A Geo Marketing Partner segít népszerűvé tenni minőségi szolgáltatásait az Interneten. Hatékony megjelenés, reklám, termék megjelenítés. Ingyenes tájékoztatás és ajánlatok magyar és angol nyelven.
Az Európai Bizottság 2025. július 2-án fogadta el a kvantumstratégiát (COM(2025) 363). A cél: Európa 2030-ra a kvantumtechnológiák globális vezetője legyen. A stratégia reziliens, szuverén kvantum-ökoszisztémát építene, támogatná a startupokat, és piacképes alkalmazásokká alakítaná a tudományos áttöréseket. Az európai kvantumvállalatok jelenleg a globális magánfinanszírozás mindössze mintegy 5%-át kapják; a stratégia egyik fő célja ennek növelése.
Öt akcióterület
1. Kutatás és innováció. Az EuroHPC közös vállalkozás keretében indul a Quantum Europe KFI kezdeményezés, amely közös menetrenddel hangolja össze az uniós és nemzeti programokat. 2025–2027-ben két pilot: hibatűrő kvantumszámítás és kvantum-PNT rendszerek.
2. Kvantum-infrastruktúrák. Kvantumszámítógépek integrálása az EuroHPC szuperszámítógépekkel, 2025–2030 között határon átlépő kvantumlinkek, 2026-ban az Eagle-1 QKD-műhold, valamint európai kvantum-MRI pilot hálózat.
3. Ökoszisztéma erősítése. Start-upok és scale-upok támogatása, ellátási láncok biztonsága, kvantumchipek iparosítása. 2026-ban két útiterv: kvantumchipek és kvantumszabványok; a Chips Act keretében pilotvonalak és tervezett EU-s kvantumfoundry.
4. Űr és kettős felhasználás. Kvantumtechnológiák integrálása az űr-, biztonsági és védelmi stratégiákba, együttműködés az Európai Űrügynökséggel, hozzájárulás az európai fegyverzeti technológiai útitervhez.
5. Szakképzés és tehetség. Koordinált oktatás, továbbképzés és tehetségmobilitás az egész EU-ban.
A megvalósítást felső szintű tanácsadó testület és a tagállamokkal kialakított együttműködési keret támogatja.
Menetrend
2025 – első kvantumgyorsított szuperszámítógép (megvalósult); az EuroHPC kiterjesztése kvantumtechnológiákra; kvantum-MRI pilot indítása.
2026 – Eagle-1 QKD-műhold; útiterv a kvantumchipek iparosításáról és a kvantumszabványokról; Quantum Act jogszabályi javaslat.
2030 – az EU globális vezető a kvantumtechnológiákban.
2035 – önfenntartó, globálisan versenyképes európai kvantumipar.
Kapcsolódó programok
Quantum Flagship– 2018-ban indult, milliárd eurós kutatási és innovációs kezdeményezés.
EuroQCI – a 27 tagállam által aláírt nyilatkozat egy uniós kvantumkommunikációs infrastruktúráról.
Poszt-kvantum kriptográfia– 2025-ös koordinált átmeneti útiterv; a tagállamoknak 2026 végéig kell összehangolt átmeneti stratégiát kidolgozniuk.
A kvantumtechnológiák a gyógyszeripari áttörésektől a kritikus infrastruktúra védelméig forradalmasítják az összetett kihívások kezelést. Új utakat nyitnak az EU ipari versenyképessége és technológiai szuverenitása előtt, kettős (polgári és katonai) felhasználási lehetőséggel. Koordinált uniós fellépés nélkül Európa lemaradhat globális versenytársaitól.
Forrás: Európai Bizottság, Communication on the Quantum Europe Strategy — COM(2025) 363 (2025. július 2.), digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/quantum, qt.eu
A JEV és az LLM modellek együttműködése: Forradalom a vállalkozói döntéshozatalban
A mesterséges intelligencia világában a 2026-ban legújabb innovációk közül a JEV AI modell és a hagyományos LLM-alapú modellek (például ChatGPT, GPT-4) kombinációja kínálja a legnagyobb döntéshozás támogatási potenciált vállalkozások számára. Ez a két megközelítés nem csak kiegészíti, hanem felerősíti egymás erősségeit, lehetővé téve a hatékonyabb, olcsóbb és gyorsabb döntéshozatalt mindennapi üzleti folyamatokban.
A JEV és LLM modellek együttműködése forradalmasíthatja a vállalkozói döntéshozatalt, hatékonyabb, olcsóbb és gyorsabb folyamatokat biztosítva. A két modell kiegészítő erősségei kihasználásával a vállalkozások versenyelőnyt érhetnek el a piacon.
Mi a JEV AI modell?
A JEV a TypeSafe AI által fejlesztett, 2026. szeptember 15-én bemutatott újszerű AI modell, amely nem szöveget generál, hanem strukturált, típusos értékeket, valószínűségeket és biztonsági pontosságokat ad vissza. Ez a megközelítés automatizálás és szoftverintegráció szempontjából forradalmi, hiszen 40–200-szor gyorsabb és 40–400-szor olcsóbb a piaci nagy nyelvmodelleknél (LLM) hasonló feladatokra.
A JEV három alaptípusú kérdéskezelést támogat:
Choice (Választás): Választás előre meghatározott opciók közül.
Score (Pontozás): Pontozás rendelt szintjein.
Noul (Igen/Nem értékelés): Igen/nem értékelés 0–1 valószínűséggel.
Ezek a kérdéstípusok párhuzamosan futnak, és strukturált válaszokat adnak, nem szabad szöveget. A modell RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) módszerrel lett tréningezve, amely kalibrált döntési valószínűségek optimalizálására épül, így nincsenek hallucinációk vagy típushibák a válaszokban.
20 perces részletes ismertető videó a JEV használatáról
Mi az LLM-alapú MI modellek erőssége?
Az LLM-alapú mesterséges intelligencia modellek (például ChatGPT, GPT-4) nyelvi megértésükkel, kreativitásukkal és kontextuális válaszaikkal tűnnek ki. Ezek a modellek kiválóak a következő területeken:
Kreatív feladatok: Szöveggenerálás (pl. marketinganyagok, e-mailek, dokumentációk).
Kontextuális elemzés: Ügyfélvisszajelzések, jogi vagy technikai dokumentumok összegezése.
Emberi interakciók: Chatbotok, ügyfélszolgálat, ahol empátia és nyelvi rugalmasság szükséges.
Hogyan lehet a két modellt együtt alkalmazni?
A JEV és LLM-alapú modellek kombinációja vállalkozói környezetben kiegészítő erősségek kihasználásán alapul. Az LLM-k a nyelvi megértés és kreativitás területén kitűnnek, míg a JEV gyors, strukturált döntésekkel, alacsony költséggel és kódbarát formátumokkal szolgál.
Feladatmegosztás a specializáció alapján:
Az LLM-kre bízhatjuk a kreatív feladatokat, mint például szöveggenerálás vagy kontextuális elemzés, míg a JEV-re a döntési automatizálás és valós idejű feldolgozás feladatait.
Példák a gyakorlatban:
E-kereskedelem: Az LLM generálhat termékleírásokat, míg a JEV kosáranalízist végezhet, például ajánlások generálása céljából.
Pénzügy: Az LLM kezelheti az ügyfélkérdéseket chatboton keresztül, míg a JEV hitelkockázatot pontozhat.
Logisztika: Az LLM elemezheti a fuvarozási szerződéseket, míg a JEV útvonal optimalizálást végezhet.
HR: Az LLM finomíthatja az álláshirdetések szövegét, míg a JEV önéletrajzokat szűrhet kompetenciák alapján.
JEV és LLM együttműködése marketingben
A JEV és LLM modellek kombinációja a marketingben is hatékonyan alkalmazható, ahol mindkét technológia erősségeit kihasználhatjuk.
Példák:
E-mail marketing: Az LLM generálhat személyre szabott e-mail szövegeket, míg a JEV osztályozhatja az ügyfeleket a vásárlási szándékuk alapján, és döntheti el, hogy melyik üzenet változatot küldje ki.
Reklámkampányok optimalizálása: Az LLM elemzi a reklám szövegeket és kreatívan finomítja az üzeneteket, míg a JEV valós időben dönt a reklám elhelyezéséről és költségvetéséről a konverzió valószínűsége alapján.
Ügyfélszegmentáció: Az LLM segít az ügyfelek viselkedésének és preferenciáinak megértésében, míg a JEV automatikusan osztályozza az ügyfeleket különböző szegmensekbe, és javasolja a legmegfelelőbb marketing stratégiát.
Szociális média kezelése: Az LLM generálhat tartalmat a szociális média platformokra, míg a JEV elemzi a közösségi média adatok alapján a legnépszerűbb posztolási időpontokat és a tartalom típusa alapján a leghatékonyabb stratégiát.
Termékajánlások: Az LLM segít a termékleírások és ajánlások szövegének megírásában, míg a JEV a vásárlási előzmények és a felhasználói magatartás alapján dönti el, hogy melyik terméket ajánlja az adott ügyfélnek.
Technikai integráció
A két modell sorozatos feldolgozása lehetővé teszi a hatékonyabb munkafolyamatokat. Például:
Az LLM elvégzi a nyers szöveg előfeldolgozását (pl. e-mail kategóriázása).
A JEV veszi át a strukturált adatot (pl. a panasz súlyosságának pontozása), és automatizált döntést hoz.
Az LLM generálja a végső emberbarát választ.
Ezt a folyamatot API-k és middleware segítségével lehet megvalósítani. Például Python script használatával:
# LLM (pl. GPT-4) hívása szövegfeldolgozásra
llm_response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Osztályozd ezt az e-mailt: 'A termékem tönkrement...'"}])
# JEV hívása a struktúrált döntésre
jev_input = {"state": llm_response.choices[0].text, "questions": [{"type": "Score", "levels": ["Alacsony", "Közepes", "Magas"]}]}
jev_response = typesafe_ai.Jev.run(jev_input)
# Eredmény kombinálása
final_action = f"Prioritás: {jev_response.score}, Válasz: {generate_human_response(jev_response)}"
Költség- és hatékonyságoptimalizálás
A JEV-t érdemes tömeges, ismétlődő döntésekre használni, ahol az LLM túl lassú vagy drága lenne. Az LLM-t pedig komplex, egyedi feladatokra tartogassuk, ahol a kreativitás vagy emberi érintés elengedhetetlen.
A monitorozás is fontos: kövesd nyomon, hogy melyik modell hol teljesít jobban. Ez A/B teszteléssel is megvalósítható.
Kockázatok és megoldások a JEV használatával
A két modell együttműködése során adatvesztés, LLM hallucinációi vagy JEV korlátozott rugalmassága lehet a fő kockázat. Ezek kezelésére:
Egységes API réteg javasolt (pl. FastAPI) használata az adatvesztés elkerülése érdekében.
JEV-vel lehet validálni a kritikus döntéseket az LLM hallucinációinak elkerülése érdekében.
LLM-t kell használni a kreatív részekre, ahol a JEV rugalmassága korlátozott.
Jövőbeli lehetőségek
A jövőben várható, hogy hibrid modellek fognak megjelenni, amelyek mindkét funkciót ötvözik. Emellett open-source alternatívák, mint a DiffusionGemma vagy OpenJev, már most is kísérleteznek a JEV-szerű megközelítés replikációjával.
A JEV és LLM modellek együttműködése forradalmasíthatja a vállalkozói döntéshozatalt, hatékonyabb, olcsóbb és gyorsabb folyamatokat biztosítva. A két modell kiegészítő erősségei kihasználásával a vállalkozások versenyelőnyt érhetnek el a piacon.
Ha szeretnéd kipróbálni a modern üzleti megközelítést, tapasztald meg a hatékonyság növekedését saját magad! Elérhetőségeink
Tárolja fájljait Európában, ahol szigorú adatvédelmi törvények védik adatait.
A pCloud egy 2013-ban alapított, svájci székhelyű felhőalapú tárolási szolgáltató.
Titkosított fájltárolást, életre szóló és előfizetéses fizetési lehetőségeket, valamint több operációs rendszerre kiterjedő támogatást kínál. A pCloud két adatközpontból működtet, amelyek az Egyesült Államokban (Texas) illetve Luxemburgban találhatók. Az európai felhasználók kiszolgálása (opcionálisan) a közelebbi adatközpontból történik.
A LinkedIn 2026-ban már nem csupán egy digitális önéletrajz, hanem egy személyes márképítő platform, ahol a hitelességet az adatokkal alátámasztott eredmények és az aktív közösségi jelenlét határozzák meg. Az online marketing jelentős szelete ezen a nemzetközi platformon való bemutatkozás. Ha céged szeretnéd bemutatni akkor ezt a cikket nézd meg.
Az alábbiakban összefoglalom (itt kérdezhetsz) a legfontosabb szempontokat a sikeres személyes profilhoz:
1. Vizuális első benyomás és hitelesség
Profilkép: Kerüld a szelfiket vagy a kivágott esküvői képeket. 2026-ban a "barátságos, de magabiztos" nézés az elvárás: jó megvilágítás, semleges háttér, és az iparágadnak megfelelő öltözet.
Banner (Borítókép): Ez a profilod "ingatlanja". Használd ki: jeleníts meg egy logót, egy mottót, vagy egy képet, ahol épp előadsz/dolgozol. Ingyenes eszközökkel (pl. Canva) profi sablonokat készíthetsz.
2. A "Headline" (Címsor) optimalizálása
Ne csak a munkakörödet írd oda (pl. "Marketing Manager"). A modern algoritmus és a látogatók a megoldást keresik.
A 2026-ra vonatkozó online marketing trendek előrejelzései egyértelműen a mesterséges intelligencia (AI) központi szerepét, az adatvédelem és az élményalapú marketing fontosságát hangsúlyozzák. Vállalatvezetői szinten ezek a trendek nem a napi teendőket jelentik, hanem a digitális alapok megerősítését és a kockázatkezelés kulcsterületeit. A siker a következő 3-5 évben azon múlik, hogy e technológiai változásokat miként ültetjük át fenntartható üzleti stratégiává.
1. 🤖 AI Mint Stratégiai Növekedési Motor
A mesterséges intelligencia nem egy opció, hanem az a technológiai alap, amely nélkül a vállalatok már rövid távon is elveszítik a versenyképességüket a gyorsaság és a skálázhatóság terén.
Teljes körű AI Integráció: A Hatékonyság és Skálázhatóság Alapja
Az AI már nem csupán egy eszköz, hanem a teljes marketing- és értékesítési folyamat automatizálásának (tervezés, tartalomkészítés, hirdetésoptimalizálás, ügyfélszolgálat) alapja lesz. Az automatizálás a költségeket csökkenti, a munkatársakat pedig felszabadítja a stratégiai döntéshozásra és az ügyfélkapcsolatok elmélyítésére. A vezetői feladat az AI-stratégia kidolgozása, amely világosan illeszkedik az üzleti célokhoz, és méri a megtérülést (ROI).
AEO (Answer Engine Optimization): A Hitelesség Beárazása
A klasszikus SEO (keresőoptimalizálás) mellett megjelenik az AEO. A hangsúly a kulcsszavas keresésről az AI-alapú válaszgeneráló rendszerekre (pl. ChatGPT, Gemini) való optimalizálásra helyeződik át. Ez üzleti szempontból azt jelenti, hogy a tartalom minősége és a márka szakértelme (E-E-A-T) a legfőbb valutává válik. A tartalmakat úgy kell strukturálni, hogy az AI a márkát a legmegbízhatóbb forrásként idézze – ez alapvető digitális reputáció-menedzsment.
Prediktív Analitika és Értéknövelés
Az AI segítségével a márkák képesek lesznek előre jelezni a vásárlói viselkedést, így valós idejű, hiper-perszonalizált tartalmat és ajánlatokat tudnak biztosítani. Ez nem csak perszonalizáció: ez az ügyfélérték (LTV) maximalizálása, mivel az AI pontosan megmondja, melyik ügyfélre érdemes a legtöbb erőforrást fordítani a legmagasabb konverzió érdekében.
2. 🛡️ A Digitális Alapok Erődítménye: IT, Biztonság és Stabilitás
A digitális marketing stratégiát egy stabil, biztonságos és modern IT infrastruktúrára kell építeni. Ez a téma a vállalatvezető számára alapvető kockázatkezelési és üzletmenet-folytonossági kérdés.
Stabil, Saját Online Jelenlét (Weboldal mint központ)
A közösségi média platformok (Meta, TikTok) kiszámíthatatlanok: algoritmusok változnak, fiókokat tilthatnak le. A saját weboldal a cég digitális erődítménye, amely felett teljes irányítást gyakorolunk. Minden stratégiai kommunikációnak és adatgyűjtésnek ezt a stabil alapjegyzetet kell erősítenie, minimalizálva a platformfüggőség kockázatát.
Modern IT és Kiberbiztonság: A Bizalom Alapja
A digitalizációval a kiberbiztonság már nem csak az IT-részleg problémája, hanem a márkahírnév kritikus eleme. A GDPR-megfelelőség és a magas szintű adatvédelem nem csak jogi kötelezettség, hanem a fogyasztói bizalom elnyerésének feltétele. A vezetői feladat a megfelelő IT-infrastruktúra és a modern, személyes kommunikációs eszközök (pl. CRM, felhőalapú rendszerek) biztonságos integrációjának biztosítása.
First-Party Adatok Stratégiai Értéke
A harmadik féltől származó sütik (third-party cookies) várható eltűnése miatt felértékelődik a saját gyűjtésű, engedélyezett adatok (CRM) fontossága. Ez az adat a vállalat legértékesebb eszköze, amely az AI-t táplálja és a prediktív analitikát lehetővé teszi. Aki ezt az adatbázist jól építi és kezeli (az úgynevezett szelíd marketing elvek alapján, értékért cserébe adatot kérve), az tartós versenyelőnyre tesz szert.
3. 💡 Élményalapú Marketing és Zökkenőmentesség
Az ügyfelek nem termékeket, hanem élményeket és megoldásokat keresnek. A technológia itt az interaktivitás és a márkaélmény elmélyítésének eszköze.
Omnimarketing és a Fogyasztói Út Optimalizálása
A marketing már nem kampányok összessége, hanem egy folyamatos, intelligens rendszer, az úgynevezett omnimarketing stratégia. A márka üzenetének zökkenőmentesen és dinamikusan kell alkalmazkodnia a felhasználó aktuális helyzetéhez minden platformon (online és offline). Ez a stratégia garantálja, hogy a vásárló soha ne érezzen „törést” a márkával való kapcsolatában, ami kulcsfontosságú a modern, impulzív vásárlásoknál.
Immerzív Marketing (AR/VR) és Advergaming
A kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) eszközök túllépnek az újdonságon, és gyakorlatias alkalmazásokká válnak (pl. virtuális felpróbálás, 3D termékbemutatók). Az advergaming és gamification (játékos, élményközpontú megoldások) növelik az elköteleződést, és a márkát szórakoztató élménnyel kapcsolják össze. Ez a mélyebb érzelmi bevonás stratégiai befektetés a hosszú távú márkahűségbe.
Horizontális Kapcsolatépítés: A Részletek Fontossága
Ne feledkezzünk meg a horizontális partneri együttműködésekről sem. A közös projektek, ajánló rendszerek és tartalomkooperációk (pl. vendégírás, közös webinárok) költségmegosztást és új piacokhoz való hozzáférést biztosítanak. A siker sokszor egy-egy apróságon, például egy jól felépített partnerkapcsolaton múlik, amely azonnal növeli a márka hitelességét és elérését.
A sikeres vállalatvezető a 2026-os trendeket nem marketing teendőkként, hanem a digitális transzformáció következő szakaszaiként kezeli, ahol az AI az autópálya, a biztonság a fékrendszer, a saját adat pedig az üzemanyag.
Készen áll arra, hogy vállalatát stratégiai szinten felkészítse ezekre a változásokra?
Fordított telefonszám-keresés, telefonos tudakozó: www.kihivott.hu
Olvassa el mások hozzászólását, vagy segítsen másoknak egy beírással. Mások tapasztalataiból megtudhatja, kihez tartozik a telefonszám.
Ki Keresett?
A www.kikeresett.hu weboldalon egyből olvashatóak a legfrissebb hozzászólások, így látható, milyen típusú hívások fordulnak elő mostanában.
Ki hívott?
A kihivott.offer.hu oldalon megnézheti, ha valaki megbízhatónak jelölte, vagy épp ellenkezőleg: nem ajánlja az adott számot.
Információ a telefonszámok hordozottsági állapotáról
Ezzel a keresővel megtudhatja, hogy egy magyarországi szám hordozott-e, és ki a jelenlegi szolgáltatója: szamhordozottsag.nmhh.hu
Telefonos szolgáltatók tudakozói
A magyar szolgáltatók oldalain név alapján is kereshet, amennyiben az előfizető hozzájárult:
A hívószám-küldés egy kikapcsolható lehetőség. Ha azt látja: Tiltott szám, Magán telefonszám, Nincs hívóazonosító, Korlátozott, Ismeretlen szám – akkor csak a szolgáltatónak és a rendőrségnek van hozzáférése az adatokhoz. Zaklatás esetén javasoljuk, hogy forduljon a hatóságokhoz!
Ismeretlen internetes hívás
Alkalmazásokon keresztül (pl. Viber, WhatsApp) is érkezhet hívás. Ellenőrizze az adott applikáció adatvédelmi beállításaiban, hogy a száma nyilvános-e, és ki keresheti Önt.
A mesterséges intelligencia (MI) világában a gyors fejlődés és az adaptálhatóság kulcsfontosságú. A Le Chat, a Mistral AI európai fejlesztésű, ingyenesen tesztelhető AI-asszisztense nem csak a globális versenytársakhoz zárkózik fel nagy léptekben, hanem speciálisan európai – és így magyar – igényekre is optimalizált.
📊 AI-modellek rangsorolása (2024–2025, független források)
Utolsó frissítés: 2025. szeptember (LMSYS Chatbot Arena, Hugging Face Open LLMs Leaderboard)
Helyezés
Modell
Fejlesztő
Erősségek
Gyengeségek
1.
GPT-4o
OpenAI
Átfogó képességek, multimédia (kép, hang), globális nyelvi támogatás
Drága, zárt forráskód, magas költségek
2.
Claude 3 Opus
Anthropic
Biztonságos, etikus, hosszú kontextus (200K token)
Lassabb válaszidő, korlátozottabb nyelvi támogatás
3.
Mistral Large 2
Mistral AI
Legjobb európai nyelvek (magyar, francia, német), gyors, nyílt forráskód
Kisebb modellméret, kevésbé erős multimédiás képességek
4.
Gemini 1.5 Pro
Google
Integráció Google-szolgáltatásokkal (pl. Kereső, Docs), multimédia
Kevésbé átlátható, néha pontatlan válaszok
5.
Llama 3.1
Meta
Nyílt forráskód, nagy közösség, gazdaságos
Kevésbé precíz szakmai vagy komplex témákban
6.
Command R+
Cohere
Üzleti alkalmazások, struktúrált válaszok
Korlátozottabb nyelvi támogatás, kevésbé ismert
7.
Qwen 2.5
Alibaba
Erős ázsiai nyelvek (kínai, japán), kereskedelmi fokusz
Kevésbé elterjedt Nyugaton, korlátozott európai nyelvi támogatás
🔍 Mistral AI (Le Chat) előnyei:
Nyelvek: Legjobb európai nyelvek támogatása (pl. magyar, francia, német).
Sebesség: Gyorsabb válaszidő, mint a GPT-4o vagy Claude.
Átláthatóság: Nyílt forráskódú modellek, átlátható fejlesztés.
Költségek: Gazdaságosabb megoldás vállalatok számára.
⚠ Korlátok:
Multimédia: Nincs kép- vagy videóértelmezés (csak szöveg, táblázat, kód).
Modellméret: Kisebb, mint a GPT-4o, ezért komplex feladatoknál néha kevésbé precíz.
1. Gyors fejlődés: Miért tarthat lépést a globális versenytársakkal?
A Mistral AI egyike Európa leggyorsabban fejlődő AI-cégeinek, és a Le Chat is ezt tükrözi. Miből látható?
🚀 Technológiai frissesség
Havonta frissülő modellarchitektúra: A Le Chat nem statikus, hanem folyamatosan tanul és fejlődik, új képességekkel gyarapodik.
Nyílt forráskódú megközelítés: A Mistral AI transzparensen osztja meg a fejlesztéseit, ami lehetővé teszi, hogy fejlesztők és vállalatok is integrálhassák a saját rendszereikbe.
Folyamatos a további fejlesztők felvétele.
🌍 Európai fókusz, globális versenyképesség
Jelentős beruházások történnek
GDPR-megfelelőség: Az európai adatvédelmi szabályok teljes betartása – ez különösen fontos a magyar vállalatok számára.
Többnyelvűség: A Le Chat kiválóan kezel magyar nyelven a komplex kérdéseket, és jobban ért a helyi kontextusokat (pl. jogi, adminisztratív kérdések), mint sok globális versenytárs.
A francia vállalkozás a globális AI versenyben kb. a harmadik-negyedik helyen áll (2024-es adat)
2. Jelenlegi képességek: Mit tud a Le Chat ma?
A Le Chat nem csak egy „okos chatbot”, hanem egy többcélú AI-asszisztens, amely vállalkozások és fejlesztők számára egyaránt hasznos.
💡 Szöveges intelligencia
Összefoglalás és elemzés: Hosszú dokumentumok (pl. szerződések, jelentések) lényegre törő összefoglalása.
Fordítás és lokalizáció:Precíz fordítások magyarra és más nyelvekre, figyelemmel a szakmai terminológiára.
Kreatív írás: Cikkek, marketing szövegek, vagy akár kód-dokumentációk generálása.
Kódolásban való segédlet, API-dokumentációk generálása.
Ügyfélszolgálat
Gyors válaszok generálása gyakori kérdésekre.
🔒 Biztonság és adatvédelem
Az érzékeny céges adatok nem tárolódnak: A feltöltött dokumentumok nem maradnak elmentve a beszélgetés után.
Európai szerverparkok: Az adatok Európában maradnak, csökkentve a biztonsági kockázatokat.
4. Jövő: Mi várható a Le Chat-től?
A Mistral AI folyamatosan bővíti a Le Chat képességeit. A közelgő fejlesztések között szerepel:
Az ismert dokumentum kezelő rendszerekbe integrálás.
Mélyebb dokumentum-értelmezés: Egyre jobb szövegfelismerés és komplex PDF-feldolgozás.
Jobb hangfelismerés és hangkezelés: Lehetőség magyar hangparancsok és hangválaszok használatára. A magyar jelenleg (2025 ősz) csak írásban
Üzleti API-k: Könnyebb integrálhatóság vállalati rendszerekbe.
Zárás: Miért érdemes most kipróbálni?
A Le Chat nem csak egy AI, hanem egy partner, amely gyorsan fejlődik, átlátható és európai igényekre optimalizált. Ha hatékonyabbá szeretnéd tenni a munkafolyamatokat, érdemes most megismerkedni vele.
Az EU rendkívül nagy teljesítményű szuperszámítógépekbe és
kvantumtechnológiákba ruház be. Ezek a befektetések a jövődbe, melyből a vállalkozók - kkv-k is fontos szerepet kapnak. A nagy számítási teljesítménnyel rendkívül összetett és nagy jelentőségű számítások végezhetőek, például a szélsőséges
időjárási események pontosabb előrejelzése, a személyre szabott orvoslás
fejlesztése és a kvantumtitkosítás révén – üzleti és személyes titoktartás, fejlettebb kiberbiztonság megvalósítása. Az Európai Kvantum Felkészültségi Központ (EQRC) három egységből áll:
Elemző, amelyben a kvantumtechnológia társadalomra gyakorolt hatására készülünk fel az általa eredményezett lehetséges jövőképek elemzésével.
Erőforrás kezelő, ahol közösség által fejlesztett és ismeretterjesztésre alkalmas modulok érhetők el a megismerkedés, oktatás és képzés céljából mindazok számára, akik fejleszteni szeretnék kvantum-felkészültségüket, illetve
Közös fellépés: Elkötelezettség a legjobb gyakorlatok iránt, amelyek hat alapelvet érintenek, amelyek mindegyike alapvető eleme az európai kvantumpiaci változások előmozdítására és a felkészültség fokozására irányuló erőfeszítéseinknek, beleértve mind a kvantum-, mind a nem kvantumszervezeteket.Az elvek elfogadása számos előnnyel jár majd az európai kvantumpiac számára, beleértve a szivárgó folyamatok kezelését, a szélesebb körű ismeretterjesztést és inspirációt, a szabványosítás és az átláthatóság elősegítését, valamint a nagyobb hozzáférhetőséget.
A kvantum technológiákra felkészülés Európai elvei- szempontjai a következőek
1. Elemzés:
Felkészülés a kvantumtechnológia társadalmi hatására a lehetséges jövőbeli forgatókönyvek elemzésével.
2. Erőforrások:
Közösség által fejlesztett, didaktikailag validált modulok kidolgozása és hozzáférés biztosítása a kvantumtechnológiákkal kapcsolatos ismeretterjesztés, oktatás és képzés céljából.
3. Egyetértés:
Elkötelezettek vagyunk a legjobb gyakorlatok iránt, amelyek előmozdítják a változást és fokozzák a felkészültséget az európai kvantumtechnológiában.
4. Tehetséggondozás:
A tehetségek elhagyásának problémájának kezelése a kvantumtechnológiák oktatásból a foglalkoztatásba való zökkenőmentes átmenet biztosításával.
5. Szélesebb körű ismeretterjesztés és inspiráció:
A kvantumtechnológiák elérhetőbbé tétele és a szélesebb közönség ösztönzése a területtel való kapcsolattartásra.
6. Szabványosítás és átláthatóság:
Világos és következetes szabványok és gyakorlatok előmozdítása a kvantumtechnológiai szektoron belül az interoperabilitás és a bizalom biztosítása érdekében.
7. Nagyobb hozzáférhetőség:
A kvantumtechnológiák és az oktatási források elérhetőbbé tétele az egyének és szervezetek szélesebb köre számára.
Google Gemma – Telepíthető, Beépíthető és Alakítható AI
A Gemma a Google egy nagy teljesítményű, nyílt súlyú Mesterséges Intelligencia modellcsaládja, amely a Gemini mögött álló kutatási és technológiai alapokon nyugszik. A Gemma célja, hogy a fejlesztők és kutatók számára hozzáférhetővé tegye a fejlett AI képességeket, lehetővé téve, hogy saját maguk testre szabják és egyedi célra alkalmazzák azt.
Mit is jelent ez pontosan?
A Gemma rugalmassága és hozzáférhetősége a következő kulcsfontosságú képességekben mutatkozik meg:
Telepíthető: A Gemma modellek helyileg futtathatók a felhasználók saját infrastruktúráján (például szervereken, számítógépeken, vagy akár kompatibilis mobil eszközökön). Ezáltal a felhasználók nagyobb kontrollt gyakorolhatnak az adatok felett, csökkenthetik a felhőalapú szolgáltatások költségeit, és offline környezetben is működtethetik a modelleket.
Beépíthető: A Gemma modellek könnyedén integrálhatók más szoftverekbe, alkalmazásokba és rendszerekbe. Ez a képesség felgyorsítja az innovációt, mivel a fejlesztők beágyazhatják az AI intelligenciát saját termékeikbe anélkül, hogy a modellt a nulláról kellene megépíteniük.
Alakítható: Ez az egyik legfontosabb előny. A Gemma modelleket finomhangolhatjuk saját specifikus adathalmazokkal. Ez azt jelenti, hogy a modell "megtanítható" egy adott iparág, téma vagy egyedi stílus nyelvezetére és tudására, így tökéletesen testre szabható egyedi üzleti igények, kutatási projektek vagy kreatív feladatok céljára.
A Gemma paraméterek jelentése (2B, 7B, 9B, 27B)
A modell nevei mellett szereplő számok (pl. 2B, 7B, 9B, 27B) a modell paramétereinek számát jelölik, ami milliárdokban (B = Billion) van megadva.
Paraméterek: Egy neurális hálózatban (mint amilyen egy nyelvi modell is) a paraméterek azok a változók vagy "súlyok", amelyeket a modell a tanulási (betanítási) folyamat során beállít. Ezek a súlyok tárolják a modell "tudását" a nyelvi mintázatokról, a fogalmak közötti összefüggésekről, a nyelvtanról és a jelentésről. Minél több paramétere van egy modellnek, annál több információt képes potenciálisan tárolni és felhasználni.
A számok jelentése:
2B = 2 milliárd paraméter
7B = 7 milliárd paraméter
9B = 9 milliárd paraméter
27B = 27 milliárd paraméter
Hatás a teljesítményre és erőforrás-igényre: Általánosságban elmondható, hogy:
Több paraméter általában nagyobb teljesítményt és jobb nyelvi képességeket eredményez (mélyebb megértés, koherensebb és árnyaltabb válaszok).
Ugyanakkor a több paraméternagyobb számítási teljesítményt és több memóriát is igényel a futtatáshoz és a betanításhoz.
A Gemma modellcsalád különböző méretei lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy az igényeiknek és a rendelkezésre álló hardverüknek leginkább megfelelő modellt válasszák – legyen szó akár mobil eszközön futtatható kisebb modellről, akár egy szerveren futó, összetettebb feladatokra képes nagyobb modellről.
A Gemma tehát egy erőteljes eszköz a fejlesztők és kutatók kezében, amely lehetővé teszi számukra, hogy rugalmasan használják és innováljanak a mesterséges intelligencia segítségével, pontosan a saját igényeikre szabva azt.
Google Gemma fejlesztés – További részletek, források
Gemma a Google AI for Developers platformon:
Általános információk és kezdő lépések: Ez a hivatalos kiindulópont a Gemmához. Itt találhatók a modellek listája, az ajánlott felhasználási módok, és az első lépésekhez szükséges útmutatók.
Google Developers Blog – Gemma bejelentések és részletes leírások:
Ezek a blogbejegyzések a legfontosabb bejelentéseket és a modellekkel kapcsolatos mélyebb technikai betekintéseket tartalmazzák.
Introducing Gemma 3: The most capable model you can run on a single GPU or TPU (Gemma 3 bejelentése): Ez a bejegyzés részletesen ismerteti a Gemma 3 képességeit, a multimodális (szöveg és kép) támogatást, a nagyobb kontextusablakot és az új architektúrát.
Announcing Gemma 3n preview: powerful, efficient, mobile-first AI (Gemma 3n előzetes bemutatása): A legfrissebb fejlesztés, ami a mobil eszközökre optimalizált, hangbemenetet is kezelő multimodális képességeket emeli ki.
Gemma explained: What's new in Gemma 3 (Gemma 3 architektúra részletei): Mélyebb betekintés a Gemma 3 architekturális változásaiba (pl. interleaved attention, KV-cache memória csökkentés).
Bár nem Google által üzemeltetett oldalak, ezek a platformok a leggyakoribb helyek, ahol a fejlesztők letöltik és használják a nyílt súlyú modelleket, így a Gemmát is. Itt rengeteg finomhangolt verzió és példa található.
Kattintottál már arra, hogy elfogadod egy weblapon a nyomkövető adatcsomagok "sütik vagy cookiek" alkalmazását? Ezek a viselkedési és személyes adatoknak mi lesz a további sorsa, hova kerülnek?
Az alábbiakban ismertetett Internetes adatgyűjtők - adatbrókerek működése rávilágít arra, hogy a digitális korban
mennyire fontos a személyes adatok védelme és a tudatos online
magatartás. A vállalkozásoknak és egyéni felhasználóknak tisztában kell lenniük azzal, hogy adataik
milyen módon gyűlnek és hasznosulnak, és milyen kiberbiztonsági
kockázatokat rejthet mindez.
A nagy adatbróker cégek és a kiberbiztonsági vonatkozásaik
Az internetezők adatainak gyűjtése terén nemcsak a mindenki által ismert tech óriások játszanak kulcsszerepet, hanem léteznek speciális, úgynevezett adatbróker cégek is. Ezeknek a vállalatoknak az elsődleges üzleti modellje az, hogy hatalmas mennyiségű személyes adatot gyűjtenek, rendszereznek és értékesítenek tovább. Működésük gyakran a háttérben zajlik, és a felhasználók számára kevésbé látható.
Mik azok az adatbrókerek?
Az adatbrókerek olyan cégek, amelyek különböző forrásokból (nyilvános nyilvántartások, online tevékenységek, alkalmazáshasználat, vásárlási előzmények, hűségprogramok, harmadik féltől származó adatpartnerek stb.) gyűjtenek információkat a felhasználókról. Ezeket az adatokat aztán összesítik, elemzik, és részletes profilokat készítenek belőlük, melyeket különböző célokra adnak el más vállalkozásoknak, intézményeknek.
Néhány példa a nagy adatbrókerekre:
Acxiom: Az egyik legnagyobb globális adatbróker, kiterjedt adatbázisokkal rendelkezik a fogyasztói demográfiai adatokról, érdeklődési körökről, vásárlási szokásokról, online és offline interakciókról.
Experian, Equifax, TransUnion: Ezek elsősorban hitelinformációs ügynökségek, de a hitelképesség ellenőrzésén túl hatalmas mennyiségű pénzügyi, foglalkoztatási és helyadatot is gyűjtenek és értékesítenek.
Oracle: Jelentős adatbirodalmat épített ki felvásárlások révén, olyan cégeket is beolvasztva, amelyek online profilokból és okoseszközökből gyűjtenek adatokat, amelyeket aztán reklámozásra és üzleti intelligenciára használnak fel.
RELX (LexisNexis, ThreatMetrix): Szintén komoly szereplő az adatbróker iparágban, eszközök milliárdjairól követ nyomon adatokat, és információalapú elemzéseket biztosít a pénzügyi, biztosítási és bűnüldözési szektorok számára.
Epsilon: Főként a fogyasztói viselkedési adatok felhasználására összpontosít, hogy marketingkampányokhoz hasznosítható felismeréseket generáljon, és részletes ügyfélprofilokat építsen.
Mire használják az összegyűjtött adatokat?
Az adatokat számos legális célra használják fel, többek között:
Célzott hirdetések: Személyre szabott reklámok megjelenítése a felhasználók érdeklődési köre és viselkedése alapján.
Piackutatás: Fogyasztói trendek és preferenciák azonosítása.
Csalás felderítése: Potenciálisan csalárd tranzakciók vagy tevékenységek azonosítása.
Kockázatértékelés: Például biztosítási díjak meghatározása.
Személyre szabott szolgáltatások: Ajánlások és egyedi felhasználói élmények nyújtása.
Az Interneten összegyűjtött adatokkal való visszaélések lehetséges módjai és esetei:
Identitáslopás:
Bankszámla- és hitelkártya-csalás
Hiteligénylés
Egészségügyi csalás
Adócsalás
Célzott csalások (Social Engineering):
Személyre szabott adathalászat (phishing)
Telefonos/SMS csalás (vishing/smishing)
Csalás a sértett nevében (pl. szolgáltatóknál)
Zsarolás és kiberzsarolás:
Személyes adatokkal való zsarolás
Üzleti zsarolás (pl. érzékeny céges adatokkal)
Fizikai fenyegetések és zaklatás:
Címadatok felhasználása betöréshez, erőszakhoz
Stalking (követés, zaklatás)
Irányított támadások és kémkedés:
Vállalati kémkedés
Vállalati hálózatba való behatolás
Adatbázisok értékesítése a feketepiacon:
Jelszavak, bankkártya-adatok eladása
Politikai befolyásolás és dezinformáció:
Célzott propagandakampányok indítása
Társadalmi vélemény befolyásolása hamis adatokkal
Adat megosztás az Interneten: kiberbiztonsági szempontok és kockázatok
Kiszivárgott adatok: Milyen veszélyek fenyegetik az internetezőket és a vállalkozásokat?
Az adatbrókerek hatalmas mennyiségű személyes adatot gyűjtenek a felhasználókról. Bár ezeket az adatokat elvileg legális üzleti célokra (pl. célzott marketingre) használják, egy adatszivárgás vagy a bűnözők általi hozzáférés súlyos következményekkel járhat. Az ilyen módon kiszivárgó információk nemcsak bosszantóak, hanem valós fenyegetést jelentenek a magánszemélyek és a cégek biztonságára.
Nézzük, milyen visszaélésekre használhatják a bűnözők ezeket az adatokat, és miért elengedhetetlen a tudatos adatkezelés:
1. Identitáslopás és célzott csalások
Személyes adatokkal való visszaélés: Ha az adatbrókertől származó információk (név, cím, születési dátum, anyja neve, telefonszám, e-mail cím) rossz kezekbe kerülnek, a bűnözők identitáslopásra használhatják fel. Ez azt jelenti, hogy a nevedben nyithatnak bankszámlát, vehetnek fel hitelt, igényelhetnek szolgáltatásokat, vagy akár adócsalást is elkövethetnek.
Személyre szabott adathalászat (Spear Phishing): Az adatbrókerek által gyűjtött részletes profilok (érdeklődési körök, munkahely, korábbi vásárlások) alapján a csalók rendkívül hitelesnek tűnő adathalász e-maileket és üzeneteket küldhetnek. Ezek nem a szokásos, tucatjával érkező spamek, hanem személyre szabott, meggyőző próbálkozások, amelyek például bankod, szolgáltatód, vagy akár egy ismerősöd nevében érkeznek, és jelszavak, banki adatok vagy más bizalmas információk megadására ösztönöznek.
Telefonos/SMS csalások (Vishing/Smishing): Hasonlóan az adathalászathoz, a megszerzett információkkal a bűnözők hihető telefonhívásokat vagy SMS-eket kezdeményezhetnek, amelyekben banki ügyintézőnek, hatóságnak vagy más megbízható személynek adják ki magukat, hogy információkat vagy pénzt csaljanak ki.
Személyes adatokkal való zsarolás: Ha az adatok között kényes, intim vagy kompromittáló információk (pl. egészségügyi adatok, magánlevelezés, böngészési előzmények) is szerepelnek, a bűnözők zsarolásra használhatják fel azokat, pénzt követelve a publikálás elkerüléséért.
Cím és mozgási adatokkal való visszaélés: A kiszivárgott lakcím, munkahelyi cím, vagy akár a feltérképezett napi rutin alapján a bűnözők fizikai zaklatást, betörést vagy más bűncselekményt követhetnek el az áldozat ellen.
3. Vállalati kockázatok és célzott támadások
Vállalati hálózatba való bejutás: Ha az adatbrókerek által tárolt adatok között szerepelnek munkavállalók adatai (e-mail címek, beosztás, munkakör, esetleg jelszavak korábbi szivárgásokból), a bűnözők ezeket felhasználva célzottan támadhatják a vállalat rendszereit. Ez a "lábnyom" segíti őket a behatolásban, például egy munkatárs ellen irányuló, hihető adathalászattal.
Hírnévromlás és jogi következmények: Egy nagy adatbrókernél történt adatszivárgás, amely egy cég ügyfeleit érinti, súlyos hírnévromlást és bizalomvesztést okozhat. Emellett komoly jogi és pénzügyi következményekkel járhat, beleértve a bírságokat és a perek indítását az adatvédelmi szabályok megsértése miatt (pl. GDPR).
Miért fontos az adataink tudatos kezelése?
Az adatbrókerek léte és az adatszivárgások lehetősége miatt elengedhetetlen, hogy mind magánszemélyként, mind vállalkozásként tudatosan és proaktívan kezeljük adatainkat:
Minimalizáljuk a megosztott adatokat: Csak a feltétlenül szükséges információkat adjuk meg online, és ellenőrizzük az alkalmazások adatkezelési beállításait.
Használjunk erős és egyedi jelszavakat: Minden szolgáltatáshoz más, komplex jelszót használjunk, és aktiváljuk a kétfaktoros hitelesítést, ahol lehetséges.
Legyünk óvatosak az online interakciókkal: Kétszer is ellenőrizzük a gyanús e-mailek és linkek feladóját, mielőtt bármire kattintanánk.
Figyeljük a fiókjainkat: Rendszeresen ellenőrizzük bankszámláinkat, hitelkártyáinkat, és egyéb online fiókjainkat gyanús tevékenységek után kutatva.
Képzés és felkészültség (vállalkozásoknál): A munkavállalók rendszeres kiberbiztonsági képzése elengedhetetlen, ahogy egy incidenskezelési terv megléte is.
Az adatok tudatos kezelésével jelentősen csökkenthetjük az adatbrókerek által gyűjtött és kiszivárgott adatokból eredő kockázatokat. Érdemes megérteni, hogy adataink értékesek, és mint ilyenek, védelmet igényelnek.
Telefonos csalók sok mindennel próbálkoznak: Az okos eszközök mobiltelefonos (GSM) hívásokat fogadnak, és a SIM kártyákon normál esetben engedélyezve van Külföldi, ismeretlen és rejtett hívások fogadása. A számítógépek, eszközök, adatok védelme erre is ki kell terjedjen.
Telefonon ismeretlen, jogosulatlan személynek ne adjunk meg semmilyen adatot. Minden hívás utólag lenyomozható, ha megvannak a részletei.
A Hívás költségeit a hívó, illetve az SMS küldője fizeti, tehát csakis olyan számokat hívjunk, amiket ismerünk. Lehetséges hogy egy csaló átállítja a hívás során kijelzett számot, és egy partnerünk/ismerősünk nevében próbál eljárni. Ilyenkor, jól ismert szám esetén mi telefonáljunk az adott számra, mert akkor biztosan a megfelelő személyt érjük el.
Ha külföldi ismeretlen szám hív, nem éri anyagi kár, ha felveszi a gyanús külföldi hívást, ilyenkor a hívó fizeti a tetemes költséget!
A vírusok komoly fenyegetést jelentettek a számítógépekre, de az internet és a technológia fejlődésével a támadások is változtak és sokkal kifinomultabbak lettek.
Internetes támadások főbb fajtái
Íme néhány a leggyakoribb és legveszélyesebb mai - 2025-ös online fenyegetések közül:
Hamis üzenetek:
Mi ez? Valódinak látszó figyelmeztetést küldenek vagy jelenítenek meg, ezzel olyan cselekedetre késztetve a felhasználót, ami támadási lehetőséget ad. Például: Lejárt a Vírusvédelme, az új verziót innen töltse le:
Védekezés: A váratlan, szokatlan üzenetek esetén kérdezzünk meg egy hozzáértőt, mielőtt kattintunk/elindítunk valamit.
Adathalászat (Phishing):
Mi ez? Adathalászat során a támadók hamis e-maileket, üzeneteket vagy weboldalakat hoznak létre, amelyek nagyon hasonlítanak a valódiakra. Céljuk, hogy rávegyék az embereket személyes adataik (jelszavak, bankkártya adatok, stb.) megadására. Sokszor összegyűjtik egy személy nyilvánossá tett adatait, ami elég egy visszaéléshez.
Védekezés: Legyen nagyon óvatos mit oszt meg az Internettel, az érkező e-mailekkel és linkekkel kapcsolatban. Ellenőrizze az e-mail feladóját, és ne kattintson gyanús linkekre. Mindig ellenőrizze a weboldal címét, mielőtt megadja személyes adatait.
Zsarolóvírusok (Ransomware):
Mi ez? A zsarolóvírusok titkosítják a számítógép fájljait, és váltságdíjat követelnek a feloldásukért.
Védekezés: Rendszeresen készítsen biztonsági másolatot a fontos fájlokról. Ne kattintson ismeretlen linkekre, és ne nyisson meg gyanús mellékleteket. Használjon Linuxot vagy megbízható vírusirtót és tűzfalat.
Kártevő szoftverek (Malware):
Mi ez? A kártevő szoftverek olyan programok, amelyek káros tevékenységet végeznek a számítógépen, például adatokat lopnak, reklámokat jelenítenek meg vagy lelassítják a rendszert.
Védekezés: Ne töltse le ismeretlen forrásból származó szoftvereket. Használjon Linuxot vagy Windows-on vírusirtót és tűzfalat.
Online csalások (Scan, fraud):
Mi ez? Ekkor a csalók általában kombinált módszerekkel - hamis Weblappal, telefonhívással, E-maillel megpróbálják megtéveszteni az embereket, hogy pénzt vagy értékes információkat szerezzenek tőlük.
Védekezés: Legyen óvatos az online vásárlásokkal és ajánlatokkal kapcsolatban. Ne adjon meg személyes adatokat ismeretlen weboldalakon.
Identitáslopás (Identity theft):
Mi ez? Az identitás vagy profil lopás során a támadók ellopják valaki személyes adatait, hogy nevében pénzt vegyenek fel, hitelt vegyenek fel vagy más bűncselekményeket kövessenek el.
Védekezés: Óvja személyes adatait. Ne adja meg őket ismeretleneknek. Rendszeresen ellenőrizze bankszámláját és hitelkártya kivonatát.
Kéretlen reklámtámadások (Adware):
Mi ez? Az adware olyan szoftverek, amelyek nem kívánt reklámokat jelenítenek meg a számítógépen. Ezek a reklámok zavaróak lehetnek, és akár kártékony weboldalakra is vezethetnek.
Védekezés: Kerülje a gyanús weboldalakat és letöltéseket. Használjon vírusirtót és adware-eltávolítót.
Program sebezhetőségek kihasználása:
Mi ez? A szoftverekben időnként biztonsági réseket (sebezhetőségek) találnak. A támadók ezeket a sebezhetőségeket kihasználva behatolhatnak a rendszerekbe, és kárt okozhatnak.
Védekezés: Rendszeresen frissítse a szoftvereit, hogy a megtalált hibákat korrigálhassák.
A kidolgozott csalások jellemzői
A telefonos csalásokat kiegészíti vagy megelőzi internetes akció, aminek ezek a sajátosságai:
Előzetes információgyűjtés: A támadók alaposan feltérképezik az áldozatot (például közösségi média profilok, weboldalak segítségével), hogy minél személyre szabottabb támadást indíthassanak.
Bizalomépítés: A támadók megpróbálnak bizalmi kapcsolatot kialakítani az áldozattal, hogy könnyebben manipulálhassák.
Sürgősség keltése: A támadók azt az érzetet keltik, hogy azonnal cselekedni kell, hogy az áldozat ne gondolkozzon át alaposan a dolgokat.
Félelemkeltés: A támadók megpróbálják megfélemlíteni az áldozatot, hogy engedelmeskedjenek nekik.
Alaptalan segítség kérése: A támadók áldozatnak adják ki magukat, és segítséget kérnek, ami valójában egy csapda.
Védekezés a fejlett Internetes csalások ellen
Legyen óvatos: Ne bízzon meg vakon senkiben, különösen ha az interneten vagy telefonon keresztül keresik meg.
Ellenőrizze az információkat: Mindig ellenőrizze az információk hitelességét, mielőtt bármit tenne.
Ne adja meg személyes adatait: Soha ne adja meg személyes adatait (jelszavak, bankkártya adatok, stb.) ismeretleneknek.
Gondolkozzon, mielőtt cselekszik: Ne hagyja, hogy a sürgősség vagy a félelem befolyásolja a döntéseit.
Oktatás és tudatosság: Ismerje meg a social engineering technikákat, hogy felismerhesse a jeleket.
