos modeliai koduoja tekstą į skaičių eilutę

Kalbos modelis yra toks matematinis modelis, kuris užkoduoja tam tikrą tekstą į skaitinę reprezentaciją – skaičių eilutę, turinčią užkoduotą semantinę ir kontekstinę informaciją. Tai vadinama aukšto lygio požymių vektoriumi. Įprastai mašininio mokymo uždaviniuose konstruojamas modelis prognozuoti žinomas charakteristikas. Pavyzdžiui, sporto skilties naujieną automatiškai klasifikuoti kaip sporto klasę galime turėdami istorinę informaciją, kokios naujienos skelbiamos sporto skiltyje. Vis dėlto duomenų charakteristikų arba žymenų turėjimas yra daug kainuojantis procesas. Didžiosios įmonės dažnai samdo duomenų žymėjimo darbuotojus rinkti duomenis apie norimą informaciją, pavyzdžiui, sužymėti, ar pasisakymas apie finansines naujienas buvo teigiamas, ar neutralus, ar neigiamas. Tačiau turint milžiniškus tekstynus duomenų žymėjimas yra neįgyvendinamas praktiškai. Pagrindinė inovacija, pasiūlyta kuriant kalbos modelius – tai egzistuojančių duomenų panaudojimas nesprendžiant konkretaus uždavinio. Imamas bet koks tekstas ir prognozuojama, koks žodis galėtų būti atsitiktinėje vietoje praleidus jį.

Kitas automatizuotas duomenų panaudojimo būdas – prognozuoti, ar du iš eilės einantys sakiniai yra nuoseklūs, t. y. ar tvarka yra nuosekli, ar ne. Sprendžiant tokio tipo uždavinius, sukuriamas kalbos modelis, gebantis užkoduoti visą reikalingą informaciją iš aukšto lygio reprezentacijų. Naudojant aukšto lygio reprezentacijas atsiranda visiškai nauja terpė tekstiniams duomenims analizuoti. Pavyzdžiui, pasirinkus ir fiksavus matą, galima apskaičiuoti skaitinį dviejų tekstų panašumą, klasifikuoti tekstą ar spręsti kitus natūralios kalbos uždavinius (1 pav.).

2021 10 15 SPECTRUM 34 Kalbos analize 01

Pasiūlytas modelis rėmėsi nauja dėmesio sutelkimo transformacija, kuri leido sujungti vidinius sąryšius tarp teksto žodžių ir taip užkoduoti tik reikšmingą informaciją, kuri yra tekste (2 pav.).

2021 10 15 SPECTRUM 34 Kalbos analize 02

Taikymai natūralios kalbos apdorojimo uždaviniuose

Kalbos modeliai dar suprantami kaip didelė kodavimo sistema, gebanti užkoduoti tekstą simboliniu formatu į aukšto lygio reprezentaciją, kuri leidžia spręsti įvairiausius teksto analizės uždavinius. Štai keletas kalbos modelių panaudojimo atvejų:

● Teksto klasifikavimas – tipinis kalbos modelių taikymo pavyzdys. Tai gali būti vertinimų klasifikavimas (teigiama / neutrali / neigiama naujiena), laiškų klasifikavimas (tiesioginiai laiškai / socialinė medija / prenumeratos / šlamštas) ir pan. Visa tai įmanoma padaryti teksto pastraipas pavaizdavus kaip fiksuoto dydžio aukšto lygio požymius, kurie neša visą semantinę informaciją apie tai, kas yra tekste. Tokie paprasti uždaviniai vėliau labai sėkmingai taikomi praktikoje. Pavyzdžiui, palikti komentarai ar atsiliepimai, kurie reprezentuoti tekstine išraiška, nesunkiai gali būti suklasifikuoti pagal komentaro turinį.

● Klausimų ir atsakymų modeliai – tai matematinių modelių klasė, kuri prognozuoja, kur tam tikroje pastraipoje yra užduoto klausimo atsakymas. Tokio tipo uždaviniai formuluojami kaip atsakymo pradžios ir pabaigos pozicijos klasifikavimo uždaviniai. Visiškai panašiai yra kuriami ir klausimų bei atsakymų modeliai be papildomos informacijos. Tokio tipo modeliai yra realizuojami pokalbių robotų sistemose.

● Teksto santraukų matematiniai modeliai grindžiami dėmesio sutelkimo transformacijos principu. Teksto informacija užkoduojama į aukšto lygio požymius ir tai leidžia turėti ją visą mažos dimensijos reprezentacijoje. Tuomet duomenų dekoderis sugeneruoja trumpą tekstą, atitinkantį semantinę ir kontekstinę informaciją, užkoduotą požymių vektoriuje.

● Autorystės nustatymas – tai tekstų klasifikavimas pagal autorių. Kiekvienas iš mūsų turime unikalų mąstymą ir pasaulio sampratą. Todėl ir rašydami tekstą skaitmeninėje erdvėje paliekame savo biometrinį žymenį. Kalbos modeliai, skirti klasifikuoti tekstus pagal autorius, užkoduoja informaciją apie teksto rašymo stilių, minčių dėstymo šabloniškumą. O aukšto lygio reprezentacijos leidžia atlikti paiešką. Kiekvienas, parašęs komentarą, pasisakymą ar tekstą, gali suskaičiuoti panašumo su kiekvienu kitu norimu tekstu mato reikšmę. Visiškai kaip biometrinio identifikavimo atveju vyksta paieška pagal teksto rašymo stilių.

● Teksto klaidų identifikavimas yra labai išplėtota natūralios kalbos modelių dalis. Turint aibę tekstų – tekstyną, galima sukurti tokio tipo tekstų reprezentacijas. Kiekvienas netipinis tekstas, žodžiai su korektūros klaidomis suformuoja kitokį nei įprasta požymių šabloną. Šablonų lyginimas ir atitiktis tipiniams šablonams veda prie netipinių „išskirčių“, dar žinomų kaip klaidos, identifikavimo.

● Teksto generavimas per pastaruosius kelerius metus tapo žinomiausiu natūralios kalbos modelių taikymo objektu. Šis kalbos modelis leidžia turėti visą reikalingą informaciją apie kalbą, tipinius jos vartojimo būdus, semantinę ir kontekstinę informaciją. Dėl to formuluodami uždavinį, leidžiantį prognozuoti žodžius sakinyje, mes pereiname prie visiškai dirbtinio teksto generavimo.

Dirbtinis tekstas sunkiai atskiriamas nuo tikro

Praėjusiais metais organizacija „OpenAI“ sukūrė modelį, kuris gali pratęsti pradėtą sakinį, nes informaciją gauna iš paruošto 400 mlrd. žodžių tekstyno. Vienas mygtuko paspaudimas, ir sistema gali sugeneruoti netikrą tekstą, kurio neatskirsi nuo tikro, jei nepradėsi jo atidžiai skaityti. Netikro teksto kombinacija su teksto palyginimo funkcionalumu dar labiau praplečia taikymo galimybes. Tampa pavojingi taikymai dezinformacijos tikslais, kai sugeneruojama daug netikrų tekstų ir iš jų pasirenkamas pats panašiausias į norimą tikrą tekstą, pvz., kokio nors politiko pasisakymas.

Šios netikrų tekstų problemos ypač aktualios dabar, kai mes visi smarkiai įsitraukėme į socialinių tinklų gyvenimą, o jų turinio kūrėjai mus ten nori išlaikyti kuo ilgiau. Šis siekis lengviausiai įgyvendinamas mums rodant personalizuotą informaciją, kurios kažkada ieškojome, kuria domėjomės. Čia ir iškyla problema – jei kiekvienas turintis mobilųjį įrenginį gauna personalizuotą informacijos srautą, kuris vis plečiasi, jame pasidaro dar lengviau paslėpti melagienas ir netikrus sugeneruotus tekstus.

Žinoma, piktybiškas teksto generavimas yra tik vienas iš technologijos taikymo pavyzdžių. Esama ir labai sėkmingų praktiškų taikymų. Turbūt kiekvienas iš mūsų kasdienėje veikloje susidūrėme su teksto užbaigimo (tęsinių pasiūlymo) funkcija. Tai natūralios kalbos modelių taikymo pavyzdys.

O technologinio proveržio pavyzdys galėtų būti projektas „Github Copilot“, kai tyrėjų komanda iš organizacijos „OpenAI“ sukūrė kalbos modelį, skirtą generuoti programinio kodo užbaigimą vien iš parašyto metodo pavadinimo ar metodo kodo pradžios. Žinoma, tai skamba labai egzotiškai, tačiau duomenų analizės požiūriu tai neatrodo utopiškai. Vienas didžiausių atviros prieigos projektų šaltinių „Github“, apimantis per 190 milijonų projektų, yra didžiausias tokio tipo duomenų šaltinis pasaulyje. Inovatyvus sprendimas, tapęs realia ir praktiška pagalba programuotojui, buvo sugeneruoto modelio panaudojimas realiomis sąlygomis. Jei modelio sugeneruotas metodas panaudojamas, modelis gauna sėkmingo panaudojimo signalą ir sukuria dar geresnį programinės kalbos modelį.

Kalbos modelis prognozuoja būsimas profesijas

Kalbant apie natūralios kalbos modelių kūrimą Lietuvoje, galima paminėti neseniai Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto mokslininkų komandos sukurtą kalbos modelį, kuris leidžia prognozuoti, kokia bus aukštųjų ir profesinių mokyklų absolventų profesija, atsižvelgiant į tai, koks yra jų pasirinktos studijų programos aprašas. Sukurtas kalbos modelis leidžia ne tik pamatyti, kokia bus labiausiai tikėtina (sub)profesija pasirinkus tam tikrą studijų programą, bet ir modeliuoti, kas nutiktų, jei asmuo baigtų papildomas kito profilio studijas. Dar įdomesni eksperimentai leidžia keisti studijų programos aprašą, pavyzdžiui, pridėti naujų dalykų / kompetencijų ir pasižiūrėti, kaip tuomet keistųsi absolvento profesija.

Įdomiausias dalykas tyrinėjant kuriamus natūralios kalbos modelius – jų galimybės agreguoti ir struktūrizuoti informaciją. Pradiniai kalbos modeliai buvo orientuoti į konkrečias sritis, pavyzdžiui, modelis BioBERT – taikyti biomokslų srities teksto užkodavimą į aukšto lygio požymius, o pastaruoju metu sukurti modeliai sudaro galimybes kurti daugiakalbius ir daugelio sričių kalbos modelius. Tokio tipo modeliai leidžia sėkmingai užkoduoti tiek skirtingų kalbų informaciją, tiek recepto aprašymą ar mokslinį rezultatą. Vėliau toks kalbos modelis gali būti taikomas bet kokiems kalbos apdorojimo uždaviniams kurti ar spręsti.

Dr. Linas Petkevičius
Vilniaus universiteto
Matematikos ir informatikos fakultetas

2021-10-15

Lietuvos mokslo ir studijų kompiuterių tinklas LITNET kviečia į 30 metų veiklos jubiliejui skirtą renginį

2021 10 11 LITNET642x410

Lietuvos mokslo ir studijų kompiuterių tinklas LITNET spalio 10-ąją minėjo 30 metų veiklos jubiliejų. Šia proga spalio 13 d. 14 val. Vilniaus universitete (VU) vyks specialus renginys, kuriame susirinkusiuosius sveikins VU rektorius prof. Rimvydas Petrauskas, Lietuvos Respublikos švietimo, mokslo ir sporto viceministras Gintautas Jakštas ir vienas LITNET įkūrėjų, interneto pradininkas Lietuvoje prof. Laimutis Telksnys.

„LITNET tinklas yra neatsiejama mokslo ir studijų proceso dalis. Per šiuos metus sukaupta patirtis, suformuota ir nuolat atnaujinama aukštos kompetencijos specialistų ir ekspertų komanda užtikrina paslaugos tvarumą ir plėtrą. Mūsų buvimas neatsiejama GÉANT tinklo technologine ir organizacine dalimi tai patvirtina, o kartu ir įkvepia tolesniems darbams“, – sako LITNET tarybos pirmininkas Arūnas Stašionis.

LITNET istorija prasidėjo 1991 m., kai talkinant norvegų akademinio tinklo atstovams buvo įrengtas X.25 palydovinio ryšio kanalas tarp Oslo universiteto ir Matematikos ir informatikos instituto Vilniuje, atvėręs Lietuvai kelią į internetą. Nuo tada jau tris dešimtmečius LITNET nuolat auga ir tobulėja. Per pastarąjį dešimtmetį LITNET iš duomenų perdavimo tinklo išaugo į naujos kartos tinklo ir specializuotų paslaugų erdvę, teikiančią paslaugas daugiau kaip 1000 mokslo ir studijų institucijų. LITNET tapo ir svarbia Europos mokslo ir studijų tinklų infrastruktūros GÉANT dalimi.

Šiandien LITNET teikia platų spektrą aukštos kokybės paslaugų švietimo, mokslo ir studijų bendruomenei: didelės spartos duomenų perdavimo sujungimus tarp institucijų, belaidę prieigą eduroam, e. tapatybių, debesijos, saugos ir kitus specializuotus sprendinius, naudotojams užtikrina tarptautinius sujungimus su kitų šalių akademiniais tinklais, MTEPI (mokslinių tyrimų, eksperimentinės plėtros ir inovacijų) infrastruktūromis ir kitais informaciniais resursais bei globaliu internetu.

LITNET 30-mečio renginyje dalyvių laukia ir neeilinis muzikinis pasirodymas – improvizacinės muzikos koncertas, paremtas LoLa (Low latency) technologija. Unikalus muzikinis kūrinys bus atliekamas trijose Baltijos šalyse skirtingais instrumentais tuo pačiu metu. Tai puikus galingos tinklo infrastruktūros panaudojimo pavyzdys, itin aktualus pandemijos kontekste.

Renginys spalio 13 d. 14 val. vyks VU Mažojoje auloje (Universiteto g. 3, Vilnius). Tiesioginę renginio transliaciją bus galima žiūrėti LITNET YouTube kanale.

2021-10-11

Spalio 10-ąją minimas 30-asis interneto Lietuvoje gimtadienis

2021 10 11 Laimutis Telksnys642x410

Interneto Lietuvoje gimtadieniu laikoma 1991 m. spalio 10-oji, kai prasidėjo Lietuvos mokslo ir studijų institucijų kompiuterių tinklo LITNET kūrimo darbai.

Ant Seimo pastato buvo sumontuota palydovinio ryšio įranga, kuri leido mūsų šaliai pirmą kartą savarankiškai prisijungti prie pasaulinio žiniatinklio. Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto profesorius Adolfas Laimutis Telksnys, LITNET tinklo įkūrėjas, pabrėžia, kad šį darbą lietuviai mokslininkai padarė per labai trumpą – trijų mėnesių laikotarpį. Finansiškai parėmė skandinavai.

Interneto įvedimas aptartas per konferenciją

Vakarų pasaulyje internetas plačiai naudoti buvo pradėtas 1990 m. Tuo metu, pasak profesoriaus, Sovietų okupuotoje Lietuvoje buvo atliekami moksliniai tyrimai, bandant sukurti ryšių kanalais sujungtų kompiuterių sistemas, tačiau internetas dar neveikė. Ryšys su pasauliu palaikytas tik per Maskvą.

„Ėjo antrieji atkurtos Lietuvos nepriklausomybės metai. Lietuvos ryšiai tuo metu vis dar buvo kontroliuojami Sovietų Sąjungos tarnybų. Svetimųjų kontrolės reikėjo atsikratyti“, – prisimena mokslininkas.

Būtent nepriklausomo nuo Maskvos interneto atvedimas į Lietuvą – vienas žinomiausių prof. L. Telksnio darbų. 1991 m. birželį mokslininkas nuvyko į tarptautinę kompiuterių tinklų konferenciją INET 91 Danijoje ir ten su Šiaurės šalių kompiuterių tinklo NORDUnet specialistais aptarė, kaip Lietuvoje būtų galima turėti nepriklausomą kompiuterių ryšį. Per pasitarimus, vykusius tarptautinės kompiuterių tinklų konferencijos metu, buvo nutarta įrengti Sovietų Sąjungos tarnyboms sunkiau prieinamą palydovinio ryšio kanalą „Lietuva – Internetas“ tarp Lietuvos mokslų akademijos Matematikos ir informatikos instituto ir Šiaurės šalių kompiuterių tinklo NORDUnet, kuris tuo metu jau buvo sujungtas su internetu.

Šiai prof. L. Telksnio pasiūlytai idėjai pritarė visi ekspertai: danai, švedai, norvegai, suomiai.

Darbai truko tris mėnesius

„Mums labai padėjo skandinavai. Norvegijos vyriausybė padovanojo Lietuvai palydovinio ryšio antenas, palydovinio ryšio 64 Kbps kanalą „Intelsat“, interneto ryšiui palaikyti būtiną kompiuterį „Norsk Data“. Norvegijoje darbus koordinavo Oslo universitetas, padedamas norvegų verslininko Vidaro Bjerkelando“, – apie kolegų paramą pasakoja prof. L. Telksnys.

Po trijų mėnesių, 1991 m. spalio 10 d., buvo įsteigtas Lietuvos mokslo ir studijų institucijų kompiuterių tinklas LITNET. Tai buvo pirmas savarankiškas interneto ryšys Lietuvoje, kurį įrengė Lietuvos mokslų akademijos, Matematikos ir informatikos instituto informatikai, bendraudami su Lietuvos Respublikos Aukščiausiosios Tarybos, Kauno technologijos universiteto, Vilniaus universiteto specialistais. „Ant Lietuvos Respublikos Aukščiausiosios Tarybos rūmų stogo buvo sumontuota palydovinio ryšio antena, kuri palaikė ryšį su NORDUnet kompiuterių tinklo palydovine interneto ryšio antena. Kompiuterinio palydovinio ryšio kanalas „Lietuva – Internetas“ užtikrino 64 Kbps duomenų perdavimo spartą. Ryšių kanalo dalis, 9,6 Kbps, buvo skirta skaitmeniniams duomenims perduoti, o likusi dalis buvo naudojama pokalbiams telefonu, faksui ir telegrafui“, – prisimena interneto Lietuvoje pradininkas.

Pirmieji prie šio tinklo prisijungė Matematikos ir informatikos institutas, Kauno technologijos universitetas ir Vilniaus universitetas. 1993 m. el. paštu ir kitomis paslaugomis jau naudojosi 17 mokslo įstaigų ir per 60 vyriausybinių ir ne pelno organizacijų. LITNET padėjo pamatus dabartiniam lietuviškam internetui. Lietuva tuo metu tapo pasaulio kompiuterių tinklo – interneto nare.

Ateityje – vis spartesnis ryšys ir DI

Kaip pasakoja prof. L. Telksnys, pirmosios nespalvotos nuotraukos siuntimas į Lietuvą LITNET tinklu truko daugiau kaip dvi valandas. Tiek laiko pirmoji elektroninė nuotrauka 1992 m. sausį iš Norvegijos, Oslo universiteto, keliavo į Lietuvos mokslų akademijos Matematikos ir informatikos institutą.

2021 10 11 Pirmoji elektronine nuotrauka

Pirmoje elektroninėje nuotraukoje: Lietuva – Internetas mazgo kūrėjai (iš kairės į dešinę): Laimutis Telksnys, Julius Sruogis, Petras Šulcas.
L. Telksnio asmeninio archyvo nuotr.

Dabar nuotraukos atkeliauja akimirksniu, o tobulėjant ryšiui viskas veiks dar greičiau – pvz., filmus ar kitus didelės apimties duomenis bus galima parsisiųsti per kelias sekundes.

„Ateinančios 5G ryšio technologijos padės valdyti savavaldes mašinas. Kai ateis 6G technologijos, o Vokietijoje Miuncheno technikos universitetas jau pradėjo šių technologijų praktinio taikymo mokslinių tyrimų darbus, bus dar įdomiau. Naudojant 6G technologijas ne tik atsiras gudresni, išmanesni įrenginiai, bet ir namuose matysime holoviziją, trimatėje erdvėje kambaryje rodančią gamtos, miestų vaizdus, koncertus, teatrų spektaklius, po kambarį vaikščiojančius aktorius, dainininkus, grojančius muzikantus“, – technologijų ateities vizijomis dalijasi profesorius.

LITNET padėjo pamatus dabartiniam lietuviškam internetui, todėl, pasak lietuviško interneto įkūrėjo, LITNET ir toliau turi likti pažangos katalizatoriumi, kuris perkelia į Lietuvą naujausias technologijas, teikia moderniausias kompiuterių tinklų paslaugas mokslui, studijoms, švietimui, padeda kurti ateities žmonių ir robotų su dirbtiniu intelektu (DI) bendruomenę.

Profesoriaus teigimu, ateinančiais dešimtmečiais LITNET turi padėti kurti išsilavinusių žmonių ir išmaniųjų mašinų visuomenę, kurioje žmonių pagalbininkai bus ne tik pramoniniai robotai, automatai, išmanūs daiktai, bet ir bendraujantys lietuviškai robotai humanoidai bei savavaldės mašinos, judančios žeme, oru, vandeniu.

„Tokioje aplinkoje žmonės galės kurti, gaminti, eksploatuoti ir eksportuoti didelės pridėtinės vertės produkciją. Kryptingai veikdami pasieksime, kad Lietuva taptų išsilavinusių žmonių ir mašinų su dirbtiniu intelektu visuomenės puoselėjimo pavyzdžiu. Lietuvoje bus tvari ekonomika, vyraus gerovė, tvarka, ramybė ir saugumas“, – įsitikinęs prof. L. Telksnys.

2021-10-11

Didžiausi atlyginimai – MIF absolventams

2021 10 05 Absolventai600x400

Matematikos ir informatikos fakulteto absolventai dabartinėje darbo rinkoje yra išgraibstomi. Dažnai trūksta duomenų mokslo, statistikos, informacinių technologijų specialistų. Šių sričių specialistai gauna ir didžiausius atlyginimus.

Remiantis Vyriausybės strateginės analizės centro tyrimo (STRATA), 2019 m. baigusių absolventų duomenimis, Matematikos ir informatikos fakulteto vykdomų studijų programų krypties absolventai gauna didžiausius atlyginimus. Lentelėje pateikiamos Vidutinės draudžiamosios mėnesinės pajamos pagal kryptis 12 mėnesių po studijų baigimo.

Pirmosios pakopos studijų kryptys – geriausiųjų dešimtukas

 

Studijų kryptis

Vidutinės draudžiamosios
pajamos (EUR)

1

Programų sistemos

2289

2

Informatika

2131

3

Medicinos technologijos

1982

4

Slauga ir akušerija

1923

5

Informacijos sistemos

1911

6

Paveldo studijos

1819

7

Informatikos inžinerija

1737

8

Matematika

1734

9

Taikomoji matematika

1721

10

Saugos inžinerija

1701


Matematikos ir informatikos fakultete dėstoma programų sistemų studijų programa sulaukia didelio moksleivių dėmesio. Į šią studijų programą 2021 m. priimta net 125 pirmakursiai. Baigę šią programą absolventai gali dirbti įmonėse, kuriančiose programinę įrangą, pvz., informacines sistemas taip pat ir valstybinėse, privačiose įmonėse bei organizacijose, teikiančiose elektronines paslaugas, pvz., bankuose, draudimo bendrovėse ir kt.

Didžiausias pajamas gauna ir kitų MIF vykdomų studijų krypčių absolventai: informatikos (2131 Eur), informatikos inžinerijos (1737 Eur), matematikos (1734 Eur), taikomosios matematikos (1721 Eur) krypčių absolventai.

Daugiau apie MIF bakalauro studijų programas galite sužinoti čia

Antrosios pakopos studijų kryptys – geriausiųjų dešimtukas

 

Studijų kryptis

Vidutinės draudžiamosios
pajamos (EUR)

1

Programų sistemos

3435

2

Informatika

2702

3

Slauga ir akušerija

2651

4

Verslas

2501

5

Jūrų inžinerija

2477

6

Informatikos inžinerija

2421

7

Matematika

2328

8

Informacijos sistemos

2324

9

Statistika

2310

10

Visuomenės saugumas

2307


Antrosios pakopos studijų kryptyse taip pat išlieka populiarios dvi studijų kryptys – programų sistemos (3435 Eur) ir informatika (2702 Eur).

Didžiausias pajamas gauna ir kitų MIF vykdomų magistrantūros studijų krypčių absolventai: matematikos (2328 Eur) ir statistikos (2310 Eur) absolventai.

Daugiau apie MIF magistrantūros studijų programas galite sužinoti čia

2021-10-05

Naujausiame „Spectrum“ numeryje – apie naujų virusų atsiradimą

2021 10 01 Spectrum Virselio iliustracija380x250Rugsėjo 30 d. pasirodė naujas Vilniaus universiteto mokslo populiarinimo žurnalo „Spectrum“ numeris (34).

Šįkart žurnale aptariami nuotolinio darbo privalumai ir trūkumai, 5G ryšio mitai bei faktai, skaitmeninio gyvenimo ypatumai, kainos pasikeitimo poveikis pirkėjui, smurto žala žmogui ir valstybei, alergijos COVID-19 vakcinoms. VU mokslininkai pasakoja apie klimato kaitos, „žaliųjų“ idėjų komunikaciją, seniausio Vilniaus muziejaus istoriją, tiria moterų vaidmenį kino industrijoje ir natūralios kalbos analizės panaudojimo galimybes, aiškinasi, kaip probleminis internetas keičia mūsų smegenis.

Žurnalo pagrindiniame straipsnyje aprašomi iš tirpstančių ledynų į aplinką patenkantys prieš tūkstančius metų juose užšalę mikroorganizmai ir virusai. Jie išsiskiria tuo, kad apie juos yra itin mažai žinoma. Vienas naujausių tyrimų, atliktų šiaurės vakarų Tibete,  nustebino rezultatais – tiriant 600 ir 15 tūkst. metų senumo pavyzdžius, aprašytos 32 virusų gentys, iš kurių net 28 buvo naujos. Vis dėlto, net ir vykdant tyrimus visu pajėgumu, tikėtina, kad pandemijų ateityje neišvengsime ir jų vis daugės. Tam įtakos turi vis didėjanti žmonių populiacija, taip pat sparčiai auganti gyvulininkystės pramonė, vykdoma ūkinė veikla, ne tik prisidedanti prie globalinės klimato krizės ir ledynų tirpsmo, bet ir besiplečianti į anksčiau neatrastus arealus.

Viename iš straipsnių, nuotolinį darbą tyrinėjantys VU mokslininkai atkreipia dėmesį, kad toks darbas nėra tik naujas užduočių pateikimo ir vykdymo būdas, jis sukuria naują darbo organizavimo kultūrą, jo metu susiduriama su didesnėmis integracijos problemomis, kitokiomis nei įprasta vadovų atsakomybėmis, o taip pat ir kitais svarbiais darbuotojui reikalingais įgūdžiais bei gebėjimais.

VU Ekonomikos ir verslo administravimo fakulteto mokslininkai pandemijos metu atlikę empirinį tyrimą, nustatė, kad teigiamą ir didžiausią įtaką nuotolinio darbo intensyvumui (pastangų, darbo krūvio ir darbo tempo visumai) darė asmeniniai individo gebėjimai dirbti (savarankiškai) nuotoliniu būdu ir organizacijos (ypač jos vadovų) požiūris į nuotolinį darbą.

Pastaraisiais metais naujosios kartos 5G ryšys tapo vienu didžiausiu diskusijų objektu. Telekomunikacijų industrijai 2018 m. pradėjus pirmuosius šios technologijos bandymus, ėmė sparčiai kurtis anti-5G judėjimai ir sklisti sąmokslo teorijos. Straipsnyje mokslininkai išsklaidys pagrindinius su šia technologine naujove susijusius mitus.

Dar viename straipsnyje VU psichologas pasakoja apie evoliucijos šalutinių produktų atsiradimą. Evoliucijai prireikė 4 milijardų metų tam, kad būtų sukurti dabar gyvuojantys adaptyvūs organizmai. Atskira konkreti biologinė adaptacija (pvz., žmogaus dvikojystė) formavosi kelis milijonus metų. Kokiai nors egzaptacijai (papildomai adaptacijai) atsirasti (pvz., išmokti važiuoti dviračiu), pakanka vienos valandos. Galvos smegenų universalumo, jų gebėjimo egzaptuoti – keisti ir pridėti naujas paskirtis –  didžiausias rezultatas yra žmonijos civilizacijos raida, rašto, kalbos, kultūros atsiradimas.

34-ojo numerio viršelį ir keturis straipsnius papuošė jaunos ir talentingos iliustratorės Adrianos Valantiejūtės darbai.

Kviečiame skaityti

2021 10 01 Spectrum486x632

2021-10-01

VU kviečia į rektoriaus prof. Jono Kubiliaus gimimo šimtmečiui paminėti skirtą renginį

2021 09 29 J Kubilius642x410

Šių metų liepos 27 d. ilgamečiam Vilniaus universiteto (VU) rektoriui, pasaulinio garso matematikui, akademikui prof. Jonui Kubiliui būtų suėję 100 metų. Šiai progai paminėti VU vyksta speciali renginių programa, vienas iš jų – spalio 1 d. VU Istorijos fakulteto organizuojama konferencija „Jono Kubiliaus universitetas (1958–1991)“.

Anot VU rektoriaus prof. Rimvydo Petrausko, Jonas Kubilius, ilgiausiai universitetui vadovavęs rektorius, personifikuoja VU istoriją sovietmečiu – tarp akademinės plėtros, nacionalinės tradicijos puoselėjimo ir prisitaikymo, laviravimo ir represijų. Todėl išskirtinėje konferencijoje istorinę universiteto raidos perspektyvą aptars ir pranešimus skaitys istorikai prof. Alfredas Bumblauskas, prof. Arūnas Streikus, dr. Marius Ėmužis, matematikas prof. Eugenijus Manstavičius, prisiminimais dalysis buvęs VU rektorius, biochemikas prof. Benediktas Juodka.

Antroje konferencijos dalyje vyks diskusija „Vilniaus universitetas: sistemos ribos, visuomenės lūkesčiai ir akademiniai idealai“, kurioje, be istorikų, dalyvaus matematikas prof. Alfredas Račkauskas ir psichologė prof. Danutė Gailienė. Diskusiją moderuos filosofas doc. Jonas Dagys.

Po konferencijos naujai restauruotoje P. Smuglevičiaus salėje vyks rektoriui J. Kubiliui skirtos parodos „Tarp matematikos ir universiteto: Jonui Kubiliui – 100“, kurią rengė VU biblioteka ir VU muziejus, atidarymas.

Parodą sudaro dvi dalys. Pirmoje, parengtoje VUB Rankraščių skyriaus, pristatomi akademiko gyvenimas ir veikla. Joje galima pamatyti, pavyzdžiui, moksleivio J. Kubiliaus pradžios mokykloje perskaitytas knygas, matematikos vadovėlį, iš kurio jis mokėsi skaičiuoti, įvairių pamokų užrašus. Eksponuojami Vilniaus ir Leningrado universitetuose klausytų paskaitų konspektai, diplominiai darbai ir disertacijos. Parodą papildo ikonografinė medžiaga, iliustruojanti J. Kubiliaus gyvenimo ir veiklos akimirkas, VU–425 jubiliejui skirta stiklinėlentelė su VU rektorių (1579–2004) vardais, gruzinų durklas – sveikinimas J. Kubiliui 75-mečio proga.

Antroje parodos dalyje po daugiau nei keturių dešimtmečių į P. Smuglevičiaus salę sugrąžinama ir Alma Mater bendruomenei, vilniečiams bei miesto svečiams pristatoma dalis 400 metų jubiliejaus dovanų, kurias šiandien saugo VU muziejus. Čia matysime į iškilmes atvykusių svečių iš įvairių sovietinių respublikų, užsienio šalių universitetų bei mokslo institucijų, Lietuvos žmonių dovanotus paveikslus, vazas, dekoratyvines lėkštes ir net samovarą ar Tadžikijos nacionalinį kostiumą, afrikietiškas kaukes ir briedžio ragus, kitus įvairius suvenyrus. Kai kurios dovanos mums, gyvenantiems jau trisdešimt pirmus Nepriklausomybės metus, atrodys keistos ar juokingos, kai kurios nejaukios. Tačiau būtent savo fiziškumu šie iš saugyklų iškelti daiktai grąžina mus į laikotarpį, kuriuo gyveno rektoriaus J. Kubiliaus vadovaujamas universitetas.

Konferencija rektoriaus prof. J. Kubiliaus gimimo šimtmečiui paminėti „Jono Kubiliaus universitetas (1958–1991)“ vyks spalio 1 d. Senato posėdžių salėje. Speciali paroda VU bibliotekos P. Smuglevičiaus salėje veiks iki spalio 31 d.

Konferencijos programą rasite čia.

Daugiau informacijos apie renginį rasite čia.

2021-09-29

IT ekspertas įvardijo, kokius duomenis telefone pasiekia programėlės: žinant tai, darosi nejauku

2021 09 29 Telefonas1 800x533
Kartu su išmaniųjų įrenginių eros pradžia tapo aišku, kad privatumas taps daugeliui sunkiai prieinama privilegija. Naudodamiesi socialiniais tinklais, naršydami internete ir žaisdami žaidimus visi mes paliekame savo internetinį pėdsaką, tą pėdsaką mato ne tik konkretaus įrenginio gamintojas ir programėlės savininkas, bet greičiausiai ir dar kas nors, apie ką net nenutuokiame. O sužinoję, prie kokių duomenų telefone prieigą turi populiariausių socialinių tinklų programėlės, galite pasijausti išties nejaukiai.

Per programėles informaciją apie save galima ištransliuoti keturioms ir daugiau šalių

Kaip LRT.lt aiškino Vilniaus universiteto Kibernetinio saugumo laboratorijos vadovas, Matematikos ir informatikos fakulteto docentas Linas Bukauskas, išmanųjį telefoną sudaro ne tik operacinė sistema, veikianti ir aptarnaujanti kompiuterį, bet ir trečiųjų šalių sukurtos programėlės.

Pavyzdžiui, mes visi puikiai žinome, kad į savo išmaniuosius įrenginius, turinčius „Android“, „iOS“ ar kitą operacinę sistemą, galime įsidiegti programėlių, papildančių juos savo funkcionalumu.

„Išmanusis telefonas dabar jau yra gana galingas kompiuteris. Visos programėlės, kurios sukurtos trečiųjų šalių, turi būti papildomai analizuojamos ir stebimos, ar jos atlieka tai, ką ir turi atlikti. Jeigu programėlę diegiame per oficialias parduotuvėles, pavyzdžiui, „Google Play“, tokiu atveju jos yra patikrinamos pačių parduotuvės valdytojų. Patikrinama, ar jos nedaro kokių nors piktavališkų veiksmų, bet tai neužkerta kelio toms programėlėms įdiegti vartotojų stebėseną“, – teigė L. Bukauskas.

2021 09 29 Telefonas2 800x533

Kas yra tos trečiosios šalys, kurioms programėlės gali siųsti duomenis? Kaip aiškino specialistas, pirmoji šalis yra pats išmaniojo įrenginio vartotojas, antroji šalis – įrenginio gamintojas, į jį įdiegęs savo parduotuvę, kurioje kaupiamos visos programėlės. Pavyzdžiui, jei gamintojas yra „Sony“, tai telefone bus įdiegta „Sony“ žaidimų ir kitų aplikacijų parduotuvė.

Trečioji šalis yra programėlė, kuri nėra sukurta įrenginio gamintojo. Pavyzdžiui, dažniausiai telefonas turi kameros programėlę, įdiegtą jau paties gamintojo, tačiau programėlių parduotuvėje galima įsigyti kameros aplikaciją su papildomomis funkcijomis. Kitaip tariant, visos programėlės, kurios į įrenginį nėra įdiegtos pačių gamintojų, yra trečiųjų šalių programėlės.

Tokios aplikacijos duomenis gali siųsti ne tik jas sukūrusioms kompanijoms, bet ir kitur. Taip išeina, kad, žaisdami paprasčiausią žaidimą, informaciją apie save pateikiate ne vienai ar dviem šalims, o keturioms ir daugiau. Tos kitos šalys nebūtinai yra, pavyzdžiui, Kinija, duomenis programėlė gali siųsti bet kam, net ir JAV, Rusijai, Izraeliui ar Europos Sąjungos šalims.

2021 09 29 Telefonas3 800x533

Įprastai programėlės informaciją renka neperžengdamos savo veikimo ribų

L. Bukauskas įvardijo, kad beveik visose programėlėse paprastai būna įdiegti kokybės stebėsenos sekliai. Juos programėlės viduje įkoduoja programuotojai dėl technologinio sekimo. Pavyzdžiui, jeigu programėlė atsisako veikti arba dėl kokių nors priežasčių negali to daryti, ji išsijungia ir kartu įrašo, kokioje būsenoje ji išsijungia. Taip kūrėjai gauna informaciją apie tai.

Kitais atvejais programėlės kūrėjai apgalvoja, kaip papildomai užsidirbti lėšų, todėl įdeda seklių, skirtų reklamos turiniui sekti arba jam tiekti. Kitaip tariant, stebima, kokias paslaugas renkasi vartotojas, kas jį domina, tačiau tai atliekama neperžengiant programėlės veikimo ribų.

„Programėlės jokiu būdu neseka už savo ribų. Kol programa veikia, ji gali sekti veiksmus toje aplikacijoje. Patys populiariausi yra kompiuteriniai žaidimai, kuriuose suteikiamas nemokamas turinys, pats žaidimas, jį įdiegus kaip nemokamą programėlę, dažnai būna vadinamųjų reklamos pertraukų. Gali būti sekamas vartotojo IP adresas, galbūt sekamas jo paspaudimų turinys, jeigu tai yra turinys iš interneto, sekama, kokį turinį vartotojas spaudžia. Tokiu būdu suformuojamos labiau pritaikytos reklamos pagal tą vartotoją.

Pavyzdžiui, išvykus į komandiruotę ir pabuvus keletą dienų užsienio valstybėje, neretai galima pastebėti, kad telefonas, užuot tiekęs lietuvišką reklamą, pradeda tiekti tos šalies reklamą. Grįžus atitinkamai per porą dienų ta sekimo sistema prisitaiko, tada vartotojas po truputį grąžinamas į reklaminį lauką, kuris ir skirtas tam regionui“, – kalbėjo IT specialistas.

2021 09 29 Telefonas4 800x533

Duomenys gali nukeliauti ten, kur jų nebepavyks ištrinti

Piktybiškesnis sekimas, pasak L. Bukausko, vyksta tuomet, kai duomenys, kuriuos mes kaupiame išmaniajame, pavyzdžiui, nuotraukos, būna nutransliuojamos į svetaines, valdomas trečiųjų šalių. Nors tokia programėlė įdiegta telefone, ji yra ne kas kita kaip internetinė naršyklė, dirbanti su nuotoline svetaine, į kurią keliauja visi duomenys.

„Ta programėlė nesaugo didelio kiekio informacijos telefone, o stengiasi kuo daugiau jos saugoti centralizuotame debesyje, svetainėje. Kokios pasekmės? Gali būti taip, kad, suteikus per daug teisių tai programėlei, nes ji dažnai prašo prieigos prie buvimo vietos, mikrofono, adresų knygelės, medijos failų, kuriuos pats pasigaminai, nuotraukų, vaizdo įrašų, ta informacija bus kaupiama kažkokioje trečiojoje šalyje, kuri yra ne mobilusis įrenginys.

Bet vėlgi, čia reikėtų turėti sveiko proto, pažiūrėti, ar tikrai tai programėlei reikia suteikti tokias teises, ar tikrai ji yra būtina telefone, ir suprasti, kad jeigu įkelsite asmeninę nuotrauką į aplikaciją, kuri yra už Europos Sąjungos ribų, bus labai sudėtinga užsitikrinti, kad ji bus iš ten ištrinta. Kitaip tariant, niekada negalėsite garantuoti, kad internetiniai pėdsakai, nuotraukos, privatūs susirašinėjimai nepateks į trečiąsias šalis“, – LRT.lt aiškino kibernetinio saugumo ekspertas.

2021 09 29 Telefonas5 800x532

Anot jo, reikia atsižvelgti ir į tai, ar programėlė yra sukurta profesionalų, ar kokios nors neaiškios, neseniai susikūrusios įmonės. Tiesa, startuoliai stengiasi sukurti naujų paslaugų ir jas patraukliai pateikti, tačiau svarbu pagalvoti apie naujo funkcionalumo ir savo asmeninio saugumo santykį. Visas įdiegiamas programėles reikėtų vertinti kritiškai.

L. Bukauskas įvardijo, kad jei naudojimosi metu vartotojas įtaria, jog programėlė atlieka kokius nors įtartinus veiksmus, visada galima susirasti jos aprašą, jame dažnai būna nurodoma, kokių teisių ji reikalauja. Pavyzdžiui, prieigos prie vietos nustatymo, belaidžio tinklo, nuotraukų ir t. t. Visa tai galima peržiūrėti ir pamačius, kad programėlė turi įtartinai per daug prieigų, jas apriboti. Daugeliu atvejų tai galima atlikti telefone per nustatymus.

Kai kurios programėlės prašo itin daug prieigos teisių prie mūsų duomenų

Kibernetinio saugumo specialistas atkreipė dėmesį, kad sekti naudojamos technologijos padeda surinkti informaciją apie vartotojo naršymo įpročius, ji pridedama prie vietos ir IP adreso, naudojamų paslaugų. Tuomet atitinkamai parenkamos ir siunčiamos reklamos.

„Mes savo laboratorijoje tyrinėjame paslaugas, kurios ne visada būna aiškios ir gerai aprašytos. Turime programėlių, kurios siunčia informaciją į trečiąsias šalis, ir mes net neįsivaizduojame, kas tai yra“, – teigė L. Bukauskas.

Iš tiesų, įvairios daugelio naudojamos programėlės renka ypač daug informacijos apie mus. Vilniaus universiteto Kibernetinio saugumo laboratorijoje specialistai turi įrankių, kuriais galima analizuoti, kokią informaciją ir kokiais būdais renka aplikacijos. Kaip įvardijo L. Bukauskas, programa „Instagram“ prašo net 36 prieigos teisių.

2021 09 29 Telefonas6 800x533

„Ji nori prieiti prie labai detalios jūsų buvimo vietos, medijos failų, tinklo būsenos, fotoaparato. „Instagram“ gali vykdyti užnugarines paslaugas – tokias, kurios nėra tuo metu aktyvios ekrane. Gali gauti jūsų paskyrų sąrašą, skaityti kontaktus, telefono numerius, matyti, ar kalbate telefonu. Suteikdami patvirtinimą programėlei, kad ja naudositės, leidžiate jai įrašyti ir garsą“, – LRT.lt aiškino specialistas.

LRT.lt prašymu L. Bukauskas pateikė trijų skirtingų gamintojų socialinių tinklų statinę programinio kodo ir parametrų analizę. Ji yra preliminari ir į ją neįtraukta tinklo naudojimo analizė, tačiau vis tiek leidžia neblogai susidaryti įspūdį, kas vyksta mūsų įrenginiuose.

Dalis programėlių renka duomenis net tada, kai jos išjungtos

Jeigu programėlei suteikiama teisė dirbti užnugario režimu, net sumažinta, vizualiai išjungta, ji vis tiek gali vykdyti kokį nors procesą, kuris kaupia informaciją. Pasak kibernetinio saugumo specialisto, gali būti vykdomas pasyvus vartotojo sekimas.

Pavyzdys galėtų būti COVID-19 užsikrėtimams sekti skirta programėlė „Korona Stop LT“, ji nuolatos, net ir uždaryta, rinkdavo informaciją apie vartotojus ir kas tam tikrą laiką išsiųsdavo pranešimą, ar įvyko kontaktas su koronavirusu užsikrėtusiu asmeniu.

Sekimas gali būti vykdomas pagal tai, ką vartotojas turi unikalaus. Savo unikalumą galima netgi pasitikrinti svetainėje „AmIUnique“, čia bus parodyta, pagal kokius parametrus esate atpažįstamas. Sekti žmones taip pat galima ir pagal jų naudojamus įrenginius.

„Įrenginiai turi savo unikalius numerius. Nesvarbu, kad mes belaidžiams taškams suteikiame pavadinimus, dažniausiai yra ir vadinamasis technologinis adresas, jis paslepiamas ne žmonėms, o mašinoms komunikuojant. Tas unikalus adresas taip pat yra vienas iš sekimo būdų. Atitinkamai ir IP adresas, kuris gali pasakyti, kur maždaug jūs esate.

2021 09 29 Telefonas7 800x533

Neretai būna taip, kad užėjus į kokią nors kavinę ir iš jos išėjus „Google“ prašo papasakoti apie savo patirtį. Taip dažniausiai susiejama buvimo vieta, „Wi-Fi“, kiti papildomi parametrai tam, kad būtų nustatyta konkreti buvimo vieta“, – aiškino L. Bukauskas. Anot jo, tokios sekimo technologijos įgyvendinamos labai paprastai – iš programuotojų pusės tai yra tiesiog bibliotekų panaudojimas.

Geri ketinimai ne visada nuveda prie gerų pasekmių

Daug dėmesio kalbant apie sekimą sulaukia ir vyraujančios teorijos, kad telefonai klausosi vartotojų pokalbių ir juos įrašinėja. Pasak IT eksperto, tikėtina, kad programėlės, kurios turi priėjimą prie mikrofono, galėtų ir klausytis. Tai reikia žinoti tiems, kurie naudojasi virtualiaisiais asistentais.

„Kad visą laiką klausytųsi įrašo, ta programėlė turėtų jį kaip nors apdoroti. Virtualiems asistentams, tokiems kaip „Google Assistant“, gali pasakyti „Ok, „Google“, play music“ (Gerai, „Google“, grok muziką – LRT.lt). Tada jis iš grojaraščio ištraukia paskutinį įrašą ir jį paleidžia. Virtualusis asistentas dažniausiai sukurtas padėti žmonėms, kuriems reikia judėjimą pakeisti balso komandomis.

Jeigu žmogus naudojasi virtualiojo asistento paslaugomis, natūralu, kad mikrofonas bus kartais naudojamas, bus klausomasi ir laukiama komandos. Visi asistentai yra individualūs, juos reikėtų paanalizuoti detaliau“, – pasakojo L. Bukauskas.

Vienas įdomus atvejis, susijęs su pokalbių klausymusi, prieš keletą metų įvyko JAV su „Alexa“ – „Amazon“ virtualiuoju išmanių namų asistentu, daugiausia skirtu daiktams pirkti. Per televiziją kalbant žinių vedėjui apie tai, kaip maža mergaitė per „Alexa“ užsisakė lėlę, daugybės gyventojų namuose virtualieji asistentai išgirdo savo vardą ir ėmė užsakinėti lėles masiškai.

„Amazon“ tuomet aiškino, kad atsitiktinai beveik neįmanoma užsisakyti kokių nors prekių. Kompanija taip pat pabrėžė, kad net jeigu per televiziją pasakyta frazė „pažadino“ daugybę „Alexų“, užsakymai nevykdomi be papildomo patvirtinimo iš vartotojo. Dabar jau niekas nežino, ar šešiametė mergaitė per televiziją netyčia nepasakė „taip“.

Anot L. Bukausko, geri ketinimai atveda prie visai naujų technologijų funkcijų atsiradimo. Virtualieji asistentai yra puikus įrankis žmonėms, turintiems negalią, gauti pagalbą. Jie gali įgarsinti tekstą, vietovę, vykdyti balso komandas. Tačiau kartais geros technologijos gali būti panaudojamos ir nebūtinai geriems tikslams.

2021 09 29 Telefonas8 800x533

Kaip individai esame niekam neįdomūs

Kažkas apie mus išties žino labai daug – mūsų įpročiai, lankomos vietos, mėgstamas turinys, pokalbiai su draugais yra kaip ant delno padėti programėlių kūrėjams ir dar kažkam, apie ką net neįsivaizduojame. Žinodami tai, turėtume jaustis ypač nejaukiai, nes kai kurios smulkmenos gali būti itin jautrios. Ką daryti? Susitaikyti ar keisti savo įrenginių naudojimo įpročius?

„Žmonės yra socialūs gyvūnai, gyvename tarp kitų žmonių ir visada vieni kitus matysime, pažinosime. Ištirpti visuomenėje ir tapti visišku anonimu galbūt net ir nenaudinga, būsi kažkoks sau egzistuojantis objektas. Jeigu žiūrėtume teisiniu aspektu, ES Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas nustato, kaip turi būti naudojami europiečių duomenys.

Tai reiškia, kad paslaugos teikėjas privalo prašyti ne daugiau privačių duomenų, negu būtina jai atlikti. <...> Tie, kurie išmano tuos dalykus, turi stebėti ir aktyviai informuoti kitus, ar konkrečios programėlės, sistemos neatlieka veiksmų, kurie galbūt nėra visai teisėti“, – dėstė L. Bukauskas. Jis pabrėžė, kad vis dėlto kaip individai kiekvienas atskirai iš tiesų mes esame niekam neįdomūs – daugeliui kompanijų aktualios socialinės grupės ir jų bruožai, įpročiai.

Patricija Kilminavičienė, LRT.lt

„Labas rytas, Lietuva“ laidoje Linas Bukauskas apie programėles, kurios kėsinasi į mūsų duomenis

2021-09-29

Siekdami užtikrinti jums teikiamų paslaugų kokybę, Universiteto tinklalapiuose naudojame slapukus. Tęsdami naršymą jūs sutinkate su Vilniaus universiteto slapukų politika. Daugiau informacijos