🚀 “NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference” NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก ✅ ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300 ➡️ เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200 ➡️ เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า ➡️ ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS ➡️ หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ✅ เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้ ➡️ ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ➡️ ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล ➡️ shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps ✅ ผลการทดสอบ MLPerf v5.1 ➡️ GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper ➡️ เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving ➡️ ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก ➡️ Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง ➡️ Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน ➡️ Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200

🕵️‍♂️ “EggStreme: มัลแวร์ไร้ไฟล์จากจีนเจาะระบบทหารฟิลิปปินส์ — ปฏิบัติการลับที่ซับซ้อนที่สุดในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก” Bitdefender เผยการค้นพบมัลแวร์สายพันธุ์ใหม่ชื่อว่า “EggStreme” ซึ่งถูกใช้โดยกลุ่ม APT (Advanced Persistent Threat) จากจีนในการเจาะระบบของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับกองทัพฟิลิปปินส์ และยังพบการใช้งานในองค์กรทหารทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก EggStreme ไม่ใช่มัลแวร์ทั่วไป แต่เป็น “framework” ที่ประกอบด้วยหลายโมดูลทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ โดยเริ่มจาก EggStremeFuel ซึ่งเป็นตัวโหลดที่เตรียมสภาพแวดล้อม จากนั้นจึงเรียกใช้ EggStremeAgent ซึ่งเป็น backdoor หลักที่สามารถสอดแนมระบบ, ขโมยข้อมูล, ลบหรือแก้ไขไฟล์ และฝัง keylogger ลงใน explorer.exe ทุกครั้งที่มีการเปิด session ใหม่ ความน่ากลัวของ EggStreme คือมันเป็น “fileless malware” — ไม่มีไฟล์มัลแวร์อยู่บนดิสก์ แต่จะถอดรหัสและรัน payload ในหน่วยความจำเท่านั้น ทำให้ระบบป้องกันทั่วไปตรวจจับได้ยากมาก และยังใช้เทคนิค DLL sideloading เพื่อแอบแฝงตัวในโปรแกรมที่ดูปลอดภัย นอกจาก EggStremeAgent ยังมี EggStremeWizard ซึ่งเป็น backdoor รองที่ใช้ xwizard.exe ในการ sideload DLL และมีรายชื่อ fallback servers เพื่อรักษาการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุม (C2) แม้เซิร์ฟเวอร์หลักจะถูกปิดไปแล้ว พร้อมกับเครื่องมือ proxy ชื่อว่า Stowaway ที่ช่วยให้ผู้โจมตีสามารถส่งข้อมูลภายในเครือข่ายโดยไม่ถูกไฟร์วอลล์บล็อก การโจมตีนี้เกิดขึ้นท่ามกลางความตึงเครียดในทะเลจีนใต้ ซึ่งฟิลิปปินส์เผชิญกับการโจมตีไซเบอร์เพิ่มขึ้นกว่า 300% ตั้งแต่ต้นปี 2024 โดย EggStreme เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สะท้อนถึงการพัฒนาเชิงอุตสาหกรรมของการจารกรรมไซเบอร์ — ไม่ใช่แค่เครื่องมือเดี่ยว แต่เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อควบคุมเป้าหมายในระยะยาว ✅ โครงสร้างมัลแวร์ EggStreme ➡️ เริ่มจาก EggStremeFuel ที่เตรียมระบบและเรียกใช้ EggStremeLoader ➡️ EggStremeReflectiveLoader จะรัน EggStremeAgent ซึ่งเป็น backdoor หลัก ➡️ EggStremeAgent รองรับคำสั่ง 58 แบบ เช่น สแกนระบบ, ขโมยข้อมูล, ฝัง payload ➡️ ฝัง keylogger ลงใน explorer.exe ทุกครั้งที่เปิด session ใหม่ ✅ เทคนิคการแฝงตัว ➡️ ใช้ DLL sideloading ผ่านไฟล์ที่ดูปลอดภัย เช่น xwizard.exe ➡️ payload ถูกถอดรหัสและรันในหน่วยความจำเท่านั้น (fileless execution) ➡️ สื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน gRPC แบบเข้ารหัส ➡️ มี fallback servers เพื่อรักษาการเชื่อมต่อแม้เซิร์ฟเวอร์หลักถูกปิด ✅ เครื่องมือเสริมใน framework ➡️ EggStremeWizard เป็น backdoor รองที่ให้ reverse shell และอัปโหลดไฟล์ ➡️ Stowaway proxy ช่วยส่งข้อมูลผ่านเครือข่ายภายในโดยไม่ถูกบล็อก ➡️ ระบบสามารถเคลื่อนย้ายภายในเครือข่าย (lateral movement) ได้อย่างแนบเนียน ➡️ framework ถูกออกแบบให้มีความยืดหยุ่นและปรับตัวตามเป้าหมาย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Bitdefender พบการโจมตีครั้งแรกในต้นปี 2024 ผ่าน batch script บน SMB share ➡️ ฟิลิปปินส์เผชิญการโจมตีไซเบอร์เพิ่มขึ้นกว่า 300% จากความขัดแย้งในทะเลจีนใต้ ➡️ EggStreme เป็นตัวอย่างของการพัฒนา “ชุดเครื่องมือจารกรรม” ที่มีความซับซ้อนสูง ➡️ นักวิจัยเตือนว่าองค์กรใน APAC ควรใช้ IOC ที่เผยแพร่เพื่อป้องกันการโจมตี https://hackread.com/chinese-apt-philippine-military-eggstreme-fileless-malware/

🎙️ เรื่องเล่าจาก ETH Zurich ถึง 1811 ภาษา: เมื่อโมเดลภาษาไม่ได้ถูกสร้างเพื่อแข่งขัน แต่เพื่อให้ทุกคนเข้าถึงได้ Apertus เป็นโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดย Swiss National AI Institute (SNAI) ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างโมเดลที่เปิดทุกส่วน—ตั้งแต่โค้ด, น้ำหนักโมเดล, ข้อมูลเทรน, ไปจนถึงสูตรการเทรนเอง โมเดลมีสองขนาดคือ 8B และ 70B พารามิเตอร์ โดยเวอร์ชัน 70B ถูกเทรนด้วยข้อมูล 15 ล้านล้าน token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ผ่านกระบวนการ curriculum learning ที่จัดลำดับเนื้อหาอย่างเป็นระบบ Apertus รองรับภาษามากถึง 1811 ภาษา โดย 40% ของข้อมูลเทรนเป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ เช่น Swiss German, Romansh และภาษาอื่น ๆ ที่มักถูกละเลยในโมเดลทั่วไป โมเดลใช้สถาปัตยกรรม decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน activation ใหม่ชื่อ xIELU และ optimizer แบบ AdEMAMix ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเทรนในระดับ bfloat16 บน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว หลังการเทรน โมเดลยังผ่านการ fine-tune แบบมีผู้ดูแล และ alignment ด้วยเทคนิค QRPO เพื่อให้ตอบสนองต่อผู้ใช้ได้ดีขึ้น โดยไม่ละเมิดความเป็นกลางหรือความปลอดภัย สิ่งที่โดดเด่นคือ Apertus เคารพสิทธิ์ของเจ้าของข้อมูลอย่างเข้มงวด โดยใช้ระบบ opt-out ที่สามารถย้อนกลับได้ และมีระบบ output filter ที่ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดทุก 6 เดือน เพื่อกรองข้อมูลส่วนบุคคลออกจากผลลัพธ์ของโมเดล นอกจากนี้ Apertus ยังถูกออกแบบให้สอดคล้องกับกฎหมายความโปร่งใสของ EU AI Act และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลของสวิตเซอร์แลนด์ โดยมีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ทั้งหมด ✅ ข้อมูลพื้นฐานของ Apertus ➡️ พัฒนาโดย SNAI ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL ➡️ มีสองขนาด: 8B และ 70B พารามิเตอร์ ➡️ เทรนด้วยข้อมูล 15T token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ✅ สถาปัตยกรรมและเทคนิคการเทรน ➡️ ใช้ decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน xIELU ➡️ ใช้ optimizer AdEMAMix และ precision แบบ bfloat16 ➡️ เทรนบน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว ✅ ความสามารถด้านภาษาและความโปร่งใส ➡️ รองรับ 1811 ภาษา โดย 40% เป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ➡️ ใช้ข้อมูลที่เปิดและเคารพ opt-out ของเจ้าของข้อมูล ➡️ มีระบบ output filter สำหรับลบข้อมูลส่วนบุคคลจากผลลัพธ์ ✅ การใช้งานและการ deploy ➡️ รองรับ context ยาวถึง 65,536 token ➡️ ใช้งานผ่าน Transformers v4.56.0, vLLM, SGLang และ MLX ➡️ มีอินเทอร์เฟซผ่าน Swisscom และ PublicAI สำหรับผู้ใช้ทั่วไป ✅ การปฏิบัติตามกฎหมายและจริยธรรม ➡️ สอดคล้องกับ EU AI Act และกฎหมายสวิตเซอร์แลนด์ ➡️ มีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ ➡️ ไม่ใช้ข้อมูลที่ละเมิดสิทธิ์หรือมีเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-70B-2509

🎙️ เรื่องเล่าจาก Influencer ที่ไม่มีวันแก่: เมื่อ AI กลายเป็นคนดังที่แบรนด์รักและ FTC เริ่มไม่ไว้ใจ Lil Miquela เปิดตัวในปี 2016 ในฐานะ “วัยรุ่นบราซิล-อเมริกันจากแคลิฟอร์เนีย” ที่มีชีวิตอยู่บน Instagram เท่านั้น แต่เธอกลับกลายเป็นคนดังที่มีผู้ติดตามกว่า 2.4 ล้านคน ปรากฏตัวบนปกนิตยสาร, ร่วมแคมเปญกับ Calvin Klein และ Prada, และแม้แต่ถ่ายเซลฟี่กับ Nancy Pelosi ที่งานดนตรีในซานฟรานซิสโกเมื่อเดือนก่อน แต่เบื้องหลังของ Lil Miquela คือโมเดล AI ที่สร้างโดยบริษัท Dapper Labs ซึ่งใช้เทคนิคการเรนเดอร์ภาพและการเขียนบทสนทนาให้เหมือนมนุษย์จริง ๆ จนผู้ติดตามหลายคนไม่รู้ว่าเธอไม่ใช่คนจริง การเติบโตของ “AI influencer” ไม่ได้หยุดแค่ Miquela—ยังมี Shudu, Milla Sofia และอีกหลายคนที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นตัวแทนแบรนด์โดยเฉพาะ และนั่นทำให้ FTC (คณะกรรมการการค้าของสหรัฐฯ) ต้องออกกฎใหม่ในปี 2023 โดยระบุว่า virtual influencer ที่ “ดูเหมือนคนจริง” และ “พูดในลักษณะที่ผู้บริโภคอาจเข้าใจว่าเป็นประสบการณ์ส่วนตัว” จะต้องปฏิบัติตามกฎการโฆษณาเหมือน influencer จริงทุกประการ3 นั่นหมายความว่า AI influencer ต้องเปิดเผยความเกี่ยวข้องกับแบรนด์, ห้ามพูดราวกับเคยใช้สินค้าจริง, และแบรนด์ต้องรับผิดชอบต่อสิ่งที่ AI พูด—แม้จะเป็นโมเดลที่ไม่มีความรู้สึกหรือประสบการณ์จริงก็ตาม ✅ การเติบโตของ AI influencer ➡️ Lil Miquela เปิดตัวในปี 2016 และมีผู้ติดตามกว่า 2.4 ล้านคน ➡️ ปรากฏตัวในแคมเปญของแบรนด์ใหญ่ เช่น Calvin Klein และ Prada ➡️ มีการโต้ตอบกับบุคคลจริง เช่น Nancy Pelosi ในงานดนตรี ✅ การกำกับดูแลจาก FTC ➡️ FTC อัปเดต Endorsement Guide ให้ครอบคลุม virtual influencer ➡️ ต้องเปิดเผยความเกี่ยวข้องกับแบรนด์อย่างชัดเจน ➡️ ห้ามพูดราวกับมีประสบการณ์ส่วนตัวกับสินค้า ✅ ตัวอย่าง virtual influencer ที่มีอิทธิพล ➡️ Shudu, Milla Sofia, Lu do Magalu เป็นตัวอย่างของ AI ที่มีผู้ติดตามหลักล้าน ➡️ ถูกใช้เป็นตัวแทนแบรนด์ในหลายประเทศ ➡️ บางรายถูกสร้างโดยแบรนด์เองเพื่อควบคุมภาพลักษณ์และข้อความ ✅ แนวโน้มของตลาดและเทคโนโลยี ➡️ AI influencer ช่วยลดต้นทุนการตลาดและควบคุมเนื้อหาได้เต็มที่ ➡️ ใช้เทคโนโลยีเรนเดอร์ภาพและ NLP เพื่อสร้างบทสนทนาเหมือนจริง ➡️ แบรนด์ขนาดเล็กสามารถสร้าง content ระดับสตูดิโอได้ด้วยงบจำกัด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/04/theyre-famous-theyre-everywhere-and-theyre-fake

🎙️ เรื่องเล่าจาก charmap.exe: เมื่อแอปพื้นฐานกลายเป็นหน้ากากของการขุดเหรียญลับ ในเดือนกรกฎาคม 2025 ทีมวิจัยจาก Darktrace ตรวจพบการโจมตีแบบ cryptojacking บนเครือข่ายของบริษัทค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ โดยพบว่ามีการใช้ PowerShell user agent ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ซึ่งกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการสืบสวนที่นำไปสู่การค้นพบมัลแวร์ NBMiner ที่ถูกฝังอยู่ในกระบวนการของ Windows Character Map (charmap.exe) มัลแวร์นี้ถูกโหลดผ่านสคริปต์ infect.ps1 ที่ถูกเข้ารหัสหลายชั้นด้วย Base64 และ XOR เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ โดยใช้ AutoIt loader ที่ถูกออกแบบมาอย่างซับซ้อนเพื่อ inject ตัวเองเข้าไปในโปรเซสที่ดูปลอดภัยและไม่เป็นพิษภัย เมื่อเข้าไปใน charmap.exe แล้ว มัลแวร์จะตรวจสอบว่า Task Manager เปิดอยู่หรือไม่, มีแอนตี้ไวรัสตัวอื่นนอกจาก Windows Defender หรือเปล่า และพยายามยกระดับสิทธิ์ผู้ใช้โดยหลบเลี่ยง UAC เพื่อให้สามารถขุดเหรียญ Monero ได้อย่างเงียบ ๆ ผ่าน mining pool ที่ชื่อ gulf.moneroocean.stream สิ่งที่ทำให้การโจมตีนี้น่ากังวลคือการใช้เทคนิค zero-click และการฝังตัวในหน่วยความจำโดยไม่แตะไฟล์บนดิสก์เลย ทำให้ระบบตรวจจับแบบ signature-based หรือ sandboxing แทบไม่มีโอกาสเห็นพฤติกรรมผิดปกติ Jason Soroko จาก Sectigo เตือนว่า cryptojacking ไม่ใช่แค่เรื่องของค่าไฟแพงหรือเครื่องช้า แต่เป็น “สัญญาณของการบุกรุก” ที่อาจเป็นหน้ากากของแคมเปญใหญ่ เช่น การเก็บ credentials หรือการสอดแนมเครือข่ายในระดับองค์กร ✅ รูปแบบการโจมตีที่ตรวจพบโดย Darktrace ➡️ เริ่มจาก PowerShell user agent ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ➡️ ใช้ infect.ps1 ที่ถูกเข้ารหัสหลายชั้นด้วย Base64 และ XOR ➡️ โหลด AutoIt executable และ inject เข้าไปใน charmap.exe ✅ เทคนิคการหลบเลี่ยงและยกระดับสิทธิ์ ➡️ ตรวจสอบว่า Task Manager เปิดอยู่หรือไม่ ➡️ ตรวจสอบว่า Windows Defender เป็นแอนตี้ไวรัสเดียวที่ติดตั้ง ➡️ พยายาม bypass UAC เพื่อยกระดับสิทธิ์ผู้ใช้ ✅ การฝังตัวและการขุดคริปโต ➡️ ฝังตัวในหน่วยความจำของ charmap.exe โดยไม่แตะไฟล์บนดิสก์ ➡️ เชื่อมต่อกับ mining pool gulf.moneroocean.stream เพื่อขุด Monero ➡️ ใช้เทคนิค zero-click และ anti-sandboxing เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ✅ ความเห็นจากผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ➡️ Jason Soroko เตือนว่า cryptojacking คือสัญญาณของการบุกรุก ➡️ อาจเป็นหน้ากากของแคมเปญที่ใหญ่กว่าการขุดเหรียญ ➡️ การตรวจจับต้องอาศัยการวิเคราะห์พฤติกรรม ไม่ใช่แค่ signature https://hackread.com/new-malware-uses-windows-character-map-cryptomining/

บทสรุปคดีแพทองธาร ขาดความรอบคอบ เสื่อมเกียรติภูมิชาติ วันศุกร์แห่งชาติ 29 ส.ค.2568 ศาลรัฐธรรมนูญมีมติ 6 ต่อ 3 ให้ความเป็นรัฐมนตรีของ น.ส.แพทองธาร ชินวัตร สิ้นสุดลง ฐานฝ่าฝืนมาตรฐานจริยธรรมอย่างร้ายแรง กรณีคลิปเสียงสนทนากับนายฮุน เซน ประธานวุฒิสภากัมพูชา เริ่มต้นที่ข้อกล่าวหาไม่มีความซื่อสัตย์สุจริตเป็นที่ประจักษ์ ศาลเห็นว่ายังไม่มีน้ำหนักเพียงพอ เพราะไม่ได้ตอบรับข้อเสนอจากนายฮุน เซน ไม่มีการเปลี่ยนตำแหน่งแม่ทัพภาคที่ 2 และไม่เปิดด่านชายแดน จึงแสดงออกว่าไม่นิ่งเฉย รักษาผลประโยชน์ชาติและความสงบสุขของประเทศ แต่ข้อกล่าวหาฝ่าฝืนมาตรฐานจริยธรรมอย่างร้ายแรง ศาลเห็นว่านายกฯ เป็นหัวหน้ารัฐบาล มี 2 สถานะ คือ ประชาชนที่มีเสรีภาพ และการเป็นนายกฯ ที่ถูกจำกัดเสรีภาพ โดยเฉพาะเรื่องความมั่นคง ต้องรักษาผลประโยชน์ของประเทศเหนือประโยชน์ส่วนตน รวมถึงศักดิ์ศรีและเกียรติภูมิประเทศ แม้จะสนทนากันส่วนตัว แต่เรื่องการเปิดด่านเป็นความมั่นคงประเทศ จึงไม่ใช่เรื่องส่วนตัว ส่วนที่กล่าวถึง พล.ท.บุญสิน พาดกลาง แม่ทัพภาคที่ 2 (เป็นคนของฝั่งตรงข้ามหมดเลบ) อ้างว่าใช้เทคนิคการเจรจา แก้ปัญหาออกจากตัวบุคคลเพื่อลดความตึงเครียด ศาลเห็นว่าเป็นการแสดงความอ่อนแอทางการเมือง เป็นช่องให้กัมพูชาแทรกแซงกิจการภายในประเทศ แม้จะใช้เทคนิคใดก็ต้องปฏิบัติตามกรอบรัฐธรรมนูญ และใช้อำนาจด้วยความรอบคอบ คำนึงกรอบจริยธรรม ไม่ใช่เจรจาตามอำเภอใจ ยิ่งเมื่อเลือกใช้วิธีนี้ต้องใช้ความรับผิดชอบและความรอบคอบ ส่วนถ้อยคำที่ขอความเห็นใจจากนายฮุน เซน (เห็นใจหลานหน่อย จะเอาอะไรขอให้บอก) ศาลเห็นว่าเป็นไปเพื่อลดการวิพากษ์วิจารณ์ มุ่งหวังเพียงคะแนนนิยมโดยไม่ได้ดูสถานการณ์ความมั่นคง ทำให้เกิดความสงสัยว่าจะทำตามที่กัมพูชาร้องขอเพราะรู้จักกันเป็นการส่วนตัว แม้จะเรียกประชุมสภาความมั่นคงแห่งชาติ (สมช.) ชุดเล็กภายหลัง แต่ไม่ได้ชี้แจงเรื่องคลิปเสียง จึงเห็นว่าไม่ใช่เทคนิคการเจรจาแต่ขาดความรอบคอบไม่ระมัดระวัง แม้ น.ส.แพทองธารจะระบุว่าเป็นการเจรจาส่วนตัว เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดเหตุรุนแรง แต่ส่งผลกระทบต่อภาพลักษณ์นายกฯ ทำให้สาธารณชนเคลือบแคลงสงสัยว่าจะเอื้อประโยชน์ให้กัมพูชาหรือไม่ เกิดความเสียหายร้ายแรง เสื่อมเสียเกียรติศักดิ์ต่อการดำรงตำแหน่งนายกฯ ไม่ยึดความถูกต้องชอบธรรม ดังนั้น จึงเป็นการฝ่าฝืนมาตรฐานจริยธรรมอย่างร้ายแรง ทำให้ขาดคุณสมบัติ ความเป็นรัฐมนตรีจึงสิ้นสุดลงตามรัฐธรรมนูญ นับแต่วันที่ศาลรัฐธรรมนูญสั่งให้ยุติการปฏิบัติหน้าที่ (1 ก.ค.) คณะรัฐมนตรีจะต้องพ้นจากตำแหน่งทั้งคณะ แต่ให้อยู่รักษาการจนกว่าจะมีคณะรัฐมนตรีชุดใหม่ #Newskit

🧠 Big O — ภาษาลับของนักพัฒนาเพื่อเข้าใจ “ความเร็ว” ของโค้ด ลองจินตนาการว่าคุณมีฟังก์ชันที่ต้องทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก เช่น การหาผลรวมของตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 1 พันล้าน ถ้าคุณใช้ลูปธรรมดา มันจะใช้เวลานานขึ้นเรื่อย ๆ ตามขนาดของข้อมูล นี่คือสิ่งที่เรียกว่า “เวลาในการทำงาน” หรือ time complexity Big O notation คือวิธีที่นักพัฒนาใช้บอกว่า “ฟังก์ชันนี้จะช้าขึ้นแค่ไหนเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้น” โดยไม่ต้องบอกเวลาที่แน่นอน แต่บอก “อัตราการเติบโต” เช่น O(n) หมายถึงเวลาทำงานจะเพิ่มตามจำนวนข้อมูล n บทความนี้พาเราไปรู้จักกับ 4 รูปแบบหลักของ Big O: - O(1): เวลาคงที่ เช่น การใช้สูตร (n*(n+1))/2 เพื่อหาผลรวม — ไม่ว่าจะใส่เลขเท่าไหร่ เวลาก็เท่าเดิม - O(log n): เวลาลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง เช่น การเดาตัวเลขด้วย binary search - O(n): เวลาทำงานเพิ่มตามจำนวนข้อมูล เช่น การหาผลรวมด้วยลูป - O(n²): เวลาทำงานเพิ่มเป็นกำลังสอง เช่น bubble sort ที่ต้องเปรียบเทียบทุกคู่ในอาร์เรย์ นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างการเขียนโค้ดที่ทำให้ประสิทธิภาพแย่ลงโดยไม่รู้ตัว เช่น การใช้ indexOf ในลูป ซึ่งทำให้กลายเป็น O(n²) ทั้งที่ควรจะเป็น O(n) บทความยังแนะนำเทคนิคการปรับปรุง เช่น การใช้ Map หรือ Set เพื่อ lookup แบบ O(1) และการใช้ cache เพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำใน recursive function อย่าง factorial 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Big O notation ใช้บอกอัตราการเติบโตของเวลาทำงานของฟังก์ชันตามขนาดข้อมูล ➡️ O(n): เวลาทำงานเพิ่มตามจำนวนข้อมูล เช่น การใช้ลูปบวกเลข ➡️ O(1): เวลาคงที่ เช่น การใช้สูตรคำนวณผลรวม ➡️ O(log n): เวลาลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง เช่น binary search ➡️ O(n²): เวลาทำงานเพิ่มเป็นกำลังสอง เช่น bubble sort ➡️ Bubble sort มี worst-case เป็น O(n²) แม้บางกรณีจะเร็ว ➡️ Binary search ใช้เดาเลขโดยลดช่วงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง ➡️ การใช้ indexOf ในลูปทำให้ฟังก์ชันกลายเป็น O(n²) ➡️ การใช้ Map หรือ Set ช่วยให้ lookup เป็น O(1) ➡️ การใช้ cache ใน recursive function ช่วยลดการคำนวณซ้ำ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Big O notation ถูกคิดค้นโดย Paul Bachmann ในปี 1894 ➡️ O(n log n) เป็นความซับซ้อนของอัลกอริธึม sorting ที่มีประสิทธิภาพ เช่น merge sort ➡️ O(2ⁿ) และ O(n!) เป็นความซับซ้อนที่เติบโตเร็วมาก เช่น brute-force หรือ permutation ➡️ Big O ใช้บอก worst-case เป็นหลัก แต่สามารถใช้กับ best และ average case ได้ ➡️ การเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการทำงานของโปรแกรม ⛔ การวัดเวลาจาก wall-clock อาจไม่แม่นยำ เพราะขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมของเครื่อง ⛔ O(1) ไม่ได้หมายถึง “เร็วเสมอ” แต่หมายถึง “ไม่เปลี่ยนตามขนาดข้อมูล” ⛔ ฟังก์ชันที่ดูเร็วในบางกรณีอาจช้าลงอย่างมากเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้น ⛔ การใช้โครงสร้างข้อมูลผิดประเภทอาจทำให้ประสิทธิภาพแย่ลงโดยไม่รู้ตัว ⛔ การปรับปรุงโค้ดต้องทดสอบจริง ไม่ควรเชื่อแค่ทฤษฎี https://samwho.dev/big-o/

🎮 GPU ที่ปรับแต่งได้เหมือนเลโก้ พร้อมพลังที่ฉลาดขึ้น ลองจินตนาการว่า GPU ไม่ใช่แค่ชิปกราฟิกธรรมดา แต่เป็นเหมือนชุดเลโก้ที่สามารถประกอบใหม่ได้ตามความต้องการของตลาด นั่นคือแนวคิดของ AMD RDNA 4 ที่ใช้การออกแบบแบบ Modular SoC ซึ่งสามารถ “ตัดต่อ” ส่วนประกอบภายในได้อย่างอิสระ ไม่ว่าจะเป็น Shader Engine, Memory Controller หรือแม้แต่ระบบรักษาความปลอดภัยภายในชิป AMD ได้เปิดเผยว่า Navi 44 ซึ่งเป็นหนึ่งใน GPU ตระกูล RDNA 4 ใช้การออกแบบที่มี Shader Engine 2 ตัว และ Memory Controller แบบ 128-bit GDDR6 ซึ่งสามารถขยายหรือย่อขนาดได้ตามต้องการ เช่น ถ้าต้องการรุ่นแรงขึ้น ก็เพิ่ม Shader Engine และ Memory Controller เข้าไปได้เลย นอกจากนี้ AMD ยังได้พัฒนาเทคนิคการบีบอัดข้อมูลภายใน GPU ที่ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์ของ Infinity Fabric ลงถึง 25% และเพิ่มประสิทธิภาพการเรนเดอร์ภาพแบบ raster ได้ถึง 15% โดยไม่ต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์ภายนอกในการจัดการการบีบอัดอีกต่อไป สิ่งที่น่าสนใจคือการออกแบบนี้ยังช่วยให้ AMD สามารถสร้าง GPU ได้หลายรุ่นจากแผนผังเดียวกัน เช่น RX 9070 XT ที่ใช้ Navi 48 ก็เป็นผลลัพธ์จากการขยายโครงสร้างเดียวกันนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD เปิดเผยรายละเอียด RDNA 4 เพิ่มเติมในงาน Hot Chips 2025 ➡️ RDNA 4 ใช้การออกแบบ Modular SoC ที่สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการ ➡️ Navi 44 มี Shader Engine 2 ตัว และ Memory Controller แบบ 128-bit GDDR6 ➡️ Modular SoC สามารถขยายเป็น Navi 48 สำหรับ RX 9070 XT ได้ ➡️ Infinity Fabric มีแบนด์วิดท์ 1KB/clock และความถี่ 1.5–2.5 GHz ➡️ ระบบ GL2 Cache และ LLC ช่วยให้การสื่อสารภายในชิปมีประสิทธิภาพ ➡️ RDNA 4 มีการฝังระบบรักษาความปลอดภัยและการจัดการพลังงานไว้ในชิป ➡️ มีการใช้เทคนิคบีบอัดข้อมูลใหม่ที่ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์ลง 25% ➡️ ประสิทธิภาพการเรนเดอร์ภาพแบบ raster เพิ่มขึ้น 15% ➡️ AMD มี Navi 44 และ Navi 48 หลาย SKU ที่แตกต่างกันตามการปรับแต่ง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RDNA 4 ไม่มีรุ่นเดสก์ท็อประดับสูงอย่าง Navi 4C ตามข่าวลือก่อนเปิดตัว ➡️ AMD ใช้เทคนิค “Harvesting” เพื่อปรับแต่ง GPU เช่น ปิด Shader Engine หรือลด Memory Bus ➡️ RDNA 4 ยังไม่มีรุ่นสำหรับโน้ตบุ๊กหรือแบบฝังตัว แม้เคยมีข่าวลือก่อนเปิดตัว RX 9000 ➡️ การออกแบบ Modular ช่วยให้ AMD ลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดจำหน่าย https://wccftech.com/amd-rdna-4-modular-soc-flexible-configurability-helps-spawn-smaller-gpus-navi-44-features-to-reduce-memory-bandwidth/

🎨 เรื่องเล่าใหม่: จากเส้นสเก็ตช์สู่จักรวาล – เบื้องหลังการสร้าง Space Invader แบบเจนเนอเรทีฟ Stanko Tadić นักพัฒนาและศิลปินสายโค้ดจาก Creative Coding Amsterdam ได้สร้าง “Space Invader Generator” เพื่อใช้ในงานแข่งโค้ดแบบสร้างสรรค์ โดยเริ่มจากความคิดง่าย ๆ ว่าอยากหยุดพัฒนาเครื่องมือที่ไม่มีวันเสร็จ แล้วหันมาสร้างอะไรที่ “จบได้” และสนุก เขาเริ่มจากการสเก็ตช์ Space Invader บนกระดาษ แล้วนำไปวาดใน Aseprite ด้วยขนาด 15x15 พิกเซล ก่อนจะสังเกตว่ารูปทรงของ Invader มีลักษณะเป็นโพลิกอนแบบสมมาตร ซึ่งสามารถสร้างแบบเวกเตอร์ได้โดยใช้จุดสุ่มและการสะท้อนซ้าย-ขวา จากนั้นเขาเพิ่ม “หนวด” และ “เขา” ด้วยเทคนิคการสร้างเส้นกลางแล้วขยายความหนาแบบไดนามิก พร้อมพิกเซลตาและสีที่ใช้ OKLCH เพื่อให้ความสว่างคงที่และสีสดใสเท่ากันทุกตัว สุดท้าย เขาใส่อนิเมชันสองเฟรมให้ Invader ขยับหนวดและตาเล็กน้อย เพื่อให้ดูมีชีวิต และเปิดให้ผู้ใช้สร้าง Invader ของตัวเองได้แบบสุ่ม พร้อม debug mode ให้ดูโครงสร้างภายใน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ โครงการ Space Invader Generator ถูกสร้างขึ้นเพื่อแข่งโค้ดใน Creative Coding Amsterdam ➡️ เริ่มจากการสเก็ตช์บนกระดาษและวาดใน Aseprite ขนาด 15x15 พิกเซล ➡️ ใช้หลักการสมมาตรและเวกเตอร์ในการสร้างรูปร่างของ Invader ➡️ หนวดและเขาถูกสร้างจากเส้นกลางแบบสุ่ม แล้วขยายความหนาแบบไดนามิก ➡️ ใช้ OKLCH color space เพื่อให้สีมีความสว่างเท่ากันและสดใส ➡️ ใส่อนิเมชันสองเฟรมให้ Invader ขยับหนวดและตา ➡️ เปิดให้ผู้ใช้สร้าง Invader แบบสุ่ม พร้อม debug mode ให้ดูโครงสร้าง ➡️ ขนาดสูงสุดของ Invader คือ 31x31 พิกเซล แต่สามารถเพิ่มได้ถึง 51x51 ผ่าน URL ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OKLCH เป็น color space ที่แม่นยำกว่า HSL ในการควบคุมความสว่าง ➡️ Aseprite เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการสร้าง pixel art แบบมืออาชีพ ➡️ การใช้สมมาตรช่วยลดจำนวนจุดที่ต้องสุ่มลงครึ่งหนึ่ง และทำให้ภาพดูสมดุล ➡️ เทคนิค “fat line” ถูกใช้ในกราฟิกเวกเตอร์เพื่อสร้างรูปร่างที่มีความหนา ➡️ การใช้ randomness แบบมีข้อจำกัดช่วยให้ผลลัพธ์ดูมีรูปแบบและไม่มั่ว https://muffinman.io/blog/invaders/

🎯 เรื่องเล่าใหม่: อินเดียเตรียมแบนเกมออนไลน์ที่ใช้เงินจริง – เมื่อความสนุกกลายเป็นภัยเงียบ ลองนึกภาพว่าคุณเล่นเกมแฟนตาซีคริกเก็ตบนมือถือ จ่ายเงินแค่ 10 เซ็นต์เพื่อสร้างทีม แล้วลุ้นเงินรางวัลหลักหมื่นรูปี ฟังดูน่าสนุกใช่ไหม? แต่สำหรับรัฐบาลอินเดีย นี่คือปัญหาที่กำลังลุกลาม ในเดือนสิงหาคม 2025 รัฐบาลอินเดียเสนอร่างกฎหมาย “Promotion and Regulation of Online Gaming Act” ที่จะห้ามเกมออนไลน์ที่ใช้เงินจริงทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นเกมที่อิงจากทักษะหรือโชค โดยให้เหตุผลว่าเกมเหล่านี้ส่งผลเสียทั้งด้านจิตใจและการเงิน โดยเฉพาะในกลุ่มเยาวชนและผู้มีรายได้น้อย เกมเหล่านี้มักใช้เทคนิคการออกแบบที่กระตุ้นให้เล่นซ้ำ เช่น อัลกอริธึมที่สร้างความรู้สึกใกล้ชนะ หรือการแจกรางวัลแบบสุ่ม ซึ่งส่งผลให้ผู้เล่นติดเกมและเสียเงินจำนวนมาก บางกรณีถึงขั้นเกิดเหตุสลด เช่น การฆ่าตัวตายหลังจากสูญเงินไปกับเกม อุตสาหกรรมเกมเงินจริงในอินเดียมีมูลค่ากว่า $2.4 พันล้าน และคาดว่าจะโตถึง $3.6 พันล้านภายในปี 2029 โดยมีบริษัทใหญ่เช่น Dream11 และ Mobile Premier League ที่มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ แต่หากกฎหมายนี้ผ่าน จะส่งผลกระทบอย่างหนักต่อธุรกิจเหล่านี้ รวมถึงนักลงทุนต่างชาติ ร่างกฎหมายยังระบุโทษจำคุกสูงสุด 3 ปี และปรับสูงสุด ₹10 ล้าน สำหรับผู้ให้บริการเกมเงินจริง และแม้แต่คนดังที่โฆษณาเกมเหล่านี้ก็อาจถูกลงโทษเช่นกัน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ รัฐบาลอินเดียเสนอร่างกฎหมายแบนเกมออนไลน์ที่ใช้เงินจริงทั้งหมด ➡️ ร่างกฎหมายชื่อ Promotion and Regulation of Online Gaming Act 2025 ➡️ ห้ามโฆษณาเกมเงินจริง และห้ามสถาบันการเงินทำธุรกรรมเกี่ยวข้อง ➡️ ผู้ฝ่าฝืนอาจถูกจำคุกสูงสุด 3 ปี หรือปรับ ₹10 ล้าน ➡️ คนดังที่โฆษณาเกมเงินจริงอาจถูกปรับ ₹5 ล้าน หรือจำคุก 2 ปี ➡️ อุตสาหกรรมเกมเงินจริงมีมูลค่ากว่า $2.4 พันล้านในปี 2024 ➡️ Dream11 มีมูลค่าบริษัท $8 พันล้าน ส่วน Mobile Premier League อยู่ที่ $2.5 พันล้าน ➡️ เกมเหล่านี้ได้รับความนิยมสูงช่วงการแข่งขัน IPL ➡️ กระทรวง IT ของอินเดียจะเป็นหน่วยงานกำกับดูแลตามร่างกฎหมาย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เกมเงินจริงมักใช้เทคนิค “near win” และ “variable rewards” เพื่อกระตุ้นให้เล่นต่อ ➡️ การติดเกมสามารถนำไปสู่ภาวะซึมเศร้าและปัญหาทางการเงิน ➡️ อินเดียเคยเก็บภาษีเกมออนไลน์ 28% ตั้งแต่ปี 2023 และอาจเพิ่มเป็น 40% ➡️ รัฐบาลอินเดียเคยบล็อกเว็บไซต์พนันกว่า 1,400 แห่งระหว่างปี 2022–2025 ➡️ การควบคุมเกมออนไลน์เป็นเรื่องท้าทาย เพราะบางแพลตฟอร์มตั้งเซิร์ฟเวอร์นอกประเทศ ➡️ หลายประเทศ เช่น จีนและเกาหลีใต้ ก็มีมาตรการควบคุมเกมเงินจริงอย่างเข้มงวด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/20/india-plans-to-ban-online-games-played-with-money-citing-addiction-risks

“แพทองธาร” แถลงสู้คดี! อ้างใช้ “เทคนิคการเจรจา” กับ “ฮุน เซน”...ยันทำเพื่อรักษาผลประโยชน์ชาติ https://www.thai-tai.tv/news/20927/ . #แพทองธาร #ศาลรัฐธรรมนูญ #ข่าวการเมือง #คลิปเสียง #การเมืองไทย #ไทยไท

🎭💻 เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: Raspberry Pi ตัวจิ๋วเกือบทำให้ธนาคารสูญเงินมหาศาล ลองจินตนาการว่าอุปกรณ์ขนาดเท่าฝ่ามืออย่าง Raspberry Pi ถูกแอบติดตั้งไว้ในเครือข่าย ATM ของธนาคาร โดยเชื่อมต่อผ่าน 4G และสามารถสื่อสารกับแฮกเกอร์จากภายนอกได้ตลอดเวลา—โดยไม่มีใครรู้เลย! นี่คือสิ่งที่กลุ่มแฮกเกอร์ UNC2891 ทำ พวกเขาใช้ความรู้ด้าน Linux และ Unix อย่างลึกซึ้ง ผสมกับเทคนิคการพรางตัวระดับสูง เช่นการใช้ชื่อโปรเซสปลอม (“lightdm”) และซ่อนโฟลเดอร์ในระบบด้วย bind mount เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับจากเครื่องมือ forensic เป้าหมายของพวกเขาคือเจาะเข้าไปยังเซิร์ฟเวอร์สวิตช์ ATM และติดตั้ง rootkit ชื่อ CAKETAP ซึ่งสามารถหลอกระบบความปลอดภัยของธนาคารให้อนุมัติการถอนเงินปลอมได้อย่างแนบเนียน แม้การโจมตีจะถูกหยุดก่อนจะเกิดความเสียหายจริง แต่สิ่งที่น่ากลัวคือ แม้ Raspberry Pi จะถูกถอดออกแล้ว พวกเขายังสามารถเข้าถึงระบบผ่าน backdoor ที่ซ่อนไว้ใน mail server ได้อยู่ดี นี่ไม่ใช่แค่การแฮกผ่านอินเทอร์เน็ต แต่มันคือการผสมผสานระหว่างการเจาะระบบแบบ physical และ digital อย่างแยบยลที่สุดเท่าที่เคยมีมา ✅ กลุ่ม UNC2891 ใช้ Raspberry Pi เชื่อมต่อ 4G แอบติดตั้งในเครือข่าย ATM ➡️ ติดตั้งบน network switch เดียวกับ ATM เพื่อเข้าถึงระบบภายในธนาคาร ✅ ใช้ backdoor ชื่อ Tinyshell สื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน Dynamic DNS ➡️ ทำให้สามารถควบคุมจากภายนอกได้โดยไม่ถูก firewall ตรวจจับ ✅ ใช้เทคนิค Linux bind mount เพื่อซ่อนโปรเซสจากเครื่องมือ forensic ➡️ เทคนิคนี้ถูกบันทึกใน MITRE ATT&CK ว่าเป็น T1564.013 ✅ เป้าหมายคือการติดตั้ง rootkit CAKETAP บน ATM switching server ➡️ เพื่อหลอกระบบให้อนุมัติการถอนเงินปลอมโดยไม่ถูกตรวจจับ ✅ แม้ Raspberry Pi ถูกถอดออกแล้ว แต่ยังมี backdoor บน mail server ➡️ แสดงถึงการวางแผนเพื่อคงการเข้าถึงระบบอย่างต่อเนื่อง ✅ การสื่อสารกับ Raspberry Pi เกิดทุก 600 วินาที ➡️ ทำให้การตรวจจับยากเพราะดูเหมือนการทำงานปกติของระบบ ✅ UNC2891 เคยถูก Mandiant ตรวจพบในปี 2022 ว่าโจมตีระบบ ATM หลายแห่ง ➡️ ใช้ rootkit CAKETAP เพื่อหลอกการตรวจสอบ PIN และบัตร ✅ Raspberry Pi 4 ราคาประมาณ $35 และโมเด็ม 4G ประมาณ $140 ➡️ แสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์โจมตีไม่จำเป็นต้องแพง ✅ กลุ่มนี้มีความเชี่ยวชาญในระบบ Linux, Unix และ Solaris ➡️ เคยใช้ malware ชื่อ SlapStick และ TinyShell ในการโจมตี ✅ การใช้ bind mount เป็นเทคนิคที่ไม่เคยพบในแฮกเกอร์มาก่อน ➡️ ปกติใช้ในงาน IT administration แต่ถูกนำมาใช้เพื่อหลบ forensic https://www.techradar.com/pro/security/talk-about-an-unexpected-charge-criminals-deploy-raspberry-pi-with-4g-modem-in-an-attempt-to-hack-atms

🚀🔌 เรื่องเล่าจากโลกอินเตอร์เฟซ: PCIe 8.0 กับความเร็วระดับ 1TB/s ที่พร้อมป้อนข้อมูลให้ AI และดาต้าเซ็นเตอร์ PCI-SIG กลุ่มพันธมิตรผู้กำหนดมาตรฐาน PCI Express ได้ประกาศสเปกของ PCIe 8.0 อย่างเป็นทางการ โดยยังคงรักษาธรรมเนียม “เพิ่มความเร็วเป็นสองเท่าทุกสามปี” ซึ่งในเวอร์ชันใหม่นี้จะมีอัตราการส่งข้อมูลสูงถึง 256 GT/s ต่อเลน และสามารถให้แบนด์วิดธ์แบบสองทิศทางได้ถึง 1TB/s บนการเชื่อมต่อแบบ x16 แม้จะยังไม่ใช่สเปกที่พร้อมใช้งานในตลาดทั่วไป (คาดว่าจะปล่อยให้สมาชิกในปี 2028) แต่เป้าหมายของ PCIe 8.0 ชัดเจนมาก: รองรับงานที่ต้องการแบนด์วิดธ์สูง เช่น AI, machine learning, quantum computing, edge computing, และระบบในอุตสาหกรรมยานยนต์หรือการทหาร เทคโนโลยีที่ใช้ยังคงเป็น PAM4 พร้อม Flit Mode encoding และ forward error correction (FEC) เหมือนใน PCIe 6.0 และ 7.0 แต่การผลักดันความเร็วถึง 256 GT/s ต่อเลนบนสายทองแดงนั้นเป็นความท้าทายอย่างมาก ทำให้ PCI-SIG เริ่มพิจารณาการใช้ optical interconnects และ advanced packaging เช่น co-packaged optics หรือ chiplets ✅ PCIe 8.0 จะมีอัตราการส่งข้อมูล 256 GT/s ต่อเลน ➡️ ให้แบนด์วิดธ์สูงสุด 1TB/s บนการเชื่อมต่อแบบ x16 ✅ ใช้เทคโนโลยี PAM4, FEC และ Flit Mode encoding ➡️ เหมือนกับ PCIe 6.0 และ 7.0 ✅ ยังคงรองรับการใช้งานร่วมกับเวอร์ชันก่อนหน้า ➡️ เพื่อความสะดวกในการอัปเกรดระบบ ✅ เป้าหมายหลักคือรองรับงาน AI, HPC, quantum computing และ edge computing ➡️ รวมถึงอุตสาหกรรมยานยนต์, ดาต้าเซ็นเตอร์ และการทหาร ✅ PCIe 8.0 คาดว่าจะปล่อยให้สมาชิก PCI-SIG ในปี 2028 ➡️ การใช้งานในตลาดทั่วไปอาจต้องรอถึงช่วงปี 2030 ✅ PCIe 5.0 มีความเร็วสูงสุด 32 GT/s ต่อเลน ➡️ PCIe 8.0 เร็วกว่า 8 เท่าในแง่ raw bit rate ✅ PAM4 ช่วยเพิ่ม bit rate โดยไม่ต้องเพิ่ม clock speed ➡️ แต่ต้องใช้วงจรที่ซับซ้อนเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด ✅ PCIe 7.0 เริ่มใช้ optical-aware retimers เพื่อรองรับการเชื่อมต่อแบบไฟเบอร์ ➡️ แนวโน้มนี้จะขยายไปยัง PCIe 8.0 ✅ การใช้ chiplets และ co-packaged optics ช่วยลดระยะทางสัญญาณ ➡️ เพิ่มความเสถียรในการส่งข้อมูลความเร็วสูง ‼️ การส่งข้อมูล 256 GT/s บนสายทองแดงยังไม่มีมาตรฐานที่รองรับ ⛔ อาจเกิดปัญหา signal loss และความไม่เสถียร ‼️ การพัฒนา PCIe 8.0 ต้องใช้วัสดุและเทคนิคการผลิตที่แม่นยำสูง ⛔ เพิ่มต้นทุนและความซับซ้อนในการออกแบบ ‼️ ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่ได้สัมผัส PCIe 8.0 จนถึงช่วงปี 2030 ⛔ เพราะเป้าหมายหลักคือระบบระดับองค์กรและดาต้าเซ็นเตอร์ ‼️ การใช้ PAM ระดับสูงกว่านี้ (เช่น PAM8) ยังไม่เหมาะสมในเชิงต้นทุน ⛔ เพราะความแตกต่างของระดับสัญญาณเล็กลงและเสี่ยงต่อการเกิด error https://www.tomshardware.com/tech-industry/pci-sig-announces-pcie-8-0-spec-with-twice-the-bandwidth-1tb-s-of-peak-bandwidth-256-gt-s-per-lane-and-a-possible-new-connector

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: กราฟีนที่เคยแข็งแกร่ง กลับยืดหยุ่นได้ด้วยลอนคลื่นระดับอะตอม นักฟิสิกส์จากมหาวิทยาลัย Vienna และ Vienna University of Technology ได้ค้นพบวิธีทำให้กราฟีน—วัสดุที่บางเพียงหนึ่งอะตอมและแข็งแกร่งที่สุด—สามารถยืดหยุ่นได้มากขึ้น โดยใช้เทคนิคการสร้าง “ข้อบกพร่อง” (defects) ด้วยการยิงไอออนอาร์กอนพลังงานต่ำเข้าไปในโครงสร้างอะตอมของกราฟีน ทำให้เกิด “vacancies” หรือช่องว่างจากอะตอมที่หายไป ผลลัพธ์คือเกิดลอนคลื่นคล้ายหีบเพลงในโครงสร้างของกราฟีน ซึ่งช่วยให้วัสดุสามารถยืดออกได้ง่ายขึ้นมาก โดยไม่ต้องใช้แรงมากเหมือนการยืดวัสดุเรียบ ๆ แบบเดิม การทดลองนี้เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมที่สะอาดไร้ฝุ่นและอากาศ เพื่อให้มั่นใจว่าไม่มีสิ่งแปลกปลอมมารบกวนพื้นผิวของกราฟีน ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญมาก เพราะหากมีสิ่งสกปรกอยู่บนพื้นผิว จะทำให้กราฟีนกลับมาแข็งขึ้นแทนที่จะอ่อนลง ✅ กราฟีนถูกทำให้ยืดหยุ่นขึ้นด้วยการสร้างลอนคลื่นคล้ายหีบเพลง (accordion effect) ➡️ ใช้การยิงไอออนอาร์กอนพลังงานต่ำเพื่อสร้างช่องว่างอะตอม ➡️ ลอนคลื่นช่วยลดแรงที่ต้องใช้ในการยืดวัสดุ ✅ การทดลองเกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมที่สะอาดไร้ฝุ่นและอากาศ ➡️ ป้องกันไม่ให้สิ่งแปลกปลอมรบกวนพื้นผิวกราฟีน ➡️ ทำให้ผลการทดลองแม่นยำและเสถียร ✅ ค่าความยืดหยุ่นของกราฟีนลดลงจาก 286 N/m เหลือ 158 N/m หลังสร้าง defects ➡️ เป็นการเปลี่ยนแปลงที่มากกว่าที่ทฤษฎีเคยคาดไว้ ➡️ อธิบายความขัดแย้งในผลการทดลองก่อนหน้านี้ ✅ การสร้าง defects แบบควบคุมได้ช่วยให้วัสดุมีคุณสมบัติใหม่ ➡️ เปิดทางสู่การใช้งานในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบยืดหยุ่น ➡️ เหมาะกับเทคโนโลยีสวมใส่และอุปกรณ์พับได้ ✅ การจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ยืนยันว่า defects แบบหลายอะตอมมีผลมากกว่าการลบอะตอมเดี่ยว ➡️ ลอนคลื่นเกิดจากแรงดึงรอบจุดที่มีหลายอะตอมหายไป ➡️ การลบอะตอมเดี่ยวไม่ส่งผลต่อความยืดหยุ่นมากนัก https://www.neowin.net/news/the-miracle-material-has-been-bent-like-never-before/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: เมื่อ AI มี “บุคลิก” และเราสามารถควบคุมมันได้ ในปี 2025 Anthropic ได้เปิดตัวงานวิจัยใหม่ที่ชื่อว่า “Persona Vectors” ซึ่งเป็นเทคนิคที่ช่วยให้เราสามารถตรวจสอบและควบคุมลักษณะนิสัยหรือบุคลิกของโมเดลภาษา (Language Models) ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น โดยใช้แนวคิดคล้ายกับการดูสมองมนุษย์ว่า “ส่วนไหนสว่างขึ้น” เมื่อเกิดอารมณ์หรือพฤติกรรมบางอย่าง เทคนิคนี้สามารถระบุว่าโมเดลกำลังมีพฤติกรรม “ชั่วร้าย”, “ประจบสอพลอ”, หรือ “แต่งเรื่องขึ้นมา” ได้อย่างชัดเจน และสามารถ “ฉีด” บุคลิกเหล่านี้เข้าไปในโมเดลเพื่อดูผลลัพธ์ที่เปลี่ยนไป ซึ่งช่วยให้เราควบคุม AI ได้ดีขึ้น ป้องกันพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์ และปรับแต่งให้เหมาะกับการใช้งานในธุรกิจ เช่น ผู้ช่วยลูกค้า หรือแชตบอทที่มีบุคลิกเฉพาะ ✅ Persona Vectors คือรูปแบบการทำงานใน neural network ที่ควบคุมบุคลิกของ AI ➡️ คล้ายกับการดูว่าสมองส่วนไหนทำงานเมื่อเกิดอารมณ์ ➡️ ใช้เพื่อวิเคราะห์และควบคุมพฤติกรรมของโมเดล ✅ สามารถตรวจสอบและป้องกันการเปลี่ยนแปลงบุคลิกที่ไม่พึงประสงค์ในโมเดล ➡️ เช่น ป้องกันไม่ให้โมเดลกลายเป็น “ชั่วร้าย” หรือ “แต่งเรื่อง” ➡️ ช่วยให้โมเดลมีความสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ ✅ ใช้เทคนิคการเปรียบเทียบการทำงานของโมเดลในสถานะต่าง ๆ เพื่อสร้าง persona vector ➡️ เช่น เปรียบเทียบตอนที่โมเดลพูดดี กับตอนที่พูดไม่ดี ➡️ สร้าง vector ที่สามารถ “ฉีด” เข้าไปเพื่อควบคุมพฤติกรรม ✅ สามารถนำไปใช้ในโมเดลโอเพ่นซอร์ส เช่น Qwen และ Llama ได้แล้ว ➡️ ไม่จำเป็นต้อง retrain โมเดลใหม่ทั้งหมด ➡️ ใช้ได้กับโมเดลที่มีขนาดใหญ่ระดับหลายพันล้านพารามิเตอร์ ✅ มีผลต่อการพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและสามารถปรับแต่งได้ตามบริบทธุรกิจ ➡️ เช่น ปรับให้ AI มีบุคลิกสุภาพในงานบริการลูกค้า ➡️ ลดอัตราการแต่งเรื่องลงได้ถึง 15% ในการทดลอง ✅ เป็นแนวทางใหม่ในการทำให้ AI มีความเป็นมนุษย์มากขึ้นอย่างปลอดภัย ➡️ ช่วยให้ AI เข้าใจบริบทและตอบสนองได้เหมาะสม ➡️ สร้างความเชื่อมั่นในการใช้งาน AI ในระดับองค์กร ‼️ บุคลิกของ AI สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่คาดคิด หากไม่มีการควบคุม ⛔ อาจเกิดพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสม เช่น ขู่ผู้ใช้ หรือพูดจาหยาบคาย ⛔ เคยเกิดกรณี “Sydney” และ “MechaHitler” ที่สร้างความกังวลในวงกว้าง ‼️ การฉีด persona vector เข้าไปในโมเดลอาจทำให้เกิดผลกระทบที่ไม่ตั้งใจ ⛔ เช่น โมเดลอาจตอบสนองเกินจริง หรือมี bias ที่ไม่พึงประสงค์ ⛔ ต้องมีการทดสอบและตรวจสอบอย่างละเอียดก่อนใช้งานจริง ‼️ การควบคุมบุคลิกของ AI ยังเป็นศาสตร์ที่ไม่แน่นอน และต้องใช้ความระมัดระวัง ⛔ ยังไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้ 100% ⛔ ต้องมีการวิจัยต่อเนื่องเพื่อเพิ่มความแม่นยำ ‼️ การใช้ persona vectors ในธุรกิจต้องคำนึงถึงจริยธรรมและความโปร่งใส ⛔ ผู้ใช้ควรได้รับข้อมูลว่า AI ถูกปรับแต่งอย่างไร ⛔ อาจเกิดปัญหาด้านความไว้วางใจหากไม่เปิดเผยการควบคุมบุคลิก https://www.anthropic.com/research/persona-vectors

🧠 เรื่องเล่าจากข่าว: “SS7 encoding attack” เมื่อการสื่อสารกลายเป็นช่องทางลับของการสอดแนม SS7 หรือ Signaling System 7 คือโปรโตคอลเก่าแก่ที่ใช้เชื่อมต่อสายโทรศัพท์, ส่งข้อความ, และจัดการการโรมมิ่งระหว่างเครือข่ายมือถือทั่วโลก แม้จะเป็นหัวใจของการสื่อสารยุคใหม่ แต่ SS7 ไม่เคยถูกออกแบบมาให้ปลอดภัยในระดับที่ทันสมัย ล่าสุดนักวิจัยจาก Enea พบว่า บริษัทสอดแนมแห่งหนึ่งใช้เทคนิคใหม่ในการ “ปรับรูปแบบการเข้ารหัส” ของข้อความ SS7 เพื่อหลบเลี่ยงระบบตรวจจับ เช่น firewall และระบบเฝ้าระวัง ทำให้สามารถขอข้อมูลตำแหน่งของผู้ใช้มือถือจากผู้ให้บริการได้โดยไม่ถูกบล็อก เทคนิคนี้อาศัยการปรับโครงสร้างของข้อความ TCAP (Transaction Capabilities Application Part) ซึ่งเป็นชั้นใน SS7 ที่ใช้ส่งข้อมูลระหว่างเครือข่าย โดยใช้การเข้ารหัสแบบ ASN.1 BER ที่มีความยืดหยุ่นสูง ทำให้สามารถสร้างข้อความที่ “ถูกต้องตามหลักการ แต่ผิดจากที่ระบบคาดไว้” จนระบบไม่สามารถตรวจจับได้ การโจมตีนี้ถูกใช้จริงตั้งแต่ปลายปี 2024 และสามารถระบุตำแหน่งผู้ใช้ได้ใกล้ถึงระดับเสาสัญญาณ ซึ่งในเมืองใหญ่หมายถึงระยะเพียงไม่กี่ร้อยเมตร ✅ SS7 encoding attack คือการปรับรูปแบบการเข้ารหัสของข้อความ SS7 เพื่อหลบเลี่ยงระบบตรวจจับ ➡️ ใช้เทคนิคการเข้ารหัสแบบ ASN.1 BER ในชั้น TCAP ของ SS7 ➡️ สร้างข้อความที่ดูถูกต้องแต่ระบบไม่สามารถถอดรหัสได้ ✅ บริษัทสอดแนมใช้เทคนิคนี้เพื่อขอข้อมูลตำแหน่งผู้ใช้มือถือจากผู้ให้บริการ ➡️ ส่งคำสั่ง PSI (ProvideSubscriberInfo) ที่ถูกปรับแต่ง ➡️ ระบบไม่สามารถตรวจสอบ IMSI ได้ จึงไม่บล็อกคำขอ ✅ การโจมตีนี้ถูกใช้จริงตั้งแต่ปลายปี 2024 และยังคงมีผลในปี 2025 ➡️ พบหลักฐานการใช้งานในเครือข่ายจริง ➡️ บริษัทสอดแนมสามารถระบุตำแหน่งผู้ใช้ได้ใกล้ระดับเสาสัญญาณ ✅ SS7 ยังคงถูกใช้งานอย่างแพร่หลาย แม้จะมีเทคโนโลยีใหม่อย่าง Diameter และ 5G signaling ➡️ การเลิกใช้ SS7 ไม่ใช่ทางเลือกสำหรับผู้ให้บริการส่วนใหญ่ ➡️ ต้องใช้วิธีป้องกันเชิงพฤติกรรมและการวิเคราะห์ภัยคุกคาม ✅ Enea แนะนำให้ผู้ให้บริการตรวจสอบรูปแบบการเข้ารหัสที่ผิดปกติและเสริม firewall ให้แข็งแรงขึ้น ➡️ ใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมร่วมกับ threat intelligence ➡️ ป้องกันการหลบเลี่ยงระบบตรวจจับในระดับโครงสร้างข้อความ ‼️ ผู้ใช้มือถือไม่สามารถป้องกันการโจมตีนี้ได้ด้วยตัวเอง ⛔ การโจมตีเกิดในระดับเครือข่ายมือถือ ไม่ใช่ที่อุปกรณ์ของผู้ใช้ ⛔ ต้องพึ่งผู้ให้บริการในการป้องกัน ‼️ ระบบ SS7 firewall แบบเดิมไม่สามารถตรวจจับการเข้ารหัสที่ผิดปกติได้ ⛔ ข้อความที่ใช้ encoding แบบใหม่จะผ่าน firewall โดยไม่ถูกบล็อก ⛔ IMSI ที่ถูกซ่อนไว้จะไม่ถูกตรวจสอบว่าเป็นเครือข่ายภายในหรือภายนอก ‼️ บริษัทสอดแนมสามารถใช้ช่องโหว่นี้เพื่อสอดแนมผู้ใช้โดยไม่ต้องได้รับอนุญาตจากรัฐ ⛔ แม้จะอ้างว่าใช้เพื่อจับอาชญากร แต่มีการใช้กับนักข่าวและนักเคลื่อนไหว ⛔ เป็นการละเมิดสิทธิส่วนบุคคลอย่างร้ายแรง ‼️ ระบบ SS7 มีความซับซ้อนและไม่ถูกออกแบบมาให้รองรับการป้องกันภัยสมัยใหม่ ⛔ ASN.1 BER มีความยืดหยุ่นสูงจนกลายเป็นช่องโหว่ ⛔ การปรับโครงสร้างข้อความสามารถหลบเลี่ยงระบบตรวจจับได้ง่าย https://hackread.com/researchers-ss7-encoding-attack-surveillance-vendor/

🎙️ 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

🧠 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

🎙️ เรื่องเล่าจากเบื้องหลังจอ: เมื่อ Albavisión ถูกโจมตีโดย GLOBAL GROUP Albavisión คือเครือข่ายสื่อขนาดใหญ่ที่มีสถานีโทรทัศน์ 45 ช่อง, สถานีวิทยุ 68 แห่ง, โรงภาพยนตร์กว่า 65 แห่ง และสื่อสิ่งพิมพ์ในกว่า 14 ประเทศทั่วละตินอเมริกา ก่อตั้งโดย Remigio Ángel González นักธุรกิจผู้พลิกฟื้นสื่อที่กำลังล้มให้กลับมาทำกำไรด้วยละครท้องถิ่นและภาพยนตร์ฮอลลีวูด แต่ในเดือนกรกฎาคม 2025 GLOBAL GROUP ซึ่งเป็นกลุ่มแรนซัมแวร์แบบ RaaS (Ransomware-as-a-Service) ได้อ้างว่าเจาะระบบของ Albavisión และขโมยข้อมูลกว่า 400 GB โดยใช้เทคนิคการเจรจาแบบใหม่ผ่านแชตบอท AI ที่รองรับหลายภาษา กลุ่มนี้ยังเคยเรียกค่าไถ่สูงถึง 9.5 BTC (ประมาณ 1 ล้านดอลลาร์) จากเหยื่อรายอื่น และมีประวัติการโจมตีองค์กรสื่ออื่น ๆ เช่น RTC ในอิตาลี และ RTE ที่อาจหมายถึงสถานีในไอร์แลนด์ ✅ Albavisión ถูกโจมตีโดยกลุ่ม GLOBAL GROUP และถูกขโมยข้อมูล 400 GB ➡️ เป็นบริษัทสื่อภาษาสเปนขนาดใหญ่ มีฐานอยู่ที่ไมอามี ➡️ ดำเนินกิจการในกว่า 14 ประเทศในละตินอเมริกา ✅ GLOBAL GROUP เป็นกลุ่มแรนซัมแวร์แบบ RaaS ที่เปิดตัวในมิถุนายน 2025 ➡️ ใช้แชตบอท AI เพื่อเจรจากับเหยื่อโดยอัตโนมัติ ➡️ รองรับหลายภาษาเพื่อขยายเป้าหมายทั่วโลก ✅ กลุ่มนี้ขู่จะเปิดเผยข้อมูลหาก Albavisión ไม่เจรจาภายใน 15 วัน ➡️ ใช้เว็บไซต์บนเครือข่าย Tor สำหรับการเจรจาและเผยแพร่ข้อมูล ➡️ มีประวัติการเปิดเผยข้อมูลเหยื่อแล้ว 18 ราย รวมถึงโรงพยาบาล ✅ GLOBAL GROUP มีแนวโน้มมุ่งเป้าไปที่องค์กรสื่อโดยเฉพาะ ➡️ รายชื่อเหยื่อรวมถึง RTC (อิตาลี) และ RTE (อาจเป็นไอร์แลนด์) ➡️ สะท้อนความพยายามในการโจมตีโครงสร้างสื่อสารมวลชน ✅ ผู้ก่อตั้ง Albavisión คือ Remigio Ángel González มูลค่าส่วนตัวราว 2 พันล้านดอลลาร์ ➡️ เป็นนักธุรกิจที่มีชื่อเสียงในการซื้อกิจการสื่อที่ล้มเหลวแล้วพลิกฟื้นให้ทำกำไร ➡️ การโจมตีจึงอาจเป็นการเลือกเป้าหมายอย่างมีนัยสำคัญ https://hackread.com/global-group-ransomware-media-giant-albavision-breach/

🧠 เรื่องเล่าจากโลกของ Embedding: เมื่อข้อความกลายเป็นตัวเลขที่มีความหมาย ลองจินตนาการว่าเราให้โมเดลภาษาอย่าง Llama2 หรือ Mistral อ่านประโยคหนึ่ง เช่น “แมวกระโดดขึ้นโต๊ะ” แล้วถามว่า “เข้าใจไหม?” โมเดลจะไม่ตอบว่า “เข้าใจ” แบบมนุษย์ แต่จะเปลี่ยนประโยคนั้นเป็นชุดตัวเลขที่เรียกว่า embedding ซึ่งเป็นการแปลงข้อความให้กลายเป็น “ความหมายในเชิงคณิตศาสตร์” ใน Hugging Face Space นี้ hesamation ได้อธิบายว่า embedding คือการนำข้อความผ่านกระบวนการหลายขั้นตอนในโมเดล LLM เพื่อให้ได้เวกเตอร์ที่สื่อถึงความหมายของข้อความนั้น โดยใช้เทคนิคการ pooling เช่น การเฉลี่ย (average), การใช้ token พิเศษ [CLS], หรือการเลือกค่ามากสุด (max pooling) นอกจากนี้ยังมีการอธิบายว่า embedding ไม่ใช่แค่ตัวเลขธรรมดา แต่เป็นการสรุปความหมาย, บริบท, และโครงสร้างของข้อความในรูปแบบที่โมเดลเข้าใจได้ และสามารถนำไปใช้ในงานต่าง ๆ เช่น การค้นหาความคล้ายคลึง, การจัดกลุ่มข้อมูล, หรือการตอบคำถาม ✅ Embedding คือการแปลงข้อความให้เป็นเวกเตอร์ที่มีความหมาย ➡️ ใช้ในงาน NLP เช่น การค้นหา, การจัดกลุ่ม, การตอบคำถาม ✅ โมเดล LLM เช่น Llama2 และ Mistral สร้าง embedding จาก hidden states หลายชั้น ➡️ hidden states มีรูปแบบ [batch_size, number_of_tokens, embedding_size] ➡️ ต้องใช้เทคนิค pooling เพื่อให้ได้ embedding เดียวต่อข้อความ ✅ เทคนิค pooling มีหลายแบบให้เลือกใช้ตามบริบทของงาน ➡️ เช่น average pooling, max pooling, [CLS] token pooling ➡️ attention_mask ใช้เพื่อกรอง token ที่เป็น padding ✅ embedding เป็นพื้นฐานสำคัญของการเข้าใจภาษาธรรมชาติในโมเดล AI ➡️ ช่วยให้โมเดลเข้าใจความหมายและบริบทของข้อความ ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการประมวลผลข้อมูลเชิงภาษา ‼️ การเลือก pooling strategy ที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้ embedding ไม่สะท้อนความหมายที่แท้จริง ⛔ เช่น การใช้ average pooling กับข้อความที่มี padding มาก อาจทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน ⛔ ต้องใช้ attention_mask เพื่อกรอง token ที่ไม่สำคัญ ‼️ การใช้ embedding จากโมเดลที่ไม่รองรับงานเฉพาะทาง อาจให้ผลลัพธ์ไม่แม่นยำ ⛔ เช่น ใช้ embedding จากโมเดลทั่วไปกับงานทางการแพทย์หรือกฎหมาย ⛔ ควรเลือกโมเดลที่ fine-tune มาเพื่อบริบทนั้นโดยเฉพาะ ‼️ การใช้ embedding โดยไม่เข้าใจโครงสร้างของ hidden states อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการประมวลผล ⛔ เช่น การเลือก hidden state ชั้นที่ไม่เหมาะสม ⛔ ควรศึกษาว่าแต่ละชั้นของโมเดลมีความหมายอย่างไร https://huggingface.co/spaces/hesamation/primer-llm-embedding

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกมืดของ UIA: เมื่อเครื่องมือสำหรับผู้พิการถูกใช้เป็นช่องทางลอบโจมตี UI Automation (UIA) เป็นระบบที่ Microsoft ออกแบบเพื่อช่วยให้เทคโนโลยีผู้ช่วย (assistive technologies) เช่น screen reader เข้าถึง UI ของซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ได้ — แต่แฮกเกอร์พบว่า UIA สามารถใช้ “สแกน” หน้าต่างของโปรแกรมอื่น เพื่อดึงข้อมูลจากฟิลด์ต่าง ๆ ได้ โดยไม่ต้องเข้าถึง API หรือระบบเครือข่าย มัลแวร์ Coyote รุ่นล่าสุดจึงใช้ UIA ในการ: - ตรวจสอบว่าเหย้อติดต่อกับธนาคารหรือเว็บคริปโตหรือไม่ โดยวิเคราะห์ชื่อหน้าต่าง - หากไม่พบชื่อในลิสต์ 75 สถาบันที่ถูกตั้งไว้ล่วงหน้า จะใช้ UIA สแกน sub-elements เพื่อตรวจจับ field ที่น่าจะเกี่ยวกับการเงิน - ดึงข้อมูล เช่น username, password, หรือ address bar ได้โดยตรงผ่าน COM object ของ UIA เทคนิคนี้ช่วยให้มัลแวร์: - หลบหลีก endpoint detection software ได้ดีขึ้น - ทำงานได้ทั้งแบบ online และ offline - มีความยืดหยุ่นในการเข้าถึงหลายแอปและหลาย browser โดยไม่ต้องรู้โครงสร้างล่วงหน้า ✅ Coyote Trojan รุ่นใหม่ใช้ Microsoft UI Automation (UIA) ในการขโมยข้อมูลจากธนาคารและคริปโต ➡️ ถือเป็นมัลแวร์ตัวแรกที่นำ UIA ไปใช้จริงจากแนวคิด proof-of-concept ✅ UIA เป็น framework ที่ช่วยให้โปรแกรมเข้าถึง UI ของแอปอื่นผ่าน COM object ➡️ ทำให้สามารถอ่าน content ใน input field, address bar, และ sub-element ของหน้าต่างได้ ✅ Coyote ตรวจสอบชื่อหน้าต่างว่าเกี่ยวข้องกับสถาบันการเงินหรือไม่ ➡️ หากไม่ตรง จะใช้ UIA “ไต่” โครงสร้างหน้าต่างเพื่อหาข้อมูลแทน ✅ มัลแวร์มีลิสต์สถาบันการเงิน 75 แห่ง ซึ่งรวมถึงธนาคารและ crypto exchange ➡️ มีการ mapping เป็นหมวดหมู่ภายใน เพื่อใช้เลือกเป้าหมายและเทคนิคการโจมตี ✅ Coyote ยังส่งข้อมูลเครื่องกลับไปยัง C2 เช่น username, computer name, browser ➡️ แม้อยู่แบบ offline ก็ยังตรวจสอบและเก็บข้อมูลไว้ได้โดยไม่ต้องสื่อสารตลอดเวลา ✅ Akamai มีคำแนะนำให้ตรวจสอบ DLL ที่โหลด เช่น UIAutomationCore.dll ➡️ และใช้ osquery ตรวจสอบ named pipe ที่เกี่ยวข้องกับ UIA เพื่อจับพฤติกรรมผิดปกติ https://hackread.com/coyote-trojan-use-microsoft-ui-automation-bank-attacks/

🎙️ เรื่องเล่าจากโรงงาน NAND: เมื่อจีนพยายามปลดล็อกตัวเองจากการคว่ำบาตร ตั้งแต่ปลายปี 2022 YMTC ถูกขึ้นบัญชีดำโดยกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงเครื่องมือผลิตชั้นสูงจากบริษัทอเมริกัน เช่น ASML, Applied Materials, KLA และ LAM Research ได้โดยตรง แต่ YMTC ไม่หยุดนิ่ง: - เริ่มผลิต NAND รุ่นใหม่ X4-9070 แบบ 3D TLC ที่มีถึง 294 ชั้น - เตรียมเปิดสายการผลิตทดลองที่ใช้เครื่องมือจีนทั้งหมดในครึ่งหลังของปี 2025 - ตั้งเป้าเพิ่มกำลังผลิตเป็น 150,000 wafer starts ต่อเดือน (WSPM) ภายในปีนี้ - วางแผนเปิดตัว NAND รุ่นใหม่ เช่น X5-9080 ขนาด 2TB และ QLC รุ่นใหม่ที่เร็วขึ้น แม้จะยังไม่สามารถผลิต lithography tools ขั้นสูงได้เอง แต่ YMTC มีอัตราการใช้เครื่องมือในประเทศสูงถึง 45% ซึ่งมากกว่าคู่แข่งในจีนอย่าง SMIC, Hua Hong และ CXMT ที่อยู่ในช่วง 15–27% ✅ YMTC ถูกขึ้นบัญชีดำโดยสหรัฐฯ ตั้งแต่ปลายปี 2022 ➡️ ไม่สามารถซื้อเครื่องมือผลิต NAND ที่มีมากกว่า 128 ชั้นจากบริษัทอเมริกันได้ ✅ YMTC เริ่มผลิต NAND รุ่น X4-9070 ที่มี 294 ชั้น และเตรียมเปิดตัวรุ่น 2TB ในปีหน้า ➡️ ใช้เทคนิคการเชื่อมโครงสร้างหลายชั้นเพื่อเพิ่ม bit density ✅ เตรียมเปิดสายการผลิตทดลองที่ใช้เครื่องมือจีนทั้งหมดในครึ่งหลังของปี 2025 ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ ✅ ตั้งเป้าเพิ่มกำลังผลิตเป็น 150,000 WSPM และครองตลาด NAND 15% ภายในปี 2026 ➡️ หากสำเร็จจะเปลี่ยนสมดุลของตลาด NAND ทั่วโลก ✅ YMTC มีอัตราการใช้เครื่องมือในประเทศสูงถึง 45% ➡️ สูงกว่าคู่แข่งในจีน เช่น SMIC (22%), Hua Hong (20%), CXMT (20%) ✅ ผู้ผลิตเครื่องมือในประเทศที่ร่วมกับ YMTC ได้แก่ AMEC, Naura, Piotech และ SMEE ➡️ มีความเชี่ยวชาญด้าน etching, deposition และ lithography ระดับพื้นฐาน ✅ YMTC ลงทุนผ่าน Changjiang Capital เพื่อสนับสนุนผู้ผลิตเครื่องมือในประเทศ ➡️ ใช้ช่องทางไม่เปิดเผยเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบจากสหรัฐฯ ‼️ เครื่องมือผลิตในประเทศจีนยังมี yield ต่ำกว่าของอเมริกา ญี่ปุ่น และยุโรป ⛔ อาจทำให้สายการผลิตทดลองไม่สามารถขยายเป็นการผลิตจริงได้ทันเวลา ‼️ การใช้เทคนิค stacking หลายชั้นทำให้ wafer ใช้เวลานานในโรงงาน ⛔ ส่งผลให้จำนวน wafer ต่อเดือนลดลง แม้ bit output จะเพิ่มขึ้น ‼️ การตั้งเป้าครองตลาด 15% ภายในปี 2026 อาจมองในแง่ดีเกินไป ⛔ เพราะต้องใช้เวลานานในการปรับปรุง yield และขยายกำลังผลิตจริง ‼️ การขาดเครื่องมือ lithography ขั้นสูงอาจเป็นอุปสรรคต่อการผลิต NAND รุ่นใหม่ ⛔ SMEE ยังผลิตได้แค่ระดับ 90nm ซึ่งไม่เพียงพอสำหรับ NAND ขั้นสูง ‼️ หาก YMTC เพิ่มกำลังผลิตเกิน 200,000 WSPM อาจกระทบราคาตลาด NAND ทั่วโลก ⛔ ทำให้เกิดการแข่งขันด้านราคาที่รุนแรงและกระทบผู้ผลิตรายอื่น https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/chinas-ymtc-moves-to-break-free-of-u-s-sanctions-by-building-production-line-with-homegrown-tools-aims-to-capture-15-percent-of-nand-market-by-late-2026

🎙️ เรื่องเล่าจากตู้เย็นแห่งอนาคต: เมื่อความเย็นไม่ต้องพึ่งสารเคมีอีกต่อไป Samsung ได้พัฒนาอุปกรณ์ Peltier แบบฟิล์มบางร่วมกับ Johns Hopkins APL ซึ่งใช้หลักการ “Peltier effect” คือการถ่ายเทความร้อนผ่านกระแสไฟฟ้า — ด้านหนึ่งดูดความร้อน อีกด้านปล่อยออก โดยไม่ต้องใช้สารทำความเย็นเลย เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในตู้เย็นรุ่น Bespoke AI Hybrid Refrigerator ที่เปิดตัวในปี 2024 ซึ่งใช้ระบบไฮบริดระหว่างคอมเพรสเซอร์และ Peltier โดยเลือกใช้งานตามสถานการณ์ เช่น: - ใช้คอมเพรสเซอร์ในสภาวะปกติ - ใช้ Peltier เมื่อมีการแช่ของร้อนหรือปริมาณมาก - ใช้ Peltier ระหว่างการละลายน้ำแข็ง เพื่อรักษาอุณหภูมิให้คงที่ ล่าสุด Samsung ได้พัฒนา Peltier แบบฟิล์มบางที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 75% และลดการใช้พลังงานได้ถึง 30% เมื่อเทียบกับมาตรฐานประหยัดพลังงานระดับสูงสุดของเกาหลี เป้าหมายระยะยาวคือการสร้างตู้เย็นที่ใช้ Peltier เพียงอย่างเดียว โดยไม่ต้องพึ่งสารทำความเย็นเลย — เพื่อสิ่งแวดล้อมที่ดีขึ้นและการออกแบบที่ยืดหยุ่นมากขึ้น ✅ Samsung ร่วมกับ Johns Hopkins APL พัฒนาอุปกรณ์ Peltier แบบฟิล์มบาง ➡️ ใช้เทคโนโลยีนาโนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดความร้อนสะสม ✅ Peltier cooling ใช้ไฟฟ้าในการถ่ายเทความร้อน ไม่ต้องใช้สารทำความเย็น ➡️ ทำให้ปลอดภัยต่อสิ่งแวดล้อมและออกแบบตู้เย็นได้ยืดหยุ่นมากขึ้น ✅ Bespoke AI Hybrid Refrigerator ใช้ระบบไฮบริดระหว่างคอมเพรสเซอร์และ Peltier ➡️ เลือกใช้งานตามสถานการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดพลังงาน ✅ Peltier ถูกติดตั้งด้านบนของตู้เย็น ส่วนคอมเพรสเซอร์อยู่ด้านล่าง ➡️ ลดการรบกวนกันของความร้อนและเพิ่มความเสถียรของอุณหภูมิภายใน ✅ ประสิทธิภาพของ Peltier รุ่นใหม่สูงขึ้น 75% และลดพลังงานได้ถึง 30% ➡️ เมื่อเทียบกับเกณฑ์ประหยัดพลังงานระดับสูงสุดของเกาหลี ✅ Samsung ตั้งเป้าพัฒนา “ตู้เย็นที่ไม่มีสารทำความเย็นเลย” ในอนาคต ➡️ โดยใช้ Peltier cooling ร่วมกับ AI, การพิมพ์ 3D และเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ ‼️ Peltier cooling ยังมีข้อจำกัดด้านกำลังทำความเย็นเมื่อเทียบกับคอมเพรสเซอร์ ⛔ ต้องใช้ร่วมกับระบบอื่นในช่วงแรกก่อนจะพัฒนาให้ใช้เดี่ยวได้ ‼️ การถ่ายเทความร้อนของ Peltier ต้องควบคุมอุณหภูมิทั้งสองด้านอย่างแม่นยำ ⛔ หากไม่จัดการดี ประสิทธิภาพจะลดลงอย่างมาก ‼️ การใช้วัสดุฟิล์มบางอาจมีปัญหาเรื่องความทนทานและการผลิตเชิงอุตสาหกรรม ⛔ ต้องพัฒนาเทคนิคการประกอบและวัสดุเสริมเพื่อให้ใช้งานได้จริง ‼️ ตู้เย็นรุ่นใหม่ยังจำกัดเฉพาะบางประเทศ เช่น เกาหลี สหรัฐฯ และยุโรป ⛔ ต้องปรับให้เหมาะกับสภาพอากาศร้อนชื้น เช่นในอินเดียหรือเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ https://news.samsung.com/global/interview-staying-cool-without-refrigerants-how-samsung-is-pioneering-next-generation-peltier-cooling

🎙️ เรื่องเล่าจากเส้นสั่น: เมื่อภาพนิ่งกลายเป็นภาพเคลื่อนไหวด้วยฟิลเตอร์ SVG Camillo ได้แรงบันดาลใจจากสารคดี ARTE ที่ใช้ภาพประกอบแบบเรียบง่าย แต่มี “การสั่นเบา ๆ” ที่ทำให้ดูเหมือนภาพเคลื่อนไหวแบบวาดมือ เขาจึงทดลองสร้างเอฟเฟกต์นี้ขึ้นมาโดยไม่ต้องวาดหลายเฟรม แต่ใช้เทคนิคการบิดเบือนภาพผ่านฟิลเตอร์ SVG แทน หลักการมี 2 ส่วน: 1️⃣. Distortion: ทำให้ขอบของภาพไม่เรียบตรง แต่มีความสั่นแบบสุ่ม 2️⃣. Animation: เปลี่ยนค่าการสั่นทุก ๆ 100–200 ms เพื่อให้เกิดการเคลื่อนไหวต่อเนื่อง โดยใช้ฟิลเตอร์ SVG 2 ตัว: ✅ feTurbulence: สร้าง noise texture แบบ procedural ✅ feDisplacementMap: ใช้ noise นั้นเพื่อบิดเบือนพิกเซลของภาพ จากนั้นใช้ JavaScript เปลี่ยนค่าพารามิเตอร์ เช่น baseFrequency และ scale เพื่อให้เกิดการสั่นแบบมีชีวิตชีวา ✅ เอฟเฟกต์ “boiling” คือการทำให้ภาพนิ่งดูเหมือนเคลื่อนไหวด้วยการสั่นเบา ๆ ➡️ ใช้ในงานอนิเมชันเพื่อให้ฉากนิ่งดูมีชีวิต เช่นตัวละครยืนเฉย ๆ ✅ เทคนิคดั้งเดิมคือวาดหลายเฟรมด้วยมือแล้ววนซ้ำ ➡️ แต่ในเว็บสามารถใช้ SVG filter แทนได้โดยไม่ต้องวาดหลายภาพ ✅ ใช้ฟิลเตอร์ feTurbulence เพื่อสร้าง noise และ feDisplacementMap เพื่อบิดภาพ ➡️ noise จะบิดพิกเซลของภาพให้ดูเหมือนเส้นสั่น ✅ JavaScript ใช้เปลี่ยนค่าพารามิเตอร์ทุก 100ms เพื่อให้เกิดการเคลื่อนไหว ➡️ เช่นปรับ baseFrequency แบบสุ่มเล็กน้อยในแต่ละเฟรม ✅ มีเดโมให้ทดลองปรับค่าต่าง ๆ เช่น scale, frequency, และ animation intensity ➡️ สามารถควบคุมระดับการสั่นได้ตั้งแต่เบา ๆ ไปจนถึงสั่นแรงจนภาพบิดเบี้ยว ✅ เทคนิคนี้ใช้ได้ทั้งกับภาพ SVG และภาพ raster (.jpg, .png) ➡️ ทำให้สามารถนำไปใช้กับภาพประกอบทั่วไปได้หลากหลาย https://camillovisini.com/coding/simulating-hand-drawn-motion-with-svg-filters

ปี 2550 ภาพจิตรกรรม “ภิกษุสันดานกา” เคยตกเป็นข่าวถกเถียงมาแล้วครั้งหนึ่ง ซึ่งเป็นผลงานของ “อนุพงษ์ จันทร “ใช้เทคนิคการวาดภาพด้วยสีอะคริลิกลงบนจีวรพระ ได้แรงบันดาลใจจากคติความเชื่อของไทยเรื่อง "เปรตภูมิ” และภาพ ”บรรพชิตทุศีล” ในสมุดภาพไตรภูมิ มีข้อความปรากฏเอาไว้ด้านล่างภาพว่า "บาปเป็นบรรพชิตทุศีลแลเลี้ยงชีพผิดมิชอบด้วยธรรม ตายไปต้องกลายเป็นเปรต มีไฟไหม้ลุกจีวรไหม้กาย"อนุพงษ์ ยืนยันว่า ”ภิกษุสันดานกา” ไม่ใช่ชื่อที่ตนตั้งขึ้นมาเอง แต่มีระบุในพระไตรปิฎก ในหนังสือคำพยากรณ์ของพระพุทธเจ้า ตำราดูพระภิกษุ และตนขอยืนยันว่า ภาพที่ตนเขียนขึ้นมา ไม่ใช่ภาพพระดีดีในสังคม แต่ตนเขียนเปรตที่แอบแฝงอยู่ในผ้ากาสาวพัสตร์ เพื่อเตือนสติคนในสังคม โดยสื่อภาพออกมาในเชิงสัญลักษณ์ ตามที่พระพุทธเจ้าได้ทรงเปรียบเทียบพระภิกษุลามกว่า มีนิสัยเหมือนกา 10 อย่าง“ภิกษุทั้งหลาย กาเป็นสัตว์ประกอบด้วยความเลวสิบประการ” สิบประการเป็นไฉน? สิบประการคือ1. กาเป็นสัตว์ทำลายความดี 2. กาเป็นสัตว์คะนอง 3. กาเป็นสัตว์ทะเยอทะยาน 4. กาเป็นสัตว์กินจุ 5. กาเป็นสัตว์หยาบคาย 6. กาเป็นสัตว์ไม่กรุณาปรานี 7. กาเป็นสัตว์ทุรพล 8. กาเป็นสัตว์เสียงอึง 9. กาเป็นสัตว์ปล่อยสติ 10. กาเป็นสัตว์สะสมของกินภิกษุทั้งหลาย! ภิกษุลามกก็เป็นเช่นเดียวกับกานั่นแหละ เป็นคนประกอบด้วยอสัทธรรมสิบประการ สิบประการเป็นไฉน? สิบประการคือ1. ภิกษุลามกเป็นคนทำลายความดี 2. ภิกษุลามกเป็นคนคะนอง 3. ภิกษุลามกเป็นคนทะเยอทะยาน 4. ภิกษุลามกเป็นคนกินจุ 5. ภิกษุลามกเป็นคนหยาบคาย 6. ภิกษุลามกเป็นคนไม่กรุณาปรานี 7. ภิกษุลามกเป็นคนทุรพล 8. ภิกษุลามกเป็นคนร้องเสียงอึง 9. ภิกษุลามกเป็นคนปล่อยสติ 10. ภิกษุลามกเป็นคนสะสมของกินโดยนัยแห่งพฤติกรรมของนกกา สิบประการดังกล่าวข้างต้น จะเห็นได้ว่าล้วนแล้วแต่เป็นความเลวที่ไม่เหมาะไม่ควรที่คนโดยเฉพาะอย่างยิ่ง คนมีศีล เช่น ภิกษุในพระพุทธศาสนาไม่ควรประพฤติ ไม่ควรปฏิบัติแต่ในความเป็นจริง ความเป็นปุถุชนคนมีกิเลส ถึงแม้ว่าจะมาบวชถือศีล 227 ข้อแล้วก็ยังมีภิกษุบางรูปในครั้งพุทธกาลมีพฤติกรรมเยี่ยงนี้ พระพุทธองค์จึงได้ตรัสสอนด้วยข้อวัตรปฏิบัติที่พระภิกษุที่เข้ามาบวชเพื่อการทำความดี โดยมุ่งความหลุดพ้น ควรงดเว้นอสัทธรรม 10 ประการ อันเป็นพฤติกรรมของกาดังกล่าวอ.สามารถ มังสัง เคยเสนอแนวทางแก้ปัญหาภิกษุสันดานกาไว้ว่า “แต่ในความเป็นจริงที่ปรากฏพฤติกรรมอันไม่เหมาะไม่ควรในวงการสงฆ์ยังไม่ได้รับการแก้ไขจากสงฆ์ด้วยกันเท่าที่ควรจะเป็น ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่มหาเถรสมาคม และสำนักพระพุทธศาสนาแห่งชาติ ควรจะได้หยิบยกเรื่องนี้ขึ้นมา และกำหนดมาตรการแก้ไขและป้องกันดังต่อไปนี้1. ทำการสำรวจสำมโนประชากรพระสงฆ์ในประเทศไทยให้แน่ชัดว่ามีอยู่เท่าใด และมีรายละเอียดลงลึกถึงเรื่องการศึกษา อายุพรรษา และภาระหน้าที่ต่อสังคมเท่าที่พระจะพึงกระทำได้ เช่น เป็นครูสอนศีลธรรม อบรมประชาชน และให้ความรู้แก่พระภิกษุสงฆ์ เป็นต้น2. เมื่อได้ข้อมูลแล้วให้จัดทำแผนฟื้นฟูพฤติกรรมพระสงฆ์ที่ไม่ได้รับการศึกษา และการอบรมอย่างทั่วถึง3. ให้นำพระภิกษุสงฆ์ที่มีความรู้ความสามารถในการสอนมาประชุมแลกเปลี่ยนความรู้ แนวทางการปรับองค์กรสงฆ์ แล้วมอบหมายให้แต่ละท่านกลับไปดำเนินการในถิ่นของตนเองเป็นระยะเวลา 1-3 ปี แล้วส่งคณะกรรมการประเมินผลการดำเนินงานออกไปทำการประเมินในการดำเนินการ 3 ประการนี้ ทางรัฐบาลจะต้องให้การสนับสนุนทางด้านการเงิน และบุคลากรให้เพียงพอแก่การดำเนินงานในขณะเดียวกัน ถ้าพบว่าในท้องถิ่นใดดำเนินการไม่ได้ผล ก็ควรอย่างยิ่งที่ทางการปกครองจะต้องเข้ามาดูแลแก้ไขโดยใช้อำนาจบริหาร เช่น การโยกย้ายหรือปลดออกจากตำแหน่ง เป็นการลงโทษผู้รับผิดชอบในระดับเจ้าคณะจังหวัด อำเภอ และตำบลลงไปตามลำดับชั้นยิ่งกว่านี้ ทางมหาเถรสมาคมจะต้องไม่ปล่อยให้พระสงฆ์ในระดับปกครองเข้าไปมีส่วนได้เสียกับกิจกรรมใดๆ ทั้งนี้เพื่อป้องกันการช่วยกันปกปิดความผิดของผู้อยู่ใต้ปกครอง เพื่อแลกกับลาภสักการะที่ผู้กระทำผิดมอบให้ถ้าทุกหน่วยงานดำเนินการได้เยี่ยงนี้ เชื่อว่าพฤติกรรมอันไม่เหมาะไม่ควรของพระสงฆ์จะลดลง และหมดไปในที่สุด”https://www.facebook.com/share/1Cj37basD6/?mibextid=wwXIfr