🪦 “แฮกเกอร์แกล้งบอกคุณตายแล้ว: กลโกงใหม่หลอกผู้ใช้ LastPass ให้เปิดเผยรหัสผ่าน” ล่าสุดมีกลโกงแปลก ๆ ที่กำลังระบาดในหมู่ผู้ใช้ LastPass ซึ่งเป็นบริการจัดการรหัสผ่านยอดนิยม—แฮกเกอร์ส่งอีเมลปลอมมาบอกว่า “คุณเสียชีวิตแล้ว” เพื่อหลอกให้เหยื่อคลิกลิงก์และกรอกรหัสผ่านหลัก! ฟังดูเหมือนเรื่องตลก แต่จริง ๆ แล้วมันเป็นกลยุทธ์ทางจิตวิทยาที่แยบยลมาก เพราะถ้าเราได้รับอีเมลที่บอกว่ามีคนส่งใบมรณบัตรเพื่อขอเข้าถึงบัญชีของเรา เราก็อาจตกใจและรีบตอบกลับทันทีโดยไม่คิดให้รอบคอบ อีเมลปลอมพวกนี้มีหัวข้อว่า “Legacy Request Opened (URGENT IF YOU ARE NOT DECEASED)” และมีเนื้อหาที่ดูเหมือนมาจากฝ่ายสนับสนุนของ LastPass พร้อมลิงก์ให้ “ยกเลิกคำขอ” ซึ่งจริง ๆ แล้วเป็นเว็บไซต์ของแฮกเกอร์ที่ใช้ขโมยรหัสผ่านหลักของเรา บางกรณีแฮกเกอร์ยังโทรมาหาเหยื่อโดยตรงเพื่อเร่งให้เข้าไปกรอกข้อมูลในเว็บปลอมอีกด้วย—เรียกว่าใช้ทั้ง phishing และ social engineering แบบเต็มรูปแบบ กลุ่มที่อยู่เบื้องหลังแคมเปญนี้ชื่อว่า CryptoChameleon ซึ่งเคยโจมตีแพลตฟอร์มคริปโตมาก่อน และตอนนี้หันมาเล่นงานผู้ใช้ LastPass โดยเฉพาะ ✅ กลโกงใหม่ที่ใช้ข้อความ “คุณเสียชีวิตแล้ว” ➡️ อีเมลปลอมอ้างว่ามีการส่งใบมรณบัตรเพื่อขอเข้าถึงบัญชี LastPass ➡️ มีหัวข้ออีเมลว่า “Legacy Request Opened (URGENT IF YOU ARE NOT DECEASED)” ➡️ มีลิงก์ให้ “ยกเลิกคำขอ” ซึ่งนำไปสู่เว็บไซต์ปลอมเพื่อขโมยรหัสผ่านหลัก ✅ การใช้เทคนิค social engineering เพื่อหลอกเหยื่อ ➡️ เนื้อหาอีเมลดูเหมือนมาจากฝ่ายสนับสนุนจริง มีข้อมูลปลอมเช่นหมายเลขเคสและชื่อเจ้าหน้าที่ ➡️ บางกรณีมีการโทรศัพท์หาผู้ใช้เพื่อเร่งให้เข้าเว็บปลอม ➡️ ใช้จิตวิทยาเพื่อให้เหยื่อตอบสนองทันทีโดยไม่ตรวจสอบ ✅ คำเตือนจาก LastPass และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ➡️ LastPass ยืนยันว่าไม่เคยขอรหัสผ่านหลักจากผู้ใช้ ➡️ เตือนให้ผู้ใช้ตรวจสอบอีเมลที่น่าสงสัยและไม่คลิกลิงก์โดยไม่แน่ใจ ➡️ แนะนำให้ใช้การยืนยันตัวตนแบบหลายขั้นตอน (MFA) เพื่อป้องกันการเข้าถึงบัญชี ✅ กลุ่มแฮกเกอร์ที่อยู่เบื้องหลัง: CryptoChameleon ➡️ เคยโจมตีแพลตฟอร์มคริปโตและใช้ LastPass เป็นส่วนหนึ่งของ phishing kit ➡️ ใช้โฮสต์ที่มีชื่อเสียงด้านการหลบเลี่ยงการตรวจสอบเพื่อสร้างเว็บปลอม ➡️ มีพฤติกรรมซ้ำแบบเดิม เช่น การโทรหาเหยื่อและใช้ข้อมูลปลอม ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ LastPass และบริการจัดการรหัสผ่านอื่น ๆ ⛔ อย่ากรอกรหัสผ่านหลักในเว็บไซต์ที่ไม่ใช่ของ LastPass โดยตรง ⛔ หากได้รับอีเมลที่ดูน่าสงสัย ให้ตรวจสอบ URL และอย่าคลิกลิงก์ทันที ⛔ ควรเปิดใช้ MFA และตั้งค่าความปลอดภัยเพิ่มเติมในบัญชี ⛔ หากสงสัยว่าโดน phishing ให้รายงานไปที่ abuse@lastpass.com พร้อมแนบอีเมลหรือภาพหน้าจอ https://www.csoonline.com/article/4079001/scammers-try-to-trick-lastpass-users-into-giving-up-credentials-by-telling-them-theyre-dead-2.html

“AI พลิกโฉมการเงิน: ที่ปรึกษากลยุทธ์ช่วยสถาบันการเงินรับมือความเสี่ยงยุคดิจิทัล” ตอนนี้วงการการเงินกำลังเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เพราะ AI ไม่ได้แค่เข้ามาช่วยคิดเลขหรือวิเคราะห์ข้อมูลธรรมดา ๆ แล้วนะ มันกลายเป็นเครื่องมือหลักในการจัดการความเสี่ยง ป้องกันการโกง และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์แบบที่มนุษย์ทำคนเดียวไม่ไหว AI ในภาคการเงินตอนนี้ฉลาดมากถึงขั้นตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยได้แบบเรียลไทม์ วิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลเพื่อหาความผิดปกติ และช่วยให้สถาบันการเงินตอบสนองต่อภัยคุกคามได้ทันที ที่เด็ดคือมันยังช่วยปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องการลงทุน การให้เครดิต และการบริหารพอร์ตได้อย่างแม่นยำด้วย แต่การจะใช้ AI ให้เวิร์กจริง ๆ ไม่ใช่แค่ซื้อระบบมาแล้วจบ ต้องมี “ที่ปรึกษากลยุทธ์ด้าน AI” มาช่วยวางแผนให้ตรงกับเป้าหมายธุรกิจ ตรวจสอบความเสี่ยงตั้งแต่ต้น และออกแบบระบบให้เข้ากับโครงสร้างเดิมขององค์กร ✅ AI ช่วยจัดการความเสี่ยงและป้องกันการโกงในภาคการเงิน ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหาความผิดปกติ ➡️ ตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยแบบเรียลไทม์ ➡️ ลดผลกระทบทางการเงินจากการโกงและช่วยให้ปฏิบัติตามกฎระเบียบ ✅ AI ช่วยตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ด้วยข้อมูลเชิงลึก ➡️ วิเคราะห์แนวโน้มตลาดและคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ➡️ ปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องการลงทุนและการบริหารความเสี่ยง ➡️ ใช้ข้อมูลย้อนหลังและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยอัตโนมัติ ➡️ ลดเวลาและข้อผิดพลาดจากงานซ้ำ ๆ เช่น การป้อนข้อมูลและการจัดทำรายงาน ➡️ ใช้ chatbot และผู้ช่วยเสมือนในการตอบคำถามลูกค้า ➡️ เพิ่มความเร็วในการให้บริการและลดต้นทุน ✅ AI ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล ➡️ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเสนอคำแนะนำที่ตรงใจ ➡️ สร้างแคมเปญการตลาดเฉพาะบุคคลเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วม ➡️ พัฒนาระบบ self-service ที่ตอบโจทย์ลูกค้าแต่ละราย ✅ AI ช่วยให้สถาบันการเงินปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ง่ายขึ้น ➡️ ตรวจสอบความปลอดภัยของข้อมูลและการเข้ารหัส ➡️ ปรับระบบให้สอดคล้องกับกฎหมายที่เปลี่ยนแปลง ➡️ ลดความเสี่ยงด้านกฎหมายและการละเมิดข้อมูล ✅ บทบาทของที่ปรึกษากลยุทธ์ AI ในการเงิน ➡️ วางแผนการใช้ AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ ➡️ ตรวจสอบความเสี่ยงและความปลอดภัยของระบบ AI ➡️ พัฒนาโซลูชัน AI ที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร ➡️ ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง ➡️ เชื่อมต่อระบบ AI เข้ากับโครงสร้างเดิมขององค์กรอย่างราบรื่น https://hackread.com/ai-financial-sector-consulting-navigate-risk/

🛡️ TP-Link เจอช่องโหว่ร้ายแรง – โค้ดดีบั๊กเก่ากลับมาอีกครั้ง เปิดช่องให้แฮกเกอร์เข้าถึง root ได้ TP-Link กำลังเผชิญกับปัญหาด้านความปลอดภัยครั้งใหญ่ เมื่อมีการค้นพบช่องโหว่ใหม่ 2 รายการในเราเตอร์รุ่น Omada และ Festa ซึ่งเปิดช่องให้แฮกเกอร์สามารถเข้าถึงระบบในระดับ root ได้ ช่องโหว่เหล่านี้ถูกติดตามในชื่อ CVE-2025-7850 และ CVE-2025-7851 โดยทีมวิจัยจาก Forescout’s Vedere Labs CVE-2025-7851 เกิดจากโค้ดดีบั๊กเก่าที่เคยถูกใช้ในช่องโหว่ CVE-2024-21827 แม้ TP-Link จะเคยออกแพตช์แก้ไขไปแล้ว แต่กลับมีโค้ดบางส่วนหลงเหลืออยู่ และสามารถถูกเรียกใช้งานได้อีกครั้งหากมีไฟล์ชื่อ image_type_debug อยู่ในระบบ ทำให้แฮกเกอร์สามารถเข้าสู่ระบบด้วยสิทธิ์ root ได้ ช่องโหว่อีกตัวคือ CVE-2025-7850 เกิดจากการจัดการข้อมูลในฟิลด์ private key ของ WireGuard VPN ไม่ดีพอ ทำให้ผู้ใช้ที่ผ่านการยืนยันตัวตนสามารถ inject คำสั่งเข้าสู่ระบบได้ และเมื่อใช้ร่วมกับช่องโหว่แรก จะสามารถควบคุมอุปกรณ์ได้อย่างสมบูรณ์ การค้นพบนี้ยังนำไปสู่การตรวจสอบเพิ่มเติม ซึ่งพบช่องโหว่อีก 15 รายการในอุปกรณ์ TP-Link รุ่นอื่นๆ ที่กำลังอยู่ในกระบวนการเปิดเผยและแก้ไขภายในต้นปี 2026 ✅ ช่องโหว่ใหม่ในเราเตอร์ TP-Link ➡️ CVE-2025-7851: โค้ดดีบั๊กเก่ากลับมาใช้งานได้อีกครั้ง ➡️ CVE-2025-7850: ช่องโหว่ใน WireGuard VPN ที่เปิดให้ inject คำสั่ง ➡️ ใช้ร่วมกันแล้วสามารถควบคุมอุปกรณ์ได้แบบ root access ➡️ พบในรุ่น Omada และ Festa ✅ การตรวจสอบเพิ่มเติม ➡️ พบช่องโหว่อีก 15 รายการในอุปกรณ์ TP-Link รุ่นอื่น ➡️ อยู่ในกระบวนการเปิดเผยและแก้ไขภายในต้นปี 2026 ➡️ แสดงถึงปัญหาการจัดการโค้ดและการแพตช์ที่ไม่สมบูรณ์ ✅ คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ควรอัปเดตเฟิร์มแวร์ทันทีเมื่อมีแพตช์ออก ➡️ ปิดการเข้าถึงจากระยะไกลหากไม่จำเป็น ➡️ ตรวจสอบ log เครือข่ายเพื่อหาสัญญาณการโจมตี ‼️ ข้อควรระวังและความเสี่ยง ⛔ ช่องโหว่ CVE-2025-7850 อาจถูกโจมตีจากระยะไกลโดยไม่ต้องยืนยันตัวตน ⛔ การแพตช์ที่ไม่สมบูรณ์อาจเปิดช่องให้โค้ดเก่ากลับมาใช้งานได้อีก ⛔ อุปกรณ์ที่ดูเหมือนปลอดภัยอาจยังมีช่องโหว่ซ่อนอยู่ ⛔ การใช้ VPN โดยไม่ตรวจสอบความปลอดภัยอาจกลายเป็นช่องทางโจมตี https://www.techradar.com/pro/security/hidden-debug-code-returns-from-the-dead-as-tp-link-routers-face-a-wave-of-new-critical-root-access-flaws

🧠 Claude AI เปิดตัวฟีเจอร์ Memory สำหรับผู้ใช้ Pro – เชื่อมต่อกับ ChatGPT และ Gemini ได้อย่างลื่นไหล Anthropic ผู้พัฒนา Claude AI ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Memory” สำหรับผู้ใช้แบบ Pro และ Max โดยมีเป้าหมายเพื่อทำให้ Claude ฉลาดขึ้นและเข้าใจผู้ใช้มากขึ้นในระยะยาว ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ Claude สามารถจดจำบริบทจากการสนทนาเก่าๆ และปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ ผู้ใช้สามารถควบคุม Memory ได้อย่างละเอียด เช่น เปิด/ปิดการจดจำ ลบความจำเฉพาะจุด หรือใช้โหมด Incognito เพื่อเริ่มต้นใหม่แบบไม่มีบริบทเก่า นอกจากนี้ยังสามารถนำเข้าความจำจาก AI ตัวอื่น เช่น ChatGPT และ Gemini ได้ด้วย ทำให้การเปลี่ยนมาใช้ Claude เป็นไปอย่างราบรื่น Claude ยังสามารถสร้าง “พื้นที่ความจำเฉพาะ” สำหรับแต่ละโปรเจกต์ เช่น แยกงานเขียนออกจากงานวางแผนผลิตภัณฑ์ เพื่อให้การสนทนาไม่ปะปนกัน และมีความต่อเนื่องในแต่ละบริบท ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนหนึ่งของเป้าหมายใหญ่ของ Anthropic ที่ต้องการให้ Claude เป็น “คู่คิดระยะยาว” ที่สามารถเข้าใจบริบทการทำงานของผู้ใช้และปรับตัวได้อย่างต่อเนื่อง ✅ การเปิดตัวฟีเจอร์ Memory ใน Claude AI ➡️ รองรับผู้ใช้แบบ Pro ($20/เดือน) และ Max ($100/เดือน) ➡️ Claude สามารถจดจำบริบทจากการสนทนาเก่าๆ ได้ ➡️ ปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของผู้ใช้ ➡️ ผู้ใช้สามารถควบคุมความจำได้อย่างละเอียด ✅ ความสามารถในการเชื่อมต่อกับ AI อื่น ➡️ สามารถนำเข้าความจำจาก ChatGPT และ Gemini ได้ ➡️ ช่วยให้การเปลี่ยนมาใช้ Claude เป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ รองรับการส่งออกความจำไปยังแพลตฟอร์มอื่น ✅ การจัดการความจำแบบแยกโปรเจกต์ ➡️ Claude สามารถสร้างพื้นที่ความจำเฉพาะสำหรับแต่ละโปรเจกต์ ➡️ ช่วยให้การสนทนาไม่ปะปนกัน และมีความต่อเนื่อง ➡️ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ทำงานหลายด้าน เช่น เขียนบทความและวางแผนผลิตภัณฑ์ ✅ เป้าหมายของ Anthropic ➡️ ต้องการให้ Claude เป็นคู่คิดระยะยาวที่เข้าใจผู้ใช้ ➡️ สร้างระบบ AI ที่มีความต่อเนื่องและปรับตัวได้ ➡️ เพิ่มความโปร่งใสในการจัดการข้อมูลความจำ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ฟีเจอร์ Memory ยังจำกัดเฉพาะผู้ใช้แบบเสียเงิน ⛔ การนำเข้าความจำจาก AI อื่นอาจมีข้อจำกัดด้านความเข้ากันได้ ⛔ ผู้ใช้ต้องเข้าใจวิธีจัดการความจำเพื่อใช้งานได้เต็มประสิทธิภาพ ⛔ หากไม่จัดการพื้นที่ความจำอย่างเหมาะสม อาจเกิดความสับสนในบริบท https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude-ai-is-catching-up-fast-with-memory-for-pro-users-and-it-plays-nicely-with-chatgpt-and-gemini

🤝 Microsoft Copilot อัปเกรดครั้งใหญ่: ทำงานร่วมกันได้, เชื่อมต่อ Google, และมี “Mico” เป็นเพื่อนคุย Microsoft ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Copilot ที่เปลี่ยนให้ผู้ช่วย AI กลายเป็น “เพื่อนร่วมงานดิจิทัล” ที่ฉลาดขึ้นและทำงานร่วมกับคนอื่นได้ดีขึ้น โดยฟีเจอร์ใหม่เหล่านี้เน้นการทำงานร่วมกัน (collaboration), การเชื่อมต่อกับแอปยอดนิยมอย่าง Google และ Outlook, รวมถึงการเพิ่มความสามารถด้านความจำและการแสดงออกทางอารมณ์ผ่าน “Mico” อวาตาร์ใหม่ของ Copilot การอัปเกรดนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ตลาด AI กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือด โดย Microsoft ต้องการให้ Copilot เป็นมากกว่าผู้ช่วยส่วนตัว แต่เป็น “พื้นที่ทำงานร่วมกัน” ที่รองรับผู้ใช้ได้ถึง 32 คนในกลุ่มเดียวกัน 🔍 สรุปฟีเจอร์ใหม่ของ Microsoft Copilot 1️⃣ การทำงานร่วมกันแบบกลุ่ม (Groups) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ รองรับผู้ใช้สูงสุด 32 คนในกลุ่มเดียวกัน ➡️ ใช้ Copilot ร่วมกันเพื่อเขียนเอกสารหรือทำโปรเจกต์ ➡️ เหมาะสำหรับทีมงานที่ต้องการพื้นที่ทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการจัดการสิทธิ์การเข้าถึงเพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหล ⛔ การทำงานร่วมกันอาจเกิดความสับสนหากไม่มีการกำหนดบทบาทชัดเจน 2️⃣ การเชื่อมต่อกับแอปอื่น (Google, Outlook) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ เชื่อมต่อกับ Google และ Outlook ได้ลึกขึ้น ➡️ สามารถสรุปข้อมูลจากอีเมล, ปฏิทิน, และเอกสารได้ ➡️ ใช้ reasoning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการ เช่น จองโรงแรม ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ก่อนเข้าถึงข้อมูล ⛔ การเชื่อมต่อหลายระบบอาจเพิ่มความเสี่ยงด้านความปลอดภัย 3️⃣ ความสามารถด้านความจำ (Long-term memory) ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ Copilot สามารถจำข้อมูลสำคัญของผู้ใช้ได้ ➡️ ใช้ความจำเพื่อช่วยเตือนงานหรือเรียกข้อมูลเก่า ➡️ เพิ่มความเป็น “ผู้ช่วยส่วนตัว” ที่เข้าใจผู้ใช้มากขึ้น ‼️ คำเตือน ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบว่าข้อมูลใดถูกจำไว้ ⛔ อาจต้องมีระบบลบหรือจัดการความจำเพื่อความเป็นส่วนตัว 4️⃣ อวาตาร์ “Mico” ที่แสดงอารมณ์ได้ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ ➡️ Mico เป็นอวาตาร์ของ Copilot ที่เปลี่ยนสีและแสดงอารมณ์ ➡️ เพิ่มความเป็นธรรมชาติในการสนทนา ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้รู้สึกว่า Copilot “มีตัวตน” มากขึ้น ‼️ คำเตือน ⛔ อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกผูกพันกับ AI มากเกินไป ⛔ ต้องมีการออกแบบให้ไม่สร้างความเข้าใจผิดว่าเป็นมนุษย์จริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/microsoft-introduces-new-copilot-features-such-as-collaboration-google-integration

🌱 AI กับสิ่งแวดล้อม: ใช้พลังงานมหาศาล แต่ก็ช่วยโลกได้ใน 5 วิธี แม้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะถูกวิจารณ์ว่าใช้พลังงานและน้ำมหาศาล โดยเฉพาะในศูนย์ข้อมูลที่รองรับการประมวลผลขั้นสูง แต่บทความจาก The Star ชี้ให้เห็นว่า AI ก็สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยลดมลพิษและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในหลายภาคส่วนได้เช่นกัน นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญเสนอ 5 วิธีที่ AI สามารถช่วยสิ่งแวดล้อมได้ ตั้งแต่การจัดการพลังงานในอาคาร ไปจนถึงการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตน้ำมันและการจราจร 🔍 สรุป 5 วิธีที่ AI ช่วยสิ่งแวดล้อม 1️⃣ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคาร ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ปรับแสงสว่าง อุณหภูมิ และการระบายอากาศตามสภาพอากาศและการใช้งานจริง ➡️ คาดว่าช่วยลดการใช้พลังงานในอาคารได้ 10–30% ➡️ ระบบอัตโนมัติช่วยลดการเปิดแอร์หรือฮีตเตอร์เกินความจำเป็น ‼️ คำเตือน ⛔ หากระบบ AI ขัดข้อง อาจทำให้การควบคุมอุณหภูมิผิดพลาด ⛔ ต้องมีการบำรุงรักษาเซ็นเซอร์และระบบควบคุมอย่างสม่ำเสมอ 2️⃣ จัดการการชาร์จอุปกรณ์ไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI กำหนดเวลาชาร์จ EV และสมาร์ตโฟนให้เหมาะกับช่วงที่ไฟฟ้าถูกและสะอาด ➡️ ลดการใช้ไฟฟ้าช่วงพีค และลดการพึ่งพาพลังงานจากฟอสซิล ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการเชื่อมต่อกับระบบ grid และข้อมูลราคาพลังงานแบบเรียลไทม์ ⛔ หากข้อมูลไม่แม่นยำ อาจชาร์จผิดเวลาและเพิ่มค่าไฟ 3️⃣ ลดมลพิษจากการผลิตน้ำมันและก๊าซ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์กระบวนการผลิตเพื่อหาจุดที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุด ➡️ ช่วยปรับปรุงกระบวนการให้ปล่อยก๊าซน้อยลง ➡️ ใช้ machine learning เพื่อคาดการณ์และป้องกันการรั่วไหล ‼️ คำเตือน ⛔ ข้อมูลจากอุตสาหกรรมอาจไม่เปิดเผยทั้งหมด ทำให้ AI วิเคราะห์ไม่ครบ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีการตรวจสอบจากมนุษย์อาจเสี่ยงต่อความผิดพลาด 4️⃣ ควบคุมสัญญาณไฟจราจรเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์การจราจรแบบเรียลไทม์เพื่อปรับสัญญาณไฟให้รถติดน้อยลง ➡️ ลดการจอดรอและการเร่งเครื่องที่สิ้นเปลืองพลังงาน ➡️ ช่วยลดการปล่อยคาร์บอนจากรถยนต์ในเมืองใหญ่ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีระบบกล้องและเซ็นเซอร์ที่ครอบคลุมทั่วเมือง ⛔ หากระบบล่ม อาจทำให้การจราจรแย่ลงกว่าเดิม 5️⃣ ตรวจสอบและซ่อมบำรุงระบบ HVAC และอุปกรณ์อื่นๆ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ตรวจจับความผิดปกติในระบบก่อนเกิดความเสียหาย ➡️ ช่วยลดการใช้พลังงานจากอุปกรณ์ที่ทำงานผิดปกติ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมระยะยาว ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการติดตั้งเซ็นเซอร์และระบบวิเคราะห์ที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ calibrate ระบบอย่างสม่ำเสมอ อาจเกิด false alarm หรือพลาดการแจ้งเตือนจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/ai-can-help-the-environment-even-though-it-uses-tremendous-energy-here-are-5-ways-how

🛡️ ทำไม CISO ต้อง “ปราบมังกรไซเบอร์” เพื่อให้ธุรกิจเคารพ? ในโลกธุรกิจยุคดิจิทัล ตำแหน่ง CISO (Chief Information Security Officer) กลายเป็นหนึ่งในบทบาทที่สำคัญที่สุด แต่กลับเป็นตำแหน่งที่มักถูกมองข้ามหรือกลายเป็น “แพะรับบาป” เมื่อเกิดเหตุการณ์โจมตีทางไซเบอร์ บทความจาก CSO Online ได้สำรวจว่าเหตุใด CISO จึงต้องเผชิญกับความท้าทายมหาศาลเพื่อให้ได้รับความเคารพจากผู้บริหารและเพื่อนร่วมงาน การรับมือกับเหตุการณ์ไซเบอร์ เช่น ransomware attack ไม่เพียงแต่เป็นบททดสอบด้านเทคนิค แต่ยังเป็นจุดเปลี่ยนของชื่อเสียงและอำนาจภายในองค์กร จากการสำรวจของ Cytactic พบว่า 65% ของ CISO ที่เคยนำทีมรับมือเหตุการณ์สำเร็จ ได้รับความเคารพเพิ่มขึ้น ขณะที่ 25% ถูกปลดออกจากตำแหน่งหลังเกิดเหตุการณ์ Michael Oberlaender อดีต CISO ที่เคยผ่านวิกฤตใหญ่เล่าว่า หลังจากป้องกันการโจมตีได้สำเร็จ เขาได้รับอำนาจเต็มในการตัดสินใจทางการเงิน และเสียงของเขาในที่ประชุมก็ได้รับการรับฟังอย่างจริงจังมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญหลายคนชี้ว่า การได้รับความเคารพไม่ควรต้องแลกกับการเผชิญภัยคุกคามเสมอไป Jeff Pollard จาก Forrester กล่าวว่า “ถ้าเราไม่เห็นภัยเกิดขึ้น เราก็ไม่เห็นคุณค่าของการป้องกัน” และ Chris Jackson เปรียบ CISO กับโค้ชกีฬา: “ต่อให้ชนะทุกเกม แต่ถ้าไม่ได้แชมป์ ก็อาจถูกปลดได้” 🔍 สรุปประเด็นสำคัญจากบทความ 1️⃣ เหตุการณ์ไซเบอร์คือจุดเปลี่ยนของ CISO ✅ ผลกระทบจากการรับมือเหตุการณ์ ➡️ 65% ของ CISO ที่รับมือเหตุการณ์สำเร็จ ได้รับความเคารพเพิ่มขึ้น ➡️ 25% ถูกปลดหลังเกิด ransomware attack ➡️ การรับมือที่โปร่งใสและมีประสิทธิภาพช่วยยกระดับภาพลักษณ์ของทีมรักษาความปลอดภัย ‼️ คำเตือน ⛔ หากรับมือผิดพลาด อาจกลายเป็น “แพะรับบาป” ⛔ การไม่เตรียมซ้อมรับมือเหตุการณ์ล่วงหน้า อาจทำให้ทีมล้มเหลว 2️⃣ ความเคารพต้องแลกด้วย “การพิสูจน์ตัวเอง” ✅ ตัวอย่างจากผู้มีประสบการณ์ ➡️ Michael Oberlaender ได้รับอำนาจเต็มหลังป้องกันเหตุการณ์สำเร็จ ➡️ Finance และผู้บริหารให้ความเชื่อมั่นมากขึ้น ➡️ เสียงของเขาในที่ประชุมได้รับการรับฟังอย่างจริงจัง ‼️ คำเตือน ⛔ ความเคารพอาจเกิดขึ้นเฉพาะหลังเกิดวิกฤตเท่านั้น ⛔ หากไม่มีเหตุการณ์ให้ “โชว์ฝีมือ” CISO อาจถูกมองข้าม 3️⃣ ปัญหาการสื่อสารและการมองเห็นคุณค่า ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ Brian Levine ชี้ว่า การเพิ่มงบประมาณหลังเหตุการณ์ ไม่ใช่เพราะเคารพ CISO แต่เพราะต้องเสริมระบบ ➡️ Jeff Pollard ชี้ว่า “ถ้าไม่เห็นภัย ก็ไม่เห็นคุณค่าของการป้องกัน” ➡️ Erik Avakian แนะนำให้ใช้ KPI เพื่อแสดงคุณค่าทางธุรกิจ เช่น การลด spam email ‼️ คำเตือน ⛔ การสื่อสารไม่ชัดเจน อาจทำให้ความสำเร็จถูกมองข้าม ⛔ การไม่แสดงผลลัพธ์เป็นตัวเลข อาจทำให้ผู้บริหารไม่เข้าใจคุณค่าของงานรักษาความปลอดภัย 4️⃣ ปัญหาการจ้างงาน CISO ในตลาดปัจจุบัน ✅ ความเห็นจาก Oberlaender ➡️ บริษัทควรจ้าง CISO ที่มีประสบการณ์จริง ➡️ ปัจจุบันหลายบริษัทเลือกจ้าง “virtual CISO” ที่ขาดความรู้ลึก ➡️ ส่งผลให้เกิดการจัดการเหตุการณ์ผิดพลาดและข้อมูลรั่วไหล ‼️ คำเตือน ⛔ การจ้างงานราคาถูกอาจนำไปสู่ความเสียหายที่มีต้นทุนสูง ⛔ การละเลยคุณสมบัติด้านประสบการณ์ อาจทำให้องค์กรเสี่ยงต่อภัยไซเบอร์ https://www.csoonline.com/article/4074994/why-must-cisos-slay-a-cyber-dragon-to-earn-business-respect.html

⚡ “เบลเยียมเตรียมจำกัดพลังงานสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ – รับมือความต้องการ AI ที่พุ่งทะยาน” เบลเยียมกำลังพิจารณาออกมาตรการจำกัดการใช้พลังงานของดาต้าเซ็นเตอร์ หลังจากความต้องการด้าน AI พุ่งสูงจนทำให้โครงข่ายไฟฟ้าเริ่มตึงตัว โดยบริษัท Elia ซึ่งเป็นผู้ดูแลโครงข่ายไฟฟ้าของประเทศ เสนอให้จัดประเภทดาต้าเซ็นเตอร์เป็นกลุ่มเฉพาะ และกำหนด “เพดานการใช้พลังงาน” เพื่อป้องกันไม่ให้ภาคอุตสาหกรรมอื่นถูกเบียดออกจากระบบ แนวคิดนี้เกิดขึ้นเพราะดาต้าเซ็นเตอร์ที่รองรับงาน AI เช่นการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ ต้องใช้พลังงานมหาศาลตลอดเวลา และหากไม่มีการจัดการ อาจทำให้เกิดปัญหาด้านเสถียรภาพของระบบไฟฟ้าในประเทศ Elia เสนอให้มีการจัดสรรโควต้าพลังงานเฉพาะสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ และให้สิทธิ์ในการเข้าถึงโครงข่ายไฟฟ้าตามระดับความสำคัญ ซึ่งอาจส่งผลต่อการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอนาคต แม้ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการ แต่มาตรการนี้สะท้อนความกังวลของยุโรปที่ต้องการสร้างสมดุลระหว่างการเติบโตของเทคโนโลยีและความมั่นคงด้านพลังงาน โดยเฉพาะในยุคที่ AI กลายเป็นตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจใหม่ ✅ แนวคิดจาก Elia ผู้ดูแลโครงข่ายไฟฟ้าเบลเยียม ➡️ เสนอให้จัดประเภทดาต้าเซ็นเตอร์เป็นกลุ่มเฉพาะ ➡️ กำหนดเพดานการใช้พลังงานสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ ➡️ ป้องกันไม่ให้ภาคอุตสาหกรรมอื่นถูกเบียดออกจากระบบ ➡️ จัดสรรโควต้าพลังงานตามระดับความสำคัญของผู้ใช้งาน ✅ สาเหตุของมาตรการ ➡️ ความต้องการพลังงานจาก AI พุ่งสูงอย่างรวดเร็ว ➡️ ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้พลังงานมหาศาลในการฝึกโมเดล ➡️ เสี่ยงต่อเสถียรภาพของระบบไฟฟ้าในประเทศ ➡️ ต้องการสร้างสมดุลระหว่างเทคโนโลยีกับความมั่นคงพลังงาน ✅ ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ➡️ นักลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจต้องปรับแผน ➡️ ดาต้าเซ็นเตอร์ใหม่อาจต้องผ่านการอนุมัติด้านพลังงาน ➡️ อาจมีการจัดลำดับความสำคัญของงาน AI ที่ใช้พลังงานสูง ➡️ ภาคอุตสาหกรรมอื่นอาจได้รับพลังงานอย่างมั่นคงมากขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/23/belgium-mulls-energy-limits-for-power-hungry-data-centres-as-ai-demand-surges

🧠 “Meta ปรับโครงสร้าง AI ครั้งใหญ่ – ปลด 600 ตำแหน่ง FAIR พร้อมเร่งสร้างทีม Superintelligence” Meta กำลังปรับทิศทางการพัฒนา AI ครั้งใหญ่ โดยประกาศปลดพนักงานกว่า 600 คน จากแผนก Fundamental AI Research (FAIR) และฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI กับโครงสร้างพื้นฐาน แม้จะดูเหมือนถอยหลัง แต่จริง ๆ แล้ว Meta กำลัง “เร่งเครื่อง” ไปสู่เป้าหมายที่ใหญ่กว่า นั่นคือการสร้าง ทีม Superintelligence ภายใต้ชื่อ TBD Lab การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นหลังจาก Meta ลงทุนกว่า 14.3 พันล้านดอลลาร์ ในบริษัท Scale AI และดึงตัว CEO Alexandr Wang เข้ามาเป็นหัวหน้าทีม AI ของบริษัท โดยเขาได้ประกาศว่าจะนำไอเดียจาก FAIR ไปต่อยอดในโมเดลขนาดใหญ่ของ TBD Lab การปลดพนักงานครั้งนี้จึงไม่ใช่แค่การลดต้นทุน แต่เป็นการปรับโฟกัสใหม่ให้แต่ละคนมี “ภาระงานที่ชัดเจนและมีผลกระทบมากขึ้น” ตามคำกล่าวของ Wang ซึ่งสะท้อนแนวคิดแบบ startup ที่เน้นความคล่องตัวและผลลัพธ์ แม้ FAIR เคยเป็นหัวใจของงานวิจัย AI ระดับโลก เช่นการพัฒนา PyTorch และโมเดลภาษา LLaMA แต่ในยุคที่ AI เชิงผลิตภัณฑ์และโมเดลขนาดใหญ่กลายเป็นจุดแข่งหลักของบริษัทเทคโนโลยี Meta จึงเลือกเดินหน้าสร้างทีมใหม่ที่เน้นการ “รวมงานวิจัยเข้ากับการใช้งานจริง” พนักงานที่ได้รับผลกระทบสามารถสมัครตำแหน่งอื่นภายในบริษัทได้ และการเปลี่ยนแปลงนี้อาจเป็นสัญญาณว่า Meta กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ของ AI ที่เน้น “ผลลัพธ์เชิงธุรกิจ” มากกว่าการทดลองเชิงวิชาการ ✅ การปรับโครงสร้างของ Meta ➡️ ปลดพนักงานกว่า 600 คนจาก FAIR และฝ่าย AI Infrastructure ➡️ สร้างทีมใหม่ชื่อ TBD Lab เพื่อพัฒนา Superintelligence ➡️ นำไอเดียจาก FAIR ไปใช้ในโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ พนักงานที่ถูกปลดสามารถสมัครตำแหน่งอื่นในบริษัทได้ ✅ การลงทุนและการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ ➡️ Meta ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI ➡️ ดึง Alexandr Wang เป็นหัวหน้าทีม AI ➡️ หยุดการจ้างงานชั่วคราวก่อนประกาศปรับโครงสร้าง ➡️ เน้นการรวมงานวิจัยเข้ากับการใช้งานจริงในผลิตภัณฑ์ ✅ ความเปลี่ยนแปลงในบทบาทของ FAIR ➡️ FAIR เคยเป็นผู้นำด้านงานวิจัย เช่น PyTorch และ LLaMA ➡️ ผู้นำ FAIR Joelle Pineau ลาออกเมื่อต้นปี ➡️ งานวิจัยจาก FAIR จะถูกนำไป scale ใน TBD Lab ➡️ Meta เน้นให้แต่ละคนมีภาระงานที่มีผลกระทบมากขึ้น ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การลดขนาดทีมวิจัยอาจทำให้ Meta สูญเสียความได้เปรียบด้านนวัตกรรม ⛔ การเน้นผลลัพธ์เชิงธุรกิจอาจลดความหลากหลายของงานวิจัยพื้นฐาน ⛔ การเปลี่ยนแปลงรวดเร็วอาจกระทบขวัญกำลังใจของทีมงาน ⛔ การรวมงานวิจัยเข้ากับผลิตภัณฑ์ต้องใช้การจัดการที่รอบคอบ ⛔ หาก TBD Lab ล้มเหลว อาจส่งผลกระทบต่อภาพลักษณ์ของ Meta ในวงการ AI https://www.theverge.com/news/804253/meta-ai-research-layoffs-fair-superintelligence

✨ เปลี่ยนกองเศษโลหะให้เป็นเงิน! ด้วยพลังบด 20 แรงม้า! ✨ 🔥 เครื่องเขมือบ (Two Shafts Shredder) สำหรับงานหนักโดยเฉพาะ! 🔥 หมดปัญหาการจัดการ เศษทองเหลือง เศษเหล็ก และโลหะผสม ที่แข็งและหนาแน่น เครื่องของเราถูกออกแบบมาเพื่อ ฉีก! บด! ลดขนาด! ให้วัสดุพร้อมเข้าสู่กระบวนการรีไซเคิลทันที! ⚙️ สเปคเทพ จัดการโลหะได้สบาย: - แรงขับเคลื่อน มอเตอร์ 10 HP 2 ตัว (รวม 20 แรงม้า) 💥 - ความหนาใบมีด 10 mm (ทนทานต่อโลหะสูงสุด) 🛡️ ฟังก์ชันเด่น มีระบบ Reverse Function ป้องกันการติดขัดอัตโนมัติ ✅ คุณสมบัติพิเศษ: แรงบิดสูง ความเร็วรอบต่ำ เหมาะกับการบดวัสดุแข็ง เช่น ทองเหลือง แผ่นเหล็ก พลาสติกตัน และยาง 👉🏻 ลงทุนครั้งเดียว สร้างกำไรจากการรีไซเคิลได้ตลอดไป! ลดต้นทุนการขนส่ง ลดพื้นที่จัดเก็บ เพิ่มราคาขายเศษโลหะ! 📍 สนใจดูสินค้าจริงและสอบถามเพิ่มเติม: ติดต่อ: ย.ย่งฮะเฮง (Yor Yong Hah Heng) • ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) กรุงเทพฯ 10330 • เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์ (8.30-17.00 น.), เสาร์ (9.00-16.00 น.) • โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 📞 • แชท: m.me/yonghahheng • LINE: @yonghahheng (มี @) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9 • เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com แผนที่: https://maps.app.goo.gl/FpRaCMMfVvazg7HW9 #เครื่องบดโลหะ #TwoShaftsShredder #รีไซเคิลทองเหลือง #เศษโลหะผสม #เพิ่มมูลค่าเศษเหล็ก #เครื่องย่อย #ยิ่งฮะเฮง #เครื่องบดอุตสาหกรรม #เครื่องจักรโรงงาน #เครื่องบดย่อย #Shredder #BrassRecycling #MetalScrap #เครื่องโม่ #รีไซเคิล #โรงงานรีไซเคิล #เครื่องบดเศษเหล็ก #จัดการของเสีย #ลดขนาดวัสดุ #โลหะรีไซเคิล #ทองเหลือง #เศษทองแดง #อลูมิเนียม #RecyclingSolution #WasteManagement #เครื่องบดคุณภาพสูง #เครื่องจักรหนัก #ScrapMetal #อุตสาหกรรม #เครื่องจักรกล

🏦 “จากปฏิเสธสู่การยอมรับ – ทำไมธนาคารใหญ่หันมาใช้ Blockchain จริงจังในปี 2025?” เมื่อก่อนธนาคารมอง Blockchain ว่าเป็นเทคโนโลยีเสี่ยงที่เชื่อมโยงกับคริปโตและความผันผวน แต่ในปี 2025 ทุกอย่างเปลี่ยนไป ธนาคารยักษ์ใหญ่อย่าง JPMorgan, HSBC และ Citi ไม่ได้แค่ทดลองใช้ Blockchain อีกต่อไป พวกเขากำลัง “สร้างระบบใหม่” บนเทคโนโลยีนี้จริงจัง เหตุผลหลักคือ Blockchain ช่วยแก้ปัญหาเก่า ๆ ที่ธนาคารเจอมานาน เช่น การโอนเงินข้ามประเทศที่ใช้เวลาหลายวัน, ค่าธรรมเนียมสูง, และระบบหลังบ้านที่ซับซ้อนและเปลืองทรัพยากร ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ JPMorgan ใช้แพลตฟอร์ม Kinexys (ชื่อเดิม Onyx) ที่ประมวลผลธุรกรรมกว่า $1.5 ล้านล้านดอลลาร์ และมีการใช้งานเฉลี่ยวันละ $2 พันล้าน โดยใช้ JPM Coin เพื่อให้ลูกค้าธุรกิจโอนเงินแบบ real-time นอกจากเรื่องความเร็ว ยังมีเรื่องต้นทุนและความร่วมมือระหว่างธนาคาร เช่น SWIFT กำลังทดลองระบบ settlement ด้วย Blockchain ร่วมกับกว่า 30 สถาบัน และเครือข่าย Canton Network ที่มี Deutsche Bank และ Goldman Sachs ก็เปิดให้ธนาคารแลกเปลี่ยนสินทรัพย์ tokenized ได้โดยตรง ธนาคารยังหันมาใช้ Blockchain ในการจัดการข้อมูลลูกค้า เช่น KYC และการตรวจสอบการฉ้อโกง เพราะระบบนี้มีความโปร่งใสสูง ทุกธุรกรรมมี timestamp และสามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ง่าย แม้จะยังไม่ใช่ทุกธนาคารที่ใช้ Blockchain เต็มรูปแบบ แต่แนวโน้มชัดเจนว่าเทคโนโลยีนี้กำลังกลายเป็น “โครงสร้างพื้นฐานใหม่” ของโลกการเงิน ✅ เหตุผลที่ธนาคารหันมาใช้ Blockchain ➡️ ลดเวลาในการโอนเงินข้ามประเทศ ➡️ ลดค่าธรรมเนียมและความผิดพลาด ➡️ เพิ่มความโปร่งใสในการตรวจสอบธุรกรรม ➡️ ใช้กับการจัดการข้อมูลลูกค้า เช่น KYC และ fraud detection ➡️ รองรับการแลกเปลี่ยนสินทรัพย์ tokenized แบบ real-time ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ JPMorgan ใช้ Kinexys และ JPM Coin โอนเงินแบบทันที ➡️ SWIFT ทดลองระบบ settlement ด้วย Blockchain ➡️ Deutsche Bank และ BNP Paribas ใช้ Partior และ Canton Network ➡️ HSBC เปิดบริการ tokenized deposit ในฮ่องกง ➡️ Citi ใช้ smart contract เพื่อเร่งการโอนเงินและ trade finance ✅ ปัจจัยที่ทำให้ Blockchain น่าใช้มากขึ้น ➡️ ระบบ permissioned ที่ใช้พลังงานต่ำ ➡️ กฎระเบียบที่ชัดเจนขึ้นใน EU และสิงคโปร์ ➡️ Stablecoin และ digital token ที่มีเงินสดหนุนหลัง ➡️ ธนาคารกลางกว่า 90% กำลังทดลอง CBDC ➡️ เครื่องมือตรวจสอบ smart contract เพื่อความปลอดภัย https://hackread.com/why-banks-embrace-blockchain-once-rejected/

🛡️ “สหรัฐฯ เสนอแบน VPN – นักเคลื่อนไหวทั่วโลกลุกฮือจัด ‘VPN Day of Action’ ต้านกฎหมายเซ็นเซอร์” ในเดือนกันยายน 2025 รัฐมิชิแกนของสหรัฐฯ ได้เสนอร่างกฎหมายชื่อว่า Anticorruption of Public Morals Act ซึ่งมีเนื้อหาห้ามการเผยแพร่เนื้อหาที่ถูกมองว่า “บ่อนทำลายศีลธรรม” เช่น ภาพคนข้ามเพศ, สื่อลามก, ASMR และภาพกราฟิกต่าง ๆ พร้อมบทลงโทษทั้งปรับและจำคุกสำหรับผู้โพสต์และแพลตฟอร์มที่เผยแพร่ แต่ที่น่ากังวลกว่านั้นคือ กฎหมายนี้ยังเสนอให้ แบนเครื่องมือหลบเลี่ยงการเซ็นเซอร์ เช่น VPN, proxy และ encrypted tunneling ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการปกป้องความเป็นส่วนตัวและเข้าถึงข้อมูลในประเทศที่มีการควบคุมเนื้อหา แม้กฎหมายนี้จะยังไม่ผ่าน แต่ก็จุดกระแสต่อต้านอย่างรุนแรง โดยองค์กร Fight for the Future ได้จัดกิจกรรม VPN Day of Action ซึ่งมีผู้ร่วมลงชื่อในจดหมายเปิดผนึกมากกว่า 15,000 คน เพื่อเรียกร้องให้รัฐต่าง ๆ ปกป้องสิทธิในการใช้ VPN นักเคลื่อนไหวชี้ว่า VPN ไม่ใช่แค่เครื่องมือหลบเลี่ยงการเซ็นเซอร์ แต่ยังเป็นเครื่องมือสำคัญในการรักษาความปลอดภัยออนไลน์ โดยเฉพาะในยุคที่การโจมตีทางไซเบอร์จากรัฐและกลุ่มอาชญากรรมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น ในเดือนกันยายน 2025 นักเคลื่อนไหวในเนปาลใช้ VPN เพื่อจัดการประท้วงผ่านโซเชียลมีเดีย แม้รัฐบาลจะพยายามบล็อกแพลตฟอร์มเหล่านั้นก็ตาม ✅ รายละเอียดร่างกฎหมายในมิชิแกน ➡️ ชื่อว่า Anticorruption of Public Morals Act ➡️ ห้ามเผยแพร่เนื้อหาที่ถูกมองว่า “บ่อนทำลายศีลธรรม” ➡️ รวมถึงภาพคนข้ามเพศ, สื่อลามก, ASMR และภาพกราฟิก ➡️ เสนอแบน VPN, proxy และ encrypted tunneling ➡️ มีบทลงโทษทั้งปรับและจำคุกสำหรับผู้โพสต์และแพลตฟอร์ม ✅ การตอบโต้จากนักเคลื่อนไหว ➡️ องค์กร Fight for the Future จัด VPN Day of Action ➡️ มีผู้ร่วมลงชื่อในจดหมายเปิดผนึกมากกว่า 15,000 คน ➡️ เรียกร้องให้รัฐต่าง ๆ ปกป้องสิทธิในการใช้ VPN ➡️ ชี้ว่า VPN เป็นเครื่องมือสำคัญในการรักษาความปลอดภัยและเสรีภาพ ➡️ ยกตัวอย่างการใช้ VPN ในการจัดการประท้วงในเนปาล ✅ บริบททางการเมืองและเทคโนโลยี ➡️ กฎหมายนี้สะท้อนแนวโน้มการเซ็นเซอร์ที่เพิ่มขึ้นในสหรัฐฯ และยุโรป ➡️ สหราชอาณาจักรก็เคยเสนอจำกัด VPN หลังยอดดาวน์โหลดพุ่ง ➡️ การแบน VPN อาจทำให้สหรัฐฯ ถูกเปรียบเทียบกับรัฐเผด็จการ เช่น รัสเซีย, อิหร่าน, เกาหลีเหนือ ➡️ VPN เป็นเครื่องมือสำคัญในโลกไซเบอร์ที่เต็มไปด้วยภัยคุกคาม https://www.slashgear.com/1998517/us-states-vpn-ban-protests-day-of-action/

🗃️ “สร้างฐานข้อมูลของคุณเอง! คู่มือสร้าง Key-Value Database ตั้งแต่ศูนย์ – เข้าใจง่าย พร้อมแนวคิดระดับมืออาชีพ” บทความนี้จาก nan.fyi พาเราย้อนกลับไปตั้งคำถามว่า “ถ้าเราไม่รู้จักฐานข้อมูลเลย แล้วต้องสร้างมันขึ้นมาเอง จะเริ่มยังไง?” คำตอบคือเริ่มจากสิ่งที่เรียบง่ายที่สุด: ไฟล์ และแนวคิดของ key-value pair เหมือน object ใน JavaScript เริ่มต้นจากการเขียนข้อมูลลงไฟล์แบบง่าย ๆ เช่น db set 'hello' 'world' แล้วค้นหาด้วย db get 'hello' ซึ่งจะคืนค่า 'world' กลับมา แต่เมื่อข้อมูลมากขึ้น การอัปเดตและลบข้อมูลในไฟล์จะเริ่มช้า เพราะต้องเลื่อนข้อมูลทั้งหมดตาม byte ที่เปลี่ยน เพื่อแก้ปัญหานี้ บทความเสนอให้ใช้ ไฟล์แบบ append-only คือไม่แก้ไขข้อมูลเดิม แต่เพิ่มข้อมูลใหม่ลงท้ายไฟล์เสมอ และใช้ “tombstone” เพื่อระบุว่าข้อมูลถูกลบแล้ว เช่น db set 7 null แต่ไฟล์จะโตขึ้นเรื่อย ๆ จึงต้องมีระบบ compaction คือแบ่งไฟล์เป็น segment และค่อย ๆ ล้างข้อมูลที่ไม่จำเป็นออก แล้วรวมไฟล์ใหม่ให้เล็กลง ต่อมาเพื่อให้ค้นหาข้อมูลเร็วขึ้น ก็ต้องมี index โดยเก็บ offset ของแต่ละ key เพื่อชี้ตำแหน่งในไฟล์ ซึ่งช่วยให้ค้นหาเร็วขึ้นมาก แต่ก็แลกกับการเขียนข้อมูลที่ช้าลง สุดท้าย บทความแนะนำให้ใช้ Sorted String Tables (SST) และ LSM Trees ซึ่งเป็นโครงสร้างที่ใช้จริงในฐานข้อมูลระดับโลก เช่น LevelDB และ DynamoDB โดยใช้การจัดเรียงข้อมูลใน memory ก่อน แล้วค่อยเขียนลง disk พร้อม index เพื่อให้ค้นหาเร็วและเขียนได้ต่อเนื่อง ✅ แนวคิดพื้นฐานของ Key-Value Database ➡️ ใช้ไฟล์เก็บข้อมูลแบบ key-value ➡️ ค้นหาด้วยการวนลูปหา key ที่ตรง ➡️ อัปเดตและลบข้อมูลทำได้ แต่ช้าเมื่อข้อมูลเยอะ ✅ การปรับปรุงด้วยไฟล์แบบ append-only ➡️ เพิ่มข้อมูลใหม่ลงท้ายไฟล์เสมอ ➡️ ใช้ tombstone เพื่อระบุการลบ ➡️ ค้นหาค่าล่าสุดของ key แทนค่าตัวแรก ✅ การจัดการขนาดไฟล์ด้วย compaction ➡️ แบ่งไฟล์เป็น segment ➡️ ล้างข้อมูลที่ล้าสมัยหรือถูกลบ ➡️ รวมไฟล์ใหม่ให้เล็กลงและมีข้อมูลล่าสุดเท่านั้น ✅ การเพิ่มประสิทธิภาพด้วย index ➡️ เก็บ offset ของ key เพื่อค้นหาเร็วขึ้น ➡️ ใช้ hash table ใน memory สำหรับ index ➡️ แลกกับการเขียนข้อมูลที่ช้าลง ✅ การจัดเรียงข้อมูลด้วย SST และ LSM Tree ➡️ จัดเรียงข้อมูลใน memory ก่อนเขียนลง disk ➡️ ใช้ skip list หรือ binary search tree สำหรับการจัดเรียง ➡️ เขียนลงไฟล์แบบ append-only พร้อม backup ➡️ ใช้ index เพื่อค้นหาในไฟล์ที่ถูกจัดเรียงแล้ว ➡️ เป็นโครงสร้างที่ใช้ใน LevelDB และ DynamoDB https://www.nan.fyi/database

🚨 “Google ปล่อยแพตช์ด่วน! อุดช่องโหว่ร้ายแรงใน V8 (CVE-2025-12036) – เสี่ยงโดนเจาะระบบผ่านเว็บเพจ” Google ได้ปล่อยอัปเดตฉุกเฉินสำหรับ Chrome เวอร์ชัน 141.0.7390.122/.123 บน Windows, macOS และ Linux เพื่ออุดช่องโหว่ร้ายแรงใน V8 JavaScript engine ซึ่งเป็นหัวใจหลักของการประมวลผลโค้ดใน Chrome และเบราว์เซอร์ที่ใช้ Chromium อื่น ๆ ช่องโหว่นี้มีรหัส CVE-2025-12036 และถูกจัดอยู่ในระดับ “high severity” โดย Google ระบุว่าเป็น “การใช้งานที่ไม่เหมาะสมใน V8” ซึ่งอาจหมายถึง logic flaw หรือการจัดการประเภทข้อมูลที่ผิดพลาด ส่งผลให้แฮกเกอร์สามารถสร้างเว็บเพจที่เจาะระบบ renderer process ของเบราว์เซอร์ได้ หากช่องโหว่นี้ถูกนำไปใช้ร่วมกับช่องโหว่อื่น อาจนำไปสู่การขโมยข้อมูล หรือยกระดับสิทธิ์ในระบบได้เลย ซึ่งเป็นลักษณะของการโจมตีแบบ sandbox escape หรือ remote code execution ที่อันตรายมาก Google ได้รับรายงานช่องโหว่นี้จากนักวิจัยชื่อ Big Sleep เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2025 และรีบปล่อยแพตช์ภายในไม่กี่วัน พร้อมแนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดต Chrome โดยเข้าไปที่ Settings → Help → About Google Chrome เพื่อให้แน่ใจว่าใช้เวอร์ชันล่าสุด ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเตือนว่า ช่องโหว่ใน V8 มักถูกใช้ใน zero-day attacks และมีประวัติถูกเจาะจริงมาแล้วหลายครั้ง ดังนั้นการอัปเดตทันทีจึงเป็นเรื่องจำเป็น ✅ รายละเอียดช่องโหว่ CVE-2025-12036 ➡️ เกิดจากการใช้งานที่ไม่เหมาะสมใน V8 JavaScript engine ➡️ ส่งผลให้เว็บเพจที่ถูกสร้างขึ้นสามารถเจาะ renderer process ได้ ➡️ อาจนำไปสู่การขโมยข้อมูลหรือยกระดับสิทธิ์ ➡️ ถูกจัดอยู่ในระดับ high severity ➡️ รายงานโดยนักวิจัยชื่อ Big Sleep เมื่อ 15 ตุลาคม 2025 ✅ การตอบสนองจาก Google ➡️ ปล่อยอัปเดตเวอร์ชัน 141.0.7390.122/.123 สำหรับทุกระบบ ➡️ แนะนำให้ผู้ใช้เข้าไปอัปเดตผ่าน Settings → Help → About Google Chrome ➡️ Enterprise ควร deploy อัปเดตให้ครบทุกเครื่องโดยเร็ว ➡️ ช่องโหว่นี้อาจถูกใช้ใน zero-day attacks ได้ ✅ ความสำคัญของ V8 engine ➡️ เป็นหัวใจของการประมวลผล JavaScript ใน Chrome และ Chromium ➡️ ช่องโหว่ใน V8 มักถูกใช้เป็นจุดเริ่มต้นของการเจาะระบบ ➡️ มีประวัติถูกใช้ในแคมเปญโจมตีจริงหลายครั้ง https://securityonline.info/chrome-update-new-high-severity-flaw-in-v8-engine-cve-2025-12036-requires-immediate-patch/

🧠 “DeepSeek-OCR เปลี่ยนข้อความเป็นภาพ ลดการใช้ทรัพยากร AI ได้ถึง 20 เท่า – เปิดทางสู่โมเดลยักษ์ราคาประหยัด!” DeepSeek AI จากจีนเปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อว่า “DeepSeek-OCR” ที่ใช้เทคนิคสุดล้ำในการจัดการข้อความจำนวนมาก โดยแทนที่จะป้อนข้อความเข้าโมเดลโดยตรง พวกเขาเลือก “แปลงข้อความเป็นภาพ” ก่อน แล้วค่อยให้โมเดลตีความจากภาพนั้นอีกที ฟังดูย้อนยุค แต่ผลลัพธ์กลับน่าทึ่ง เพราะวิธีนี้ช่วยลดจำนวน token ที่ต้องใช้ในการประมวลผลได้ถึง 7–20 เท่า! ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลได้โดยใช้ทรัพยากรน้อยลงมาก ทั้งในด้านเวลาและค่าใช้จ่าย ระบบนี้ประกอบด้วยสองส่วนหลัก: 💻 DeepEncoder: แปลงข้อความเป็นภาพความละเอียดสูง 💻 DeepSeek3B-MoE-A570M: ทำหน้าที่ตีความภาพเหล่านั้นกลับมาเป็นข้อมูลที่เข้าใจได้ เทคนิคนี้เหมาะมากกับข้อมูลที่เป็นตาราง กราฟ หรือเอกสารที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น ข้อมูลทางการเงิน วิทยาศาสตร์ หรือการแพทย์ โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้ context ยาว ๆ ในการทดสอบ benchmark พบว่า ถ้าลด token น้อยกว่า 10 เท่า ความแม่นยำยังอยู่ที่ 97% แต่ถ้าลดถึง 20 เท่า ความแม่นยำจะลดลงเหลือ 60% ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีจุดสมดุลที่ต้องเลือกให้เหมาะกับงาน DeepSeek-OCR ยังถูกเสนอให้ใช้ในการสร้าง training data สำหรับโมเดลในอนาคต เพราะสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้เร็วขึ้น แม้จะมีความเสี่ยงเรื่องความแม่นยำที่ลดลงเล็กน้อย ✅ จุดเด่นของ DeepSeek-OCR ➡️ แปลงข้อความเป็นภาพก่อนป้อนเข้าโมเดล ➡️ ลดการใช้ token ได้ถึง 7–20 เท่า ➡️ ใช้ DeepEncoder และ DeepSeek3B-MoE-A570M ร่วมกัน ➡️ เหมาะกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตาราง กราฟ เอกสาร ➡️ ช่วยลดต้นทุนและเวลาในการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ได้ดีในงานที่ต้องการ context ยาว เช่น LLM ✅ ผลการทดสอบและการใช้งาน ➡️ ลด token <10 เท่า → ความแม่นยำ 97% ➡️ ลด token 20 เท่า → ความแม่นยำลดเหลือ 60% ➡️ มีจุดสมดุลระหว่างการลดต้นทุนและความแม่นยำ ➡️ เสนอให้ใช้สร้าง training data สำหรับโมเดลในอนาคต ➡️ เหมาะกับงานด้านการเงิน วิทยาศาสตร์ และการแพทย์ ✅ ความเคลื่อนไหวของ DeepSeek ➡️ เป็นโมเดลจากจีนที่สร้างความฮือฮาในปี 2025 ➡️ ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ChatGPT และ Gemini ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Hugging Face และ GitHub ➡️ พัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/new-deepseek-model-drastically-reduces-resource-usage-by-converting-text-and-documents-into-images-vision-text-compression-uses-up-to-20-times-fewer-tokens

💎 “Stanford โชว์นวัตกรรม ‘ผ้าห่มเพชร’ ลดความร้อนทรานซิสเตอร์ได้ถึง 70°C – อนาคตของชิปยุค 1nm ใกล้เข้ามาแล้ว!” ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Stanford ได้พัฒนาเทคนิคใหม่ในการจัดการความร้อนของทรานซิสเตอร์ ด้วยการใช้ “เพชร” เป็นวัสดุห่อหุ้มชิปโดยตรง ซึ่งสามารถลดอุณหภูมิได้ถึง 70°C ในการทดสอบจริง และถึง 90% ในการจำลองการทำงาน ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในสงครามกับความร้อนของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เทคนิคนี้เรียกว่า “Diamond Blanket” โดยใช้เพชรแบบ polycrystalline ที่มีเม็ดใหญ่พิเศษ เติบโตโดยตรงบนพื้นผิวของทรานซิสเตอร์ที่อุณหภูมิ 400°C ซึ่งถือว่าต่ำพอที่จะไม่ทำลายชิ้นส่วน CMOS ภายในชิป ต่างจากวิธีเดิมที่ต้องใช้ความร้อนสูงถึง 1,000°C ความลับของความสำเร็จอยู่ที่การเติมออกซิเจนในระดับสูงระหว่างการเติบโตของเพชร ซึ่งช่วยกำจัดคาร์บอนที่ไม่ใช่เพชรออกไป ทำให้ได้ผลึกเพชรที่นำความร้อนได้ดีมาก โดยเพชรชนิดนี้นำความร้อนได้มากกว่าทองแดงถึง 6 เท่า! เทคนิคนี้ไม่ใช่แค่แนวคิด เพราะ DARPA หน่วยงานวิจัยของกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ ได้ว่าจ้าง Raytheon ให้พัฒนาเทคโนโลยีนี้ตั้งแต่ปี 2024 และตอนนี้ Stanford ก็เตรียมนำไปใช้ร่วมกับบริษัทใหญ่อย่าง TSMC, Micron และ Samsung เพื่อผลักดันสู่การผลิตจริงภายในปี 2027 ✅ นวัตกรรม Diamond Blanket จาก Stanford ➡️ ใช้เพชรห่อหุ้มทรานซิสเตอร์โดยตรงเพื่อลดความร้อน ➡️ ลดอุณหภูมิได้ถึง 70°C ในการทดสอบจริง และ 90% ในการจำลอง ➡️ ใช้เพชรแบบ polycrystalline เม็ดใหญ่พิเศษ ➡️ เติบโตที่อุณหภูมิ 400°C ซึ่งปลอดภัยต่อ CMOS ➡️ เติมออกซิเจนเพื่อกำจัดคาร์บอนที่ไม่ใช่เพชร ➡️ เพชรนำความร้อนได้มากกว่าทองแดงถึง 6 เท่า ➡️ เหมาะกับชิปแบบ 3D ที่มีปัญหาความร้อนสะสมภายใน ✅ การสนับสนุนและแผนการนำไปใช้ ➡️ DARPA เคยว่าจ้าง Raytheon พัฒนาเทคโนโลยีนี้ในปี 2024 ➡️ Stanford เตรียมร่วมมือกับ TSMC, Micron และ Samsung ➡️ คาดว่าจะเริ่มใช้งานจริงในอุตสาหกรรมภายในปี 2027 ➡️ อาจเป็นทางออกก่อนเข้าสู่ยุคหลังซิลิคอน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/diamond-blanket-transistor-cooling-method-sees-incredible-success-in-testing-growing-micrometer-scale-diamond-layer-directly-on-transistors-drops-temps-by-70-c

🇳🇱 “Nexperia โต้กลับอดีต CEO จีน — ปฏิเสธข้อกล่าวหาเรื่องไม่จ่ายเงินและการแยกตัวในจีน” — เมื่อสงครามเทคโนโลยีระหว่างยุโรป-จีนลุกลามถึงระดับผู้บริหาร บริษัทผลิตชิปสัญชาติเนเธอร์แลนด์ Nexperia ออกแถลงการณ์ตอบโต้ Zhang Xuezheng อดีต CEO ฝั่งจีนที่เพิ่งถูกปลด โดยระบุว่าข้อกล่าวหาที่ว่า “บริษัทไม่จ่ายเงินเดือนให้พนักงานในจีน” และ “หน่วยงานในจีนสามารถดำเนินงานอย่างอิสระ” เป็นข้อมูลเท็จและทำให้เข้าใจผิด เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นหลังจากรัฐบาลเนเธอร์แลนด์เข้าควบคุมกิจการของ Nexperia เพื่อป้องกันการส่งออกเทคโนโลยีสำคัญไปยังจีน โดยมีแรงกดดันจากสหรัฐฯ ที่กังวลว่า Zhang ใช้ทรัพยากรของ Nexperia สนับสนุนบริษัทผลิตชิปส่วนตัวของตนเอง หลังจากนั้น จีนได้สั่งห้ามโรงงานของ Nexperia ในจีนส่งออกสินค้า และ Zhang ก็ออกมาโพสต์ข้อความผ่าน WeChat อ้างว่าหน่วยงานในจีนสามารถดำเนินงานได้เองโดยไม่ต้องพึ่งการจัดการจากเนเธอร์แลนด์ Nexperia ยืนยันว่าโรงงานทุกแห่งยังดำเนินงานตามปกติ และข้อกล่าวหาเรื่องไม่จ่ายเงินเดือนนั้น “ไม่เป็นความจริง” โดยระบุว่าเป็นการบิดเบือนข้อมูลเพื่อสร้างความสับสน รัฐมนตรีเศรษฐกิจของเนเธอร์แลนด์ Vincent Karremans ซึ่งมีอำนาจอนุมัติการตัดสินใจของบริษัทในช่วงที่รัฐบาลเข้าควบคุม กำลังเตรียมพบกับเจ้าหน้าที่จีนและคณะกรรมาธิการยุโรปเพื่อหาทางออก เขาให้สัมภาษณ์ว่า “หากไม่ดำเนินการใด ๆ ยุโรปจะต้องพึ่งพาต่างชาติ 100% ในด้านความรู้และกำลังการผลิตชิป” ซึ่งสะท้อนความกังวลด้านความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยี ✅ Nexperia ปฏิเสธข้อกล่าวหาจากอดีต CEO Zhang Xuezheng ➡️ ระบุว่าเรื่องไม่จ่ายเงินเดือนและการแยกตัวในจีนเป็นข้อมูลเท็จ ✅ Zhang ถูกปลดหลังถูกกล่าวหาว่าใช้ทรัพยากรบริษัทสนับสนุนกิจการส่วนตัว ➡️ เป็นหนึ่งในเหตุผลที่รัฐบาลเนเธอร์แลนด์เข้าควบคุมกิจการ ✅ จีนสั่งห้ามโรงงาน Nexperia ส่งออกสินค้า ➡️ เป็นการตอบโต้การควบคุมจากฝั่งยุโรป ✅ ข้อกล่าวหาถูกเผยแพร่ผ่าน WeChat ของ Nexperia China ➡️ อ้างว่าหน่วยงานจีนสามารถดำเนินงานได้เอง ✅ รัฐมนตรี Vincent Karremans เตรียมหารือกับจีนและ EU ➡️ เพื่อหาทางออกจากความขัดแย้ง ✅ Nexperia เป็นผู้ผลิตชิปสำหรับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เครื่องใช้ และยานยนต์ ➡️ แม้ไม่ใช้เทคโนโลยีล้ำสมัย แต่มีบทบาทสำคัญในห่วงโซ่อุปทาน https://www.tomshardware.com/tech-industry/embattled-dutch-chipmaker-nexperia-blasts-ousted-ceo-over-false-accusations-claims-of-unpaid-salaries-and-independent-operation-in-china-are-falsehoods-say-company

📩 “ProtonMail จัดการอีเมลข่าวสารได้ดีกว่า Gmail — สะดวกกว่า ลึกกว่า และเป็นส่วนตัวมากกว่า” — เมื่อการจัดการ newsletter ไม่ใช่แค่การกด unsubscribe แต่คือการควบคุมข้อมูลของคุณ บทความจาก It’s FOSS โดย Abhishek เล่าประสบการณ์ตรงจากการใช้ ProtonMail มานานกว่า 5 ปี โดยเปรียบเทียบฟีเจอร์จัดการอีเมลข่าวสาร (newsletter) ระหว่าง ProtonMail กับ Gmail ซึ่งแม้ทั้งสองจะมีฟีเจอร์คล้ายกัน แต่ ProtonMail กลับทำได้ดีกว่าในหลายด้าน ใน Gmail ผู้ใช้สามารถเข้าไปที่ “Manage subscriptions” เพื่อดูรายชื่อผู้ส่งและกด unsubscribe ได้ แต่ข้อมูลที่แสดงค่อนข้างจำกัด เช่น จำนวนอีเมลที่ได้รับโดยประมาณ และไม่มีตัวเลือกเพิ่มเติมสำหรับจัดการอีเมลเก่า ProtonMail นำเสนอฟีเจอร์เดียวกันในตำแหน่งที่เข้าถึงง่ายกว่า และแสดงข้อมูลละเอียดกว่า เช่น จำนวนอีเมลที่ได้รับในเดือนล่าสุด และจำนวนที่ยังไม่ได้อ่าน พร้อมตัวเลือกจัดการอีเมลเก่า เช่น ย้ายไปถังขยะ, เก็บถาวร หรือทำให้เป็น “อ่านแล้ว” ทั้งหมด ที่สำคัญคือ ProtonMail ให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะ “บล็อก” ผู้ส่งหรือแค่ “เลิกติดตาม” ซึ่งต่างกันมาก — การบล็อกจะปิดกั้นการสื่อสารทั้งหมดจากอีเมลนั้น ในขณะที่การเลิกติดตามจะหยุดเฉพาะอีเมลข่าวสารเท่านั้น ProtonMail ยังมีระบบ “จัดการแบบอัตโนมัติ” เช่น การย้ายอีเมลไปยังโฟลเดอร์เฉพาะ และการจัดเรียงตามความถี่หรือการอ่าน เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้ง่ายขึ้นว่าจะเก็บหรือเลิกติดตามอีเมลใด ✅ ProtonMail มีฟีเจอร์จัดการ newsletter ที่เข้าถึงง่ายกว่า Gmail ➡️ อยู่ในเมนู “Views” โดยไม่ต้องคลิก “More” เหมือน Gmail ✅ แสดงข้อมูลละเอียด เช่น จำนวนอีเมลที่ได้รับและยังไม่ได้อ่าน ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้ง่ายขึ้นว่าจะเลิกติดตามหรือไม่ ✅ มีตัวเลือกจัดการอีเมลเก่าเมื่อกด unsubscribe ➡️ เช่น ย้ายไปถังขยะ, เก็บถาวร หรือทำให้เป็น “อ่านแล้ว” ✅ แยกการ “เลิกติดตาม” กับ “บล็อก” ผู้ส่งอย่างชัดเจน ➡️ บล็อกจะปิดกั้นการสื่อสารทั้งหมดจากอีเมลนั้น ✅ สามารถย้ายอีเมลไปยังโฟลเดอร์เฉพาะและใช้กับอีเมลในอนาคต ➡️ คลิก “Apply to future messages” เพื่อจัดการอัตโนมัติ ✅ มีระบบจัดเรียง newsletter ตามความถี่และการอ่าน ➡️ เช่น มากที่สุด/น้อยที่สุด, อ่านล่าสุด, ได้รับล่าสุด ✅ ฟีเจอร์นี้มีในเวอร์ชันฟรีของ ProtonMail ด้วย ➡️ ไม่จำเป็นต้องจ่ายเพื่อใช้งานพื้นฐาน https://news.itsfoss.com/protonmail-gmail-better-newsletter/

🌐 “ESUN: พันธมิตรเทคโนโลยีใหญ่เปิดตัว Ethernet มาตรฐานใหม่ ท้าชน InfiniBand สำหรับยุค AI” Meta, Nvidia, OpenAI และ AMD รวมพลังกับบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอีกหลายราย เปิดตัวโครงการ ESUN (Ethernet for Scale-Up Networking) ภายใต้การนำของ Open Compute Project (OCP) เพื่อพัฒนา Ethernet แบบเปิดสำหรับการเชื่อมต่อภายในคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ โดยมีเป้าหมายเพื่อแข่งขันกับ InfiniBand ซึ่งครองตลาดอยู่กว่า 80% ในระบบ GPU และ accelerator ESUN จะทำงานร่วมกับ Ultra Ethernet Consortium และ IEEE 802.3 เพื่อกำหนดมาตรฐานใหม่ที่ครอบคลุมพฤติกรรมของสวิตช์ โปรโตคอล header การจัดการ error และการส่งข้อมูลแบบ lossless พร้อมศึกษาผลกระทบต่อ load balancing และ memory ordering ในระบบที่ใช้ GPU เป็นหลัก ✅ จุดประสงค์ของ ESUN ➡️ พัฒนา Ethernet แบบเปิดสำหรับคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ ➡️ ลดความซับซ้อนของระบบ interconnect ด้วยมาตรฐานที่คุ้นเคย ➡️ ลดต้นทุนและเพิ่มความสามารถในการปรับขยายระบบ ✅ พันธมิตรในโครงการ ESUN ➡️ Meta, Nvidia, OpenAI, AMD, Cisco, Microsoft, Oracle ➡️ Arista, ARM, Broadcom, HPE, Marvell และอื่น ๆ ➡️ ทำงานร่วมกับ Ultra Ethernet Consortium และ IEEE 802.3 ✅ เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง ➡️ Broadcom Tomahawk Ultra switch รองรับ 77 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที ➡️ Nvidia Spectrum-X รวม Ethernet กับ acceleration hardware ➡️ OCP เคยทดลอง Ethernet transport ผ่าน SUE-T (SUE-Transport) ✅ ข้อดีของ Ethernet สำหรับ AI ➡️ คุ้นเคยกับวิศวกรทั่วไปมากกว่า InfiniBand ➡️ มีความสามารถในการปรับขยายและ interoperability สูง ➡️ ลดต้นทุนและความซับซ้อนในการจัดการระบบ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ InfiniBand ยังเหนือกว่าในด้าน latency และ reliability สำหรับงาน AI หนัก ⛔ ESUN ต้องพิสูจน์ตัวเองใน workload ที่ต้องการความแม่นยำสูง ⛔ การเปลี่ยนจากระบบเดิมต้องใช้เวลาและการลงทุนมหาศาล https://www.techradar.com/pro/meta-joins-nvidia-openai-and-amd-to-launch-ethernet-for-scale-up-network-esun-competes-with-infiniband-but-will-work-with-ultra-ethernet-consortium

🌐 “Flint เปิดตัวเว็บไซต์อัตโนมัติ—สร้างเนื้อหาและปรับแต่งตัวเองโดยไม่ต้องมีมนุษย์” ลองจินตนาการว่าเว็บไซต์ของคุณสามารถสร้างหน้าใหม่ ปรับแต่งดีไซน์ และเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ได้เองโดยไม่ต้องมีทีมงาน—นี่คือแนวคิดของ Flint สตาร์ทอัพที่เพิ่งเปิดตัวแพลตฟอร์มสร้างเว็บไซต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบ โดยใช้ AI เป็นแกนกลางในการจัดการทุกอย่าง ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการเผยแพร่ ผู้ใช้เพียงแค่อัปโหลด content brief และลิงก์เว็บไซต์เดิม Flint จะวิเคราะห์ดีไซน์ของแบรนด์ แล้วสร้างหน้าเว็บใหม่ที่พร้อมใช้งานทันทีบนโดเมนจริง โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหรือจัดการ CMS ใด ๆ Flint ได้รับเงินลงทุน $5 ล้านจาก Accel, Sheryl Sandberg’s venture fund และ Neo เพื่อขยายการพัฒนา AI และระบบออกแบบอัตโนมัติ พร้อมเปิดให้ลงทะเบียนเข้าร่วมเบต้าแล้ว ✅ แนวคิดของ Flint ➡️ สร้างเว็บไซต์ที่สามารถอัปเดตและปรับแต่งตัวเองโดยอัตโนมัติ ➡️ ใช้ AI วิเคราะห์ดีไซน์และเนื้อหาเพื่อสร้างหน้าเว็บใหม่ ➡️ ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือใช้ CMS ✅ วิธีการทำงาน ➡️ ผู้ใช้ส่ง content brief และลิงก์เว็บไซต์เดิม ➡️ Flint สร้างหน้าเปรียบเทียบ, landing page และ SEO content ➡️ เผยแพร่หน้าเว็บโดยตรงบนโดเมนของผู้ใช้ ✅ เทคโนโลยีเบื้องหลัง ➡️ ใช้ระบบ piezo haptic และ force sensing matrix สำหรับ UX ➡️ รองรับ deep-click zones และ gesture เฉพาะแอป ➡️ มีโปรไฟล์สำเร็จรูปสำหรับแอปยอดนิยม เช่น Photoshop, Office, Figma ✅ การลงทุนและการเปิดตัว ➡️ ได้รับเงินลงทุน $5 ล้านจาก Accel และ Sheryl Sandberg ➡️ เปิดให้ลงทะเบียนเข้าร่วมเบต้าแล้ว ➡️ มีแผนขยายไปยังระบบ AI-driven design engineering ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ข้อมูล SEO และ conversion ยังมาจากการรายงานภายในของบริษัท ⛔ ยังไม่มีการเปิดเผยว่า Google จะจัดอันดับเว็บไซต์ที่ปรับตัวเองอย่างไร ⛔ ความโปร่งใสและการควบคุมอาจเป็นประเด็นในระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ https://www.techradar.com/pro/new-startup-wants-to-build-self-updating-autonomous-websites-that-generate-content-and-optimize-themselves-without-human-intervention-i-wonder-what-google-will-make-of-this

"MSI 16-Pin Adapter ยังคงคร่าการ์ดจอเพิ่มอีก—ผู้ใช้รายล่าสุดเผย GPU พังขณะอยู่ในโหมด Idle" ปัญหาการละลายของหัวต่อ 16-pin ยังคงเป็นฝันร้ายสำหรับผู้ใช้การ์ดจอ MSI โดยเฉพาะรุ่น RTX 5090 Gaming Trio OC ที่มาพร้อมสายแปลง 16-pin แบบปลายเหลือง ล่าสุดมีผู้ใช้ Reddit รายงานว่า GPU ของเขาเสียหายขณะอยู่ในโหมด Idle โดยพบว่าหัวต่อด้านบนของสายแปลงและตัวการ์ดจอมีรอยไหม้และเปลี่ยนเป็นสีเหลือง ผู้ใช้รายนี้เชื่อว่าอุปกรณ์เสียหายจากการใช้สายแปลงที่แถมมากับการ์ด ซึ่งเชื่อมต่อกับ PSU รุ่น EVGA SuperNOVA 1000 G+ ผ่านหัวแปลง 3x 8-pin ไปยัง 16-pin ซึ่งเป็นการเชื่อมต่อที่มีปัญหาเรื่องการกระจายโหลดไฟฟ้า และเคยทำให้ GPU พังมาแล้วหลายกรณี แม้จะไม่มีการงอสายหรือปิดฝาเคสที่บีบสาย แต่ปัญหายังคงเกิดขึ้น ซึ่งชี้ให้เห็นว่าสายแปลงของ MSI อาจมีข้อบกพร่องด้านการออกแบบหรือใช้มาตรฐานเก่าเกินไป ✅ รายละเอียดเหตุการณ์ล่าสุด ➡️ ผู้ใช้ Reddit รายงานว่า GPU MSI RTX 5090 Gaming Trio OC พังในโหมด Idle ➡️ พบรอยไหม้ที่หัวต่อ 16-pin และตัวการ์ดจอ ➡️ ใช้สายแปลงที่แถมมากับการ์ด เชื่อมต่อกับ PSU EVGA SuperNOVA 1000 G+ ✅ ปัญหาของสายแปลง 16-pin ➡️ เชื่อมต่อแบบ 3x หรือ 4x 8-pin ไปยัง 16-pin มีปัญหาเรื่องโหลดไฟฟ้า ➡️ สายของ MSI ยังใช้มาตรฐานเก่า ไม่ใช่ 12V-2x6 ที่ใหม่กว่า ➡️ แม้ไม่มีการงอสายหรือบีบเคส แต่ยังเกิดความเสียหาย ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ GPU รุ่นใหม่ ⛔ หลีกเลี่ยงการใช้สายแปลง 16-pin ที่ไม่ได้มาตรฐานใหม่ ⛔ ควรใช้สาย 16-pin to 16-pin ที่มาพร้อม PSU โดยตรง ⛔ GPU รุ่นสูงอย่าง RTX 5090 สามารถดึงไฟได้ถึง 600W หากไม่มีการจัดการที่ดี อาจเกิดการละลาย ✅ ทางเลือกที่ปลอดภัยกว่า ➡️ ใช้ PSU ที่มีหัวต่อ 12V-2x6 โดยตรง ➡️ ตรวจสอบความแน่นของหัวต่อและการระบายความร้อนในเคส ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้สายแปลงที่มาพร้อมกับการ์ด หากมีทางเลือกที่ดีกว่า 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความเข้าใจเรื่อง 12VHPWR และ 12V-2x6 ➡️ 12VHPWR คือหัวต่อ 16-pin รุ่นแรกที่มีปัญหาเรื่องการละลาย ➡️ 12V-2x6 คือมาตรฐานใหม่ที่ปรับปรุงเรื่องความปลอดภัยและการกระจายโหลดไฟฟ้า ➡️ ผู้ผลิต PSU เริ่มเปลี่ยนมาใช้หัวต่อแบบใหม่เพื่อรองรับ GPU รุ่นสูง https://wccftech.com/msi-16-pin-adapter-keeps-killing-more-gpus-one-more-case-reported/

🖇️ "Kubernetes 1 ล้านโหนด: ภารกิจสุดโหดที่กลายเป็นจริง" ลองจินตนาการถึง Kubernetes cluster ที่มีถึง 1 ล้านโหนด—ไม่ใช่แค่แนวคิด แต่เป็นการทดลองจริงที่ผลักดันขีดจำกัดของระบบ cloud-native ที่ทรงพลังที่สุดในโลกใบนี้! โครงการ “k8s-1m” โดยผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และอดีตผู้ร่วมเขียนบทความชื่อดังเรื่องการขยาย Kubernetes สู่ 7,500 โหนด ได้กลับมาอีกครั้ง พร้อมเป้าหมายใหม่ที่ทะเยอทะยานกว่าเดิม: สร้าง cluster ที่มี 1 ล้านโหนดและสามารถจัดการ workload ได้จริง เบื้องหลังความสำเร็จนี้คือการแก้ปัญหาทางเทคนิคระดับมหากาพย์ ตั้งแต่การจัดการ IP ด้วย IPv6, การออกแบบระบบ etcd ใหม่ให้รองรับการเขียนระดับแสนครั้งต่อวินาที, ไปจนถึงการสร้าง distributed scheduler ที่สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ภายใน 1 นาที แม้จะไม่ใช่ระบบที่พร้อมใช้งานใน production แต่โครงการนี้ได้เปิดเผยขีดจำกัดที่แท้จริงของ Kubernetes และเสนอแนวทางใหม่ในการออกแบบระบบ cloud-native ที่สามารถรองรับ workload ขนาดมหาศาลได้ในอนาคต สรุปเนื้อหาจากโครงการ k8s-1m: ✅ เป้าหมายของโครงการ ➡️ สร้าง Kubernetes cluster ที่มี 1 ล้านโหนด ➡️ ทดสอบขีดจำกัดของระบบ cloud-native ➡️ ไม่เน้นการใช้งานเชิงพาณิชย์ แต่เพื่อการวิจัยและแรงบันดาลใจ ✅ ปัญหาหลักที่ต้องแก้ ➡️ ประสิทธิภาพของ etcd ที่เป็นคอขวด ➡️ ความสามารถของ kube-apiserver ในการจัดการ watch cache ➡️ การจัดการ IP address ด้วย IPv6 ➡️ การออกแบบ scheduler ให้กระจายโหลดได้ ✅ เทคนิคที่ใช้ในระบบเครือข่าย ➡️ ใช้ IPv6 แทน IPv4 เพื่อรองรับ IP จำนวนมหาศาล ➡️ สร้าง bridge สำหรับ pod interfaces เพื่อจัดการ MAC address ➡️ ใช้ WireGuard เป็น NAT64 gateway สำหรับบริการที่รองรับเฉพาะ IPv4 ‼️ ข้อจำกัดด้านความปลอดภัย ⛔ ไม่ใช้ network policies ระหว่าง workloads เพราะมี prefix มากเกินไป ⛔ ไม่ใช้ firewall ครอบคลุมทุก prefix แต่ใช้ TLS และการจำกัดพอร์ตแทน ✅ การจัดการ state ด้วย mem_etcd ➡️ สร้าง etcd ใหม่ที่เขียนด้วย Rust ชื่อ mem_etcd ➡️ ลดการใช้ fsync เพื่อเพิ่ม throughput ➡️ ใช้ hash map และ B-tree แยกตาม resource kind ➡️ รองรับการเขียนระดับล้านครั้งต่อวินาที ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับ durability ⛔ ลดระดับความทนทานของข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ⛔ ไม่ใช้ etcd replicas ในบางกรณีเพื่อหลีกเลี่ยงการลด throughput ✅ การออกแบบ scheduler แบบกระจาย ➡️ ใช้แนวคิด scatter-gather เพื่อกระจายการคำนวณ ➡️ ใช้ relays หลายระดับเพื่อกระจาย pod ไปยัง schedulers ➡️ ใช้ ValidatingWebhook แทน watch stream เพื่อรับ pod ใหม่เร็วขึ้น ‼️ ปัญหา long-tail latency ⛔ บาง scheduler ช้ากว่าค่าเฉลี่ย ทำให้ระบบรอ ⛔ ใช้เทคนิค pinned CPUs และปรับ GC เพื่อลดความล่าช้า ⛔ ตัดสินใจไม่รอ scheduler ที่ช้าเกินไป ✅ ผลการทดลอง ➡️ สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ในเวลาประมาณ 1 นาที ➡️ mem_etcd รองรับ 100K–125K requests/sec ➡️ kube-apiserver รองรับ 100K lease updates/sec ➡️ ระบบใช้ RAM และ CPU อย่างมีประสิทธิภาพ ‼️ ข้อจำกัดของภาษา Go ⛔ GC ของ Go เป็นคอขวดหลักในการจัดการ object จำนวนมาก ⛔ การเพิ่ม kube-apiserver replicas ไม่ช่วยลด GC load ✅ ข้อสรุปจากโครงการ ➡️ ขนาด cluster ไม่สำคัญเท่ากับอัตราการเขียนของ resource kind ➡️ Lease updates เป็นภาระหลักของระบบ ➡️ การแยก etcd ตาม resource kind ช่วยเพิ่ม scalability ➡️ การเปลี่ยน backend ของ etcd และปรับ watch cache ช่วยรองรับ 1 ล้านโหนด https://bchess.github.io/k8s-1m/

🖼️ “digiKam 8.8 เพิ่มฟีเจอร์ใช้โปรไฟล์สีจอภาพอัตโนมัติบน Wayland” — เมื่อการจัดการภาพถ่ายก้าวสู่ความแม่นยำระดับมืออาชีพ digiKam 8.8 ซึ่งเป็นแอปจัดการภาพถ่ายแบบโอเพ่นซอร์ส ได้เปิดตัวพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจ โดยเฉพาะการรองรับการใช้โปรไฟล์สีของจอภาพแบบอัตโนมัติบนระบบ Wayland ซึ่งช่วยให้การแสดงผลภาพมีความเที่ยงตรงมากขึ้น โดยไม่ต้องตั้งค่าด้วยตนเอง นอกจากนั้นยังมีการปรับปรุงหลายด้าน เช่น: 👍 รองรับการแสดงจุดโฟกัสของกล้อง FujiFilm และ Olympus/OM Systems ในโหมด Preview 👍 เพิ่มเครื่องมือเบลอพื้นหลังแบบค่อยเป็นค่อยไปใน Image Editor 👍 อัปเดตปลั๊กอิน G’MIC-Qt เป็นเวอร์ชัน 3.6 เพื่อเพิ่มความสามารถในการประมวลผลภาพ 👍 ปรับปรุงระบบแจ้งเตือน (Progress Manager) ให้ใช้ native desktop notifications บน Linux, macOS และ Windows 👍 แก้ปัญหาความเสถียรใน Wayland และ Windows 11 👍 รองรับ Qt 6.10 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความเข้ากันได้กับระบบปฏิบัติการใหม่ 👍 ปรับปรุงการจัดการแท็ก, การแสดง thumbnail, การเลือกภาษา และการแปลเป็น 61 ภาษา ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลด digiKam 8.8 ได้ในรูปแบบ AppImage ซึ่งสามารถรันได้บน Linux ทุกดิสโทรโดยไม่ต้องติดตั้ง หรือเลือกติดตั้งผ่าน repository หรือ Flatpak จาก Flathub https://9to5linux.com/digikam-8-8-adds-support-to-automatically-use-monitor-color-profiles-on-wayland

🖥️ “NebiOS: ดิสโทรใหม่จากตุรกีที่สร้าง Desktop Environment สำหรับ Wayland ขึ้นมาเอง” — เมื่อความหลงใหลกลายเป็นระบบปฏิบัติการเต็มรูปแบบ บทความจาก It’s FOSS News พาไปสำรวจ NebiOS — ดิสโทร Linux ใหม่จากตุรกีที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Ubuntu โดยมีจุดเด่นคือการสร้าง Desktop Environment (DE) ของตัวเองชื่อว่า NebiDE ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานกับ Wayland โดยเฉพาะ ผู้พัฒนา Sarp Mateson เริ่มต้นโครงการนี้ในปี 2023 ภายใต้ชื่อ NebiSoft โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบปฏิบัติการที่ตอบโจทย์การใช้งานส่วนตัวและมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว โดยเวอร์ชันล่าสุดคือ NebiOS X “Cappadocia” ซึ่งจะใช้ Ubuntu 24.04 LTS เป็นฐาน และมีกำหนดเปิดตัวในวันที่ 1 พฤศจิกายน 2025 ก่อนหน้านี้ NebiOS เคยใช้ชื่อว่า Spez Linux ซึ่งเริ่มต้นจากการทดลองใน SUSE Studio ตั้งแต่ปี 2014 ✅ จุดเด่นของ NebiOS 📍 ใช้ Linux kernel 6.14 พร้อมรองรับ NTSYNC 📍 มีตัวบ่งชี้ความเป็นส่วนตัวและสถานะแบตเตอรี่ Bluetooth บนแถบด้านบน 📍 ใช้ Calamares เป็นตัวติดตั้งระบบ — ติดตั้งง่ายและคุ้นเคย 📍 มีตัวเลือก session เช่น Wayfire และโหมด debug บนหน้าจอล็อกอิน 📍 อินเทอร์เฟซคล้าย Windows 7 Aero พร้อม dock และ launcher 📍 มี widgets เช่น music player, clock, RSS reader และ sticky notes 📍 รองรับ workspace แบบ “Expo” สำหรับการจัดการหลายเดสก์ท็อป 📍 แอปพื้นฐานครบ เช่น LibreOffice, Firefox, terminal ‼️ ข้อสังเกตจากการทดลองใช้งาน ❕ การทดสอบบน VM มีอาการ lag และ glitch — แนะนำให้ติดตั้งบนเครื่องจริง ❕ ปุ่มปิดหน้าต่างอยู่ด้านซ้าย — อาจต้องปรับตัวสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ❕ การเปลี่ยนความละเอียดหน้าจอยังยุ่งยาก ต้องพิมพ์ค่าด้วยตัวเอง ❕ ขนาดไอคอนใน launcher ใหญ่เกินไป — ต้องปรับสเกล NebiOS เป็นตัวอย่างของดิสโทรที่เกิดจากความหลงใหลและความตั้งใจของนักพัฒนาเดี่ยว ซึ่งอาจไม่ใช่คู่แข่งของ Ubuntu หรือ Fedora แต่เป็นพื้นที่ทดลองที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ Linux ที่อยากลองอะไรใหม่ ๆ https://news.itsfoss.com/nebios/

🧩 “ช่องโหว่ CVE-2025-62168 ใน Squid Proxy รั่วข้อมูล HTTP Credentials และ Security Tokens ผ่านการจัดการ Error Page” — เมื่อการแสดงหน้าข้อผิดพลาดกลายเป็นช่องทางให้แฮกเกอร์ขโมยข้อมูลลับ เล่าเรื่องให้ฟัง: Squid Proxy ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สยอดนิยมสำหรับการแคชและเร่งการเข้าถึงเว็บ ถูกพบช่องโหว่ร้ายแรงระดับ CVSS 10.0 (เต็ม 10) โดยช่องโหว่นี้เปิดทางให้ผู้โจมตีสามารถขโมยข้อมูลรับรอง (credentials) และโทเคนความปลอดภัย (security tokens) ผ่านการจัดการ error page ที่ผิดพลาด ปัญหาเกิดจากการที่ Squid ไม่สามารถ “redact” หรือปกปิดข้อมูล HTTP Authentication credentials ได้อย่างถูกต้องเมื่อเกิดข้อผิดพลาด ทำให้ข้อมูลเหล่านี้ถูกฝังอยู่ใน error response ที่ส่งกลับไปยังผู้ใช้ — และสามารถถูกอ่านได้โดยสคริปต์ที่ออกแบบมาเพื่อหลบเลี่ยงการป้องกันของเบราว์เซอร์ ที่น่ากังวลคือ: 🛡️ ช่องโหว่นี้ส่งผลกระทบต่อทุกเวอร์ชันของ Squid จนถึง 7.1 🛡️ แม้จะไม่ได้เปิดใช้ HTTP Authentication ก็ยังเสี่ยง 🛡️ หากเปิดใช้งาน email_err_data ในการตั้งค่า squid.conf จะยิ่งเพิ่มความเสี่ยง 🛡️ ข้อมูลที่รั่วอาจรวมถึงโทเคนภายในที่ใช้ระหว่าง backend services นักพัฒนาของ Squid ได้ออกแพตช์ในเวอร์ชัน 7.2 เพื่อแก้ไขปัญหานี้ โดยแนะนำให้ผู้ดูแลระบบ: 🛡️ ปิดการใช้งาน email_err_data ทันที 🛡️ อัปเดตเป็นเวอร์ชัน 7.2 หรือใช้ patch ที่เผยแพร่แยกต่างหาก ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-62168 ได้คะแนน CVSS 10.0 ➡️ ระดับวิกฤตสูงสุดตามมาตรฐานความปลอดภัย ✅ เกิดจากการจัดการ error page ที่ไม่ปกปิดข้อมูล HTTP credentials ➡️ ข้อมูลรั่วใน response ที่ส่งกลับไปยังผู้ใช้ ✅ ส่งผลกระทบต่อ Squid ทุกเวอร์ชันจนถึง 7.1 ➡️ แม้ไม่ได้เปิดใช้ HTTP Authentication ก็ยังเสี่ยง ✅ หากเปิดใช้งาน email_err_data จะเพิ่มความเสี่ยง ➡️ เพราะ debug info ถูกฝังใน mailto link ✅ ข้อมูลที่รั่วอาจรวมถึง security tokens ที่ใช้ภายในระบบ ➡️ เสี่ยงต่อการถูกใช้เพื่อเจาะ backend services ✅ แพตช์แก้ไขอยู่ใน Squid เวอร์ชัน 7.2 ➡️ พร้อม patch แยกสำหรับผู้ที่ยังไม่สามารถอัปเกรดได้ https://securityonline.info/critical-squid-proxy-flaw-cve-2025-62168-cvss-10-0-leaks-http-credentials-and-security-tokens-via-error-handling/