Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

 Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, sık sık birbirinin yerine kullanılan ancak farklı anlamlara gelen iki kavramdır. Yapay zekâ ve makine öğrenimi, birbirini tamamlayan ve teknolojinin geleceğini şekillendiren iki önemli kavramdır. Makine öğrenimi, yapay zekânın bir alt dalı olarak, yapay zekânın gerçek dünyadaki uygulamalarını güçlendirmektedir.

• Yapay zekâ: Bir araba gibi düşünebiliriz. Araba, bizi bir yerden bir yere götürme gibi genel bir amaca hizmet eder. Daha geniş bir kavram olup, makinelerin insan gibi düşünmesini hedefler.
• Makine öğrenimi: Arabanın içindeki navigasyon sistemi gibidir. Bu sistem, haritaları kullanarak en iyi rotayı belirler ve bize uygun rotalar sağlar. Yapay zekânın bir alt dalı olup, verilerden öğrenerek belirli görevleri gerçekleştirmeye odaklanır.

Daha teknik olarak:

• Yapay zekâ (Yapay Zekâ): Makinelerin insan benzeri zekâ sergilemelerini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bu, problem çözme, öğrenme, karar verme ve doğal dil işleme gibi yetenekleri içerir. Yapay zekâ, geniş bir alanı kapsar ve makine öğrenimi bunun bir alt kümesidir (Satranç oynayan bir bilgisayar, bir chatbot veya otonom bir araba).
• Makine öğrenimi: Yapay zekânın bir alt dalı olup, bilgisayarların verilerden öğrenerek daha iyi tahminler yapmasını sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi analiz ederek kalıpları belirler ve bu kalıpları kullanarak gelecekteki olayları tahmin eder (Bir e-ticaret sitesindeki ürün önerileri, bir yüz tanıma sistemi veya spam filtreleri).

Neden bu ayrım önemli?

• Farklı amaçlar: Yapay zekâ, genel amaçlı bir zekâ yaratmayı hedeflerken, makine öğrenimi belirli bir görevi daha iyi yapmak için kullanılır.
• Farklı teknikler: Yapay zekâ, çok çeşitli teknikleri içerirken, makine öğrenimi genellikle istatistiksel yöntemlere dayanır.
• Farklı uygulamalar: Yapay zekâ, çok geniş bir uygulama alanına sahipken, makine öğrenimi genellikle daha spesifik problemleri çözmek için kullanılır.

Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Türleri

Makine öğrenimi, temel olarak verilerden öğrenen algoritmalara dayanır. Bu algoritmalar, büyük veri kümelerini analiz ederek, gelecekteki olayları tahmin etmek veya belirli görevleri otomatikleştirmek için kullanılır.

• Denetimli Öğrenme: Veri kümesindeki her örneğin doğru bir etiketle eşleştirildiği öğrenme türüdür. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek için kullanılan algoritmalar denetimli öğrenme yöntemiyle eğitilir.
• Denetimsiz Öğrenme: Veri kümesindeki örneklerin herhangi bir etiketi bulunmaz. Bu durumda, algoritma verilerdeki doğal grupları veya kalıpları bulmaya çalışır. Müşteri segmentasyonu ve sahtekarlık tespiti, denetimsiz öğrenmenin kullanıldığı örnekler arasındadır.
• Pekiştirmeli Öğrenme: Bir ajan, bir ortamda eylemler yaparak deneyim kazanır ve bu deneyimlerden öğrenerek ödüllerini maksimize etmeye çalışır. Satranç oynayan bilgisayarlar ve otonom araçlar, pekiştirmeli öğrenmenin tipik örnekleridir.

Popüler Yapay Zekâ Uygulamaları ve Kullanılan Makine Öğrenimi Türleri

• Sesli Asistanlar (Siri, Alexa, Google Asistan): Doğal dil işleme ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak, kullanıcıların sesli komutlarını anlar ve yanıtlar. Bu sistemler, büyük miktarda ses verisi üzerinde eğitilir ve sürekli olarak iyileştirilir. (Denetimli Öğrenme)
• Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma gibi uygulamalarda kullanılır. Örneğin, bir fotoğraftaki bir nesneyi tanımlamak için derin öğrenme algoritmaları kullanılır. (Denetimli Öğrenme)
• Öneri Sistemleri: E-ticaret sitelerinde ürün önerisi, müzik platformlarında şarkı önerisi gibi uygulamalarda kullanılır. Kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar. (Denetimsiz Öğrenme)
• Otonom Araçlar: Çevrelerini algılamak, karar vermek ve hareket etmek için çeşitli sensörler ve makine öğrenimi algoritmaları kullanır. (Pekiştirmeli Öğrenme)
• Sağlıkta Yapay Zekâ: Hastalık teşhisi, ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için kullanılır. Tıbbi görüntüleme verileri üzerinde derin öğrenme modelleri eğitilir. (Denetimli Öğrenme)

Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminin Geleceği

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, hızla gelişen teknolojilerdir ve gelecekte birçok alanda devrim yaratması bekleniyor. Özellikle sağlık, finans, üretim ve ulaşım gibi sektörlerde önemli etkileri olacak.

• Daha Akıllı Cihazlar: Evlerimizdeki cihazlar, daha akıllı hale gelerek yaşamımızı kolaylaştıracak.
• Kişiselleştirilmiş Hizmetler: Her bireye özel ürün ve hizmetler sunulacak.
• Yeni İş Modelleri: Yapay zekâ sayesinde yeni iş modelleri ortaya çıkacak ve mevcut iş modellerinde dönüşümler yaşanacak.

Özetle, yapay zekâ ve makine öğrenimi, günümüzde birçok alanda kullanılan ve geleceğin teknolojilerini şekillendirecek önemli konulardır. Bu konuyu daha derinlemesine incelemek için derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü gibi alanlara göz atabilirsiniz. Sonraki yazılarda bu konulara da değinilecek.

 

 

Dünya çapında çevrimiçi arama pazarı

Google'a Alternatifler

İlk etkisine rağmen, chatbot ChatGPT'nin çevrimiçi arama sektörünün zaten karmaşık olan ortamını yeniden şekillendirmek için kat etmesi gereken uzun bir yol var. Google hala tüm cihazlarda dünya çapında arama motoru pazarının %90'ından fazlasını temsil ediyor , ABD'deki tüm arama sorgularının %60'ından fazlasını yönetiyor ve arama motorundan ve YouTube'dan 206,5 milyar ABD dolarının üzerinde reklam geliri elde ediyor. Ancak en iyi oyuncu olmaya devam ederken, alternatif arama motorları yerel pazarlarında teknoloji devinin gölgesinde kalmayı başardı. Almanya ve Fransa gibi ülkelerde, çevrimiçi kullanıcılar veri ve gizlilik endişeleri nedeniyle giderek daha fazla gizlilik veya sürdürülebilirlik odaklı alternatifleri tercih ediyor. Ve Çin'deki Baidu ve Güney Kore'deki Naver gibi yerel rakipler vatandaşları için tercih edilen araçlar olsa da, Yandex Rusya'nın alan adlarını geride bıraktı ve artık dünya çapında arama motorları arasında üçüncü en büyük pazar payına sahip.

Sektör trendi: Aramada yapay zeka

  ChatGPT'nin mümkün kıldığı dönüşümleri içermeyen çevrimiçi aramalar hakkında çok az konuşuldu. Hizmetin bir milyondan fazla kullanıcıya ulaşması sadece beş gün sürdü ve bu dönüm noktasına ulaşan en hızlı internet hizmeti haline gelerek mobil uygulaması için sürekli olarak aylık 10 milyondan fazla indirme üretti. Başarısı muhtemelen Google'ın dünya çapındaki liderliğini etkiledi ve on yıldan uzun süredir masaüstü bilgisayarlarda kaydedilen en küçük arama pazar payına ulaştı. ChatGPT'yi destekleyen ve hizmetine entegre eden uzun süredir devam eden ve en büyük rakibi olan Bing ise masaüstü cihazlarda pazar payının yüzde 10'unu geçti.

Google, arama hizmeti aracılığıyla reklamcılıkta imparatorluğunu kurdu ve 2023'te 279,3 milyar ABD dolarından fazla gelir üreten bir pazara hakim oldu. Ancak şirket ilk kez Google ağ web sitelerinin hayal kırıklığı yaratan gelirlerini görürken, çevrimiçi arama alanında bir şeyler farklı. Birçok kullanıcı çevrimiçi bilgileri ilk aramak için üretken yapay zekayı tercih ettiğinden , birçok şirket bu çağrıyı duydu ve 2023'te arama motorları ve büyük dil modelleri (LLM) olmak üzere geniş kullanım için üretken yapay zekaya 13 milyar ABD doları yatırım yapıldığını gördü. Bir yıldan biraz fazla bir sürede, yapay zeka destekli arama eğilimi, on yıldır yerleşik olan bir internet pazarının değişime nasıl dayanacağı ve uyum sağlayacağı konusunda cevaplar aramasına yetecek kadar güçlü olduğunu kanıtladı.

Kaynak: https://www.statista.com/topics/1710/search-engine-usage/#topicOverview 

Finans Sektörüne Yönelik Siber Saldırılar ABD Örneği

 

Siber suç ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki finans sektörü 

Finans sektöründeki siber saldırılar ilerlemeye devam ediyor. Çoğu finansal hizmetin dijitalleşmesiyle birlikte, kullanıcıların ve şirketlerin dijital varlıklarının dijital verilerinin korunması finans şirketleri için önde gelen bir öncelik haline geldi. Finansal siber saldırılar, çeşitli saldırı teknikleri kullanarak çevrimiçi finansal hizmetlerin kullanıcılarını veya doğrudan finans kuruluşlarını hedef alır. Bu sektördeki siber saldırıların yelpazesi web sitesi tabanlı saldırılardan müdahale eden işlem sistemlerine, fidye yazılımlarına ve kimlik avına kadar genişliyor.

Sektörler arası karşılaştırma

Amerika Birleşik Devletleri'nde sağlık, kritik üretim ve hükümet tesisleri en sık fidye yazılımı saldırılarına hedef oluyor. Yine de, finansal kuruluşların fidye yazılımı saldırılarının başlıca hedefleri arasında olduğu kanıtlandı . Sektörün karmaşıklığı nedeniyle, finansal hizmetler genellikle siber saldırılara dolaylı olarak, üçüncü taraf satıcılar aracılığıyla dahil oluyor.

En yaygın finansal siber suç türleri

Büyük siber saldırılar durumunda, tehdit aktörleri aynı anda DDoS ve fidye yazılımı saldırıları başlatarak fidye ödemesi talep etmek gibi birden fazla saldırı tekniği kullanabilir. Ayrıca, bazı tehdit aktörleri aynı anda kimlik avı ve iş e-postası tehlikeye atma saldırıları düzenler ve dolandırıcılık girişimlerinde sosyal mühendislik tekniklerini kullanır. Ek olarak, temel web uygulama saldırıları çoğunlukla finans kuruluşlarını hedef alır. Amerika Birleşik Devletleri'nde, yaşlılar arasında finansal dolandırıcılık vakalarından kaynaklanan parasal kayıp

miktarı son yıllarda büyük ölçüde artmıştır. Ödeme sistemlerinin taklit edilmesi de sıklıkla tespit edilen bir siber suçtur ve olayların %84'ünden fazlası PayPal taklit edilmesini içerir.

Finansal siber saldırılar nedeniyle veri ihlalleri

2019 ile 2023 yılları arasında, finansal kuruluşları içeren veri ihlali olaylarının sayısı %330'dan fazla arttı . Amerika Birleşik Devletleri'ndeki finansal siber saldırılardan kaynaklanan en önemli veri ihlali vakası 2019 yılına dayanıyor ve First American Financial Corporation'da 885 milyondan fazla kişisel ve finansal veri noktasının sızdırılmasıydı. Bu olay, dünya çapında bu tür en büyük vakalardan biriydi ve hala öyle olmaya devam ediyor. Küresel finans sektöründe siber saldırılardan kaynaklanan parasal kayıplar, sağlık sektöründen sonra üçüncü yıl üst üste ikinci sırada yer alıyor.

Gizlilik ve güvenlik

Finansal siber saldırılara karşı en yaygın araçlardan biri çok faktörlü kimlik doğrulamadır (MFA). 2022 itibarıyla Kuzey Amerika'daki dört kuruluştan neredeyse üçü çok faktörlü kimlik doğrulama sistemleri dağıtmıştı ve yüzde 29'u bunları sonraki 12 ayda uygulamaya koymayı planlıyordu. Ancak, 2023'te Amerikalı yetişkinler arasında yapılan bir anket, yüzde 33'ünün MFA sistemlerini can sıkıcı buldukları için etkinleştirmediğini ve yüzde 23'ünün de bunları karmaşık bulduğunu ortaya koydu.

Tüketici tutumları

Kişisel veri güvenliği, ABD'li tüketicilerin bir finansal kuruluş seçerken en önemli etkenidir . Ancak, titizlikle seçilmiş bir kuruluş bile güveni garanti etmez. PayPal, Venmo, Zelle veya Cash App kullanan pazardaki yetişkinlerin yaklaşık üçte biri, bu hizmetlerin insanların bilgilerini bilgisayar korsanlarından veya yetkisiz kullanıcılardan koruduğuna dair az veya hiç güvenmiyordu.

Kaynak: https://www.statista.com/

ChatGPT ve Siber Suç

 

ChatGPT – dost ve düşman. Yapay zeka araştırma laboratuvarı OpenAI'nin Kasım 2022'de chatbot yazılımı ChatGPT'yi tanıtmasından bu yana, olası kötüye kullanımı konusunda endişeler vardı. Ana tartışmalar, akademide kullanımının etik sorunları, siber güvenlik sorunları ve belirli alanlardaki çalışanların ChatGPT ile olası değiştirilmesi etrafında dönüyor. Endişelere rağmen, araç muazzam bir popülerlik kazandı ve Amerikalıların yüzde onundan fazlası, ilk sürümünden sadece iki ay sonra kullandığını belirtti . Araç çoğunlukla 18 ila 44 yaş arasındaki kişiler tarafından kullanılıyor .

ChatGPT'nin siber suçlarda olası kullanımı

Dünya çapında birçok kullanıcıyı cezbeden avantajlara sahip olan ChatGPT'nin gelişmiş yetenekleri her zaman iyi niyetle kullanılmaz çünkü araç kötü niyetli kullanıcı isteklerini tam olarak belirleyemez. Yazılımın kötüye kullanımını önlemeye çalışan içerik filtreleri olmasına rağmen, belirli teknikleri uygulayarak bu filtreleri atlatmak zor değildir. Örneğin, araç doğrudan istek üzerine bir kimlik avı e-postası için bir metin oluşturmayı reddederse, kullanıcı bunu gerçek bir kimlik avı saldırısı girişimi yerine konuyla ilgili bir film senaryosu yazmak gibi farklı bir yaşam koşulu için istenen bilgi olarak tanımlayarak yine de talep edebilir. Üretken yapay zekanın yükselişiyle birlikte, ChatGPT'ye kötü amaçlı alternatifler ortaya çıktı. FraudGPT ve WormGPT gibi büyük dil modelleri (LLM'ler), kötü amaçlı yazılım geliştirme, kötü amaçlı kod yazma ve güvenlik açığı bulma hizmeti sunan ücretli hizmetlerdir.

ChatGPT'de kurumsal veri ifşası

Çoğu şirket ChatGPT'nin uygun kullanımı hakkında talimatlar yayınlamasına veya iş yerinde kullanımını yasaklamasına rağmen, ChatGPT'de hala çok sayıda son derece hassas kurumsal içeriğin ifşa edildiği durumlar bulunmaktadır. İş yerinde daha iyi bir performans sunmak için, dünya çapındaki birçok çalışan çeşitli görevler için kısayol çözümleri önerdiği için ChatGPT'yi kullanmaya başlamıştır . Ancak, aracın uygunsuz kullanımı bazen çalışanlar tarafından gizli kurumsal verilerin ifşa edilmesine yol açabilir. Hizmetin ücretli sürümünü kullanırken, kullanıcılar genellikle paylaştıkları verilerin gizli kaldığını düşünür. Ancak, paylaşılan veriler ChatGPT'nin genel bilgisi haline gelir. Araştırmalar, Haziran 2023 itibarıyla dünya çapında yanıt veren çalışanların yüzde 10'undan fazlasının iş yerinde en az bir kez ChatGPT kullandığını ve yaklaşık yüzde beşinin gizli kurumsal verileri ChatGPT'ye girdiğini ortaya koymuştur . En yaygın olarak ifşa edilen kurumsal veri türü, yalnızca dahili kullanım için tasarlanmış hassas verilerdi.

Yapay zekanın kötü amaçlı kullanımı hükümetler, kuruluşlar ve internet kullanıcıları için bir endişe kaynağıdır, ancak en son yenilikler siber güvenlik alanında da kullanılmaktadır.

Kaynak: https://www.statista.com/ 

Elle Yazma, Klavyeyle Yazma ve Dokunmatik Ekranla Yazma

 Aklıma gelen bu konuyu yapay zekâya sordum. ChatGpdt4.0o

Valit: "Elle yazmak, fizikse klavye ile yazmak ve dokunmatik telefon ekranında yazı yazmanın bilişsel ve psikolojik farklılıkları, avantaj ve dezavantajları var mıdır?

Evet, elle yazmak, fiziksel klavye ile yazmak ve dokunmatik telefon ekranında yazı yazmanın bilişsel ve psikolojik farklılıkları, avantajları ve dezavantajları vardır. Bu yazma yöntemleri, beyin aktiviteleri, öğrenme süreçleri ve psikolojik etkiler açısından farklılıklar gösterebilir.

Elle Yazmak

Bilişsel ve Psikolojik Farklılıklar:

• Motor Beceriler: Elle yazma, ince motor becerilerin geliştirilmesine katkıda bulunur. Bu, beyin ile el koordinasyonunu gerektirir ve beyin aktivitelerini artırabilir.
• Bellek ve Öğrenme: Araştırmalar, elle yazmanın hafızayı ve öğrenmeyi artırdığını göstermektedir. Elle yazarken, yazılan bilgiyi daha iyi hatırlama eğiliminde olunur.
• Yaratıcılık: Elle yazmak, yaratıcılığı ve düşünce akışını destekleyebilir. Düşüncelerin daha serbest akmasına olanak tanır.

Avantajlar:

• Daha iyi hafıza ve öğrenme.
• İnce motor becerilerin gelişimi.
• Yaratıcılığı teşvik eder.

Dezavantajlar:

• Daha yavaş olabilir.
• Fiziksel yorgunluk yaratabilir.
• Düzenleme ve düzeltme zor olabilir.

Fiziksel Klavye ile Yazmak

Bilişsel ve Psikolojik Farklılıklar:

• Hız ve Verimlilik: Klavye ile yazmak genellikle elle yazmaktan daha hızlıdır. Bu, düşüncelerin hızlı bir şekilde kaydedilmesine yardımcı olabilir.
• Ergonomi: Doğru ergonomik düzenlemelerle, klavye kullanımı daha az fiziksel zorlanmaya neden olabilir.
• Dijital Düzenleme: Klavye ile yazma, metin düzenleme, düzeltme ve kaydetme süreçlerini kolaylaştırır.

Avantajlar:

• Hızlı yazma ve yüksek verimlilik.
• Kolay düzenleme ve düzeltme.
• Daha az fiziksel zorlanma (doğru ergonomik düzenlemelerle).

Dezavantajlar:

• Motor becerilerin gelişimini desteklemez.
• Ekran karşısında uzun süre kalma göz yorgunluğuna neden olabilir.
• Dikkat dağıtıcı unsurların fazla olması.

Dokunmatik Telefon Ekranında Yazı Yazmak

Bilişsel ve Psikolojik Farklılıklar:

• Mobilite ve Erişilebilirlik: Dokunmatik ekranlar, hareket halindeyken yazı yazmayı mümkün kılar. Bu, bilgiye anında erişimi ve hızlı yanıt verme yeteneğini artırır.
• Hız ve Doğruluk: Dokunmatik ekranlarda yazı yazma hızı ve doğruluğu, fiziksel klavyelere göre genellikle daha düşüktür.
• Distraction: Mobil cihazlar, dikkat dağıtıcı bildirimler ve uygulamalar nedeniyle odaklanmayı zorlaştırabilir.

Avantajlar:

• Hareket halindeyken yazı yazabilme.
• Kolay taşınabilirlik.
• Anında erişim ve iletişim.

Dezavantajlar:

• Yazma hızı ve doğruluk düşüklüğü.
• Dikkat dağıtıcı unsurların fazla olması.
• Fiziksel rahatsızlık ve göz yorgunluğu riski.

Genel Değerlendirme

• Elle yazmak, derin öğrenme ve hafıza için daha iyidir, ancak daha yavaş ve yorucu olabilir.
• Fiziksel klavye, hız ve düzenleme kolaylığı sağlar, ancak motor beceri gelişimini desteklemez.
• Dokunmatik ekran, hareket halindeyken erişim ve mobilite sunar, ancak yazma hızı ve doğruluk düşük olabilir.

Bard:

Dezavantajlar:

• Elle yazmak:
  • Yavaşlık
  • El krampları ve yorgunluk
  • Yazım hataları
  • Okunması zor metinler
• Klavye kullanmak:
  • Sağlık problemleri (karpal tünel sendromu)
  • Dikkat dağınıklığı
  • Yaratıcılığın kısıtlanması
  • Kişisellik eksikliği
• Dokunmatik ekranda yazmak:
  • Doğruluk eksikliği
  • Küçük ekranlarda zorluk
  • Batarya ömrü tükenmesi
  • Göz yorgunluğu
  • Bağımlılık riski

Android telefonda casus yazılım nasıl tespit edilir?

 

Android telefonda casus yazılım nasıl tespit edilir?

Peki telefonunuzda casus yazılım olup olmadığını nasıl anlarsınız? Casus yazılımlar gizli kalacak şekilde tasarlanmıştır, bu da tespit edilmesini zorlaştırır. Ancak Android cihazlarda casus yazılımları bulmanıza yardımcı olabilecek enfeksiyon belirtileri vardır. Bunlar şunları içerir:

Yavaş hız ve performans

Yoğun uygulamaları çalıştırmadığınızda bile telefonunuz yavaş görünüyor. Uygulamalar donuyor veya yüklenmesi daha uzun sürüyor, işletim sistemi hatalı görünüyor ve cihaz genel olarak daha yavaş.

Pil ve veriler daha hızlı tükenir
Casus yazılım yazılımı, gizli kalmayı hedefleyerek arka planda sessizce çalışır, ancak bu süreçte (Wi-Fi kullanmadığınızda) çok fazla ekstra pil ve veri kullanır. Bu, daha yüksek bir telefon faturasına veya telefonunuzun pilinin normalden belirgin şekilde daha hızlı tükenmesine neden olabilir.

Yeni veya farklı uygulamalar veya ayarlar Telefonunuzda hatırlamadığınız etkinlikleri
fark edersiniz  ; örneğin yüklediğinizi hatırlamadığınız uygulamalar (gizli Android uygulamaları dahil) veya yeni bir ana sayfa gibi değişen ayarlar.

Sürekli aşırı ısınma

Normal telefon kullanımı bir miktar ısınmaya neden olur, ancak kötü amaçlı yazılımlar telefonunuzun normalden çok daha fazla aşırı ısınmasına neden olabilir.

İstenmeyen reklamlar ve pop-up'lar

Casus yazılımlar bazen reklam yazılımlarıyla birlikte paketlenebilir . Cihazınızda kullanıcı deneyimini olumsuz yönde etkileyen rastgele açılır pencereler fark ederseniz, bu bir casus yazılım belirtisi olabilir.

Parola korumalı uygulamalara ve web sayfalarına erişimde zorluk
Bazı casus yazılım türleri, belirli web sitelerinde oturum açmaya çalıştığınızda sahte bir tarayıcı kullanabilir. Daha sonra oturum açma bilgilerinizi toplar ve siz farkına varmadan (çok geç olana kadar) üçüncü bir tarafa gönderir.

Devre dışı bırakılmış kötü amaçlı yazılımdan koruma yazılımı
Telefonunuzu casus yazılımlara karşı taramak için normalde kullandığınız araçlar aniden çalışmıyorsa, bu, cihazınıza zaten virüs bulaştığı anlamına gelebilir. Paketlenmiş kötü amaçlı yazılımlar sisteminizin farklı yönlerine saldırabilir ve onu ele geçirmenin en iyi yolu, onu durdurmak için tasarlanmış programlardan kurtulmaktır.

Garip kısa mesajlar ve e-postalar
Hedeflenen cihazlar, onları manuel olarak casus yazılım yüklemeye ikna etmek için tasarlanmış kısa mesajlar ve e-postalar alabilir. Bu mesajlar bağlantılar, kodlar veya semboller şeklinde olabilir. Bu tür kodlar, sosyal medya hesaplarınıza erişim sağlamaya yönelik kimlik doğrulama kodları gibi görünebilir. Mesajlar güvendiğiniz bir kişiden geliyormuş gibi görünecek şekilde sahte de olabilir. Kendinizi tuhaf metinlerin, sosyal medya mesajlarının veya e-postaların alıcısı olarak bulursanız, bu, casus yazılım bulaşma girişiminin bir uyarı işareti olabilir. Herhangi bir bağlantıya tıklamadan veya herhangi bir dosya indirmeden bunları silmelisiniz.

Telefon görüşmeleri sırasında gürültü
Zayıf sinyal, bazen telefon görüşmelerinizde statik veya bip sesi duymanıza neden olabilir. Ancak bu her zaman sinyalle ilgili değildir; bazen bu sesler çağrılarınız dinlendiğinde veya casus yazılım tarafından yapılan çağrı kayıtlarından üretilebilir.

Olağandışı davranış
Telefonunuz aniden uyku moduna geçerse veya uyanırsa, rastgele yeniden başlatılırsa veya kapanmada zorluk yaşarsa, cihazınızda casus yazılım veya başka kötü amaçlı yazılım olabilir

Kaynak: https://www.kaspersky.com/resource-center

Mark Manson'ın 16 Paradoksu

 

Mark Manson Kimdir?

Mark Manson, Amerikalı bir yazar, girişimci ve blogcudur. Kendisini "gerçekçi kişisel gelişim uzmanı" olarak tanımlayan Manson, 4 kitaptan oluşan bir seriye sahiptir. Bu serinin en bilinen kitabı Sıradan Şeylere Takma Sanatı'dır. Manson'ın kitapları 30'dan fazla dile çevrilmiş ve dünya çapında milyonlarca satmıştır.

Manson'ın Çalışmaları:

Manson'ın çalışmaları, geleneksel kişisel gelişim kitaplarının aksine, "pozitif ol" ve "her şey mümkün" gibi klişelerden kaçınarak, gerçekçi ve samimi bir bakış açısı sunmaktadır. Manson, hayatın zorluklarını kabul etmenin ve onları kucaklamanın önemini savunur.

Manson'ın kitapları:

• Sıradan Şeylere Takma Sanatı (The Subtle Art of Not Giving a F*ck)
• Her Şey Fcked: Bir Umut Kitabı (Everything Is Fcked: A Book About Hope)
• Will: Güçlü Olma Sanatı (Will: A Book About Power)
• Sonsuz Oyunda: Yaşamın Gerçek Kuralları (The Infinite Game)

Mark Manson'ın 16 Paradoksu

1. Ne kadar insanları kendinize sevdirmeye çalışırsanız, onlar sizi muhtemelen o kadar az sever.
2. Ne kadar çok başarısız olursanız, başarılı olma ihtimaliniz o kadar artar.
3. Bir şey sizi ne kadar korkutursa, onu yapmayı o kadar çok düşünmelisiniz.
4. Başkalarında nefret ettiğiniz bir özellik, muhtemelen sizde de var olan ve bastırdığınız bir özelliktir.
5. Dünya ile ne kadar fazla bağlantı kurarsak, o kadar izole hissederiz.
6. Sadece kendinizle mutluysanız, mutlu bir ilişkiniz olabilir.
7. Ne kadar çok öğrenirseniz, ne kadar az şey bildiğinizi o kadar çok fark edersiniz.
8. Bir kişi ne kadar haklı olduğuna inanırsa, o kadar haksız olma ihtimali artar.
9. Hatalarınız/açıklarınız hakkında ne kadar dürüst olursanız, insanlar sizi o kadar mükemmel sanır.
10. Ne kadar çok seçeneğiniz olursa, her birinden o kadar az memnun olursunuz.
11. Bir ilişkiyi ne kadar zorlarsanız, bitme ihtimali o kadar artar.
12. Kendinizi ne kadar çok sevebilirseniz, başkalarını da o kadar çok sevebilirsiniz.
13. Kendinizi ne kadar az severseniz, başkalarını da o kadar az sevebilirsiniz.
14. Ölümden ne kadar az korkarsanız, hayatı yaşamaktan o kadar az korkarsınız.
15. Tek garanti belirsizliktir veya Tek değişmeyen şey değişimin kendisidir.
16. Rahatsızlık içinde rahat hissetmeyi öğrenin.

Bu paradosklar, hayat hakkında alışılmışın dışında bakış açıları sunarak kişisel gelişiminize katkıda bulunabilir.