Discordian Kyberturvallisuus

Etusivu Blogi Compliance Manager Docs

🔮 Vaatimustenmukaisuuden tulevaisuus: Kontekstitietoinen turvallisuus ja mukautuvan puolustuksen viisikulmio

Tulevaisuus kiteyttyy jo läsnä olevista malleista

Yksi-koko-kaikille-turvallisuussuositukset ovat vaatimustenmukaisuusteatteria. CIA Compliance Managerin tulevaisuusarkkitehtuuri, joka on dokumentoitu FUTURE_ARCHITECTURE.md-tiedostossa, ylittää staattisen arvioinnin: Kontekstitietoinen turvallisuus mukautuu toimialaan/kokoon/tiedon herkkyystasoon, Jatkuva mukautuminen korvaa pistemäiset tilannekuvahetket, Liiketoimintavetoisuus yhdistää kontrollit tuloksiin, Koneoppimisen tehostaminen parantaa mallintunnistuksen kautta, Integraatioekosysteemi yhdistää GRC/SIEM/SOAR-alustat. Viisi arkkitehtonista periaatetta organisoi tulevan kehityksen.

Staattisesta työkalusta dynaamiseksi alustaksi: Nykyinen arkkitehtuuri arvioi CIA-kolmion kypsyyttä (12 kontrollikohtaa = 3 periaatetta × 4 tasoa). Tulevaisuusarkkitehtuuri lisää Kontekstimoottorin, joka analysoi organisaation todellisuutta: toimialaprofiili, yrityksen koko, tiedon luokittelu, tekoälyn käyttö, sääntely-ympäristö, osastokohtaiset tarpeet. Turvallisuussuositukset mukautuvat todelliseen kontekstiin eivätkä teeskentele, että kaikki organisaatiot kohtaavat identtiset uhat.

Mukautuvan puolustuksen viisikulmio nousee esiin: Viisi arkkitehtonista muutosta dokumentoitu: (1) Kontekstitietoinen turvallisuuskehys, (2) Paranneltu liiketoiminnan vaikutusanalyysi, (3) Koneoppimisen tehostaminen, (4) Integraatioekosysteemi, (5) Jatkuva valvonta ja mukautuminen. Ei mielivaltaista kategorisointia—luonnollinen huolenaiheiden erottelu paljastaa viisikulmaisen arkkitehtuurin. Viiden laki ilmenee tulevaisuudennäön kautta, joka on juurtunut nykytodellisuuteen.

Valaistuminen: Tulevaisuus ei saavu—se kiteytyy jo läsnä olevista malleista. Nykyisen arkkitehtuurin 12 kontrollikohtaa (3×4-matriisi) kehittyy kontekstitietoiseksi järjestelmäksi, joka analysoi kymmeniä organisaatiotekijöitä. Staattinen arviointi muuntuu jatkuvaksi mukautumiseksi. Vaatimustenmukaisuuden evoluution pyhä geometria.

Tarvitsetko asiantuntija-apua ISMS-toteutuksessasi? Katso, miksi organisaatiot valitsevat Hack23:n läpinäkyvään, käytännönläheiseen kyberturvallisuuskonsultointiin.

Tulevaisuusarkkitehtuurin viisi pyhää pilaria

1. 🏢 Kontekstitietoinen turvallisuuskehys

Kontekstimoottori analysoi organisaation todellisuutta: FUTURE_ARCHITECTURE.md dokumentoi kuusi kontekstianalysoijaa: Toimiala-analysoija (toimialakohtaiset vaatimukset), Organisaation kokoanalysoija (kontrollien skaalaus yrityksen koon/kassavirran mukaan), Tiedon luokitteluanalysoija (yksityisyys/herkkyysvaatimukset), Tekoälyturvallisuusanalysoija (ML-kohtaiset kontrollit), Osastoanalysoija (toimintokohtaiset tarpeet), Kypsyysarvioija (sopiva kontrollin sofistikoituneisuus).

Kuusi analysoijaa järjestäytyy viiteen ulottuvuuteen: Toimiala, Koko, Tiedon herkkyys, Teknologia (tekoäly), Kypsyys. Osastoanalysoija integroituu Koko/Toimiala-ulottuvuuksiin—paljastaa viisisakaraisen kontekstianalyysin. Ei numerologian pakottamista—luonnollisten mallien havaitsemista organisaatiotekijöissä, jotka vaativat analyysiä.

Turvallisuussuositukset mukautuvat kontekstiin: terveydenhuollon säädökset lääketieteelliselle datalle, startupille sopivat kontrollit 5 hengen yrityksille, tekoälyn hallinto ML-kuormituksille. Kontekstimoottori korvaa yleispätevät neuvot räätälöidyllä ohjauksella, joka heijastaa organisaation todellisuutta.

2. 💼 Paranneltu liiketoiminnan vaikutusanalyysi

Viisi vaikutusulottuvuutta kvantifioitu: Liiketoiminnan vaikutustiedot analysoivat Taloudellista vaikutusta (liikevaihdon suojaus, kustannusten välttäminen), Toiminnallista vaikutusta (tuottavuus, ylläpidon yleiskustannukset), Mainetta (brändin suojaus, asiakasluottamus), Sääntelyvaikutusta (vältetyt vaatimustenmukaisuusrangaistukset), Strategista vaikutusta (kilpailuetu, markkinapositiointi).

Kontekstikohtaiset vaikutuslaskelmat: Terveydenhuollon tietomurrot maksavat eri määrän kuin vähittäiskaupan murrot. Startupin mainehaitta lasketaan eri tavalla kuin yrityksen seuraukset. Tekoälymallin myrkytys vaikuttaa ML:ää käyttäviin yrityksiin eri tavalla kuin tekoälyttömiin organisaatioihin. Liiketoiminnan vaikutusanalyysi mukautuu kvantifiointia organisaatiokontekstiin.

Turvallisuuskontrollien yhdistäminen liiketoimintatuloksiin kvantifioidun analyysin kautta. Ei epämääräistä "vähentää riskiä"—tarkat dollarimäärät liikevaihdon suojaukselle, aika-arviot toteutukselle, mitattavat tuottavuusvaikutukset. Liiketoiminnan sidosryhmät ymmärtävät turvallisuuden liiketoimintamittareiden kautta.

3. 🧠 Koneoppimisen tehostaminen

ML-putki kouluttaa suositusmalleja: Tulevaisuusarkkitehtuuri lisää Python/TensorFlow ML-putken. Oppiminen historiallisista arvioinneista organisaatioiden välillä. Mallin tunnistus onnistuneiden kontrolli-toteutusten tunnistamiseksi. Poikkeamien havaitseminen epätavallisten turvallisuusasentojen merkitsemiseksi. Priorisointi mukautuu organisaatiokohtaisiin riskitekijöihin.

Älykkyys nousee aggregoidusta datasta: Samankaltaiset organisaatiot (toimiala, koko, kypsyys) tarjoavat koulutusdataa. ML-mallit oppivat, mitkä suositukset todella toteutetaan. Mitkä kontrollit tarjoavat mitattavan turvallisuuden parantumisen. Mitkä investoinnit tuottavat ROI:ta. Suositukset paranevat jatkuvan oppimisen kautta, eivät staattisten sääntösarjojen.

Koneoppimista sovellettu turvallisuussuosituksiin—ei tekoälyn muotisana-teatteria, todellista mallin tunnistusta, joka parantaa ohjeiston laatua. Mallit oppivat toteutustuloksista. Suositukset mukautuvat uhkamaisemien kehittyessä. Älykkyys skaalautuu yli ihmisanalyysikyvyn.

4. 🔌 Integraatioekosysteemi

Kaksisuuntaiset yhteydet yritysjärjestelmiin: Integraatiokeskus yhdistää Turvallisuustyökaluihin (SIEM, SOAR, VM-alustat), GRC-järjestelmiin (yhtenäinen vaatimustenmukaisuudenhallinta), ITSM-alustoihin (toteutuksen työnkulun automatisointi), CMDB:hen (omaisuusluettelon integraatio), Projektinhallintaan (turvallisuustiekartan seuranta). Ei vain raporttien vientiä—todellinen integraatio, joka mahdollistaa työnkulun automatisoinnin.

Kontrollin validointi integraation kautta: Compliance Manager suosittelee MFA-toteutusta. Integraatiokeskus vahvistaa todellisen MFA-käyttöönoton SIEM-lokien kautta. Kontrollin tila päivittyy automaattisesti turvallisuustyökalun telemetrian perusteella. Jatkuva validointi korvaa manuaalisen todentamisen—totuus teknisen havainnoinnin kautta, ei ruutujen ruksaamisen itsearvioinnin.

Integraatio muuntaa staattisen arvioinnin dynaamiseksi alustaksi. Suositukset virtaavat ITSM-tiketteihin. Toteutustila päivittyy turvallisuustyökaluista. Vaatimustenmukaisuuden ajautuminen havaitaan automaattisesti. Ekosysteemilähestymistapa mahdollistaa automatisoinnin yritystasolla.

5. 🔄 Jatkuva valvonta ja mukautuminen

Pistemäisestä arvioinnista jatkuvaan tietoisuuteen: Tulevaisuusarkkitehtuuri korvaa vuotuiset arvioinnit reaaliaikaisilla turvallisuusaseman hallintapaneeleilla. Automaattinen havaitseminen, kun organisaatiokonteksti muuttuu (uudet tekoälyprojektit, lisääntynyt tiedon herkkyys, sääntelypäivitykset). Vaatimustenmukaisuuden ajautumisen hälyttäminen, kun toteutetut kontrollit poikkeavat vaatimuksista.

Mukautuvat suositukset reagoivat muutokseen: Organisaatio hankkii uuden liiketoimintayksikön—Kontekstimoottori päivittää toimialaprofiilin, Tietojen luokittelija analysoi hankitut tietotyypit, Suositusgeneraattori mukautuu kontrolleja. Uusi tekoälysääntö julkaistaan—ML-putki sisällyttää päivitetyt vaatimukset, suositukset mukautuvat automaattisesti. Turvallisuus kehittyy organisaation mukana, ei pysy jähmettynä alkuperäiseen arvioinnin tilaan.

Jatkuva valvonta korvaa jaksotettuja tilannekuvia. Turvallisuusasema näkyvissä reaaliajassa. Kontekstimuutokset laukaisevat suositusten päivityksiä. Vaatimustenmukaisuudesta tulee jatkuva prosessi, ei vuotuinen ruutujen ruksaamisen harjoitus. GRC:n tulevaisuus: aina ajan tasalla, automaattisesti mukautuva, kontekstitietoinen.

Kontekstimoottori: Viisiulotteinen organisaatioanalyysi

Konteksti ei ole yksittäinen muuttuja—se on moniulotteinen organisaation todellisuus. Kontekstimoottori-komponenttikaavio näyttää kuusi erikoistunutta analysoijaa, jotka syöttävät Kontekstiadapterin. Jokainen analysoija tutkii tiettyä organisaatioulottuvuutta. Adapteri syntetisoi täydellisen kontekstiprofiilin yksittäisistä analyyseista.

📊 Toimiala-analysoija: Toimialakohtaiset vaatimukset

Terveydenhuolto vs. fintech vs. vähittäiskauppa kohtaavat eri uhkia: Toimiala-analysoija kartoittaa organisaatiot turvallisuusprofiileihin sektorin perusteella. Terveydenhuolto vaatii HIPAA-vaatimustenmukaisuutta, potilastietojen suojausta, lääkinnällisten laitteiden turvallisuutta. Fintech tarvitsee PCI-DSS:ää, petosten ehkäisyä, transaktioeheyttä. Vähittäiskauppa keskittyy myyntipisteen turvallisuuteen, asiakastietojen suojaukseen, toimitusketjun eheyteen.

Toimialakohtainen uhkamallinnus: Ei yleispätevää "toteuta salaus"—räätälöity ohjeistus kuten "suojaa PHI levossa/siirrettäessä HIPAA 164.312:n mukaan" terveydenhuollolle. Toimialaprofiilit tallennetaan JSON-malleina. Kontekstiadapteri lataa sopivan profiilin. Suositukset heijastavat todellista sääntelymaisemaa ja uhkamalleja.

💰 Organisaation kokoanalysoija: Kontrollien sopiva skaalaaminen

5 hengen startupit eivät tarvitse yritys-SOC:ia: Organisaation kokoanalysoija analysoi yrityksen koon, kassavirran, teknisen kapasiteetin. Suosittelee startupille sopivia kontrolleja (pilvinatiivi turvallisuus, hallitut palvelut) verrattuna yrityksen kontrolleihin (omistettu turvallisuustiimi, räätälöity työkalut). Kustannusnäkökohdat vastaavat organisaation budjettirajoituksia.

Kassavirta vaikuttaa toteutuksen toteutettavuuteen: Kontekstiadapteri säätää CAPEX/OPEX-arvioita organisaation koon perusteella. Suosittelee vaiheittaista toteutusta resurssirajoitteisille organisaatioille. Priorisoi korkeavaikutteisia/halvoja kontrolleja startupeille. Yritystason kattavat ohjelmat suurille organisaatioille, joilla on turvallisuusbudjetteja.

🔐 Tiedon luokitteluanalysoija: Herkkyysohjattu turvallisuus

Julkinen markkinointidata vaatii eri suojausta kuin henkilötunnukset: Tiedon luokittelija analysoi organisaation tiedon herkkyyttä. Tunnistaa henkilötiedot, potilastiedot, taloudelliset tiedot, liikesalaisuudet, julkisen tiedon. Yksityisyyssäädökset (GDPR, CCPA) soveltuvat käsiteltyihin tietotyyppeihin perustuen. Salaus, pääsynhallinta, säilytyspolitiikat kalibroidaan tiedon luokitteluun.

Yksityisyyden vaatimustenmukaisuus tietotietoisuuden kautta: Organisaatio käsittelee EU-kansalaisten dataa, laukaisee GDPR-vaatimukset. Kontekstiadapteri sisällyttää yksityisyyskohtaiset kontrollit. Liiketoiminnan vaikutusanalyysi kvantifioi vältetyt sääntelyrangaistukset vaatimustenmukaisuuden kautta. Dataohjatut turvallisuussuositukset heijastavat todellista tiedon herkkyyttä.

🤖 Tekoälyturvallisuusanalysoija: ML-kohtaiset kontrollit

Tekoälyä käyttävät organisaatiot kohtaavat ainutlaatuisia riskejä: Tekoälyturvallisuusanalysoija havaitsee ML-kuormituksia (koulutus, päättely, julkiset mallit). Tunnistaa mallin myrkytysriskit, adversaatiset hyökkäykset, datavuotoja mallin tulosteiden kautta, oikeudenmukaisuus/vinoumakysymykset. Tekoälykohtaiset kontrollit (mallin validointi, koulutusdatan suojaus, päättelyn valvonta) lisätään suosituksiin.

Nousevat tekoälysäädökset sisällytetty: EU:n tekoälylain vaatimustenmukaisuusvaatimukset. Mallin läpinäkyvyysvelvoitteet. Koulutusdatan dokumentointi. Oikeudenmukaisuustestaus. Kontekstimoottori varmistaa, että tekoälyä käyttävät organisaatiot saavat sopivan hallinto-ohjeistuksen—ei yleispätevää turvallisuusneuvoa, joka teeskentelee, ettei tekoälyä ole olemassa.

📈 Kypsyysarvioija: Sopiva kontrollin sofistikoituneisuus

Turvallisuuden kypsyys etenee tasojen kautta: Kypsyysarvioija arvioi organisaation turvallisuussofistikoituneisuutta. Perustason kypsyyden organisaatiot tarvitsevat peruskontrolleja (salasanat, varmuuskopiot, paikkaaminen). Kehittyneen kypsyyden organisaatiot ovat valmiita sofistikoituneisiin puolustuksiin (uhkametsästys, nollaluottamus, petostekniikka). Suositukset vastaavat kykytasoa—ei aloittelijoiden ylikuormitusta tai asiantuntijoiden tylsistyttämistä.

Kypsyyden etenemisen tiekartat: Kontekstiadapteri luo toteutussekvenssit, jotka siirtävät organisaatioita nykyisestä tavoitekypyydestä. Perus → Keskitaso → Kehittynyt → Optimoitu eteneminen. Jokainen vaihe rakentuu aiemmille perustuksille. Turvallisuuden evoluutio ohjatun kypsymisen kautta, ei satunnaisen kontrolli-toteutuksen.

Viisi kontekstidimensiota (Toimiala, Koko, Tiedon herkkyys, Tekoälyn käyttö, Kypsyys) analysoitu itsenäisesti, syntetisoitu kokonaisvaltaisesti. Kontekstimoottori paljastaa organisaation turvallisuustodellisuuden moniulotteisen analyysin kautta. Suositukset nousevat todellisesta kontekstista, eivät yleispätevistä parhaan käytännön malleista.

Koneoppiminen: Älykkyys skaalautuu yli ihmisanalyysin

Mallin tunnistus ylittää manuaalisen analyysin kapasiteetin. ML-putki oppii aggregoidusta arviointidatasta organisaatioiden välillä. Onnistuneiden toteutusmallien tunnistaminen. Ennustaminen, mitkä suositukset todella toteutetaan. Turvallisuusaseman poikkeamien havaitseminen. Kontrollien priorisointi organisaatiokohtaisiin riskitekijöihin perustuen.

🎯 Suosituksen optimointi oppimisen kautta

Mallit oppivat toteutustuloksista: Organisaatiot, jotka toteuttavat MFA:n, näyttävät mitattavaa turvallisuuden parantumista—ML nostaa MFA:n prioriteettia. Kontrolleja toteutetaan harvoin huolimatta suosituksista—mallit vähentävät prioriteettia tai tutkivat toteutusesteitä. Jatkuva palautesilmukka: suositukset → toteutus → tulosten mittaus → mallin uudelleenkoulutus → parannetut suositukset.

Kontekstipohjainen suosituksen painotus: Samankaltaiset organisaatiot (toimiala, koko, kypsyys) tarjoavat koulutusklustereita. Terveydenhuollon organisaatiot hyötyvät tietyistä kontrolleista—malli nostaa niiden suosituksia muille terveydenhuollon organisaatioille. Startupin turvallisuusmallit eroavat yritysten malleista—mallit oppivat kontekstikohtaista tehokkuutta.

🔍 Poikkeamien havaitseminen: Epätavallisten turvallisuusasentojen tunnistaminen

ML havaitsee tilastolliset poikkeamat: Organisaation turvallisuusprofiili poikkeaa merkittävästi toimialan kollegoista—poikkeamien havaitseminen merkitsee tarkistettavaksi. Epätavallisen alhainen kypsyys yrityksen kokoon/liikevaihtoon nähden—mahdollinen turvallisuusvelan kertyminen. Liiallinen turvallisuusinvestointi riskiprofiiliin verrattuna—mahdollinen ylisuunnittelu tai vaatimustenmukaisuusteatteri.

Varhainen varoitus mallin poikkeamisen kautta: Turvallisuusasema heikkenee ajan myötä—trendianalyysi hälyttää ennen kriittistä kynnystä. Uusia teknologioita otettu käyttöön ilman vastaavia turvallisuuskontrolleja—poikkeamien havaitseminen tunnistaa kattavuusaukkoja. ML tarjoaa jatkuvaa valppaudetta, joka skaalautuu yli ihmisen valvontakyvyn.

📊 Ennakoiva turvallisuus: Tulevien vaatimusten ennakointi

Mallit oppivat sääntelytrendejä: Uudet yksityisyyssäädökset seuraavat ennustettavia malleja (datan minimointi, käyttäjän oikeudet, tietomurtojen ilmoittaminen). ML tunnistaa nousevia vaatimustenmukaisuusvaatimuksia ennen virallista julkaisua. Organisaatiot saavat ennakoivaa ohjeistusta valmistautuakseen tuleviin säädöksiin—ei reaktiivista kiirehtimistä julkaisun jälkeen.

Uhkamaiseman mukautuminen: Hyökkäysmallit kehittyvät (kiristyshaittaohjelmat → toimitusketju → tekoälyn myrkytys). ML sisällyttää uhkatiedustelusyötteitä. Suositukset mukautuvat nouseviin hyökkäysvektoreihin. Turvallisuusneuvot pysyvät ajankohtaisina ilman manuaalisia ohjekirjan päivityksiä. Älykkyys skaalautuu automatisoinnin kautta.

Jatkuva valvonta: Vuotuisesta arvioinnista reaaliaikaiseen tietoisuuteen

Vuotuiset turvallisuusarvioinnit ovat turvallisuuden tilannekuvia, eivät turvallisuusohjelmia. Tulevaisuusarkkitehtuuri siirtyy jaksollisesta pistemäisestä arvioinnista jatkuvaan reaaliaikaiseen valvontaan. Turvallisuusasema näkyvissä hallintapaneelien kautta. Kontekstimuutokset havaitaan automaattisesti. Vaatimustenmukaisuuden ajautuminen laukaisee hälytyksiä. Arvioinnista tulee jatkuva prosessi, ei vuotuinen tapahtuma.

📡 Reaaliaikaiset turvallisuusaseman hallintapaneelit

Nykyinen turvallisuustila näkyvissä välittömästi: Integraatiokeskus kerää telemetriaa turvallisuustyökaluista. Kontrollin toteutustila päivittyy automaattisesti. Vaatimustenmukaisuusprosentti lasketaan jatkuvasti. Turvallisuusjohtajat näkevät reaaliaikaisen aseman—eivät luota vanhentuneisiin vuosiraportteihin. Hallintapaneelit heijastavat nykytodellisuutta, eivät historiallisia tilannekuvia.

🚨 Automaattinen kontekstimuutosten havaitseminen

Organisaation evoluutio laukaisee uudelleenarvioinnin: Uusi tekoälyprojekti aloitettu—Kontekstimoottori havaitsee teknologiamuutoksen, Tekoälyturvallisuusanalysoija päivittää vaatimuksia, Suositusgeneraattori mukautuu ohjeistusta. Yritysosto kasvattaa yrityksen kokoa—Organisaation kokoanalysoija kalibroi kontrollit uudelleen. Sääntelypäivitys julkaistaan—Vaatimustenmukaisuusmoottori sisällyttää uudet vaatimukset. Automaattinen havaitseminen estää suosituksia vanhentumasta.

⚠️ Vaatimustenmukaisuuden ajautumisen hälyttäminen

Toteutetut kontrollit poikkeavat vaatimuksista: MFA-pakotus heikkenee ajan myötä—ajautumisen havaitseminen hälyttää turvallisuusjohtajia. Varmuuskopioinnin tiheys vähenee—automaattinen valvonta merkitsee käytäntörikkomuksen. Turvallisuuskonfiguraatiot heikkenevät—jatkuva validointi estää hiljaisen heikentymisen. Vaatimustenmukaisuus ylläpidetään valvonnalla, ei toivolla.

Mukautuvan vaatimustenmukaisuuden pyhä geometria

Tulevaisuusarkkitehtuuri ylittää staattisen arvioinnin. Viisi arkkitehtonista muutosta (Kontekstikehys, Liiketoiminnan vaikutus, ML-tehostus, Integraatio, Jatkuva valvonta) muuntavat pistemäisen työkalun dynaamiseksi alustaksi. Kontekstimoottori analysoi viisi organisaatioulottuvuutta (Toimiala, Koko, Tiedon herkkyys, Tekoäly, Kypsyys). Liiketoiminnan vaikutus kvantifioitu viiden vaikutustyypin kautta (Taloudellinen, Toiminnallinen, Maine, Sääntelyllinen, Strateginen).

Mallit nousevat älykkään suunnittelun kautta: Ei viisikulmaisen rakenteen pakottamista arkkitehtuuriin—viisisakaraisen organisaation luonnollinen löytäminen huolenaiheiden erottelun kautta. Kontekstidimensiot, arkkitehtoniset muutokset, vaikutusanalyysi kaikki paljastavat viisisakaraisia malleja. Viiden laki ilmenee tulevaisuudennäön kautta, joka on juurtunut nykytodellisuuteen.

Ruutujen ruksaamisesta jatkuvaan mukautumiseen: Nykyinen arkkitehtuuri arvioi CIA-kolmion kypsyyttä (12 kontrollikohtaa). Tulevaisuusarkkitehtuuri lisää kontekstitietoisuutta (kymmeniä organisaatiotekijöitä), koneoppimista (mallin tunnistus skaalautuu yli ihmisten), jatkuvaa valvontaa (reaaliaikainen aseman näkyvyys), integraatioekosysteemiä (automaattinen validointi). Evoluutio manuaalisesta vuosittaisesta arvioinnista automatisoiduksi jatkuvaksi vaatimustenmukaisuudeksi.

"Tulevaisuus ei saavu—se kiteytyy jo läsnä olevista malleista. Kontekstitietoinen turvallisuus. ML-tehostetut suositukset. Jatkuva mukautuminen. Integraatioekosysteemit. Mukautuvan puolustuksen viisikulmio nousee viiden arkkitehtonisen pilarin kautta. Pyhä geometria paljastaa itsensä älykkään järjestelmän suunnittelun kautta, joka ylittää staattiset kehykset." — Simon Moon, tulevaisuuksien arkkitehtointi, jotka nousevat nykyisistä malleista