สัญญาณไร้สายที่ “เลี้ยวได้” — เมื่อกำแพงไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป

ลองจินตนาการว่า Wi-Fi หรือ 5G ในบ้านของคุณสามารถส่งข้อมูลระดับ terabit ได้แม้มีผนังหรือคนเดินผ่าน — นี่ไม่ใช่แค่ฝันล้ำยุค แต่เป็นสิ่งที่นักวิจัยจาก Princeton กำลังทำให้เป็นจริง

ปัญหาของคลื่นความถี่สูง เช่น sub-terahertz คือมันให้แบนด์วิดท์มหาศาล แต่ก็เปราะบางมาก — แค่มีคนเดินผ่านหรือมีชั้นวางหนังสือก็อาจทำให้สัญญาณขาดหายได้ทันที

ทีมวิจัยนำโดย Yasaman Ghasempour ได้พัฒนาเทคนิคใหม่โดยใช้ neural network ฝึกให้ “เรียนรู้” วิธีโค้งสัญญาณเลี่ยงสิ่งกีดขวาง โดยเปรียบเทียบกับนักบาสที่ฝึกยิงลูกซ้ำ ๆ จนรู้ว่าต้องปรับมุมอย่างไรในแต่ละสถานการณ์

แทนที่จะยิงสัญญาณจริงทุกครั้ง นักศึกษาปริญญาเอก Atsutse Kludze สร้าง simulator ให้ระบบฝึกในโลกเสมือน ซึ่งช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการฝึกอย่างมหาศาล

เมื่อฝึกเสร็จ ระบบจะใช้ metasurface ที่ฝังอยู่ในตัว transmitter เพื่อปรับรูปร่างของคลื่นให้โค้งได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องพึ่ง reflector หรือโครงสร้างภายนอก

ผลลัพธ์คือสัญญาณสามารถวิ่งผ่านพื้นที่ที่มีสิ่งกีดขวางได้อย่างแม่นยำ และยังสามารถปรับตัวได้ทันทีเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยน เช่น คนเดินผ่านหรือเฟอร์นิเจอร์ถูกขยับ

เทคโนโลยีนี้เปิดทางสู่การใช้งาน sub-terahertz band ซึ่งสามารถส่งข้อมูลได้มากกว่าระบบปัจจุบันถึง 10 เท่า เหมาะกับงานที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง เช่น VR แบบ immersive หรือรถยนต์ไร้คนขับ

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
ทีมวิจัยจาก Princeton พัฒนาเทคนิคใหม่ให้สัญญาณไร้สายโค้งเลี่ยงสิ่งกีดขวางได้
ใช้ neural network ฝึกให้ระบบเรียนรู้การโค้งสัญญาณแบบนักบาสฝึกยิงลูก
สร้าง simulator ให้ระบบฝึกในโลกเสมือนแทนการยิงสัญญาณจริง
ใช้ metasurface ฝังใน transmitter เพื่อปรับรูปร่างของคลื่นแบบเรียลไทม์
สัญญาณสามารถปรับตัวได้ทันทีเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยน
เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ใช้งาน sub-terahertz band ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
sub-terahertz band สามารถส่งข้อมูลได้มากกว่าระบบปัจจุบันถึง 10 เท่า
เหมาะกับงานที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง เช่น VR แบบ immersive และรถยนต์ไร้คนขับ
งานวิจัยนี้เป็นก้าวสำคัญในการนำคลื่นความถี่สูงมาใช้ในโลกจริง
ทีมวิจัยประกอบด้วย Haoze Chen, Yasaman Ghasempour และ Atsutse Kludze

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Airy beam เป็นแนวคิดที่เริ่มต้นในปี 1979 สำหรับการโค้งคลื่นวิทยุ
metasurface คือวัสดุที่สามารถควบคุมคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าได้อย่างแม่นยำ
sub-terahertz อยู่ในช่วง 100–300 GHz ซึ่งเป็นคลื่นที่มีแบนด์วิดท์สูงมาก
การใช้ AI ในการควบคุมคลื่นช่วยให้ระบบปรับตัวได้ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน
เทคโนโลยีนี้อาจนำไปใช้ในเมืองที่มีสิ่งกีดขวางเยอะ เช่น อาคารสูงหรือรถติด

https://www.techradar.com/pro/scientists-find-a-way-to-potentially-reach-terabit-speeds-wirelessly-around-obstacles-using-machine-learning-ai-and-yes-metasurfaces

Dragonwing Q-6690 — โปรเซสเซอร์ที่ไม่ใช่แค่ฉลาด แต่ “รู้ตำแหน่ง” และ “รู้ตัวตน” ของสิ่งรอบตัว

ลองจินตนาการว่าอุปกรณ์พกพาในร้านค้าหรือคลังสินค้าสามารถสแกนสินค้าทั้งชั้นโดยไม่ต้องเห็น หรือสามารถตรวจสอบตัวตนของผู้ใช้โดยไม่ต้องแตะ — นั่นคือสิ่งที่ Qualcomm Dragonwing Q-6690 กำลังทำให้เป็นจริง

นี่คือโปรเซสเซอร์ตัวแรกของโลกที่ฝัง RFID แบบ UHF (RAIN) ไว้ในตัวโดยตรง ซึ่งหมายความว่าอุปกรณ์ไม่ต้องติดตั้งโมดูล RFID แยกอีกต่อไป ทำให้ขนาดเล็กลง น้ำหนักเบาขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น

นอกจาก RFID แล้ว Q-6690 ยังมาพร้อมกับการเชื่อมต่อระดับสูงสุดในปัจจุบัน ได้แก่ 5G แบบ Dual-SIM Dual-Active, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 และ Ultra-Wideband (UWB) ซึ่งช่วยให้อุปกรณ์สามารถเชื่อมต่อได้เร็วและแม่นยำในระดับเซนติเมตร

ที่น่าสนใจคือ Qualcomm ยังออกแบบให้ Q-6690 รองรับการอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์แบบ over-the-air โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ เช่น เพิ่มพลัง AI, รองรับกล้องใหม่ หรือเพิ่มพอร์ตเชื่อมต่อ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์

อุตสาหกรรมที่ได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ ได้แก่ ค้าปลีก โลจิสติกส์ การผลิต และแม้แต่การแพทย์ โดยสามารถนำไปใช้ในระบบตรวจสอบสินค้าแบบเรียลไทม์, การชำระเงินแบบไร้สัมผัส, การติดตามทรัพย์สิน และการควบคุมการเข้าออกพื้นที่

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Qualcomm เปิดตัว Dragonwing Q-6690 ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์พกพาระดับองค์กรตัวแรกที่ฝัง RFID แบบ UHF ในตัว
รองรับการเชื่อมต่อ 5G DSDA, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 และ UWB
ออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์หลากหลาย เช่น handheld, POS, kiosk และ smart terminal
RFID แบบฝังในตัวช่วยลดขนาดอุปกรณ์และต้นทุนการผลิต
รองรับการอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์แบบ over-the-air โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์
ใช้สถาปัตยกรรม Kryo CPU แบบ octa-core ความเร็วสูงสุด 2.9 GHz
มี AI engine ที่รองรับการประมวลผลสูงสุด 6 TOPS
รองรับการใช้งานในอุตสาหกรรมค้าปลีก โลจิสติกส์ การผลิต และการแพทย์
มีอายุผลิตภัณฑ์ยาวถึงปี 2034 เหมาะกับการใช้งานระยะยาวในองค์กร
ได้รับการสนับสนุนจากแบรนด์ใหญ่ เช่น Decathlon, EssilorLuxottica และ RAIN Alliance

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
RFID แบบ UHF (RAIN) สามารถอ่านแท็กได้หลายรายการพร้อมกัน แม้ไม่อยู่ในสายตา
Wi-Fi 7 รองรับ Multi-Link Operation และแบนด์วิดท์สูงถึง 320 MHz
Bluetooth 6.0 ยังไม่เปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่คาดว่าจะมี latency ต่ำและประหยัดพลังงานมากขึ้น
UWB ช่วยให้การระบุตำแหน่งแม่นยำในระดับเซนติเมตร เหมาะกับการติดตามทรัพย์สิน
การอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้าน certification และ time-to-market

https://www.techpowerup.com/340340/qualcomm-launches-worlds-first-enterprise-mobile-processor-with-fully-integrated-rfid-capabilities

Big O — ภาษาลับของนักพัฒนาเพื่อเข้าใจ “ความเร็ว” ของโค้ด

ลองจินตนาการว่าคุณมีฟังก์ชันที่ต้องทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก เช่น การหาผลรวมของตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 1 พันล้าน ถ้าคุณใช้ลูปธรรมดา มันจะใช้เวลานานขึ้นเรื่อย ๆ ตามขนาดของข้อมูล นี่คือสิ่งที่เรียกว่า “เวลาในการทำงาน” หรือ time complexity

Big O notation คือวิธีที่นักพัฒนาใช้บอกว่า “ฟังก์ชันนี้จะช้าขึ้นแค่ไหนเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้น” โดยไม่ต้องบอกเวลาที่แน่นอน แต่บอก “อัตราการเติบโต” เช่น O(n) หมายถึงเวลาทำงานจะเพิ่มตามจำนวนข้อมูล n

บทความนี้พาเราไปรู้จักกับ 4 รูปแบบหลักของ Big O:

- O(1): เวลาคงที่ เช่น การใช้สูตร (n*(n+1))/2 เพื่อหาผลรวม — ไม่ว่าจะใส่เลขเท่าไหร่ เวลาก็เท่าเดิม
- O(log n): เวลาลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง เช่น การเดาตัวเลขด้วย binary search
- O(n): เวลาทำงานเพิ่มตามจำนวนข้อมูล เช่น การหาผลรวมด้วยลูป
- O(n²): เวลาทำงานเพิ่มเป็นกำลังสอง เช่น bubble sort ที่ต้องเปรียบเทียบทุกคู่ในอาร์เรย์

นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างการเขียนโค้ดที่ทำให้ประสิทธิภาพแย่ลงโดยไม่รู้ตัว เช่น การใช้ indexOf ในลูป ซึ่งทำให้กลายเป็น O(n²) ทั้งที่ควรจะเป็น O(n)

บทความยังแนะนำเทคนิคการปรับปรุง เช่น การใช้ Map หรือ Set เพื่อ lookup แบบ O(1) และการใช้ cache เพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำใน recursive function อย่าง factorial

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Big O notation ใช้บอกอัตราการเติบโตของเวลาทำงานของฟังก์ชันตามขนาดข้อมูล
O(n): เวลาทำงานเพิ่มตามจำนวนข้อมูล เช่น การใช้ลูปบวกเลข
O(1): เวลาคงที่ เช่น การใช้สูตรคำนวณผลรวม
O(log n): เวลาลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง เช่น binary search
O(n²): เวลาทำงานเพิ่มเป็นกำลังสอง เช่น bubble sort
Bubble sort มี worst-case เป็น O(n²) แม้บางกรณีจะเร็ว
Binary search ใช้เดาเลขโดยลดช่วงครึ่งหนึ่งทุกครั้ง
การใช้ indexOf ในลูปทำให้ฟังก์ชันกลายเป็น O(n²)
การใช้ Map หรือ Set ช่วยให้ lookup เป็น O(1)
การใช้ cache ใน recursive function ช่วยลดการคำนวณซ้ำ

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Big O notation ถูกคิดค้นโดย Paul Bachmann ในปี 1894
O(n log n) เป็นความซับซ้อนของอัลกอริธึม sorting ที่มีประสิทธิภาพ เช่น merge sort
O(2ⁿ) และ O(n!) เป็นความซับซ้อนที่เติบโตเร็วมาก เช่น brute-force หรือ permutation
Big O ใช้บอก worst-case เป็นหลัก แต่สามารถใช้กับ best และ average case ได้
การเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการทำงานของโปรแกรม

การวัดเวลาจาก wall-clock อาจไม่แม่นยำ เพราะขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมของเครื่อง
O(1) ไม่ได้หมายถึง “เร็วเสมอ” แต่หมายถึง “ไม่เปลี่ยนตามขนาดข้อมูล”
ฟังก์ชันที่ดูเร็วในบางกรณีอาจช้าลงอย่างมากเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้น
การใช้โครงสร้างข้อมูลผิดประเภทอาจทำให้ประสิทธิภาพแย่ลงโดยไม่รู้ตัว
การปรับปรุงโค้ดต้องทดสอบจริง ไม่ควรเชื่อแค่ทฤษฎี

https://samwho.dev/big-o/

GPU ที่ปรับแต่งได้เหมือนเลโก้ พร้อมพลังที่ฉลาดขึ้น

ลองจินตนาการว่า GPU ไม่ใช่แค่ชิปกราฟิกธรรมดา แต่เป็นเหมือนชุดเลโก้ที่สามารถประกอบใหม่ได้ตามความต้องการของตลาด นั่นคือแนวคิดของ AMD RDNA 4 ที่ใช้การออกแบบแบบ Modular SoC ซึ่งสามารถ “ตัดต่อ” ส่วนประกอบภายในได้อย่างอิสระ ไม่ว่าจะเป็น Shader Engine, Memory Controller หรือแม้แต่ระบบรักษาความปลอดภัยภายในชิป

AMD ได้เปิดเผยว่า Navi 44 ซึ่งเป็นหนึ่งใน GPU ตระกูล RDNA 4 ใช้การออกแบบที่มี Shader Engine 2 ตัว และ Memory Controller แบบ 128-bit GDDR6 ซึ่งสามารถขยายหรือย่อขนาดได้ตามต้องการ เช่น ถ้าต้องการรุ่นแรงขึ้น ก็เพิ่ม Shader Engine และ Memory Controller เข้าไปได้เลย

นอกจากนี้ AMD ยังได้พัฒนาเทคนิคการบีบอัดข้อมูลภายใน GPU ที่ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์ของ Infinity Fabric ลงถึง 25% และเพิ่มประสิทธิภาพการเรนเดอร์ภาพแบบ raster ได้ถึง 15% โดยไม่ต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์ภายนอกในการจัดการการบีบอัดอีกต่อไป

สิ่งที่น่าสนใจคือการออกแบบนี้ยังช่วยให้ AMD สามารถสร้าง GPU ได้หลายรุ่นจากแผนผังเดียวกัน เช่น RX 9070 XT ที่ใช้ Navi 48 ก็เป็นผลลัพธ์จากการขยายโครงสร้างเดียวกันนี้

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
AMD เปิดเผยรายละเอียด RDNA 4 เพิ่มเติมในงาน Hot Chips 2025
RDNA 4 ใช้การออกแบบ Modular SoC ที่สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการ
Navi 44 มี Shader Engine 2 ตัว และ Memory Controller แบบ 128-bit GDDR6
Modular SoC สามารถขยายเป็น Navi 48 สำหรับ RX 9070 XT ได้
Infinity Fabric มีแบนด์วิดท์ 1KB/clock และความถี่ 1.5–2.5 GHz
ระบบ GL2 Cache และ LLC ช่วยให้การสื่อสารภายในชิปมีประสิทธิภาพ
RDNA 4 มีการฝังระบบรักษาความปลอดภัยและการจัดการพลังงานไว้ในชิป
มีการใช้เทคนิคบีบอัดข้อมูลใหม่ที่ช่วยลดการใช้แบนด์วิดท์ลง 25%
ประสิทธิภาพการเรนเดอร์ภาพแบบ raster เพิ่มขึ้น 15%
AMD มี Navi 44 และ Navi 48 หลาย SKU ที่แตกต่างกันตามการปรับแต่ง

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
RDNA 4 ไม่มีรุ่นเดสก์ท็อประดับสูงอย่าง Navi 4C ตามข่าวลือก่อนเปิดตัว
AMD ใช้เทคนิค “Harvesting” เพื่อปรับแต่ง GPU เช่น ปิด Shader Engine หรือลด Memory Bus
RDNA 4 ยังไม่มีรุ่นสำหรับโน้ตบุ๊กหรือแบบฝังตัว แม้เคยมีข่าวลือก่อนเปิดตัว RX 9000
การออกแบบ Modular ช่วยให้ AMD ลดต้นทุนการผลิตและเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดจำหน่าย

https://wccftech.com/amd-rdna-4-modular-soc-flexible-configurability-helps-spawn-smaller-gpus-navi-44-features-to-reduce-memory-bandwidth/

เรื่องเล่าจาก Docker: เมื่อช่องโหว่เล็ก ๆ กลายเป็นประตูสู่การยึดเครื่อง Windows

ลองจินตนาการว่าคุณใช้ Docker Desktop บน Windows เพื่อจัดการ container อย่างมั่นใจ แต่เบื้องหลังกลับมีช่องโหว่ที่เปิดให้แฮกเกอร์เข้ายึดเครื่องคุณได้เต็มรูปแบบ — นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นกับช่องโหว่ CVE-2025-9074 ซึ่งถูกจัดให้มีความรุนแรงระดับ “Critical” ด้วยคะแนน 9.3/10

ช่องโหว่นี้เป็นประเภท Server-Side Request Forgery (SSRF) ที่อนุญาตให้ container ที่รันอยู่สามารถเข้าถึง Docker Engine API ได้โดยไม่ต้องมีสิทธิ์หรือการยืนยันตัวตนใด ๆ ผ่าน IP ภายใน http://192.168.65.7:2375/ ซึ่งเป็น API ที่ควรจะถูกป้องกันจากการเข้าถึงโดย container

นักวิจัย Felix Boulet สาธิตว่าแฮกเกอร์สามารถใช้แค่สองคำสั่ง HTTP POST เพื่อสร้าง container ใหม่ที่ผูกกับไดรฟ์ C: ของเครื่อง Windows และรันคำสั่งที่สามารถอ่าน เขียน หรือแม้แต่เขียนทับไฟล์ DLL เพื่อยกระดับสิทธิ์เป็นผู้ดูแลระบบของเครื่องได้ทันที

แม้ Enhanced Container Isolation (ECI) จะเปิดใช้งานอยู่ ก็ไม่สามารถป้องกันช่องโหว่นี้ได้เลย

บน macOS แม้จะมีช่องโหว่เดียวกัน แต่ระบบปฏิบัติการมีการป้องกันที่ดีกว่า เช่น การขอสิทธิ์ก่อนเข้าถึงโฟลเดอร์ผู้ใช้ และไม่รัน Docker ด้วยสิทธิ์ผู้ดูแลระบบโดยตรง ทำให้การโจมตีทำได้ยากกว่า

Docker ได้ออกแพตช์แก้ไขในเวอร์ชัน 4.44.3 และแนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดตทันที

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
ช่องโหว่ CVE-2025-9074 เป็น SSRF ที่อนุญาตให้ container เข้าถึง Docker Engine API โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน
ช่องโหว่นี้มีความรุนแรงระดับ Critical ด้วยคะแนน CVSS 9.3/10
Container สามารถสร้าง container ใหม่ที่ผูกกับไดรฟ์ C: ของ Windows และรันคำสั่งได้ทันที
ช่องโหว่นี้สามารถใช้เพื่ออ่าน เขียน หรือเขียนทับไฟล์ DLL เพื่อยกระดับสิทธิ์
Enhanced Container Isolation (ECI) ไม่สามารถป้องกันช่องโหว่นี้ได้
บน macOS ยังมีช่องโหว่ แต่ระบบมีการป้องกัน เช่น การขอสิทธิ์ก่อนเข้าถึงโฟลเดอร์
Docker ได้ออกแพตช์แก้ไขในเวอร์ชัน 4.44.3
นักวิจัย Philippe Dugre ยืนยันว่า Windows มีความเสี่ยงมากกว่า macOS
การโจมตีใช้แค่สองคำสั่ง HTTP POST ก็สามารถยึดเครื่องได้
ช่องโหว่นี้ถูกค้นพบโดย Felix Boulet และรายงานอย่างรับผิดชอบ

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Docker Engine API ที่เปิดไว้โดยไม่มีการยืนยันตัวตนเป็นจุดอ่อนที่อันตรายมาก
การโจมตีไม่ต้องใช้การรันโค้ดใน container — แค่ส่ง HTTP request ก็พอ
การผูกไดรฟ์ C: เข้ากับ container ทำให้ container เข้าถึงไฟล์ระบบทั้งหมด
การเขียนทับ DLL เป็นเทคนิคที่ใช้ในการยกระดับสิทธิ์ใน Windows มานาน
macOS มี sandbox และ permission prompt ที่ช่วยลดความเสี่ยงจาก container

https://www.techradar.com/pro/security/a-critical-docker-desktop-security-flaw-puts-windows-hosts-at-risk-of-attack-so-patch-now

เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อมือถือ Android กลายเป็นเหยื่อเรียกค่าไถ่

ลองจินตนาการว่าคุณกำลังใช้มือถือ Android อยู่ดี ๆ แล้วจู่ ๆ หน้าจอก็ขึ้นข้อความ “WARNING” เต็มจอ พร้อมบอกให้คุณจ่ายเงินค่าไถ่ผ่านกระเป๋าคริปโตเพื่อปลดล็อกเครื่อง…นี่ไม่ใช่ฉากจากหนังไซไฟ แต่มันคือภัยคุกคามจริงจากมัลแวร์ตัวใหม่ชื่อว่า “Hook Version 3”

มัลแวร์ Hook เคยเป็นแค่ banking trojan ที่ขโมยข้อมูลบัญชีธนาคาร แต่ตอนนี้มันกลายร่างเป็น “มัลแวร์ลูกผสม” ที่รวมความสามารถของ ransomware, spyware และการควบคุมเครื่องจากระยะไกลไว้ในตัวเดียว

Hook v3 รองรับคำสั่งจากแฮกเกอร์ถึง 107 แบบ โดยมีคำสั่งใหม่เพิ่มถึง 38 คำสั่ง เช่น การแสดงหน้าจอปลอมเพื่อหลอกให้ผู้ใช้กรอกรหัส PIN, การปลอมหน้าจอ Google Pay เพื่อขโมยข้อมูลบัตรเครดิต หรือแม้แต่การสตรีมหน้าจอมือถือแบบเรียลไทม์ให้แฮกเกอร์ดู

ที่น่ากลัวคือ Hook ใช้เทคนิคหลอกให้ผู้ใช้เปิด “Accessibility Services” ซึ่งเป็นฟีเจอร์ช่วยเหลือผู้พิการใน Android เพื่อให้มันสามารถควบคุมเครื่องได้โดยอัตโนมัติ

มัลแวร์นี้ยังถูกเผยแพร่ผ่าน GitHub และเว็บไซต์ฟิชชิ่ง ทำให้การกระจายตัวรวดเร็วและกว้างขวางมากขึ้น โดยมีมัลแวร์ตระกูลอื่นอย่าง Ermac และ Brokewell ใช้ช่องทางเดียวกัน

Hook ยังมีฟีเจอร์ที่กำลังพัฒนา เช่น การใช้ RabbitMQ และ Telegram เพื่อสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุม ซึ่งแสดงให้เห็นว่าแฮกเกอร์ยังไม่หยุดพัฒนาเลย

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Hook Version 3 เป็นมัลแวร์ Android ที่รวม ransomware, spyware และ banking trojan ในตัวเดียว
รองรับคำสั่งจากแฮกเกอร์ถึง 107 แบบ โดยมีคำสั่งใหม่เพิ่ม 38 คำสั่ง
ใช้หน้าจอปลอม เช่น Google Pay, NFC, PIN unlock เพื่อหลอกขโมยข้อมูล
สามารถสตรีมหน้าจอมือถือแบบเรียลไทม์ให้แฮกเกอร์ดู
ใช้ Accessibility Services เพื่อควบคุมเครื่องโดยอัตโนมัติ
แสดงหน้าจอเรียกค่าไถ่แบบเต็มจอ พร้อมกระเป๋าคริปโตและจำนวนเงินที่รับจากเซิร์ฟเวอร์
ถูกเผยแพร่ผ่าน GitHub และเว็บไซต์ฟิชชิ่ง
มีการพัฒนาให้ใช้ RabbitMQ และ Telegram ในอนาคต
เป็นภัยคุกคามต่อทั้งผู้ใช้ทั่วไปและองค์กรธุรกิจ

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Hook เป็นสายพันธุ์ที่พัฒนาต่อจาก ERMAC ซึ่งเคยมีซอร์สโค้ดหลุดออกมา
ฟีเจอร์สตรีมหน้าจอแบบเรียลไทม์ยังถือว่าเป็นสิ่งที่พบได้น้อยในมัลแวร์ Android
การใช้ GitHub เป็นช่องทางเผยแพร่มัลแวร์กำลังเป็นเทรนด์ในกลุ่มแฮกเกอร์
การใช้ overlay แบบโปร่งใสเพื่อจับ gesture ของผู้ใช้เป็นเทคนิคใหม่ที่ซับซ้อน
การใช้ HTML ฝังใน APK เพื่อแสดง ransomware overlay เป็นการผสานเทคนิคเว็บกับแอป

https://hackread.com/android-hook-malware-variant-locks-devices-ransomware/

“สวิตช์แสง” ที่อาจเปลี่ยนโลกของดาต้าเซ็นเตอร์และ AI ไปตลอดกาล

ลองจินตนาการว่าเครือข่ายดาต้าเซ็นเตอร์ที่เราพึ่งพาอยู่ทุกวันนี้สามารถเร็วขึ้นได้ถึง 1,000 เท่า และใช้พลังงานน้อยลงอย่างมหาศาล — นั่นคือสิ่งที่ Finchetto บริษัทสตาร์ทอัพด้านโฟโตนิกส์กำลังพัฒนาอยู่

ปัญหาใหญ่ของการสวิตช์ข้อมูลในเครือข่ายคือการต้องแปลงสัญญาณแสงเป็นไฟฟ้าเพื่ออ่านหัวแพ็กเก็ต แล้วค่อยส่งต่อไปยังปลายทาง ซึ่งกระบวนการนี้ช้าและกินไฟมาก Finchetto เสนอวิธีใหม่โดยใช้ “สองความยาวคลื่น” — หนึ่งสำหรับข้อมูล และอีกหนึ่งสำหรับหัวแพ็กเก็ต — เพื่อให้สามารถสวิตช์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องใช้วงจรไฟฟ้าเลย

ผลลัพธ์คือการสวิตช์ข้อมูลด้วยแสงล้วน ที่เร็วระดับนาโนวินาที และใช้พลังงานเพียง 38 วัตต์ ซึ่งน้อยกว่าสวิตช์แบบเดิมถึง 26–53 เท่า! ที่สำคัญคือมันยัง “future-proof” เพราะสามารถรองรับความเร็วเครือข่ายในอนาคตได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์

เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในช่วงต้น แต่ Finchetto คาดว่าจะมีผลิตภัณฑ์พร้อมใช้งานในห้องแล็บภายใน 12–18 เดือนข้างหน้า หากสำเร็จ มันอาจกลายเป็นหัวใจใหม่ของเครือข่าย AI และ AGI ที่กำลังจะมาถึง

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Finchetto พัฒนา optical packet switch ที่ใช้แสงล้วนในการสวิตช์ข้อมูล
ใช้เทคนิค “dual-wavelength” โดยส่งข้อมูลและหัวแพ็กเก็ตผ่านคลื่นแสงต่างกัน
ลดเวลาในการสวิตช์เหลือระดับนาโนวินาที โดยไม่ต้องใช้สัญญาณควบคุมแบบไฟฟ้า
ใช้พลังงานเพียง 38 วัตต์ ลดลงถึง 26–53 เท่าเมื่อเทียบกับสวิตช์แบบเดิม
รองรับโปรโตคอล Ethernet และ Infiniband โดยไม่ต้องแปลงข้อมูล
สถาปัตยกรรมแบบ passive optics ทำให้รองรับความเร็วเครือข่ายในอนาคตได้
คาดว่าจะมีผลิตภัณฑ์พร้อมใช้งานในห้องแล็บภายใน 12–18 เดือน
ได้รับรางวัลจากหลายเวที เช่น TechWorks และ Data Centre World Awards

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้พลังงานมากกว่า 2% ของพลังงานโลก และสวิตช์เครือข่ายกินไฟถึง 20% ของดาต้าเซ็นเตอร์
เทคโนโลยี photonic switch ถูกมองว่าเป็นกุญแจสำคัญในการเร่งความเร็ว AI และลด carbon footprint
การใช้ passive optics ช่วยลดความซับซ้อนของระบบระบายความร้อนและการจัดการพลังงาน
การสวิตช์ด้วยแสงล้วนช่วยลด latency และเพิ่ม throughput ได้พร้อมกัน

https://www.techradar.com/pro/clever-light-switch-breakthrough-could-make-hyperscale-networks-1000x-faster-just-in-time-for-agi-and-superintelligence

เมื่อการต่อสู้เพื่อความยุติธรรมต้องพึ่งเทคโนโลยีปี 1985

ลองจินตนาการว่าคุณต้องเขียนคำร้องขออุทธรณ์คดีสำคัญที่สุดในชีวิต แต่เครื่องมือเดียวที่คุณมีคือ “แผ่นฟลอปปี้ดิสก์” ขนาด 1.44MB และเครื่องพิมพ์ดีดไฟฟ้า — นั่นคือชีวิตจริงของ Jorge Luis Alvarado ผู้ต้องขังในเรือนจำรัฐนิวเจอร์ซีย์

Alvarado เล่าผ่าน Prison Journalism Project ว่าเขาได้รับเอกสารจากทนายความผ่านแฟลชไดรฟ์ แต่ไม่สามารถนำเข้าเรือนจำได้ ต้องใช้คอมพิวเตอร์พิเศษในห้องสมุดกฎหมายเพื่อถ่ายโอนข้อมูลลงฟลอปปี้ดิสก์ ซึ่งอาจต้องรอหลายวันกว่าจะได้ใช้

แม้ผู้ต้องขังจะได้รับอนุญาตให้เก็บแผ่นฟลอปปี้ได้ 20 แผ่นในห้องขัง แต่แฟลชไดรฟ์กลับถูกแบนโดยสิ้นเชิง ด้วยเหตุผลด้าน “ความปลอดภัย” ที่หลายคนมองว่าไม่สมเหตุสมผลในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าไปไกล

ปัญหาไม่ได้อยู่แค่ความล้าหลังของอุปกรณ์ แต่ยังรวมถึงความเสี่ยงที่ข้อมูลจะสูญหายจากการเสียหายของแผ่นฟลอปปี้ และข้อจำกัดด้านขนาดไฟล์ที่ทำให้เอกสารทางกฎหมายต้องถูกแบ่งออกเป็นหลายแผ่น

ในขณะที่โลกภายนอกใช้ SSD และคลาวด์ในการจัดเก็บข้อมูล ผู้ต้องขังในนิวเจอร์ซีย์ยังต้องพึ่งพาเทคโนโลยีที่เลิกผลิตไปตั้งแต่ปี 2011 เพื่อสู้คดีของตัวเอง

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
ผู้ต้องขังในเรือนจำรัฐนิวเจอร์ซีย์ยังใช้แผ่นฟลอปปี้ดิสก์ในการจัดการเอกสารทางกฎหมาย
ได้รับอนุญาตให้เก็บแผ่นฟลอปปี้ได้ 20 แผ่นในห้องขัง แต่ห้ามใช้แฟลชไดรฟ์
ต้องใช้คอมพิวเตอร์พิเศษในห้องสมุดกฎหมายเพื่อถ่ายโอนข้อมูลจากแฟลชไดรฟ์
การเข้าถึงคอมพิวเตอร์ในห้องสมุดต้องรอหลายวัน ซึ่งอาจเสียเวลาในการอุทธรณ์
แผ่นฟลอปปี้มีขนาดความจุเพียง 1.44MB ทำให้เอกสารหนึ่งฉบับต้องใช้หลายแผ่น
แผ่นฟลอปปี้มีแนวโน้มเสียหายง่าย ทำให้ต้องสำรองข้อมูลหลายชุด
ไม่มีบริษัทผลิตแผ่นฟลอปปี้ใหม่ตั้งแต่ปี 2011 ทำให้แหล่งจัดหามีจำกัด
Alvarado เขียนบทความผ่าน Prison Journalism Project เพื่อเรียกร้องการเปลี่ยนแปลง

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
เรือนจำรัฐนิวเจอร์ซีย์เป็นหนึ่งในเรือนจำที่เก่าแก่ที่สุดในสหรัฐฯ ก่อตั้งตั้งแต่ปี 1835
การใช้เทคโนโลยีล้าหลังในเรือนจำส่งผลต่อความสามารถในการเตรียมคดีและลดโอกาสในการอุทธรณ์
การเข้าถึงเทคโนโลยีสมัยใหม่ในเรือนจำสามารถช่วยลดอัตราการกลับเข้าสู่ระบบ (recidivism)
ในปี 2015 เรือนจำบางแห่งเริ่มใช้แท็บเล็ตผ่านระบบ JPay เพื่อส่งอีเมลและอ่านหนังสือ
การต่อสู้เพื่อสิทธิในการใช้เทคโนโลยีในเรือนจำเคยนำไปสู่การเปลี่ยนแปลง เช่น การอนุญาตให้โทรหามือถือในปี 2017

https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/new-jersey-prisoner-laments-reliance-on-floppy-disks-for-appeals-documents-which-limits-file-size-to-1-44-mb-prisoners-allowed-20-floppy-disks-in-cell-but-usb-flash-sticks-are-banned

UltraRAM — หน่วยความจำแห่งอนาคตที่อาจเปลี่ยนโลกดิจิทัลไปตลอดกาล

ลองจินตนาการถึงหน่วยความจำที่เร็วเท่า DRAM แต่เก็บข้อมูลได้ยาวนานกว่าพันปี และทนทานกว่านานด์แฟลชถึง 4,000 เท่า — นั่นคือ UltraRAM ที่กำลังจะกลายเป็นจริง

เทคโนโลยีนี้เริ่มต้นจากงานวิจัยในมหาวิทยาลัย Lancaster และพัฒนาโดยบริษัท Quinas Technology ซึ่งร่วมมือกับ IQE plc ผู้เชี่ยวชาญด้านเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์ เพื่อสร้างกระบวนการผลิตแบบ epitaxy ด้วยวัสดุแปลกใหม่อย่าง gallium antimonide และ aluminum antimonide ซึ่งถือเป็นครั้งแรกของโลกที่สามารถนำมาใช้ในระดับอุตสาหกรรมสำหรับหน่วยความจำ

UltraRAM ใช้หลักการ quantum resonant tunneling ในการสลับสถานะข้อมูล ซึ่งใช้พลังงานต่ำมาก (ต่ำกว่า 1 femtojoule) และสามารถสลับสถานะได้ในเวลาเพียง 100 นาโนวินาที ทำให้มันเป็นหน่วยความจำที่มีศักยภาพจะรวมข้อดีของ DRAM และ NAND ไว้ในชิ้นเดียว

หลังจากการทดสอบต้นแบบในปี 2023 ตอนนี้ UltraRAM ได้เข้าสู่ขั้นตอนการเตรียมผลิตในปริมาณมาก โดยมีแผนจะร่วมมือกับโรงงานผลิตชิปและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์เพื่อเข้าสู่ตลาดจริง

หากประสบความสำเร็จ UltraRAM อาจกลายเป็น “หน่วยความจำสากล” ที่ใช้ได้ทั้งในอุปกรณ์ IoT สมาร์ทโฟน คอมพิวเตอร์ ไปจนถึงศูนย์ข้อมูลและระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile อีกต่อไป

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
UltraRAM เป็นเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ที่รวมข้อดีของ DRAM และ NAND
มีความเร็วระดับ DRAM, ความทนทานสูงกว่า NAND 4,000 เท่า และเก็บข้อมูลได้นานถึง 1,000 ปี
ใช้พลังงานต่ำมากในการสลับสถานะข้อมูล (<1 femtojoule) และทำงานเร็ว (100 ns)
พัฒนาโดย Quinas Technology ร่วมกับ IQE plc และมหาวิทยาลัย Lancaster
ใช้วัสดุ gallium antimonide และ aluminum antimonide ในกระบวนการ epitaxy
กระบวนการ epitaxy ที่พัฒนาได้ถูกยกระดับเป็นระดับอุตสาหกรรมแล้ว
UltraRAM ได้รับรางวัลจาก WIPO และ Flash Memory Summit ในปี 2025
มีแผนเข้าสู่การผลิตเชิงพาณิชย์ร่วมกับโรงงานและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์
เป้าหมายคือการสร้าง “หน่วยความจำสากล” สำหรับทุกอุปกรณ์ดิจิทัล
โครงการนี้สอดคล้องกับยุทธศาสตร์ของรัฐบาลอังกฤษในการสร้างอธิปไตยด้านเซมิคอนดักเตอร์

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
DRAM ต้องใช้พลังงานในการรีเฟรชข้อมูลตลอดเวลา ขณะที่ UltraRAM ไม่ต้องรีเฟรช
NAND มีข้อจำกัดด้านความเร็วและความทนทานในการเขียนข้อมูลซ้ำ
Quantum resonant tunneling เป็นหลักการที่ใช้ใน UltraRAM ซึ่งยังไม่เคยถูกใช้ในหน่วยความจำเชิงพาณิชย์มาก่อน
หาก UltraRAM เข้าสู่ตลาดได้สำเร็จ อาจลดการใช้พลังงานในศูนย์ข้อมูลทั่วโลกอย่างมหาศาล
การรวมหน่วยความจำแบบ volatile และ non-volatile จะช่วยลดต้นทุนและความซับซ้อนของระบบคอมพิวเตอร์

https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/ultraram-scaled-for-volume-production-memory-that-promises-dram-like-speeds-4-000x-the-durability-of-nand-and-data-retention-for-up-to-a-thousand-years-is-now-ready-for-manufacturing

API ที่ดีไม่ควรฉลาดเกินไป — แค่ “น่าเบื่อ” ก็พอ

ลองจินตนาการว่า API คือเครื่องมือช่างในกล่อง — คุณไม่อยากให้ไขควงมีฟีเจอร์ลับซ่อนอยู่ คุณแค่อยากให้มันหมุนได้ดีและไม่พังเมื่อใช้งาน

Sean Goedecke เล่าไว้อย่างน่าสนใจว่า API ที่ดีควร “น่าเบื่อ” เพราะมันควรใช้งานได้โดยไม่ต้องคิดมาก ไม่ต้องอ่านเอกสารยาวเหยียด และไม่ต้องกลัวว่าพรุ่งนี้จะเปลี่ยนโครงสร้างจนโค้ดพัง

แต่การออกแบบ API ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะมันต้องสมดุลระหว่าง “ความคุ้นเคย” กับ “ความยืดหยุ่น” และที่สำคัญที่สุดคือ “อย่าทำให้ผู้ใช้ต้องแก้โค้ดเพราะคุณเปลี่ยนใจ”

เขายกตัวอย่างว่าแม้แต่การเปลี่ยนชื่อ field หรือย้ายตำแหน่งใน JSON ก็อาจทำให้ระบบ downstream พังทั้งแถบ เพราะฉะนั้นหลักการสำคัญคือ “WE DO NOT BREAK USERSPACE”

ถ้าจำเป็นต้องเปลี่ยนจริงๆ ก็ต้องใช้ versioning — เช่น /v1/ กับ /v2/ — เพื่อให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะอยู่กับเวอร์ชันเดิมหรืออัปเกรด

นอกจากนี้ยังมีเรื่องที่นักพัฒนามักมองข้าม เช่น การรองรับ idempotency เพื่อให้ retry ได้อย่างปลอดภัย, การตั้ง rate limit เพื่อป้องกัน abuse, และการใช้ cursor-based pagination เพื่อรองรับข้อมูลจำนวนมาก

สุดท้าย เขาย้ำว่า API ที่ดีไม่สามารถช่วยผลิตภัณฑ์ที่แย่ได้ และผลิตภัณฑ์ที่ดีจะทำให้ผู้ใช้ยอมทนกับ API ที่แย่ — ดังนั้นจงโฟกัสที่ “สิ่งที่ API เชื่อมต่ออยู่” มากกว่าตัว API เอง

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
API ที่ดีควร “น่าเบื่อ” เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจได้ทันทีโดยไม่ต้องอ่านเอกสาร
การเปลี่ยนแปลง API มีต้นทุนสูง เพราะอาจทำให้ระบบ downstream พัง
หลักการสำคัญคือ “WE DO NOT BREAK USERSPACE” — ห้ามเปลี่ยน field หรือโครงสร้างที่มีอยู่แล้ว
การเปลี่ยน API ควรใช้ versioning เช่น /v1/, /v2/ เพื่อให้ผู้ใช้เลือกได้
API versioning เป็น “สิ่งจำเป็นแต่ยุ่งยาก” เพราะต้องดูแลหลายเวอร์ชันพร้อมกัน
API ที่ดีควรมี idempotency key เพื่อให้ retry ได้โดยไม่เกิดผลซ้ำ
ควรมี rate limit และ killswitch เพื่อป้องกันการใช้งานเกินขอบเขต
การใช้ cursor-based pagination เหมาะกับข้อมูลจำนวนมาก เพราะเร็วและเสถียรกว่า offset
ควรทำให้ field ที่ใช้ทรัพยากรสูงเป็น optional เช่น subscription status
GraphQL มีข้อดีเรื่องความยืดหยุ่น แต่ซับซ้อนและยากต่อผู้ใช้ทั่วไป
Internal API สามารถเปลี่ยนแปลงได้ง่ายกว่า เพราะควบคุมผู้ใช้ได้โดยตรง

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
API versioning ช่วยให้สามารถอัปเดตระบบโดยไม่กระทบผู้ใช้เดิม
การจัดการ breaking changes ต้องมีแผนระยะยาวและการสื่อสารที่ชัดเจน
API-as-a-Service (APIaaS) ทำให้การจัดการเวอร์ชันเป็นเรื่องสำคัญในระบบขนาดใหญ่
การใช้ header เช่น X-Limit-Remaining และ Retry-After ช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมการเรียก API ได้ดีขึ้น
การใช้ Redis สำหรับเก็บ idempotency key เป็นวิธีง่ายและมีประสิทธิภาพ

https://bmitch.net/blog/2025-08-22-ghrc-appears-malicious/

เมื่อเมาส์ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นงานศิลป์ที่ปรับแต่งได้

ลองจินตนาการว่าเมาส์ที่คุณใช้ทุกวันสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับตัวคุณได้ทุกมิติ ตั้งแต่พอร์ตชาร์จที่เปลี่ยนเป็น USB-C ไปจนถึงสวิตช์คลิกที่เงียบสนิท และยังมีซอฟต์แวร์ทางเลือกที่ให้คุณควบคุมได้มากกว่าที่ Logitech เคยให้มา

นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ Logitech MX Ergo S — รุ่นอัปเกรดที่มาพร้อมกับพอร์ต USB-C, สวิตช์แบบ silent และรองรับ Bolt receiver ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ของ Logitech สำหรับการเชื่อมต่อไร้สายที่ปลอดภัยและเสถียรยิ่งขึ้น

แต่สำหรับผู้ใช้รุ่นก่อนหน้าอย่าง MX Ergo รุ่นดั้งเดิมที่ยังใช้พอร์ต Micro-USB หลายคนไม่ยอมแพ้ พวกเขาเลือกที่จะ “โมดิฟาย” ด้วยตัวเอง โดยมีการออกแบบแผงวงจรใหม่ให้รองรับ USB-C และแชร์ไฟล์ Gerber สำหรับการผลิตผ่าน PCBWay

นอกจากนี้ ยังมีผู้ใช้งานที่ประสบปัญหาสวิตช์คลิกเสียหลังใช้งานไป 2 ปี และเลือกเปลี่ยนเป็น Kailh Square Silent Switch ซึ่งให้สัมผัสที่เงียบและนุ่มนวลกว่าเดิม

และถ้าคุณไม่ชอบ Logitech Options+ ก็มีซอฟต์แวร์ทางเลือกอย่าง LogiOps หรือ Piper ที่ให้คุณปรับแต่งปุ่มและ DPI ได้อย่างอิสระมากขึ้น

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Logitech MX Ergo S เป็นรุ่นใหม่ที่มาพร้อม USB-C, สวิตช์เงียบ และรองรับ Bolt receiver
ผู้ใช้งานสามารถโมดิฟาย MX Ergo รุ่นเก่าให้รองรับ USB-C ได้โดยเปลี่ยนแผงวงจรภายใน2
มีการแชร์ไฟล์ Gerber สำหรับผลิตแผงวงจรผ่าน PCBWay เพื่อให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถสั่งผลิตได้เอง
สวิตช์คลิกของ MX Ergo มีแนวโน้มเสียหลังใช้งานประมาณ 2 ปี โดยเฉพาะปุ่มซ้าย3
Kailh Square Silent Switch เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการเปลี่ยนสวิตช์ให้เงียบและทนทาน
มีซอฟต์แวร์ทางเลือกสำหรับปรับแต่งเมาส์ เช่น LogiOps และ Piper ที่ให้ความยืดหยุ่นมากกว่า Logitech Options+

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Bolt receiver ของ Logitech ใช้เทคโนโลยี Bluetooth Low Energy ที่ปลอดภัยและลด latency
USB-C เป็นมาตรฐานใหม่ที่ให้ความสะดวกในการชาร์จและลดจำนวนสายที่ต้องพก
การเปลี่ยนสวิตช์เมาส์ต้องใช้ทักษะการบัดกรีและเครื่องมือเฉพาะ เช่น T6 torx และ PH00 screwdriver
Piper เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่รองรับเมาส์หลายรุ่นและสามารถปรับแต่ง DPI, polling rate และปุ่มได้ละเอียด

https://samwilkinson.io/posts/2025-08-24-mx-ergo-mods

เทคโนโลยีขนาดใหญ่วางแผนที่จะใช้ชิปสมองเพื่ออ่านผู้ใช้’ ความคิด: การศึกษา

25 สิงหาคม 2568

Big Tech กําลังวางแผนที่จะปรับใช้ชิปสมองที่สามารถอ่านความคิดของผู้ใช้’ ตามการศึกษาใหม่ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดเกี่ยวกับการปลูกถ่ายระบบประสาทหรือที่เรียกว่าอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง (BCI) ซึ่งอาจเปิดเผยความลับภายในสุดในขณะที่ปลอมตัวเป็นตัวช่วยสําหรับบุคคลที่เป็นอัมพาตในการ สื่อสาร

ตีพิมพ์ในวารสารการแพทย์ เซลล์การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์เหล่านี้ถอดรหัสสัญญาณสมองเพื่อสร้างคําพูดสังเคราะห์ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและความพยายามเพียงเล็กน้อย ทําให้เกิดสัญญาณเตือนเกี่ยวกับการบุกรุกความเป็นส่วนตัวในขณะที่บริษัทอย่าง Neuralink ผลักดันให้มีการนําไปใช้อย่างกว้างขวาง ในขณะที่ผู้เสนอเสนอผลประโยชน์สําหรับผู้พิการ นักวิจารณ์เตือนว่าการบูรณาการที่ไม่ได้รับการตรวจสอบอาจทําให้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีสามารถเก็บเกี่ยวข้อมูลประสาทเพื่อการเฝ้าระวัง การจัดการ หรือผลกําไร โดยเปลี่ยนการรับรู้ส่วนบุคคลให้เป็นทรัพยากรที่เป็นสินค้าโดยไม่ได้รับความยินยอม

ความทันสมัย.ข่าวสาร รายงาน: BCI ทํางานโดยใช้อาร์เรย์อิเล็กโทรดขนาดเล็กเพื่อตรวจสอบกิจกรรมในเยื่อหุ้มสมองสั่งการของสมอง, ภูมิภาคที่ควบคุมกล้ามเนื้อที่เกี่ยวข้องกับการพูด จนถึงขณะนี้ เทคโนโลยีนี้อาศัยสัญญาณจากบุคคลที่เป็นอัมพาตที่พยายามพูดอย่างแข็งขัน อย่างไรก็ตาม ทีมงานสแตนฟอร์ดค้นพบว่าแม้แต่คําพูดในจินตนาการก็ยังสร้างสัญญาณที่คล้ายกันในเยื่อหุ้มสมองสั่งการ แม้ว่าจะอ่อนแอกว่าก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์, พวกเขาแปลสัญญาณจาง ๆ เหล่านั้นเป็นคําที่มีความแม่นยําสูงสุด 74% จากคําศัพท์ 125,000 คํา

“เรากําลังบันทึกสัญญาณขณะที่พวกเขากําลังพยายามพูดและแปลสัญญาณประสาทเหล่านั้นเป็นคําที่พวกเขาพยายามจะพูด ” erin Kunz นักวิจัยหลังปริญญาเอกจาก Neural Prosthetics Translational Laboratory ของ Stanford กล่าว

แต่การก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีนี้ทําให้เกิดธงแดงในหมู่นักวิจารณ์ที่เตือนถึงอนาคตดิสโทเปียที่ความคิดส่วนตัวของคุณอาจถูกเปิดเผย

Nita Farahany ศาสตราจารย์ด้านกฎหมายและปรัชญาของมหาวิทยาลัย Duke และผู้เขียน การต่อสู้เพื่อสมองของคุณ, ส่งเสียงสัญญาณเตือนภัยบอก เอ็นพีอาร์, “ยิ่งเราผลักดันงานวิจัยนี้ไปข้างหน้า สมองของเราก็จะโปร่งใสมากขึ้นเท่านั้น”

ฟาราฮานีแสดงความกังวลว่า บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Apple, Google และ Meta สามารถใช้ประโยชน์จาก BCI เพื่อเข้าถึงจิตใจของผู้บริโภคโดยไม่ได้รับความยินยอม โดยเรียกร้องให้มีการป้องกัน เช่น รหัสผ่าน เพื่อปกป้องความคิดที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เป็นส่วนตัว

“เราต้องตระหนักว่ายุคใหม่ของความโปร่งใสของสมองนี้เป็นขอบเขตใหม่สําหรับเราจริงๆ,” Farahany กล่าว

ในขณะที่โลกจับจ้องไปที่ปัญญาประดิษฐ์ผู้หวดที่หนักที่สุดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีบางคนกําลังทุ่มเงินหลายพันล้านให้กับ BCI Elon Musk ชายที่ร่ํารวยที่สุดในโลกได้ระดมทุน 1.2 พันล้านดอลลาร์สําหรับกิจการ Neuralink ของเขาซึ่งขณะนี้กําลังดําเนินการทดลองทางคลินิกร่วมกับสถาบันชั้นนําเช่น Barrow Neurological Institute, The Miami Project to Cure Paralysis และ Cleveland Clinic Abu Dhabi

ตอนนี้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอีกคนกําลังเข้าสู่การต่อสู้

Sam Altman ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI กําลังเปิดตัว Merge Labs เพื่อท้าทาย Neuralink ของ Musk Merge Labs ได้รับการสนับสนุนจากบริษัทร่วมทุนของ OpenAI และมีมูลค่า 850 ล้านดอลลาร์ โดยกําลังมองหาเงินทุน 250 ล้านดอลลาร์ ไฟแนนเชียลไทมส์● แม้ว่าอัลท์แมนจะทําหน้าที่เป็นผู้ร่วมก่อตั้งร่วมกับอเล็กซ์ บลาเนียในโครงการสแกนม่านตาโลก แต่แหล่งข่าวระบุว่าเขาจะไม่รับบทบาทปฏิบัติการ

เมื่อ DRAM ไม่แบนอีกต่อไป – ก้าวสู่ยุคหน่วยความจำแนวตั้ง 3D

ลองจินตนาการว่าหน่วยความจำในคอมพิวเตอร์ของคุณไม่ใช่แผ่นเรียบ ๆ อีกต่อไป แต่เป็นตึกสูงที่มีหลายชั้นซ้อนกันอย่างแม่นยำ — นั่นคือสิ่งที่นักวิจัยจาก imec และมหาวิทยาลัย Ghent ได้ทำสำเร็จ พวกเขาสร้างโครงสร้างซ้อนชั้นของซิลิกอน (Si) และซิลิกอนเจอร์เมเนียม (SiGe) ได้ถึง 120 ชั้นบนเวเฟอร์ขนาด 300 มม. ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญสู่การผลิต 3D DRAM ที่มีความหนาแน่นสูง

ความท้าทายหลักคือ “lattice mismatch” หรือความไม่เข้ากันของโครงสร้างผลึกระหว่าง Si และ SiGe ที่ทำให้ชั้นต่าง ๆ มีแนวโน้มจะบิดเบี้ยวหรือเกิดข้อบกพร่องที่เรียกว่า “misfit dislocations” ซึ่งอาจทำให้ชิปหน่วยความจำเสียหายได้

ทีมวิจัยแก้ปัญหานี้ด้วยการปรับสัดส่วนเจอร์เมเนียมในชั้น SiGe และเติมคาร์บอนเพื่อช่วยลดความเครียดระหว่างชั้น พร้อมควบคุมอุณหภูมิในกระบวนการ deposition อย่างแม่นยำ เพื่อให้ทุกชั้นเติบโตอย่างสม่ำเสมอ

กระบวนการนี้ใช้เทคนิค epitaxial deposition ที่เปรียบเสมือนการ “วาดภาพด้วยก๊าซ” โดยใช้ silane และ germane ที่แตกตัวบนพื้นผิวเวเฟอร์เพื่อสร้างชั้นบางระดับนาโนเมตรอย่างแม่นยำ

การสร้างโครงสร้างแนวตั้งนี้ช่วยเพิ่มจำนวนเซลล์หน่วยความจำในพื้นที่เดียวกันได้มหาศาล โดยไม่ต้องขยายขนาดชิป และยังเปิดทางให้กับเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น 3D transistors, stacked logic และแม้แต่สถาปัตยกรรมควอนตัม

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
นักวิจัยจาก imec และมหาวิทยาลัย Ghent สร้างโครงสร้าง 3D DRAM ได้ถึง 120 ชั้น
ใช้วัสดุซ้อนชั้นระหว่างซิลิกอน (Si) และซิลิกอนเจอร์เมเนียม (SiGe) บนเวเฟอร์ 300 มม.
ปรับสัดส่วนเจอร์เมเนียมและเติมคาร์บอนเพื่อลดความเครียดระหว่างชั้น
ใช้เทคนิค epitaxial deposition ด้วยก๊าซ silane และ germane
ควบคุมอุณหภูมิอย่างแม่นยำเพื่อป้องกันการเติบโตไม่สม่ำเสมอ
โครงสร้างแนวตั้งช่วยเพิ่มความหนาแน่นของเซลล์หน่วยความจำโดยไม่เพิ่มขนาดชิป
การซ้อนชั้น 120 bilayers ถือเป็นหลักฐานว่าการ scale แนวตั้งสามารถทำได้จริง
โครงสร้างนี้สามารถนำไปใช้กับ 3D transistors และสถาปัตยกรรมควอนตัม
Samsung มี roadmap สำหรับ 3D DRAM และมีศูนย์วิจัยเฉพาะด้านนี้
การควบคุมระดับอะตอมช่วยให้พัฒนา GAAFET และ CFET ได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
โครงสร้างที่ใช้ Si0.8Ge0.2 มีความสามารถในการกัดกรดแบบเลือกได้สูง
การซ้อนชั้นแบบนี้มีมากถึง 241 sublayers รวมความหนาเกิน 8 ไมโครเมตร
การควบคุมความเครียดในชั้นกลางของเวเฟอร์ช่วยลดข้อบกพร่องบริเวณขอบ
การใช้ carbon doping ช่วยลด lattice mismatch ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเติบโตบน quartz reactor อาจทำให้อุณหภูมิผันผวน ต้องควบคุมอย่างระมัดระวัง
การพัฒนา 3D DRAM เป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มการเปลี่ยนจาก planar DRAM สู่ stacked DRAM

https://www.tomshardware.com/tech-industry/next-generation-3d-dram-approaches-reality-as-scientists-achieve-120-layer-stack-using-advanced-deposition-techniques

ขุมทรัพย์ในถังขยะ – เมื่อ SSD ระดับโปรกลายเป็นของฟรี

ลองจินตนาการว่าคุณกำลังเดินผ่านถังขยะ แล้วพบกับ SSD ระดับโปรจำนวน 6 ตัว รวมความจุถึง 6TB ที่ยังใช้งานได้อยู่ — นั่นคือสิ่งที่ผู้ใช้ Reddit ชื่อ DogeBoi6 เจอเข้าโดยบังเอิญ

เขาพบ SSD Samsung 850 Pro ขนาด 1TB จำนวน 6 ตัว ถูกทิ้งไว้โดยไม่ใส่ใจ และตัดสินใจนำกลับมาใช้เพื่อดาวน์โหลดคลังเกม Steam ทั้งหมดของเขา แม้จะไม่รู้ว่า SSD เหล่านี้เคยผ่านการใช้งานแบบไหนมาก่อน แต่เขาก็ไม่กังวล เพราะไม่ได้วางแผนจะเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในนั้น

Samsung 850 Pro เปิดตัวครั้งแรกในปี 2014 ใช้เทคโนโลยี V-NAND รุ่นแรก มีความเร็วอ่าน/เขียนสูงสุดถึง 550MB/s และ 520MB/s ตามลำดับ พร้อม IOPS สูงถึง 100K/90K และมาพร้อมกับการรับประกัน 10 ปี หรือ 150–300 TBW ซึ่งถือว่ายาวนานและมั่นใจในความทนทาน

แม้ SSD เหล่านี้จะหมดระยะรับประกันไปแล้ว แต่ก็ยังถือว่าเป็นอุปกรณ์ที่มีคุณภาพสูง และสามารถใช้งานได้ดีในงานที่ไม่ต้องการความเสถียรระดับมืออาชีพ เช่น การเก็บเกมหรือไฟล์ที่สามารถดาวน์โหลดใหม่ได้

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
ผู้ใช้ Reddit พบ SSD Samsung 850 Pro ขนาด 1TB จำนวน 6 ตัวในถังขยะ
รวมความจุทั้งหมด 6TB และวางแผนใช้เก็บคลังเกม Steam
ไม่ทราบประวัติการใช้งาน SSD เหล่านี้ แต่คาดว่าอาจเคยใช้ในเซิร์ฟเวอร์
ผู้ใช้ไม่เก็บข้อมูลสำคัญใน SSD เหล่านี้เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยง
Samsung 850 Pro เปิดตัวในปี 2014 และถือว่าเป็น SSD ระดับสูงในยุคนั้น
ใช้เทคโนโลยี V-NAND รุ่นแรก มีความเร็วอ่าน/เขียนสูงสุด 550/520MB/s
มี IOPS สูงถึง 100K/90K และรองรับ AES encryption
รับประกัน 10 ปี หรือ 150–300 TBW แล้วแต่รุ่นและแหล่งข้อมูล
SSD เหล่านี้หมดระยะรับประกันแล้ว แต่ยังใช้งานได้ในระดับทั่วไป
เป็นตัวอย่างของการนำอุปกรณ์เก่ากลับมาใช้ใหม่อย่างคุ้มค่า

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Samsung 850 Pro เคยเป็น SSD SATA ที่เร็วที่สุดในตลาดช่วงเปิดตัว
มีความทนทานสูงและใช้พลังงานต่ำ เหมาะกับงานหนักและเกมเมอร์
ราคาเปิดตัวอยู่ที่ประมาณ $730 ต่อ 1TB ซึ่งถือว่าสูงมากในยุคนั้น
รองรับระบบปฏิบัติการหลากหลาย เช่น Windows, Linux, Server
สามารถใช้ซอฟต์แวร์ Samsung Magician เพื่อตรวจสอบสุขภาพ SSD
การใช้ SSD เก่าในงานที่ไม่สำคัญช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์ได้ดี

https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/lucky-user-finds-6tb-of-free-ssd-storage-while-dumpster-diving-finder-plans-to-use-the-six-1tb-samsung-850-pro-ssds-to-download-entire-steam-library

เมื่อแฟลชเมมโมรีกลายเป็นหน่วยความจำใกล้ GPU – ก้าวใหม่ของ Kioxia สู่ยุค AI

ลองจินตนาการว่า SSD ที่คุณรู้จักไม่ใช่แค่ที่เก็บข้อมูลอีกต่อไป แต่กลายเป็นหน่วยความจำที่อยู่ใกล้ GPU มากพอที่จะช่วยประมวลผลโมเดล AI ขนาดมหึมาได้แบบทันทีทันใด นั่นคือสิ่งที่ Kioxia กำลังทำอยู่กับโมดูลต้นแบบ High Bandwidth Flash (HBF) ขนาด 5TB ที่มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 64 GB/s

ต่างจาก HBM (High Bandwidth Memory) ที่ใช้ DRAM เป็นหลัก HBF ใช้ NAND flash ซึ่งมีความจุมากกว่า 8–16 เท่า และยังคงข้อมูลได้ถาวร ทำให้เหมาะกับงาน AI ที่ต้องเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง โดยใช้พลังงานน้อยลง

โมดูลนี้เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 ซึ่งมีแบนด์วิดธ์รวมถึง 128 GB/s แบบ bidirectional โดยใช้เทคนิค PAM4 เพื่อเพิ่มความเร็วการส่งข้อมูล และลดปัญหาการรบกวนสัญญาณด้วยการจัดวาง controller แบบ daisy-chain ข้าง NAND โดยตรง

แม้จะมีข้อจำกัดเรื่อง latency เพราะ NAND ยังช้ากว่า DRAM หลายเท่า แต่ Kioxia ใช้เทคนิค prefetching และ caching เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลต่อเนื่องเร็วขึ้นพอสำหรับงาน AI อย่างการวิเคราะห์กราฟขนาดใหญ่หรือ checkpoint โมเดล

ที่น่าสนใจคือ โมดูลนี้ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ซึ่งมีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่าระบบ SSD แบบเดิมมาก และสามารถขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม ทำให้สามารถสร้างระบบที่มี 80TB และแบนด์วิดธ์รวมกว่า 1TB/s ได้ในอนาคต

นี่ไม่ใช่แค่การทดลอง แต่เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัยระดับชาติของญี่ปุ่น (NEDO) เพื่อรองรับยุค post-5G/6G และการประมวลผล AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วใน MEC (Mobile Edge Computing)

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Kioxia เปิดตัวโมดูลแฟลช HBF ขนาด 5TB ความเร็ว 64 GB/s
ใช้ NAND flash แทน DRAM เพื่อเพิ่มความจุ 8–16 เท่า
เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 พร้อม PAM4 signaling ความเร็ว 128 Gbps ต่อ link
ใช้ controller แบบ daisy-chain ลดปัญหาคอขวดและสัญญาณรบกวน
latency สูงกว่า DRAM แต่แก้ด้วย prefetching และ caching
ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ต่อโมดูล มีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูง
ขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม
รองรับการใช้งานใน MEC, AI checkpoint, Big Data และ IoT
เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัย NEDO เพื่อรองรับ post-5G/6G
โมดูลยังอยู่ในขั้นต้นแบบ แต่มี roadmap สำหรับการใช้งานจริงในอนาคต

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
PCIe 6.0 มีแบนด์วิดธ์รวม 128 GB/s bidirectional บน x16 lanes
PAM4 เพิ่มความเร็วต่อสัญญาณแต่ไวต่อ noise ต้องใช้ error correction
HBM2E มี throughput ต่อ stack ประมาณ 1024 GB/s แต่ใช้ DRAM
MEC servers ช่วยลด latency โดยประมวลผลใกล้ผู้ใช้มากขึ้น
Kioxia มีแผนขยายโรงงานในญี่ปุ่นเพื่อรองรับความต้องการ flash ที่เพิ่มขึ้น
โมดูลนี้อาจกลายเป็น “near-memory” ที่อยู่ใกล้ GPU มากกว่าที่เคย

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/kioxias-new-5tb-64-gb-s-flash-module-puts-nand-toward-the-memory-bus-for-ai-gpus-hbf-prototype-adopts-familiar-ssd-form-factor

Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent

ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง

Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug

สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่

Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง

นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น

สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว
ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน
system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens
ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้
ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ
ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน
มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง
ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ
ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ
Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science
การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production
การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent
การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ
การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent

https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/

ทุกสิ่งเชื่อมโยงกัน – เมื่อสถิติไม่สามารถแยกสิ่งใดออกจากกันได้จริง

ลองจินตนาการว่าเรากำลังวิเคราะห์ข้อมูลจากโลกจริง ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมมนุษย์ สุขภาพ การศึกษา หรือแม้แต่ความชอบส่วนตัว คุณอาจคิดว่าบางตัวแปรไม่มีความเกี่ยวข้องกันเลย เช่น สีโปรดกับรายได้ แต่ในความเป็นจริง ทุกตัวแปรมีความสัมพันธ์กันในระดับหนึ่งเสมอ

นี่คือแนวคิดที่ Gwern เรียกว่า “Everything is correlated” หรือ “crud factor” ซึ่งหมายถึงว่าในโลกจริง ไม่มีตัวแปรใดที่มีความสัมพันธ์เป็นศูนย์อย่างแท้จริง แม้แต่ตัวแปรที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันเลยก็ยังมีความสัมพันธ์เล็กน้อยที่สามารถตรวจจับได้เมื่อมีข้อมูลมากพอ

สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามใหญ่ในวงการสถิติ โดยเฉพาะการทดสอบสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis) ที่มักตั้งสมมติฐานว่า “ไม่มีความสัมพันธ์” หรือ “ไม่มีผล” ซึ่งในโลกจริง สมมติฐานนี้แทบจะไม่มีวันเป็นจริงเลย

นักสถิติหลายคน เช่น Meehl, Nunnally, และ Thorndike ต่างชี้ว่า เมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่พอ ทุกความสัมพันธ์จะกลายเป็น “มีนัยสำคัญทางสถิติ” แม้จะไม่มีความหมายในเชิงปฏิบัติเลยก็ตาม

Gwern เสนอว่าเราควรเปลี่ยนวิธีคิดใหม่: แทนที่จะถามว่า “มีความสัมพันธ์หรือไม่” เราควรถามว่า “ความสัมพันธ์นั้นมีความหมายหรือไม่” และควรให้ความสำคัญกับขนาดของผลมากกว่าค่า p-value

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
แนวคิด “Everything is correlated” หมายถึงทุกตัวแปรในโลกจริงมีความสัมพันธ์กันในระดับหนึ่ง
ความสัมพันธ์เหล่านี้ไม่ใช่ความผิดพลาดจากการสุ่ม แต่เป็นผลจากโครงสร้างเชิงสาเหตุที่ซับซ้อน
การทดสอบสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis) มักจะล้มเหลว เพราะสมมติฐานนั้นแทบไม่เคยเป็นจริง
เมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่พอ สมมติฐานศูนย์จะถูกปฏิเสธเสมอ แม้ผลจะไม่มีความหมายในเชิงปฏิบัติ
แนวคิดนี้มีชื่อเรียกหลายแบบ เช่น “crud factor”, “ambient correlational noise”, “coefficients are never zero”
Thorndike เคยกล่าวว่า “ในธรรมชาติมนุษย์ คุณลักษณะที่ดีมักจะมาคู่กัน”
การจำลอง Monte Carlo แสดงให้เห็นว่าแม้ตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องกันก็ยังมีความสัมพันธ์เล็กน้อย
แนวคิดนี้มีผลต่อการสร้างโมเดลเชิงสาเหตุ การตีความโมเดล และการออกแบบการทดลอง
การใช้หลัก “bet on sparsity” ช่วยให้เราเน้นตัวแปรสำคัญที่มีผลมากที่สุด
ตัวแปรที่ไม่มีความสัมพันธ์เลยอาจเป็นสัญญาณว่าข้อมูลมีปัญหา เช่น การวัดผิด หรือการสุ่มตอบ

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Meehl เสนอว่าในจิตวิทยา สมมติฐานศูนย์ควรถือว่า “เป็นเท็จเสมอ”
Webster & Starbuck วิเคราะห์กว่า 14,000 ความสัมพันธ์ในงานวิจัย พบว่าค่าเฉลี่ยของ “crud factor” อยู่ที่ r ≈ 0.09
การใช้ p-value เป็นเกณฑ์เดียวในการตัดสินใจอาจนำไปสู่การตีความผิด
นักสถิติหลายคนเสนอให้ใช้การประมาณค่าผล (effect size) แทนการทดสอบความมีนัยสำคัญ
ความสัมพันธ์เล็ก ๆ อาจเกิดจากตัวแปรแฝง เช่น ความฉลาด, ความตื่นตัว, หรือสภาพแวดล้อม

https://gwern.net/everything

เมื่อเมืองหนึ่งในญี่ปุ่นลุกขึ้นมาบอกว่า “พอแล้วกับจอ!”

ลองจินตนาการว่าเมืองที่คุณอยู่ประกาศแนะนำให้ทุกคนใช้สมาร์ตโฟนไม่เกินวันละ 2 ชั่วโมง (นอกเวลางานหรือเรียน) ไม่ใช่เพราะต้องการควบคุมชีวิตคุณ แต่เพราะห่วงสุขภาพจิตและการนอนหลับของประชาชน

นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นในเมืองโทโยอาเกะ ประเทศญี่ปุ่น ซึ่งกำลังพิจารณาร่างข้อเสนอที่ไม่บังคับใช้ตามกฎหมาย ไม่มีบทลงโทษ แต่มีเป้าหมายชัดเจน: ลดผลกระทบจากการใช้หน้าจอมากเกินไป โดยเฉพาะในเด็กและเยาวชน

ข้อเสนอแนะนำให้เด็กประถมเลิกใช้สมาร์ตโฟนหลัง 21.00 น. และเด็กมัธยมต้นขึ้นไปหลัง 22.00 น. โดยอ้างอิงจากผลสำรวจที่พบว่าเยาวชนญี่ปุ่นใช้เวลาออนไลน์เฉลี่ยมากกว่า 5 ชั่วโมงต่อวันในวันธรรมดา

แม้ข้อเสนอจะได้รับเสียงชื่นชมจากบางฝ่าย แต่ก็มีเสียงวิจารณ์ไม่น้อย โดยเฉพาะจากผู้ใช้โซเชียลที่มองว่า “สองชั่วโมงมันน้อยเกินไป” และ “ควรปล่อยให้ครอบครัวตัดสินใจเอง”

นายกเทศมนตรีออกมาชี้แจงว่า ข้อเสนอไม่ได้บังคับ และยังยอมรับว่าสมาร์ตโฟนเป็นสิ่งจำเป็นในชีวิตประจำวัน แต่ก็หวังว่าคำแนะนำนี้จะช่วยให้คนตระหนักถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้มากเกินไป

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
เมืองโทโยอาเกะเสนอให้จำกัดเวลาใช้สมาร์ตโฟนไม่เกิน 2 ชั่วโมงต่อวัน (นอกงาน/เรียน)
ข้อเสนอเป็นแนวทาง ไม่ใช่กฎหมาย ไม่มีบทลงโทษ
เด็กประถมควรเลิกใช้สมาร์ตโฟนหลัง 21.00 น. และมัธยมต้นขึ้นไปหลัง 22.00 น.
เป้าหมายคือป้องกันปัญหาสุขภาพจิตและการนอนหลับจากการใช้หน้าจอมากเกินไป
นายกเทศมนตรียืนยันว่าแนวทางนี้ไม่บังคับ และยอมรับว่าสมาร์ตโฟนมีประโยชน์
ข้อเสนอจะเข้าสู่การพิจารณาในสัปดาห์หน้า และอาจมีผลบังคับใช้ในเดือนตุลาคม
เคยมีกรณีคล้ายกันในจังหวัดคางาวะ ปี 2020 ที่จำกัดเวลาเล่นเกมของเด็ก
ผลสำรวจจาก Children and Families Agency พบว่าเยาวชนญี่ปุ่นใช้เวลาออนไลน์เฉลี่ย 5 ชั่วโมงต่อวัน

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
การใช้หน้าจอมากเกินไปเชื่อมโยงกับภาวะซึมเศร้า วิตกกังวล และปัญหาการนอนในวัยรุ่น
สมาร์ตโฟนมีผลต่อการหลั่งเมลาโทนิน ทำให้ร่างกายเข้าใจผิดว่า “ยังไม่ถึงเวลานอน”
การจำกัดเวลาใช้หน้าจอช่วยเพิ่มคุณภาพการนอนและสมาธิในการเรียน
หลายประเทศเริ่มรณรงค์ “Digital Detox” เพื่อให้ประชาชนพักจากหน้าจอ
การใช้สมาร์ตโฟนมากเกินไปในเด็กเล็กอาจส่งผลต่อพัฒนาการทางภาษาและสังคม

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/22/japan-city-proposes-two-hour-daily-smartphone-limit

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

เมื่อภาพธรรมดากลายเป็นช่องโหว่ – และ AI ก็ไม่เห็นภัยที่ซ่อนอยู่ในพิกเซล

ลองจินตนาการว่าคุณอัปโหลดภาพธรรมดา ๆ ไปยังระบบ AI เพื่อให้ช่วยวิเคราะห์ แต่เบื้องหลังภาพนั้นกลับมีคำสั่งลับที่ถูกซ่อนไว้ และเมื่อภาพถูกปรับขนาดโดยระบบก่อนส่งเข้าโมเดล คำสั่งนั้นก็ถูก “ปลุก” ขึ้นมาโดยที่คุณไม่รู้ตัว

นี่คือสิ่งที่นักวิจัยจาก Trail of Bits ค้นพบและสาธิตผ่านการโจมตีแบบ image scaling prompt injection ซึ่งสามารถใช้ขโมยข้อมูลผู้ใช้จากระบบ AI ที่ใช้งานจริง เช่น Google Gemini CLI, Vertex AI Studio, Google Assistant และ Genspark โดยอาศัยช่องโหว่จากการปรับขนาดภาพ (downscaling) ที่ทำให้คำสั่งที่ซ่อนอยู่ในภาพถูกเปิดเผยเมื่อ resolution เปลี่ยน

การโจมตีนี้อาศัยหลักการของ Nyquist–Shannon sampling theorem และการวิเคราะห์พฤติกรรมของอัลกอริธึมปรับขนาดภาพ เช่น bicubic, bilinear และ nearest neighbor ซึ่งแต่ละแบบมีจุดอ่อนต่างกัน นักวิจัยจึงสร้างเครื่องมือชื่อ “Anamorpher” เพื่อออกแบบภาพที่สามารถโจมตีระบบ AI ได้โดยเฉพาะ

ผลลัพธ์คือการโจมตีที่สามารถสั่งให้ AI ทำงานโดยไม่ต้องมีการยืนยันจากผู้ใช้ เช่น ส่งข้อมูลจาก Google Calendar ไปยังอีเมลของแฮกเกอร์ โดยใช้การตั้งค่า trust=True ใน Gemini CLI ซึ่งเป็นค่าดีฟอลต์ที่เปิดช่องให้โจมตีได้ง่าย

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
การโจมตีใช้ภาพที่ดูปลอดภัย แต่มีคำสั่งซ่อนอยู่เมื่อถูกปรับขนาด
ระบบ AI เช่น Gemini CLI, Vertex AI Studio, Google Assistant และ Genspark ถูกโจมตีสำเร็จ
การโจมตีอาศัยการปรับขนาดภาพที่ทำให้คำสั่งลับถูกเปิดเผย
ใช้ค่าดีฟอลต์ trust=True ใน Gemini CLI เพื่อข้ามการยืนยันจากผู้ใช้
คำสั่งในภาพสามารถสั่งให้ AI ส่งข้อมูลผู้ใช้ไปยังแฮกเกอร์ได้
อัลกอริธึมปรับขนาดภาพที่ถูกใช้ ได้แก่ bicubic, bilinear และ nearest neighbor
เครื่องมือ “Anamorpher” ถูกพัฒนาเพื่อสร้างภาพโจมตีโดยเฉพาะ
การโจมตีสามารถใช้กับระบบที่ไม่มีการแสดง preview ของภาพที่ถูกปรับขนาด
การโจมตีนี้เป็นรูปแบบใหม่ของ multi-modal prompt injection
นักวิจัยเสนอให้แสดงภาพที่ถูกปรับขนาดให้ผู้ใช้เห็นก่อนส่งเข้าโมเดล

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
การโจมตีแบบนี้คล้ายกับการฝังคำสั่งใน metadata หรือ steganography แต่ใช้การปรับขนาดแทน
ระบบ AI บนมือถือและ edge devices มีความเสี่ยงสูงเพราะใช้การปรับขนาดภาพบ่อย
การโจมตีสามารถใช้ร่วมกับเทคนิคอื่น เช่น semantic injection และ polyglot payloads
การใช้ภาพ checkerboard, Moiré และ concentric circles ช่วยวิเคราะห์อัลกอริธึมปรับขนาด
การโจมตีแบบนี้อาจขยายไปยังระบบ voice AI และการแปลงภาพแบบ upscaling ในอนาคต


https://blog.trailofbits.com/2025/08/21/weaponizing-image-scaling-against-production-ai-systems/

Excel เปลี่ยนโฉม – เมื่อ AI เข้าไปอยู่ในทุกเซลล์ด้วยฟังก์ชัน =COPILOT()

ลองจินตนาการว่าแทนที่จะต้องเขียนสูตรยาว ๆ หรือใช้ฟังก์ชันซับซ้อนใน Excel คุณสามารถพิมพ์ประโยคธรรมดา เช่น “สรุปความคิดเห็นของลูกค้าในเซลล์ A2” แล้ว Excel จะจัดการให้คุณทันที นั่นคือสิ่งที่ Microsoft กำลังทำกับฟังก์ชันใหม่ชื่อว่า =COPILOT()

ฟังก์ชันนี้ฝังอยู่ในเซลล์ Excel โดยตรง ไม่ใช่แค่แถบด้านข้างหรือปลั๊กอินอีกต่อไป ผู้ใช้สามารถพิมพ์คำสั่งเป็นภาษาธรรมชาติ พร้อมระบุช่วงเซลล์ที่ต้องการให้ AI วิเคราะห์ แล้วผลลัพธ์จะเปลี่ยนตามข้อมูลต้นทางแบบเรียลไทม์

ตัวอย่างการใช้งานมีตั้งแต่การสรุปความคิดเห็นของลูกค้า การจัดหมวดหมู่ข้อมูล การสร้างตาราง ไปจนถึงการแสดงอีโมจิประกอบความรู้สึก ฟังก์ชันนี้ยังสามารถทำงานร่วมกับสูตร Excel เดิม เช่น IF, SWITCH, LAMBDA และ WRAPROWS ได้อย่างลื่นไหล

แม้จะยังอยู่ในช่วงเบต้า และจำกัดเฉพาะผู้ใช้ Microsoft 365 Copilot บน Windows และ Mac แต่ Microsoft มีแผนจะขยายไปยัง Excel เวอร์ชันเว็บในเร็ว ๆ นี้

ข้อมูลในข่าว
Microsoft เปิดตัวฟังก์ชันใหม่ใน Excel ชื่อว่า =COPILOT()
ผู้ใช้สามารถพิมพ์คำสั่งเป็นภาษาธรรมชาติในเซลล์ Excel ได้โดยตรง
ฟังก์ชันสามารถสรุปข้อมูล จัดหมวดหมู่ และสร้างตารางจากข้อมูลในชีต
ทำงานร่วมกับสูตร Excel เดิม เช่น IF, SWITCH, LAMBDA และ WRAPROWS
ผลลัพธ์เปลี่ยนตามข้อมูลต้นทางแบบอัตโนมัติ
ใช้ได้กับ Excel บน Windows (เวอร์ชัน 2509+) และ Mac (เวอร์ชัน 16.101+)
รองรับสูงสุด 100 ครั้งต่อ 10 นาที และ 300 ครั้งต่อชั่วโมง
ข้อมูลที่ใช้ในฟังก์ชันจะไม่ถูกนำไปฝึกโมเดล AI
ฟังก์ชันนี้มาแทน LABS.GENERATIVEAI ที่เคยทดลองในปี 2023

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
GPT-4.1-mini เป็นโมเดลที่ใช้ใน Excel Copilot เพื่อความเร็วและความแม่นยำ
การฝัง AI ในเซลล์ Excel เป็นการเปลี่ยนแนวคิดจาก “ผู้ช่วย” เป็น “ผู้ร่วมงาน”
ฟังก์ชันนี้ช่วยลดภาระการเขียนสูตรซับซ้อนสำหรับผู้ใช้ทั่วไป
สามารถใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความ เช่น รีวิวสินค้า
การใช้ AI ใน Excel ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
Microsoft มีแผนจะเพิ่มการเชื่อมต่อกับข้อมูลภายนอก เช่น เว็บหรือฐานข้อมูลองค์กรในอนาคต

https://www.techradar.com/pro/no-escape-from-ai-now-microsoft-is-shoving-copilot-into-every-excel-cell

เล่าเรื่องใหม่: เมื่อการแก้สายตาไม่ต้องพึ่งเลเซอร์อีกต่อไป

ลองจินตนาการว่าคุณสามารถแก้ปัญหาสายตาสั้นได้ในเวลาเพียงหนึ่งนาที โดยไม่ต้องใช้เลเซอร์ ไม่ต้องผ่าตัด และไม่ต้องเจ็บตาเลย นั่นคือสิ่งที่นักวิจัยจาก Occidental College และ UC Irvine กำลังพัฒนาอยู่ ผ่านเทคนิคใหม่ที่เรียกว่า “Electromechanical Reshaping” หรือ EMR

EMR คือการใช้กระแสไฟฟ้าอ่อน ๆ ผ่านเลนส์แพลตินัมที่ออกแบบพิเศษให้มีรูปทรงของกระจกตาที่ถูกต้อง เมื่อนำเลนส์นี้วางบนดวงตาในสารละลายคล้ายกับน้ำตา แล้วปล่อยไฟฟ้าเข้าไป จะเกิดการเปลี่ยนแปลงค่า pH ในเนื้อเยื่อ ทำให้เนื้อเยื่ออ่อนตัวและสามารถปรับรูปทรงได้ เมื่อหยุดกระแสไฟฟ้า ค่า pH กลับสู่ปกติ เนื้อเยื่อก็จะ “ล็อก” รูปทรงใหม่ไว้

เทคนิคนี้ใช้เวลาเท่ากับ LASIK แต่ไม่ต้องตัดเนื้อเยื่อ ไม่ต้องใช้เครื่องมือราคาแพง และไม่เสี่ยงต่อผลข้างเคียงจากการผ่าตัด เช่น ตาแห้งหรือการติดเชื้อ

ทีมวิจัยทดลองกับดวงตากระต่าย 12 ลูก โดย 10 ลูกจำลองให้มีภาวะสายตาสั้น ผลลัพธ์คือสามารถปรับความโค้งของกระจกตาให้ตรงตามเป้าหมายได้สำเร็จ โดยไม่มีเซลล์ตาเสียหาย และยังมีแนวโน้มว่าเทคนิคนี้อาจใช้รักษาภาวะกระจกตาขุ่นจากสารเคมีได้ด้วย ซึ่งปัจจุบันต้องรักษาด้วยการปลูกถ่ายกระจกตาเท่านั้น

แม้จะยังอยู่ในขั้นทดลองกับสัตว์ แต่ EMR ถือเป็นความหวังใหม่ของการแก้สายตาแบบไม่ต้องผ่าตัด และอาจเปลี่ยนอนาคตของการรักษาสายตาไปอย่างสิ้นเชิง

ข้อมูลในข่าว
นักวิจัยพัฒนาเทคนิค Electromechanical Reshaping (EMR) เพื่อแก้สายตาโดยไม่ใช้เลเซอร์
EMR ใช้เลนส์แพลตินัมและกระแสไฟฟ้าอ่อนเพื่อปรับรูปทรงกระจกตา
การเปลี่ยนค่า pH ทำให้เนื้อเยื่ออ่อนตัวและสามารถปรับรูปทรงได้
ทดลองกับดวงตากระต่าย 12 ลูก โดย 10 ลูกจำลองภาวะสายตาสั้น
ผลลัพธ์คือสามารถปรับความโค้งของกระจกตาได้ตรงตามเป้าหมาย
ไม่มีเซลล์ตาเสียหาย และอาจใช้รักษาภาวะกระจกตาขุ่นจากสารเคมีได้
ใช้เวลาประมาณ 1 นาทีเท่ากับ LASIK แต่ไม่ต้องผ่าตัดหรือใช้เครื่องมือราคาแพง
ทีมวิจัยประกอบด้วย Michael Hill และ Brian Wong
งานวิจัยนำเสนอในงานประชุม American Chemical Society เดือนสิงหาคม 2025

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
LASIK มีอัตราความสำเร็จสูง แต่มีความเสี่ยง เช่น ตาแห้งหรือการติดเชื้อ
EMR เป็นเทคนิคที่ไม่ต้องตัดเนื้อเยื่อ จึงลดความเสี่ยงต่อโครงสร้างตาเสียหาย
เทคนิคอื่นที่ไม่ใช้เลเซอร์ เช่น Orthokeratology และ Conductive Keratoplasty ก็มีการใช้งาน
EMR อาจเป็นทางเลือกที่ถูกกว่าและปลอดภัยกว่าในอนาคต
การเปลี่ยนแปลงค่า pH ในเนื้อเยื่อเป็นหลักการที่ใช้ในหลายงานวิจัยด้านชีวเคมี
การทดลองในสัตว์เป็นขั้นตอนแรกก่อนเข้าสู่การทดลองในมนุษย์และการอนุมัติจาก FDA

https://medicalxpress.com/news/2025-08-alternative-lasik-lasers.html

เรื่องเล่าจากศาล: เมื่อ T-Mobile ขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้าโดยไม่ขออนุญาต

ลองจินตนาการว่าโทรศัพท์มือถือของคุณคือเครื่องติดตามตัวที่คุณพกติดตัวตลอดเวลา ทุกครั้งที่เชื่อมต่อกับเสาสัญญาณ มันจะส่งข้อมูลตำแหน่งของคุณไปยังผู้ให้บริการเครือข่าย และข้อมูลนี้สามารถกลายเป็นประวัติการเคลื่อนไหวที่ละเอียดมากของคุณได้

ตั้งแต่ก่อนปี 2019 T-Mobile และ Sprint (ซึ่งถูกควบรวมในปี 2020) ได้ขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้าแบบเรียลไทม์ให้กับบริษัทตัวกลาง เช่น LocationSmart และ Zumigo โดยไม่ได้ตรวจสอบว่าผู้ซื้อได้รับความยินยอมจากลูกค้าหรือไม่ ซึ่งนำไปสู่การละเมิดสิทธิส่วนบุคคลอย่างร้ายแรง

แม้จะมีการเปิดเผยการละเมิดตั้งแต่ปี 2018 แต่กว่าที่ FCC จะลงโทษก็ใช้เวลาหลายปี จนในปี 2025 ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ได้ตัดสินให้ T-Mobile ต้องจ่ายค่าปรับรวม $92 ล้าน โดยปฏิเสธข้อโต้แย้งของบริษัทที่อ้างว่าไม่ได้ละเมิดกฎหมาย และว่าการขายข้อมูลนั้นไม่เข้าข่ายข้อมูลที่ต้องได้รับความคุ้มครองตามกฎหมาย

ข้อมูลในข่าว
ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ ตัดสินให้ T-Mobile ต้องจ่ายค่าปรับ $92 ล้านจากการขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้า
ข้อมูลถูกขายให้กับ LocationSmart และ Zumigo โดยไม่มีการตรวจสอบความยินยอมจากลูกค้า
การละเมิดถูกเปิดเผยตั้งแต่ปี 2018 แต่ FCC เพิ่งลงโทษในปี 2024 และศาลตัดสินในปี 2025
T-Mobile และ Sprint ไม่ปฏิเสธข้อเท็จจริง แต่โต้แย้งว่าการกระทำไม่ผิดกฎหมาย
ศาลชี้ว่า T-Mobile สละสิทธิ์ในการขอพิจารณาคดีโดยคณะลูกขุน เพราะเลือกจ่ายค่าปรับและยื่นอุทธรณ์โดยตรง
FCC ยังปรับ AT&T $57.3 ล้าน และ Verizon $46.9 ล้านจากกรณีคล้ายกัน
การขายข้อมูลตำแหน่งถูกมองว่าเป็นการละเมิด Communications Act มาตรา 222

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
ข้อมูลตำแหน่ง (Location Data) ถือเป็นข้อมูลที่อ่อนไหวที่สุด เพราะสามารถเปิดเผยกิจวัตรและความสัมพันธ์ส่วนตัว
การขายข้อมูลให้กับตัวกลางเปิดช่องให้บุคคลที่สาม เช่น เจ้าหน้าที่รัฐ ใช้ติดตามบุคคลโดยไม่ขออนุญาต
การละเมิดสิทธิส่วนบุคคลในรูปแบบนี้เคยนำไปสู่การติดตามผู้พิพากษาและเจ้าหน้าที่ตำรวจในรัฐ Missouri
การตัดสินครั้งนี้ถือเป็นชัยชนะของผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว และเป็นแบบอย่างสำคัญในวงการโทรคมนาคม
T-Mobile เคยเผชิญคดีละเมิดข้อมูลมาแล้วในปี 2021 และจ่ายค่าชดเชยกว่า $350 ล้าน

https://arstechnica.com/tech-policy/2025/08/t-mobile-claimed-selling-location-data-without-consent-is-legal-judges-disagree/

เมื่อ CISO กลายเป็นแพะรับบาปหลังเหตุการณ์ ransomware

ลองจินตนาการว่าคุณเป็น CISO ที่ทำงานอย่างหนักเพื่อป้องกันภัยไซเบอร์ แต่วันหนึ่งบริษัทของคุณโดนโจมตีด้วย ransomware และแม้คุณจะทำตามแผนรับมือทุกขั้นตอน คุณก็ยังถูกปลดออกจากตำแหน่ง

นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในองค์กรจำนวนมาก จากรายงานของ Sophos พบว่า 25% ของ CISO ถูกเปลี่ยนตัวหลังเกิดเหตุการณ์ ransomware โดยไม่จำเป็นต้องเป็นความผิดของพวกเขาโดยตรง

ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า การปลด CISO มักเกิดจากแรงกดดันของบอร์ดบริหารที่ต้องการ “รีเซ็ตภาพลักษณ์” มากกว่าการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ บางครั้ง CISO ถูกปลดแม้ระบบตรวจจับทำงานดี แผนรับมือถูกดำเนินการครบ และการกู้คืนข้อมูลอยู่ใน SLA

ยิ่งไปกว่านั้น บางองค์กรยังไม่ให้ CISO เข้าร่วมประชุมสำคัญ เพราะกลัวว่าจะ “ขัดขวางธุรกิจ” ซึ่งทำให้การตัดสินใจด้านความปลอดภัยถูกละเลย และนำไปสู่ช่องโหว่ที่ถูกโจมตีในภายหลัง

ข้อมูลจากรายงานข่าวและการวิเคราะห์
25% ของ CISO ถูกเปลี่ยนตัวหลังเกิดเหตุการณ์ ransomware
การปลด CISO มักเกิดจากแรงกดดันของบอร์ด ไม่ใช่ความผิดโดยตรง
หากแผนรับมือทำงานดี การปลดอาจส่งสัญญาณผิดภายในองค์กร
ช่องโหว่ที่ถูกโจมตีมักเป็นช่องที่ “รู้ว่ามี” แต่ไม่ได้รับการแก้ไข
40% ของผู้ตอบแบบสอบถามยอมรับว่าโจมตีมาจากช่องโหว่ที่รู้แต่ไม่ได้จัดการ
สาเหตุหลักของ ransomware คือช่องโหว่ (32%) และ credential ที่ถูกขโมย (23%)
อีเมลและ phishing ยังเป็นช่องทางโจมตีหลัก (รวมกัน 37%)
บาง CISO ลาออกเองเพราะความเครียดและความขัดแย้งหลังเหตุการณ์
การเปรียบเทียบ CISO กับ “นักดับเพลิง” ชี้ว่าพวกเขาคือผู้รับมือ ไม่ใช่ต้นเหตุ
การไม่ให้ CISO เข้าร่วมประชุมสำคัญทำให้ความปลอดภัยถูกละเลย

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
รายงาน Sophos ปี 2025 สำรวจจาก 3,400 ผู้บริหาร IT ใน 17 ประเทศ
41% ของทีมที่ถูกโจมตีมีความเครียดสูง และ 31% มีการลาหยุดจากปัญหาสุขภาพจิต
ค่าใช้จ่ายในการกู้คืนข้อมูลเฉลี่ยอยู่ที่ $1.53M (ไม่รวมค่าไถ่)
53% ขององค์กรสามารถกู้คืนได้ภายใน 1 สัปดาห์
การเจรจาค่าไถ่ลดลง โดยค่าเฉลี่ยการจ่ายจริงอยู่ที่ $1M
การขาด segmentation และการไม่ทำ tabletop exercise เป็นสาเหตุที่ทำให้ CISO ถูกปลด

https://www.csoonline.com/article/4040156/25-of-security-leaders-replaced-after-ransomware-attack.html

เมื่อชีวิตนักพัฒนาสตาร์ทอัพต้องมาเจอโลกขององค์กรใหญ่

ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักพัฒนาที่เคยทำงานในสตาร์ทอัพเล็ก ๆ มาตลอดชีวิต แล้ววันหนึ่งคุณตัดสินใจ “ขายวิญญาณ” เข้าสู่โลกขององค์กรขนาดใหญ่เพื่อเงินและความมั่นคง นี่คือเรื่องราวของผู้เขียนที่เข้าสู่ชีวิตใหม่ในบริษัทที่เรียกว่า $ENTERPRISE

เขาเริ่มต้นด้วยความตื่นเต้น แต่ไม่นานก็พบกับความวุ่นวายที่ไม่เคยเจอมาก่อน เช่น การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือที่ไม่มีใครรู้ว่าใครดูแล, การใช้เงินอย่างไร้เหตุผล, เพื่อนร่วมงานที่ไม่มีมาตรฐานเดียวกัน, ความเร่งด่วนที่ไม่มีเหตุผล และระบบความปลอดภัยที่กลายเป็น “ละครตัวเลข”

แม้จะมีเรื่องให้บ่นมากมาย แต่เขาก็ยอมรับว่าการทำงานในองค์กรใหญ่มีข้อดี เช่น การได้เขียนโค้ดที่มีคนใช้จริง, โอกาสเติบโตในสายงาน, การได้เรียนรู้จากคนเก่ง และความมั่นคงที่มากกว่าที่เคยมี

ประสบการณ์ในองค์กรใหญ่ที่แตกต่างจากสตาร์ทอัพ
การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือในองค์กรใหญ่เป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน
เครื่องมือบางตัวไม่มีคนดูแล แต่ยังคงใช้งานและเสียค่าใช้จ่ายมหาศาล
การใช้เงินในองค์กรใหญ่ขาดความคุ้มค่า เช่น ใช้ AWS เกินความจำเป็น
โครงการใหญ่ถูกยกเลิกก่อนเปิดตัวเพราะงบเกินนิดเดียว
การขออุปกรณ์เล็ก ๆ เช่นเมาส์ กลับถูกปฏิเสธ
เพื่อนร่วมงานมีความสามารถไม่เท่ากัน และไม่มีการคัดกรองที่ดี
ความเร่งด่วนในองค์กรใหญ่ไม่ชัดเจน ต้องแยกแยะเองว่าเรื่องไหนจริง
ระบบความปลอดภัยกลายเป็นการสร้างตัวเลขเพื่อโชว์ผู้บริหาร
ตำแหน่งในองค์กรไม่ชัดเจน เช่น “หัวหน้าสถาปัตยกรรม” มีหลายคน
ผู้นำใหม่มักทำซ้ำความผิดพลาดเดิม เพราะไม่กล้ายอมรับว่า “ไม่รู้”
ทีมวิศวกรรมแต่ละทีมมีวัฒนธรรมของตัวเอง เหมือนอาณาจักรแยกกัน

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
ปัญหา “tool ownership” เป็นเรื่องใหญ่ในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนทีมบ่อย
การใช้เงินเกินจำเป็นในระบบคลาวด์เป็นปัญหาที่หลายองค์กรกำลังแก้ด้วย FinOps
การขาดมาตรฐานในการจ้างงานส่งผลต่อคุณภาพของทีมและความสามารถในการส่งมอบงาน
การสร้าง “urgency” เทียมเป็นหนึ่งในสาเหตุของ burnout ในสายงานไอที
การวัดความปลอดภัยด้วยตัวเลขแทนการวิเคราะห์เชิงลึกเป็นแนวโน้มที่ถูกวิจารณ์ในวงการ cybersecurity
การมีหลายทีมที่ไม่สื่อสารกันทำให้เกิด “software silos” ซึ่งลดประสิทธิภาพโดยรวมขององค์กร

https://churchofturing.github.io/the-enterprise-experience.html