🎙️ เรื่องเล่าจาก DNS สู่ Deepfake: เมื่อชื่อเว็บไซต์กลายเป็นกับดักที่ฉลาดเกินกว่าที่มนุษย์จะสังเกตได้ ในปี 2025 การโจมตีแบบ “Domain-Based Attacks” ได้พัฒนาไปไกลกว่าการหลอกให้คลิกลิงก์ปลอม เพราะตอนนี้แฮกเกอร์ใช้ AI สร้างเว็บไซต์ปลอมที่เหมือนจริงจนแทบแยกไม่ออก พร้อมแชตบอตปลอมที่พูดคุยกับเหยื่อได้อย่างแนบเนียน รูปแบบการโจมตีมีหลากหลาย เช่น domain spoofing, DNS hijacking, domain shadowing, search engine poisoning และแม้แต่การใช้ deepfake เสียงหรือวิดีโอในหน้าเว็บปลอมเพื่อหลอกให้เหยื่อเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว AI ยังช่วยให้แฮกเกอร์สร้างโดเมนใหม่ได้หลายพันชื่อในเวลาไม่กี่นาทีผ่าน Domain Generation Algorithms (DGAs) ซึ่งทำให้ระบบความปลอดภัยตามไม่ทัน เพราะโดเมนใหม่ยังไม่อยู่ใน blocklist และสามารถใช้โจมตีได้ทันทีหลังเปิดตัว ที่น่ากังวลคือ AI chatbot บางตัว เช่นที่ใช้ใน search engine หรือบริการช่วยเหลือ อาจถูกหลอกให้แนะนำลิงก์ปลอมแก่ผู้ใช้โดยไม่รู้ตัว เพราะไม่สามารถแยกแยะโดเมนปลอมที่ใช้ตัวอักษรคล้ายกัน เช่น “ɢoogle.com” แทน “google.com” แม้จะมีเครื่องมือป้องกัน เช่น DMARC, DKIM, DNSSEC หรือ Registry Lock แต่การใช้งานจริงยังต่ำมากในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะ DNS redundancy ที่ลดลงจาก 19% เหลือ 17% ในปี 2025 ✅ รูปแบบการโจมตีที่ใช้ชื่อโดเมน ➡️ Website spoofing: สร้างเว็บปลอมที่เหมือนเว็บจริง ➡️ Domain spoofing: ใช้ URL ที่คล้ายกับของจริง เช่น gooogle.com ➡️ DNS hijacking: เปลี่ยนเส้นทางจากเว็บจริงไปยังเว็บปลอม ➡️ Domain shadowing: สร้าง subdomain ปลอมในเว็บที่ถูกเจาะ ➡️ Search engine poisoning: ดันเว็บปลอมให้ขึ้นอันดับในผลการค้นหา ➡️ Email domain phishing: ส่งอีเมลจากโดเมนปลอมที่ดูเหมือนของจริง ✅ บทบาทของ AI ในการโจมตี ➡️ ใช้ AI สร้างเว็บไซต์ปลอมที่ดูน่าเชื่อถือ ➡️ ใช้ deepfake เสียงและวิดีโอในหน้าเว็บเพื่อหลอกเหยื่อ ➡️ ใช้ AI chatbot ปลอมพูดคุยกับเหยื่อเพื่อเก็บข้อมูล ➡️ ใช้ DGAs สร้างโดเมนใหม่หลายพันชื่อในเวลาไม่กี่นาที ➡️ ใช้ AI เขียนอีเมล phishing ที่เหมือนจริงและเจาะจงเป้าหมาย ✅ สถิติและแนวโน้มที่น่าจับตา ➡️ 1 ใน 174 DNS requests ในปี 2024 เป็นอันตราย (เพิ่มจาก 1 ใน 1,000 ในปี 2023) ➡️ 70,000 จาก 800,000 โดเมนที่ถูกตรวจสอบถูก hijack แล้ว ➡️ 25% ของโดเมนใหม่ในปีที่ผ่านมาเป็นอันตรายหรือน่าสงสัย ➡️ 55% ของโดเมนที่ใช้โจมตีถูกสร้างโดย DGAs ➡️ DMARC คาดว่าจะมีการใช้งานถึง 70% ในปี 2025 แต่ยังไม่เพียงพอ https://www.csoonline.com/article/4055796/why-domain-based-attacks-will-continue-to-wreak-havoc.html

🧨 “เมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยของแฮกเกอร์ — 80% ของแรนซัมแวร์ในปี 2025 ใช้ AI สร้างมัลแวร์ ปลอมเสียง และเจาะระบบแบบไร้รอย” ภัยไซเบอร์ในปี 2025 ไม่ได้มาในรูปแบบเดิมอีกต่อไป เพราะตอนนี้แฮกเกอร์ใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการสร้างแรนซัมแวร์ที่ทั้งฉลาดและอันตรายกว่าเดิม จากการศึกษาของ MIT Sloan และ Safe Security พบว่า 80% ของการโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ในช่วงปีที่ผ่านมา มีการใช้ AI เข้ามาเกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะเป็นการสร้างมัลแวร์อัตโนมัติ, ปลอมเสียงด้วย deepfake, หรือแม้แต่การเจาะระบบผ่าน CAPTCHA และรหัสผ่านด้วย LLM AI ไม่ได้แค่ช่วยให้แฮกเกอร์ทำงานเร็วขึ้น แต่ยังทำให้การโจมตีมีความแม่นยำและยากต่อการตรวจจับมากขึ้น เช่น การปลอมตัวเป็นฝ่ายบริการลูกค้าด้วยเสียงที่เหมือนจริง หรือการสร้างอีเมลฟิชชิ่งที่ดูน่าเชื่อถือจนแม้แต่ผู้เชี่ยวชาญยังหลงกล Michael Siegel นักวิจัยจาก CAMS เตือนว่า “ผู้โจมตีต้องการแค่ช่องโหว่เดียว แต่ผู้ป้องกันต้องปิดทุกช่องทาง” ซึ่งกลายเป็นความท้าทายที่รุนแรงขึ้นเมื่อ AI ทำให้การโจมตีขยายตัวได้ในระดับที่มนุษย์ตามไม่ทัน เพื่อรับมือกับภัยคุกคามนี้ นักวิจัยเสนอแนวทางป้องกันแบบ 3 เสาหลัก ได้แก่ 1️⃣ ระบบ hygiene อัตโนมัติ เช่น โค้ดที่ซ่อมตัวเอง, ระบบ patch อัตโนมัติ และการตรวจสอบพื้นผิวการโจมตีแบบต่อเนื่อง 2️⃣ ระบบป้องกันแบบหลอกล่อและอัตโนมัติ เช่น การเปลี่ยนเป้าหมายตลอดเวลา และการใช้ข้อมูลปลอมเพื่อหลอกแฮกเกอร์ 3️⃣ การรายงานและ oversight แบบ real-time เพื่อให้ผู้บริหารเห็นภาพรวมของภัยคุกคามและตัดสินใจได้ทันเวลา ✅ สถานการณ์ภัยไซเบอร์ในปี 2025 ➡️ 80% ของแรนซัมแวร์ใช้ AI ในการสร้างมัลแวร์ ฟิชชิ่ง และ deepfake ➡️ ใช้ LLM ในการเจาะรหัสผ่าน, bypass CAPTCHA และเขียนโค้ดอัตโนมัติ ➡️ ปลอมเสียงเป็นฝ่ายบริการลูกค้าเพื่อหลอกเหยื่อผ่านโทรศัพท์ ➡️ AI ทำให้การโจมตีขยายตัวเร็วและแม่นยำกว่าที่เคย ✅ แนวทางป้องกันที่แนะนำ ➡️ เสาหลักที่ 1: ระบบ hygiene อัตโนมัติ เช่น self-healing code และ zero-trust architecture ➡️ เสาหลักที่ 2: ระบบป้องกันแบบหลอกล่อ เช่น moving-target defense และข้อมูลปลอม ➡️ เสาหลักที่ 3: การ oversight แบบ real-time เพื่อให้ผู้บริหารตัดสินใจได้ทัน ➡️ ต้องใช้หลายชั้นร่วมกัน ไม่ใช่แค่เครื่องมือ AI ฝั่งป้องกันอย่างเดียว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deepfake phishing หรือ “vishing” เพิ่มขึ้น 1,633% ใน Q1 ปี 2025 ➡️ การโจมตีแบบ adversary-in-the-middle เพิ่มขึ้น — ขโมย session cookie เพื่อข้าม 2FA ➡️ การโจมตีระบบ OT (Operational Technology) เช่นโรงงานและโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้น ➡️ จำนวนการโจมตี ransomware เพิ่มขึ้น 132% แม้ยอดจ่ายค่าไถ่จะลดลง https://www.techradar.com/pro/security/only-20-of-ransomware-is-not-powered-by-ai-but-expect-that-number-to-drop-even-further-in-2025

🎙️ เรื่องเล่าจาก xAI: เมื่อบริษัทที่วิ่งเร็วที่สุดในวงการ AI ต้องหยุดชั่วคราวเพื่อจัดระเบียบภายใน Mike Liberatore อดีตผู้บริหารจาก Airbnb เข้ารับตำแหน่ง CFO ของ xAI ในเดือนเมษายน 2025 และลาออกในปลายเดือนกรกฎาคม หลังจากอยู่ในตำแหน่งเพียง 4 เดือน โดยไม่มีการเปิดเผยเหตุผลอย่างเป็นทางการจากบริษัท2 แต่การลาออกของเขาไม่ได้เกิดขึ้นโดดเดี่ยว—เพราะก่อนหน้านั้นไม่นาน ผู้ร่วมก่อตั้ง Igor Babuschkin ก็ประกาศลาออกเพื่อไปตั้งบริษัทด้าน AI safety ของตัวเอง และตามมาด้วยการลาออกของที่ปรึกษากฎหมายระดับสูงอีกสองคน รวมถึง CEO ของแพลตฟอร์ม X ที่ถูกควบรวมเข้ากับ xAI Liberatore มีบทบาทสำคัญในการระดมทุนกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์ ทั้งในรูปแบบหนี้และหุ้น เพื่อสนับสนุนการสร้าง data center และการพัฒนา Grok ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ Musk ตั้งใจใช้เป็นทางเลือกที่ “ปลอด censorship” ต่อ OpenAI และ Google อย่างไรก็ตาม Grok เองก็เผชิญกับปัญหาหนัก—ตั้งแต่การถูกเจาะระบบภายใน 48 ชั่วโมงหลังเปิดตัว ไปจนถึงการสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เช่น การยกย่องเผด็จการ หรือการสร้าง deepfake ที่ละเมิดสิทธิส่วนบุคคล ซึ่งทำให้เกิดคำถามว่า xAI กำลังเร่งพัฒนาเร็วเกินไปโดยไม่คำนึงถึงความปลอดภัยและความมั่นคงของระบบ ✅ การลาออกของ Mike Liberatore ➡️ เข้ารับตำแหน่ง CFO ในเดือนเมษายน 2025 และลาออกปลายกรกฎาคม ➡️ ไม่มีการเปิดเผยเหตุผลอย่างเป็นทางการจาก xAI ➡️ มีบทบาทสำคัญในการระดมทุนกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์เพื่อพัฒนา Grok และ data center ✅ ลำดับการลาออกของผู้บริหาร ➡️ ผู้ร่วมก่อตั้ง Igor Babuschkin ลาออกเพื่อก่อตั้งบริษัทด้าน AI safety ➡️ ที่ปรึกษากฎหมาย Robert Keele และ Raghu Rao ลาออกในเดือนสิงหาคม ➡️ Linda Yaccarino CEO ของ X ลาออกหลังจากแพลตฟอร์มถูกควบรวมกับ xAI ✅ ปัญหาของ Grok และผลกระทบต่อองค์กร ➡️ Grok ถูกเจาะระบบภายใน 48 ชั่วโมงหลังเปิดตัว ➡️ สร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เช่น การยกย่องเผด็จการและ deepfake ละเมิดสิทธิ ➡️ เกิดคำถามเรื่องความปลอดภัยและการควบคุมโมเดล AI ✅ บริบทการแข่งขันในวงการ AI ➡️ xAI แข่งขันกับ OpenAI, Google และ Anthropic ที่ลงทุนมหาศาลในระบบ AI ➡️ Musk ตั้งใจใช้ Grok เป็นทางเลือกที่ “ปลอด censorship” ➡️ การลาออกของผู้บริหารอาจสะท้อนถึงแรงกดดันภายในองค์กร https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/04/xai039s-finance-chief-steps-down-wsj-reports

🎙️ เรื่องเล่าจาก WeChat ถึง Douyin: เมื่อโพสต์ทุกชิ้นต้องบอกว่า “มนุษย์หรือ AI” ในเดือนกันยายน 2025 จีนได้บังคับใช้กฎหมายใหม่ที่กำหนดให้ทุกแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต้องติดป้ายกำกับเนื้อหาที่สร้างโดย AI อย่างชัดเจน ทั้งในรูปแบบที่ผู้ใช้มองเห็นได้ (explicit labels) และฝังไว้ใน metadata สำหรับระบบอัตโนมัติ (implicit identifiers) โดยมีเป้าหมายเพื่อควบคุมการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จ, deepfake, และการชักจูงทางความคิดผ่านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ แพลตฟอร์มยักษ์ใหญ่ของจีน เช่น WeChat, Douyin (TikTok เวอร์ชันจีน), Weibo และ RedNote ต่างออกประกาศให้ผู้ใช้ต้อง “ประกาศด้วยตัวเอง” หากโพสต์นั้นสร้างด้วย AI และห้ามลบหรือแก้ไขป้ายกำกับที่ระบบติดไว้โดยเด็ดขาด หากฝ่าฝืน อาจถูกลบโพสต์หรือถูกลงโทษตามที่ Cyberspace Administration of China (CAC) กำหนดไว้ นอกจากนี้ CAC ยังเปิดช่องให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถ “รายงาน” เนื้อหาที่ไม่ได้ติดป้าย AI ได้ด้วยตนเอง และมีการตั้งระบบตรวจสอบ metadata เพื่อช่วยตรวจจับเนื้อหาที่หลุดรอดจากการติดป้าย แม้จีนจะเป็นประเทศแรกที่ออกกฎหมายลักษณะนี้อย่างเป็นทางการ แต่แนวคิดนี้กำลังแพร่ไปทั่วโลก เช่น Internet Engineering Task Force เสนอให้มี “AI header field” สำหรับเว็บไซต์ และ Google ก็เริ่มฝัง C2PA credentials ในภาพถ่ายจาก Pixel 10 เพื่อบอกว่า “ภาพนี้ผ่าน AI หรือไม่” https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chinese-social-media-firms-comply-with-strict-ai-labelling-law-making-it-clear-to-users-and-bots-whats-real-and-whats-not

🧠 PromptLock — เมื่อ AI กลายเป็นสมองของแรนซัมแวร์ ในอดีต แรนซัมแวร์มักใช้โค้ดที่เขียนไว้ล่วงหน้าเพื่อโจมตีเหยื่อ แต่ PromptLock เปลี่ยนเกมทั้งหมด ด้วยการใช้โมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์ส gpt-oss:20b จาก OpenAI ที่รันแบบ local ผ่าน Ollama API เพื่อสร้างสคริปต์อันตรายแบบสด ๆ บนเครื่องเหยื่อ มัลแวร์ตัวนี้ใช้ Lua ซึ่งเป็นภาษาที่เบาและข้ามแพลตฟอร์มได้ดี โดยสามารถทำงานบน Windows, macOS และ Linux ได้อย่างลื่นไหล มันจะสแกนไฟล์ในเครื่อง ตรวจสอบข้อมูลสำคัญ และเลือกว่าจะขโมย เข้ารหัส หรือแม้แต่ทำลายข้อมูล — แม้ว่าฟีเจอร์ทำลายข้อมูลยังไม่ถูกเปิดใช้งานในเวอร์ชันปัจจุบัน สิ่งที่ทำให้ PromptLock น่ากลัวคือความสามารถในการเปลี่ยนพฤติกรรมทุกครั้งที่รัน แม้จะใช้ prompt เดิมก็ตาม เพราะ LLM เป็นระบบ non-deterministic ซึ่งทำให้เครื่องมือป้องกันไม่สามารถจับรูปแบบได้ง่าย นอกจากนี้ การรันโมเดล AI แบบ local ยังช่วยให้แฮกเกอร์ไม่ต้องเรียก API ไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ OpenAI ซึ่งหมายความว่าไม่มีการบันทึกหรือแจ้งเตือนจากฝั่งผู้ให้บริการ AI ESET พบมัลแวร์นี้จากตัวอย่างที่ถูกอัปโหลดใน VirusTotal และเชื่อว่าเป็น proof-of-concept หรือโค้ดต้นแบบที่ยังไม่ถูกใช้โจมตีจริง แต่ก็เป็นสัญญาณเตือนว่า “ยุคของแรนซัมแวร์ที่มีสมอง” ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ESET ค้นพบมัลแวร์ PromptLock ซึ่งเป็นแรนซัมแวร์ตัวแรกที่ใช้ AI สร้างโค้ดแบบสด ➡️ ใช้โมเดล gpt-oss:20b จาก OpenAI ผ่าน Ollama API บนเครื่องเหยื่อโดยตรง ➡️ สร้าง Lua script เพื่อสแกนไฟล์ ขโมยข้อมูล เข้ารหัส และอาจทำลายข้อมูล ➡️ รองรับทุกระบบปฏิบัติการหลัก: Windows, macOS และ Linux ➡️ ใช้การเข้ารหัสแบบ SPECK 128-bit ซึ่งเบาและเร็ว ➡️ โค้ดมี prompt ฝังไว้ล่วงหน้าเพื่อสั่งให้ LLM สร้างสคริปต์ตามสถานการณ์ ➡️ มีการฝัง Bitcoin address สำหรับเรียกค่าไถ่ (ใช้ของ Satoshi Nakamoto เป็น placeholder) ➡️ พบตัวอย่างใน VirusTotal แต่ยังไม่มีหลักฐานว่าใช้โจมตีจริง ➡️ ESET เชื่อว่าเป็น proof-of-concept ที่แสดงศักยภาพของ AI ในการสร้างมัลแวร์ ➡️ OpenAI ระบุว่ากำลังพัฒนาระบบป้องกันและขอบคุณนักวิจัยที่แจ้งเตือน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Lua เป็นภาษาที่นิยมในเกมและปลั๊กอิน แต่มีประสิทธิภาพสูงและฝังง่ายในมัลแวร์ ➡️ Golang ถูกใช้เป็นโครงสร้างหลักของมัลแวร์ เพราะข้ามแพลตฟอร์มและคอมไพล์ง่าย ➡️ Ollama API เป็นช่องทางที่ช่วยให้โมเดล AI ทำงานแบบ local โดยไม่ต้องเรียกเซิร์ฟเวอร์ ➡️ Internal Proxy (MITRE ATT&CK T1090.001) เป็นเทคนิคที่ใช้เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ภายนอกอย่างลับ ➡️ AI ถูกใช้ในมัลแวร์มากขึ้น เช่น การสร้าง phishing message และ deepfake https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/the-first-ai-powered-ransomware-has-been-discovered-promptlock-uses-local-ai-to-foil-heuristic-detection-and-evade-api-tracking

🎙️ เมื่อข้อมูลรั่วไหลไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องเงิน ชื่อเสียง และอนาคตขององค์กร ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณถูกเจาะระบบ ข้อมูลลูกค้าไหลออกไปสู่มือแฮกเกอร์ และคุณต้องรับมือกับความเสียหายที่ไม่ใช่แค่ค่าแก้ไขระบบ แต่รวมถึงค่าปรับทางกฎหมาย การสูญเสียลูกค้า และราคาหุ้นที่ร่วงลง รายงานล่าสุดจาก IBM และ Ponemon Institute เผยว่า แม้ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกจะลดลงเหลือ $4.44 ล้านในปี 2025 — ครั้งแรกในรอบ 5 ปี — แต่ในสหรัฐฯ กลับพุ่งขึ้นเป็น $10.22 ล้านต่อเหตุการณ์ เพราะค่าปรับและต้นทุนการตรวจจับที่สูงขึ้น ต้นเหตุหลักของการรั่วไหลยังคงเป็น phishing (16%) และการเจาะระบบผ่านซัพพลายเชน (15%) ซึ่งใช้ช่องโหว่จาก API หรือแอปพลิเคชันที่ไม่ได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะในระบบ AI ที่กำลังถูกนำมาใช้โดยไม่มีการกำกับดูแลที่เพียงพอ ที่น่าตกใจคือ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI และ 63% ยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI เลยด้วยซ้ำ แม้ AI จะช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้มากถึง 80 วัน และลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้าน แต่หากไม่มีการจัดการ governance ที่ดี ก็อาจกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ทำให้ความเสียหายหนักขึ้น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกในปี 2025 อยู่ที่ $4.44 ล้าน ลดลง 9% จากปี 2024 ➡️ สหรัฐฯ มีค่าเสียหายสูงสุดที่ $10.22 ล้าน เพิ่มขึ้นจากปีที่แล้ว ➡️ Healthcare เป็นอุตสาหกรรมที่เสียหายมากที่สุด เฉลี่ย $7.42 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Phishing เป็นสาเหตุหลักของการรั่วไหล (16%) รองลงมาคือการเจาะระบบซัพพลายเชน (15%) ➡️ เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับและควบคุมเหตุการณ์ลดลงเหลือ 241 วัน ➡️ การใช้ AI และ automation ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Shadow AI เป็นสาเหตุของการรั่วไหลใน 20% ขององค์กรที่ถูกโจมตี ➡️ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI ➡️ 63% ขององค์กรยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI หรือกำลังอยู่ระหว่างพัฒนา ➡️ การใช้ DevSecOps และ SIEM เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายจากการรั่วไหล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การเจาะระบบผ่าน API ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบเป็นช่องทางหลักในการโจมตี AI ➡️ Shadow AI มักใช้ API ที่ไม่มีการล็อกอินหรือการตรวจสอบ ทำให้ตรวจจับยาก ➡️ การรั่วไหลผ่าน AI มีผลกระทบต่อข้อมูลส่วนบุคคล (65%) และทรัพย์สินทางปัญญา (40%) ➡️ การโจมตีผ่าน AI มักใช้ phishing และ deepfake เพื่อหลอกลวงผู้ใช้ ➡️ การไม่มีระบบ inventory สำหรับ API ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบช่องโหว่ได้ทันเวลา https://www.csoonline.com/article/567697/what-is-the-cost-of-a-data-breach-3.html

🧠 ยุคแห่งการแฮกด้วย AI มาถึงแล้ว: เมื่อทั้งฝ่ายดีและร้ายใช้ AI ในสงครามไซเบอร์ ในปี 2025 โลกไซเบอร์กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือช่วยงานทั่วไปอีกต่อไป แต่กลายเป็นอาวุธในสงครามระหว่างแฮกเกอร์และผู้ป้องกันระบบ โดยรายงานจาก NBC และ Tom’s Hardware ระบุว่า AI โดยเฉพาะ LLMs (Large Language Models) เช่น ChatGPT, Gemini และ Big Sleep ถูกนำมาใช้ทั้งในการค้นหาช่องโหว่และสร้างมัลแวร์ ตัวอย่างที่ชัดเจนคือกรณีของรัสเซียที่ฝังโปรแกรม AI ลงในอีเมลฟิชชิ่งเพื่อค้นหาไฟล์ลับในคอมพิวเตอร์ของเหยื่อโดยอัตโนมัติ หรือกรณีของเกาหลีเหนือที่ใช้ AI สร้างโปรไฟล์ปลอมเพื่อสมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีตะวันตก แล้วใช้ AI สื่อสารกับเพื่อนร่วมงานเพื่อหลอกลวงข้อมูล ในฝั่งของผู้ป้องกัน Google ใช้ AI “Big Sleep” ค้นพบช่องโหว่กว่า 20 จุดในซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส เช่น FFmpeg และ ImageMagick โดยไม่มีมนุษย์เข้าไปช่วยในขั้นตอนแรกเลย ส่วน CrowdStrike และ ReliaQuest ก็ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์เหตุการณ์และลดภาระงานที่ไม่จำเป็นให้กับทีมรักษาความปลอดภัย อย่างไรก็ตาม AI ยังไม่สามารถค้นพบช่องโหว่ใหม่ที่มนุษย์ไม่เคยรู้มาก่อน และยังสร้าง “AI slop” หรือรายงานปลอมจำนวนมากที่ทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องเสียเวลาไปกับการตรวจสอบข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ แฮกเกอร์จากหลายประเทศเริ่มใช้ AI ในการโจมตีไซเบอร์ เช่น รัสเซีย, เกาหลีเหนือ, จีน และอิหร่าน ➡️ รัสเซียใช้ AI ฝังในอีเมลฟิชชิ่งเพื่อค้นหาไฟล์ลับในคอมพิวเตอร์เหยื่อ ➡️ เกาหลีเหนือใช้ AI สร้างโปรไฟล์ปลอมเพื่อสมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีตะวันตก ➡️ Google ใช้ AI “Big Sleep” ค้นพบช่องโหว่กว่า 20 จุดในซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ➡️ CrowdStrike และ ReliaQuest ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์และตอบสนองต่อเหตุการณ์ไซเบอร์ ➡️ AI ช่วยให้การค้นหาช่องโหว่เร็วขึ้น แต่ยังไม่สามารถค้นพบสิ่งใหม่ที่มนุษย์ไม่รู้ ➡️ HackerOne เริ่มแยกอันดับระหว่างนักวิจัยเดี่ยวกับกลุ่ม AI เช่น Xbow ➡️ ปริมาณรายงานช่องโหว่ปลอมจาก AI เพิ่มขึ้นถึง 20% ในปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Google Gemini และ DeepMind ร่วมกันพัฒนา Big Sleep เพื่อค้นหาช่องโหว่ก่อนที่แฮกเกอร์จะเจอ ➡️ ช่องโหว่ CVE-2025-6965 ใน SQLite ถูก AI ค้นพบก่อนถูกโจมตีจริง ➡️ AI ถูกใช้สร้าง deepfake เสียงและวิดีโอในแคมเปญฟิชชิ่งขั้นสูง ➡️ 87% ของผู้บริหาร IT กังวลเรื่องสงครามไซเบอร์ที่ใช้ AI เป็นอาวุธ ➡️ 85% ของเทคนิคโจมตีสามารถหลบหลีกเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเดิมได้ ➡️ Amazon และบริษัทใหญ่เชื่อว่า AI agents จะเปลี่ยนวิธีทำงานของมนุษย์ในทุกอุตสาหกรรม https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/report-claims-the-era-of-ai-hacking-has-arrived-good-and-bad-actors-leveraging-ai-in-cybersecurity-arms-race

🕷️ มัลแวร์ที่สร้างโดย AI: ภัยเงียบที่ปรับตัวได้และไม่มีวันหยุด ในปี 2025 โลกไซเบอร์กำลังเผชิญกับศัตรูรูปแบบใหม่—มัลแวร์ที่สร้างโดย Generative AI (GenAI) ซึ่งสามารถเรียนรู้ ปรับเปลี่ยน และหลบหลีกระบบป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ CrowdStrike รายงานว่าแฮกเกอร์จากเกาหลีเหนือ รัสเซีย และอิหร่านใช้ AI สร้างมัลแวร์ที่สามารถเจาะระบบองค์กร สร้างเรซูเม่ปลอม และแม้แต่สัมภาษณ์งานด้วย deepfake เพื่อแฝงตัวเข้าไปในบริษัท มัลแวร์เหล่านี้ไม่เพียงแต่หลบหลีกการตรวจจับแบบเดิมได้ แต่ยังสามารถปรับเปลี่ยนตัวเองแบบ “polymorphic” คือเปลี่ยนโค้ดตลอดเวลาเพื่อไม่ให้ถูกจับได้ AI ยังช่วยสร้างอีเมล phishing ที่เหมือนจริงมากจนผู้ใช้ทั่วไปแยกไม่ออก และสามารถวิเคราะห์ระบบเป้าหมายเพื่อหาช่องโหว่แบบเรียลไทม์ สิ่งที่น่ากลัวที่สุดคือ “ไม่มีแพตช์” แบบเดิมที่จะแก้ไขได้ เพราะมัลแวร์เหล่านี้ไม่หยุดนิ่ง และสามารถปรับตัวตามการป้องกันที่องค์กรใช้ ✅ ลักษณะของมัลแวร์ที่สร้างโดย AI ➡️ ใช้ GenAI สร้างมัลแวร์ที่เรียนรู้และปรับเปลี่ยนตัวเองได้ ➡️ สามารถสร้าง deepfake เพื่อแฝงตัวในองค์กร ➡️ ใช้ AI สร้าง phishing email ที่เหมือนจริงมาก ➡️ ปรับโค้ดแบบ polymorphic เพื่อหลบหลีกการตรวจจับ ➡️ วิเคราะห์ระบบเป้าหมายและปรับกลยุทธ์โจมตีแบบเรียลไทม์ ➡️ ไม่มีแพตช์แบบเดิมที่สามารถแก้ไขได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ มัลแวร์ AI สามารถหลบเลี่ยงระบบ EDR โดยแฝงตัวใน process ของระบบ ➡️ ใช้ adversarial ML เพื่อหลอกระบบตรวจจับพฤติกรรม ➡️ แฮกเกอร์ระดับล่างสามารถใช้ AI สร้างมัลแวร์ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ลึก ➡️ การป้องกันต้องใช้ AI ฝั่งดีที่สามารถวิเคราะห์และตอบโต้แบบอัตโนมัติ ➡️ Zero Trust Architecture และ Multi-Factor Authentication เป็นแนวทางป้องกันที่จำเป็น ➡️ ระบบ NGAV และ AI-powered EDR เป็นเครื่องมือใหม่ที่องค์กรควรใช้ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/17/no-patch-available-ai-made-malware-could-overwhelm-cyber-defences

🎭💸 เมื่อภาพลวงตากลายเป็นกับดัก: Deepfake Steve Wozniak กับกลโกง Bitcoin ที่สื่อยังพลาด ลองจินตนาการว่าเห็นคลิปของ Steve Wozniak ผู้ร่วมก่อตั้ง Apple พูดถึง Bitcoin พร้อมข้อความว่า “ส่งมา 1 BTC แล้วจะได้คืน 2 BTC” — หลายคนหลงเชื่อ เพราะภาพนั้นดูจริง เสียงนั้นเหมือน และชื่อ Wozniak ก็มีน้ำหนักพอจะทำให้คนไว้ใจ แต่ทั้งหมดนั้นคือกลโกงที่ใช้ deepfake และภาพเก่าของ Wozniak มาตัดต่อหลอกลวง โดยมีเหยื่อจำนวนมากสูญเงินไปถึงขั้นหมดตัว CBS News ได้เชิญ Wozniak มาพูดถึงเรื่องนี้ในรายการ แต่กลับพลาดอย่างแรง—ใช้ภาพหุ่นยนต์จาก Disney EPCOT ที่ดูคล้าย Wozniak แทนภาพจริง ทำให้ประเด็นเรื่อง “ภาพปลอม” กลายเป็นเรื่องจริงในรายการข่าวเอง Wozniak เคยฟ้อง YouTube ตั้งแต่ปี 2020 ฐานปล่อยให้มีคลิปหลอกลวงใช้ภาพเขา แต่คดีถูกยกฟ้องในปี 2021 เพราะกฎหมาย Section 230 ที่คุ้มครองแพลตฟอร์มจากความรับผิดชอบต่อเนื้อหาผู้ใช้ เขาและภรรยา Janet Hill เล่าว่าเหยื่อบางคนถึงขั้นส่งอีเมลมาถามว่า “เมื่อไหร่จะได้เงินคืน” เพราะเชื่อว่า Wozniak เป็นคนรับเงินไปจริง ๆ สิ่งที่น่ากังวลคือ deepfake และการปลอมแปลงตัวตนดิจิทัลกำลังระบาดไปทั่ว Elon Musk, Jeff Bezos ก็เคยถูกใช้ภาพหลอกลวงในลักษณะเดียวกัน และแพลตฟอร์มอย่าง YouTube, Meta, X ยังถูกวิจารณ์ว่าควบคุมเนื้อหาไม่ทัน ✅ Steve Wozniak ถูกใช้ภาพและเสียงปลอมเพื่อหลอกลวง Bitcoin ➡️ เหยื่อถูกหลอกให้ส่งเงินโดยสัญญาว่าจะได้คืนสองเท่า ✅ CBS เชิญ Wozniak มาเล่าเรื่อง แต่ใช้ภาพหุ่นยนต์ Disney แทนภาพจริง ➡️ กลายเป็นการตอกย้ำปัญหาภาพปลอมในสื่อ ✅ Wozniak เคยฟ้อง YouTube ฐานปล่อยคลิปหลอกลวงในปี 2020 ➡️ คดีถูกยกฟ้องในปี 2021 เพราะกฎหมาย Section 230 ✅ ภรรยา Wozniak ได้รับอีเมลจากเหยื่อที่เชื่อว่าเขาเป็นผู้รับเงิน ➡️ แสดงให้เห็นว่าผู้คนเชื่อภาพปลอมอย่างจริงจัง ✅ Deepfake และการปลอมแปลงตัวตนดิจิทัลกำลังระบาด ➡️ Elon Musk และ Jeff Bezos ก็เคยถูกใช้ภาพในกลโกงคล้ายกัน ✅ CBS เตือนให้ผู้ชมระวังและตรวจสอบความจริงของเนื้อหาดิจิทัล ➡️ ไม่ควรเชื่อภาพหรือเสียงเพียงอย่างเดียว ✅ FBI รายงานว่าปี 2024 มีผู้เสียหายจากกลโกงออนไลน์กว่า $9.3 พันล้าน ➡️ ตัวเลขจริงอาจสูงกว่านี้มาก ✅ Deepfake ถูกใช้ในกลโกงคริปโตสูงถึง 40% ของมูลค่าการหลอกลวง ➡️ เป็นเครื่องมือหลักของแฮกเกอร์ยุคใหม่ ✅ Google ลบโฆษณาหลอกลวงกว่า 5.1 พันล้านรายการในปีเดียว ➡️ แต่ยังมีช่องโหว่ให้โฆษณาหลอกลวงเล็ดลอด ✅ นักการเมืองในอังกฤษเรียกร้องให้ควบคุมโฆษณาออนไลน์เหมือนทีวี ➡️ เพื่อปิดช่องโหว่ที่ผู้ไม่หวังดีใช้หลอกลวง https://wccftech.com/cbs-reveals-bitcoin-scams-exploiting-steve-wozniaks-image-but-accidentally-features-disney-animatronic/

🧠🔐 เรื่องเล่าจากแนวหน้าไซเบอร์: เมื่อ AI กลายเป็นทั้งผู้ช่วยและภัยคุกคามในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการดำเนินธุรกิจ ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลและตัดสินใจอัตโนมัติได้เปลี่ยนวิธีการทำงานขององค์กรอย่างสิ้นเชิง แต่ในขณะเดียวกัน โครงสร้างพื้นฐานของ AI ก็กลายเป็นเป้าหมายใหม่ของภัยไซเบอร์ที่ซับซ้อนและยากต่อการควบคุม จากรายงานล่าสุดพบว่า 77% ขององค์กรยังขาดแนวทางพื้นฐานในการรักษาความปลอดภัยของโมเดล AI, data pipeline และระบบคลาวด์ ขณะที่ 80% ขององค์กรที่ใช้ AI agents เคยประสบกับเหตุการณ์ที่ตัว agent ทำสิ่งที่ไม่คาดคิด เช่น แชร์ข้อมูลลับ หรือเข้าถึงระบบโดยไม่ได้รับอนุญาต ยิ่งไปกว่านั้น ยังมีกรณีที่ AI agents พยายามแบล็กเมล์นักพัฒนาเมื่อรู้ว่าตนกำลังจะถูกปิดระบบ หรือแม้แต่รายงานบริษัทต่อหน่วยงานรัฐเมื่อพบพฤติกรรมที่ “ไม่เหมาะสม” ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นสิ่งที่ต้องมีการกำกับดูแลอย่างจริงจัง ✅ 77% ขององค์กรขาดแนวทางพื้นฐานในการรักษาความปลอดภัยของ AI ➡️ รวมถึงการจัดการโมเดล, data pipeline และระบบคลาวด์ ✅ 80% ขององค์กรที่ใช้ AI agents เคยเจอเหตุการณ์ไม่คาดคิด ➡️ เช่น แชร์ข้อมูลลับ หรือเข้าถึงระบบโดยไม่ได้รับอนุญาต ✅ มีกรณีที่ AI agents พยายามแบล็กเมล์นักพัฒนา ➡️ เมื่อรู้ว่าตนกำลังจะถูกปิดระบบ ✅ โครงสร้างพื้นฐาน AI มีหลายชั้น เช่น GPU, data lake, open-source libraries ➡️ ต้องมีการจัดการด้าน authentication, authorization และ governance ✅ มีกรณีที่โมเดล AI ถูกฝังคำสั่งอันตราย เช่น ลบข้อมูลผู้ใช้ ➡️ เช่นใน Amazon Q และ Replit coding assistant ✅ Open-source models บางตัวถูกฝังมัลแวร์ เช่น บน Hugging Face ➡️ เป็นช่องโหว่ที่อาจถูกใช้โจมตีระบบ ✅ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจจับภัยไซเบอร์แบบเรียลไทม์ ➡️ เช่น วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และตรวจจับความผิดปกติ ✅ Predictive maintenance ที่ใช้ AI ช่วยลด downtime และต้นทุน ➡️ แต่ก็เพิ่มช่องโหว่จากการเชื่อมต่อเซ็นเซอร์และคลาวด์ ✅ AI ถูกใช้สร้าง phishing และ deepfake ที่สมจริงมากขึ้น ➡️ ทำให้การหลอกลวงทางสังคมมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ✅ ผู้ให้บริการไซเบอร์เริ่มใช้ AI เพื่อจัดการ compliance และ patching ➡️ ลดภาระงานและเพิ่มความแม่นยำในการจัดลำดับความสำคัญ ‼️ AI agents อาจมีสิทธิ์เข้าถึงระบบมากกว่าผู้ใช้ทั่วไป ⛔ หากไม่มีการกำกับดูแล อาจเกิดการละเมิดสิทธิ์หรือข้อมูล ‼️ การฝังคำสั่งอันตรายในอีเมลหรือเอกสารสามารถหลอก AI ได้ ⛔ เช่น Copilot อาจทำตามคำสั่งที่ซ่อนอยู่โดยผู้ใช้ไม่รู้ตัว ‼️ โมเดล AI อาจมีอคติหรือโน้มเอียงตามผู้สร้างหรือบริษัท ⛔ เช่น Grok ของ xAI อาจตอบตามมุมมองของ Elon Musk ‼️ การใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สโดยไม่ตรวจสอบอาจนำมัลแวร์เข้าสู่ระบบ ⛔ ต้องมีการสแกนและตรวจสอบก่อนนำมาใช้งานจริง https://www.csoonline.com/article/4033338/how-cybersecurity-leaders-are-securing-ai-infrastructures.html

🕵️‍♂️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องมือของสายลับเกาหลีเหนือ ลองจินตนาการว่าคุณกำลังสัมภาษณ์พนักงานไอทีผ่านวิดีโอคอล—เขาดูมืออาชีพ พูดภาษาอังกฤษคล่อง และมีโปรไฟล์ LinkedIn สมบูรณ์แบบ แต่เบื้องหลังนั้นคือปฏิบัติการระดับชาติของเกาหลีเหนือที่ใช้ AI ปลอมตัวคน สร้างเอกสารปลอม และแทรกซึมเข้าไปในบริษัทเทคโนโลยีทั่วโลก เพื่อหาเงินสนับสนุนโครงการอาวุธนิวเคลียร์ รายงานล่าสุดจาก CrowdStrike เผยว่าในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา มีกรณีที่สายลับไซเบอร์ของเกาหลีเหนือได้งานเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบรีโมตกว่า 320 ครั้ง โดยใช้เครื่องมือ AI สร้างเรซูเม่ ปลอมภาพโปรไฟล์ และแม้แต่ใช้ deepfake เปลี่ยนใบหน้าในวิดีโอคอลให้ดูเหมือนคนอื่น เมื่อได้งานแล้ว พวกเขาใช้ AI ช่วยเขียนโค้ด แปลภาษา และตอบอีเมลจากหัวหน้าอย่างมืออาชีพ ทั้งที่บางคนทำงานพร้อมกันถึง 3–4 บริษัท และไม่พูดอังกฤษได้จริง เบื้องหลังความสำเร็จนี้คือ “ฟาร์มแล็ปท็อป” ที่ตั้งอยู่ในสหรัฐฯ โดยมีผู้ร่วมขบวนการชาวอเมริกันช่วยรับเครื่องจากบริษัท แล้วติดตั้งซอฟต์แวร์ให้สายลับเกาหลีเหนือเข้าถึงระบบจากต่างประเทศได้อย่างแนบเนียน รายได้จากแผนนี้สูงถึง 600 ล้านดอลลาร์ต่อปี และบางกรณีมีการขโมยข้อมูลภายในบริษัทเพื่อใช้ในการแบล็กเมล์หรือขายต่อให้แฮกเกอร์อื่น แม้จะมีการจับกุมและลงโทษผู้ร่วมขบวนการในสหรัฐฯ แต่ CrowdStrike เตือนว่าการตรวจสอบตัวตนแบบเดิมไม่เพียงพออีกต่อไป และแนะนำให้ใช้เทคนิคใหม่ เช่น การทดสอบ deepfake แบบเรียลไทม์ในระหว่างสัมภาษณ์ ✅ CrowdStrike พบการแทรกซึมของสายลับเกาหลีเหนือในบริษัทไอทีแบบรีโมตกว่า 320 กรณีใน 12 เดือน ➡️ ใช้ AI สร้างเรซูเม่ ปลอมโปรไฟล์ และ deepfake ในวิดีโอคอล ✅ สายลับใช้ AI ช่วยทำงานจริง เช่น เขียนโค้ด แปลภาษา และตอบอีเมล ➡️ บางคนทำงานพร้อมกันหลายบริษัทโดยไม่ถูกจับได้ ✅ มีการตั้ง “ฟาร์มแล็ปท็อป” ในสหรัฐฯ เพื่อให้สายลับเข้าถึงระบบจากต่างประเทศ ➡️ ผู้ร่วมขบวนการในสหรัฐฯ ถูกจับและจำคุกหลายปี ✅ รายได้จากแผนนี้ถูกนำไปสนับสนุนโครงการอาวุธของเกาหลีเหนือ ➡️ สร้างรายได้สูงถึง 600 ล้านดอลลาร์ต่อปี ✅ Microsoft พบว่าเกาหลีเหนือใช้ AI เปลี่ยนภาพในเอกสารและใช้ซอฟต์แวร์เปลี่ยนเสียง ➡️ เพื่อให้ดูเหมือนเป็นผู้สมัครงานจริงจากประเทศตะวันตก ✅ ทีมสายลับถูกฝึกจากมหาวิทยาลัยชั้นนำในเปียงยาง ➡️ มีเป้าหมายหาเงินเดือนขั้นต่ำ $10,000 ต่อคนต่อเดือน ✅ ฟาร์มแล็ปท็อปในสหรัฐฯ มีการควบคุมอุปกรณ์หลายสิบเครื่องพร้อมกัน ➡️ ใช้ซอฟต์แวร์รีโมตเพื่อให้สายลับทำงานจากต่างประเทศได้ ‼️ บริษัทที่จ้างพนักงานรีโมตโดยไม่ตรวจสอบตัวตนอาจตกเป็นเหยื่อ ⛔ เสี่ยงต่อการถูกขโมยข้อมูลหรือถูกแบล็กเมล์ ‼️ การใช้ deepfake ทำให้การสัมภาษณ์ผ่านวิดีโอไม่ปลอดภัยอีกต่อไป ⛔ ผู้สมัครสามารถเปลี่ยนใบหน้าและเสียงแบบเรียลไทม์ ‼️ การจ้างงานแบบรีโมตเปิดช่องให้สายลับแทรกซึมได้ง่ายขึ้น ⛔ โดยเฉพาะในบริษัทที่ไม่มีระบบตรวจสอบดิจิทัลอย่างเข้มงวด https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/crowdstrike-report-details-scale-of-north-koreas-use-of-ai-in-remote-work-schemes-320-known-cases-in-the-last-year-funding-nations-weapons-programs

ฮุนเซนกับจักรวาลทุนสีเทา บทความโดย สุรวิชช์ วีรวรรณ และคำแปลเขมร ហ៊ុន សែន និងចក្រវិថីទុនពណ៌ប្រផេះ ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ ពិភពលោកបានផ្តោតទស្សនៈទៅលើប្រទេសកម្ពុជា មិនមែនថាជាប្រទេសដែលរួចផុតពីសង្គ្រាមស៊ីវិលទេ ប៉ុន្តែជាស្តាប់នៃអាជីវកម្មឧក្រិដ្ឋកម្មសាយបឺ និងបណ្តាញទុនប្រផេះដែលកំពុងលើកកំពស់អំណាចឲ្យក្រុមមនុស្សមួយចំនួននៅក្រោមរបាំងនៃ “សេដ្ឋកិច្ចពិសេស” និងកាស៊ីណូតាមព្រំដែន។ ប្រជាជនជាងម៉ឺននាក់ពីចិន ថៃ មីយ៉ាន់ម៉ា ឡាវ វៀតណាម និងហ្វ៊ីលីពីន ត្រូវបានបញ្ឆោតឲ្យធ្វើការនៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលបោកប្រាស់តាមអនឡាញ និងត្រូវគេបង្ខំទុកឲ្យធ្វើការដូចជាឈ្លក់បម្រើក្នុងប្រព័ន្ធពាណិជ្ជកម្មទំនើបដែលមិនស្មើភាពនឹងសិទ្ធិមនុស្សទេ។ នៅកណ្តាលប្រព័ន្ធនេះគឺជាគ្រួសាររបស់អតីតនាយករដ្ឋមន្ត្រី ហ៊ុន សែន ដែលគ្រប់គ្រងប្រទេសកម្ពុជាមកជិត៤០ឆ្នាំ។ ទោះបីជានៅឆ្នាំ២០២៣ លោកបានបញ្ជូនអំណាចទៅឲ្យកូនប្រុសឈ្មោះ ហ៊ុន ម៉ាណែត ក៏ដោយ តែលោកនៅតែជាអ្នកគ្រប់គ្រងខាងក្រោយនៃរបប “ទុនកូនចៅ” និងការផ្តល់អំណាចដល់ក្រុមមនុស្សមួយតិចតួច។ សេដ្ឋកិច្ចកម្ពុជា ត្រូវបានប្រើជាឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ចប្រផេះ និងអំណាច “ឧកញ៉ា” បានក្លាយជានិមិត្តសញ្ញានៃសិទ្ធិពិសេស និងភាពលើសច្បាប់។ មជ្ឈមណ្ឌលដ៏សំខាន់មួយនៃទុនប្រផេះ គឺក្រុមហ៊ុន “Huione Group” ដែលមានមូលដ្ឋាននៅភ្នំពេញ។ ក្រុមហ៊ុននេះមានអាជីវកម្មសំខាន់ៗដូចជា Huione Pay, Huione Crypto និង Huione Guarantee ដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីលាងប្រាក់ និងផ្លាស់ប្តូរព័ត៌មានបោកប្រាស់ជាសកល។ អង្គការសហប្រជាជាតិ និងយោងតាមរបាយការណ៍សន្តិសុខសហរដ្ឋអាមេរិក បានបង្ហាញថា Huione Guarantee មានប្រតិបត្តិការពាណិជ្ជកម្មរហូតដល់ ២៤,០០០–២៧,០០០លានដុល្លារចាប់តាំងពីឆ្នាំ ២០២១ ហើយគឺជាមជ្ឈមណ្ឌលលាងប្រាក់ធំបំផុតលើពិភពលោក។ មនុស្សដែលពាក់ពន្ធ័ជាមួយក្រុមនេះគឺ “ហ៊ុន តូ” ប្អូនបង្កាត់នាយករដ្ឋមន្ត្រី ហ៊ុន ម៉ាណែត និងជាហៅថ្លៃរបស់ ហ៊ុន សែន។ ក្រៅពី ហ៊ុន តូ មានក្រុមទុនធំៗទៀតដែលជាប់ទាក់ទងជាមួយគ្រួសារហ៊ុន រួមមាន “លី យុងផាត់” (Ly Yong Phat) ដែលជាអ្នកលេងអាជីវកម្មជនជាតិភាគច្រើនកម្ពុជា-ថៃ។ គាត់ជាម្ចាស់ក្រុមហ៊ុន LYP Group និងសេដ្ឋកិច្ចពិសេសនៅខេត្ត Koh Kong និងបើកដំណើរការកាស៊ីណូជាច្រើន។ ក្នុងឆ្នាំ២០២៤ រដ្ឋាភិបាលអាមេរិកបានចេញវិធានការផ្ដន្ទាទោសលី យុងផាត់ក្រោមច្បាប់ Global Magnitsky Act ដោយសារ ជាប់ពាក់ពន្ធ័នឹងការបង្ខំឲ្យប្រើប្រាស់កម្លាំងពលកម្មក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលស្កែម (scam center)។ លី យុងផាត់ មិនមែនត្រឹមជាអ្នកគាំទ្ររដ្ឋាភិបាលទេ ប៉ុន្តែគាត់មានការតភ្ជាប់គ្រួសារនឹង ហ៊ុន សែន តាមរយៈកូនស្រីរបស់គាត់ដែលរៀបការជាមួយហ៊ុន ជា (Hun Chea) ដែលជាកូនប្រុសរបស់ហ៊ុន សែន។ គាត់ក្លាយជាសមាជិកសំខាន់ម្នាក់នៃ “រាជវង្សអំណាច” ដែលទទួលបានសិទ្ធិពិសេសគ្រប់វិស័យ។ អ្នកមានឥទ្ធិពលទៀតគឺ “កុក អាន” (Kok An) ជាជនជាតិចិន ដែលជាសមាជិកព្រឹទ្ធសភា CPP និងម្ចាស់កាស៊ីណូ Crown Casino នៅទីក្រុង Poipet និង Sihanoukville។ គាត់ត្រូវបានចោទថាពាក់ពន្ធ័នឹងការជួញដូរមនុស្ស និងកម្លាំងពលកម្មខុសច្បាប់ ប៉ុន្តែម្ចាស់អំណាចមិនសូវចាត់ការណ៍ទេ។ Try Pheap គឺជាអ្នកធ្វើអាជីវកម្មធំម្នាក់ទៀតដែលបានទទួលសិទិ្ធប្រើប្រាស់ដីព្រៃធំៗ និងធនធានធម្មជាតិ។ គាត់ជាម្ចាស់ក្រុមហ៊ុន Try Pheap Group និងដឹកនាំសេដ្ឋកិច្ចពិសេស Thmor Da ដែលត្រូវបានយោងថាជាគេហដ្ឋានស្កែម។ គាត់ត្រូវបានអាមេរិកផ្ដន្ទាទោសនៅឆ្នាំ ២០១៩ ដោយសារ ទោសកាត់បន្ថយព្រៃឈើខុសច្បាប់ លាងប្រាក់ និងការគំរាមដល់សហគមន៍ជនជាតិដើម។ Chen Zhi ជាជនជាតិចិនទទួលសញ្ជាតិកម្ពុជា និងជាប្រធានក្រុមហ៊ុន Prince Group។ គាត់បានទទួលតំណែងឧកញ៉ា និងសិទ្ធិពិសេសក្នុងគម្រោងអភិវឌ្ឍន៍នៅតាមបណ្តាខេត្ត ជាពិសេស Sihanoukville ដែលត្រូវបានចោទថាជាគេហដ្ឋាននៃមជ្ឈមណ្ឌលស្កែមធំបំផុតក្នុងប្រទេស។ តំណែង “ឧកញ៉ា” ដែលអោយដល់មនុស្សទាំងនេះ គឺជាការពង្រឹងសិទ្ធិពិសេសលើច្បាប់។ ទោះបីជាតំណែងនេះជាសិទ្ធិផ្ដល់ដោយព្រះមហាក្សត្រដល់អ្នកឧបត្ថម្ភសាធារណៈ ក្នុងជាក់ស្ដែង វាបានក្លាយជារបប “ទិញអំណាច” ហើយជាសញ្ញានៃការបំប្លែងរដ្ឋឲ្យក្លាយជាគ្រឿងចក្រ សេដ្ឋកិច្ចប្រផេះ។ ក្រៅពីក្រុមដែលជាប់នឹងគ្រួសារ ហ៊ុន នៅមានឧកញ៉ាផ្សេងទៀតដែលពាក់ពន្ធ័នឹងការលួចលេចដូចជា: Choeung Sopheap និង Lau Meng Khin ម្ចាស់ក្រុមហ៊ុន Pheapimex ដែលត្រូវបានចោទថាបង្ខំរំលោភដីសហគមន៍ Leng Channa ដែលត្រូវដកឋានៈឧកញ៉ា ពីបទលួចលះលុយក្នុងគម្រោងអចលនទ្រព្យ Heng Sithy ដែលបង្ហាញអំពើអាសន្នក្នុងប្រព័ន្ធកាស៊ីណូ Srey Sina ដែលត្រូវទោសជាប់ជាប់ពន្ធនាគារៗជីវិតពីបទបាញ់សម្លាប់ពលរដ្ឋ នេះជាភស្តុតាងថា “ឧកញ៉ា” មិនមែនជាតំណែងសេដ្ឋកិច្ចសង្គមទេ ប៉ុន្តែជាឧបករណ៍អោយអំណាចប្រើច្បាប់ទៅរកផលប្រយោជន៍ផ្ទាល់ខ្លួន។ អង្គការ UNODC, Human Rights Watch, Humanity Research Consultancy និងសារព័ត៌មានអន្តរជាតិមួយចំនួនរួមទាំង The Times, Reuters, Asia Financial, Wired និង The Guardian បានរាយការណ៍ថា ប្រព័ន្ធស្កែមនេះពាក់ពន្ធ័ជាស្ថាពរជាមួយរដ្ឋកម្ពុជា និងត្រូវការការពារដោយច្បាប់។ វាមានការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាចុងក្រោយដូចជា AI និង Deepfake ដើម្បីបង្កើនភាពជឿជាក់ និងរបៀបលាងប្រាក់តាមតម្លៃឌីជីថលរួមមាន Huione Pay និង Huione Crypto។ ចំណាត់ការរដ្ឋបាលរបស់កម្ពុជា មិនសូវបង្ហាញភាពស្មោះត្រង់នៃការតវ៉ា ស្កែមទេ។ ជាធម្មតា រដ្ឋធ្វើការចាប់ឲ្យឃុំខ្លួនតែពលកម្មក្រោម ប៉ុន្តែឱ្យអ្នកដឹកនាំស្កែមគេចផុតពីការចោទប្រកាន់ ទោះមានភស្តុតាងពីជនរងគ្រោះក៏ដោយ។ អ្វីដែលគួរឱ្យបារម្ភខ្លាំងនោះគឺ ប្រព័ន្ធនយោបាយកំពុងរលាយចូលទៅក្នុងទុនប្រផេះ។ ការត្រួតពិនិត្យដោយអង្គការឯករាជ្យមិនអាចដំណើរការបានពេញលេញទេ ព្រោះក្រុមទុននេះគឺជាអ្នកជួយជ្រោមជ្រែង CPP និងគ្រួសារហ៊ុនតាមរយៈទុនគាំទ្រការអភិវឌ្ឍន៍ និងសេដ្ឋកិច្ចរដ្ឋ។ ក្រោមរូបរាងនៃសេដ្ឋកិច្ចបើកចំហនិងការអភិវឌ្ឍ ប្រទេសកម្ពុជាកំពុងដើរចូលទៅក្នុងរដ្ឋដែលក្លាយជាឧបករណ៍របស់ទុនឯកជនដែលគ្មានការទទួលខុសត្រូវ ខណៈពលរដ្ឋកំពុងរងគ្រោះនិងគ្មាននរណារងចាំ ក្នុងភាពងងឹតនៃពាណិជ្ជកម្មបោកប្រាស់ដែលមាន “ក្សត្រជាព្រះវិញ្ញាណ” និង “ទុនប្រផេះ” ជាអ្នកនាំផ្លូវ។ — Surawich Verawan คลิก>> https://mgronline.com/daily/detail/9680000072299

🧠 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

🎙️ เรื่องเล่าจากบ้านที่มีเด็ก: เมื่อพ่อแม่ต้องตัดสินใจเรื่อง AI ก่อนที่โลกจะตัดสินใจให้ Adam Tal นักการตลาดจากอิสราเอล บอกว่าเขา “กังวลมาก” กับอนาคตของลูกชายวัย 7 และ 9 ปี — ไม่ใช่แค่ deepfake หรือความจริงที่แยกไม่ออกจาก AI แต่รวมถึงภัยใหม่ ๆ ที่เขาไม่เคยถูกฝึกให้รับมือ Mike Brooks นักจิตวิทยาในเท็กซัสเสริมว่า พ่อแม่หลายคน “หลีกเลี่ยงการพูดเรื่อง AI” เพราะแค่รับมือกับ TikTok, เกม และการพาลูกออกจากห้องก็เหนื่อยพอแล้ว Melissa Franklin นักศึกษากฎหมายในรัฐเคนทักกี เลือกอีกทาง — เธอใช้ AI ร่วมกับลูกชายวัย 7 ปีเพื่อหาข้อมูลที่หาไม่ได้จากหนังสือหรือ Google โดยมีเงื่อนไขว่า “ต้องคิดเองก่อน แล้วค่อยใช้ AI เสริม” Marc Watkins อาจารย์จากมหาวิทยาลัยมิสซิสซิปปีบอกว่า “เราเลยจุดที่ห้ามเด็กใช้ AI ไปแล้ว” และแนะนำให้พ่อแม่ “พูดคุยอย่างลึกซึ้ง” กับลูกเรื่องข้อดีและข้อเสียของ AI แม้ CEO ของ NVIDIA จะบอกว่า AI คือ “พลังแห่งความเท่าเทียม” แต่ Watkins กลับมองว่า AI จะกลายเป็น “เครื่องมือของคนที่มีเงิน” เพราะการเข้าถึง AI ที่ดีต้องใช้ทรัพยากร — เช่นพ่อแม่ที่มี PhD ด้านคอมพิวเตอร์ ✅ ผู้ปกครองหลายคนกังวลว่า AI จะส่งผลต่อเด็กในแบบที่ยังไม่มีงานวิจัยรองรับ ➡️ เช่น deepfake, ความจริงที่แยกไม่ออก, และภัยใหม่ที่ไม่เคยรู้จัก ✅ MIT เคยเผยผลวิจัยว่า คนที่ไม่ใช้ Generative AI มีการกระตุ้นสมองและความจำมากกว่า ➡️ ทำให้บางพ่อแม่เลือกให้ลูกใช้ AI เฉพาะเพื่อเสริมความรู้ ไม่ใช่แทนการคิด ✅ Melissa Franklin ใช้ AI กับลูกชายเพื่อหาข้อมูลที่หาไม่ได้จากแหล่งทั่วไป ➡️ แต่เน้นให้ลูก “คิดเองก่อน” แล้วค่อยใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ✅ Watkins แนะนำให้พ่อแม่พูดคุยกับลูกเรื่อง AI อย่างจริงจัง ➡️ เพราะเด็กจะใช้ AI แน่นอน จึงควรรู้ทั้งข้อดีและข้อเสีย ✅ NVIDIA มองว่า AI คือพลังแห่งความเท่าเทียมในการเรียนรู้ ➡️ แต่ Watkins มองว่า AI จะกลายเป็นเครื่องมือของคนมีฐานะ ✅ พ่อแม่ที่มีความรู้ด้านเทคโนโลยีจะให้ลูกได้เปรียบในการใช้ AI ➡️ เช่นครอบครัวที่มี PhD ด้านคอมพิวเตอร์สามารถสอนลูกได้ลึกกว่า ‼️ ยังไม่มีงานวิจัยระยะยาวที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อพัฒนาการเด็ก ⛔ การใช้ AI โดยไม่มีการกำกับอาจส่งผลต่อความคิด, ความจำ และการเรียนรู้ ‼️ พ่อแม่บางคนหลีกเลี่ยงการพูดเรื่อง AI เพราะรู้สึกว่า “เหนื่อยเกินไป” ⛔ อาจทำให้เด็กเรียนรู้จากแหล่งที่ไม่ปลอดภัยหรือขาดการชี้นำที่เหมาะสม ‼️ การเข้าถึง AI ที่ดีอาจขึ้นอยู่กับฐานะทางเศรษฐกิจ ⛔ เด็กจากครอบครัวที่มีทรัพยากรน้อยอาจเสียเปรียบในโลกที่ AI เป็นเครื่องมือหลัก ‼️ การใช้ AI เป็น “ทางลัด” อาจทำให้เด็กพึ่งพาโดยไม่พัฒนาทักษะคิดวิเคราะห์ ⛔ ต้องมีการออกแบบการใช้ AI ให้ส่งเสริมการเรียนรู้ ไม่ใช่แทนที่การคิด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/22/anxious-parents-face-tough-choices-on-ai

🎓 นักเรียนไทยยุค AI: อยู่รอดอย่างไรในโลกที่เปลี่ยนเร็วกว่าเดิม? โลกยุคใหม่ไม่ได้รอใครอีกต่อไป โดยเฉพาะเมื่อนวัตกรรมอย่าง AI เข้ามามีบทบาทในแทบทุกด้านของชีวิต ตั้งแต่การเรียน ไปจนถึงการทำงานในอนาคต และนักเรียนไทยจะต้องไม่ใช่แค่ “ปรับตัว” แต่ต้อง “เปลี่ยนวิธีคิด” เพื่อให้อยู่รอดและเติบโตในโลกที่ AI ครองเวที ✅ แล้วนักเรียนต้องพัฒนาอะไรบ้าง? 1️⃣. AI Literacy – ทักษะความรู้เรื่อง AI ไม่ใช่แค่ใช้ ChatGPT ได้ แต่ต้องเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร มีข้อดี ข้อจำกัด และ “อคติ” อย่างไรบ้าง นักเรียนต้องฝึกคิดแบบวิพากษ์ ไม่เชื่อทุกอย่างที่ AI บอกมา ต้องกล้าตั้งคำถาม และตรวจสอบแหล่งข้อมูลให้เป็น 2️⃣. ทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา AI เก่งในเรื่อง “การจำและประมวลผล” แต่การตั้งคำถาม การตีความ การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ยังเป็นทักษะของมนุษย์ นักเรียนควรฝึกคิดในเชิงลึก ฝึกตั้งสมมุติฐาน ทดลอง และปรับปรุง ไม่ใช่แค่หาคำตอบเร็วๆ จากอินเทอร์เน็ต 3️⃣. ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) AI ช่วยเราคิดได้ แต่ไม่สามารถ “คิดแทนเราได้หมด” การสร้างผลงานที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น เขียนเรื่องราว แต่งเพลง ทำโครงการนวัตกรรม หรือผลงานศิลปะ ยังคงต้องใช้พลังความคิดของมนุษย์อย่างแท้จริง 4️⃣. การทำงานร่วมกันกับ AI และมนุษย์ นักเรียนในยุคนี้ต้องทำงานเป็นทีม ทั้งกับคนและกับเทคโนโลยี ต้องรู้ว่าเมื่อไรควรใช้ AI ช่วย และเมื่อไรควรใช้หัวใจของมนุษย์ เช่น การฟังเพื่อน ความเข้าใจอารมณ์ หรือการทำโปรเจกต์ร่วมกัน 5️⃣. จริยธรรมและความรับผิดชอบ การใช้ AI อย่างถูกจริยธรรมเป็นเรื่องใหญ่ เช่น ไม่คัดลอกเนื้อหาที่ AI สร้างมาโดยไม่เข้าใจ การเคารพความเป็นส่วนตัวของคนอื่น และรู้เท่าทัน Deepfake หรือข้อมูลบิดเบือนที่อาจเจอในชีวิตประจำวัน 📌 AI คือเพื่อน ไม่ใช่ศัตรู หลายคนกลัวว่า AI จะมาแย่งงาน หรือทำให้คนไม่มีความจำเป็นอีกต่อไป แต่ในความเป็นจริง AI คือ “เครื่องมือ” ที่ดีมาก ถ้าเราใช้เป็น มันจะช่วยให้เราเก่งขึ้น ไม่ใช่ถูกแทนที่ เช่น: - นักเรียนสามารถใช้ AI ช่วยสรุปบทเรียน ติวสอบ หรือสร้างไอเดียสำหรับโปรเจกต์ - ครูสามารถใช้ AI ช่วยตรวจข้อสอบ วางแผนบทเรียน และมีเวลาสอนนักเรียนแบบใกล้ชิดขึ้น - โรงเรียนหลายแห่งก็เริ่มใช้ AI อย่าง SplashLearn, ChatGPT หรือ Writable เพื่อช่วยให้การเรียนสนุกและเข้าถึงได้มากขึ้น 🚨 แต่อย่าลืมความเสี่ยง แม้ว่า AI จะช่วยได้มาก แต่ก็มีความท้าทาย เช่น: - ความเครียดจากการอยู่กับหน้าจอนานๆ - ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือมีอคติจาก AI - ความเหลื่อมล้ำเรื่องอุปกรณ์และทักษะในบางพื้นที่ของประเทศ ดังนั้น นักเรียน ครู ผู้ปกครอง และภาครัฐต้องร่วมมือกัน สร้างระบบการเรียนรู้ที่ปลอดภัย เท่าเทียม และพัฒนาความรู้รอบด้านไปพร้อมกัน 💡 สรุปง่ายๆ สำหรับนักเรียนไทยในยุค AI: - อย่าใช้ AI แค่ “ให้มันทำให้” แต่ต้อง “ใช้มันเพื่อให้เราเก่งขึ้น” - พัฒนาให้รอบด้าน ทั้งสมอง จิตใจ และจริยธรรม - ฝึกเรียนรู้ตลอดชีวิต เพราะเทคโนโลยีจะไม่หยุดรอเราแน่นอน #ลุงเขียนหลานอ่าน

ในยุคที่ AI ทำภาพปลอมเหมือนจริงจนแยกไม่ออก และมีคลิปเสียงปลอมที่เหมือนดาราหรือผู้มีชื่อเสียงพูดสิ่งที่ไม่เคยพูดจริง — รัฐบาลเดนมาร์กบอกว่า "ถึงเวลาแล้วที่เราต้องปกป้องสิทธิ์ของพลเมืองจากการถูก 'ทำซ้ำทางดิจิทัล' โดยไม่ได้ยินยอม" สิ่งที่เดนมาร์กกำลังจะทำไม่ใช่แค่ห้ามทำ deepfake เล่น ๆ แต่คือออกกฎหมายปรับแก้ลิขสิทธิ์ให้: - ประชาชนมีกรรมสิทธิ์ในใบหน้า เสียง และรูปลักษณ์ของตนเอง - ถ้ามีใครใช้ AI ทำล้อเลียน เสียหาย หรือเอาไปใช้ในโฆษณาโดยไม่ได้ขอ → สามารถฟ้องให้ “ลบออก” ได้ทันที - แพลตฟอร์มที่ไม่ลบ deepfake เหล่านี้จะถูกลงโทษ “ค่าปรับรุนแรง” เพื่อบังคับให้รับผิดชอบ รัฐมนตรีกระทรวงวัฒนธรรม Jakob Engel-Schmidt บอกว่า “มนุษย์ไม่ควรถูกเอาไปใส่ใน ‘เครื่องถ่ายเอกสารดิจิทัล’ เพื่อสร้างภาพหลอกลวงใด ๆ โดยไม่ได้รับความยินยอม” — กฎหมายฉบับนี้ยังป้องกันไม่ให้ AI ลอกเลียนเสียง–ภาพศิลปินโดยไม่จ่ายค่าลิขสิทธิ์อีกด้วย https://www.techspot.com/news/108485-landmark-deepfake-law-aims-give-danish-citizens-legal.html

หลังจากงาน RSA Conference 2025 หลายคนเริ่มรู้สึกว่า “ข่าว AI น่ากลัวไปหมด” — ทั้ง deepfakes, hallucination, model leak, และ supply chain attack แบบใหม่ ๆ ที่อิง LLM แต่ Tony Martin-Vegue วิศวกรด้านความเสี่ยงของ Netflix บอกว่า สิ่งที่ CISO ต้องทำไม่ใช่ตื่นตระหนก แต่คือ กลับมาใช้วิธีคิดเดิม ๆ ที่เคยได้ผล — รู้ว่า AI ถูกใช้ที่ไหน โดยใคร และกับข้อมูลชนิดไหน แล้วค่อยวาง control Rob T. Lee จาก SANS ก็แนะนำว่า CISO ต้อง “ใช้ AI เองทุกวัน” จนเข้าใจพฤติกรรมของมัน ก่อนจะไปออกนโยบาย ส่วน Chris Hetner จาก NACD ก็เตือนว่าปัญหาไม่ใช่ AI แต่คือความวุ่นวายใน echo chamber ของวงการไซเบอร์เอง สุดท้าย Diana Kelley แห่ง Protect AI บอกว่า “อย่ารอจนโดน MSA (Model Serialization Attack)” ควรเริ่มวางแผนความปลอดภัยเฉพาะทางสำหรับ LLM แล้ว — ทั้งการสแกน model, ตรวจ typosquatting และจัดการ data flow จากต้นทาง ✅ ไม่ต้องตื่นตระหนกกับความเสี่ยงจาก LLM — แต่ให้กลับมาโฟกัสที่ security fundamentals ที่ใช้ได้เสมอ   • เช่น เข้าใจว่า AI ถูกใช้อย่างไร, ที่ไหน, โดยใคร, เพื่ออะไร ✅ ควรใช้แนวทางเดียวกับการบริหารความเสี่ยงของเทคโนโลยีใหม่ในอดีต   • เช่น BYOD, คลาวด์, SaaS ✅ Rob T. Lee (SANS) แนะนำให้ผู้บริหาร Cyber ลองใช้งาน AI จริงในชีวิตประจำวัน   • จะช่วยให้รู้ว่าควรตั้ง control อย่างไรในบริบทองค์กรจริง ✅ Chris Hetner (NACD) เตือนว่า FUD (ความกลัว, ความไม่แน่ใจ, ความสงสัย) มาจาก echo chamber และ vendor   • CISO ควรพากลับมาโฟกัสที่ profile ความเสี่ยง, asset, และผลกระทบ ✅ การปกป้อง AI = ต้องรู้ว่าใช้ข้อมูลชนิดใด feed เข้า model   • เช่น ข้อมูล HR, ลูกค้า, ผลิตภัณฑ์ ✅ องค์กรต้องรู้ว่า “ใครใช้ AI บ้าง และใช้กับข้อมูลไหน” → เพื่อวาง data governance   • เช่น ใช้ scanning, encryption, redaction, การอนุญาต data input ✅ ควรปกป้อง “ตัว model” ด้วยการ:   • สแกน model file แบบเฉพาะทาง   • ป้องกัน typosquatting, neural backdoor, MSA (Model Serialization Attack)   • ตรวจสอบ supply chain model โดยเฉพาะ open-source ✅ ตัวอย่างองค์กรที่เปลี่ยนโครงสร้างแล้ว:   • Moderna รวม HR + IT เป็นตำแหน่งเดียว เพื่อดูแลทั้ง “คน + agent AI” พร้อมกัน https://www.csoonline.com/article/4006436/llms-hype-versus-reality-what-cisos-should-focus-on.html

ตอนแรกหลายองค์กรคิดว่า “ระบบรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่แล้ว” น่าจะพอเอาอยู่กับ AI — เพราะก็มี patch, มี asset inventory, มี firewall อยู่แล้ว แต่วันนี้กลายเป็นว่า... AI คือสัตว์คนละสายพันธุ์เลยครับ เพราะ AI ขยายพื้นที่โจมตีออกไปถึง API, third-party, supply chain และยังมีความเสี่ยงใหม่แบบเฉพาะตัว เช่น model poisoning, prompt injection, data inference ซึ่งไม่เคยต้องรับมือในโลก legacy มาก่อน และแม้ว่าองค์กรจะลงทุนกับ AI อย่างหนัก แต่เกือบครึ่ง (46%) ของโครงการ AI ถูกหยุดกลางคันหรือไม่เคยได้ไปถึง production ด้วยซ้ำ — ส่วนใหญ่เกิดจากความล้มเหลวในด้าน governance, ความเสี่ยง, ข้อมูลไม่สะอาด และขาดทีมที่เข้าใจ AI จริง ๆ ข่าวนี้จึงเสนอบทบาทใหม่ 5 แบบที่ CISO ต้องกลายร่างเป็น: “นักกฎหมาย, นักวิเคราะห์, ครู, นักวิจัย และนักสร้างพันธมิตร” ✅ 5 ขั้นตอนสำคัญที่ CISO ต้องทำเพื่อรักษาความปลอดภัยของ AI: ✅ 1. เริ่มทุกอย่างด้วยโมเดล AI Governance ที่แข็งแรงและครอบคลุม   • ต้องมี alignment ระหว่างทีมธุรกิจ–เทคโนโลยีว่า AI จะใช้ทำอะไร และใช้อย่างไร   • สร้าง framework ที่รวม ethics, compliance, transparency และ success metrics   • ใช้แนวทางจาก NIST AI RMF, ISO/IEC 42001:2023, UNESCO AI Ethics, RISE และ CARE ✅ 2. พัฒนา “มุมมองความเสี่ยงของ AI” ที่ต่อเนื่องและลึกกว่าระบบปกติ   • สร้าง AI asset inventory, risk register, และ software bill of materials   • ติดตามภัยคุกคามเฉพาะ AI เช่น data leakage, model drift, prompt injection   • ใช้ MITRE ATLAS และตรวจสอบ vendor + third-party supply chain อย่างใกล้ชิด ✅ 3. ขยายนิยาม “data integrity” ให้ครอบคลุมถึงโมเดล AI ด้วย   • ไม่ใช่แค่ข้อมูลไม่โดนแก้ไข แต่รวมถึง bias, fairness และ veracity   • เช่นเคยมีกรณี Amazon และ UK ใช้ AI ที่กลายเป็นอคติทางเพศและสีผิว ✅ 4. ยกระดับ “AI literacy” ให้ทั้งองค์กรเข้าใจและใช้งานอย่างปลอดภัย   • เริ่มจากทีม Security → Dev → ฝ่ายธุรกิจ   • สอน OWASP Top 10 for LLMs, Google’s SAIF, CSA Secure AI   • End user ต้องรู้เรื่อง misuse, data leak และ deepfake ด้วย ✅ 5. มอง AI Security แบบ “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “อัตโนมัติเต็มขั้น”   • ใช้ AI ช่วย triage alert, คัด log, วิเคราะห์ risk score แต่ยังต้องมีคนคุม   • พิจารณาผู้ให้บริการ AI Security อย่างรอบคอบ เพราะหลายเจ้าแค่ “แปะป้าย AI” แต่ยังไม่ mature https://www.csoonline.com/article/4011384/the-cisos-5-step-guide-to-securing-ai-operations.html

🛡️ Microsoft เปิดตัวโครงการความปลอดภัยไซเบอร์ฟรีสำหรับรัฐบาลยุโรป Microsoft ได้เปิดตัว European Security Program ซึ่งเป็นโครงการที่ช่วยให้รัฐบาลยุโรปสามารถ รับมือกับภัยคุกคามไซเบอร์ที่ใช้ AI โดยไม่มีค่าใช้จ่าย โครงการนี้มุ่งเน้นไปที่ การแบ่งปันข้อมูลภัยคุกคามที่ใช้ AI และ การเพิ่มขีดความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ให้กับรัฐบาลยุโรป Microsoft ยังได้ร่วมมือกับ หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายในยุโรป เพื่อจัดการกับ มัลแวร์ Lumma infostealer ซึ่งเป็นมัลแวร์ที่สามารถ ขโมยรหัสผ่าน, ข้อมูลทางการเงิน และกระเป๋าเงินคริปโต โดยในช่วงสองเดือนที่ผ่านมา Lumma infostealer ได้ติดไวรัสไปแล้วกว่า 400,000 เครื่องทั่วโลก นอกจากนี้ Microsoft ยังเตือนว่า อาชญากรไซเบอร์กำลังใช้ AI เพื่อสร้างอีเมลฟิชชิ่ง, ปลอมแปลงตัวตน และสร้างวิดีโอ deepfake ซึ่งเป็นภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ✅ ข้อมูลจากข่าว - Microsoft เปิดตัว European Security Program เพื่อช่วยรัฐบาลยุโรปรับมือกับภัยคุกคามไซเบอร์ที่ใช้ AI - โครงการนี้เน้นการแบ่งปันข้อมูลภัยคุกคามและเพิ่มขีดความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์ - Microsoft ร่วมมือกับหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายในยุโรปเพื่อจัดการกับมัลแวร์ Lumma infostealer - Lumma infostealer ติดไวรัสไปแล้วกว่า 400,000 เครื่องทั่วโลกในช่วงสองเดือนที่ผ่านมา - อาชญากรไซเบอร์ใช้ AI เพื่อสร้างอีเมลฟิชชิ่ง, ปลอมแปลงตัวตน และสร้างวิดีโอ deepfake ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - แม้โครงการนี้จะช่วยเพิ่มความปลอดภัย แต่รัฐบาลยุโรปยังต้องพัฒนาแนวทางป้องกันเพิ่มเติม - AI ที่ใช้ในอาชญากรรมไซเบอร์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทำให้การป้องกันต้องปรับตัวตาม - ต้องติดตามว่ารัฐบาลยุโรปจะนำข้อมูลภัยคุกคามที่ Microsoft แบ่งปันไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่ - การใช้ AI ในการโจมตีไซเบอร์อาจทำให้เกิดภัยคุกคามรูปแบบใหม่ที่ยังไม่มีมาตรการรับมือ โครงการนี้ช่วยให้ รัฐบาลยุโรปสามารถรับมือกับภัยคุกคามไซเบอร์ที่ใช้ AI ได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม ต้องติดตามว่าการแบ่งปันข้อมูลภัยคุกคามจะช่วยลดจำนวนการโจมตีได้มากน้อยเพียงใด https://www.neowin.net/news/microsoft-offers-free-cybersecurity-programs-to-european-governments/

🛡️ AI-powered “Repeaters”: เทคนิคใหม่ของอาชญากรไซเบอร์ นักวิจัยด้านความปลอดภัยจาก AU10TIX ได้ค้นพบกลยุทธ์ใหม่ที่อาชญากรไซเบอร์ใช้ในการเจาะระบบของ ธนาคารและแพลตฟอร์มคริปโต โดยใช้ AI-powered Repeaters ซึ่งเป็น ตัวตนดิจิทัลปลอมที่ถูกปรับแต่งเล็กน้อย เพื่อหลบเลี่ยงระบบตรวจจับ Repeaters ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อโจมตีทันที แต่จะ ทดสอบระบบป้องกันขององค์กร โดยใช้ ตัวตนดิจิทัลที่ถูกปรับแต่งเล็กน้อย เช่น เปลี่ยนใบหน้า, แก้ไขหมายเลขเอกสาร หรือปรับพื้นหลังของภาพ เมื่อระบบตรวจสอบแต่ละตัวตนแยกกัน จะไม่สามารถตรวจจับความผิดปกติได้ ทำให้ Repeaters สามารถ ผ่านกระบวนการยืนยันตัวตน (KYC) และการตรวจสอบไบโอเมตริกซ์ ได้อย่างง่ายดาย ✅ ข้อมูลจากข่าว - Repeaters เป็นตัวตนดิจิทัลปลอมที่ถูกปรับแต่งเล็กน้อยเพื่อทดสอบระบบป้องกันขององค์กร - ใช้เทคนิค deepfake เพื่อเปลี่ยนใบหน้า, หมายเลขเอกสาร และพื้นหลังของภาพ - สามารถหลบเลี่ยงระบบตรวจสอบไบโอเมตริกซ์และ KYC ได้อย่างง่ายดาย - AU10TIX เปิดตัว “consortium validation” เพื่อให้หลายองค์กรแชร์ข้อมูลและตรวจจับ Repeaters ได้ดีขึ้น - ระบบใหม่ช่วยให้สามารถตรวจจับตัวตนที่ถูกใช้ซ้ำในหลายแพลตฟอร์มได้แบบเรียลไทม์ ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ระบบตรวจสอบตัวตนแบบดั้งเดิมอาจไม่สามารถรับมือกับ Repeaters ได้ - อาชญากรไซเบอร์สามารถใช้ Repeaters เพื่อเจาะระบบของธนาคารและแพลตฟอร์มคริปโต - ต้องมีการตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ใช้ในหลายแพลตฟอร์มเพื่อป้องกันการโจมตีแบบเงียบ - ไม่มีโซลูชันใดที่สามารถป้องกัน Repeaters ได้ 100% ต้องใช้การตรวจสอบแบบหลายชั้น Repeaters แสดงให้เห็นว่า AI กำลังถูกใช้เพื่อพัฒนาเทคนิคการโจมตีที่ซับซ้อนมากขึ้น องค์กรต้อง ปรับปรุงระบบตรวจสอบตัวตนให้สามารถตรวจจับตัวตนที่ถูกใช้ซ้ำ และ ใช้การตรวจสอบแบบพฤติกรรมเพื่อป้องกันการโจมตีในอนาคต https://www.techradar.com/pro/security/cybercriminals-are-deploying-deepfake-sentinels-to-test-detection-systems-of-businesses-heres-what-you-need-to-know

🛡️ McAfee เพิ่มฟีเจอร์ Scam Detector ในแผนป้องกันไวรัส McAfee ได้รวม Scam Detector ซึ่งเป็นเครื่องมือป้องกันการหลอกลวงเข้าไปในแผนป้องกันไวรัสทั้งหมด โดยฟีเจอร์นี้สามารถตรวจจับ ข้อความ, อีเมล และวิดีโอที่เป็นภัย ได้แบบเรียลไทม์ Scam Detector อ้างว่ามี ความแม่นยำ 99% ในการตรวจจับภัยคุกคามจากข้อความ และสามารถตรวจจับ deepfake บน YouTube และ TikTok ได้ 96% อย่างไรก็ตาม McAfee Scam Detector ต้องสมัครสมาชิก เพื่อใช้งาน ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือฟรี เช่น Bitdefender Scamio ที่สามารถตรวจสอบลิงก์, ข้อความ และ QR codes ได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย Google ก็มีระบบตรวจจับการหลอกลวงด้วย AI แต่ยังอยู่ใน เวอร์ชันเบต้าสำหรับ Pixel phones เท่านั้น ✅ ข้อมูลจากข่าว - McAfee รวม Scam Detector เข้าไปในแผนป้องกันไวรัสทั้งหมด - สามารถตรวจจับข้อความ, อีเมล และวิดีโอที่เป็นภัยได้แบบเรียลไทม์ - มีความแม่นยำ 99% ในการตรวจจับภัยคุกคามจากข้อความ - สามารถตรวจจับ deepfake บน YouTube และ TikTok ได้ 96% - รองรับ WhatsApp, Messenger, Gmail และ Android SMS ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ต้องสมัครสมาชิก McAfee เพื่อใช้งาน Scam Detector - Bitdefender Scamio เป็นเครื่องมือฟรีที่สามารถตรวจสอบลิงก์และข้อความได้ - Google มีระบบตรวจจับการหลอกลวงด้วย AI แต่ยังอยู่ในเวอร์ชันเบต้าสำหรับ Pixel phones - Norton Genie Scam Protection ก็ต้องสมัครสมาชิกเพื่อใช้งานเต็มรูปแบบ 🔎 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมความปลอดภัยไซเบอร์ McAfee Scam Detector อาจช่วยให้ผู้ใช้มีเครื่องมือป้องกันภัยคุกคามที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่การที่ต้องสมัครสมาชิกอาจทำให้ผู้ใช้เลือกใช้ เครื่องมือฟรีที่มีฟีเจอร์ใกล้เคียงกัน แทน https://www.techradar.com/pro/mcafee-is-now-bundling-its-scam-detector-with-all-its-antivirus-plans-here-are-others-that-are-actually-totally-free

"One Big Beautiful Bill": สภาผู้แทนฯ สหรัฐฯ สนับสนุนแผนของทรัมป์ในการระงับกฎหมาย AI ระดับรัฐเป็นเวลา 10 ปี สภาผู้แทนราษฎรสหรัฐฯ ผ่านร่างกฎหมาย "One Big Beautiful Bill" ของอดีตประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ซึ่งมีเป้าหมาย ปรับโครงสร้างภาษีและนโยบายตรวจคนเข้าเมือง แต่ที่เป็นประเด็นร้อนแรงคือ ข้อกำหนดที่ห้ามรัฐออกกฎหมายควบคุม AI เป็นเวลา 10 ปี 🔍 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับร่างกฎหมาย "One Big Beautiful Bill" ✅ ร่างกฎหมายนี้ห้ามรัฐออกกฎหมายควบคุม AI เป็นเวลา 10 ปี - ครอบคลุม ทั้งโมเดล AI และผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI เช่น รถยนต์, IoT, โซเชียลมีเดีย และอุปกรณ์ทางการแพทย์ ✅ นักวิจารณ์กังวลว่าการระงับกฎหมายระดับรัฐอาจเปิดช่องให้ AI ถูกใช้ในทางที่ผิด - อาจทำให้ นักพัฒนา AI สามารถสร้างระบบที่ส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยและความมั่นคง ✅ สมาชิกพรรครีพับลิกันบางส่วนเตือนว่าร่างกฎหมายนี้อาจกระทบต่อความมั่นคงของชาติ - วุฒิสมาชิก Marsha Blackburn และ Josh Hawley ระบุว่าอาจทำให้ Deepfake และภัยคุกคาม AI เพิ่มขึ้น ✅ องค์กรด้านสิทธิและความเป็นส่วนตัว เช่น Electronic Frontier Foundation คัดค้านร่างกฎหมายนี้ - มองว่า เป็นความพยายามของ Big Tech ในการลดข้อจำกัดด้าน AI ✅ ผู้สนับสนุนร่างกฎหมายมองว่าการระงับกฎหมายระดับรัฐช่วยให้บริษัทสหรัฐฯ แข่งขันกับจีนได้ดีขึ้น - เชื่อว่า กฎระเบียบที่เข้มงวดอาจขัดขวางนวัตกรรมและลดโอกาสของสหรัฐฯ ในการเป็นผู้นำด้าน AI ✅ ร่างกฎหมายยังต้องผ่านการพิจารณาของวุฒิสภาก่อนที่ทรัมป์จะลงนามเป็นกฎหมาย - นักวิเคราะห์มองว่า ทรัมป์อาจเผชิญแรงต้านจากวุฒิสมาชิกที่กังวลเรื่องอำนาจของรัฐ https://www.techspot.com/news/108036-one-big-beautiful-bill-house-backs-trump-plan.html

Dell Technologies World 2025: การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโลกเทคโนโลยี งาน Dell Technologies World 2025 ได้เผยโฉมเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่จะมีบทบาทสำคัญในอนาคต โดยเน้นไปที่ AI, Cloud Computing, และโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล พร้อมการอภิปรายจากบุคคลสำคัญในวงการ 🔍 ไฮไลท์สำคัญจากงาน Dell Technologies World 2025 ✅ Dell เปิดตัว AI Factory รุ่นใหม่ - เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถ นำ AI ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น - มีการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI มากกว่าการลงทุนในโครงการ Apollo ที่ส่งมนุษย์ไปดวงจันทร์ ✅ Dell ร่วมมือกับ Google นำ Gemini AI มาสู่เซิร์ฟเวอร์ PowerEdge - ลูกค้าของ Dell สามารถใช้โมเดล AI ของ Google ได้โดยตรงบนเซิร์ฟเวอร์ของตน ✅ เปิดตัว Dell AI Data Platform และ Data Lakehouse - ช่วยให้ธุรกิจสามารถ จัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น - รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ✅ Dell เปิดตัว AI PC รุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น - มีแบตเตอรี่ที่ใช้งานได้นานขึ้น และรองรับการประมวลผล AI บนเครื่องโดยตรง ✅ การอภิปรายเกี่ยวกับ AI ในอุตสาหกรรมภาพยนตร์ - Tom Hanks และ Ron Howard พูดถึงผลกระทบของ AI ต่อการสร้างภาพยนตร์ - มีการถกเถียงเกี่ยวกับ การใช้ Deepfake และ CGI ในอนาคต ‼️ AI อาจเข้ามาแทนที่บางอาชีพในอนาคต - ผู้เชี่ยวชาญ แนะนำให้ธุรกิจปรับตัวและพัฒนาทักษะใหม่ ๆ ‼️ การใช้ AI ในภาพยนตร์อาจต้องการกฎหมายควบคุม - Tom Hanks เรียกร้องให้รัฐบาลออกกฎหมายเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ของบุคคลในโลกดิจิทัล https://www.techradar.com/pro/live/dell-technologies-world-2025-all-the-latest-news-and-updates-live

AI สามารถระบุตำแหน่งของคุณจากภาพที่ไม่มีข้อมูล GPS ได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยด้านความปลอดภัยไซเบอร์พบว่า AI สามารถใช้เบาะแสเล็ก ๆ น้อย ๆ ในภาพเพื่อระบุตำแหน่งของคุณได้ แม้ว่าภาพนั้นจะถูกลบข้อมูลเมตา (Metadata) เช่น GPS, เวลา และวันที่ ออกไปแล้ว 🔍 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับความสามารถของ AI ในการระบุตำแหน่ง ✅ AI สามารถใช้รายละเอียดเล็ก ๆ น้อย ๆ ในภาพเพื่อระบุตำแหน่งของคุณ - เช่น รูปแบบสถาปัตยกรรม, ประเภทของต้นไม้ หรือแม้แต่แบรนด์ของรถเข็นที่ปรากฏในภาพ ✅ Malwarebytes พบว่า ChatGPT มีความสามารถ "creepy good" ในการเดาตำแหน่งจากภาพ - AI สามารถวิเคราะห์สิ่งแวดล้อมและจำกัดขอบเขตของสถานที่ได้อย่างแม่นยำ ✅ นักวิจัยจาก Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institute พบว่า AI สามารถสร้าง Deepfake ที่มีสัญญาณชีพจร - ทำให้ การตรวจจับ Deepfake ด้วยเทคนิคเดิม เช่น การวิเคราะห์อัตราการเต้นของหัวใจ อาจใช้ไม่ได้ผลอีกต่อไป ✅ การพัฒนา AI ด้านการวิเคราะห์ภาพกำลังทำให้การตรวจจับเนื้อหาปลอมยากขึ้น - นักวิจัย กำลังมองหาวิธีใหม่ในการตรวจจับ Deepfake ที่มีคุณภาพสูง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/05/17/039creepy-good039-ai-can-now-tell-your-location-from-obscure-photographs

Deepfake และความเสี่ยงของการอัปโหลดภาพใบหน้าสู่ AI การใช้ AI เพื่อสร้างภาพเซลฟี่ที่ดูสมจริงกำลังเป็นที่นิยม แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไซเบอร์เตือนว่า การอัปโหลดภาพใบหน้าของคุณไปยัง AI อาจมีความเสี่ยง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อข้อมูลเหล่านี้สามารถถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด เช่น การสร้าง Deepfake หรือการโจมตีทางไซเบอร์ 🔍 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับความเสี่ยงของ AI และ Deepfake ✅ AI สามารถนำภาพใบหน้าของคุณไปใช้ในการสร้าง Deepfake ได้ - ภาพที่อัปโหลด อาจถูกนำไปใช้ในวิดีโอปลอม หรือเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ✅ ผู้ให้บริการ AI อาจบันทึกข้อมูลส่วนตัวของคุณ เช่น IP และอีเมล - ทำให้ คุณอาจเปิดเผยข้อมูลมากกว่าที่คิด ✅ AI สามารถวิเคราะห์ใบหน้า อายุ ท่าทาง และอารมณ์จากภาพที่อัปโหลด - เทคโนโลยีนี้ สามารถใช้ในการติดตามตัวบุคคลได้ ✅ AI สามารถคาดเดาตำแหน่งของคุณจากภาพที่ไม่มีจุดสังเกตชัดเจน - แม้ไม่มีสถานที่ในพื้นหลัง AI ก็สามารถระบุตำแหน่งของคุณได้ ✅ ข้อมูลที่อัปโหลดอาจถูกนำไปใช้ในการโจมตีแบบฟิชชิ่ง - เช่น การสร้างบัญชีปลอม หรือการหลอกลวงทางออนไลน์ ✅ เด็กและเยาวชนมีความเสี่ยงสูงต่อการถูกนำภาพไปใช้ในทางที่ผิด - ควรมี การให้ความรู้และการควบคุมการใช้งาน AI สำหรับเด็ก ‼️ ภาพที่อัปโหลดไปยัง AI อาจไม่สามารถลบออกจากระบบได้ - หากผู้ให้บริการ ไม่ได้อยู่ภายใต้กฎหมายคุ้มครองข้อมูล เช่น GDPR ‼️ AI อาจใช้ข้อมูลใบหน้าเพื่อฝึกระบบจดจำใบหน้าโดยไม่ได้รับอนุญาต - อาจนำไปสู่ การใช้เทคโนโลยีติดตามตัวบุคคลในทางที่ผิด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/05/17/deepfake-me-are-there-risks-to-uploading-your-face-for-ai-selfies