🌍 “NASA ผนึกกำลัง Google เปิดสายด่วนวิกฤตอาหารโลก — ใช้ภาพดาวเทียมและ AI คาดการณ์ภัยพิบัติก่อนเกิด” หลังจากสงครามรัสเซีย–ยูเครนเริ่มต้นขึ้นในปี 2022 นักวิทยาศาสตร์ด้านพืชผล Inbal Becker-Reshef จาก NASA ได้รับจดหมายจากรัฐบาลยูเครน ขอให้ช่วยประเมินความเสียหายของผลผลิตข้าวสาลีและธัญพืชที่สูญหายไปจากการรุกรานของกองทัพรัสเซีย นั่นคือจุดเริ่มต้นของการใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและการประมวลผลด้วย AI เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบต่อการเกษตรในพื้นที่สงคราม ในปี 2025 Becker-Reshef และทีมงานกว่า 20 คนได้เปิดตัว “สายด่วนวิกฤตอาหารโลก” ซึ่งเป็นศูนย์ประเมินผลผลิตพืชผลแบบเร่งด่วนระดับโลก โดยได้รับเงินทุนเริ่มต้นกว่า 7.7 ล้านดอลลาร์จาก Google.org, Microsoft AI for Good Lab, Planet Labs, NASA และองค์การอาหารแห่งสหประชาชาติ (FAO) จุดประสงค์คือให้รัฐบาล หน่วยงานช่วยเหลือ และสมาคมเกษตรสามารถส่งคำขอวิเคราะห์พื้นที่ที่ได้รับผลกระทบจากภัยพิบัติหรือความขัดแย้ง เพื่อรับข้อมูลล่วงหน้าในการเตรียมรับมือ ระบบนี้ใช้ภาพจากดาวเทียมที่ถูกวิเคราะห์ด้วยโมเดล AI เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงด้านอาหารในอนาคต เช่น การสูญเสียผลผลิตจากน้ำท่วม, ภัยแล้ง, ไฟป่า หรือสงคราม ซึ่งในปีเดียวกันนี้มีเหตุการณ์รุนแรงเกิดขึ้นทั่วโลก เช่น น้ำท่วมในปากีสถานที่ทำให้ประชาชนกว่า 4 ล้านคนต้องอพยพ และผลผลิตข้าวกับอ้อยถูกทำลาย แนวคิดนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NASA Harvest ซึ่งมีเป้าหมายในการใช้ข้อมูลจากอวกาศเพื่อเสริมสร้างความมั่นคงทางอาหารทั่วโลก โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ไม่สามารถเก็บข้อมูลภาคพื้นดินได้ เช่น เขตสงครามหรือพื้นที่ที่มีภัยพิบัติรุนแรง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ NASA เปิดสายด่วนวิกฤตอาหารโลกโดยใช้ภาพดาวเทียมและ AI วิเคราะห์ ➡️ ได้รับเงินทุนเริ่มต้นกว่า 7.7 ล้านดอลลาร์จาก Google, Microsoft, Planet Labs และ FAO ➡️ ใช้ภาพจากอวกาศเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงด้านอาหารล่วงหน้า ➡️ ศูนย์นี้สามารถรับคำขอจากรัฐบาลและหน่วยงานช่วยเหลือทั่วโลก ✅ จุดเริ่มต้นและแรงบันดาลใจ ➡️ เริ่มต้นจากคำขอของรัฐบาลยูเครนให้ช่วยประเมินผลผลิตที่สูญหายจากสงคราม ➡️ Becker-Reshef เป็นหัวหน้าทีม NASA Harvest และอาจารย์ที่มหาวิทยาลัยในฝรั่งเศส ➡️ ทีมงานมีนักวิทยาศาสตร์กว่า 20 คนที่เชี่ยวชาญด้านการเกษตรและการวิเคราะห์ภาพดาวเทียม ➡️ ใช้ข้อมูลจากดาวเทียมแทนการเก็บข้อมูลภาคพื้นดินในพื้นที่อันตราย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NASA Harvest เป็นโครงการที่ใช้ข้อมูลอวกาศเพื่อเสริมความมั่นคงทางอาหาร ➡️ ภาพดาวเทียมสามารถช่วยวิเคราะห์ผลผลิต, การหมุนเวียนพืช, และความเสี่ยงจากภัยพิบัติ ➡️ บริษัทเอกชนอย่าง John Deere และ CNH Industrial เริ่มลงทุนในเทคโนโลยีดาวเทียมเพื่อการเกษตร ➡️ การใช้ AI ร่วมกับภาพดาวเทียมช่วยให้การตอบสนองต่อวิกฤตเร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/17/nasa-scientist-starts-food-crisis-hotline-with-tech-giant-funding

🚀 “AMD เตรียมปล่อย ROCm 7.0 — ซอฟต์แวร์ AI ที่หวังโค่น CUDA ด้วยประสิทธิภาพทะลุ Blackwell” AMD กำลังเตรียมเปิดตัว ROCm 7.0 ซึ่งเป็นเวอร์ชันใหม่ของชุดซอฟต์แวร์สำหรับการประมวลผล AI และ HPC โดยมีเป้าหมายชัดเจน: สร้างทางเลือกที่แท้จริงให้กับนักพัฒนาแทนการพึ่งพา CUDA ของ NVIDIA ที่ครองตลาดมายาวนาน ROCm 7.0 ถูกเพิ่มเข้าใน GitHub แล้ว และคาดว่าจะเปิดตัวภายในไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ในงาน Advancing AI ล่าสุด AMD ได้เผยว่า ROCm 7.0 จะมาพร้อมการปรับปรุงครั้งใหญ่ โดยเฉพาะด้าน inferencing และ training ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 3.5 เท่าเมื่อเทียบกับ ROCm 6 และที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือ Instinct MI355X สามารถทำ FP8 throughput ได้สูงกว่า Blackwell B200 ของ NVIDIA ถึง 30% ในโมเดล DeepSeek R1 ROCm 7.0 ยังรองรับฟีเจอร์ใหม่ เช่น HIP 7.0, การจัดการคลัสเตอร์, และเครื่องมือสำหรับองค์กร พร้อม Docker image ที่ปรับแต่งมาแล้วสำหรับ MI355, MI350, MI325 และ MI300 โดยสามารถใช้งานร่วมกับโมเดลขนาดใหญ่ที่ถูก quantize ด้วย AMD Quark เช่น Llama 3.3 70B และ gpt-oss-120B เมื่อเปรียบเทียบกับ CUDA ล่าสุด พบว่า ROCm บน MI325X มีข้อได้เปรียบในหลายด้าน เช่น VRAM ขนาด 256GB ต่อ GPU ที่ช่วยลดความซับซ้อนของ pipeline และรองรับ batch ใหญ่ ๆ ได้ดี รวมถึงการทำงานร่วมกับ Hugging Face และ DeepSpeed ได้แบบ native โดยไม่ต้อง patch เพิ่ม แม้ ROCm จะยังตามหลัง CUDA ในบางด้าน เช่น ecosystem ที่ยังไม่สมบูรณ์ และ library เฉพาะบางตัวที่ต้องปรับแต่งเอง แต่ก็ถือว่าเป็นทางเลือกที่จริงจังสำหรับองค์กรที่ต้องการลดต้นทุนและหลีกเลี่ยงการผูกขาดด้านฮาร์ดแวร์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AMD เตรียมเปิดตัว ROCm 7.0 เพื่อเป็นทางเลือกแทน CUDA ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพ inferencing และ training สูงถึง 3.5 เท่าเมื่อเทียบกับ ROCm 6 ➡️ MI355X ทำ FP8 throughput ได้สูงกว่า Blackwell B200 ถึง 30% ➡️ มี Docker image สำหรับ MI355, MI350, MI325 และ MI300 พร้อมใช้งาน ✅ ฟีเจอร์ใหม่และการรองรับ ➡️ รองรับ HIP 7.0, การจัดการคลัสเตอร์ และเครื่องมือสำหรับองค์กร ➡️ ใช้งานร่วมกับโมเดล MXFP4 และ FP8 ที่ถูก quantize ด้วย AMD Quark ➡️ รองรับ DeepSeek R1, Llama 3.3 70B, gpt-oss-120B และอื่น ๆ ➡️ ทำงานร่วมกับ Hugging Face และ DeepSpeed ได้แบบ native ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MI325X มี VRAM 256GB ต่อ GPU — เหนือกว่า H100 ที่ต้องแบ่งโมเดล ➡️ ROCm ไม่ล็อกผู้ใช้กับฮาร์ดแวร์เฉพาะเหมือน CUDA ➡️ TensorWave และ Scimus เริ่มให้บริการคลัสเตอร์ ROCm สำหรับองค์กร ➡️ ROCm เหมาะกับงาน inference ขนาดใหญ่และ training ที่เน้นต้นทุนต่อ TFLOP https://wccftech.com/amd-initiates-work-on-rocm-7-compute-stack/

🧠 “IonQ ท้าชน NVIDIA — ชิปควอนตัม 10,000 qubit จะทำให้ Blackwell ‘ล้าสมัย’ ภายในปี 2027” ในโลกที่การประมวลผลด้วย GPU ครองตลาด AI และ HPC มานานหลายปี ล่าสุด IonQ บริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งจากสหรัฐฯ ได้ออกมาประกาศอย่างมั่นใจว่า “ชิปควอนตัมของเราในปี 2027 จะทำให้ GPU อย่าง NVIDIA Blackwell ดูล้าสมัย” โดย CEO ของบริษัท Niccolo de Masi ให้สัมภาษณ์กับ Bloomberg ว่าชิปควอนตัมรุ่นใหม่จะมีจำนวน qubit สูงถึง 10,000 ตัว และสามารถทำงานได้เหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทุกเครื่องบนโลก การเปรียบเทียบนี้อาจฟังดูเกินจริง แต่มีพื้นฐานจากความสามารถของควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่สามารถแก้ปัญหาบางประเภท เช่น optimization, เคมีคำนวณ และการเข้ารหัส ได้ดีกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไป โดยเฉพาะเมื่อปัญหาเหล่านั้นมีความซับซ้อนแบบ exponential ซึ่ง GPU แม้จะเร็วแค่ไหนก็ยังไม่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ IonQ ได้เร่งแผนพัฒนาอย่างหนักหลังการเข้าซื้อกิจการของ Oxford Ionics ซึ่งมีเทคโนโลยี photonic interconnect ที่ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อ qubit ได้อย่างแม่นยำและเสถียร โดยเป้าหมายคือการสร้าง logical qubit ที่มีการแก้ไขข้อผิดพลาดในตัว ซึ่งเป็นหัวใจของการประมวลผลควอนตัมที่ใช้งานได้จริง แม้จะมีความหวังสูง แต่ผู้เชี่ยวชาญหลายคนยังตั้งคำถามถึงความเป็นไปได้ของการใช้งานจริงในระดับ commercial โดยเฉพาะเมื่อ quantum chip ยังมีข้อจำกัดด้านเสถียรภาพ, การควบคุม noise และการ scale ระบบให้ใหญ่ขึ้นโดยไม่สูญเสียความแม่นยำ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ IonQ ประกาศแผนเปิดตัวชิปควอนตัม 10,000 qubit ภายในปี 2027 ➡️ CEO ระบุว่า GPU อย่าง NVIDIA Blackwell จะ “ล้าสมัย” เมื่อเทียบกับชิปควอนตัม ➡️ การเข้าซื้อ Oxford Ionics ช่วยเร่งแผนพัฒนา logical qubit และ photonic interconnect ➡️ ชิปควอนตัมเหมาะกับงาน optimization, เคมีคำนวณ, และการเข้ารหัส ✅ จุดเด่นของเทคโนโลยีควอนตัม ➡️ ใช้ qubit ที่สามารถอยู่ในหลายสถานะพร้อมกัน (superposition) ➡️ logical qubit มีระบบแก้ไขข้อผิดพลาดในตัว ทำให้ใช้งานได้จริง ➡️ หากถึงระดับ 2 ล้าน qubit ในปี 2030 จะสามารถแก้ปัญหาที่ GPU ไม่สามารถทำได้ ➡️ การเปรียบเทียบกับ GPU เหมือนเปรียบรถ F1 กับรถบรรทุก — ต่างวัตถุประสงค์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NVIDIA Blackwell เป็น GPU รุ่นล่าสุดที่ออกแบบมาสำหรับงาน AI และ HPC ➡️ Quantum computing ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการใช้งานเชิงพาณิชย์ ➡️ IonQ ใช้เทคโนโลยี “trapped ion” ซึ่งมีความแม่นยำสูงแต่ scale ยาก ➡️ ตลาด quantum computing คาดว่าจะเติบโตถึง $65 พันล้านภายในปี 2030 https://wccftech.com/ionq-ceo-claims-that-their-quantum-chips-will-make-gpus-like-nvidia-blackwell-look-outdated/

🧠 “MediaTek ปล่อยชิปเรือธงบนเทคโนโลยี 2nm ของ TSMC — ก้าวแรกสู่ยุคใหม่ของ AI, มือถือ และยานยนต์” MediaTek ประกาศความสำเร็จในการ tape-out ชิป SoC รุ่นเรือธงตัวใหม่ที่ใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 2 นาโนเมตรของ TSMC ซึ่งถือเป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่เข้าสู่ยุค 2nm อย่างเป็นทางการ โดยชิปนี้จะเข้าสู่การผลิตจำนวนมากในช่วงปลายปี 2026 และพร้อมวางจำหน่ายในช่วงเวลาเดียวกัน เทคโนโลยี 2nm ของ TSMC ใช้โครงสร้างทรานซิสเตอร์แบบ nanosheet เป็นครั้งแรก ซึ่งช่วยเพิ่มความหนาแน่นของลอจิกได้ถึง 1.2 เท่า เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด 18% ที่พลังงานเท่าเดิม และลดการใช้พลังงานลงถึง 36% ที่ความเร็วเท่าเดิม เมื่อเทียบกับกระบวนการ N3E รุ่นก่อนหน้า MediaTek ยังไม่เปิดเผยว่าชิปนี้จะใช้ในผลิตภัณฑ์ใดโดยตรง แต่มีการคาดการณ์ว่าอาจเกี่ยวข้องกับความร่วมมือกับ NVIDIA ในกลุ่ม AI PC หรือชิปสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ ซึ่งก่อนหน้านี้ทั้งสองบริษัทเคยร่วมมือกันในโปรเจกต์ GB10 “Grace Blackwell” Superchip ที่ใช้กระบวนการ 3nm ชิปใหม่นี้จะถูกนำไปใช้ในหลากหลายกลุ่มผลิตภัณฑ์ เช่น มือถือระดับเรือธง, คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง, ยานยนต์อัจฉริยะ และเซิร์ฟเวอร์ edge computing โดย MediaTek ยืนยันว่าการร่วมมือกับ TSMC จะช่วยให้สามารถส่งมอบโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสูงและประหยัดพลังงานได้ทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ MediaTek ประกาศ tape-out ชิป SoC รุ่นเรือธงที่ใช้เทคโนโลยี 2nm ของ TSMC ➡️ เข้าสู่การผลิตจำนวนมากปลายปี 2026 และวางจำหน่ายช่วงเวลาเดียวกัน ➡️ ใช้โครงสร้างทรานซิสเตอร์แบบ nanosheet เป็นครั้งแรก ➡️ เพิ่ม logic density 1.2 เท่า, เพิ่ม performance 18%, ลดพลังงาน 36% เทียบกับ N3E ✅ กลุ่มเป้าหมายและการใช้งาน ➡️ ชิปนี้อาจใช้ในมือถือ, คอมพิวเตอร์, ยานยนต์ และ edge computing ➡️ มีความเป็นไปได้ว่าจะเกี่ยวข้องกับความร่วมมือกับ NVIDIA ในกลุ่ม AI PC ➡️ MediaTek และ TSMC มีความร่วมมือระยะยาวในด้านเทคโนโลยีขั้นสูง ➡️ ชิปนี้จะเป็นตัวแทนของการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคใหม่ของการประมวลผลแบบประหยัดพลังงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TSMC N2P คือรุ่นพัฒนาต่อจาก N2 ที่เน้นประสิทธิภาพต่อวัตต์ ➡️ Apple และ AMD ก็เตรียมใช้เทคโนโลยี 2nm ในชิปของตนในปี 2026 เช่นกัน ➡️ การใช้ nanosheet transistor ช่วยให้สามารถใส่ accelerator และ IP block ได้มากขึ้นในพื้นที่เท่าเดิม ➡️ เหมาะกับงาน on-device AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ https://wccftech.com/mediatek-tapes-out-flagship-soc-tsmc-2nm-process-production-availability-end-2026/

⚠️ “Phoenix RowHammer โจมตีทะลุ DDR5 ภายใน 109 วินาที — ECC ก็เอาไม่อยู่ นักวิจัยเตือน DRAM ทั่วโลกยังเสี่ยง” ช่องโหว่ RowHammer กลับมาอีกครั้งในรูปแบบใหม่ชื่อว่า “Phoenix” (CVE-2025-6202) ซึ่งถูกค้นพบโดยทีมนักวิจัยจาก ETH Zürich และ Google โดยสามารถโจมตีหน่วยความจำ DDR5 ของ SK Hynix ได้สำเร็จภายในเวลาเพียง 109 วินาที บนเครื่องเดสก์ท็อปทั่วไปที่ใช้การตั้งค่ามาตรฐาน RowHammer คือเทคนิคที่ใช้การ “เคาะ” แถวหน่วยความจำซ้ำ ๆ เพื่อสร้างการรบกวนทางไฟฟ้าในแถวข้างเคียง ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงบิตโดยไม่ได้เข้าถึงโดยตรง ซึ่งสามารถนำไปสู่การยกระดับสิทธิ์, ขโมยข้อมูล, หรือแม้แต่การเจาะระบบ VM ที่อยู่ใกล้กัน Phoenix ใช้การ reverse engineering เพื่อเจาะระบบป้องกัน TRR (Target Row Refresh) ที่มีอยู่ใน DRAM โดยพบว่าการรีเฟรชมีช่วง sampling ที่ซ้ำทุก 128 tREFI และมีจุดอ่อนในช่วงต้นของแต่ละรอบ นักวิจัยจึงออกแบบ pattern ใหม่ที่เรียกว่า 128-tREFI และ 2608-tREFI พร้อมระบบ “self-correcting refresh synchronization” ที่ช่วยให้การโจมตีแม่นยำแม้เกิดการรีเฟรชผิดพลาด จากการทดสอบบนโมดูล DDR5 ของ SK Hynix จำนวน 15 รุ่น พบว่าทุกตัวสามารถถูกโจมตีได้ และสามารถใช้เพื่อขโมยคีย์ RSA-2048 จาก VM ที่อยู่ใกล้กัน หรือยกระดับสิทธิ์ผ่านไฟล์ sudo ได้จริง นักวิจัยแนะนำให้เพิ่มอัตราการรีเฟรช DRAM เป็น 3 เท่า ซึ่งช่วยลดการโจมตีได้ แต่แลกกับประสิทธิภาพที่ลดลงถึง 8.4% บน SPEC CPU2017 และเตือนว่า DRAM ที่ใช้งานอยู่ไม่สามารถอัปเดตได้ ทำให้ช่องโหว่นี้จะยังคงอยู่ไปอีกหลายปี ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ช่องโหว่ “Phoenix” (CVE-2025-6202) เป็น RowHammer รุ่นใหม่ที่โจมตี DDR5 ได้ ➡️ ใช้เวลาโจมตีเพียง 109 วินาทีบนเครื่องเดสก์ท็อปทั่วไป ➡️ ใช้ pattern 128-tREFI และ 2608-tREFI พร้อมระบบ sync อัตโนมัติ ➡️ ทดสอบบน DDR5 ของ SK Hynix 15 รุ่น พบว่าทุกตัวมี bit flip ✅ ผลกระทบและการโจมตี ➡️ สามารถขโมยคีย์ RSA-2048 จาก VM ที่อยู่ใกล้กัน ➡️ ใช้ไฟล์ sudo เพื่อยกระดับสิทธิ์เป็น root ได้ ➡️ ECC แบบฝังในชิปไม่สามารถป้องกันการโจมตีได้ ➡️ TRR ที่ใช้ใน DRAM มีช่องโหว่ด้าน sampling ที่ถูกเจาะ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RowHammer ถูกค้นพบครั้งแรกในปี 2014 และยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ➡️ ช่องโหว่คล้ายกันในอดีต ได้แก่ TRRespass, SMASH, Half-Double และ Blacksmith ➡️ การเพิ่ม refresh rate เป็นวิธีแก้ชั่วคราวที่มีต้นทุนด้านประสิทธิภาพ ➡️ โค้ดทดสอบ Phoenix ถูกเผยแพร่บน GitHub เพื่อใช้ตรวจสอบ DIMM https://www.techradar.com/pro/security/new-phoenix-rowhammer-attack-cracks-open-ddr5-memory-defenses-in-minutes

ประธานาธิบดีวลาดิมีร์ ปูติน ผู้บัญชาการทหารสูงสุดแห่งกองทัพรัสเซีย แต่งกายในชุดทหารร่วมชมซ้อมรบ "Zapad - 2025" ที่สนามฝึกซ้อมมูลิโน(Mulino training ground) ในภูมิภาคนิจนีนอฟโกรอด(Nizhny Novgorod region) ซึ่งเป็นสถานที่หลักของการซ้อมรบรัสเซีย-เบลารุส . การซ้อมรบ Zapad-2025 นอกจากเบลารุสแล้ว ยังมีประเทศใหญ่อีกหลายประเทศที่เข้าร่วมในครั้งนี้ เช่น บังกลาเทศ อินเดีย อิหร่าน บูร์กินาฟาโซ สาธารณรัฐคองโก และมาลี โดยรวมแล้วมีคณะผู้แทนจากต่างประเทศเข้าร่วมการซ้อมรบนี้ทั้งสิ้น 25 คณะ ส่งผลให้ประเทศในยุโรปจับตาการเคลื่อนไหวของรัสเซียและพันธมิตรในครั้งนี้อย่างใกล้ชิด . การซ้อมรบ "Zapad-2025" จัดขึ้นที่สนามฝึก 41 แห่ง รวมถึง 4 แห่งในเบลารุส มีกำลังพลทหารเข้าร่วม 100,000 นาย เครื่องบิน 333 ลำ เรือรบอีกเกือบ 250 ลำ และระบบอาวุธและอุปกรณ์ประมาณ 10,000 ชุด ทั้งหมดเป็นของใหม่ที่ทันสมัยสำหรับปฏิบัติการรบจริง ประกอบด้วยการใช้อากาศยานไร้คนขับ โดรนหุ่นยนต์ภาคพื้นดิน การโจมตีด้วยรถจักรยานยนต์ . นอกจากนี้ แผนการซ้อมรบยังอิงจากประสบการณ์ที่ได้รับจากปฏิบัติการพิเศษทางทหารในยูเครน เป้าหมายของการซ้อมรบ คือการฝึกซ้อมการร่วมมือในการป้องกันประเทศรัสเซียและเบลารุสจากการรุกรานใดๆ

💥 “Phoenix Rowhammer โจมตีทะลุ ECC — ช่องโหว่ใหม่ใน DDR5 จาก SK Hynix ที่ใช้เวลาแค่ 109 วินาที!” ทีมนักวิจัยจาก ETH Zurich และ Google ได้เปิดเผยช่องโหว่ใหม่ในหน่วยความจำ DDR5 ของ SK Hynix ที่สามารถถูกโจมตีด้วยเทคนิค Rowhammer รุ่นใหม่ชื่อว่า “Phoenix” (CVE-2025-6202) ซึ่งสามารถทะลุการป้องกันแบบ ECC ที่ฝังอยู่ในชิปได้ภายในเวลาเพียง 109 วินาที ถือเป็นการโจมตีระดับ privilege escalation ที่เกิดขึ้นได้จริงบนเครื่องเดสก์ท็อปทั่วไป Phoenix ใช้เทคนิค reverse engineering เพื่อเจาะระบบป้องกัน TRR (Target Row Refresh) ที่มีอยู่ใน DRAM โดยพบว่าการรีเฟรชแถวหน่วยความจำมีช่วง sampling ที่ซ้ำทุก 128 tREFI และในช่วงต้นของแต่ละรอบมีการสุ่มตรวจสอบน้อย ทำให้สามารถออกแบบรูปแบบการโจมตีแบบใหม่ที่เรียกว่า 128-tREFI และ 2608-tREFI ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนถึง 2.6 เท่า นักวิจัยยังพัฒนาเทคนิค “self-correcting refresh synchronization” ที่ช่วยให้การโจมตีสามารถปรับตัวได้เมื่อเกิดการรีเฟรชผิดพลาด ทำให้สามารถรักษาความแม่นยำในการโจมตีได้แม้จะผ่านหลายพันรอบการรีเฟรช จากการทดสอบบนโมดูล DDR5 ของ SK Hynix จำนวน 15 รุ่นที่ผลิตระหว่างปี 2021–2024 พบว่าทุกตัวสามารถถูกโจมตีได้ โดยเกิดการเปลี่ยนแปลงบิตจำนวนมาก ซึ่งสามารถนำไปใช้สร้าง primitive สำหรับการอ่าน/เขียนข้อมูลโดยพลการ, ขโมยคีย์ RSA-2048 จาก VM ที่อยู่ใกล้กัน และยกระดับสิทธิ์โดยการแก้ไขไฟล์ sudo เพื่อเพิ่มโอกาสในการโจมตี นักวิจัยใช้เทคนิคการรัน pattern แบบเลื่อนตำแหน่งในแต่ละ bank พร้อมกัน ทำให้โอกาสโจมตีสำเร็จเพิ่มขึ้นจาก 1.56% เป็น 25% และเสนอวิธีแก้เบื้องต้นด้วยการเพิ่มอัตราการรีเฟรช DRAM 3 เท่า ซึ่งช่วยลดการโจมตีได้ แต่แลกกับประสิทธิภาพที่ลดลงถึง 8.4% บน SPEC CPU2017 ข่าวดีคือทีมงานได้แจ้งช่องโหว่นี้อย่างเป็นทางการกับ SK Hynix, ผู้ผลิต CPU และผู้ให้บริการคลาวด์ ทำให้มีการออก BIOS patch สำหรับเครื่อง AMD บางรุ่นแล้ว และมีโค้ดทดสอบบน GitHub เพื่อให้ผู้ดูแลระบบสามารถตรวจสอบ DIMM ของตนเองได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ช่องโหว่ “Phoenix” (CVE-2025-6202) เป็น Rowhammer รุ่นใหม่ที่ทะลุ ECC ได้ ➡️ ใช้เวลาโจมตีเพียง 109 วินาทีบนเครื่องเดสก์ท็อปทั่วไป ➡️ เทคนิคใหม่ใช้ pattern 128-tREFI และ 2608-tREFI พร้อมระบบ sync อัตโนมัติ ➡️ ทดสอบบน DDR5 ของ SK Hynix 15 รุ่น พบว่าทุกตัวมี bit flip ✅ ผลกระทบและการโจมตี ➡️ เกิดการเปลี่ยนบิตจำนวนมากในหน่วยความจำ ➡️ สร้าง primitive สำหรับการอ่าน/เขียนข้อมูล, ขโมยคีย์ RSA, และยกระดับสิทธิ์ ➡️ เพิ่มโอกาสโจมตีจาก 1.56% เป็น 25% ด้วยการรัน pattern แบบเลื่อนตำแหน่ง ➡️ BIOS patch สำหรับ AMD ถูกปล่อยออกมาแล้วในช่วง embargo ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Rowhammer เป็นช่องโหว่ที่พบครั้งแรกในปี 2014 และยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ➡️ ECC แบบ on-die ไม่สามารถป้องกัน Rowhammer ได้เท่ากับ ECC แบบ side-band ➡️ การเพิ่ม refresh rate เป็นวิธีแก้ชั่วคราวที่มีต้นทุนด้านประสิทธิภาพ ➡️ โค้ดทดสอบ Phoenix ถูกเผยแพร่บน GitHub เพื่อใช้ตรวจสอบ DIMM ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ECC แบบฝังในชิป (on-die ECC) ไม่สามารถป้องกัน Phoenix ได้ ⛔ การเพิ่ม refresh rate 3 เท่าทำให้ประสิทธิภาพลดลงถึง 8.4% ⛔ BIOS patch ยังไม่ครอบคลุมทุกระบบ และต้องอัปเดตด้วยตนเอง ⛔ DIMM ที่ผลิตระหว่างปี 2021–2024 มีความเสี่ยงสูง ⛔ โค้ดบน GitHub ใช้สำหรับการตรวจสอบเท่านั้น ไม่ใช่การป้องกันหรือโจมตี https://www.techpowerup.com/341059/sk-hynix-ddr5-dimms-vulnerable-to-phoenix-rowhammer-attack-ecc-dimms-exposed-too

🇨🇳 “Tencent หันหลังให้ Nvidia — ปรับโครงสร้าง AI สู่ชิปจีนเต็มรูปแบบ ท่ามกลางแรงกดดันจากสงครามเทคโนโลยี” Tencent บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของจีน ประกาศอย่างเป็นทางการในงาน Global Digital Ecosystem Summit เมื่อวันที่ 16 กันยายน 2025 ว่าได้ “ปรับโครงสร้างระบบประมวลผล AI ทั้งหมด” เพื่อรองรับชิปที่ออกแบบโดยบริษัทจีน โดยไม่พึ่งพา Nvidia อีกต่อไป ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในยุทธศาสตร์ด้านฮาร์ดแวร์ของบริษัท และสะท้อนแนวโน้มการพึ่งพาตนเองของจีนในยุคที่การส่งออกเทคโนโลยีจากสหรัฐฯ ถูกจำกัดอย่างเข้มงวด Qiu Yuepeng ประธาน Tencent Cloud ยืนยันว่าบริษัทได้ใช้ “ชิปจีนกระแสหลัก” ในการผลิตจริง ไม่ใช่แค่ทดลอง และกำลังร่วมมือกับผู้ผลิตชิปหลายรายเพื่อเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมกับแต่ละงาน พร้อมลงทุนระยะยาวเพื่อพัฒนาโครงสร้างร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เพื่อลดต้นทุนการประมวลผล การประกาศนี้เกิดขึ้นเพียงหนึ่งวันหลังจากหน่วยงานกำกับดูแลของจีนเปิดเผยว่า Nvidia ละเมิดกฎการควบรวมกิจการจากการซื้อ Mellanox ในปี 2019 ซึ่งเพิ่มแรงกดดันให้บริษัทจีนต้องเร่งพัฒนาเทคโนโลยีของตนเอง แม้ Tencent จะไม่เปิดเผยชื่อชิปที่ใช้งานจริง แต่หลายฝ่ายคาดว่าเป็น Huawei Ascend ซึ่งมีการใช้งานแล้วใน ByteDance และได้รับการสนับสนุนจากเฟรมเวิร์ก MindSpore ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อสงสัยว่าชิปเหล่านี้จะสามารถรองรับการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้จริงหรือไม่ เนื่องจาก Huawei ถูกคาดว่าจะผลิตได้เพียง 200,000 ชิป AI ในปีหน้า Tencent ยังระบุว่ามีชิปสำหรับการฝึกโมเดลเพียงพอในคลัง และมี “หลายทางเลือก” สำหรับ inference ซึ่งสะท้อนถึงการกระจายความเสี่ยงด้านซัพพลายเชนอย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Tencent ประกาศปรับโครงสร้างระบบ AI เพื่อรองรับชิปจีนเต็มรูปแบบ ➡️ ใช้ชิปจีนกระแสหลักในระดับการผลิตจริง ไม่ใช่แค่ทดลอง ➡️ ร่วมมือกับผู้ผลิตหลายรายเพื่อเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมกับแต่ละงาน ➡️ ลงทุนระยะยาวเพื่อพัฒนาโครงสร้างร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ✅ ความเคลื่อนไหวที่เกี่ยวข้อง ➡️ Nvidia ถูกกล่าวหาว่าละเมิดกฎการควบรวมกิจการในจีนจากดีล Mellanox ➡️ Tencent มีชิปสำหรับการฝึกโมเดลเพียงพอ และมีหลายทางเลือกสำหรับ inference ➡️ DeepSeek AI ประกาศว่าโมเดล V3.1 ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับชิปจีนรุ่นใหม่ ➡️ Huawei Ascend ถูกใช้งานใน ByteDance และมีเฟรมเวิร์ก MindSpore รองรับ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ จีนตั้งเป้าให้บริษัทในประเทศใช้ชิปจีนอย่างน้อย 50% ภายในปี 2026 ➡️ กลุ่ม Model-Chips Ecosystem Innovation Alliance ก่อตั้งขึ้นเพื่อผลักดันการใช้ชิปจีนในงาน AI ➡️ การเปลี่ยนจาก Nvidia ไปยังชิปจีนต้องใช้เวลาและต้นทุนสูงในการปรับซอฟต์แวร์ ➡️ Huawei Ascend ยังมีข้อจำกัดด้านปริมาณการผลิตและการเข้าถึง HBM https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tencent-goes-public-with-pivot-to-chinese-chips

🍏 “Apple-1 ในตำนานเตรียมประมูลทะลุ $300,000 — คอมพิวเตอร์ไม้ที่เปลี่ยนโลก และเรื่องราวของเจ้าของผู้บุกเบิก” ในวันที่ 20 กันยายน 2025 ที่งาน Remarkable Rarities ของ RR Auctions ณ เมืองบอสตัน จะมีการประมูล Apple-1 เครื่องหายากที่ยังใช้งานได้จริง พร้อมกล่องไม้ Byte Shop ดั้งเดิม ซึ่งเชื่อว่าหลงเหลืออยู่เพียง 9 เครื่องในโลกเท่านั้น Apple-1 เครื่องนี้ไม่ใช่แค่ของสะสม แต่เป็น “ของจริง” ที่มาพร้อมอุปกรณ์ครบชุดจากยุค 1976 ได้แก่ แผงวงจร Apple-1 หมายเลข “01-0020”, แป้นพิมพ์ Datanetics, จอภาพ, อินเทอร์เฟซเทป, ซอฟต์แวร์บนเทปคาสเซ็ต และคู่มือการใช้งานแบบร่วมสมัย ทุกชิ้นเป็นของแท้หรือถูกแทนที่ด้วยชิ้นส่วนที่ถูกต้องตามยุคสมัย สิ่งที่ทำให้เครื่องนี้พิเศษยิ่งขึ้นคือ “เจ้าของเดิม” — June Blodgett Moore ผู้หญิงคนแรกที่จบการศึกษาจากคณะนิติศาสตร์มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ซึ่งทำให้เครื่องนี้มีคุณค่าทางประวัติศาสตร์ทั้งด้านเทคโนโลยีและสังคม ตัวเครื่องได้รับการตรวจสอบและฟื้นฟูโดยผู้เชี่ยวชาญ Corey Cohen ในช่วงกลางปี 2025 และได้รับการประเมินสภาพที่ 8.0/10 โดยมีรอยร้าวเล็ก ๆ บนกล่องไม้ และแผ่นหลังที่ถูกถอดออกเพื่อเข้าถึงสายไฟ ภายในยังคงมีชิป MOS 6502 แบบเซรามิกขาว และตัวเก็บประจุ Sprague “Big Blue” ทั้งสามตัวดั้งเดิม ซึ่งหายากมากในเครื่องที่ยังหลงเหลืออยู่ นอกจากนี้ยังมีการเปลี่ยนไดโอดบางตัวด้วยชิ้นส่วนที่ถูกต้องตามยุคเพื่อรักษาความสมบูรณ์ของระบบ กล่องไม้ Byte Shop นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะเป็นผลจากดีลครั้งประวัติศาสตร์ระหว่าง Steve Jobs และ Steve Wozniak กับร้าน Byte Shop ที่สั่งซื้อ Apple-1 จำนวน 50 เครื่องในราคาต่อเครื่อง $500 และขายต่อที่ $666.66 ซึ่ง Wozniakเคยกล่าวว่า “ไม่มีเหตุการณ์ใดในประวัติศาสตร์ของบริษัทที่ยิ่งใหญ่และเหนือความคาดหมายเท่านี้อีกแล้ว” https://www.tomshardware.com/pc-components/pc-cases/rare-apple-1-with-storied-ownership-could-fetch-over-usd300-000-at-auction-unit-housed-in-original-wood-case-thought-to-be-one-of-just-nine-surviving-examples

🧠 “Google ปลดพนักงาน AI กว่า 200 คน — เบื้องหลังไม่ใช่แค่ ‘ลดโปรเจกต์’ แต่คือความไม่มั่นคงและแรงต้านจากแรงงาน” กลางเดือนสิงหาคม 2025 Google ได้ปลดพนักงานสัญญาจ้างกว่า 200 คนที่ทำงานเกี่ยวกับโครงการ AI เช่น Gemini และ AI Overviews โดยอ้างว่าเป็นการ “ลดขนาดโปรเจกต์” แต่เสียงจากคนทำงานกลับสะท้อนอีกด้าน—ว่าการปลดครั้งนี้เกี่ยวข้องกับการเรียกร้องค่าตอบแทนที่เป็นธรรม และความพยายามรวมตัวเพื่อสร้างสหภาพแรงงาน พนักงานเหล่านี้ส่วนใหญ่ทำงานผ่านบริษัท GlobalLogic ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Hitachi โดยมีหน้าที่เป็น “super raters” คือผู้ตรวจสอบและปรับแต่งคำตอบที่สร้างโดย AI ให้มีความถูกต้องและเป็นธรรมชาติ หลายคนมีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาโทหรือเอก และทำงานในสาขาวิชาชีพ เช่น การศึกษา การเขียน และการวิจัย แม้จะมีความเชี่ยวชาญสูง แต่พวกเขากลับได้รับค่าตอบแทนต่ำ โดยผู้ที่จ้างตรงจาก GlobalLogic ได้รับ $28–$32 ต่อชั่วโมง ขณะที่ผู้รับเหมาผ่านบริษัทตัวกลางได้เพียง $18–$22 ต่อชั่วโมงสำหรับงานเดียวกัน นอกจากนี้ยังมีการห้ามทำงานจากระยะไกล และจำกัดการเข้าถึงช่องทางสื่อสารภายในที่ใช้พูดคุยเรื่องความเหลื่อมล้ำ หลายคนเชื่อว่าการปลดครั้งนี้เป็นการตอบโต้ต่อความพยายามรวมตัวเป็นสหภาพแรงงาน โดยมีผู้ยื่นเรื่องร้องเรียนต่อคณะกรรมการแรงงานแห่งชาติของสหรัฐฯ (NLRB) แล้วอย่างน้อยสองราย และมีรายงานว่า GlobalLogic กำลังพัฒนา AI ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ในด้านการให้คะแนนคำตอบ ซึ่งทำให้พนักงานรู้สึกว่าตนเองกำลัง “ฝึก AI เพื่อมาแทนที่ตัวเอง” เหตุการณ์นี้สะท้อนภาพรวมของอุตสาหกรรม AI ที่แม้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่กลับมีความไม่มั่นคงในระดับแรงงาน โดยเฉพาะในตำแหน่งที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล เช่น การจัดหมวดหมู่ การให้คะแนน และการตรวจสอบคำตอบ ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นงานระดับล่าง ทั้งที่มีบทบาทสำคัญต่อคุณภาพของระบบ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-terminates-200-ai-contractors-ramp-down-blamed-but-workers-claim-questions-over-pay-and-job-insecurity-are-the-real-reason-behind-layoffs

🕷️ “Shai-Hulud: มัลแวร์สายพันธุ์ใหม่โจมตี NPM แบบแพร่กระจายตัวเอง — ขโมยข้อมูลลับผ่าน GitHub Actions และคลาวด์” เมื่อวันที่ 15 กันยายน 2025 โลกของนักพัฒนา JavaScript ต้องสะเทือนอีกครั้ง เมื่อมีการค้นพบการโจมตีแบบ supply chain ที่ซับซ้อนที่สุดครั้งหนึ่งในระบบนิเวศของ NPM โดยมัลแวร์ที่ถูกตั้งชื่อว่า “Shai-Hulud” ได้แฝงตัวอยู่ในแพ็กเกจยอดนิยมอย่าง @ctrl/tinycolor ซึ่งมีผู้ดาวน์โหลดมากกว่า 2 ล้านครั้งต่อสัปดาห์ พร้อมกับอีกกว่า 180 แพ็กเกจที่ถูกโจมตีในลักษณะเดียวกัน2 มัลแวร์นี้ไม่ใช่แค่แฝงตัว — มันสามารถ “แพร่กระจายตัวเอง” ไปยังแพ็กเกจอื่น ๆ ที่ผู้ดูแลมีสิทธิ์เข้าถึง โดยใช้ฟังก์ชัน updatePackage เพื่อดึงรายชื่อแพ็กเกจจาก NPM API แล้วบังคับเผยแพร่เวอร์ชันใหม่ที่ฝัง bundle.js ซึ่งเป็นสคริปต์หลักของการโจมตี เป้าหมายของ Shai-Hulud คือการขโมยข้อมูลลับ เช่น AWS keys, GitHub tokens, GCP credentials และ Azure secrets โดยใช้เครื่องมือ TruffleHog ที่ปกติใช้ในการตรวจสอบความปลอดภัย แต่ถูกนำมาใช้ในทางร้าย มัลแวร์จะสแกนไฟล์ระบบและ environment variables เพื่อดึงข้อมูลลับทั้งหมด ที่น่ากลัวที่สุดคือการสร้าง persistence ผ่าน GitHub Actions โดยมัลแวร์จะ inject ไฟล์ workflow ชื่อ shai-hulud-workflow.yml ซึ่งจะถูกเรียกใช้ทุกครั้งที่มีการ push โค้ด และส่งข้อมูลลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน webhook ที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า ข้อมูลที่ถูกขโมยจะถูกจัดเก็บในรูปแบบ JSON และอัปโหลดไปยัง repository สาธารณะชื่อ “Shai-Hulud” บน GitHub ของเหยื่อเอง ทำให้ใครก็สามารถเข้าถึงข้อมูลลับเหล่านั้นได้ และยังมีการสร้าง branch ชื่อเดียวกันเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบ แม้จะมีการตอบสนองอย่างรวดเร็วจากทีม NPM และ GitHub รวมถึงการลบแพ็กเกจที่ถูกโจมตีออกจาก registry แล้ว แต่การโจมตียังคงดำเนินต่อไป โดยมีการพบ repository ใหม่ที่ถูกสร้างขึ้นทุกวัน และมีข้อมูลลับที่ยังไม่ถูกเพิกถอนอีกหลายรายการ ✅ ข้อมูลสำคัญจากเหตุการณ์ ➡️ แพ็กเกจ @ctrl/tinycolor และอีกกว่า 180 แพ็กเกจถูกฝังมัลแวร์ Shai-Hulud ➡️ มัลแวร์สามารถแพร่กระจายตัวเองไปยังแพ็กเกจอื่นของผู้ดูแลผ่าน NPM API ➡️ ใช้ TruffleHog เพื่อสแกนหา credentials จากไฟล์ระบบและ environment variables ➡️ สร้าง GitHub Actions workflow เพื่อส่งข้อมูลลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุม ➡️ ข้อมูลลับถูกอัปโหลดไปยัง repo สาธารณะชื่อ “Shai-Hulud” บน GitHub ของเหยื่อ ✅ กลไกการทำงานของมัลแวร์ ➡️ bundle.js เป็นสคริปต์หลักที่ถูกฝังใน postinstall script ของ package.json ➡️ ใช้ Webpack modular design เพื่อแยกฟังก์ชันการโจมตี เช่น OS recon, credential harvesting, propagation ➡️ ตรวจสอบระบบปฏิบัติการก่อนทำงาน — targeting Linux/macOS โดยเฉพาะ ➡️ ใช้ GitHub API เพื่อสร้าง branch และ push workflow โดยใช้ token ของเหยื่อ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ชื่อ “Shai-Hulud” มาจาก sandworm ในนิยาย Dune — สื่อถึงการแพร่กระจายแบบหนอน ➡️ การโจมตีคล้ายกับแคมเปญก่อนหน้า เช่น s1ngularity และ GhostActions ➡️ CrowdStrike ยืนยันว่าแพ็กเกจที่ถูกโจมตีไม่กระทบกับ Falcon sensor ของบริษัท ➡️ StepSecurity และ Socket เป็นผู้ค้นพบและวิเคราะห์เชิงลึกของการโจมตีนี้ https://www.stepsecurity.io/blog/ctrl-tinycolor-and-40-npm-packages-compromised

📡 “50 สิ่งที่คุณทำได้ด้วย Software Defined Radio — เปิดโลกคลื่นวิทยุที่ซ่อนอยู่รอบตัวเรา” ในโลกที่เต็มไปด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า เราอาจไม่รู้เลยว่ามีการสื่อสารเกิดขึ้นตลอดเวลา ทั้งจากวิทยุ โทรทัศน์ โทรศัพท์มือถือ ไปจนถึงดาวเทียมและอุปกรณ์ IoT ทั้งหมดนี้สามารถถูกตรวจจับได้ด้วยอุปกรณ์เล็ก ๆ ที่เรียกว่า Software Defined Radio (SDR) ซึ่งเป็นวิทยุที่ใช้ซอฟต์แวร์ในการประมวลผลแทนฮาร์ดแวร์แบบดั้งเดิม ผู้เขียนบล็อกชื่อ “blinry” ได้ทดลองใช้ SDR แบบ USB dongle รุ่น RTL-SDR Blog V4 พร้อมเสาอากาศราคาประหยัด เพื่อค้นหาสิ่งที่สามารถรับฟังหรือวิเคราะห์ได้จากคลื่นวิทยุรอบตัวเขาในเมืองฮัมบูร์ก ประเทศเยอรมนี ภายในเวลา 1 สัปดาห์ เขาสามารถค้นพบถึง 50 สิ่งที่น่าทึ่ง ตั้งแต่การฟังวิทยุ FM ไปจนถึงการติดตามดาวเทียมและบอลลูนอุตุนิยมวิทยา สิ่งที่น่าประทับใจคือการใช้ SDR รับข้อมูลจากอุปกรณ์รอบตัว เช่น เซ็นเซอร์อุณหภูมิของเพื่อนบ้าน, การสื่อสารของรถบัส, การส่งภาพจากดาวเทียม NOAA, การฟังรหัสมอร์สจากประเทศอื่น ๆ และแม้แต่การตรวจจับสัญญาณ NFC จากสมาร์ตโฟนที่เปิดหน้าจอ นอกจากนี้ยังมีการทดลองสร้างเสาอากาศเองจากสายไฟธรรมดา และใช้ซอฟต์แวร์หลากหลาย เช่น SDR++, SDRangel, WSJT-X, fldigi และ QSSTV เพื่อถอดรหัสสัญญาณต่าง ๆ ทั้งเสียง ข้อความ และภาพ แม้จะมีข้อจำกัดทางกฎหมายในบางประเทศ เช่น เยอรมนี ที่ห้ามฟังการสื่อสารที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ แต่โปรเจกต์นี้แสดงให้เห็นว่า SDR เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการเรียนรู้โลกของคลื่นวิทยุ และอาจเป็นจุดเริ่มต้นของการเข้าสู่โลกของวิทยุสมัครเล่นอย่างจริงจัง ✅ สิ่งที่ค้นพบจากการทดลอง SDR ➡️ ฟังวิทยุ FM, AM, DAB และ CB radio ได้อย่างชัดเจน ➡️ รับข้อมูลจากดาวเทียม NOAA และ Max Valier พร้อมภาพถ่ายจากอวกาศ ➡️ ตรวจจับสัญญาณจากเซ็นเซอร์อุณหภูมิ, รถบัส, ยางรถยนต์ และอุปกรณ์ IoT ➡️ ฟังรหัสมอร์สจากประเทศต่าง ๆ และรับข้อความดิจิทัลจากระบบ FT8, RTTY, SSTV ➡️ ตรวจจับสัญญาณ NFC จากสมาร์ตโฟน และใช้หนังสือส่งรหัสมอร์สผ่านคลื่น NFC ➡️ รับสัญญาณจากบอลลูนอุตุนิยมวิทยา และติดตามตำแหน่งการตกของบอลลูน ➡️ รับสัญญาณจากระบบนำทางของเครื่องบิน (VOR) และระบบติดตามเรือ (AIS) ➡️ ฟังสถานีลึกลับ เช่น “The Buzzer” และ “Number Stations” ที่อาจใช้ในงานจารกรรม ✅ อุปกรณ์และซอฟต์แวร์ที่ใช้ ➡️ ใช้ SDR แบบ USB dongle รุ่น RTL-SDR Blog V4 ราคาประมาณ $30 ➡️ เสาอากาศ dipole และสายไฟยาว 21.6 เมตร สำหรับความถี่ต่ำ ➡️ ซอฟต์แวร์ SDR++, SDRangel, WSJT-X, fldigi, QSSTV, noaa-apt และ rtl_433 ➡️ ใช้ Linux เป็นระบบปฏิบัติการหลักในการทดลอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SDR เป็นเครื่องมือสำคัญในงานวิจัยด้านคลื่นวิทยุและการสื่อสารไร้สาย ➡️ นักวิทยุสมัครเล่นใช้ SDR เพื่อเรียนรู้และทดลองการส่งสัญญาณ ➡️ ในปี 2024 เยอรมนีเตรียมเปิดคลาสใบอนุญาตใหม่ “N class” สำหรับผู้เริ่มต้น ➡️ SDR สามารถใช้ร่วมกับระบบคลาวด์และแผนที่ออนไลน์เพื่อรับสัญญาณจากทั่วโลก https://blinry.org/50-things-with-sdr/

https://youtu.be/Xs_mPsim0GA?si=gi-agunL8XmOiBLA

คนค้าขายฉิบหาย เพราะระบบ CFR ของ ITMX มาตรการอายัดบัญชีของธนาคารพาณิชย์ ร่วมกับกองบัญชาการตำรวจสืบสวนสอบสวนอาชญากรรมทางเทคโนโลยี หรือตำรวจไซเบอร์ กำลังทำให้บรรดาผู้ประกอบอาชีพค้าขายจำนวนมากเดือดร้อน เพราะจู่ๆ ถูกอายัดบัญชี ไม่สามารถทำธุรกรรมทางการเงินได้ ธนาคารอ้างว่าบัญชีและช่องทางอิเล็กทรอนิกส์ถูกระงับการทำธุรกรรมตาม พ.ร.ก.มาตรการป้องกันและปราบปรามอาชญากรรมทางเทคโนโลยี (CFR) ทำให้มีผู้ค้าส่วนหนึ่งงดรับเงินโอนหรือสแกน QR Code รับเฉพาะเงินสดไปก่อน ขณะเดียวกัน ลูกค้าธนาคารส่วนหนึ่งต่างถอนเงินออกจากบัญชี เพราะไม่ไว้วางใจระบบธนาคาร สาเหตุหลักเป็นเพราะกลุ่มมิจฉาชีพเปลี่ยนวิธีการหลอกลวงประชาชน จากเดิมล่อลวงให้โอนเงินเข้าบัญชีม้า เป็นการโอนเงินไปยังบัญชีร้านค้าเพื่อแลกสินค้าและบริการ ซึ่งเป็นลักษณะของการฟอกเงินวิธีหนึ่ง หรือการหลอกให้โอนเงินครั้งแรกจำนวนน้อย เพื่อให้เหยื่อเชื่อใจว่ามีตัวตนจริง ก่อนให้โอนไปยังบัญชีม้า ซึ่งการอายัดบัญชีจะมีอยู่ 2 ลักษณะ ได้แก่ 1. ผู้เสียหายโทร.แจ้งสายด่วน 1441 หรือแจ้งความกับตำรวจ แล้วทำเรื่องแจ้งธนาคารอายัด ซึ่งจะมีเลขอ้างอิง 2. ธนาคารอายัดเองเมื่อสังเกตการทำธุรกรรมแล้วเชื่อว่าผิดปกติ กรณีนี้จะไม่มีเลขอ้างอิง โดยพิจารณาให้เป็นบัญชีม้าแต่ละสีตามความรุนแรงของพฤติกรรม เบื้องหลังที่ทำให้บรรดาผู้ค้าต่างพากันวุ่นวาย คือ ระบบ Central Fraud Registry (CFR) เป็นศูนย์กลางรวมรวมข้อมูลรายการธุรกรรมต้องสงสัย และนำข้อมูลไปใช้ในการสอบสวนขยายผลเพื่ออายัดเงินจากบัญชีม้าต่างๆ และเพื่อประโยชน์ในการติดตามเงินคืนแก่ผู้เสียหายเมื่อมีการร้องขอข้อมูลจากเจ้าหน้าที่รัฐ รวมถึงการนำข้อมูลไปใช้ในกระบวนการยุติธรรม โดยให้ธนาคารส่งข้อมูลธุรกรรมต้องสงสัย ที่ผู้เสียหายเป็นผู้แจ้ง หรือธนาคารตรวจพบรายการต้องสงสัยนั้นเอง หากเส้นทางการเงินโยงไปยังบัญชีใดก็จะอายัดบัญชี และรายงานไปยังธนาคารสมาชิก เพื่ออายัดบัญชีภายใต้เลขประจำตัวประชาชนเดียวกัน ผลก็คือแม้ธนาคารต้นทางจะปลดอายัดแล้ว แต่ผู้ค้าที่มีบัญชีหลายธนาคาร ต้องไปไล่เบี้ยกับธนาคารอื่นๆ ที่ยังคงอายัดบัญชี นอกจากนี้ กรณีตำรวจไซเบอร์ใช้สายด่วน 1441 รับเรื่อง แล้วโยนไปให้ร้อยเวรตามโรงพักต่างๆ ต้องรับภาระทำคดี โดยที่ตำรวจไซเบอร์และธนาคารพาณิชย์ต่างโยนภาระพิสูจน์ความจริงกันไปมา แสดงให้เห็นว่า แม้กระบวนการล็อกบัญชีจะง่ายดายโดยอ้างว่าเพื่อยับยั้งความเสียหาย แต่การปลดล็อกบัญชีหากพิสูจน์ได้ว่าไม่ใช่บัญชีม้ายุ่งยากกว่า จึงเป็นมาตรการที่วุ่นวาย ทำให้ประชาชนไม่มั่นใจในระบบธนาคาร ทำลายเศรษฐกิจดิจิทัลอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ #Newskit

🧩 “Intel Arc A750 รุ่นต้นแบบโผล่พร้อมแรม 16GB และบัส 512-bit — การทดลองที่ไม่เคยเปิดตัว แต่สะท้อนความทะเยอทะยานของ Intel” แม้ Intel Arc A750 จะเปิดตัวไปตั้งแต่ปี 2022 พร้อมสเปกมาตรฐานคือแรม GDDR6 ขนาด 8GB และบัส 256-bit แต่ล่าสุดมีภาพหลุดของรุ่นต้นแบบจากแบรนด์ Gunnir ที่มาพร้อมแรม 16GB และระบุว่ามีบัส 512-bit ซึ่งสร้างความตื่นเต้นให้กับวงการฮาร์ดแวร์ เพราะนี่คือสเปกที่ไม่เคยถูกเปิดเผยหรือวางขายจริง ตัวการ์ดถูกพบโดยผู้ใช้ X (Twitter) ชื่อ @komenezumi1006 ซึ่งระบุว่าเป็นตัวอย่างทางวิศวกรรม (engineering sample) ที่ใช้งานได้จริง โดยสามารถแสดงแรม 16GB ใน Task Manager และมีสติ๊กเกอร์ “Intel Arc Sample” ติดอยู่บนตัวการ์ด สิ่งที่น่าสนใจคือการ์ดนี้มีเพียงหนึ่ง GPU core เท่านั้น ซึ่งหักล้างข้อสงสัยว่าอาจเป็นรุ่น dual-GPU ที่รวมแรมจากสองตัวเข้าด้วยกัน อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีคำอธิบายชัดเจนว่าทำไมถึงมีการระบุบัส 512-bit ซึ่งอาจเป็นการเข้าใจผิดจากการเพิ่มแรมเป็นสองเท่าแล้วคิดว่าบัสต้องเพิ่มตาม นอกจากนี้ ตัวการ์ดยังใช้พลังงานผ่าน 2x 8-pin PCIe connectors ซึ่งต่างจากรุ่นขายจริงที่ใช้ 1x 8-pin และ 1x 6-pin และมีดีไซน์แบบ blower-style cooler ที่ดูพร้อมใช้งานจริง แม้จะไม่มีการทดสอบ benchmark แต่ก็ถือเป็นหลักฐานว่าครั้งหนึ่ง Intel เคยพิจารณาทำ A750 รุ่น 16GB ก่อนจะตัดสินใจไม่เปิดตัว ในสายผลิตภัณฑ์จริง Intel มี Arc A770 ที่มีแรม 16GB และ Arc B750 รุ่นใหม่ที่มีแรม 10GB ส่วน B770 ที่กำลังจะเปิดตัวก็มีข่าวลือว่าจะมาพร้อมแรม 16GB เช่นกัน ทำให้ A750 รุ่นต้นแบบนี้กลายเป็น “รุ่นกลาง” เพียงตัวเดียวที่มีแรมระดับสูงในสาย Alchemist https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/intel-arc-a750-prototype-spotted-with-16gb-vram-engineering-sample-made-by-gunnir-sports-sticker-claiming-a-512-bit-memory-bus

📦 “AI กินไม่หยุด — ตลาด HDD และ SSD ขาดแคลนทั่วโลก หลังความต้องการเก็บข้อมูลพุ่งทะลุเพดาน” ในขณะที่โลกกำลังตื่นเต้นกับการเติบโตของ AI โดยเฉพาะด้าน GPU ที่เป็นหัวใจของการประมวลผล แต่สิ่งที่หลายคนอาจมองข้ามคือ “พื้นที่จัดเก็บข้อมูล” ที่กำลังถูก AI กลืนกินอย่างเงียบ ๆ ทั้ง HDD และ SSD กำลังเผชิญกับภาวะขาดแคลนครั้งใหญ่ โดยเฉพาะในกลุ่ม nearline HDD ที่ใช้เก็บข้อมูลแบบ “อุ่น” — ไม่ต้องเข้าถึงตลอดเวลา แต่ก็ต้องพร้อมใช้งานเมื่อจำเป็น Western Digital ส่งจดหมายแจ้งลูกค้าว่าความต้องการ HDD ทุกขนาดพุ่งสูงอย่างไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน และประกาศขึ้นราคาทุกผลิตภัณฑ์ทันที เพื่อ “รองรับการเติบโต” ซึ่งแน่นอนว่าก็ช่วยเพิ่มกำไรของบริษัทไปด้วยในตัว TrendForce รายงานว่าเวลารอสินค้าสำหรับ nearline HDD ตอนนี้ยาวถึง 52 สัปดาห์ — เกินหนึ่งปีเต็ม ซึ่งสะท้อนว่าผู้ผลิตไม่ได้เพิ่มกำลังการผลิตมานานนับทศวรรษ ขณะที่ AI โดยเฉพาะ generative AI ต้องใช้พื้นที่เก็บข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์จากโมเดล แต่รวมถึงชุดข้อมูลสำหรับเทรน, checkpoint, log, และข้อมูลย้อนหลังที่ต้องเก็บไว้เพื่อการตรวจสอบและปรับปรุงโมเดลในอนาคต เมื่อ HDD ไม่พอใช้ ผู้ให้บริการคลาวด์ (CSPs) จึงหันไปใช้ SSD โดยเฉพาะ QLC SSD สำหรับงาน cold data แม้จะมีต้นทุนสูงกว่า HDD ถึง 4–5 เท่า แต่ก็มีข้อดีเรื่องความเร็ว ความหนาแน่น และการใช้พลังงานที่ต่ำกว่า อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนไปใช้ SSD ยังต้องปรับระบบจัดการข้อมูลใหม่ทั้งหมด และอาจทำให้ราคาของ SSD โดยเฉพาะรุ่นสำหรับองค์กรพุ่งขึ้นอีก 5–10% ในไตรมาสสุดท้ายของปี 2025 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ความต้องการ HDD และ SSD พุ่งสูงจากการเติบโตของ AI โดยเฉพาะ generative AI ➡️ Western Digital แจ้งลูกค้าเรื่องการขึ้นราคาทุกผลิตภัณฑ์ HDD ➡️ เวลารอ nearline HDD ยาวถึง 52 สัปดาห์ — สะท้อนปัญหากำลังการผลิต ➡️ AI ต้องใช้พื้นที่เก็บข้อมูลมหาศาล ทั้งผลลัพธ์และข้อมูลเบื้องหลัง ✅ การเปลี่ยนแปลงในตลาดและผลกระทบ ➡️ CSPs หันไปใช้ QLC SSD สำหรับ cold data แทน HDD ที่ขาดแคลน ➡️ SSD มีข้อดีเรื่องความเร็ว ความหนาแน่น และการใช้พลังงานต่ำ ➡️ การเปลี่ยนไปใช้ SSD ต้องปรับระบบจัดการข้อมูลใหม่ทั้งหมด ➡️ ราคาของ SSD สำหรับองค์กรอาจเพิ่มขึ้น 5–10% ในไตรมาส 4 ปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ QLC SSD มีอัตราการใช้พลังงานต่ำกว่าฮาร์ดดิสก์ประมาณ 30% ➡️ HDD ยังเป็นตัวเลือกหลักสำหรับ cold storage เพราะราคาต่อ GB ต่ำกว่า SSD ➡️ การขาดแคลน HDD เกิดจากการลดกำลังผลิตในปี 2023 เพื่อควบคุมราคาตลาด ➡️ จอภาพ 1000Hz ยังไม่รองรับการใช้งานเฟรมเรตสูงจากการประมวลผล AI https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/expect-hdd-ssd-shortages-as-ai-rewrites-the-rules-of-storage-hierarchy-multiple-companies-announce-price-hikes-too

🌾 “AI ช่วยชาวไร่เล็กในมาลาวีฟื้นฟูหลังพายุ — เมื่อแชตบอตกลายเป็นผู้แนะนำการเพาะปลูกที่เปลี่ยนชีวิต” หลังจากพายุไซโคลน Freddy ถล่มพื้นที่ตอนใต้ของมาลาวีในปี 2023 ชาวไร่เล็กอย่าง Alex Maere สูญเสียไร่ข้าวโพดที่เคยผลิตได้ถึง 850 กิโลกรัมต่อฤดูกาล เหลือเพียง 8 กิโลกรัมจากดินที่ถูกน้ำพัดหายไป เหตุการณ์นี้กลายเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้เขาหันมาใช้เทคโนโลยีเพื่อความอยู่รอด Maere เป็นหนึ่งในชาวไร่หลายพันคนที่เริ่มใช้แชตบอต AI ชื่อ “Ulangizi” ซึ่งพัฒนาโดยองค์กรไม่แสวงกำไร Opportunity International โดยได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลมาลาวี แชตบอตนี้ทำงานผ่าน WhatsApp และรองรับทั้งภาษาอังกฤษและ Chichewa ซึ่งเป็นภาษาท้องถิ่นของประเทศ Ulangizi ไม่เพียงให้คำแนะนำทั่วไป แต่สามารถวิเคราะห์สภาพดินและเสนอพืชที่เหมาะสม เช่น แนะนำให้ Maere ปลูกมันฝรั่งร่วมกับข้าวโพดและมันสำปะหลัง ซึ่งทำให้เขาสามารถขายผลผลิตได้มากกว่า 800 ดอลลาร์ และนำเงินไปจ่ายค่าเรียนให้ลูก ๆ ได้อย่างไม่ต้องกังวล ในระดับประเทศ มาลาวีกำลังเผชิญกับวิกฤตอาหารจากภัยธรรมชาติและผลกระทบของเอลนีโญ ซึ่งส่งผลต่อการเลือกตั้งระดับชาติที่กำลังจะเกิดขึ้น โดยกว่า 80% ของประชากร 21 ล้านคนพึ่งพาเกษตรกรรมเป็นหลัก และมีอัตราความยากจนสูงที่สุดแห่งหนึ่งในโลก แม้ AI จะช่วยยกระดับการเกษตรในแอฟริกาได้อย่างมีนัยสำคัญ เช่น การวินิจฉัยโรคพืช การพยากรณ์ภัยแล้ง และการออกแบบปุ๋ย แต่ก็ยังมีอุปสรรค เช่น ความหลากหลายทางภาษา การรู้หนังสือที่ต่ำ และการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตที่ยังไม่ทั่วถึงในพื้นที่ชนบท ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Alex Maere สูญเสียไร่จากพายุไซโคลน Freddy และหันมาใช้แชตบอต AI เพื่อฟื้นฟู ➡️ แชตบอต “Ulangizi” พัฒนาโดย Opportunity International และทำงานผ่าน WhatsApp ➡️ รองรับภาษาอังกฤษและ Chichewa — ใช้ได้แม้ผู้ใช้ไม่รู้หนังสือ ➡️ แนะนำให้ปลูกมันฝรั่งร่วมกับพืชเดิม — ทำรายได้กว่า $800 ✅ ผลกระทบในระดับประเทศ ➡️ รัฐบาลมาลาวีสนับสนุนโครงการนี้เพื่อรับมือกับวิกฤตอาหาร ➡️ กว่า 80% ของประชากรพึ่งพาเกษตรกรรม — เป็นประเด็นสำคัญในการเลือกตั้ง ➡️ มาลาวีมีอัตราความยากจนสูง และได้รับผลกระทบจากภัยธรรมชาติหลายครั้ง ➡️ โครงการนี้ช่วยให้ชาวไร่เล็กเข้าถึงข้อมูลการเกษตรที่เคยเป็นเรื่องไกลตัว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ แอฟริกามีฟาร์มขนาดเล็กกว่า 33–50 ล้านแห่ง ผลิตอาหารถึง 70–80% ของภูมิภาค ➡️ การลงทุนในเทคโนโลยีเกษตรในแอฟริกาเพิ่มจาก $10 ล้าน ในปี 2014 เป็น $600 ล้าน ในปี 2022 ➡️ AI ช่วยวินิจฉัยโรคพืช ออกแบบปุ๋ย และค้นหาเครื่องมือเกษตรราคาถูก ➡️ การใช้เสียงและภาพในแชตบอตช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่รู้หนังสือสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/15/how-ai-is-helping-some-small-scale-farmers-weather-a-changing-climate

🪂 “SOC ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่คือร่มชูชีพ — ถ้าไม่ออกแบบดีพอ วันตกอาจไม่มีโอกาสแก้ตัว” Dan Haagman ผู้เชี่ยวชาญด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ ได้เขียนบทความที่สะท้อนความจริงอันเจ็บปวดของ Security Operations Center (SOC) ในองค์กรยุคใหม่ว่า “เราเชื่อว่า SOC จะช่วยป้องกันทุกอย่างได้ — แต่ความจริงคือมันพังบ่อย และพังเงียบ ๆ” เขาเปรียบ SOC กับร่มชูชีพที่องค์กรหวังพึ่งในยามเกิดเหตุ แต่ปัญหาคือ SOC ส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาให้ “ตอบสนอง” มากกว่าคาดการณ์ล่วงหน้า เต็มไปด้วยเครื่องมือที่ซับซ้อน แดชบอร์ดที่ล้น และการแจ้งเตือนที่มากเกินไปจนเกิด “alert fatigue” ซึ่งทำให้ทีมงานมองข้ามสัญญาณสำคัญไปโดยไม่รู้ตัว Haagman เสนอว่า SOC ต้องเปลี่ยนจากการ “โยนเครื่องมือใส่ปัญหา” มาเป็นการ “ออกแบบระบบให้เรียบง่ายแต่แข็งแรง” เหมือนระบบรถไฟของสวิตเซอร์แลนด์ที่ไม่ใช่แค่ดูดี แต่ผ่านการทดสอบและฝึกซ้อมอย่างหนัก เขาเน้นว่า “ความซับซ้อนคือศัตรูของความยืดหยุ่น” และการพึ่งพา AI โดยไม่เข้าใจบริบทของระบบก็เป็นความเสี่ยงเช่นกัน เขายังเตือนว่า “คุณไม่สามารถเอาความคิดไปจ้างคนอื่นได้” — หมายถึงองค์กรต้องเข้าใจระบบของตัวเองอย่างลึกซึ้ง ไม่ใช่หวังให้ vendor หรือ AI มาช่วยคิดแทน เพราะการตอบสนองต่อเหตุการณ์ต้องอาศัยความเข้าใจบริบท ความรู้ภายใน และการฝึกซ้อมอย่างต่อเนื่อง สุดท้าย Haagman เสนอว่า SOC ที่ดีต้องมี “muscle memory” เหมือนนักบินที่ฝึกซ้อมการรับมือเหตุฉุกเฉินจนกลายเป็นสัญชาตญาณ ไม่ใช่รอเปิดคู่มือเมื่อเครื่องยนต์ดับกลางอากาศ ✅ ปัญหาและข้อเสนอจากบทความ ➡️ SOC ส่วนใหญ่ยังเน้นการตอบสนองมากกว่าการคาดการณ์ล่วงหน้า ➡️ Alert fatigue ทำให้ทีมงานมองข้ามสัญญาณสำคัญ ➡️ การออกแบบระบบที่ซับซ้อนเกินไปทำให้ความยืดหยุ่นลดลง ➡️ SOC ต้องเปลี่ยนจากการใช้เครื่องมือมากมาย มาเป็นการออกแบบที่เรียบง่ายแต่แข็งแรง ✅ แนวคิด “Swiss Engineering” และการฝึกซ้อม ➡️ ระบบที่ดีไม่ใช่แค่มีเครื่องมือเยอะ แต่ต้องผ่านการทดสอบและฝึกซ้อม ➡️ SOC ควรมี “muscle memory” เหมือนนักบิน — ฝึกซ้อมจนตอบสนองได้ทันที ➡️ การตอบสนองต้องมี flow ที่ชัดเจน เช่น “aviate, navigate, communicate” ➡️ การฝึกซ้อมช่วยให้ทีมงานตอบสนองได้แม่นยำในสถานการณ์จริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Generative AI เริ่มถูกใช้เพื่อช่วยลด alert fatigue โดยคัดกรองข้อมูลก่อนส่งถึงมนุษย์ ➡️ SOC ที่ใช้ AI อย่างมีโครงสร้างสามารถลดเวลาในการตรวจจับจาก 1 วันเหลือเพียง 10 วินาที ➡️ การออกแบบระบบที่เน้น context-aware detection ช่วยให้มองเห็นภัยคุกคามที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเล็ก ๆ ➡️ การฝึกซ้อมแบบ live-fire exercise ช่วยให้ทีม SOC เข้าใจช่องโหว่ของตัวเองและปรับปรุงได้จริง https://www.csoonline.com/article/4056178/your-soc-is-the-parachute-will-it-open.html

🧠 “Villager: เครื่องมือเจาะระบบจากจีนที่ใช้ AI สั่งงานด้วยภาษาคน — ดาวน์โหลดทะลุหมื่นครั้งใน 2 เดือน สะเทือนวงการไซเบอร์” Villager คือเครื่องมือเจาะระบบ (pentest tool) ที่ถูกเผยแพร่บน PyPI โดยผู้ใช้ชื่อ “stupidfish001” ซึ่งมีความเชื่อมโยงกับกลุ่มแข่งขัน CTF จากจีนชื่อ HSCSEC และบริษัท Cyberspike ที่จดทะเบียนในชื่อ Changchun Anshanyuan Technology Co., Ltd. แม้จะถูกนำเสนอว่าเป็นเครื่องมือสำหรับทีม red team แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเตือนว่า Villager อาจกลายเป็น “Cobalt Strike ยุคใหม่” — เครื่องมือที่เริ่มจากการใช้งานอย่างถูกต้อง แต่ถูกนำไปใช้โดยกลุ่มแฮกเกอร์และรัฐชาติในที่สุด สิ่งที่ทำให้ Villager น่ากังวลคือความสามารถในการใช้ AI สั่งงานผ่านภาษาธรรมชาติ เช่น “สแกนและเจาะระบบ example.com” แล้วระบบจะจัดการทุกขั้นตอนโดยอัตโนมัติ ตั้งแต่การสร้าง container Kali Linux ไปจนถึงการเลือกเครื่องมือเจาะระบบที่เหมาะสม และปรับเปลี่ยนตามสภาพแวดล้อมที่ตรวจพบ เช่น WordPress หรือ API ที่เปิดอยู่ Villager ยังมีฟีเจอร์หลบเลี่ยงการตรวจสอบ เช่น การสร้าง container ชั่วคราวที่ลบตัวเองภายใน 24 ชั่วโมง การสุ่มพอร์ต SSH และการวางแผนงานแบบไม่ทิ้งร่องรอย นอกจากนี้ยังมีการฝังฟีเจอร์จาก AsyncRAT เช่น keylogging, webcam hijacking และการขโมย token Discord ซึ่งเคยปรากฏในเครื่องมือเก่าของ Cyberspike Villager ใช้โมเดล AI ชื่อ al-1s-20250421 และเชื่อมต่อกับ DeepSeek ผ่าน API ที่ออกแบบให้เหมือน OpenAI โดยมีการควบคุมผ่าน FastAPI และ GitLab ส่วนตัวของ Cyberspike ซึ่งทำให้สามารถรันคำสั่งใน workflow จริงได้ทันที ปัจจุบันมีการดาวน์โหลดมากกว่า 10,000 ครั้ง และยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Villager เป็นเครื่องมือเจาะระบบที่ใช้ AI สั่งงานผ่านภาษาธรรมชาติ ➡️ เผยแพร่บน PyPI โดยผู้ใช้ที่เชื่อมโยงกับกลุ่ม CTF จากจีนและบริษัท Cyberspike ➡️ ดาวน์โหลดมากกว่า 10,000 ครั้งภายใน 2 เดือน — รองรับ Linux, macOS และ Windows ➡️ ใช้ container Kali Linux, DeepSeek AI, LangChain และโมเดล al-1s-20250421 ✅ ความสามารถและฟีเจอร์ของ Villager ➡️ สั่งงานด้วยข้อความธรรมดา เช่น “เจาะระบบ example.com” แล้ว AI จัดการทุกขั้นตอน ➡️ สร้าง container ที่ลบตัวเองภายใน 24 ชั่วโมง — ลดร่องรอยการโจมตี ➡️ ใช้พอร์ต SSH แบบสุ่มและวางแผนงานเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ➡️ ฝังฟีเจอร์จาก AsyncRAT เช่น keylogging, webcam hijacking และ token theft ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cobalt Strike เคยเป็นเครื่องมือเจาะระบบที่ถูกนำไปใช้โดยกลุ่ม ransomware และรัฐชาติ ➡️ การเผยแพร่ผ่าน PyPI ทำให้ Villager เข้าถึงง่ายและดูน่าเชื่อถือ ➡️ AI ลดความซับซ้อนของการโจมตี — ผู้ใช้ทั่วไปสามารถรันคำสั่งระดับสูงได้ ➡️ การใช้ container และ API ทำให้ Villager รันใน workflow จริงได้ทันที https://hackread.com/china-ai-pentest-tool-villager-10k-downloads/

🚀 “Canonical ผนึกกำลัง NVIDIA — ติดตั้ง CUDA บน Ubuntu ง่ายแค่คำสั่งเดียว เตรียมเปิดทางนักพัฒนา AI สู่ยุคใหม่” Canonical ผู้พัฒนา Ubuntu ประกาศความร่วมมือครั้งสำคัญกับ NVIDIA ในวันที่ 15 กันยายน 2025 โดยจะนำชุดเครื่องมือ CUDA (Compute Unified Device Architecture) เข้ามาอยู่ใน repository ของ Ubuntu โดยตรง ซึ่งหมายความว่า นักพัฒนาไม่ต้องดาวน์โหลดจากเว็บไซต์ NVIDIA อีกต่อไป แต่สามารถติดตั้ง CUDA ได้ด้วยคำสั่งเดียวผ่านระบบจัดการแพ็กเกจของ Ubuntu CUDA เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานที่ใช้ GPU ของ NVIDIA เพื่อเร่งความเร็วในการคำนวณ โดยเฉพาะในงานด้าน AI, machine learning, การจำลองเชิงฟิสิกส์ และการประมวลผลภาพขนาดใหญ่ ซึ่งเดิมทีการติดตั้ง CUDA บน Ubuntu ต้องผ่านหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน เช่น การเลือกเวอร์ชันที่เข้ากันได้กับไดรเวอร์ GPU และการตั้งค่า runtime ด้วยตนเอง ด้วยการเปลี่ยนแปลงนี้ Canonical จะดูแลการติดตั้งและความเข้ากันได้ของ CUDA กับฮาร์ดแวร์ NVIDIA ที่รองรับทั้งหมด ทำให้ผู้ใช้สามารถประกาศการใช้งาน CUDA runtime ได้โดยไม่ต้องจัดการรายละเอียดเอง ซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดและเพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน แม้ยังไม่มีการระบุวันที่แน่ชัดว่า CUDA จะพร้อมใช้งานใน repository ของ Ubuntu แต่ Canonical ยืนยันว่าจะรองรับทั้งเวอร์ชัน LTS และ interim releases ซึ่งครอบคลุมผู้ใช้ Ubuntu ส่วนใหญ่ทั่วโลก ✅ ความร่วมมือระหว่าง Canonical และ NVIDIA ➡️ Canonical เตรียมนำ CUDA toolkit เข้า repository ของ Ubuntu โดยตรง ➡️ นักพัฒนาสามารถติดตั้ง CUDA ด้วยคำสั่งเดียวผ่าน APT package manager ➡️ ลดขั้นตอนการติดตั้งที่เคยซับซ้อนจากเว็บไซต์ NVIDIA ➡️ รองรับ GPU-accelerated libraries, debugging tools, C/C++ compiler และ runtime library ✅ ผลกระทบต่อวงการพัฒนา AI ➡️ CUDA เป็นหัวใจของการประมวลผลแบบขนานในงาน AI และ machine learning ➡️ การติดตั้งแบบ native ช่วยให้การพัฒนาแอปบน Ubuntu เป็นไปอย่างลื่นไหล ➡️ Ubuntu จะจัดการความเข้ากันได้ของ CUDA กับฮาร์ดแวร์ NVIDIA โดยอัตโนมัติ ➡️ รองรับการใช้งานใน data center, edge computing และ cloud infrastructure ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ CUDA เปิดให้ควบคุม thread, memory hierarchy และ kernel ได้อย่างละเอียด ➡️ Ubuntu ใช้ระบบ APT ที่ปลอดภัยและมีการตรวจสอบซัพพลายเชนอย่างเข้มงวด ➡️ NVIDIA GPU ตั้งแต่รุ่น Turing รองรับไดรเวอร์แบบ open-source บน Linux ➡️ AMD ก็มีแนวทางคล้ายกันผ่าน ROCm stack สำหรับการประมวลผลแบบขนาน https://9to5linux.com/canonical-to-package-and-distribute-nvidia-cuda-within-ubuntus-repositories

🎧 “Giada 1.3 อัปเดตใหม่ รองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่อง — เครื่องมือสาย Loop ที่เล็กแต่ทรงพลังสำหรับนักดนตรีสด” Giada 1.3 เวอร์ชันล่าสุดของซอฟต์แวร์ open-source สำหรับการผลิตดนตรีแบบ loop-based ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจสำหรับนักดนตรีสายสดและผู้ใช้งานระดับมืออาชีพ โดยเฉพาะการรองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่องผ่าน JACK Audio Connection Kit ซึ่งช่วยให้สามารถส่งสัญญาณเสียงไปยังอุปกรณ์ภายนอกหรือซอฟต์แวร์อื่นเพื่อการบันทึกแบบ multitrack ได้อย่างยืดหยุ่น Giada เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาให้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ใช้ได้ทั้งเป็น loop machine, sample player, song editor, live recorder, FX processor และ MIDI controller โดยในเวอร์ชัน 1.3 นี้ยังมีการปรับปรุงหน้าต่าง Plug-in Browser ให้ใช้งานง่ายขึ้น อัปเดตไลบรารี FLTK เป็นเวอร์ชัน 1.4.4 และปรับโครงสร้างโค้ดภายในเพื่อให้ทำงานได้ลื่นไหลและเสถียรมากขึ้น ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลด Giada 1.3 ได้ทั้งแบบ source tarball และ Flatpak จาก Flathub ซึ่งรองรับการใช้งานบนทุกดิสโทรของ GNU/Linux โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรเพิ่มเติม แต่ทีมพัฒนาแนะนำให้ใช้ binary package จาก repository ของดิสโทรเพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Giada 1.3 ➡️ รองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่องผ่าน JACK Audio Connection Kit ➡️ สามารถส่งสัญญาณเสียงไปยังอุปกรณ์ภายนอกหรือซอฟต์แวร์อื่นเพื่อบันทึก multitrack ➡️ ปรับปรุงหน้าต่าง Plug-in Browser ให้สวยงามและใช้งานง่ายขึ้น ➡️ อัปเดต FLTK เป็นเวอร์ชัน 1.4.4 เพื่อรองรับ UI ที่ทันสมัยและเสถียร ✅ ความสามารถของ Giada ➡️ ใช้เป็น loop machine, sample player, song editor, live recorder, FX processor และ MIDI controller ➡️ รองรับ VST3, LV2 และ MIDI I/O สำหรับการใช้งานแบบมืออาชีพ ➡️ ออกแบบมาเพื่อการแสดงสด — ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสูง ➡️ รองรับการทำงานแบบ multithreaded เพื่อประสิทธิภาพเสียงที่ดีขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Giada เป็นซอฟต์แวร์ open-source ภายใต้ GPL — ใช้งานฟรีและปรับแต่งได้ ➡️ Flatpak ช่วยให้ติดตั้ง Giada ได้ง่ายบนทุกดิสโทร Linux โดยไม่ต้องพึ่ง dependency ภายนอก ➡️ JACK เป็นระบบเชื่อมต่อเสียงที่นิยมใน Linux สำหรับงานดนตรีระดับมืออาชีพ ➡️ FLTK เป็นไลบรารี UI ที่เบาและเร็ว เหมาะกับแอปที่ต้องการประสิทธิภาพสูง https://9to5linux.com/giada-1-3-open-source-loop-machine-adds-support-for-multiple-audio-connections

🛠️ “แฮกเกอร์สายฮาเปลี่ยนบุหรี่ไฟฟ้าเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ — เมื่อของทิ้งกลายเป็นเครื่องมือออนไลน์สุดมินิมอล” Bogdan Ionescu วิศวกรและนักทดลองสาย embedded ได้สร้างปรากฏการณ์สุดแปลกในวงการอิเล็กทรอนิกส์ เมื่อเขานำบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง (disposable vape) มาดัดแปลงให้กลายเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ขนาดจิ๋ว โดยใช้ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ ARM Cortex-M0+ จากแบรนด์ PUYA ที่ซ่อนอยู่ภายในอุปกรณ์เหล่านี้ ชิปที่ใช้คือ PY32F002B ซึ่งมีหน่วยความจำเพียง 24KB flash และ 3KB RAM — เล็กกว่าหน่วยความจำในนาฬิกาดิจิทัลบางรุ่นเสียอีก แต่ Bogdan ใช้เทคนิค semihosting ร่วมกับโปรโตคอล SLIP (Serial Line Internet Protocol) เพื่อให้ Linux มองว่า vape นี้คือโมเด็มแบบ dial-up และสามารถส่งข้อมูล IP ได้จริง เขาเลือกใช้ uIP ซึ่งเป็น TCP/IP stack ขนาดเล็กที่ไม่ต้องใช้ RTOS และสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์แบบ HTTP ได้ โดยในช่วงแรกประสิทธิภาพแย่มาก: ping ช้า 1.5 วินาที, packet loss 50%, และโหลดหน้าเว็บใช้เวลากว่า 20 วินาที แต่หลังจากปรับปรุงการจัดการข้อมูลให้ใช้ ring buffer และ batch write ประสิทธิภาพก็พุ่งขึ้นอย่างน่าทึ่ง — ping เหลือเพียง 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms Bogdan ยังเพิ่ม API แบบ JSON เพื่อแสดงจำนวนการเข้าชมและ ID ของไมโครคอนโทรลเลอร์ ทำให้เว็บเซิร์ฟเวอร์นี้ไม่ใช่แค่ static page แต่สามารถตอบสนองแบบ dynamic ได้ด้วย แม้จะมีพื้นที่เก็บข้อมูลเหลือเพียง ~20KB ก็ตาม ✅ ข้อมูลสำคัญจากโปรเจกต์ ➡️ ใช้ชิป PUYA PY32F002B จากบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง ➡️ สเปก: ARM Cortex-M0+ @ 24MHz, 24KB flash, 3KB RAM ➡️ ใช้ semihosting + SLIP เพื่อให้ Linux ส่ง IP packet ผ่าน serial ➡️ ใช้ uIP stack เพื่อรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ HTTP แบบเบา ✅ การปรับปรุงประสิทธิภาพ ➡️ เพิ่ม ring buffer เพื่อจัดการข้อมูลแบบ batch ลด overhead ➡️ ปรับโครงสร้าง filesystem ให้เหมาะกับ alignment บน ARM ➡️ ลดเวลา ping จาก 1.5s เหลือ 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms ➡️ ใช้ RAM เพียง 1.4KB และ flash 5KB — เหลือพื้นที่สำหรับโค้ดอื่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ในยุคโมเด็ม dial-up ก่อนยุค Wi-Fi ➡️ uIP ถูกออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์ 8/16-bit ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ semihosting เป็นฟีเจอร์ debug ที่สามารถใช้ส่งข้อมูลแบบ bidirectional ➡️ โปรเจกต์นี้แสดงให้เห็นว่า embedded device ขนาดเล็กสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ได้จริง https://bogdanthegeek.github.io/blog/projects/vapeserver/

📦 “Mini SSD ขนาดเท่าเหรียญแต่เร็วทะลุ 3,700MB/s — Biwin อาจเปลี่ยนโลกการ์ดความจำ หากยื่นขอมาตรฐานทันเวลา” Biwin ผู้ผลิตหน่วยความจำจากจีนเปิดตัว “Mini SSD” ที่มีขนาดเล็กกว่าเหรียญ 1 บาท แต่ให้ความจุสูงถึง 2TB และความเร็วในการอ่านข้อมูลถึง 3,700MB/s ซึ่งเหนือกว่าการ์ด MicroSD Express ที่เร็วสุดเพียง 985MB/s โดยใช้การเชื่อมต่อแบบ PCIe Gen4 x2 และเทคโนโลยี NVMe 1.4 ทำให้ Mini SSD เข้าใกล้ประสิทธิภาพของ SD Express ที่ใหญ่กว่าหลายเท่า ตัว Mini SSD มีขนาดเพียง 15 x 17 x 1.4 มม. และสามารถถอดเปลี่ยนได้เหมือนซิมการ์ด ด้วยถาดแบบ eject tray พร้อมคุณสมบัติกันน้ำกันฝุ่นระดับ IP68 และทนต่อแรงกระแทกจากการตกสูงถึง 3 เมตร เหมาะกับอุปกรณ์พกพา เช่น แท็บเล็ต กล้อง และเกมคอนโซลแบบ handheld ซึ่งมีผู้ผลิตบางรายเริ่มนำไปใช้แล้ว เช่น GPD Win 5 และ OneXPlayer Super X อย่างไรก็ตาม แม้จะมีศักยภาพสูง แต่ Mini SSD ยังไม่มีการยื่นขอรับรองจากองค์กรมาตรฐานอย่าง SDA (Secure Digital Association) หรือ PCI-SIG ซึ่งเป็นหน่วยงานที่กำหนดมาตรฐานการ์ดความจำและการเชื่อมต่อ หาก Biwin ไม่ดำเนินการในจุดนี้ Mini SSD อาจกลายเป็นผลิตภัณฑ์เฉพาะกลุ่มที่ไม่สามารถใช้งานได้อย่างแพร่หลายเหมือน MicroSD ที่เคยประสบความสำเร็จจากการยื่นขอมาตรฐานตั้งแต่ปี 2005 ✅ จุดเด่นของ Mini SSD จาก Biwin ➡️ ขนาดเล็กมาก: 15 x 17 x 1.4 มม. — เล็กกว่าเหรียญ US penny ➡️ ความจุสูงถึง 2TB และความเร็วอ่าน/เขียน 3,700MB/s / 3,400MB/s ➡️ ใช้ PCIe Gen4 x2 และ NVMe 1.4 — ใกล้เคียง SD Express ➡️ ถอดเปลี่ยนได้แบบถาดซิม พร้อมคุณสมบัติกันน้ำกันฝุ่น IP68 ✅ การใช้งานและการนำไปใช้ ➡️ เหมาะกับอุปกรณ์พกพา เช่น แท็บเล็ต กล้อง และเกมคอนโซล ➡️ มีผู้ผลิตเริ่มนำไปใช้แล้ว เช่น GPD Win 5 และ OneXPlayer Super X ➡️ ทนต่อแรงกระแทกจากการตกสูงถึง 3 เมตร — เหมาะกับการใช้งานกลางแจ้ง ➡️ รองรับการใช้งานในระบบ edge computing และ NAS ขนาดเล็ก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MicroSD Express มีความเร็วสูงสุดเพียง 985MB/s — ต่ำกว่า Mini SSD เกือบ 4 เท่า ➡️ SD Express มีความเร็วใกล้เคียง Mini SSD แต่มีขนาดใหญ่กว่า ➡️ การยื่นขอมาตรฐานกับ SDA หรือ PCI-SIG จะเปิดทางให้ผู้ผลิตรายอื่นนำไปใช้ ➡️ เทคโนโลยี LGA packaging ช่วยให้ Mini SSD มีความทนทานและประสิทธิภาพสูง https://www.techradar.com/pro/the-smallest-ssd-ever-could-replace-universal-microsd-memory-cards-permanently-if-its-inventor-does-one-thing

📉 “จีนเปิดฉากสอบสวน ‘ชิปแอนะล็อก’ จากสหรัฐฯ — สงครามเซมิคอนดักเตอร์ขยายวงสู่ชิ้นส่วนพื้นฐาน” เมื่อวันที่ 13 กันยายน 2025 กระทรวงพาณิชย์ของจีน (MOFCOM) ได้ประกาศเริ่มต้นการสอบสวนการทุ่มตลาด (anti-dumping) ต่อชิปแอนะล็อกที่ผลิตในสหรัฐฯ โดยระบุว่าผู้ผลิตอเมริกันได้ส่งออกชิ้นส่วนราคาถูกจำนวนมากเข้าสู่ตลาดจีน ส่งผลกระทบต่อผู้ผลิตภายในประเทศอย่างรุนแรง การสอบสวนนี้ครอบคลุมชิปประเภท interface และ gate-driver ICs ที่ผลิตด้วยเทคโนโลยีเก่า เช่น 40nm หรือใหญ่กว่า ซึ่งเป็นชิ้นส่วนสำคัญในอุปกรณ์พื้นฐานอย่างเมนบอร์ด PC, เราเตอร์, แหล่งจ่ายไฟ (PSU) และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ทั่วไป โดยเฉพาะชิป RS-485, CAN transceivers, digital isolators และ I²C expanders ที่ใช้ควบคุมการจ่ายไฟให้กับ CPU และ GPU จีนอ้างว่าในช่วงปี 2022–2024 ปริมาณการนำเข้าชิปเหล่านี้จากสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นถึง 37% ขณะที่ราคาลดลงเฉลี่ย 52% ซึ่งทำให้ผู้ผลิตในประเทศสูญเสียส่วนแบ่งตลาดและกำไรอย่างหนัก กลุ่มอุตสาหกรรมจากมณฑลเจียงซูจึงยื่นคำร้องขอให้มีการเรียกเก็บภาษีตอบโต้ การสอบสวนนี้เกิดขึ้นในช่วงที่สหรัฐฯ และจีนเตรียมเจรจาการค้ารอบใหม่ที่กรุงมาดริด โดยนอกจากการสอบสวนการทุ่มตลาดแล้ว จีนยังเปิดการสอบสวน “การเลือกปฏิบัติ” ต่อมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ที่จำกัดความสามารถของผู้ผลิตชิปจีนในการแข่งขันในตลาดโลก แม้การสอบสวนจะเน้นไปที่ชิ้นส่วนพื้นฐาน แต่ผลกระทบอาจลามไปถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์ในปี 2026 เพราะหากจีนเรียกเก็บภาษีจริง โรงงานอาจต้องเปลี่ยนไปใช้ชิ้นส่วนจากผู้ผลิตในประเทศหรือประเทศที่สาม ซึ่งจะส่งผลต่อต้นทุนและโครงสร้างของบอร์ดอิเล็กทรอนิกส์ทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ จีนเปิดการสอบสวนการทุ่มตลาดต่อชิปแอนะล็อกจากสหรัฐฯ เมื่อวันที่ 13 กันยายน 2025 ➡️ ครอบคลุมชิป interface และ gate-driver ICs ที่ผลิตด้วยเทคโนโลยี 40nm หรือใหญ่กว่า ➡️ ชิ้นส่วนที่ถูกสอบสวน ได้แก่ RS-485, CAN transceivers, digital isolators, I²C expanders ➡️ ปริมาณนำเข้าจากสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 37% และราคาลดลง 52% ในช่วงปี 2022–2024 ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ ผู้ผลิตในจีนสูญเสียส่วนแบ่งตลาดและกำไรจากการแข่งราคากับสหรัฐฯ ➡️ กลุ่มอุตสาหกรรมจากเจียงซูร้องขอให้เรียกเก็บภาษีตอบโต้ ➡️ การสอบสวนครอบคลุมธุรกรรมในปี 2024 และย้อนดูผลกระทบย้อนหลัง 3 ปี ➡️ หากมีการเรียกเก็บภาษีจริง อาจต้องเปลี่ยนแหล่งชิ้นส่วนในสายการผลิต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Texas Instruments เคยลดราคาชิปในปี 2023 เพื่อรักษาส่วนแบ่งตลาดในจีน ➡️ ตลาดชิปแอนะล็อกหลัง COVID-19 มีภาวะ oversupply ทำให้ราคาตกทั่วโลก ➡️ การสอบสวนนี้ต่างจากสงครามชิป AI ที่เน้นเทคโนโลยีล้ำหน้า — นี่คือชิ้นส่วนพื้นฐาน ➡️ การเปลี่ยนแหล่งชิ้นส่วนอาจกระทบ BOM และดีไซน์ของผลิตภัณฑ์ในปี 2026 https://www.tomshardware.com/tech-industry/china-launches-anti-dumping-probe-into-us-analog-chips

🔐 “Pass: ผู้จัดการรหัสผ่านสาย Unix ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง — เมื่อความปลอดภัยอยู่ในมือคุณผ่าน GPG และ Git” ในยุคที่ผู้คนต้องจัดการรหัสผ่านมากมายจากบริการออนไลน์ต่าง ๆ “Pass” ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้ใช้ Unix และ Linux เพราะมันยึดหลักปรัชญา Unix อย่างแท้จริง — เรียบง่าย ใช้ได้จริง และไม่พึ่งพาโครงสร้างซับซ้อน Pass คือ shell script ขนาดเล็กที่จัดเก็บรหัสผ่านไว้ในไฟล์ที่ถูกเข้ารหัสด้วย GPG โดยแต่ละไฟล์จะตั้งชื่อตามเว็บไซต์หรือบริการที่ใช้รหัสนั้น เช่น Email/zx2c4.com หรือ Business/cheese-whiz-factory ซึ่งสามารถจัดหมวดหมู่เป็นโฟลเดอร์ได้ตามใจผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข ลบ หรือสร้างรหัสผ่านใหม่ได้ด้วยคำสั่งเดียว เช่น pass insert, pass edit, pass generate และยังสามารถคัดลอกรหัสผ่านไปยัง clipboard ได้ชั่วคราวด้วย pass -c ซึ่งจะล้างข้อมูลออกจาก clipboard ภายใน 45 วินาทีเพื่อความปลอดภัย Pass ยังรองรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงผ่าน Git โดยทุกการแก้ไขจะถูกบันทึกเป็น commit ทำให้สามารถย้อนดูประวัติได้ และยังสามารถ sync ข้ามเครื่องด้วย pass git push และ pass git pull ที่น่าสนใจคือ Pass ไม่ได้จำกัดแค่รหัสผ่านเท่านั้น — ผู้ใช้สามารถจัดเก็บข้อมูลอื่น ๆ เช่น URL, คำถามลับ, PIN หรือ metadata ได้ในรูปแบบ multiline หรือแยกไฟล์ตามโฟลเดอร์ ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้จัดระเบียบข้อมูลได้ตามสไตล์ของตัวเอง นอกจากนี้ยังมี community ที่แข็งแกร่ง ซึ่งสร้าง extension และ GUI มากมาย เช่น pass-otp สำหรับรหัส OTP, qtpass สำหรับผู้ใช้ GUI, และ passff สำหรับใช้งานร่วมกับ Firefox รวมถึงเครื่องมือ import จาก password manager อื่น ๆ เช่น LastPass, KeePass และ 1Password ✅ จุดเด่นของ Pass ➡️ ใช้ GPG เข้ารหัสรหัสผ่านแต่ละรายการในไฟล์แยก ➡️ จัดเก็บใน ~/.password-store และสามารถจัดหมวดหมู่เป็นโฟลเดอร์ ➡️ ใช้คำสั่งง่าย ๆ เช่น insert, edit, generate, rm และ -c เพื่อจัดการรหัสผ่าน ➡️ รองรับการติดตามผ่าน Git และ sync ข้ามเครื่องได้ ✅ ความสามารถเพิ่มเติม ➡️ รองรับ multiline สำหรับจัดเก็บข้อมูลมากกว่ารหัสผ่าน เช่น URL, PIN, คำถามลับ ➡️ สามารถใช้ GPG key หลายตัวในระบบเดียวกัน — เหมาะกับการใช้งานเป็นทีม ➡️ มี bash/zsh/fish completion เพื่อความสะดวกในการใช้งาน ➡️ รองรับ extension เช่น pass-otp, pass-update, pass-import และ GUI เช่น qtpass, passmenu ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Pass ถูกพัฒนาโดย Jason Donenfeld และเปิดให้ใช้งานภายใต้ GPLv2+ ➡️ มี community ที่แข็งแกร่งและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ➡️ รองรับการติดตั้งผ่านแพ็กเกจของ Linux หลาย distro และ Homebrew บน macOS ➡️ มีเครื่องมือ import จาก password manager อื่น ๆ เช่น LastPass, KeePass, 1Password https://www.passwordstore.org/