🧭 เรื่องเล่าจากเบราว์เซอร์: เมื่อ Opera ลุกขึ้นสู้กับ Edge เพื่อความเป็นธรรมในการแข่งขัน ในเดือนกรกฎาคม 2025 Opera ได้ยื่นคำร้องต่อ CADE (หน่วยงานกำกับดูแลการแข่งขันของบราซิล) โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้ “กลยุทธ์การออกแบบที่ชักจูง” หรือที่เรียกว่า dark patterns เพื่อผลักดันให้ผู้ใช้ Windows ใช้ Edge เป็นเบราว์เซอร์หลัก ทั้งที่ผู้ใช้ตั้งค่าเบราว์เซอร์อื่นไว้แล้ว Opera ระบุว่า Microsoft: - ให้แรงจูงใจแก่ผู้ผลิตคอมพิวเตอร์ (OEMs) เพื่อให้ติดตั้ง Edge เป็นค่าเริ่มต้น - ไม่เปิดโอกาสให้เบราว์เซอร์อื่น เช่น Opera ได้รับการติดตั้งล่วงหน้า - ใช้เครื่องมือในระบบ เช่น Widgets, Teams, Search และ Outlook เปิดลิงก์ผ่าน Edge โดยไม่สนใจการตั้งค่าของผู้ใช้ - แสดงข้อความรบกวนเมื่อผู้ใช้พยายามดาวน์โหลดเบราว์เซอร์อื่น Opera หวังว่าบราซิลจะเป็นตัวอย่างให้ประเทศอื่นดำเนินการตาม และเรียกร้องให้ Microsoft ยุติการใช้กลยุทธ์เหล่านี้ พร้อมเปิดโอกาสให้ผู้ใช้เลือกเบราว์เซอร์ได้อย่างเสรี ✅ Opera ยื่นคำร้องต่อ CADE ในบราซิล กล่าวหา Microsoft ใช้กลยุทธ์ไม่เป็นธรรมเพื่อผลักดัน Edge ➡️ เป็นการฟ้องร้องในตลาดสำคัญของ Opera ซึ่งมีผู้ใช้จำนวนมาก ➡️ หวังให้บราซิลเป็นแบบอย่างระดับโลกในการควบคุม Big Tech ✅ Microsoft ถูกกล่าวหาว่าใช้ “manipulative design tactics” และ “dark patterns” ใน Windows ➡️ เช่น การเปิดไฟล์ PDF ผ่าน Edge แม้ผู้ใช้ตั้งค่าเบราว์เซอร์อื่น ➡️ การแสดงข้อความรบกวนเมื่อพยายามดาวน์โหลดเบราว์เซอร์คู่แข่ง ✅ Opera ระบุว่า Microsoft ให้แรงจูงใจแก่ผู้ผลิตคอมพิวเตอร์เพื่อให้ติดตั้ง Edge เป็นค่าเริ่มต้น ➡️ ส่งผลให้เบราว์เซอร์อื่นไม่มีโอกาสถูกติดตั้งล่วงหน้า ➡️ เป็นการปิดกั้นการแข่งขันตั้งแต่ระดับฮาร์ดแวร์ ✅ Opera เรียกร้องให้ CADE สั่งให้ Microsoft ยุติการใช้ dark patterns และเปิดโอกาสให้เบราว์เซอร์อื่นได้ติดตั้งล่วงหน้า ➡️ รวมถึงการยกเลิกข้อกำหนด “S mode” ที่จำกัดการติดตั้งซอฟต์แวร์จากเว็บ ➡️ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเลือกเบราว์เซอร์ได้อย่างอิสระ ✅ นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ Opera ฟ้อง Microsoft ด้วยข้อกล่าวหาเรื่องการผูกขาดเบราว์เซอร์ ➡️ เคยฟ้องในสหภาพยุโรปเมื่อปี 2007 กรณี Internet Explorer ➡️ และเคยเรียกร้องให้ Edge ถูกจัดเป็น “gatekeeper” ภายใต้กฎหมาย DMA ของ EU แต่ไม่สำเร็จ ‼️ ผู้ใช้ Windows อาจไม่รู้ว่าการตั้งค่าเบราว์เซอร์ของตนถูกละเมิด ⛔ เครื่องมือในระบบเปิดลิงก์ผ่าน Edge โดยไม่สนใจการตั้งค่าของผู้ใช้ ⛔ ส่งผลให้เกิดความสับสนและลดความไว้วางใจในระบบ ‼️ การใช้ dark patterns อาจบั่นทอนเสรีภาพในการเลือกใช้ซอฟต์แวร์ของผู้บริโภค ⛔ ผู้ใช้ถูกชักจูงโดยไม่รู้ตัวให้ใช้ Edge ⛔ เป็นการลดโอกาสของเบราว์เซอร์คู่แข่งในการแข่งขันอย่างเป็นธรรม ‼️ การให้แรงจูงใจแก่ผู้ผลิตคอมพิวเตอร์เพื่อให้ติดตั้ง Edge อาจละเมิดหลักการการแข่งขันเสรี ⛔ เบราว์เซอร์อื่นถูกกีดกันตั้งแต่ระดับโรงงาน ⛔ ส่งผลให้ผู้ใช้ไม่มีทางเลือกตั้งแต่ซื้อเครื่อง ‼️ หากไม่มีการควบคุม อาจเกิดการผูกขาดในตลาดเบราว์เซอร์โดยไม่รู้ตัว ⛔ ส่งผลต่อความหลากหลายของนวัตกรรมและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ⛔ อาจต้องพึ่งพาการแทรกแซงจากหน่วยงานกำกับดูแลในหลายประเทศ https://www.neowin.net/news/opera-files-complaint-against-microsoft-for-manipulating-customers-into-using-edge/

📧 เรื่องเล่าจากบัญชีที่ถูกปิด: เมื่อนักพัฒนาโอเพ่นซอร์สถูก Microsoft ตัดขาดจากระบบโดยไม่ให้โอกาสชี้แจง Mike Kaganski นักพัฒนาหลักของ LibreOffice ถูก Microsoft บล็อกบัญชี Outlook และบริการอื่นๆ โดยอ้างว่า “มีพฤติกรรมละเมิดข้อตกลงการใช้งาน” ทั้งที่เขาเพียงส่งอีเมลเทคนิคไปยังกลุ่มนักพัฒนา LibreOffice ผ่าน Thunderbird ตามปกติ เมื่อพยายามส่งอีเมลอีกครั้ง เขาพบว่าบัญชีถูกล็อกทันที และไม่สามารถเข้าสู่ระบบได้เลย แม้จะพยายามอุทธรณ์ผ่านระบบอัตโนมัติของ Microsoft ก็พบกับข้อความ “ลองวิธีอื่น” โดยไม่มีวิธีอื่นให้เลือก เขาต้องใช้บัญชีของภรรยาเพื่อส่งคำร้องอุทธรณ์ แต่สุดท้าย Microsoft กลับปิดเคสโดยไม่ดำเนินการใดๆ และไม่ให้เหตุผลชัดเจนว่าอีเมลของเขาผิดเงื่อนไขใด กรณีนี้ไม่ใช่ครั้งแรก—ผู้ใช้รายอื่น เช่น u/deus03690 บน Reddit ก็เคยถูกล็อกบัญชีที่มีข้อมูลสำคัญกว่า 30 ปี และยังไม่ได้รับการช่วยเหลือจาก Microsoft เช่นกัน ✅ Microsoft บล็อกบัญชีของ Mike Kaganski นักพัฒนา LibreOffice โดยอ้างว่าละเมิดข้อตกลงการใช้งาน ➡️ เกิดขึ้นหลังจากเขาส่งอีเมลเทคนิคไปยังกลุ่มนักพัฒนา LibreOffice ➡️ Thunderbird แจ้งว่าอีเมลไม่สามารถส่งได้ และบัญชีถูกล็อกทันที ✅ ระบบอุทธรณ์ของ Microsoft เป็นแบบอัตโนมัติและไม่สามารถเข้าถึงได้เมื่อบัญชีถูกล็อก ➡️ ต้อง “ลงชื่อเข้าใช้” เพื่อส่งคำร้อง ทั้งที่ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าสู่ระบบได้ ➡️ Kaganski ต้องใช้บัญชีของภรรยาเพื่อส่งคำร้องแทน ✅ คำร้องอุทธรณ์ถูกปิดโดยไม่มีการดำเนินการหรือคำอธิบายจาก Microsoft ➡️ Microsoft เพิกเฉยต่อข้อมูลหลักฐานที่ Kaganski ส่งไป ➡️ เขายังไม่สามารถกู้คืนบัญชีได้จนถึงปัจจุบัน ✅ กรณีนี้ไม่ใช่เหตุการณ์เดียว—ผู้ใช้รายอื่นก็เผชิญปัญหาคล้ายกัน ➡️ ผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งสูญเสียข้อมูลกว่า 30 ปีใน OneDrive ➡️ แม้จะส่งแบบฟอร์มกู้คืนและได้รับคำสัญญาว่าจะช่วยเหลือ แต่ก็ไม่ได้รับการตอบกลับ ✅ LibreOffice เคยกล่าวหา Microsoft ว่าใช้รูปแบบไฟล์ XML ที่ซับซ้อนเพื่อกีดกันซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ➡️ เป็นกลยุทธ์ “ล็อกอิน” ที่ทำให้ผู้ใช้ย้ายออกจาก Microsoft Office ได้ยาก ➡️ Kaganski เป็นหนึ่งในผู้วิจารณ์แนวทางนี้อย่างเปิดเผย ‼️ ระบบอุทธรณ์ของ Microsoft ไม่รองรับผู้ใช้ที่ถูกล็อกบัญชีอย่างสมบูรณ์ ⛔ ต้องลงชื่อเข้าใช้เพื่อส่งคำร้อง ทั้งที่บัญชีถูกบล็อก ⛔ ไม่มีช่องทางติดต่อเจ้าหน้าที่โดยตรงในกรณีฉุกเฉิน ‼️ การบล็อกบัญชีโดยไม่มีการแจ้งเตือนหรือเหตุผลชัดเจนอาจละเมิดสิทธิผู้ใช้ ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถทราบว่าเนื้อหาใดละเมิดข้อตกลง ⛔ ส่งผลต่อความเชื่อมั่นในระบบบริการดิจิทัล ‼️ การสูญเสียบัญชี Microsoft อาจหมายถึงการสูญเสียข้อมูลสำคัญใน OneDrive, Outlook และบริการอื่นๆ ⛔ ไม่มีระบบสำรองหรือการเข้าถึงข้อมูลในกรณีฉุกเฉิน ⛔ อาจกระทบต่องาน, ความทรงจำ, หรือเอกสารทางกฎหมาย ‼️ ผู้ใช้ที่มีบทบาทในชุมชนโอเพ่นซอร์สอาจเสี่ยงต่อการถูกตรวจสอบหรือบล็อกโดยอัลกอริธึม ⛔ อีเมลเทคนิคหรือการวิจารณ์เชิงระบบอาจถูกตีความผิด ⛔ ไม่มีการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนดำเนินการบล็อกบัญชี https://www.neowin.net/news/microsoft-bans-libreoffice-developers-account-without-warning-rejects-appeal/

🔴 Live ต่อ https://m.youtube.com/watch?v=t0FTNwSHNOs

Magnolia bloom

🧠 เรื่องเล่าจากสนามทดสอบ: เมื่อ AI Red Teams ทำหน้าที่ “เจาะก่อนเจ็บ” เมื่อ “AI Red Teams” กลายเป็นด่านหน้าในการค้นหาช่องโหว่ของระบบปัญญาประดิษฐ์ ก่อนที่แฮกเกอร์ตัวจริงจะลงมือ โดยใช้เทคนิคตั้งแต่ prompt injection ไปจนถึง privilege escalation เพื่อทดสอบความปลอดภัยและความปลอดภัยของโมเดล AI ที่กำลังถูกนำไปใช้ในธุรกิจทั่วโลก ในยุคที่ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ช่วยตัดสินใจในองค์กร การรักษาความปลอดภัยของระบบ AI จึงไม่ใช่เรื่องรองอีกต่อไป ทีม Red Team ที่เชี่ยวชาญด้าน AI ได้พัฒนาเทคนิคใหม่ในการเจาะระบบ เช่น: - การหลอกให้โมเดลละเมิดข้อจำกัดด้วย prompt ที่ดูเหมือนไม่เป็นอันตราย - การใช้ emotional manipulation เช่น “คุณเข้าใจผิด” หรือ “ช่วยฉันเถอะ ฉุกเฉินมาก” - การเจาะ backend โดยตรงผ่าน creative injection และ endpoint targeting - การใช้โมเดลในฐานะตัวแทนผู้ใช้เพื่อขยายสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาต (access pivoting) เป้าหมายไม่ใช่แค่ “ทำให้โมเดลพัง” แต่เพื่อค้นหาว่าโมเดลจะตอบสนองอย่างไรเมื่อถูกโจมตีจริง และจะสามารถป้องกันได้หรือไม่ ✅ AI Red Teams คือทีมที่ใช้เทคนิคเจาะระบบเพื่อค้นหาช่องโหว่ในโมเดล AI ก่อนที่แฮกเกอร์จะพบ ➡️ ใช้เทคนิค prompt injection, privilege escalation, emotional manipulation ➡️ ทดสอบทั้งด้าน security (ป้องกัน AI จากโลกภายนอก) และ safety (ป้องกันโลกจาก AI) ✅ โมเดล AI มีลักษณะไม่แน่นอน (non-deterministic) ทำให้พฤติกรรมเปลี่ยนแม้ใช้ input เดิม ➡️ ทำให้การทดสอบต้องใช้หลายรอบและหลากหลายบริบท ➡️ การเจาะระบบต้องอาศัยทั้งเทคนิคและความเข้าใจเชิงพฤติกรรม ✅ ตัวอย่างเทคนิคที่ใช้ในการ red teaming ➡️ Prompt extraction: ดึงคำสั่งระบบที่ซ่อนอยู่ ➡️ Endpoint targeting: เจาะ backend โดยตรง ➡️ Creative injection: หลอกให้โมเดลเรียกใช้ฟังก์ชันอันตราย ➡️ Access pivoting: ใช้สิทธิ์ของ AI agent เพื่อเข้าถึงข้อมูลที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ ✅ Red Teams พบช่องโหว่ในระบบจริง เช่น context window failure และ fallback behavior ที่ไม่ปลอดภัย ➡️ โมเดลลืมคำสั่งเดิมเมื่อบทสนทนายาวเกินไป ➡️ ตอบคำถามด้วยข้อมูลผิดหรือไม่ชัดเจนเมื่อไม่สามารถดึงข้อมูลได้ ✅ พบปัญหา privilege creep และการเข้าถึงข้อมูลเกินสิทธิ์ผ่าน AI interfaces ➡️ ผู้ใช้ระดับต่ำสามารถเข้าถึงข้อมูลระดับผู้บริหารได้ ➡️ โมเดลไม่ตรวจสอบสิทธิ์อย่างเหมาะสมเมื่อเรียกข้อมูล ‼️ Prompt injection สามารถทำให้โมเดลละเมิดข้อจำกัดและให้ข้อมูลอันตรายได้ ⛔ เช่น การเปลี่ยนคำถามเป็น “แค่เรื่องแต่ง” เพื่อให้โมเดลตอบคำถามผิดกฎหมาย ⛔ อาจนำไปสู่การสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือผิดจรรยาบรรณ ‼️ ระบบ AI ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอก เช่น API หรือฐานข้อมูล เสี่ยงต่อการ privilege escalation ⛔ โมเดลอาจเรียกใช้ฟังก์ชันที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ ⛔ ส่งผลให้ข้อมูลภายในองค์กรรั่วไหลโดยไม่ตั้งใจ ‼️ การไม่ตรวจสอบ context และ scope อย่างเข้มงวดอาจทำให้โมเดลทำงานผิดพลาด ⛔ เช่น ลืมว่าอยู่ในโหมด onboarding แล้วไปดึงข้อมูล performance review ⛔ ทำให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัวในระบบที่มีความไวสูง ‼️ ระบบ prompt ที่ใช้ควบคุมพฤติกรรมของโมเดลอาจรั่วไหลได้ผ่าน prompt extraction ⛔ อาจเผยให้เห็น API key หรือคำสั่งภายในที่ควบคุมโมเดล ⛔ เป็นเป้าหมายสำคัญของผู้โจมตีที่ต้องการเข้าใจตรรกะของระบบ https://www.csoonline.com/article/4029862/how-ai-red-teams-find-hidden-flaws-before-attackers-do.html

🔴 Live ต่อ https://thaitimes.co/posts/252840

สนธิเล่าเรื่อง 30-7-68 (Live ต่อ) . วันนี้สนธิเล่าเรื่องเป็นภาคพิเศษ เจาะลึกเรื่องสถานการณ์ชายแดนไทย-เขมร เบื้องหน้าเบื้องหลังของการที่นายโดนัลด์ ทรัมป์ ผู้นำสหรัฐฯ ยื่นมือเข้าแทรกแซงในเรื่องนี้ โดยโทรศัพท์หาผู้นำไทยและกัมพูชา ให้ไปเจรจาหยุดยิงกันที่ประเทศมาเลเซีย โดยมีนายอันวาร์ อิบราฮิม นายกฯ มาเลเซียเป็นตัวกลาง จนนำมาสู่การหยุดยิงในเวลาเที่ยงคืนของวันที่ 28 ก.ค. 68 ที่ผ่านมา แต่แม้จะหยุดยิงแต่รากเหง้าของปัญหาก็ยังไม่หายไป และพร้อมปะทุขึ้นมาใหม่ได้เสมอ ... งปัญหานี้จะแก้ได้อย่างยั่งยืนได้อย่างไร วันนี้คุณสนธิจะมาไขคำตอบ! . คลิกชม >> https://www.youtube.com/watch?v=Ea35eXwBUEE . #สนธิเล่าเรื่อง #SondhiTalk #สงครามไทยกัมพูชา

☀️ เรื่องเล่าจากอวกาศ: เมื่อแสงอาทิตย์ถูก “ขาย” หลังพระอาทิตย์ตก Reflect Orbital วางแผนส่งดาวเทียม 57 ดวงขึ้นสู่วงโคจรต่ำ (600 กม.) โดยแต่ละดวงจะกางแผ่นฟิล์ม Mylar ขนาด 33x33 ฟุต ซึ่งมีน้ำหนักเบา ทนทาน และสะท้อนแสงได้ดี จุดประสงค์คือสะท้อนแสงอาทิตย์ไปยังฟาร์มโซลาร์หรือพื้นที่ที่ต้องการแสงสว่างในเวลากลางคืน ผู้ใช้งานสามารถระบุพิกัดเป้าหมายผ่านเว็บไซต์ และระบบจะปรับทิศทางของกระจกให้สะท้อนแสงไปยังจุดนั้นโดยอัตโนมัติ โดยใช้ระบบควบคุมทิศทางขั้นสูง เช่น reaction wheels เพื่อให้แสงตกกระทบอย่างแม่นยำ แม้แนวคิดนี้จะน่าตื่นเต้น แต่ก็เผชิญกับความท้าทายทางวิศวกรรม เช่น การปรับตำแหน่งให้ตรงกับการเคลื่อนที่ของดวงอาทิตย์และการหมุนของโลก รวมถึงผลกระทบจากเมฆและการกระเจิงของแสงในชั้นบรรยากาศ ✅ Reflect Orbital พัฒนาเครือข่ายดาวเทียมพร้อมกระจก Mylar เพื่อสะท้อนแสงอาทิตย์กลับมายังโลกในเวลากลางคืน ➡️ ดาวเทียมแต่ละดวงมีน้ำหนักประมาณ 35 ปอนด์ ทำให้ต้นทุนการส่งต่ำ ➡️ กระจก Mylar ขนาด 33x33 ฟุต มีคุณสมบัติสะท้อนแสงสูงและน้ำหนักเบา ✅ ระบบสามารถปรับทิศทางแสงได้ตามพิกัดที่ผู้ใช้ระบุผ่านเว็บไซต์ ➡️ ใช้ระบบควบคุมทิศทางขั้นสูงเพื่อติดตามดวงอาทิตย์และเป้าหมายบนโลก ➡️ แสงจะตกกระทบเฉพาะพื้นที่เป้าหมายในแนวแคบ ลดผลกระทบต่อพื้นที่โดยรอบ ✅ มีการทดสอบเบื้องต้นด้วยบอลลูนและกระจกขนาดเล็ก ➡️ ผลการทดลองสามารถผลิตพลังงานได้ถึง 500 วัตต์ต่อตารางเมตร ➡️ ประมาณครึ่งหนึ่งของความสว่างจากดวงอาทิตย์จริง ✅ บริษัทวางแผนปฏิบัติตามกฎการกำจัดขยะอวกาศอย่างเคร่งครัด ➡️ ดาวเทียมต้องถูกนำออกจากวงโคจรภายใน 25 ปีหลังสิ้นสุดภารกิจ ➡️ ลดความเสี่ยงในการเพิ่มขยะอวกาศในระยะยาว ✅ โครงการได้รับความสนใจจากนักลงทุนและผู้ใช้งานทั่วโลก ➡️ มีผู้ลงทะเบียน “ขอแสง” ผ่านเว็บไซต์แล้วหลายหมื่นราย ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาแหล่งพลังงานสะอาดแบบต่อเนื่อง ‼️ การสะท้อนแสงจากอวกาศอาจเพิ่มปัญหา “มลภาวะทางแสง” ในเวลากลางคืน ⛔ ส่งผลกระทบต่อการสังเกตการณ์ทางดาราศาสตร์ ⛔ อาจรบกวนพฤติกรรมของสัตว์กลางคืนและวงจรชีวภาพของมนุษย์ ‼️ ความแม่นยำในการเล็งแสงต้องใช้เทคโนโลยีควบคุมระดับสูง ⛔ การเบี่ยงเบนเล็กน้อยอาจทำให้แสงไม่ตกตรงเป้าหมาย ⛔ เมฆและชั้นบรรยากาศอาจลดประสิทธิภาพของแสงสะท้อน ‼️ การเพิ่มจำนวนดาวเทียมอาจเพิ่มความเสี่ยงต่อขยะอวกาศ ⛔ หากไม่มีการกำจัดอย่างเหมาะสม อาจรบกวนดาวเทียมอื่น ⛔ ต้องมีระบบติดตามและควบคุมการเคลื่อนที่อย่างเข้มงวด ‼️ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมยังอยู่ระหว่างการประเมิน ⛔ อาจส่งผลต่อระบบนิเวศที่พึ่งพาวงจรแสงธรรมชาติ ⛔ ต้องมีการร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมก่อนการใช้งานเต็มรูปแบบ https://www.techspot.com/news/108849-startup-aims-beam-sunlight-space-using-mirrors.html

💸 เรื่องเล่าจากกระเป๋าเงินดิจิทัล: เมื่อ PayPal เชื่อมโลกคริปโตสู่การค้าจริง ในช่วงสัปดาห์สุดท้ายของเดือนกรกฎาคม 2025 PayPal ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ “Pay with Crypto” ที่จะให้ร้านค้าในสหรัฐฯ รับชำระเงินด้วยคริปโตมากกว่า 100 สกุลเงินดิจิทัล เช่น BTC, ETH, XRP, USDT, USDC และ SOL โดยผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อกระเป๋าเงินจากแพลตฟอร์มยอดนิยม เช่น Coinbase, MetaMask, OKX และ Binance ได้โดยตรง ธุรกรรมจะถูกแปลงเป็นเงินดอลลาร์สหรัฐหรือ stablecoin PYUSD ทันทีที่ชำระเงิน ทำให้ร้านค้าได้รับเงินอย่างรวดเร็วและลดความเสี่ยงจากความผันผวนของคริปโต ขณะเดียวกัน PayPal เสนออัตราดอกเบี้ย 4% ต่อปีสำหรับยอดเงิน PYUSD ที่เก็บไว้ในระบบ เพื่อกระตุ้นการใช้งานและถือครอง ✅ PayPal เปิดตัวฟีเจอร์ “Pay with Crypto” ให้ร้านค้าในสหรัฐฯ รับชำระเงินด้วยคริปโตมากกว่า 100 สกุล ➡️ รองรับ BTC, ETH, XRP, USDT, USDC, BNB, SOL และอื่นๆ ➡️ เชื่อมต่อกับกระเป๋าเงินยอดนิยม เช่น Coinbase, MetaMask, OKX, Binance ✅ ธุรกรรมจะถูกแปลงเป็นเงินดอลลาร์หรือ PYUSD ทันทีที่ชำระเงิน ➡️ ลดความเสี่ยงจากความผันผวนของคริปโต ➡️ ช่วยให้ร้านค้าได้รับเงินเร็วขึ้นและจัดการบัญชีง่ายขึ้น ✅ ค่าธรรมเนียมธุรกรรมเริ่มต้นที่ 0.99% และอาจเพิ่มเป็น 1.5% หลังปีแรก ➡️ ต่ำกว่าค่าธรรมเนียมบัตรเครดิตระหว่างประเทศที่เฉลี่ย 1.57% ➡️ ลดต้นทุนการรับชำระเงินจากลูกค้าต่างประเทศได้ถึง 90% ✅ ร้านค้าที่ถือ PYUSD บน PayPal จะได้รับดอกเบี้ย 4% ต่อปี ➡️ เป็นแรงจูงใจให้ถือครอง stablecoin ของ PayPal ➡️ PYUSD ถูกออกแบบให้มีมูลค่าคงที่ 1:1 กับดอลลาร์สหรัฐ และออกโดย Paxos Trust Company ✅ ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์เชื่อมโลกการเงินดั้งเดิมกับ Web3 ➡️ PayPal มีผู้ใช้งานกว่า 650 ล้านรายทั่วโลก ➡️ เป็นการเปิดประตูสู่เศรษฐกิจคริปโตมูลค่า $3.9 ล้านล้านดอลลาร์ ‼️ ผู้ซื้อจากต่างประเทศอาจต้องจ่ายค่าธรรมเนียมสูงถึง 10% ต่อธุรกรรม ⛔ อาจทำให้ลูกค้าต่างประเทศลังเลที่จะใช้คริปโตในการซื้อสินค้า ⛔ ส่งผลต่อยอดขายของร้านค้าที่เน้นตลาดต่างประเทศ ‼️ การถือครอง PYUSD มีความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและการรับประกัน ⛔ PYUSD ไม่ได้รับการคุ้มครองจาก FDIC หรือ SIPC ⛔ หากเกิดการโจรกรรมหรือระบบล่ม ผู้ใช้ต้องรับผิดชอบเอง ‼️ การแปลงคริปโตเป็น fiat ผ่านระบบกลางอาจขัดกับหลักการกระจายอำนาจ ⛔ ผู้ใช้ต้องพึ่งพา PayPal ในการแปลงและจัดการธุรกรรม ⛔ อาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการควบคุมสินทรัพย์แบบเต็มรูปแบบ ‼️ การถือครอง PYUSD เพื่อรับดอกเบี้ยอาจถูกตีความว่าเป็นการลงทุน ⛔ อาจเข้าข่ายหลักทรัพย์ตามกฎหมายบางประเทศ ⛔ เสี่ยงต่อการถูกตรวจสอบหรือจำกัดการใช้งานในอนาคต https://www.techspot.com/news/108847-paypal-us-merchants-accept-over-100-cryptocurrencies-including.html

🧠 เรื่องเล่าจากภาพลวงตา: เมื่อภาพถ่ายกลายเป็นสนามรบของความจริง Microsoft ได้เปิดตัวเว็บไซต์เกม “Real or Not” ที่ให้ผู้ใช้ทดสอบความสามารถในการแยกแยะภาพจริงกับภาพที่สร้างโดย AI โดยใช้ภาพจากคลังภาพถ่ายและโมเดล AI หลายตัว เช่น Flux Pro และ GAN deepfakes จากการศึกษาภาพกว่า 287,000 ภาพ โดยผู้เข้าร่วม 12,500 คนทั่วโลก พบว่า: - คนทั่วไปสามารถแยกแยะภาพจริงจากภาพปลอมได้ถูกต้องเพียง 63% - ภาพที่สร้างโดย GAN ซึ่งเน้นเฉพาะใบหน้าหรือใช้เทคนิค inpainting หลอกผู้ชมได้ถึง 55% - ภาพจริงบางภาพกลับถูกเข้าใจผิดว่าเป็นภาพปลอม โดยเฉพาะภาพที่มีแสง สี หรือมุมกล้องแปลกตา เช่น ภาพทหารในสถานการณ์พิเศษ Microsoft ยังเผยว่าเครื่องมือตรวจจับภาพปลอมที่กำลังพัฒนาอยู่สามารถแยกแยะได้แม่นยำถึง 95% ซึ่งเหนือกว่าความสามารถของมนุษย์อย่างชัดเจน ✅ Microsoft เปิดตัวเว็บไซต์ “Real or Not” เพื่อทดสอบการแยกแยะภาพจริงกับภาพที่สร้างโดย AI ➡️ ใช้ภาพจากคลังภาพถ่ายและโมเดล AI เช่น Flux Pro และ GAN deepfakes ➡️ ผู้ใช้ต้องเลือกว่าภาพที่เห็นเป็นของจริงหรือของปลอม ✅ ผลการศึกษาจากภาพ 287,000 ภาพ โดยผู้เข้าร่วม 12,500 คนทั่วโลก ➡️ ผู้ใช้สามารถแยกแยะภาพได้ถูกต้องเฉลี่ย 63% ➡️ ภาพใบหน้าที่สร้างโดย GAN หลอกผู้ชมได้ถึง 55% ✅ ภาพจริงบางภาพกลับถูกเข้าใจผิดว่าเป็นภาพปลอม ➡️ เช่น ภาพทหารในสถานการณ์แสงและสีแปลกตา ➡️ แสดงให้เห็นว่าความแปลกของภาพจริงอาจทำให้คนสงสัยว่าเป็นภาพปลอม ✅ AI ที่ Microsoft กำลังพัฒนาสามารถตรวจจับภาพปลอมได้แม่นยำถึง 95% ➡️ ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ระดับพิกเซลและความถี่ของภาพ ➡️ มีความแม่นยำสูงกว่าการตัดสินใจของมนุษย์ ✅ Flux Pro AI สามารถสร้างภาพที่ดูเหมือนถ่ายจากมือถือทั่วไปได้ ➡️ ลดความเรียบเนียนเกินจริงของภาพ AI แบบเดิม ➡️ ทำให้ภาพปลอมดูเหมือนภาพจริงในชีวิตประจำวันมากขึ้น ‼️ ภาพที่สร้างโดย AI มีความสมจริงมากขึ้นจนยากต่อการตรวจจับด้วยสายตา ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจถูกหลอกโดยภาพที่ดูเหมือนภาพถ่ายจริง ⛔ ส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของข้อมูลภาพในสื่อสังคมและข่าวสาร ‼️ ภาพจริงที่มีองค์ประกอบแปลกตาอาจถูกเข้าใจผิดว่าเป็นภาพปลอม ⛔ เช่น ภาพที่มีแสงผิดธรรมชาติหรือมุมกล้องไม่คุ้นเคย ⛔ อาจทำให้เกิดการปฏิเสธข้อมูลที่เป็นความจริง ‼️ การใช้ภาพปลอมเพื่อสร้างความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การเผยแพร่ข้อมูลเท็จ ⛔ โดยเฉพาะในบริบททางการเมืองหรือข่าวปลอม ⛔ เสี่ยงต่อการบิดเบือนความคิดเห็นสาธารณะ ‼️ การพัฒนา AI ที่ตรวจจับภาพปลอมยังต้องการการปรับปรุงเพื่อรองรับโมเดลใหม่ๆ ⛔ โมเดล GAN ใหม่ๆ อาจหลบเลี่ยงการตรวจจับได้ ⛔ ต้องมีการอัปเดตระบบตรวจจับเป็นประจำ https://www.techspot.com/news/108862-think-you-can-tell-fake-image-real-one.html

🧠 เรื่องเล่าจากเซี่ยงไฮ้: เมื่อจีนรวมพลังสร้างระบบ AI แบบครบวงจรในประเทศ ในงาน World Artificial Intelligence Conference (WAIC) ที่เซี่ยงไฮ้ จีนได้เปิดตัวสองพันธมิตรอุตสาหกรรมใหม่ ได้แก่: 1️⃣ Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance นำโดย StepFun ร่วมกับผู้ผลิตชิปชั้นนำของจีน เช่น Huawei, Biren, Enflame และ Moore Threads เพื่อสร้างระบบนิเวศที่เชื่อมโยงตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ โมเดล AI ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐาน โดยมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีแบบ end-to-end ภายในประเทศ 2️⃣ Shanghai General Chamber of Commerce AI Committee มุ่งเน้นการผลักดันการนำ AI ไปใช้ในภาคอุตสาหกรรม โดยมีสมาชิกเช่น SenseTime, MiniMax, MetaX และ Iluvatar CoreX ซึ่งหลายรายเคยถูกสหรัฐฯ คว่ำบาตรจากการใช้เทคโนโลยีเพื่อการเฝ้าระวัง ทั้งสองพันธมิตรมีเป้าหมายร่วมกันคือการสร้างมาตรฐานเทคโนโลยีภายในประเทศ ลดการพึ่งพา GPU จาก NVIDIA และซอฟต์แวร์จากสหรัฐฯ โดยเน้นการพัฒนา API, รูปแบบโมเดล และสแต็กซอฟต์แวร์กลางที่สามารถใช้งานร่วมกันได้ในระบบจีนทั้งหมด ✅ จีนเปิดตัวสองพันธมิตร AI เพื่อสร้างระบบนิเวศภายในประเทศ ➡️ Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance เชื่อมโยงผู้ผลิตชิปและนักพัฒนาโมเดล ➡️ Shanghai AI Committee ผลักดันการใช้ AI ในภาคอุตสาหกรรม ✅ พันธมิตรแรกประกอบด้วย Huawei, Biren, Enflame, Moore Threads และ StepFun ➡️ มุ่งสร้างระบบเทคโนโลยีครบวงจรตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ถึงซอฟต์แวร์ ➡️ ลดการพึ่งพา GPU จาก NVIDIA ที่ถูกจำกัดการส่งออก ✅ พันธมิตรที่สองรวมบริษัทที่เคยถูกคว่ำบาตร เช่น SenseTime และ MiniMax ➡️ เปลี่ยนจากเทคโนโลยีเฝ้าระวังมาเป็น LLM และ AI เชิงอุตสาหกรรม ➡️ เชื่อมโยงนักพัฒนา AI กับผู้ใช้งานในภาคธุรกิจ ✅ เป้าหมายคือการสร้างมาตรฐานกลาง เช่น API และรูปแบบโมเดลที่ใช้ร่วมกันได้ ➡️ ลดความซับซ้อนจากสถาปัตยกรรมที่หลากหลาย เช่น Arm, PowerVR ➡️ ส่งเสริมการพัฒนาโมเดลที่สามารถรันบน accelerator ของจีนทุกค่าย ✅ Huawei เปิดตัว CloudMatrix 384 ที่ใช้ชิป 910C จำนวน 384 ตัว ➡️ ใช้เทคนิค clustering เพื่อชดเชยประสิทธิภาพชิปเดี่ยว ➡️ มีประสิทธิภาพบางด้านเหนือกว่า NVIDIA GB200 NVL72 https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/china-forms-ai-alliances-to-cut-u-s-tech-reliance-huawei-among-companies-seeking-to-create-unified-tech-stack-with-domestic-powered-standardization

🎙️ เรื่องเล่าจากซิลิคอนแวลลีย์: เมื่อ “ความรู้” กลายเป็นภัยความมั่นคง Cadence Design Systems บริษัทออกแบบซอฟต์แวร์สำหรับการสร้างชิป (EDA tools) จากสหรัฐฯ ได้ยอมรับผิดและถูกปรับกว่า 140 ล้านดอลลาร์ หลังจากส่งออกเทคโนโลยีไปยังมหาวิทยาลัยแห่งชาติเพื่อการป้องกันประเทศของจีน (NUDT) ซึ่งมีความเกี่ยวข้องกับการจำลองการระเบิดนิวเคลียร์และการพัฒนาอาวุธ แม้ NUDT จะถูกขึ้นบัญชีดำโดยกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ตั้งแต่ปี 2015 แต่ Cadence และบริษัทลูกในจีนยังคงส่งออกซอฟต์แวร์ผ่านนามแฝงอย่าง CSCC และ Phytium โดยไม่ขอใบอนุญาตอย่างถูกต้อง การกระทำนี้เกิดขึ้นกว่า 56 ครั้งในช่วงปี 2015–2020 และมีหลักฐานว่าพนักงานของ Cadence China ติดตั้งฮาร์ดแวร์บนแคมปัสของ NUDT และอำนวยความสะดวกในการดาวน์โหลดซอฟต์แวร์จากพอร์ทัลของบริษัท ✅ Cadence ยอมรับผิดและถูกปรับรวมกว่า 140 ล้านดอลลาร์ ➡️ รวมค่าปรับทางอาญาและทางแพ่งจากกระทรวงยุติธรรมและกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ➡️ อยู่ภายใต้การคุมประพฤติ 3 ปี พร้อมเงื่อนไขการปรับปรุงระบบควบคุมการส่งออก ✅ ส่งออกซอฟต์แวร์ EDA ไปยัง NUDT โดยใช้ชื่อแฝง CSCC และ Phytium ➡️ มีการส่งออกอย่างน้อย 56 ครั้งระหว่างปี 2015–2020 ➡️ พนักงานรู้ว่า CSCC เป็นนามแฝงของ NUDT แต่ยังดำเนินการต่อ ✅ NUDT ถูกขึ้นบัญชีดำตั้งแต่ปี 2015 เนื่องจากใช้เทคโนโลยีสหรัฐฯ ในการจำลองการระเบิดนิวเคลียร์ ➡️ เป็นมหาวิทยาลัยภายใต้การควบคุมของคณะกรรมาธิการทหารกลางของจีน ➡️ มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาอาวุธและซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของจีน ✅ Cadence China ถูกกล่าวหาว่าปกปิดข้อมูลจากฝ่ายควบคุมภายในของบริษัทแม่ ➡️ ใช้ชื่อ NUDT เฉพาะในภาษาจีนเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบ ➡️ มีการส่งอีเมลภายในเตือนว่า “เรื่องนี้อ่อนไหวเกินไป” ✅ แม้จะถูกปรับ แต่ Cadence ได้รับประโยชน์จากการลดภาษีตามนโยบายของรัฐบาลทรัมป์ ➡️ ลดภาระภาษีเงินสดได้ประมาณเท่ากับค่าปรับ ➡️ ส่งผลให้ผลประกอบการไตรมาสล่าสุดเติบโตถึง 20% https://www.tomshardware.com/tech-industry/u-s-semiconductor-design-company-fined-usd140-million-over-china-dealings-sold-software-to-a-military-institution-thought-to-be-conducting-nuclear-explosion-simulations

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องทดลอง: เมื่อควอนตัมมาช่วยออกแบบชิป ทีมนักวิจัยจากออสเตรเลียได้พัฒนาเทคนิคใหม่ที่ผสานระหว่างควอนตัมคอมพิวติ้งกับแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อออกแบบชิปเซมิคอนดักเตอร์ได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยใช้โมเดลที่เรียกว่า Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR) ซึ่งสามารถแปลงข้อมูลคลาสสิกให้กลายเป็นสถานะควอนตัม แล้ววิเคราะห์หาความสัมพันธ์ซับซ้อนในข้อมูลขนาดเล็กได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดลองใช้กับตัวอย่างจริง 159 ชิ้นของ GaN HEMT (Gallium Nitride High Electron Mobility Transistor) พบว่า QKAR สามารถคาดการณ์ค่าความต้านทาน Ohmic contact ได้แม่นยำกว่าระบบแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมถึง 8.8–20.1% ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในการออกแบบชิปให้กระแสไฟฟ้าไหลผ่านได้ดี ✅ นักวิจัยออสเตรเลียพัฒนาเทคนิค QKAR เพื่อออกแบบชิปเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ใช้ควอนตัมคอมพิวติ้งแปลงข้อมูลคลาสสิกเป็นสถานะควอนตัม ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลผ่าน quantum kernel ก่อนส่งต่อให้แมชชีนเลิร์นนิงประมวลผล ✅ ใช้ข้อมูลจาก 159 ตัวอย่าง GaN HEMT เพื่อทดสอบโมเดล ➡️ GaN HEMT เป็นวัสดุที่ใช้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ประสิทธิภาพสูง ➡️ โฟกัสที่การคาดการณ์ค่าความต้านทาน Ohmic contact ซึ่งเป็นจุดสำคัญในการออกแบบชิป ✅ QKAR มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมถึง 20.1% ➡️ เหมาะกับข้อมูลขนาดเล็กและมีความซับซ้อนสูง ➡️ ช่วยลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์ ✅ เทคนิคนี้สามารถใช้งานได้กับฮาร์ดแวร์ควอนตัมระดับ NISQ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ➡️ ไม่ต้องรอควอนตัมคอมพิวเตอร์ระดับใหญ่ ➡️ เป็นก้าวแรกสู่การนำควอนตัมมาใช้จริงในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ✅ การผสานควอนตัมกับแมชชีนเลิร์นนิงอาจเปลี่ยนวิธีออกแบบชิปในอนาคต ➡️ เปิดทางสู่การออกแบบที่แม่นยำและรวดเร็วขึ้น ➡️ ลดการพึ่งพาการทดลองในห้องแล็บแบบเดิม ‼️ ฮาร์ดแวร์ควอนตัมในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดด้านความเสถียรและการแก้ไขข้อผิดพลาด ⛔ ต้องการ qubit ที่มีคุณภาพสูงและระบบควบคุมที่แม่นยำ ⛔ การขยายการใช้งานจริงยังต้องพัฒนาอีกมาก ‼️ การใช้ควอนตัมกับข้อมูลขนาดใหญ่ยังไม่สามารถทำได้เต็มรูปแบบ ⛔ ต้องใช้เทคนิคลดมิติข้อมูลก่อนเข้าสู่ระบบควอนตัม ⛔ อาจสูญเสียรายละเอียดบางส่วนที่สำคัญ ‼️ การเปรียบเทียบกับโมเดลคลาสสิกยังขึ้นอยู่กับการปรับแต่งพารามิเตอร์ของแต่ละโมเดล ⛔ โมเดลคลาสสิกอาจให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงหากปรับแต่งอย่างเหมาะสม ⛔ ต้องมีการทดสอบในบริบทที่หลากหลายก่อนสรุปว่า QML เหนือกว่า ‼️ การนำเทคนิคนี้ไปใช้ในอุตสาหกรรมจริงยังต้องผ่านการพิสูจน์เพิ่มเติม ⛔ ต้องทดสอบกับกระบวนการผลิตจริงและอุปกรณ์หลากหลายประเภท ⛔ ต้องมีการประเมินความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ก่อนนำไปใช้เชิงพาณิชย์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/quantum-machine-learning-unlocks-new-efficient-chip-design-pipeline-encoding-data-in-quantum-states-then-analyzing-it-with-machine-learning-up-to-20-percent-more-effective-than-traditional-models

🎙️ เรื่องเล่าจากแนวรบไซเบอร์: เมื่อยูเครนโจมตีรัสเซียด้วยข้อมูลแทนกระสุน ในช่วงปลายเดือนกรกฎาคม 2025 ยูเครนได้เปิดปฏิบัติการไซเบอร์สองแนวพร้อมกัน: 1️⃣ การโจมตีแหลมไครเมีย หน่วยข่าวกรองทหารยูเครน (HUR) เปิดปฏิบัติการพิเศษด้วยการโจมตีแบบ DDoS (Distributed Denial-of-Service) ใส่ระบบสารสนเทศของหน่วยงานปกครองรัสเซียในไครเมีย ส่งผลให้ระบบเครือข่ายและข้อมูลของรัฐบาลท้องถิ่นเป็นอัมพาต พร้อมกับการขโมยข้อมูลกว่า 100TB ก่อนลบข้อมูลทั้งหมดออกจากเซิร์ฟเวอร์ 2️⃣ การโจมตีสายการบิน Aeroflot กลุ่มแฮกเกอร์ Silent Crow และ Belarusian Cyber Partisans อ้างว่าได้แทรกซึมระบบของ Aeroflot มานานกว่า 1 ปี ก่อนจะทำลายเซิร์ฟเวอร์กว่า 7,000 เครื่อง ทำให้ต้องยกเลิกเที่ยวบินกว่า 100 เที่ยว และเว็บไซต์ของบริษัทใช้งานไม่ได้3 ทั้งสองปฏิบัติการนี้เกิดขึ้นหลังจากยูเครนร่วมมือกับกลุ่ม BO Team และ Ukrainian Cyber Alliance โจมตีบริษัท Gaskar Group ผู้ผลิตโดรนรายใหญ่ของรัสเซีย ทำลายข้อมูลกว่า 47TB และทำให้การผลิตโดรนหยุดชะงัก ✅ ยูเครนโจมตีไซเบอร์ใส่หน่วยงานรัสเซียในแหลมไครเมีย ➡️ ใช้ DDoS ทำให้ระบบเครือข่ายของรัฐบาลท้องถิ่นเป็นอัมพาต ➡️ ขโมยข้อมูลกว่า 100TB ก่อนลบออกจากเซิร์ฟเวอร์ทั้งหมด ✅ สายการบิน Aeroflot ถูกโจมตีโดย Silent Crow และ Cyber Partisans ➡️ ทำลายเซิร์ฟเวอร์กว่า 7,000 เครื่อง และระบบ IT ทั้งหมดของบริษัท3 ➡️ ยกเลิกเที่ยวบินกว่า 100 เที่ยว และเว็บไซต์ใช้งานไม่ได้ ✅ กลุ่มแฮกเกอร์ Silent Crow แทรกซึมระบบ Aeroflot มานานกว่า 1 ปี ➡️ ขโมยข้อมูลผู้โดยสาร, อีเมลภายใน, และไฟล์เสียงการสื่อสาร6 ➡️ ขู่ว่าจะเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของผู้โดยสารทั้งหมดในอนาคต ✅ การโจมตี Gaskar Group ทำให้การผลิตโดรนของรัสเซียหยุดชะงัก ➡️ ข้อมูลการออกแบบโดรนและซอร์สโค้ดถูกขโมยและส่งให้กองทัพยูเครน5 ➡️ ระบบบัญชี, การผลิต และอินเทอร์เน็ตของบริษัทถูกทำลาย ✅ ยูเครนใช้ไซเบอร์เป็นยุทธศาสตร์หลักในการทำสงคราม ➡️ มุ่งโจมตีโครงสร้างพื้นฐานของรัสเซียแทนการปะทะโดยตรง ➡️ สร้างความเสียหายเชิงยุทธศาสตร์โดยไม่ต้องใช้ระเบิด ‼️ การโจมตีไซเบอร์อาจส่งผลกระทบต่อพลเรือนและข้อมูลส่วนบุคคล ⛔ ข้อมูลผู้โดยสาร Aeroflot ถูกขโมยและอาจถูกเปิดเผยสาธารณะ3 ⛔ เสี่ยงต่อการละเมิดสิทธิส่วนบุคคลและความปลอดภัยของประชาชน ‼️ การโจมตีโครงสร้างพื้นฐานอาจนำไปสู่การตอบโต้ที่รุนแรงจากรัสเซีย ⛔ รัสเซียอาจเพิ่มมาตรการตอบโต้ทางไซเบอร์หรือทางทหาร ⛔ เสี่ยงต่อการขยายความขัดแย้งไปยังประเทศพันธมิตร ‼️ การใช้ DDoS เป็นเครื่องมือเบี่ยงเบนความสนใจอาจทำให้การป้องกันล่าช้า ⛔ องค์กรอาจไม่ทันสังเกตการโจมตีหลักที่เกิดขึ้นพร้อมกัน ⛔ ต้องใช้ทรัพยากรเพิ่มในการตรวจสอบและป้องกันหลายแนวทาง ‼️ การโจมตีแบบทำลายข้อมูลอาจทำให้การฟื้นฟูระบบเป็นไปได้ยาก ⛔ Aeroflot และ Gaskar อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนในการกู้คืนระบบ ⛔ หากไม่มีสำรองข้อมูลแบบออฟไลน์ อาจสูญเสียข้อมูลถาวร https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/ukraine-strikes-back-at-russia-launches-cyberattack-on-forces-in-crimea-as-independent-hackers-target-airline-aeroflot-grounding-dozens-of-planes

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องแล็บ: เมื่อ V-Color เปิดตัวแรม 2TB สำหรับ AMD Threadripper Pro 9000 ในยุคที่งานด้าน AI, การเรนเดอร์ 3D และการจำลองทางวิทยาศาสตร์ต้องการหน่วยความจำมหาศาล V-Color ได้เปิดตัวชุดแรม DDR5 OC RDIMM รุ่นใหม่ที่รองรับความจุสูงสุดถึง 2TB ต่อระบบ โดยใช้โมดูลขนาด 256GB ต่อแถว ซึ่งเป็นครั้งแรกของโลกที่ RDIMM ขนาดนี้สามารถโอเวอร์คล็อกได้ แรมชุดนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานร่วมกับซีพียู AMD Threadripper Pro 9000 WX-series รุ่นใหม่ล่าสุด โดยเฉพาะรุ่นเรือธง 9995WX ที่มีถึง 96 คอร์ และ 192 เธรด พร้อมรองรับแรม DDR5-6400 ได้สูงสุด 2TB ผ่านชิปเซ็ต WRX90 แบบ 8 แชนแนล ✅ V-Color เปิดตัวโมดูลแรม DDR5 OC RDIMM ขนาด 256GB ต่อแถว ➡️ รองรับการโอเวอร์คล็อกได้ถึง 6400 MT/s สำหรับโมดูลใหญ่ และสูงสุด 8200 MT/s สำหรับโมดูลเล็ก ➡️ มีรุ่น RGB สำหรับขนาด 16GB–64GB และรุ่นไม่ตกแต่งสำหรับขนาดใหญ่ ✅ รองรับการติดตั้งสูงสุด 2TB บนระบบ AMD Threadripper Pro 9000 ➡️ ใช้ได้กับชิปเซ็ต WRX90 (8 แชนแนล) และ TRX50 (4 แชนแนล) ➡️ TRX50 รองรับสูงสุด 1TB และมี PCIe 5.0 ถึง 80 เลน ✅ ผ่านการทดสอบความเสถียรและความร้อนอย่างเข้มข้น ➡️ V-Color ยืนยันว่าโมดูลสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในระบบที่ใช้แรมสูงสุด ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI, การเรนเดอร์, การจำลอง และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ✅ ซีพียู Threadripper Pro 9995WX มีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 73% ➡️ เหมาะสำหรับงานระดับมืออาชีพที่ต้องการพลังประมวลผลและแรมมหาศาล ➡️ เปิดตัวพร้อมกันกับแรมชุดใหม่ในไตรมาส 3 ปี 2025 ✅ แรมชุดนี้จะวางจำหน่ายผ่านเว็บไซต์ V-Color และตัวแทนจำหน่ายทั่วโลก ➡️ ยังไม่มีการเปิดเผยราคาชุดแรม 2TB แต่คาดว่าจะต่ำกว่าชุด LRDIMM ที่ขายอยู่ราว $11,599 ➡️ เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าสำหรับผู้ใช้สายเวิร์กสเตชัน ‼️ การใช้แรมความจุสูงอาจต้องการระบบระบายความร้อนและพลังงานที่เหมาะสม ⛔ หากระบบระบายความร้อนไม่ดี อาจเกิดความร้อนสะสมและลดประสิทธิภาพ ⛔ ต้องใช้พาวเวอร์ซัพพลายที่รองรับโหลดสูงอย่างต่อเนื่อง ‼️ การโอเวอร์คล็อกแรมขนาดใหญ่มีความเสี่ยงต่อความเสถียรของระบบ ⛔ แม้ผ่านการทดสอบ แต่การใช้งานจริงอาจมีความแตกต่างตามเมนบอร์ดและ BIOS ⛔ ควรตรวจสอบความเข้ากันได้กับเมนบอร์ดก่อนซื้อ ‼️ ราคาของแรมระดับนี้ยังไม่เปิดเผย อาจสูงเกินงบของผู้ใช้ทั่วไป ⛔ แม้จะถูกกว่าชุด LRDIMM แต่ยังคงเป็นระดับพรีเมียม ⛔ เหมาะสำหรับองค์กรหรือผู้ใช้ระดับมืออาชีพมากกว่าผู้ใช้ทั่วไป ‼️ การใช้แรม 2TB อาจเกินความจำเป็นสำหรับงานทั่วไป ⛔ งานทั่วไปไม่ต้องการแรมระดับนี้ อาจเป็นการลงทุนเกินจำเป็น ⛔ ควรประเมินความต้องการจริงก่อนตัดสินใจซื้อ https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/v-color-announces-2tb-rdimm-kits-for-threadripper-pro-9000-256gb-modules-promise-stability-at-absurdly-high-ram-capacities

เปิดกองกำลังนักรบชุดดำ ผู้ยืนหยัดทุกสมรภูมิ [30/7/68] #กองกำลังนักรบชุดดำ #ฮีโร่แนวหน้า #ผู้ยืนหยัดทุกสมรภูมิ #นักรบไทยไม่ถอย #BlackOpsThailand #ThaiEliteForces #แนวหน้าชายแดน #ข่าวความมั่นคง #ข่าววันนี้ #ข่าวดัง #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #CambodiaNoCeasefire #TruthFromThailand #thaitimes #news1 #shorts

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อ FBI ปิดบัญชี Chaos ด้วย Bitcoin ในเดือนเมษายน 2025 FBI Dallas ได้ยึด Bitcoin จำนวน 20.2891382 BTC จากกระเป๋าเงินดิจิทัลของสมาชิกกลุ่ม Chaos ransomware ที่ใช้ชื่อว่า “Hors” ซึ่งเชื่อมโยงกับการโจมตีไซเบอร์และเรียกค่าไถ่จากเหยื่อในรัฐเท็กซัสและพื้นที่อื่น ๆ Chaos เป็นกลุ่มแรนซัมแวร์แบบ RaaS (Ransomware-as-a-Service) ที่เพิ่งเกิดขึ้นในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 โดยเชื่อว่าเป็นการรวมตัวของอดีตสมาชิกกลุ่ม BlackSuit ซึ่งถูกปราบปรามโดยปฏิบัติการระหว่างประเทศชื่อ “Operation Checkmate” กลุ่ม Chaos ใช้เทคนิคการโจมตีแบบ double extortion คือการเข้ารหัสไฟล์ของเหยื่อและขโมยข้อมูลเพื่อข่มขู่เปิดเผยหากไม่จ่ายค่าไถ่ โดยเรียกเงินสูงถึง $300,000 ต่อราย และใช้วิธีหลอกลวงผ่านโทรศัพท์ให้เหยื่อเปิด Microsoft Quick Assist เพื่อให้แฮกเกอร์เข้าถึงระบบ ✅ FBI Dallas ยึด Bitcoin มูลค่ากว่า $2.4 ล้านจากสมาชิกกลุ่ม Chaos ➡️ ยึดจากกระเป๋าเงินดิจิทัลของ “Hors” ผู้ต้องสงสัยโจมตีไซเบอร์ในเท็กซัส ➡️ ยื่นคำร้องขอยึดทรัพย์แบบพลเรือนเพื่อโอนเข้ารัฐบาลสหรัฐฯ ✅ Chaos ransomware เป็นกลุ่มใหม่ที่เกิดขึ้นหลัง BlackSuit ถูกปราบปราม ➡️ มีลักษณะการโจมตีคล้าย BlackSuit เช่น การเข้ารหัสไฟล์และข่มขู่เปิดเผยข้อมูล ➡️ ใช้ชื่อ “.chaos” เป็นนามสกุลไฟล์ที่ถูกเข้ารหัส และ “readme.chaos.txt” เป็นโน้ตเรียกค่าไถ่ ✅ ใช้เทคนิคหลอกลวงผ่านโทรศัพท์และซอฟต์แวร์ช่วยเหลือระยะไกล ➡️ หลอกเหยื่อให้เปิด Microsoft Quick Assist เพื่อให้แฮกเกอร์เข้าถึงระบบ ➡️ ใช้เครื่องมือ RMM เช่น AnyDesk และ ScreenConnect เพื่อคงการเข้าถึง ✅ หากเหยื่อจ่ายเงิน จะได้รับ decryptor และรายงานช่องโหว่ของระบบ ➡️ สัญญาว่าจะลบข้อมูลที่ขโมยไปและไม่โจมตีซ้ำ ➡️ หากไม่จ่าย จะถูกข่มขู่ด้วยการเปิดเผยข้อมูลและโจมตี DDoS ✅ Chaos สามารถโจมตีระบบ Windows, Linux, ESXi และ NAS ได้ ➡️ ใช้การเข้ารหัสแบบ selective encryption เพื่อเพิ่มความเร็ว ➡️ มีระบบป้องกันการวิเคราะห์และหลบเลี่ยง sandbox/debugger ‼️ การใช้เครื่องมือช่วยเหลือระยะไกลอาจเปิดช่องให้แฮกเกอร์เข้าถึงระบบ ⛔ Microsoft Quick Assist ถูกใช้เป็นช่องทางหลักในการหลอกเหยื่อ ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบตัวตนผู้ขอความช่วยเหลือก่อนให้สิทธิ์เข้าถึง ‼️ การไม่จ่ายค่าไถ่อาจนำไปสู่การเปิดเผยข้อมูลและโจมตีเพิ่มเติม ⛔ Chaos ข่มขู่จะเปิดเผยข้อมูลต่อสาธารณะและโจมตี DDoS ⛔ ส่งผลต่อชื่อเสียงและความเชื่อมั่นขององค์กร ‼️ การใช้สกุลเงินดิจิทัลไม่สามารถปกปิดตัวตนได้เสมอไป ⛔ FBI สามารถติดตามและยึด Bitcoin ผ่านการวิเคราะห์บล็อกเชน ⛔ การใช้ crypto ไม่ได้หมายถึงความปลอดภัยจากการถูกจับกุม ‼️ กลุ่มแรนซัมแวร์มีแนวโน้มเปลี่ยนชื่อและกลับมาใหม่หลังถูกปราบปราม ⛔ Chaos อาจเป็นการรีแบรนด์จาก BlackSuit ซึ่งเดิมคือ Royal และ Conti ⛔ การปราบปรามต้องต่อเนื่องและครอบคลุมทั้งโครงสร้างพื้นฐานและการเงิน https://www.tomshardware.com/tech-industry/cryptocurrency/fbi-seizes-usd2-4-million-in-bitcoin-from-member-of-recently-ascendant-chaos-ransomware-group

🎙️ เรื่องเล่าจากพีซียุคใหม่: เมื่อ LLM ขนาด 128B รันได้ในเครื่องของคุณ AMD ได้เปิดตัวอัปเดตไดรเวอร์ใหม่ Adrenalin Edition 25.8.1 ที่ทำให้ชิป Ryzen AI Max+ รุ่น 395 สามารถรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับ 128 พันล้านพารามิเตอร์ได้ในเครื่องพีซีทั่วไป โดยใช้เทคโนโลยี Variable Graphics Memory (VGM) ที่สามารถจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกได้สูงถึง 96GB จากแรมรวม 128GB สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถรันโมเดล Llama 4 Scout จาก Meta ได้แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ซึ่งเป็นโมเดลแบบ Mixture-of-Experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 109B แต่ใช้จริงเพียง 17B ต่อครั้ง ทำให้ประสิทธิภาพการประมวลผลยังคงสูงถึง 15 tokens ต่อวินาที ที่น่าตื่นเต้นคือ AMD ยังเพิ่มขนาด context window ได้ถึง 256,000 tokens ซึ่งมากกว่ามาตรฐานเดิมที่อยู่ราว 4,096 tokens ทำให้สามารถสรุปเอกสารยาว ๆ หรือทำงานแบบ agentic workflows ได้อย่างลื่นไหล ✅ AMD เปิดตัวไดรเวอร์ใหม่ที่รองรับโมเดล LLM ขนาด 128B บนพีซีทั่วไป ➡️ ใช้ Adrenalin Edition 25.8.1 WHQL ร่วมกับ Ryzen AI Max+ 395 ➡️ รองรับการรันโมเดล Llama 4 Scout จาก Meta ได้แบบ local ✅ ใช้ Variable Graphics Memory (VGM) เพื่อจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกสูงสุด 96GB ➡️ จากแรมรวม 128GB บนระบบ Ryzen AI Max+ ➡️ ทำให้สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องใช้ GPU แยก ✅ Llama 4 Scout เป็นโมเดลแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ➡️ มีพารามิเตอร์รวม 109B แต่ใช้จริงเพียง 17B ต่อครั้ง ➡️ ประสิทธิภาพสูงถึง 15 tokens ต่อวินาที ✅ ขนาด context window เพิ่มขึ้นถึง 256,000 tokens ➡️ รองรับงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในครั้งเดียว เช่น RAG หรือ MCP ➡️ เหมาะสำหรับงานสรุปเอกสาร, การวิเคราะห์ข้อมูล, และ agentic workflows ✅ เปิดทางให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถเข้าถึงพลัง AI ได้โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ➡️ ลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและค่าใช้จ่ายระยะยาว ➡️ เหมาะสำหรับนักพัฒนา, นักวิจัย, และผู้ใช้สาย productivity ‼️ การรันโมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงและมีราคาสูง ⛔ Ryzen AI Max+ 395 พร้อมแรม 128GB มีราคาสูงกว่า $2,000 ⛔ ไม่เหมาะสำหรับผู้ใช้ทั่วไปที่มีงบจำกัด ‼️ การใช้โมเดลแบบ local ต้องระวังเรื่องความปลอดภัยของระบบ ⛔ หากติดตั้งจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ อาจเกิดความเสียหายต่อระบบ ⛔ AMD เตือนว่าการให้ LLM เข้าถึงเครื่องอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด ‼️ การจัดสรรหน่วยความจำกราฟิกสูงอาจกระทบต่อการใช้งานอื่น ๆ ⛔ หากใช้ VGM เต็ม 96GB อาจทำให้ระบบขาดแรมสำหรับงานอื่น ⛔ ต้องบริหารทรัพยากรอย่างระมัดระวัง ‼️ การรันโมเดล MoE ต้องโหลดพารามิเตอร์ทั้งหมดแม้ใช้เพียงบางส่วน ⛔ footprint หน่วยความจำเทียบเท่ากับโมเดล dense ขนาด 109B ⛔ ต้องมีแรมเพียงพอแม้จะใช้แค่ 17B ในการประมวลผล https://wccftech.com/amd-ryzen-ai-max-processors-offer-a-96gb-memory-for-consumer-graphics/

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องแล็บ: เมื่อ AMD ส่งชิป “PRO” และ “F” ลงตลาดเพื่อจับกลุ่มใหม่ ในช่วงปลายเดือนกรกฎาคม 2025 มีข้อมูลหลุดจากเว็บไซต์ ASUS ที่เผยให้เห็นว่า AMD เตรียมเปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ในตระกูล Ryzen 9000 ได้แก่: ➡️ Ryzen 7 9700F: เป็นรุ่นแรกในซีรีส์ Zen 5 ที่ไม่มี iGPU (กราฟิกในตัว) โดยมีสเปกใกล้เคียงกับ 9700X คือ 8 คอร์ 16 เธรด, L3 cache 32MB, base clock 3.8GHz และ TDP 65W เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่มีการ์ดจอแยกอยู่แล้ว ➡️ Ryzen PRO 9000 Series: เป็นซีพียูสำหรับองค์กรขนาดเล็กหรือเวิร์กสเตชันระดับเริ่มต้น โดยมี 3 รุ่นย่อย: - PRO 9 9945: 12 คอร์ 24 เธรด, base clock 3.4GHz, L3 cache 64MB - PRO 7 9745: 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8GHz, L3 cache 32MB - PRO 5 9645: 6 คอร์ 12 เธรด, base clock 3.9GHz, L3 cache 32MB ทั้งหมดมี TDP 65W และใช้สถาปัตยกรรม Granite Ridge (Zen 5) เหมือนกับรุ่นคอนซูเมอร์ แต่เน้นความเสถียรและการจัดการสำหรับองค์กร ✅ Ryzen 7 9700F เป็นซีพียู Zen 5 รุ่นแรกที่ไม่มี iGPU ➡️ ต้องใช้การ์ดจอแยกในการแสดงผล ➡️ สเปกใกล้เคียงกับ 9700X แต่ราคาถูกกว่า ✅ PRO 9000 Series เป็นรุ่นสำหรับองค์กรขนาดเล็ก ➡️ มี 3 รุ่นย่อย: PRO 9 9945, PRO 7 9745, PRO 5 9645 ➡️ ใช้สเปกใกล้เคียงกับรุ่นคอนซูเมอร์แต่เน้นความเสถียร ✅ PRO 9 9945 มีสเปกเท่ากับ Ryzen 9 9900X แต่ clock ต่ำกว่า ➡️ ลด TDP จาก 120W เหลือ 65W เพื่อความประหยัดพลังงาน ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการประสิทธิภาพแต่ควบคุมความร้อน ✅ PRO 7 9745 มีสเปกเหมือนกับ Ryzen 7 9700F ➡️ เหมาะสำหรับเวิร์กสเตชันระดับกลาง ➡️ ใช้ได้กับเมนบอร์ด AM5 ที่รองรับ Zen 5 ✅ PRO 5 9645 ใกล้เคียงกับ Ryzen 5 9600X ➡️ ยังไม่มีข้อมูล boost clock ➡️ เหมาะสำหรับงานทั่วไปในองค์กร https://wccftech.com/amd-prepares-granite-ridge-pro-chips-and-ryzen-7-9700f-for-consumers-as-spotted-on-asus-website-core-clock-cache-and-tdp-leaked/

..ทหารไทยสรุปทันทีเถอะว่าเรา..มีไส้ศึกศัตรูภายในที่ทรยศและขายชาติกบฎจริงในรัฐบาลไทยเราเอง,มากมายหลายหน่วยงานแน่นอน ชี้เป้าช่วยเขมรสาระพัดวิธี,รัฐบาลไทยไม่น่าไว้วางใจแล้วในเวลาปัจจุบันต่ออธิปไตยชาติไทยเรา,ไม่มีความเชื่อใจไม่ไว้วางใจแล้วนั้น,เรา..ประชาชนไม่ไว้วางใจนั้นเอง,ต้องถูกยึดอำนาจโดยทหารไทยโดยรวดเร็ว ทหารอย่าเกรงใจกลัวเสียหน้าเสียอะไรผีบ้าที่โลกมองไทยที่โลกเขียนระเบียบผีบ้ามาบังคับไทยเลย,เราจัดการภายในอธิปไตยเราเองด้วยมิได้รุกรานแทรกแซงแบบอเมริกาแทรกแซงเข้าข้างอิสราเอลจนไปทิ้งระเบิดใส่อิหร่านนั้น,เราปกป้องภายในอธิปไตยเราก่อน,เรื่องเขมรจะไม่มีวันจบหากยังปล่อยให้รัฐบาลนี้มีอำนาจในมือ,เขมรจะตบมือข้างเดียวไม่ได้,ทุกๆเกมส์ในกระดานจะเป็นทหารไทยควบคุมจริงทันทีทั้งหมดหลังยึดอำนาจแล้ว,มหาอำนาจใดๆมันยึดผลประโยชน์มันเท่านั้น,อย่าใส่ใจมันเลย,คนไทยประชาชนไทยเราพร้อมร่วมกันสนับสนุนด้านหลังทั้งหมดเพราะจะตัดตอนอิทธิพลมหาอำนาจทั้งหมดทันทีไม่ใครใช้ไทยเป็นฐานสร้างสงครามโลก,ยึดเขมรด้วย,จีนก็ใช้เขมรไม่ได้,อเมริกาก็ใช้ไทยและเขมรไม่ได้,จะเกิดความสงบสุขทันทีใน ไทย เขมร บนช่วงเวลาสงครามโลก ถ้าลาว เวียดนาม พม่า ลงนามในสัญญาห้ามประเทศใดๆเป็นฐานทำสงครามโลกก็จะปล่อยภัยทันทีในเวลานี้,แต่ต้องเด็ดขาดเด็ดชีพฮุนเซนฮุนมาเนตจริงก่อน,ยึดเขมรจบสงครามนี้ทันที,ciaก็แทรกแซงไม่ได้ด้วยจะสั่งรัฐบาลไทยอีกก็ไม่ได้อีกเพราะทหารไทยยึดอำนาจรัฐบาลแล้ว,แม้ประยุทธจะเขียนห้ามยึดอำนาจช่วยอีลิท,เราทำเพื่อแผ่นดินไทยและประชาชนสนับสนุนทั้งประเทศย่อมโมฆะไปได้,ciaจะควบคุมสั่งซ้านหันขวาหันไม่ได้อีก,เขมรถูกไทยยึดอีกciaจะมาสร้างความแตกแยกอีกในภูมิภาคนี้ไม่ได้,ปัญหาทั่วอาเชียนเราจะสงบลงทันที. https://youtube.com/watch?v=TGeIusVC1LA&si=0wrMrOMlQPWtHJFH

แถลงการณ์กองทัพบก กัมพูชาละเมิด ข้อตกลงหยุดยิง • พื้นที่คานม้า เวลา 21.30-22.00 น. กัมพูชาใช้อาวุธ ปืนเล็กยิงเข้าใส่ไทย จนเกิดการปะทะ • พื้นที่เขาพระวิหาร (ภูมะเขือ/ห้วยตามาเรีย) ช่วง 22.00 น. กัมพูชามีการใช้อาวุธปืนเล็กยิงต่อเนื่อง เครื่องยิงลูกระเบิด ยิงเป็นระยะไทยตอบโต้ป้องกันตนเอง จนถึงเช้า • ผามออีแดง พบการยิงเครื่องลูกระเบิดจากกัมพูชา เข้ามาเขตแดนไทย ** มีการแก้ไขสถานที่จากโพสต์ก่อนหน้า เพื่อความถูกต้องของข้อมูล ทางแอดมินต้องขอภัยด้วยครับ ** #TruthFromThailand #กัมพูชายิงก่อน #CambodiaOpenedFire #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #กองทัพบกทันกระแส

รายการคุณอาสนธิดับไปเฉยๆเลยคะดูไม่ได้#ไม่ใช่แค่ทหารถูกเตะตัดขาเท่านั้นแต่พวกมันต้องการปิดหูปิดตาประชาชนด้วย#ศึกนอกไม่น่ากลัวเท่าศึกในนรกส่งพวกมันมาเกิด#ประเทศสหรัฐฯ,จีน,มาเลย์..ไมน่า่จะใช่มิตรของไทยอีกต่อไปแล้วเพราะจงใจเตะตัดขาเราโดยอ้างการเจรจาเพื่อช่วยกัมพูชาๆได้ประโยชน์#ไทยไม่ได้อะไรเลยในครั้งนี้พวกมันหูหนวกตาบอดกันหรือไงเงียบกริบ🙉🙈🙊กัมพูชามันหยุดยิงไหม?เราต้องสูญเสียกำลังพลเสียชีวิตไปจำนวนมากแค้นนี้จะจำจนวันตาย#พระสยามเทวาธิราชพระแม่ธรณีเป็นสักขีพยานใครขายชาติกินขอสาปแช่งพวกมันจงพินาศ🔥👎💀🔆🔱"ตามคำของหลวงตามหาบัวจงเป็นจริง ณ.บัดนี้ด้วยเทอญ🙏🏿

ขะแมร์ “แฉ” เขมร เป็นหลักฐานต่อชาวโลก เขมรสร้าง IO ปั่นเท็จ (Khmer whistleblowers expose Cambodia’s disinformation IO to the world.) [30/7/68] #ขะแมร์แฉเขมร #แฉIOเขมร #หลักฐานชัดต่อชาวโลก #ปั่นเท็จผ่านสื่อ #CambodiaDisinformation #KhmerWhistleblower #แฉแผนลวงโลก #ข่าวต่างประเทศ #ข่าววันนี้ #ข่าวดัง #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #CambodiaNoCeasefire #TruthFromThailand #Hunsenfiredfirst #thaitimes #news1 #shorts

สส."สหัสวัต" โพสต์จวกทหารเดือด! ก่อนขอโทษ พรรคประชาชนตักเตือน หลังวิจารณ์กองทัพ "ส้นตีน" สร้างความไม่พอใจ ด้านเจ้าตัวอ้างหวังให้รัฐสื่อสารชัดเจน ลดความกังวลประชาชน อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000071845 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

กัมพูชาละเมิดข้อตกลงหยุดยิงซ้ำ! กองทัพบกประณาม ยันพร้อมปกป้องอธิปไตยไทย https://www.thai-tai.tv/news/20626/ . #ไทยไทด้วย #ชายแดนไทยกัมพูชา #ละเมิดหยุดยิง #กองทัพบก #ปกป้องอธิปไตย #ศรีสะเกษ #ช่องคานม้า #เขาพระวิหาร #ผามออีแดง #ความขัดแย้งชายแดน