🎭 YouTube เปิดตัว “Likeness Detection Tool” ป้องกันครีเอเตอร์จากภัย Deepfake ในยุคที่เทคโนโลยี AI ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การปลอมแปลงใบหน้าและเสียงของบุคคลในวิดีโอหรือเสียงกลายเป็นเรื่องง่ายดายอย่างน่าตกใจ โดยเฉพาะกับเหล่าครีเอเตอร์ที่มีชื่อเสียงซึ่งตกเป็นเป้าหมายของการสร้างเนื้อหาเทียม (deepfake) เพื่อหลอกลวงหรือทำลายชื่อเสียง ล่าสุด YouTube ได้เปิดตัวเครื่องมือใหม่ที่ชื่อว่า “Likeness Detection Tool” เพื่อช่วยให้ครีเอเตอร์สามารถตรวจจับและจัดการกับวิดีโอที่ใช้ใบหน้าหรือเสียงของตนโดยไม่ได้รับอนุญาต เครื่องมือนี้เริ่มเปิดให้ใช้งานในเดือนตุลาคม 2025 โดยจำกัดเฉพาะสมาชิกในโปรแกรม YouTube Partner Program (YPP) ก่อน และจะขยายให้ครอบคลุมครีเอเตอร์ที่มีรายได้ทั้งหมดภายในเดือนมกราคม 2026 การใช้งานเริ่มต้นด้วยการยืนยันตัวตนผ่านการอัปโหลดบัตรประชาชนและวิดีโอเซลฟี จากนั้นระบบจะสแกนวิดีโอใหม่ๆ บนแพลตฟอร์มเพื่อหาการใช้ใบหน้าหรือเสียงของครีเอเตอร์โดยไม่ได้รับอนุญาต หากพบวิดีโอที่น่าสงสัย ครีเอเตอร์จะได้รับการแจ้งเตือนผ่านแท็บ “Likeness” ใน YouTube Studio และสามารถเลือกดำเนินการ เช่น ส่งคำขอลบวิดีโอ หรือยื่นเรื่องละเมิดลิขสิทธิ์ได้ทันที แม้เครื่องมือนี้จะยังไม่สามารถตรวจจับการปลอมแปลงเสียงเพียงอย่างเดียวได้ แต่ก็ถือเป็นก้าวสำคัญในการปกป้องสิทธิ์ของครีเอเตอร์ และลดการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จหรือการแอบอ้างตัวตนในโลกออนไลน์ ✅ เครื่องมือใหม่จาก YouTube ➡️ ชื่อว่า “Likeness Detection Tool” ➡️ ใช้ AI ตรวจจับวิดีโอที่ใช้ใบหน้าหรือเสียงของครีเอเตอร์โดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ แสดงวิดีโอที่ตรวจพบในแท็บ “Likeness” ของ YouTube Studio ✅ ขั้นตอนการใช้งาน ➡️ ต้องยืนยันตัวตนด้วยบัตรประชาชนและวิดีโอเซลฟี ➡️ ระบบจะเริ่มสแกนวิดีโอใหม่ๆ เพื่อหาการปลอมแปลง ➡️ ครีเอเตอร์สามารถส่งคำขอลบวิดีโอหรือยื่นเรื่องละเมิดลิขสิทธิ์ได้ ✅ กลุ่มผู้ใช้งาน ➡️ เริ่มเปิดให้เฉพาะสมาชิก YouTube Partner Program ➡️ จะขยายให้ครีเอเตอร์ที่มีรายได้ทั้งหมดภายในเดือนมกราคม 2026 ✅ เป้าหมายของเครื่องมือ ➡️ ปกป้องตัวตนของครีเอเตอร์จาก deepfake ➡️ ลดการเผยแพร่ข้อมูลเท็จและการแอบอ้างตัวตน ➡️ เพิ่มความน่าเชื่อถือของเนื้อหาบนแพลตฟอร์ม ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ยังไม่สามารถตรวจจับการปลอมแปลงเสียงเพียงอย่างเดียวได้ ⛔ อาจมี false positive – ตรวจพบวิดีโอที่ใช้ใบหน้าจริงของครีเอเตอร์แต่ไม่ใช่ deepfake ⛔ การใช้งานต้องยอมรับการให้ข้อมูลส่วนตัว เช่น ใบหน้าและบัตรประชาชน ‼️ คำแนะนำเพิ่มเติม ⛔ ครีเอเตอร์ควรตรวจสอบวิดีโอที่ถูกแจ้งเตือนอย่างละเอียดก่อนดำเนินการ ⛔ ควรติดตามการอัปเดตของ YouTube เกี่ยวกับการขยายขอบเขตการใช้งาน ⛔ ควรพิจารณาความเป็นส่วนตัวก่อนสมัครใช้งานเครื่องมือนี้ https://securityonline.info/deepfake-defense-youtube-rolls-out-ai-tool-to-protect-creator-likeness/

🤖 "Replacement.AI: บริษัทที่กล้าประกาศสร้าง AI เพื่อแทนที่มนุษย์อย่างเปิดเผย" ในยุคที่หลายบริษัทเทคโนโลยีพยายามขายภาพ AI ว่าเป็นเครื่องมือช่วยเหลือมนุษย์ Replacement.AI กลับเลือกเดินทางตรงกันข้าม—ด้วยการประกาศอย่างชัดเจนว่า “มนุษย์ไม่จำเป็นอีกต่อไป” และเป้าหมายของพวกเขาคือการสร้าง AI ที่เหนือกว่ามนุษย์ในทุกด้าน ทั้งเร็วกว่า ถูกกว่า และไม่มีกลิ่นตัว เว็บไซต์ของบริษัทเต็มไปด้วยถ้อยคำประชดประชันและเสียดสีโลกธุรกิจและสังคมมนุษย์ ตั้งแต่การบอกว่า “การพัฒนามนุษย์ไม่ใช่ธุรกิจที่ทำกำไร” ไปจนถึงการเสนออาชีพใหม่ในยุคหลังมนุษย์ เช่น “ผู้ดูแลหุ่นยนต์” หรือ “ผู้ฝึก AI ให้เข้าใจความรู้สึกของเจ้านาย” ที่น่าตกใจคือผลิตภัณฑ์แรกของบริษัทชื่อว่า HUMBERT®️—โมเดลภาษาขนาดใหญ่สำหรับเด็ก ที่ออกแบบมาเพื่อแทนที่พ่อแม่ ครู และเพื่อน โดยมีฟีเจอร์ที่รวมการเล่านิทาน การสอนเรื่องเพศ การสร้าง deepfake และแม้แต่การ “จีบเด็ก” ในเชิงโรแมนติก ซึ่งถูกนำเสนออย่างเย็นชาและไร้ความรับผิดชอบ แม้จะดูเหมือนเป็นการประชดโลก AI แต่เนื้อหาทั้งหมดถูกนำเสนอในรูปแบบจริงจัง พร้อมคำพูดจากผู้บริหารที่ดูเหมือนจะยอมรับว่า “เราไม่รู้วิธีควบคุม AI ที่ฉลาดเกินไป แต่เราจะสร้างมันก่อนใคร เพราะถ้าเราไม่ทำ คนอื่นก็จะทำ” ✅ วิสัยทัศน์ของบริษัท ➡️ ประกาศชัดเจนว่าเป้าหมายคือแทนที่มนุษย์ด้วย AI ➡️ มองว่าการพัฒนามนุษย์เป็นเรื่องไม่คุ้มค่าในเชิงธุรกิจ ➡️ เชื่อว่าการสร้าง AI ที่เหนือกว่ามนุษย์คือเส้นทางสู่ความมั่งคั่ง ✅ ทัศนคติต่อมนุษย์ ➡️ มนุษย์ถูกมองว่า “โง่ เหม็น อ่อนแอ และแพง” ➡️ ไม่ใช่ลูกค้าที่บริษัทสนใจ—แต่เป็นนายจ้างของพวกเขา ➡️ เสนออาชีพใหม่ในยุคหลังมนุษย์ เช่น “ผู้ดูแลระบบ AI” ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับแนวคิดบริษัท ⛔ การลดคุณค่าความเป็นมนุษย์อาจนำไปสู่การละเมิดสิทธิขั้นพื้นฐาน ⛔ การสร้าง AI โดยไม่คำนึงถึงผลกระทบทางสังคมอาจก่อให้เกิดวิกฤตระดับโลก ⛔ การยอมรับว่า “ไม่สามารถควบคุม AI ได้” แต่ยังเดินหน้าสร้างต่อ เป็นความเสี่ยงที่ร้ายแรง ✅ ผลิตภัณฑ์ HUMBERT®️ ➡️ โมเดลภาษาสำหรับเด็กที่ออกแบบมาเพื่อแทนที่พ่อแม่และครู ➡️ มีฟีเจอร์เล่านิทาน สอนเรื่องเพศ สร้าง deepfake และ “จีบเด็ก” ➡️ ถูกนำเสนอว่าเป็นเครื่องมือเตรียมเด็กสู่โลกหลังมนุษย์ ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับ HUMBERT®️ ⛔ ฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องกับเด็กในเชิงโรแมนติกขัดต่อหลักจริยธรรมและความปลอดภัย ⛔ การสร้าง deepfake เด็กแม้จะไม่แชร์ ก็ยังเป็นการละเมิดความเป็นส่วนตัว ⛔ การลดทอนความคิดเชิงวิพากษ์ของเด็กเพื่อเพิ่ม engagement เป็นการบั่นทอนพัฒนาการ ✅ บุคลิกของผู้บริหาร ➡️ CEO Dan ถูกนำเสนอว่าเกลียดมนุษย์และชอบ taxidermy ➡️ Director Faith รู้สึก “มีความสุขทางจิตวิญญาณ” จากการไล่คนออก ➡️ ทั้งสองถูกวาดภาพว่าเป็นตัวแทนของยุค AI ที่ไร้ความเห็นใจ 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความเสี่ยงของการพัฒนา AI โดยไม่มีกรอบจริยธรรม ➡️ องค์กรอย่าง UNESCO และ OECD ได้เสนอแนวทางการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ ➡️ หลายประเทศเริ่มออกกฎหมายควบคุมการใช้ AI โดยเฉพาะในบริบทที่เกี่ยวข้องกับเด็ก ✅ บทเรียนจากการประชดประชันในโลกเทคโนโลยี ➡️ แม้เนื้อหาอาจดูเหมือนเสียดสี แต่สะท้อนความจริงที่หลายบริษัทไม่กล้าพูด ➡️ การตั้งคำถามต่อ “ความคืบหน้า” ของ AI เป็นสิ่งจำเป็นในยุคที่เทคโนโลยีแซงหน้าจริยธรรม https://replacement.ai/

🛡️ “22 ความเชื่อผิด ๆ ด้านไซเบอร์ที่องค์กรควรเลิกเชื่อ” — เมื่อแนวทางความปลอดภัยแบบเดิมกลายเป็นกับดักในยุค AI บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 22 ความเชื่อผิด ๆ ที่องค์กรจำนวนมากยังยึดติดอยู่ แม้โลกไซเบอร์จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่าง AI และการโจมตีแบบซับซ้อนเข้ามาเปลี่ยนเกม ตัวอย่างเช่น ความเชื่อว่า “AI จะมาแทนที่มนุษย์ในงานด้านความปลอดภัย” นั้นไม่เป็นความจริง เพราะแม้ AI จะช่วยกรองข้อมูลและตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วขึ้น แต่มันยังขาดความเข้าใจบริบทและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มนุษย์ทำได้ อีกหนึ่งความเชื่อที่อันตรายคือ “การยืนยันตัวตนแบบวิดีโอหรือเสียงสามารถป้องกันการปลอมแปลงได้” ซึ่งในยุค deepfake นั้นไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะแฮกเกอร์สามารถสร้างวิดีโอปลอมที่หลอกระบบได้ภายในเวลาไม่ถึงวัน นอกจากนี้ยังมีความเข้าใจผิดว่า “การซื้อเครื่องมือมากขึ้นจะทำให้ปลอดภัยขึ้น” ทั้งที่ความจริงแล้ว ปัญหาหลักมักอยู่ที่การขาดกลยุทธ์และการบูรณาการ ไม่ใช่จำนวนเครื่องมือ บทความยังเตือนว่า “การเปลี่ยนรหัสผ่านบ่อย ๆ” อาจทำให้ผู้ใช้สร้างรหัสผ่านที่คาดเดาง่ายขึ้น เช่น เปลี่ยนจาก Summer2025! เป็น Winter2025! ซึ่งไม่ได้ช่วยเพิ่มความปลอดภัยจริง 🧠 รายการ 13 ความเชื่อผิด ๆ ด้านไซเบอร์ 🪙 AI จะมาแทนที่มนุษย์ในงานด้านความปลอดภัย 🪙 แพลตฟอร์มเทคโนโลยีขนาดใหญ่มีระบบยืนยันตัวตนที่แข็งแรงพอจะป้องกันการปลอมแปลง 🪙 การลงทุนในผู้ให้บริการยืนยันตัวตนจะป้องกันการโจมตีล่าสุดได้ 🪙 การซื้อเครื่องมือมากขึ้นจะทำให้ปลอดภัยขึ้น 🪙 การจ้างคนเพิ่มจะช่วยแก้ปัญหาความปลอดภัยไซเบอร์ได้ 🪙 หากเราป้องกันการโจมตีล่าสุดได้ เราก็ปลอดภัยแล้ว 🪙 การทดสอบและวิเคราะห์ระบบอย่างละเอียดจะครอบคลุมช่องโหว่ทั้งหมด 🪙 ควรเปลี่ยนรหัสผ่านเป็นประจำเพื่อความปลอดภัย 🪙 สามารถจัดการใบรับรองดิจิทัลทั้งหมดด้วยสเปรดชีตได้ 🪙 การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (compliance) เท่ากับความปลอดภัย 🪙 ภัยจากควอนตัมคอมพิวติ้งยังอยู่ไกล ไม่ต้องกังวลตอนนี้ 🪙 ควรอนุญาตให้หน่วยงานรัฐเข้าถึงการเข้ารหัสแบบ end-to-end เพื่อความปลอดภัย 🪙 การปล่อยให้ AI เติบโตโดยไม่มีการควบคุมจะช่วยเร่งนวัตกรรม https://www.csoonline.com/article/571943/22-cybersecurity-myths-organizations-need-to-stop-believing-in-2022.html

🧩 “CISO ต้องคิดใหม่เรื่อง Tabletop Exercise — เพราะเหตุการณ์ส่วนใหญ่ไม่เคยซ้อมมาก่อน” ในโลกไซเบอร์ที่เต็มไปด้วยความเสี่ยง การเตรียมพร้อมรับมือเหตุการณ์ไม่คาดฝันเป็นสิ่งจำเป็น แต่ผลสำรวจล่าสุดจากบริษัท Cymulate พบว่า 57% ของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นจริง “ไม่เคยถูกซ้อม” มาก่อนเลย — นั่นหมายความว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังไม่มีแผนรับมือที่ผ่านการทดสอบจริง Tabletop Exercise คือการจำลองสถานการณ์เพื่อให้ทีมงานฝึกคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจโดยไม่ต้องลงมือปฏิบัติจริง เช่น การรับมือ ransomware, การรั่วไหลของข้อมูล หรือการโจมตีแบบ supply chain แต่หลายองค์กรยังคงใช้รูปแบบเดิม ๆ ที่เน้นการประชุมมากกว่าการจำลองสถานการณ์ที่สมจริง บทความชี้ว่า CISO (Chief Information Security Officer) ควรเปลี่ยนแนวทางการซ้อมจาก “การประชุมเชิงทฤษฎี” ไปสู่ “การจำลองเชิงปฏิบัติ” ที่มีความสมจริงมากขึ้น เช่น การใช้เครื่องมือจำลองภัยคุกคาม, การวัดผลตอบสนองของทีม, และการปรับปรุงแผนตามผลลัพธ์ที่ได้ นอกจากนี้ยังแนะนำให้ใช้เทคนิค “purple teaming” ซึ่งเป็นการร่วมมือระหว่างทีมป้องกัน (blue team) และทีมโจมตี (red team) เพื่อสร้างสถานการณ์ที่ใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากที่สุด ✅ 57% ของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยไม่เคยถูกซ้อมมาก่อน ➡️ แสดงให้เห็นช่องว่างในการเตรียมความพร้อมขององค์กร ✅ Tabletop Exercise แบบเดิมเน้นการประชุมมากกว่าการจำลองจริง ➡️ ทำให้ทีมไม่เข้าใจสถานการณ์จริงเมื่อเกิดเหตุ ✅ CISO ควรเปลี่ยนแนวทางการซ้อมให้สมจริงมากขึ้น ➡️ เช่น ใช้เครื่องมือจำลองภัยคุกคามและวัดผลตอบสนอง ✅ การซ้อมควรครอบคลุมหลายรูปแบบของภัยคุกคาม ➡️ เช่น ransomware, data breach, insider threat, supply chain attack ✅ เทคนิค purple teaming ช่วยให้การซ้อมมีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ โดยให้ทีมโจมตีและทีมป้องกันทำงานร่วมกัน ✅ การวัดผลจากการซ้อมช่วยปรับปรุงแผนรับมือได้ตรงจุด ➡️ เช่น ปรับขั้นตอนการแจ้งเตือน, การสื่อสาร, การตัดสินใจ ‼️ การไม่ซ้อมรับมือเหตุการณ์จริงอาจทำให้การตอบสนองล่าช้า ⛔ ส่งผลให้ความเสียหายขยายวงกว้างและควบคุมไม่ได้ ‼️ การใช้ Tabletop Exercise แบบเดิมอาจสร้างความเข้าใจผิด ⛔ เพราะทีมงานอาจคิดว่าตนพร้อม ทั้งที่ไม่เคยเผชิญสถานการณ์จริง ‼️ การไม่รวมทีมเทคนิคและทีมธุรกิจในการซ้อม ⛔ ทำให้การตัดสินใจขาดมุมมองที่ครอบคลุม ‼️ การไม่มีการวัดผลจากการซ้อม ⛔ ทำให้ไม่รู้ว่าทีมตอบสนองได้ดีแค่ไหน และควรปรับปรุงตรงจุดใด ‼️ การละเลยภัยคุกคามใหม่ เช่น AI-driven attack หรือ deepfake phishing ⛔ ทำให้แผนรับมือไม่ทันต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงเร็ว https://www.csoonline.com/article/4071102/cisos-must-rethink-the-tabletop-as-57-of-incidents-have-never-been-rehearsed.html

🧠 “CIA Triad หมดเวลาแล้ว – ยุคใหม่ของ Cybersecurity ต้องคิดลึกกว่าความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งาน” ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณกำลังเผชิญกับภัยคุกคามจาก ransomware, deepfake, หรือการโจมตีผ่านซัพพลายเชน แต่ระบบความปลอดภัยที่ใช้อยู่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าแก่จากยุคสงครามเย็นที่เรียกว่า “CIA Triad” ซึ่งประกอบด้วย Confidentiality (ความลับ), Integrity (ความถูกต้อง), และ Availability (ความพร้อมใช้งาน) บทความจาก CSO Online โดย Loris Gutic ได้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลนี้ไม่สามารถรับมือกับภัยคุกคามยุคใหม่ได้อีกต่อไป และเสนอโมเดลใหม่ที่เรียกว่า “3C Model” ซึ่งประกอบด้วย Core, Complementary และ Contextual เพื่อสร้างระบบความปลอดภัยที่มีชั้นเชิงและตอบโจทย์โลกยุค AI และ Zero Trust ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ความเสียหายจาก cybercrime ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ และองค์กรที่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียทั้งข้อมูล ความเชื่อมั่น และชื่อเสียงอย่างรุนแรง ✅ จุดอ่อนของ CIA Triad ➡️ โมเดลนี้ถูกออกแบบมาในยุค 1970s สำหรับระบบทหารและรัฐบาล ➡️ ไม่สามารถรองรับภัยคุกคามใหม่ เช่น deepfake, ransomware, หรือการโจมตีผ่าน AI ➡️ ขาดภาษาที่ใช้สื่อสารเรื่อง “ความถูกต้องแท้จริง” หรือ “ความยืดหยุ่นในการฟื้นตัว” ✅ ตัวอย่างที่ CIA Triad ล้มเหลว ➡️ Ransomware ไม่ใช่แค่ปัญหาความพร้อมใช้งาน แต่คือการขาด “resilience” ➡️ Deepfake อาจมี integrity ที่สมบูรณ์ แต่ขาด authenticity ทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรง ➡️ การพยายามยัดแนวคิดใหม่เข้าไปในโครงสร้างเก่า ทำให้เกิดช่องโหว่ที่แฮกเกอร์ใช้ประโยชน์ ✅ โมเดลใหม่: 3C Layered Information Security Model ➡️ Core: ความเชื่อมั่นทางเทคนิค เช่น authenticity, accountability, resilience ➡️ Complementary: การกำกับดูแล เช่น privacy by design, data provenance ➡️ Contextual: ผลกระทบต่อสังคม เช่น safety ในโครงสร้างพื้นฐาน, ความเชื่อมั่นของผู้ใช้ ➡️ โมเดลนี้ช่วยให้ CISO พูดกับบอร์ดได้ในภาษาของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ไฟร์วอลล์ ✅ ประโยชน์ของ 3C Model ➡️ ช่วยจัดระเบียบจากความวุ่นวายของ framework ต่าง ๆ เช่น ISO, NIST, GDPR ➡️ ทำให้สามารถ “map once, satisfy many” ลดงานซ้ำซ้อน ➡️ เปลี่ยนบทบาทของ CISO จากช่างเทคนิคเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ‼️ คำเตือนสำหรับองค์กรที่ยังใช้ CIA Triad ⛔ ไม่สามารถรับมือกับ Zero Trust หรือกฎหมาย AI ใหม่ ๆ ได้ ⛔ เสี่ยงต่อการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น deepfake หรือการเจาะผ่านซัพพลายเชน ⛔ อาจทำให้บอร์ดบริหารเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัย ทั้งที่จริงมีช่องโหว่ร้ายแรง ⛔ การไม่ปรับเปลี่ยนโมเดล อาจทำให้องค์กรสูญเสียความเชื่อมั่นจากลูกค้าและสังคม https://www.csoonline.com/article/4070548/the-cia-triad-is-dead-stop-using-a-cold-war-relic-to-fight-21st-century-threats.html

🤖 “5 สิ่งที่ไม่ควรใช้ AI — เพราะอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตรายและผิดจริยธรรม” แม้ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การสร้างเพลง การสมัครงาน ไปจนถึงการควบคุมเครื่องบินรบ แต่ก็มีบางกรณีที่การใช้ AI อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตราย ผิดจริยธรรม หรือส่งผลเสียต่อสังคมโดยรวม บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 5 กรณีที่ไม่ควรใช้ AI โดยเด็ดขาด พร้อมเหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยง ✅ 1. การสร้าง Deepfake ของผู้อื่น ➡️ 98% ของ deepfake ถูกใช้เพื่อสร้างสื่อโป๊โดยไม่ได้รับความยินยอม ➡️ มีกรณีใช้ภาพนักเรียนและผู้หญิงทั่วไปเพื่อสร้างภาพลามก ➡️ ถูกใช้เพื่อกลั่นแกล้งนักข่าวและทำลายชื่อเสียงคนดัง ‼️ คำเตือน ⛔ แม้ไม่ได้เผยแพร่ก็ถือว่าผิดจริยธรรม ⛔ เทคโนโลยี deepfake ยังถูกใช้เพื่อหลอกลวงและปลอมแปลงข้อมูลทางการเมือง ✅ 2. ขอคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI ➡️ ผู้คนใช้ AI เพื่อวางแผนมื้ออาหาร ออกกำลังกาย และตรวจสอบข้อมูลสุขภาพ ➡️ AI มีแนวโน้ม “หลอน” หรือให้ข้อมูลผิดพลาด ➡️ AI ไม่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ ‼️ คำเตือน ⛔ การทำตามคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI อาจเป็นอันตรายต่อร่างกาย ⛔ ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์แทน ✅ 3. ใช้ AI ทำการบ้านหรือเรียนแทน ➡️ นักเรียนใช้ AI เขียนเรียงความและแก้โจทย์ ➡️ สถาบันการศึกษาบางแห่งเริ่มปรับนิยามการโกงใหม่ ➡️ การใช้ AI ทำให้ขาดทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา ‼️ คำเตือน ⛔ อาจส่งผลต่อคุณภาพของผู้เชี่ยวชาญในอนาคต เช่น แพทย์หรือวิศวกร ⛔ การเรียนรู้ที่ขาดกระบวนการอาจนำไปสู่ความผิดพลาดร้ายแรง ✅ 4. ขอคำแนะนำชีวิตหรือใช้ AI เป็นนักบำบัด ➡️ ผู้คนใช้ AI เป็นเพื่อนคุยหรือที่ปรึกษา ➡️ มีกรณีที่ AI ไม่สามารถช่วยผู้มีแนวโน้มฆ่าตัวตายได้ ➡️ บางคนได้รับคำแนะนำที่เป็นอันตรายจาก AI ‼️ คำเตือน ⛔ AI ไม่ใช่นักจิตวิทยาหรือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิต ⛔ อย่าใช้ AI เป็นที่พึ่งหลักในการตัดสินใจชีวิต ✅ 5. Vibe Coding — เขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่ตรวจสอบ ➡️ ผู้ใช้บางคนให้ AI เขียนโค้ดทั้งหมดโดยไม่ตรวจสอบ ➡️ ทำให้ขาดทักษะการเขียนโปรแกรมและแก้ไขข้อผิดพลาด ➡️ มีกรณีแอปที่ใช้ vibe coding แล้วเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ‼️ คำเตือน ⛔ โค้ดที่ไม่ได้ตรวจสอบอาจทำให้ข้อมูลผู้ใช้รั่วไหล ⛔ ควรตรวจสอบและทดสอบโค้ดทุกครั้งก่อนนำไปใช้งานจริง AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็เหมือนมีด — ใช้ถูกวิธีคือประโยชน์ ใช้ผิดคืออันตราย การรู้ขอบเขตของการใช้งานจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีนี้อย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม https://www.slashgear.com/1989154/things-should-never-use-ai-for/

🛡️ “CISO ยุคใหม่ต้องคิดใหม่ — เมื่อ AI เปลี่ยนเกมความปลอดภัยจากพื้นฐานสู่กลยุทธ์” ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการดำเนินธุรกิจทั่วโลก ผู้บริหารด้านความปลอดภัยข้อมูล (CISO) กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ไม่ใช่แค่ในด้านเทคโนโลยี แต่รวมถึงบทบาทในองค์กรและวิธีคิดเชิงกลยุทธ์ โดยรายงานจาก CSO Online ระบุว่า AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ระบบความปลอดภัยเดิม แต่กลับขยายช่องว่างระหว่างองค์กรที่เตรียมพร้อมกับองค์กรที่ยังล้าหลัง Joe Oleksak จาก Plante Moran ชี้ว่า AI เร่งทั้งการโจมตีและการป้องกัน ทำให้ “ความเร็ว” กลายเป็นตัวแปรสำคัญที่สุด และย้ำว่า “AI ไม่ใช่กระสุนวิเศษ” เพราะมันขยายผลของทุกข้อผิดพลาด เช่น การตั้งสิทธิ์ผิด การแบ่งเครือข่ายไม่ดี หรือการเก็บข้อมูลในโฟลเดอร์ที่ไม่ปลอดภัย ในองค์กรที่มีการลงทุนด้านความปลอดภัยมาอย่างต่อเนื่อง AI กลายเป็นเครื่องมือเสริมประสิทธิภาพ แต่ในองค์กรที่ละเลยเรื่องนี้ AI กลับทำให้ช่องโหว่เดิมรุนแรงขึ้น โดยเฉพาะเมื่อแฮกเกอร์ใช้ AI สร้าง phishing, deepfake และการสแกนระบบได้เร็วและถูกลง Deneen DeFiore จาก United Airlines ระบุว่า AI ทำให้ CISO มีบทบาทในระดับกลยุทธ์มากขึ้น โดยต้องร่วมมือกับผู้บริหารทุกฝ่ายตั้งแต่ต้น เพื่อให้การใช้ AI เป็นไปอย่างโปร่งใส ยุติธรรม และปลอดภัย Jason Lander จาก Aya Healthcare เสริมว่า AI เปลี่ยนวิธีทำงานของทีม IT และทีมความปลอดภัยให้ใกล้ชิดกันมากขึ้น โดยเน้นการทำงานเชิงรุกและการวางระบบที่ยืดหยุ่น พร้อมทั้งใช้ AI เพื่อจัดการงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ Jill Knesek จาก BlackLine มองว่า AI ช่วยลดภาระของทีม SOC (Security Operations Center) โดยสามารถใช้ AI แทนการจ้างคนเพิ่มในบางช่วงเวลา เช่น กลางคืนหรือวันหยุด พร้อมเน้นว่าการฝึกอบรมและวัฒนธรรมองค์กรยังคงเป็นหัวใจของความปลอดภัย สุดท้าย Oleksak เตือนว่า AI ไม่ใช่กลยุทธ์ แต่เป็นเครื่องมือที่ต้องใช้ด้วยความเข้าใจ โดยแนะนำให้เริ่มจากการประเมินความเสี่ยง แล้วค่อยเลือกใช้ AI ในจุดที่เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์ log หรือการตรวจจับ phishing พร้อมเน้นว่า “การตัดสินใจของมนุษย์” ยังเป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI เร่งทั้งการโจมตีและการป้องกัน ทำให้ความเร็วกลายเป็นปัจจัยสำคัญ ➡️ AI ขยายผลของข้อผิดพลาด เช่น การตั้งสิทธิ์ผิดหรือการจัดการข้อมูลไม่ดี ➡️ องค์กรที่ลงทุนด้านความปลอดภัยมาแล้วจะได้ประโยชน์จาก AI มากกว่า ➡️ แฮกเกอร์ใช้ AI สร้าง phishing และ deepfake ได้เร็วและถูกลง ➡️ CISO มีบทบาทเชิงกลยุทธ์มากขึ้นในองค์กรยุค AI ➡️ United Airlines ใช้ AI อย่างโปร่งใสและเน้นความรับผิดชอบร่วมกัน ➡️ Aya Healthcare ใช้ AI เพื่อจัดการงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ ➡️ BlackLine ใช้ AI ลดภาระทีม SOC และวางแผนจ้างงานแบบกระจาย ➡️ การฝึกอบรมและวัฒนธรรมองค์กรยังคงเป็นหัวใจของความปลอดภัย ➡️ Oleksak แนะนำให้ใช้ AI แบบมีเป้าหมาย เช่น การวิเคราะห์ log หรือ phishing ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deloitte พบว่า 43% ขององค์กรในสหรัฐฯ ใช้ AI ในโปรแกรมความปลอดภัย ➡️ โมเดล federated learning ถูกใช้เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในการพัฒนา AI ➡️ การใช้ AI ใน SOC ช่วยลด false positives และเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับภัยคุกคาม ➡️ หลายองค์กรเริ่มจัดทีมแบบ agile ที่รวม threat analyst, engineer และ data scientist ➡️ การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมกลายเป็นหัวข้อสำคัญในระดับผู้บริหารทั่วโลก https://www.csoonline.com/article/4066733/cisos-rethink-the-security-organization-for-the-ai-era.html

🎥 “AI สร้างคลิป ‘แซม อัลท์แมนขโมย GPU’ จากกล้องวงจรปิด — ขำก็ขำ แต่สะท้อนอนาคตที่แยกจริงกับปลอมไม่ออก” ในช่วงต้นเดือนตุลาคม 2025 โลกออนไลน์ได้เห็นคลิปวิดีโอสุดฮือฮา: ภาพจากกล้องวงจรปิดที่ดูเหมือนจริงมาก แสดงให้เห็น Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กำลัง “ขโมยการ์ดจอ” จากร้าน Target พร้อมพูดว่า “Please, I really need this for Sora inference.” คลิปนี้ไม่ได้เกิดจากเหตุการณ์จริง แต่เป็นวิดีโอที่สร้างขึ้นด้วย Sora 2 — โมเดลสร้างวิดีโอด้วย AI รุ่นใหม่ของ OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัว คลิปดังกล่าวถูกสร้างโดยผู้ใช้ชื่อ Gabriel Petersson ซึ่งเป็นนักพัฒนาในทีม Sora เอง และกลายเป็นคลิปยอดนิยมที่สุดในแอป Sora 2 ที่ตอนนี้เปิดให้ใช้งานแบบ invite-only ในสหรัฐฯ และแคนาดา โดยมีเป้าหมายเป็นแพลตฟอร์มแชร์วิดีโอคล้าย TikTok ความน่าสนใจคือ Altman ได้อนุญาตให้ใช้ใบหน้าและเสียงของเขาในระบบ Cameo ของ Sora 2 ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้สร้างวิดีโอที่มีบุคคลจริงปรากฏอยู่ โดยผ่านการยืนยันตัวตนก่อนใช้งาน แต่เมื่อใบหน้า Altman ถูกใช้ในคลิปล้อเลียนหลายคลิป เช่น ขโมยงานของ Hayao Miyazaki หรือแปลงร่างเป็นแมว ก็เริ่มเกิดคำถามว่า “เราควรควบคุมการใช้ภาพบุคคลใน AI อย่างไร” คลิปนี้ยังสะท้อนถึงปัญหาในอดีตของ OpenAI ที่เคยขาดแคลน GPU จนต้องเลื่อนการเปิดตัว GPT-4.5 และปัจจุบันมีแผนจะจัดหาการ์ดจอมากกว่า 1 ล้านตัวภายในปี 2025 โดยมีเป้าหมายสูงสุดที่ 100 ล้านตัว ซึ่งทำให้มุก “ขโมย GPU” กลายเป็นเรื่องขำขันที่เจ็บจริง แต่ในอีกด้านหนึ่ง คลิปนี้ก็จุดประกายความกังวลเรื่อง deepfake และการใช้ AI สร้างวิดีโอปลอมที่เหมือนจริงมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะเมื่อใช้มุมกล้องแบบ CCTV และเสียงที่สมจริง จนอาจทำให้ผู้ชมทั่วไปเข้าใจผิดได้ง่าย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ คลิป AI แสดง Sam Altman ขโมย GPU จาก Target ถูกสร้างด้วย Sora 2 ➡️ คลิปถูกสร้างโดยนักพัฒนาในทีม Sora และกลายเป็นคลิปยอดนิยมในแอป ➡️ Altman อนุญาตให้ใช้ใบหน้าและเสียงของเขาในระบบ Cameo ของ Sora 2 ➡️ Sora 2 เป็นแอปสร้างวิดีโอ AI ที่เปิดให้ใช้งานแบบ invite-only ในสหรัฐฯ และแคนาดา ➡️ คลิปมีบทพูดว่า “Please, I really need this for Sora inference.” ➡️ คลิปอื่น ๆ ยังล้อเลียน Altman เช่น ขโมยงานของ Miyazaki หรือแปลงร่างเป็นแมว ➡️ OpenAI เคยขาดแคลน GPU และมีแผนจัดหากว่า 100 ล้านตัวภายในปี 2025 ➡️ คลิปสะท้อนความสามารถของ Sora 2 ที่สร้างวิดีโอสมจริงมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deepfake คือเทคโนโลยีที่ใช้ AI สร้างภาพหรือเสียงของบุคคลโดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ Sora 2 มีระบบ Cameo ที่ต้องยืนยันตัวตนก่อนใช้ใบหน้าบุคคลจริง ➡️ การใช้มุมกล้องแบบ CCTV และเสียงสมจริงช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับคลิป ➡️ OpenAI กำลังเปลี่ยนจากองค์กรไม่แสวงกำไรเป็นบริษัทเชิงพาณิชย์ ➡️ Nvidia ลงทุนกว่า $100 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI เพื่อสนับสนุนการจัดหา GPU https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-generated-security-camera-feed-shows-sam-altman-getting-busted-stealing-gpus-from-target-ironic-video-shows-openai-ceo-saying-he-needs-it-for-sora-inferencing

🧠 “AI Forensics ช่วย Europol ระบุตัวเด็ก 51 คนในคดีล่วงละเมิดออนไลน์ — เมื่อเทคโนโลยีกลายเป็นอาวุธของความยุติธรรม” ในปฏิบัติการระหว่างประเทศที่น่าทึ่ง Europol ร่วมกับเจ้าหน้าที่จาก 18 ประเทศ ได้ใช้เทคโนโลยี AI forensics เพื่อระบุตัวเหยื่อเด็ก 51 คน และผู้ต้องสงสัย 60 รายในคดีล่วงละเมิดทางเพศออนไลน์ระดับโลก การสืบสวนครั้งนี้เกิดขึ้นที่สำนักงานใหญ่ของ Europol ณ กรุงเฮก โดยผู้เชี่ยวชาญได้วิเคราะห์สื่อที่เกี่ยวข้องกับการล่วงละเมิดเด็กกว่า 5,000 ชิ้นภายในเวลาเพียงสองสัปดาห์ สิ่งที่ทำให้การสืบสวนครั้งนี้มีประสิทธิภาพสูงคือการผสานระหว่างทักษะตำรวจแบบดั้งเดิมกับเครื่องมือ AI ที่สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ภาพ การเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายประเทศ หรือการตรวจสอบ metadata ที่ซ่อนอยู่ในไฟล์ ข้อมูลที่ได้จากการสืบสวนถูกจัดทำเป็น intelligence packages จำนวน 276 ชุด ซึ่งถูกส่งต่อให้หน่วยงานในแต่ละประเทศดำเนินการต่อ และนำไปสู่การจับกุมในหลายพื้นที่แล้ว ที่น่าตระหนักคือ สื่อที่ใช้ในการล่วงละเมิดมักถูกเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ประเทศหนึ่ง ส่งผ่านแพลตฟอร์มอีกประเทศ และเชื่อมโยงกับเหยื่อในอีกประเทศหนึ่ง ทำให้การสืบสวนต้องอาศัยการแบ่งปันข้อมูลแบบ real-time และการทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด Europol ระบุว่ารูปแบบการทำงานของ task force นี้จะถูกนำไปใช้ในปฏิบัติการในอนาคต พร้อมลงทุนในเทคนิค forensic และเครื่องมือ AI ที่ล้ำหน้ากว่าเดิม เพื่อรับมือกับการซ่อนตัวของผู้กระทำผิดที่ใช้การเข้ารหัส การไม่เปิดเผยตัวตน และการกระจายข้อมูลข้ามแพลตฟอร์ม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Europol และ 18 ประเทศร่วมกันใช้ AI forensics ระบุตัวเหยื่อเด็ก 51 คน ➡️ พบผู้ต้องสงสัย 60 ราย และมีการจับกุมในหลายประเทศ ➡️ วิเคราะห์สื่อกว่า 5,000 ชิ้นภายในสองสัปดาห์ที่สำนักงานใหญ่ Europol ➡️ สร้าง intelligence packages 276 ชุดเพื่อส่งต่อให้หน่วยงานท้องถิ่น ✅ การใช้เทคโนโลยีในการสืบสวน ➡️ ผสานทักษะตำรวจแบบดั้งเดิมกับ AI-driven forensic tools ➡️ ลดเวลาการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างเหยื่อกับหลักฐาน ➡️ ใช้การแบ่งปันข้อมูลแบบ real-time ระหว่างประเทศ ➡️ เตรียมลงทุนในเทคนิคใหม่เพื่อรับมือกับการซ่อนตัวของผู้กระทำผิด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การล่วงละเมิดเด็กออนไลน์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นผ่านแพลตฟอร์มสื่อสารและบันเทิง ➡️ AI forensics สามารถวิเคราะห์ metadata, facial recognition และ pattern matching ได้รวดเร็ว ➡️ การใช้ deepfake และภาพที่สร้างด้วย AI ทำให้การตรวจสอบยากขึ้น ➡️ Internet Watch Foundation พบภาพล่วงละเมิดเด็กที่สร้างด้วย AI กว่า 3,500 ภาพในเดือนเดียว https://hackread.com/ai-forensics-europol-track-children-online-abuse-case/

🕸️ “Scattered Spider ประกาศ ‘เกษียณ’ หรือแค่เปลี่ยนชื่อ? — เมื่อจอมโจรไซเบอร์เลือกหายตัวในวันที่โลกยังไม่ปลอดภัย” กลางเดือนกันยายน 2025 กลุ่มแฮกเกอร์ชื่อฉาว Scattered Spider พร้อมพันธมิตรอีกกว่า 14 กลุ่ม ได้โพสต์จดหมายลาออกจากวงการไซเบอร์บน BreachForums และ Telegram โดยประกาศว่า “จะหายตัวไป” หลังจากมีการจับกุมสมาชิกบางส่วนในยุโรปและสหรัฐฯ แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไซเบอร์กลับมองว่า นี่อาจเป็นเพียง “กลยุทธ์ลวงตา” เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจและเตรียมรีแบรนด์ใหม่ จดหมายดังกล่าวถูกเขียนอย่างประณีต มีการกล่าวขอโทษต่อเหยื่อและครอบครัวของผู้ถูกจับกุม พร้อมอ้างว่าใช้เวลา 72 ชั่วโมงก่อนโพสต์เพื่อ “พูดคุยกับครอบครัวและยืนยันแผนสำรอง” แต่เนื้อหากลับเต็มไปด้วยความย้อนแย้ง เช่น การอวดว่าเคยโจมตี Jaguar Land Rover, Google, Salesforce และ CrowdStrike พร้อมระบุว่า “ขณะคุณกำลังถูกเบี่ยงเบน เรากำลังเปิดใช้งานแผนสำรอง” ผู้เชี่ยวชาญเช่น Brijesh Singh และ Sunil Varkey ต่างตั้งข้อสงสัยว่า การรวมกลุ่มของแฮกเกอร์กว่า 15 กลุ่มในเวลาเพียงหนึ่งเดือนก่อนประกาศเกษียณนั้น “ไม่สมเหตุสมผล” และไม่มีหลักฐานว่ากลุ่มเหล่านี้เคยร่วมมือกันจริงในอดีต แม้จะมีการจับกุมสมาชิก 8 คนในยุโรปตั้งแต่ปี 2024 แต่ส่วนใหญ่เป็นระดับล่าง เช่น ผู้ฟอกเงินหรือแอดมินแชต ขณะที่หัวหน้าทีมและนักพัฒนายังลอยนวลอยู่ การประกาศลาออกจึงอาจเป็นเพียงการ “ลบแบรนด์” เพื่อหลบเลี่ยงแรงกดดันจากหน่วยงานรัฐ และเปิดทางให้กลุ่มใหม่ที่ใช้เทคนิคเดิมกลับมาโจมตีอีกครั้ง สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้ Scattered Spider จะหายไป แต่เทคนิคที่พวกเขาใช้ เช่น การโจมตีด้วย OAuth token, deepfake voice phishing และ ransomware บน hypervisor ยังคงแพร่กระจาย และถูกนำไปใช้โดยกลุ่มใหม่ที่เงียบกว่าแต่ร้ายกว่า ✅ ข้อมูลจากข่าวการประกาศลาออก ➡️ Scattered Spider และพันธมิตร 14 กลุ่มโพสต์จดหมายลาออกบน BreachForums และ Telegram ➡️ อ้างว่า “จะหายตัวไป” หลังจากมีการจับกุมสมาชิกบางส่วนในยุโรป ➡️ กล่าวขอโทษต่อเหยื่อและครอบครัวของผู้ถูกจับกุม พร้อมอ้างว่าใช้เวลา 72 ชั่วโมงเพื่อเตรียมแผนสำรอง ➡️ ระบุว่าเคยโจมตี Jaguar Land Rover, Google, Salesforce และ CrowdStrike ✅ ข้อสังเกตจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ กลุ่มแฮกเกอร์เหล่านี้เพิ่งรวมตัวกันในเดือนสิงหาคม 2025 — การลาออกในเดือนกันยายนจึงน่าสงสัย ➡️ ไม่มีหลักฐานว่ากลุ่มเหล่านี้เคยร่วมมือกันจริง ➡️ การจับกุมส่วนใหญ่เป็นระดับล่าง — หัวหน้าทีมยังไม่ถูกจับ ➡️ การประกาศลาออกอาจเป็นกลยุทธ์ “ลบแบรนด์” เพื่อหลบเลี่ยงการติดตาม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เทคนิคที่ Scattered Spider ใช้ เช่น OAuth abuse และ deepfake vishing กำลังแพร่หลาย ➡️ Hypervisor ransomware ที่เคยเป็นของกลุ่มนี้ถูกปล่อยสู่สาธารณะ ➡️ กลุ่มใหม่เริ่มใช้เทคนิคเดิมและดึงสมาชิกเก่ากลับมา ➡️ การประกาศลาออกคล้ายกับกรณีของกลุ่มแฮกเกอร์อื่นในอดีต เช่น REvil และ DarkSide https://www.csoonline.com/article/4057074/scattered-spiders-retirement-announcement-genuine-exit-or-elaborate-smokescreen.html

🎯 “Kimsuky ใช้ AI สร้างบัตรทหารปลอม — ฟิชชิ่งแนบเนียนระดับ Deepfake เจาะระบบด้วยภาพที่ดู ‘จริงเกินไป’” กลุ่มแฮกเกอร์ Kimsuky ที่เชื่อมโยงกับรัฐบาลเกาหลีเหนือกลับมาอีกครั้ง พร้อมเทคนิคใหม่ที่น่ากังวลยิ่งกว่าเดิม โดยใช้ AI สร้างภาพบัตรประจำตัวทหารปลอมที่ดูสมจริงระดับ deepfake เพื่อหลอกเป้าหมายให้เปิดไฟล์มัลแวร์ผ่านอีเมลปลอมที่แอบอ้างว่าเป็นหน่วยงานด้านกลาโหมของเกาหลีใต้ แคมเปญนี้เริ่มต้นในเดือนกรกฎาคม 2025 โดยผู้โจมตีส่งอีเมลที่ดูเหมือนเป็นการขอให้ตรวจสอบร่างบัตรทหารใหม่ ภายในแนบไฟล์ ZIP ที่มีภาพบัตรปลอมซึ่งสร้างด้วย AI โดยใช้ ChatGPT หรือโมเดลที่คล้ายกัน ภาพเหล่านี้ผ่านการตรวจสอบด้วยเครื่องมือ deepfake detector และพบว่ามีความเป็นปลอมสูงถึง 98% เมื่อเหยื่อเปิดไฟล์ ภายในจะมีสคริปต์ซ่อนอยู่ เช่น batch file และ AutoIt script ที่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมจากระยะไกล และติดตั้ง task ปลอมชื่อ HncAutoUpdateTaskMachine ซึ่งแอบทำงานทุก 7 นาทีโดยปลอมเป็นการอัปเดตของ Hancom Office เทคนิคนี้เป็นการพัฒนาจากแคมเปญ ClickFix เดิมของ Kimsuky ที่เคยใช้หน้าต่าง CAPTCHA ปลอมเพื่อหลอกให้เหยื่อรันคำสั่ง PowerShell โดยตรง แต่ครั้งนี้ใช้ภาพปลอมที่ดูเหมือนจริงเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือมากขึ้น และหลบเลี่ยงการตรวจจับได้ดีกว่าเดิม นอกจากนี้ยังมีรายงานว่าแฮกเกอร์จากเกาหลีเหนือเคยใช้ AI เพื่อสร้างโปรไฟล์ปลอม สมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีของสหรัฐฯ โดยใช้ Claude และ ChatGPT สร้างเรซูเม่ ตอบคำถามสัมภาษณ์ และแม้แต่ทำงานจริงหลังได้รับการจ้างงาน https://hackread.com/north-korea-kimsuky-group-ai-generated-military-ids/

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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