Trzymaj swoje dane na łańcuchu. Bez blockchaina są zagrożone – IoT

Julia

09 lis 2019
Trzymaj swoje dane na łańcuchu. Bez blockchaina są zagrożone – IoT

Topowe korporacje są zgodne w roztaczanej przed nami wizji przyszłości. Z roku na rok słyszymy coraz więcej obietnic, że IoT (Internet of Things) sprawi, że zapomnisz o problemach, o których istnieniu nawet nie wiedziałeś. 

Po wyjściu z pracy wsiądziesz do samochodu, który zawiezie Cię prosto pod adres Twojego domu. Dotknięciem zdalnie ustawisz czekające na Ciebie w przedpokoju światło, a w międzyczasie sprawdzisz w aplikacji, czy zawartość lodówki pozwoli Ci na przygotowanie planowanej kolacji. Tylko pamiętaj o tym, żeby nie pić o tej porze kawy - przypomina Ci o tym migające powiadomienie aplikacji medycznej, która automatycznie synchronizuje Twój mierzony puls oraz ciśnienie. Aż trudno uwierzyć, że internet, do którego podpięte są te codzienne urządzenia, może tak bardzo ułatwić Ci życie! 

Jednak w momencie, gdy rozsiadasz się na kanapie, dzieje się coś jeszcze. Podczas synchronizacji danych na temat ostatnich wyników badań, z wirtualnej karty płatniczej oraz aplikacji nawigacyjnej - wraz z Twoim adresem i czasem trasy, nie tylko Ty je obserwujesz. Twoje poczynania z drugiego końca miasta śledzi na bieżąco zespół hakerów. Chcą upewnić się, że jutro, kiedy będą wchodzić do Twojego domu poprzez znamy im kod, na pewno Cię w nim nie będzie.

Brzmi jak wizja ze science-fiction, w której pozostaje nam tylko odcięcie się od nadchodzącej rewolucji. Czy potrafilibyśmy wtedy zrezygnować z wygody, którą chcą nam dać czołowe korporacje w zamian za dostęp do naszych danych? 

Możliwe. 

Chyba że zdecydujesz się na to, by zamiast puścić samopas swoje - stopniowo zyskujące coraz większą świadomość - urządzenia, zabezpieczyć je i wziąć je na łańcuch. 

Jaki? Ot, łańcuch bloków. 

Jakie zagrożenia wiążą się z wykorzystaniem Internet of Things? 

Mimo tego, że opisana przez nas wizja jest dopiero melodią odległej przyszłości - i to dość pesymistycznej - szacuje się, że sektor Internet of Things rośnie ze stałym tempem na poziomie około 20% rocznie. Oznacza to, że coraz więcej urządzeń RTV, AGD czy aut zdobywa dane na temat ich użytkowników, po to, by działać lepiej, wygodniej i w sposób bardziej dopasowany do ich potrzeb. Zakłada się, że za kilka miesięcy  liczba sprzętów podpiętych do internetu będzie wynosiła ponad 26 miliardów, czyli... trzykrotnie więcej, niż wynosi liczba ludzkości na świecie. Mamy coraz mniej czasu na rozstrzygnięcie, jak zadbać o zabezpieczenie podobnych rozwiązań.

Ale jak w ogóle sprzęty codziennego użytku mogą zdobywać informacje na temat użytkownika, i dlaczego to, że lodówka zna Twoje nawyki żywieniowe, może stanowić jakiekolwiek niebezpieczeństwo? 

Dane wrażliwe...

Zastanów się nad tym, w jaki sposób o Twoich nawykach, zwyczajach i preferencjach dowiadują się Twoja rodzina i znajomi. Naturalnie - rozmawiając z Tobą. Podczas dyskusji poznają Cię coraz lepiej, tym samym zdobywając dane na Twój temat. Wiedzą, jakiej muzyki słuchasz, wracając do domu, co planujesz zjeść po pracy albo czy masz uczulenie na orzeszki. 

Producenci produktów codziennego użytku, sprzętu RTV, AGD czy aut również muszą przeprowadzić z Tobą tego typu dialog - tylko że rozgrywa się on na płaszczyźnie internetowej. Tym samym również Twoje sprzęty będą musiały w odpowiedni sposób zdobyć, zgromadzić, przetworzyć i wykorzystać Twoje dane, tak, aby dopasować najlepsze dla Ciebie rozwiązania.

...i związane z nimi niebezpieczeństwo 

Kłopot pojawia się w sytuacji, gdy mówimy o danych wrażliwych. To chociażby miejsce zamieszkania, informacje o Twoich kontach czy inwestycjach, pracy lub danych Twoich klientów, szczegóły na temat zdrowia… - materiały, które nie powinny wpaść w niepowołane ręce i mogą stanowić cel ataku hakerów. 

Okazuje się, że jeżeli - tak jak w przypadku IoT - do sieci podpięte są urządzenia codziennego użytku, zhakować można nie tylko komputer stacjonarny czy laptopa. Zagrożony jest również system zabezpieczeń domu, Twój samochód czy sprzęt RTV. 

IoT nie jest bezpieczny bez blockchaina - ochrona danych

Coraz częściej pojawiają się głosy, że internet w formie takiej, jaką znamy, nie stanowi dobrego fundamentu, na którym można budować olbrzymią strukturę internetu rzeczy. Zaczęto więc szukać bezpieczniejszego, bardziej odpornego na ataki i anonimowego podłoża. Eksperci uważają, że żadna z technologii nie sprawdzi się lepiej od blockchaina, czyli wspomnianego łańcucha bloków. 

Blockchain - sposób na zabezpieczenie IoT? 

O blockchainie zrobiło się głośno w okolicach boomu na kryptowaluty w 2016 r., a jednak dla wielu internautów wciąż brzmi enigmatycznie. Niesłusznie utożsamia się go z zagadnieniem Bitcoinów. Możliwości wykorzystania blockchaina wykraczają daleko poza sektor finansowy. Można skrótowo powiedzieć, że jest to rodzaj technologii, która służy do bezpiecznego i anonimowego gromadzenia oraz przesyłania informacji na temat różnych transakcji zawieranych w internecie. 

Blockchain jest rodzajem bazy danych, która występuje w formie łańcucha połączonych ze sobą bloków - stąd też pochodzi nazwa. Każdy pojedynczy blok jest połączony z następnym. Co ważne, zapisywane i gromadzone dane mogą nie muszą być przechowywane na jednym serwerze, w jednym miejscu ani na jednym komputerze - są rozproszone i zaszyfrowane, a ich anonimowe kopie przechowywane są jednocześnie w wielu lokacjach. Dzięki temu praktycznie do zera zminimalizowano ryzyko, że dane zostaną wykradzione, zhackowane lub przejęte

Publiczny rejestr można przedstawić jako ogromną kartkę, zawierającą wszystkie dane na Temat twojego adresu zamieszkania, danych finansowych czy informacji medycznych - która następnie została skopiowana i wysłana lokacje na całym świecie. Kartki są połączone ze sobą w sposób kryptograficzny, ciągle porównywane i “przepisywane” w nowych arkuszach. To oznacza, że matematyczne właściwości gwarantują ich nieusuwalność, niezastępowalność oraz całkowitą niezmienialność.

Mechanizm zabezpiecza nie tylko przed oszustwami. Setki, tysiące węzłów (którymi są wszystkie komputery w sieci) mogą udzielać odpowiedzi na pytanie, czy pogoda była deszczowa, a odpowiedni mechanizm dba o to, aby nie opłacało im się kłamać. Wcześniej weryfikacja treści ze świata zewnętrznego była niemożliwa; dzisiaj otwiera nam niewyobrażalne możliwości. 

Dane na łańcuchu - sposób na ich bezpieczeństwo

Według najnowszego raportu „Internet rzeczy w Polsce” 47% Polaków obawia się o to, że ich dane mogą wyciec, a aż ⅓ osób boi się, że może utracić kontrolę nad urządzeniem podłączonym do sieci. Czy te wątpliwości rozwieje blockchain? Być może to właśnie fundament, na którym osadzone zostaną urządzenia podpięte do IoT. W końcu szacuje się, że do złamania łańcucha bloków potrzebna jest moc obliczeniowa równa połowie Internetu - a do zhackowania prostego, źle zabezpieczonego urządzenia podpiętego do domowego WiFi wystarczy umiarkowanie zaawansowana wiedza informatyczna i trochę cierpliwości. 

Na razie jedyne zagrożenie, jakie czeka nas w przypadku, gdy nie wyłączymy w łazience kranu, to podtopienie mieszkania sąsiada. Ale gdy będziemy mogli zdalnie sprawdzić w aplikacji, czy to zrobiliśmy - w przypadku internetu bez fundamentu, jakim jest blockchain - naruszymy dane własne i swoich klientów na szereg niebezpieczeństw. Kiedy doświadczymy powrotu do domu jak z początku artykułu? Trudno powiedzieć. Na pewno warto trzymać rękę na pulsie i przygotować firmy do wdrażania technologii blockchain, bo eksperci są zgodni: to właśnie będzie element naszej przyszłości. Tej wygodniejszej - i bezpieczniejszej. 

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!