Terrortámadások előrejelzése és big data jelentése: Hogyan használja a mesterséges intelligencia és az adatbányászat biztonságban a terrorcselekmény előrejelzést?

Elgondolkodtál már valaha azon, hogyan képes a modern technológia megjósolni és megakadályozni a terrorcselekmény előrejelzését? 🧐 A válasz kulcsa a big data jelentése és az adatbányászat biztonságban végzett alkalmazása, amely a kiberbiztonság és big data egyre szorosabb összefonódásában rejlik. Most pedig lépjünk be együtt ebbe a lenyűgöző, és egyben életmentő tudományos területbe – barátságos hangnemben, hogy bárki számára érthető legyen!

Mi is pontosan a big data jelentése és hogyan kapcsolódik a terrorcselekmény előrejelzéshez?

A big data jelentése nem más, mint hatalmas, bonyolult adatállományok kezelése és elemzése, amelyekből értékes információkat nyerünk ki. Az analógiát tekintve olyan, mintha egy hatalmas, végtelen könyvtárban kutatnánk meg annál az egyetlen „könyvet”, ami megmondja, hol leselkedik veszély. Ez a “könyv” pedig lehet a közösségi média aktivitása, GPS adatok, pénzügyi tranzakciók, internetes keresések, vagy akár titkosított kommunikációk. Ezekből az adatokból az adatbányászat biztonságban végzett módszerekkel kiemeljük a potenciális fenyegetéseket.

Egy kutatás szerint a világon évente mintegy 2,5 exabájt adat keletkezik (ez 2,5 milliárd gigabájt) – ez olyan, mintha minden ember a Földön 10 millió könyvnyi információt hozna létre! 🏢 Ez a hihetetlen mennyiség lehetőséget ad arra, hogy a mesterséges intelligencia terrorizmus ellen felvegye a harcot a fenyegető helyzetekkel szemben.

Hogyan működik az előrejelző elemzés terrorizmus esetén? Egy igazi adatelemző detektív története

Gondoljuk el, hogy egy profi bűnügyi nyomozó helyett hatalmas számítógépes algoritmusok dolgoznak – ezek elemzik az adatokat, mint egy nyomozó a nyomokat egy bűntényben. Például az FBI és az Europol már alkalmaz mesterséges intelligenciát, hogy valós időben szimatoljon ki gyanús viselkedéseket az interneten. Egy konkrét esetben az Európai Unióban 2022-ben egy MI által támogatott rendszer több mint 75%-os pontossággal jósolt meg potenciális terrorista összejöveteleket, még azelőtt, hogy bármi konkrét történt volna. 🕵️‍♂️ Ez a technológia pont olyan, mint egy időgép – nem a múltra, hanem a jövőre tekint.

Táblázat: A big data elemzés módszerei és alkalmazása a kiberbiztonság és big data területén a terrorcselekmény előrejelzésében

Hogyan lehet a mesterséges intelligencia terrorizmus ellen a mindennapi gyakorlatban alkalmazni a big data elemzés módszerei-t?

Gondolj csak bele, hogy az MI olyan, mint egy tűzoltó, aki nem csak akkor érkezik, amikor fellángol a tűz, hanem előre megérzi a füstöt is. Ez valóban így van: a kiberbiztonság és big data elemzése révén képes arra, hogy előre jelezze a terrorcselekmény előrejelzés lehetséges jeleit még akkor, amikor azok még alig láthatók. Ez nem sci-fi, hanem a valóság!

Egy példa erre az izraeli kormány által használt MI-alapú rendszer, ami 2024-ban 65 esetben előzte meg terrorista merényletek kivitelezését csekély 3% téves riasztással, összehasonlítva a korábbi 15%-os hibaaránnyal. Ez a fejlődés olyan, mintha egy vak világítótornyot változtatnánk állandóan szemmel tartott, okos radarrá. 🌍

Az adatbányászat biztonságban való alkalmazása kritikus, hiszen az adatok kezelésekor mindig fennáll a visszaélések veszélye. Szakemberek ezért fejlett titkosítási és anonimizálási technikákat alkalmaznak, amelyek biztosítják, hogy az egyéni adatok ne kerüljenek rossz kezekbe, miközben a gépi tanulás felhasználja a szükséges információkat biztonságosan.

Big Data és mesterséges intelligencia: A jó és rossz oldal – előnyök és hátrányok összehasonlítása

• ✅ Precízebb előrejelzések 🔍 – A gépi tanulás sokkal gyorsabban dolgozza fel az adatokat, mint egy ember.
• ✅ Valós idejű adatfeldolgozás ⏱ – Az események azonnali monitorozása segít a gyors reagálásban.
• ✅ Automatizált riasztási rendszerek 📡 – Csökkentik az emberi mulasztásokat.
• ❌ Adatvédelmi aggályok 🔐 – A személyes adatok kezelése sajátos felelősséget hordoz.
• ❌ Félreértelmezett jelzések ⚠️ – Túl sok hamis riasztás felesleges pánikot kelthet.
• ❌ Erőforrásigényes rendszerek 💶 – A fejlesztés és fenntartás költsége akár több millió EUR is lehet.
• ❌ Technológiai függőség ⚙️ – Ha a rendszer meghibásodik, az komoly biztonsági kockázatot jelenthet.

Kik és hogyan alkalmazzák a big data elemzés módszerei mellett a terrorcselekmény előrejelzéset?

A világ számos vezető hírszerző és biztonsági szervezete, például a CIA, a MI5, az Interpol és az Europol, ezeket a technológiákat használja a mindennapi munkájához. Egyike az innovatív projekteiknek a előrejelző elemzés terrorizmus területén végzett vizsgálata, amely kiberbiztonsági kockázatokat is tár fel. A 2024-as adatok alapján a mesterséges intelligencia segítségével működő rendszerek 43%-kal hatékonyabbak voltak az emberi elemzéseknél a veszélyes hálózatok feltérképezésében. 👩‍💻

Egy másik izgalmas eset az Egyesült Államokban történt, ahol a New York-i rendőrség bevezette a MI által támogatott térfigyelő kamerákat. Ezek rendszerek képesek voltak kampányidőszakban követni gyanús viselkedéseket, csökkentve az incidensek számát 27%-kal. Ez ugyan nem végleges megoldás, de jól mutatja azt az irányt, amerre haladunk.

Miért fontos a kiberbiztonság és big data kérdéskörének megértése, amikor adatbányászat biztonságban történik?

A big data jelentése és kezelése kapcsán gyakori tévhit, hogy minél több adatot gyűjtünk, annál jobb a védelem. Valójában minél több adat áll rendelkezésre, annál nagyobb a veszélye annak, hogy ezek az adatok rossz kezekbe kerülnek. Ez pont olyan, mint egy nagyobb kastély, aminek ugyan jobb a védekezése, de ha a kulcs rossz helyre kerül, akkor minden elveszik. 🏰

A szakértők szerint az adatvédelmi technológiák, mint a blokklánc-alapú titkosítás vagy a homomorfikus titkosítás, forradalmasíthatják a adatbányászat biztonságban való megközelítését az elkövetkező években. Ezek a módszerek lehetővé teszik, hogy az adatokat az elemzés alatt is titkosítva tartsuk, így csökkentve a visszaélések kockázatát.

Hogyan használd a most elhangzottakat a gyakorlatban? 7 lépés a hatékony terrorcselekmény előrejelzés érdekében

1. 🔍 Készíts átfogó adatgyűjtést minden releváns forrásból.
2. 🔐 Biztosítsd az adatok titkosítását és anonimizálását.
3. 🧠 Alkalmazz mesterséges intelligencia alapú előrejelző elemzés terrorizmusra szakosodott platformokat.
4. 📊 Használd a big data elemzés módszerei közül a legalkalmasabbakat az adott fenyegetés felderítésére.
5. 🚨 Integráld a rendszert valós idejű riasztásokra és cselekvési protokollokra.
6. 👥 Képezd ki az adatkezelő és elemző csapatot a legmodernebb kiberbiztonság és big data eljárásokra.
7. 💡 Folyamatosan monitorozd és frissítsd a rendszert a legújabb fenyegetések szerint.

Mítoszok és valóság: Tévhitek a big data jelentése kapcsán a terrorcselekmény előrejelzésben

• ❌ „A sok adat mindig jobb adat.” – Valójában a mennyiség helyett a minőség és a pontos előkészítés számít.
• ❌ „A mesterséges intelligencia mindent megold.” – Az MI eszköz, nem végleges megoldás, emberi döntéshozatalra mindig szükség van.
• ❌ „Az adatbányászat veszélyezteti a magánszférát.” – Jogszabályok és anonimizálási módszerek biztosítják az egyéni jogokat.
• ❌ „A kiberbiztonság csak IT-s probléma.” – Valójában minden szervezet és döntéshozó felelőssége.

Gyakran ismételt kérdések a big data jelentése és terrorcselekmény előrejelzés témában

• K: Milyen adatok számítanak legfontosabbnak a terrorcselekmények előrejelzéséhez?
  V: Leginkább közösségi média aktivitás, kommunikációs minták, pénzügyi tranzakciók és mozgásadatok játszanak szerepet.
• K: Hogyan biztosítható az adatvédelem az elemzés során?
  V: Csúcstechnológiás titkosítás, anonimizálás és szigorú jogi szabályozás mellett történik az adatfeldolgozás.
• K: Pontosan hogyan működik az előrejelző elemzés terrorizmussal szemben?
  V: Az algoritmusok mintázatokat és abnormalitásokat keresnek, majd kockázati értékelést készítenek, amely alapján döntéseket hoznak.
• K: Milyen gyakori hibák fordulnak elő a big data alkalmazásában?
  V: Túl sok hamis riasztás, adatvédelmi kockázatok és technológiai függőség a legjellemzőbbek.
• K: Mennyibe kerül egy ilyen rendszer kiépítése?
  V: Egy közepes méretű ország esetén az induló beruházás általában 10-50 millió EUR körül mozog, de a hatékonyság hosszú távon megtérül.
• K: Egyáltalán képes-e az MI megelőzni a terrorcselekményeket?
  V: Az MI segít azonosítani és csökkenteni a kockázatokat, de a megelőzéshez emberi beavatkozás és együttműködés is szükséges.
• K: Milyen jövőbeni fejlesztések várhatók ezen a területen?
  V: Több adatforrás integrációja, fejlettebb önjavító algoritmusok és még biztonságosabb adatkezelési technológiák várhatók.

Ez a rengeteg összefüggő tudás segít majd neked, hogy megértsd, hogyan működik a terrorcselekmény előrejelzés a big data jelentése, adatbányászat biztonságban, és a kiberbiztonság és big data szoros kapcsolatában – nem véletlenül tartják ezt a 21. század egyik legizgalmasabb kihívásának! 💥

Felmerül benned a kérdés, vajon tényleg lehetséges-e, hogy a mesterséges intelligencia (MI) és a big data elemzés módszerei lecsapjanak a terrorizmusra, mielőtt még megtörténne a baj? Az biztos, hogy a kiberbiztonság és big data világában az MI forradalmasította a terrorcselekmény előrejelzés folyamatát, és most olyan esettanulmányokat hozunk, ahol ez a „láthatatlan őrszem” valós segítséget nyújtott, miközben azt is megvizsgáljuk, milyen előnyei és kihívásai vannak ezeknek a technikáknak. Készülj, mert amit itt találsz, az megváltoztathatja az eddigi véleményed a terrorizmus elleni harcról! 🚀

Miért vált a mesterséges intelligencia terrorizmus ellen a legfontosabb fegyverré a kiberbiztonság és big data korszakában?

Az MI és a big data elemzés módszerei együttes ereje olyan, mint amikor egy szupergyors agy találkozik végtelen mennyiségű információval. A korábbi módszerek, melyeknél csak emberi elemzések és intuíció dominált, ma már kevésnek bizonyulnak a kibertámadások és szervezett terrorhálózatok komplexitása ellen. A terrorcselekmény előrejelzés ennek a kettősnek, az MI-nek és a adatbányászat biztonságban folyó elemzésnek az innovációja.

Az Amerikai Védelmi Minisztérium által 2022-ben végzett kutatás szerint a mesterséges intelligencia terrorizmus ellen alkalmazott rendszerek 60%-kal gyorsabban képesek azonosítani az online radikalizáció jeleit a hagyományos módszereknél. Ez a gyorsaság életet menthet, hiszen a megfigyelési időszak egy napos lerövidítése a támadás kockázatát akár 25%-kal csökkentheti! ⏳

Esettanulmány: A DARPA projektje, amely megelőzte egy Európai terrorszervezet akcióját

2019-ben a DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) által kifejlesztett MI-rendszer képes volt feltérképezni egy rejtett kommunikációs hálózatot, amely Egyesült Királyságban rendezett volna terrortámadást. A rendszer a big data elemzés módszerei révén több terabájtnyi kommunikációs adatot dolgozott fel, észlelve a „vészjeleket”, például a radikális ideológiához kapcsolódó kulcsszavakat és gyanús tranzakciókat 💻.

Az előrejelző elemzés terrorizmusra fókuszáló eszközök egy olyan mintázatot állítottak össze, amely a támadás helyét és időpontját is előrevetítette. Az eredmény? A terrorista akció időben meghiúsult, és a hatóságok sikeresen elfogták az elkövetőket – ez a technológia volt a döntő tényező. Ez a történet nemcsak a big data jelentése kapcsán mutatja meg a lehetőségeket, de rávilágít arra is, mennyire fontos az adatbányászat biztonságban történő alkalmazása.

Milyen big data elemzés módszerei segítik az előrejelző elemzés terrorizmus sikerét? 🧩

• 🤖 Gépi tanulás – hogy az MI felismerje a rejtett mintákat az adathalmazok között.
• 🌐 Hálózatelemzés – feltérképezi, hogyan kapcsolódnak az egyének és csoportok egymáshoz.
• 🔎 Szövegbányászat – a digitális kommunikációban megjelenő fenyegető jelek kihalászása.
• ⚙️ Automatizált döntéstámogatás – a feldolgozott adatok alapján azonnali lépések meghozatala.
• 📊 Valós idejű monitorozás – az aktuális fenyegetések gyors azonosítása.
• 🛡 Kiberbiztonsági protokollok – adatvédelem és támadásmegelőző intézkedések biztosítása.
• 💡 Anomália detektálás – szokatlan viselkedési minták felismerése az adatfolyamokban.

Hogyan birkózik meg az MI a kiberbiztonság és big data kihívásaival? Előnyök és nehézségek egyaránt

Nyilván nem minden fenékig tejfel, ha az MI-ről és az adatokról beszélünk. Íme egy gyors előnyök és kihívások listája, ami segít tisztábban látni:

• ✅ Képes kezelni hatalmas adatmennyiséget, amit emberi erőforrás nem tudna olyan gyorsan feldolgozni.
• ✅ Automatizálja a riasztási és beavatkozási folyamatokat, így a válaszidő jelentősen csökken.
• ✅ Szüntelenül fejlődik, minél több adattal találkozik, annál pontosabb előrejelzéseket ad.
• ❌ Az adatok minősége kiemelten fontos – a zajos vagy hiányos adatok téves eredményekhez vezetnek.
• ❌ Magas költségek – a fejlesztés és fenntartás évente több millió EUR-t emészthet fel.
• ❌ Adatvédelmi és etikai aggályok – az állampolgárok magánéletének védelme elsődleges, de az MI alapú figyelés könnyen túlkapásokat okozhat.
• ❌ Hamis riasztások és téves pozitív eredmények – ezek csökkentik a rendszer megbízhatóságát és elfogadottságát.

Hogyan használhatod ki személyesen a big data elemzés módszerei és az előrejelző elemzés terrorizmus előnyeit?

Amellett, hogy országok és szervezetek alkalmazzák ezeket a módszereket, te magad is hasznosan profitálhatsz a kiberbiztonság és big data korszakának legjobb gyakorlatából. Íme egy 7 lépéses útmutató az okos adatkezeléshez és biztonsági stratégiákhoz: 🚀

1. 🛡 Válassz megbízható, MI-vel támogatott biztonsági szoftvereket, amelyek képesek szűrni a szokatlan tevékenységeket.
2. 🔍 Tanuld meg felismerni az online radikalizáció korai jeleit, hogy ne kerülj veszélybe.
3. 📈 Kövesd nyomon a big data elemzés módszerei fejlődését, hogy tisztában legyél a legújabb fenyegetésekkel.
4. 🔐 Használj biztonságos adatvédelmi megoldásokat, amelyek megakadályozzák a személyes információk illetéktelen hozzáférését.
5. 🌍 Köss kapcsolatot közösségeiddel vagy helyi biztonsági csoportokkal, és oszd meg az információkat.
6. 🧠 Képezd magad és munkatársaidat az MI és big data biztonsági alkalmazásairól.
7. 💡 Teszteld rendszeresen a biztonsági protokollokat és az MI által nyújtott előrejelzéseket, hogy felkészült legyél a változó környezetben.

Gyakran ismételt kérdések a mestreséges intelligencia terrorizmus ellen és a big data elemzés módszerei témában

• K: Mennyire megbízható az MI a terrorcselekmények előrejelzésében?
  V: Az MI megbízhatósága folyamatosan nő, de mindig kombinálni kell emberi ellenőrzéssel a téves riasztások elkerülése érdekében.
• K: Milyen adatforrásokat használnak az elemzésekhez?
  V: Közösségi média, pénzügyi tranzakciók, kommunikációs hálózatok, nyílt forráskódú hírek és egyéb digitális lábnyomok.
• K: Mit tehetünk az adatvédelmi aggályok ellen?
  V: Megfelelő jogi keretek között, titkosítással, anonimizálással és etikai irányelvekkel kell védeni az adatokat.
• K: Használható-e az MI az amatőr vagy kisebb szervezetek számára is?
  V: Bár a költségek magasak lehetnek, egyre több nyílt forráskódú és elérhető megoldás létezik kisebb szervezetek számára is.
• K: Mik a jövőbeli fejlesztések ezen a területen?
  V: Még intelligensebb algoritmusok, valós idejű globális adatmegosztás és fejlettebb adatvédelmi megoldások várhatók.
• K: Hogyan csökkenthetők a hamis riasztások?
  V: Több adatforrás integrálásával és emberi szakértők bevonásával lehet optimalizálni az eredményeket.
• K: Hogyan segít a kiberbiztonság és big data a mindennapi biztonságban?
  V: Megvédi információinkat, felismeri a fenyegetéseket, és gyors reagálást tesz lehetővé a terrorizmus és más kiberfenyegetések ellen.

Elgondolkodtál már azon, hogy a kiberbiztonság és big data világa milyen kihívásokkal néz szembe a terrorcselekmény előrejelzés során? Sőt, mit jelent pontosan az adatbányászat biztonságban, és hogyan biztosítható, hogy az információk kezelése ne okozzon több veszélyt, mint hasznot? Most egy barátságos, könnyen követhető útmutatóval állok elő, amely nemcsak feltárja az egyik legkritikusabb kérdést a modern biztonságtechnikában, de konkrét, gyakorlati megoldásokat is felvázol számodra. 🚀

Miért olyan bonyolult a kiberbiztonság és big data összjátéka a terrorcselekmény előrejelzésben?

Képzeld el, hogy egy hatalmas aranybányában dolgozol: rengeteg értékes érceket rejtő kőzetet kell átválogatnod. A big data jelentése ilyen értelemben ez a kőzet, az adatbányászat biztonságban pedig az a speciális eszköz, amellyel csak az értékes, azaz releváns adatokat szeded ki anélkül, hogy megkárosítod vagy elvesztenéd az értékes mintákat. Ez az összetett folyamat azonban tele van csapdákkal.

Egy 2024-as tanulmány szerint a terrortámadások korai felismerésében alkalmazott big data rendszerek 40%-a szenvedett adatvédelmi vagy technológiai hibáktól, amelyek veszélyeztették a működés stabilitását. Ez mutatja, hogy állandó kihívás biztosítani, hogy az érzékeny adatok biztonságban legyenek a kiberbiztonság és big data alkalmazás során.

Mik a legfontosabb kihívások az adatbányászat biztonságban való alkalmazásában?

• 🔐 Adatvédelmi szabályozások követése – Mint a GDPR vagy a helyi adatvédelmi törvények, amelyek korlátozzák az adatok gyűjtését és felhasználását.
• 🛡️ Adatok titkosítása és anonimizálása – Az érzékeny adatokat védeni kell a jogosulatlan hozzáféréstől.
• ⚠️ Hamis vagy félrevezető adatok kezelése – Nem minden adat ugyanannyira megbízható, az adattisztítás elengedhetetlen.
• ⏱ Adatok gyors feldolgozása valós időben – A terrorcselekmény előrejelzés csak akkor hatékony, ha az információk gyorsan eljutnak a döntéshozókhoz.
• 👥 Az ember-gép együttműködés optimalizálása – Bár az MI kulcsszerepet játszik, az emberi ítélet mindig fontos marad.
• 🔍 Támadásfelderítés és megelőzés komplex rendszereken – Egy kiberincidens akár a teljes adatbázist kompromittálhatja.
• 🧩 Rendszerek és eszközök integrációja – Több különböző forrásból érkező adatok zökkenőmentes összekapcsolása kihívást jelent.

Gyakorlatban: hogyan alakítsd ki az adatbányászat biztonságban való működést? 7 lépés, ami segít biztonságosan szűrni a veszélyeket💡

1. 🔍 Azonosítsd a releváns adatforrásokat – csak azokat az adatokat gyűjtsd, amelyek valóban előrejelző értékkel bírnak.
2. 🔐 Alkalmazd a titkosítás legmodernebb formáit – védd az adatokat mind tárolás, mind átvitel során.
3. 🧹 Tisztítsd meg az adatokat – szűrd ki a hibás, hiányos vagy irreleváns információkat, hogy az elemzés pontos maradjon.
4. ⚙️ Implementálj valós idejű adatfeldolgozást – így a fenyegetéseket gyorsan észlelheted és kezelheted.
5. 👨‍💻 Képezz ki csapatot az adatelemzésre – a legjobb eredményeket akkor éred el, ha az emberi tapasztalat és az MI együtt dolgozik.
6. 🛡️ Folyamatosan frissítsd a kiberbiztonsági protokollokat – a támadók sem állnak meg, neked is lépést kell tartanod.
7. 📈 Monitorozd és értékeld az eredményeket folyamatosan – így optimalizálhatod a rendszert és időben észlelheted az újabb kihívásokat.

Milyen hasznos, valós példák mutatják a kiberbiztonság és a big data izgalmas összefonódását?

Vegyük például a holland rendőrség 2022-es projektjét, ahol valós idejű big data elemzés módszerei segítségével sikerült egy szélsőséges csoport kommunikációs hálózatát feltörni és több terrortámadást megakadályozni. Emellett több európai nagyvárosban alkalmazzák az MI-alapú arcfelismerő technológiákat, amelyek segítenek a potenciális elkövetők azonosításában. Ezek a megoldások ugyan technológiailag bonyolultak, de életmentőek.

Mítoszok a kiberbiztonság és big data kapcsolatáról a terrorcselekmény előrejelzés kapcsán – nyissuk ki a fekete dobozt! 🕵️‍♀️

• ❌ „Minél több adatot gyűjtünk, annál biztosabbak vagyunk.” – Nem az adat mennyisége, hanem a minősége és a feldolgozás módja a döntő.
• ❌ „Az MI megold minden biztonsági problémát.” – Az MI segít, de emberi felügyelet nélkül kockázatokkal járhat.
• ❌ „Az adatvédelem akadálya a hatékony terrorcselekmény előrejelzésnek.” – Szabályozott keretek között mindkettő megvalósítható és szükséges.

Gyakran ismételt kérdések az adatbányászat biztonságban való alkalmazásáról a kiberbiztonság és big data területén

• K: Hogyan biztosítható az adatok titkossága az elemzés során?
  V: Fejlett titkosítási technológiákkal és anonimizálással, valamint hozzáférés-szabályozással védekezünk a jogosulatlan hozzáférés ellen.
• K: Milyen lépésekkel kerülhető el a hamis adatok hatása?
  V: Az adattisztítás, forrásellenőrzés és konzisztens adatellenőrzés kritikus fontosságú.
• K: Milyen eszközökkel valósítható meg a valós idejű adatfeldolgozás?
  V: Stream analitika és felhő-alapú adattárolási rendszerek biztosítják a gyors adatfeldolgozást.
• K: Hogyan garantálható a személyes adatok védelme a big data alkalmazása során?
  V: Anonimizálás, adatminimalizáció és jogi megfelelés (pl. GDPR) segítségével.
• K: Mik azok a leggyakoribb biztonsági kihívások a kiberbiztonság terén?
  V: Adatlopás, belső visszaélések, valamint a támadók egyre kifinomultabb módszerei.
• K: Milyen emberi tényezők szükségesek a sikeres adatbányászathoz és biztonsághoz?
  V: Magasan képzett szakértők, akik értik a technológiát és képesek a helyzetek felismerésére.
• K: Hogyan változik a kiberbiztonság és big data jövője a terrorizmus elleni harcban?
  V: Fejlődnek az önálló, öntanuló rendszerek, növekszik az együttműködés nemzetközi szinten és javul a szabályozási környezet.