“เกม BlockBlasters บน Steam กลายเป็นกับดักมัลแวร์ — สตรีมเมอร์สูญเงินบริจาครักษามะเร็งกว่า $32,000 พร้อมเหยื่อรวมกว่า 478 ราย”

เรื่องราวสุดสะเทือนใจของ Raivo “RastalandTV” สตรีมเมอร์บน Twitch ที่กำลังระดมทุนเพื่อรักษามะเร็งขั้นรุนแรง กลับต้องเผชิญเหตุการณ์ไม่คาดคิด เมื่อเกมที่มีชื่อว่า “BlockBlasters” บน Steam ซึ่งดูเหมือนเกม 2D ธรรมดา กลับกลายเป็นมัลแวร์ที่ขโมยเงินคริปโตจากกระเป๋าเงินของเขาไปกว่า $32,000 ระหว่างการไลฟ์สดในวันที่ 30 กันยายน 2025

เกม BlockBlasters เปิดตัวในเดือนกรกฎาคมและดูปลอดภัยในช่วงแรก แต่หลังจากอัปเดตเมื่อวันที่ 30 สิงหาคม มัลแวร์ถูกฝังเข้ามาในตัวเกมโดยไม่แจ้งเตือน ทำให้ผู้เล่นที่ดาวน์โหลดเกมในช่วงนั้นตกเป็นเหยื่อโดยไม่รู้ตัว

มัลแวร์ในเกมสามารถขโมยข้อมูลล็อกอิน Steam, ที่อยู่ IP และข้อมูลกระเป๋าคริปโต จากนั้นส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุมของผู้โจมตี โดยใช้เทคนิค dropper script, Python backdoor และ payload ที่ชื่อว่า StealC ซึ่งมีความสามารถในการเจาะระบบอย่างลึก

นักวิจัยด้านความปลอดภัยจากกลุ่ม vx-underground และ ZachXBT ระบุว่ามีผู้เสียหายรวมกว่า 478 ราย และมูลค่าความเสียหายรวมกว่า $150,000 โดยเหยื่อส่วนใหญ่เป็นผู้ใช้ Steam ที่มีคริปโตในบัญชี และถูกชักชวนให้ลองเกมผ่านช่องทางเช่น Twitter หรือ Discord

แม้เกมจะถูกถอดออกจาก Steam แล้ว แต่เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงช่องโหว่ในการตรวจสอบเนื้อหาเกมบนแพลตฟอร์มที่ผู้ใช้ไว้วางใจอย่างสูง และยังไม่มีคำตอบจาก Valve ถึงมาตรการป้องกันในอนาคต

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
เกม BlockBlasters บน Steam ถูกฝังมัลแวร์หลังอัปเดตเมื่อ 30 สิงหาคม 2025
สตรีมเมอร์ RastalandTV สูญเงินบริจาครักษามะเร็งกว่า $32,000 ระหว่างไลฟ์สด
มัลแวร์ขโมยข้อมูล Steam, IP และกระเป๋าคริปโต แล้วส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้โจมตี
นักวิจัยพบเหยื่อรวมกว่า 478 ราย และมูลค่าความเสียหายรวมกว่า $150,000
เกมถูกถอดออกจาก Steam หลังเกิดเหตุการณ์ แต่ไม่มีคำชี้แจงจาก Valve

เทคนิคที่ใช้ในการโจมตี
ใช้ dropper script ตรวจสอบสภาพแวดล้อมก่อนขโมยข้อมูล
ใช้ Python backdoor และ payload StealC เพื่อเจาะระบบ
เหยื่อถูกชักชวนผ่าน Twitter และ Discord โดยเน้นกลุ่มที่ถือคริปโต
Telegram bot ของผู้โจมตีถูกเปิดเผย พร้อม token ที่ใช้ควบคุม

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
เกมที่มีรีวิว “Very Positive” และอยู่ในหมวด Early Access อาจถูกใช้เป็นช่องทางโจมตี
การโจมตีแบบนี้คล้ายกับกรณี Chemia, PirateFi และ Sniper: Phantom’s Resolution ที่เคยเกิดขึ้นบน Steam
การใช้มัลแวร์ในเกมเพื่อขโมยคริปโตเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในปี 2025
ผู้ใช้ควรเปลี่ยนรหัส Steam และย้ายคริปโตไปยังกระเป๋าใหม่ทันทีหากเคยติดตั้งเกม

https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/twitch-streamer-raising-money-for-cancer-treatment-has-funds-stolen-by-malware-ridden-steam-game-blockblasters-title-stole-usd150-000-from-hundreds-of-players

“Feiniu NAS รุ่นใหม่จุเกิน 180TB พร้อม UPS และช่อง SD — แต่ราคายังเป็นปริศนา”

Feiniu ผู้ผลิต NAS จากจีนเปิดตัวรุ่นใหม่ที่สร้างความสนใจในวงการเก็บข้อมูล ด้วยคุณสมบัติที่ไม่ธรรมดา ทั้งความจุเกิน 180TB, ระบบสำรองไฟ (UPS) ในตัว และช่องเสียบ SD card สำหรับการเชื่อมต่อแบบพกพา โดยรุ่น 6-bay จะเปิดตัวในเดือนตุลาคม 2025 และรุ่น 4-bay จะตามมาในช่วงปลายปีนี้

จุดเด่นที่สุดคือการรวม UPS เข้ากับตัว NAS ซึ่งช่วยป้องกันข้อมูลเสียหายจากไฟดับแบบฉับพลัน โดยระบบจะยังคงทำงานช่วงสั้น ๆ หลังไฟตก เพื่อให้ฮาร์ดดิสก์สามารถปิดตัวอย่างปลอดภัย ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่ NAS ระดับ enterprise ยังไม่ค่อยมีให้เห็น

ดีไซน์ของรุ่น 6-bay มาในรูปทรงแนวนอน สีเทาด้านข้าง ดำด้านหน้า พร้อมโลโก้ “fn” และปุ่มพลังงานสีแดง ส่วนพอร์ตเชื่อมต่อมีทั้ง USB-C, USB-A และ SD card slot ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถโอนข้อมูลจากกล้องหรืออุปกรณ์พกพาได้สะดวกขึ้น

Feiniu ยังระบุว่ารุ่นนี้จะมีทั้งเวอร์ชันมาตรฐานและ Pro โดยใช้คำว่า “highly playable” และ “มีเซอร์ไพรส์” แต่ยังไม่มีข้อมูลชัดเจนเกี่ยวกับสเปกภายใน เช่น CPU, RAM, ระบบไฟล์ หรือประสิทธิภาพพลังงาน

แม้จะมีฟีเจอร์น่าสนใจ แต่ราคายังไม่เปิดเผย ทำให้ผู้บริโภคยังไม่สามารถประเมินความคุ้มค่าได้ และต้องรอดูว่า Feiniu จะวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์นี้ในตลาดระดับไหน

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Feiniu เปิดตัว NAS รุ่นใหม่ที่รองรับความจุเกิน 180TB
มีระบบ UPS ในตัวเพื่อป้องกันข้อมูลเสียหายจากไฟดับ
รุ่น 6-bay จะเปิดตัวในเดือนตุลาคม 2025 และรุ่น 4-bay จะตามมาในปลายปี
มีพอร์ต USB-C, USB-A และ SD card slot สำหรับการเชื่อมต่อภายนอก

จุดเด่นด้านการออกแบบและการใช้งาน
ดีไซน์แนวนอน สีเทา-ดำ พร้อมปุ่มพลังงานสีแดง
UPS ช่วยให้ระบบยังทำงานช่วงสั้น ๆ หลังไฟดับ เพื่อปิดฮาร์ดดิสก์อย่างปลอดภัย
SD card slot เพิ่มความสะดวกในการโอนข้อมูลจากอุปกรณ์พกพา
มีเวอร์ชันมาตรฐานและ Pro พร้อมคำโปรยว่า “highly playable” และ “มีเซอร์ไพรส์”

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
NAS ระดับ enterprise บางรุ่นมีความจุเกิน 1PB แต่ยังไม่มี UPS ในตัว
ระบบ UPS ใน NAS ยังเป็นฟีเจอร์ใหม่ที่ไม่แพร่หลาย
fnOS ของ Feiniu เป็นระบบปฏิบัติการที่ได้รับความนิยมในกลุ่ม DIY NAS
การรวม UPS กับ NAS อาจช่วยลดความจำเป็นในการใช้ UPS แยกต่างหาก

https://www.techradar.com/pro/this-nas-has-an-integrated-ups-and-can-accommodate-more-than-180tb-of-storage-as-well-as-a-memory-card-but-i-wonder-how-much-it-will-cost

“Jeff Geerling เสียใจที่สร้างคลัสเตอร์ AI ด้วย Raspberry Pi มูลค่า $3,000 — บทเรียนจากความฝันสู่ความจริงที่ไม่คุ้มค่า”

Jeff Geerling นักพัฒนาและบล็อกเกอร์สายฮาร์ดแวร์ชื่อดัง ได้เผยแพร่บทความในเดือนกันยายน 2025 เล่าถึงประสบการณ์การสร้างคลัสเตอร์ AI ด้วย Raspberry Pi Compute Module 5 (CM5) จำนวน 10 ตัว รวม RAM ทั้งหมด 160 GB โดยใช้ Compute Blade ซึ่งเป็นบอร์ดที่ออกแบบมาเพื่อการจัดการคลัสเตอร์ขนาดเล็กโดยเฉพาะ รวมค่าใช้จ่ายทั้งหมดประมาณ $3,000

แม้จะเป็นโปรเจกต์ที่น่าตื่นเต้น แต่ Jeff ยอมรับว่าเขา “เสียใจ” กับการลงทุนครั้งนี้ เพราะผลลัพธ์ที่ได้ไม่คุ้มค่าในแง่ของประสิทธิภาพ โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับคลัสเตอร์ Framework Desktop มูลค่า $8,000 ที่เขาเคยสร้างไว้ก่อนหน้านี้

ในด้าน HPC (High Performance Computing) คลัสเตอร์ Pi สามารถทำความเร็วได้ 325 Gflops หลังปรับปรุงระบบระบายความร้อน ซึ่งถือว่าเร็วกว่า Pi เดี่ยวถึง 10 เท่า แต่ยังช้ากว่าคลัสเตอร์ Framework ถึง 4 เท่า แม้จะมีประสิทธิภาพด้านพลังงานดีกว่าเล็กน้อย

ส่วนด้าน AI กลับน่าผิดหวังยิ่งกว่า เพราะ Pi 5 ยังไม่สามารถใช้ Vulkan กับ llama.cpp ได้ ทำให้ inference ต้องพึ่ง CPU เท่านั้น ผลคือการรันโมเดล Llama 3.3:70B ได้เพียง 0.28 tokens/sec และแม้จะใช้ distributed-llama ก็ยังได้แค่ 0.85 tokens/sec ซึ่งช้ากว่าคลัสเตอร์ Framework ถึง 5 เท่า

Jeff สรุปว่า คลัสเตอร์ Pi อาจเหมาะกับงานเฉพาะทาง เช่น CI jobs, edge computing ที่ต้องการความปลอดภัยสูง หรือการเรียนรู้เชิงทดลอง แต่ไม่เหมาะกับงาน AI หรือ HPC ที่จริงจัง และเขายังแซวตัวเองว่า “นี่คือคลัสเตอร์ที่แย่ — ยกเว้น blade หมายเลข 9 ที่ตายทุกครั้งที่รัน benchmark”

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Jeff Geerling สร้างคลัสเตอร์ AI ด้วย Raspberry Pi CM5 จำนวน 10 ตัว รวม RAM 160 GB
ใช้ Compute Blade และอุปกรณ์เสริม รวมค่าใช้จ่ายประมาณ $3,000
คลัสเตอร์ทำความเร็ว HPC ได้ 325 Gflops หลังปรับปรุงระบบระบายความร้อน
ด้าน AI ทำความเร็วได้เพียง 0.28–0.85 tokens/sec เมื่อรันโมเดล Llama 3.3:70B

การเปรียบเทียบกับคลัสเตอร์ Framework
คลัสเตอร์ Framework Desktop มูลค่า $8,000 เร็วกว่าคลัสเตอร์ Pi ถึง 4–5 เท่า
Framework ใช้ APU และ Vulkan ทำให้ inference เร็วกว่าอย่างชัดเจน
Pi cluster มีประสิทธิภาพด้านพลังงานดีกว่าเล็กน้อย แต่ไม่คุ้มค่าในภาพรวม
การรัน distributed-llama บน Pi cluster มีข้อจำกัดด้านจำนวน node และความเสถียร

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Raspberry Pi CM5 ใช้ CPU Cortex-A76 และมีแบนด์วิดธ์หน่วยความจำประมาณ 10 GB/sec
Compute Blade ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้พัฒนา แต่ยังไม่เหมาะกับงาน AI ขนาดใหญ่
UC Santa Barbara เคยสร้างคลัสเตอร์ Pi ขนาด 1,050 node ซึ่งยังถือว่าใหญ่ที่สุดในโลก
บริษัท Unredacted Labs ใช้ Pi cluster สำหรับ Tor exit relays เพราะมีความปลอดภัยสูง

https://www.jeffgeerling.com/blog/2025/i-regret-building-3000-pi-ai-cluster

Intel Gaudi 3 ฝ่าด่านตลาด AI ด้วยการจับมือ Dell — เปิดตัวในเซิร์ฟเวอร์ PowerEdge XE7740 พร้อมความหวังใหม่ในยุคที่ NVIDIA ครองเกม

หลังจากที่ Intel พยายามผลักดันไลน์ผลิตภัณฑ์ด้าน AI มาหลายปีโดยไม่ประสบความสำเร็จเท่าที่ควร ล่าสุด Gaudi 3 ซึ่งเป็นชิปเร่งความเร็ว AI รุ่นใหม่ของ Intel ได้รับการบรรจุในเซิร์ฟเวอร์ Dell PowerEdge XE7740 อย่างเป็นทางการ ถือเป็นหนึ่งใน “ชัยชนะเล็ก ๆ” ที่อาจพลิกเกมให้ Intel กลับมาแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD ได้อีกครั้ง

PowerEdge XE7740 เป็นเซิร์ฟเวอร์ระดับองค์กรที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ รองรับ Gaudi 3 ได้สูงสุด 8 ตัวในระบบเดียว พร้อมระบบเครือข่ายแบบ 1:1 ระหว่าง accelerator และ NIC เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลและการเชื่อมต่อ นอกจากนี้ยังรองรับโมเดล AI ยอดนิยม เช่น Llama4, Deepseek, Phi4 และ Falcon3

Dell ชูจุดเด่นของ Gaudi 3 ว่า “คุ้มค่า” และ “ปรับขนาดได้ง่าย” โดยเฉพาะในองค์กรที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานและระบบระบายความร้อน ซึ่ง Gaudi 3 ถูกออกแบบมาให้ทำงานได้ดีในแร็คขนาด ~10kW ที่พบได้ทั่วไปในดาต้าเซ็นเตอร์

แม้ Dell ยังไม่เปิดเผยตัวเลขประสิทธิภาพอย่างเป็นทางการ แต่จากการทดสอบก่อนหน้านี้ Gaudi 3 เคยแสดงผลลัพธ์ที่เร็วกว่า NVIDIA H100 และ H200 ในบางงาน inferencing ซึ่งหากเป็นจริง ก็อาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของ Intel ในตลาด AI ที่เคยถูกมองว่า “ช้าเกินไป”

Intel Gaudi 3 ได้รับการบรรจุในเซิร์ฟเวอร์ Dell PowerEdge XE7740
ถือเป็นการบุกตลาดองค์กรครั้งสำคัญของ Intel
Dell เป็นหนึ่งในผู้ผลิตรายแรกที่นำ Gaudi 3 มาใช้ในระบบจริง

PowerEdge XE7740 รองรับงาน AI เต็มรูปแบบ
รองรับ Gaudi 3 ได้สูงสุด 8 ตัวในระบบเดียว
มีระบบเครือข่ายแบบ 1:1 ระหว่าง accelerator และ NIC
รองรับโมเดล AI ยอดนิยม เช่น Llama4, Phi4, Falcon3

จุดเด่นของ Gaudi 3 คือความคุ้มค่าและความยืดหยุ่น
เหมาะกับองค์กรที่มีข้อจำกัดด้านพลังงานและระบบระบายความร้อน
รองรับการเชื่อมต่อแบบ RoCE v2 สำหรับงานขนาดใหญ่

Dell ชูจุดเด่นด้านการปรับขนาดและการติดตั้งง่าย
ใช้แชสซีแบบ 4U ที่ระบายความร้อนได้ดี
รองรับการติดตั้งในแร็คมาตรฐาน ~10kW โดยไม่ต้องปรับโครงสร้าง

Gaudi 3 เคยแสดงผลลัพธ์ดีกว่า NVIDIA H100/H200 ในบางงาน
โดยเฉพาะงาน inferencing ที่เน้นประสิทธิภาพต่อวัตต์
ยังต้องรอผลการทดสอบจาก Dell เพื่อยืนยัน

https://wccftech.com/intel-gaudi-3-ai-chips-secure-rare-integration-in-dell-poweredge-servers/

Raven Stealer: มัลแวร์สายลับยุคใหม่ที่ขโมยข้อมูลจากเบราว์เซอร์แล้วส่งผ่าน Telegram — ภัยเงียบที่ซ่อนตัวในความเบา

ภัยคุกคามไซเบอร์ล่าสุดที่ถูกเปิดโปงโดยทีม Lat61 Threat Intelligence จาก Point Wild คือมัลแวร์ชื่อ “Raven Stealer” ซึ่งแม้จะดูเล็กและเรียบง่าย แต่กลับมีความสามารถในการขโมยข้อมูลส่วนตัวจากเบราว์เซอร์ยอดนิยมอย่าง Chrome และ Edge ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้เทคนิคล้ำสมัย เช่น process hollowing และการส่งข้อมูลผ่าน Telegram bot แบบเรียลไทม์

Raven Stealer ถูกเขียนด้วยภาษา Delphi และ C++ และถูกแจกจ่ายผ่านฟอรั่มใต้ดินหรือมากับซอฟต์แวร์เถื่อน โดยเมื่อถูกติดตั้ง มัลแวร์จะทำงานแบบไร้ร่องรอยในหน่วยความจำ ไม่ทิ้งไฟล์ไว้บนฮาร์ดดิสก์ ทำให้แอนตี้ไวรัสทั่วไปตรวจจับได้ยากมาก

สิ่งที่ Raven ขโมยมีตั้งแต่รหัสผ่าน คุกกี้ ข้อมูลบัตรเครดิต ไปจนถึง session cookies ที่สามารถใช้ข้ามระบบ MFA ได้ นอกจากนี้ยังสามารถขโมยข้อมูลจากแอปอื่น ๆ และกระเป๋าเงินคริปโตได้ด้วย โดยข้อมูลทั้งหมดจะถูกจัดเก็บใน ZIP แล้วส่งผ่าน Telegram API ไปยังผู้โจมตี ซึ่งมักใช้ Telegram เป็นช่องทางควบคุมและรับข้อมูลแบบ C2 (Command and Control)

แม้การทดสอบบางครั้งจะล้มเหลวในการส่งข้อมูลเพราะ token ผิดพลาด แต่โครงสร้างของมัลแวร์นี้แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มใหม่ของ “commodity malware” ที่แม้ผู้โจมตีจะไม่มีทักษะสูง ก็สามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย

Raven Stealer เป็นมัลแวร์ขโมยข้อมูลที่ถูกพัฒนาอย่างลับ
เขียนด้วย Delphi และ C++
ถูกแจกจ่ายผ่านฟอรั่มใต้ดินและซอฟต์แวร์เถื่อน

ใช้เทคนิค process hollowing เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ
ทำงานในหน่วยความจำโดยไม่ทิ้งไฟล์บนดิสก์
ปลอมตัวเป็นโปรเซสของเบราว์เซอร์ เช่น chrome.exe

ขโมยข้อมูลจากเบราว์เซอร์และแอปอื่น ๆ
รหัสผ่าน คุกกี้ ข้อมูลบัตรเครดิต และ session cookies
ข้อมูลจากกระเป๋าเงินคริปโตและแอปอื่น ๆ ก็ถูกเก็บ

ส่งข้อมูลผ่าน Telegram bot แบบเรียลไทม์
ใช้ API /sendDocument เพื่อส่ง ZIP file
Telegram ถูกใช้เป็นช่องทางควบคุมและรับข้อมูล

มีโครงสร้างที่เอื้อต่อผู้โจมตีที่ไม่มีทักษะสูง
ใช้ builder สร้าง payload ได้ง่าย
มี UI ที่เรียบง่ายและรองรับโมดูลแบบ dynamic

คำเตือนเกี่ยวกับความเสี่ยงจาก Raven Stealer
การทำงานแบบ in-memory ทำให้แอนตี้ไวรัสทั่วไปตรวจจับได้ยาก
session cookies ที่ถูกขโมยสามารถใช้ข้าม MFA ได้
การใช้ Telegram เป็นช่องทางส่งข้อมูลอาจหลบเลี่ยง firewall ขององค์กร
ผู้ใช้ที่ดาวน์โหลดซอฟต์แวร์เถื่อนมีความเสี่ยงสูงต่อการติดมัลแวร์นี้

https://hackread.com/raven-stealer-malware-browsers-passwords-payment-data/

Codeless Testing Tools กับความหวังใหม่ในการตรวจจับช่องโหว่ความปลอดภัย — แต่ยังไม่ใช่คำตอบสุดท้ายของ Cybersecurity

ในยุคที่การพัฒนาแอปพลิเคชันต้องเร็วขึ้นและครอบคลุมมากขึ้น เครื่องมือทดสอบแบบ “ไม่ต้องเขียนโค้ด” หรือ Codeless Testing Tools ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว เพราะช่วยให้ทีมที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิค เช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือผู้จัดการโปรเจกต์ สามารถมีส่วนร่วมในการทดสอบซอฟต์แวร์ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว

เครื่องมือเหล่านี้ เช่น testRigor ใช้การคลิก ลากวาง หรือคำสั่งภาษาธรรมชาติในการสร้างชุดทดสอบ ซึ่งช่วยลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนาอย่างมาก และยังเพิ่มความครอบคลุมของการทดสอบในระดับพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น การตรวจสอบการกรอกข้อมูลผิด หรือการตั้งรหัสผ่านที่ไม่ปลอดภัย

แต่เมื่อพูดถึง “ความปลอดภัย” ซึ่งเป็นหัวใจของการพัฒนาในยุคไซเบอร์ ช่องโหว่ที่ซับซ้อน เช่น SQL Injection, XSS, หรือการตั้งค่าความปลอดภัยผิดพลาด ยังต้องใช้เครื่องมือเฉพาะทาง เช่น SAST และ DAST ที่สามารถวิเคราะห์โค้ดลึกหรือจำลองการโจมตีจริงได้

แม้ Codeless Tools จะช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดพื้นฐานได้ดี เช่น การตรวจสอบ input validation หรือการทดสอบ regression patch แต่ก็ยังไม่สามารถแทนที่เครื่องมือด้านความปลอดภัยโดยเฉพาะได้อย่างสมบูรณ์

Codeless Testing Tools ได้รับความนิยมในทีมพัฒนา
ใช้งานง่าย ไม่ต้องเขียนโค้ด
ช่วยให้ทีมที่ไม่มีพื้นฐานเทคนิคสามารถร่วมทดสอบได้

เพิ่มประสิทธิภาพในการทดสอบทั่วไป
ลดเวลาและต้นทุนในการสร้าง test case
เพิ่มความครอบคลุมของการทดสอบพฤติกรรมผู้ใช้

สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดพื้นฐานด้านความปลอดภัย
ตรวจสอบ input validation ที่อ่อนแอ
ตรวจสอบการตั้งรหัสผ่านและ UI ที่ไม่ปลอดภัย
ทำ regression test สำหรับ patch ที่เคยติดตั้ง

ช่องโหว่ความปลอดภัยที่พบบ่อยยังต้องใช้เครื่องมือเฉพาะ
SQL Injection, XSS, API ที่ไม่ปลอดภัย, การตั้งค่าผิด
ต้องใช้ SAST (วิเคราะห์โค้ด) และ DAST (จำลองการโจมตีจริง)

เครื่องมือ Codeless อาจพัฒนาได้ในอนาคต
มีแนวโน้มจะรวม AI และ Machine Learning เพื่อเพิ่มความสามารถ
อาจช่วยตรวจจับช่องโหว่ลึกได้มากขึ้นในเวอร์ชันถัดไป

https://hackread.com/codeless-testing-tools-detect-security-vulnerabilities/

Microsoft และ Cloudflare ร่วมมือถล่มเครือข่ายฟิชชิ่ง RaccoonO365 — ยุติการขโมยบัญชี Microsoft 365 กว่า 5,000 รายทั่วโลก

ในปฏิบัติการระดับโลกที่เริ่มต้นเมื่อเดือนกันยายน 2025 Microsoft และ Cloudflare ได้ร่วมกันรื้อถอนเครือข่ายฟิชชิ่งชื่อ RaccoonO365 ซึ่งเป็นบริการ “Phishing-as-a-Service” ที่เปิดให้แฮกเกอร์เช่าชุดเครื่องมือเพื่อขโมยบัญชี Microsoft 365 ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องมีทักษะด้านเทคนิคใด ๆ

RaccoonO365 ถูกติดตามโดย Microsoft ภายใต้ชื่อ Storm-2246 และมีรูปแบบการให้บริการแบบสมัครสมาชิก โดยคิดค่าบริการ $355 ต่อ 30 วัน หรือ $999 ต่อ 90 วัน ซึ่งผู้ใช้สามารถป้อนอีเมลเป้าหมายได้ถึง 9,000 รายต่อวัน และใช้เทคนิคหลอกลวงที่ซับซ้อน เช่น CAPTCHA ปลอม, หน้าเข้าสู่ระบบ Microsoft ปลอม, และการข้ามระบบยืนยันตัวตนแบบหลายขั้นตอน (MFA)

Microsoft ได้ยื่นฟ้องต่อศาล Southern District of New York และได้รับคำสั่งให้ยึดเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องถึง 338 แห่ง พร้อมระบุผู้อยู่เบื้องหลังคือ Joshua Ogundipe จากไนจีเรีย ซึ่งเป็นผู้พัฒนาและบริหารระบบนี้ผ่าน Telegram ที่มีสมาชิกกว่า 850 คน

Cloudflare เข้าร่วมปฏิบัติการโดยปิดบัญชีผู้ใช้ที่เกี่ยวข้อง, ลบสคริปต์ Workers ที่ใช้ป้องกันบอท และแสดงหน้าเตือนก่อนเข้าถึงโดเมนที่เป็นอันตราย การดำเนินการนี้ถือเป็นการเปลี่ยนแนวทางจากการลบโดเมนทีละตัว ไปสู่การรื้อถอนโครงสร้างเครือข่ายแบบครบวงจร

Microsoft และ Cloudflare ร่วมกันรื้อถอนเครือข่ายฟิชชิ่ง RaccoonO365
ปฏิบัติการเริ่มต้นวันที่ 2 กันยายน 2025 และเสร็จสิ้นภายในวันที่ 8 กันยายน
ยึดเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องได้ถึง 338 แห่ง

RaccoonO365 เป็นบริการ Phishing-as-a-Service
ให้แฮกเกอร์เช่าชุดเครื่องมือผ่าน Telegram
ค่าบริการ $355 ต่อ 30 วัน หรือ $999 ต่อ 90 วัน
รองรับเป้าหมายได้ถึง 9,000 อีเมลต่อวัน

เทคนิคที่ใช้ในการหลอกลวงมีความซับซ้อน
ใช้ CAPTCHA ปลอมและหน้าเข้าสู่ระบบ Microsoft ปลอม
ข้ามระบบ MFA และขโมย session cookies
ใช้แบรนด์ดังเช่น DocuSign, Adobe, Maersk เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ

ผู้พัฒนาและผู้อยู่เบื้องหลังคือ Joshua Ogundipe
มีพื้นฐานด้านโปรแกรมมิ่งและเขียนโค้ดส่วนใหญ่ด้วยตัวเอง
ดำเนินการจากไนจีเรียและยังไม่ถูกจับกุม

Cloudflare ปิดระบบสนับสนุนของเครือข่ายนี้
ลบสคริปต์ Workers และแสดงหน้าเตือนก่อนเข้าถึงโดเมน
ปิดบัญชีผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องกับการโจมตี

https://www.techradar.com/pro/security/microsoft-and-cloudflare-jointly-take-down-phishing-network-that-stole-thousands-of-microsoft-365-credentials

จีนสั่งห้ามบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ซื้อชิป AI จาก Nvidia — ผลักดันใช้โปรเซสเซอร์ในประเทศแทน

ในความเคลื่อนไหวที่สะท้อนถึงความตึงเครียดด้านเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ และจีน ล่าสุดมีรายงานว่า รัฐบาลจีนได้สั่งห้ามบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ของประเทศ เช่น Alibaba, ByteDance, Baidu และ Tencent ทำการจัดซื้อชิป AI จาก Nvidia แม้จะเป็นรุ่นที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับตลาดจีนอย่าง H800 และ A800 ก็ตาม

คำสั่งนี้มีเป้าหมายเพื่อผลักดันให้บริษัทจีนหันมาใช้โปรเซสเซอร์ที่ผลิตภายในประเทศ เช่น Huawei Ascend 910B และ Moore Threads ซึ่งทางการจีนอ้างว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับชิปรุ่น H20 และ RTX 6000 Pro ของ Nvidia

การตัดสินใจนี้เกิดขึ้นหลังจากสหรัฐฯ ออกมาตรการควบคุมการส่งออกชิป AI ไปยังจีน โดยเฉพาะชิปรุ่นใหม่ที่มีความสามารถสูง ซึ่งอาจนำไปใช้ในงานด้านการทหารหรือการพัฒนาเทคโนโลยีที่อ่อนไหว

แม้บริษัทจีนจะยังสามารถเข้าถึงชิปรุ่นเก่าของ Nvidia ได้ แต่การห้ามซื้อชิปรุ่นใหม่อาจส่งผลกระทบต่อการพัฒนา AI และการประมวลผลขั้นสูงในระยะยาว

จีนสั่งห้ามบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ซื้อชิป AI จาก Nvidia
รวมถึงชิปรุ่น H800 และ A800 ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับตลาดจีน
บริษัทที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ Alibaba, ByteDance, Baidu และ Tencent

ผลักดันให้ใช้โปรเซสเซอร์ที่ผลิตในประเทศ
เช่น Huawei Ascend 910B และ Moore Threads
ทางการจีนอ้างว่ามีประสิทธิภาพเทียบเท่าชิปรุ่น H20 และ RTX 6000 Pro

สหรัฐฯ มีมาตรการควบคุมการส่งออกชิป AI ไปยังจีน
โดยเฉพาะชิปรุ่นใหม่ที่มีความสามารถสูง
หวั่นว่าจะถูกนำไปใช้ในงานด้านการทหารหรือเทคโนโลยีอ่อนไหว

บริษัทจีนยังสามารถเข้าถึงชิปรุ่นเก่าของ Nvidia ได้
แต่การห้ามซื้อชิปรุ่นใหม่อาจส่งผลต่อการพัฒนา AI ในระยะยาว

คำเตือนเกี่ยวกับผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI ในจีน
การจำกัดการเข้าถึงชิปอาจทำให้การพัฒนาเทคโนโลยีล่าช้า
อาจกระทบต่อการแข่งขันระดับโลกในด้าน AI และการประมวลผลขั้นสูง
บริษัทจีนอาจต้องลงทุนเพิ่มในการพัฒนาเทคโนโลยีภายในประเทศ

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/china-bans-its-biggest-tech-companies-from-acquiring-nvidia-chips-says-report-beijing-claims-its-homegrown-ai-processors-now-match-h20-and-rtx-pro-6000d

“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

กลุ่มแพทย์และจิตอาสาคนไทยพิทักษ์สิทธิ์ ขอร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการช่วยเหลือเรื่องสุขภาพประชาชน ด้วยศาสตร์ต่างๆ ดังนี้
1.ศาสตร์แพทย์แผนไทย (Traditional Thai Medicine)
ยาเบญจโลกวิเชียร(ห้าราก),ยาขาว,ยาใบมะขาม,ยาตรีผลา,ยาจันทลีลา,ยาเขียวหอม,ยาแสงหมึก,ยาประสะจันทน์แดง,ยามหานิลแท่งทอง,ยาสิงฆาณิกา,ยาธาตุบรรจบ,ยาเหลืองปิดสมุทร,ยาธาตุอบเชย,ยาปราบชมพูทวีป,ยาประสะมะแว้ง,ยาอัมฤควาที,ยาบำรุงโลหิต,ยาเลือดงาม,ยาถ่าย,ยาชุมเห็ดเทศ,ยาธรณีสัณฑฆาต,ยาตรีหอม,ยาลม300จำพวก,ยาหอม,ยาดองมะกรูด,ยาประสะกะเพรา,ยาประสะกานพลู,ยาวิสัมพยาใหญ่,ยามันทธาตุ,ยามหาจักรใหญ่,ยาประสะเจตพังคี,ยามะฮอกกานี,ยาแก้ไอมะขามป้อม,ยาพญายอ,สมุนไพรถ่ายพยาธิต่างๆ เช่น เมล็ดฟักทอง,เมล็ดมะขาม,เมล็ดเล็บมือนาง,เมล็ดสแก,ผงปวกหาด(มะหาด),ผลมะเกลือ,ยาเปลือกมังคุด,รางจืด,ฟ้าทลายโจร,โกฐจุฬาลัมพา,พลูคาว,ใบหนุมานประสานกาย,กระชาย,กัญชา,ขมิ้นชัน,อ้อยดำ,ฝาง,ผักบุ้งแดง,ดอกเกลือ,สมุนไพร ลมปราณ,ปัตจัตตัง เป็นต้น
2.ศาสตร์แพทย์แผนจีน (Traditional Chinese Medicine)
ยกตัวอย่าง สมุนไพรฉั่งฉิก ยาเขียวธรรมดา ยาเขียวพิเศษชิงเฟ่ยซองสีส้ม ยาชะลอวัย ยาวาสคิวล่าร์
ถ้าเกี่ยวกับลิ่มเลือดอุดตันใช้ยา 脑心通胶囊 เหน่า ซิน ทง
ถ้าก้อนเนื้องอกกำเริบ ใช้温胆汤加减 เวิน ต่าน ทัง เจีย เจี่ยน และศาสตร์การฝังเข็ม เป็นต้น
3.ศาสตร์โฮมิโอพาธีร์ (Homeophathy) ยาสกัดพลังธรมชาติ จาก พืช สัตว์ แร่ธาตุ ได้แก่ ตำรับโฮมิโอพาธีร์ต่างๆ ตำรับยาหมออมร ดังนี้ Isopathy ของวัคซีน AstraZeneca และ Sinopharm ตำรับ Benjalo แก้แพ้วัคซีนและลองโควิด,TotalTox ล้างพิษที่ตกค้างในอาหาร,RJHT ล้างพิษฟอร์มาลีนและสารเคมีการเกษตร,CKDMHT ขจัดพิษตกค้างจากสารเคมีปรุงรส,CBZA ช่วยล้างพิษสารเคมีกันบูดในอาหาร
4.การครอบแก้ว,กรอกเลือด (Wet Cupping) เพื่อให้การไหลเวียนของเลือดดีขึ้น เอาเลือดที่
คั่งค้างออก ซึ่งส่งผลทำให้ลดอาการปวดเมื่อยของกล้ามเนื้อและสามารถบรรเทาได้หลายโรค
5.ศาสตร์ผสมผสาน (Integrative Medicine)
การเหยียบดิน/หญ้า(Grounding),การอบตัว,อดอาหารเป็นระยะ(Intermittent Fasting),ศาสตร์ยา9เม็ดหมอเขียว,สวนล้างลำไส้(Enema),ล้างลำไส้แบบลึก(Colonics),Vitamin C Flush,เสียงบำบัด(Sound Therapy),ความถี่บำบัด(Frequency Therapy),ใช้แสงแดงFar Infrared,Reiki,แช่เท้า(Herbal Foot Bath),ล้างพิษตับ(Liver Compression,Castor Oil Pack,การใช้ทองแดง(Copper Tensor Rings),Crystals,การเขียนบันทึก (Journaling),Art Therapy,ภูษาบำบัด(Twisting Tourniquet Technique),การทำสมาธิ Pasitive Affirmations,ฝึกการหายใจ(Breathing Exercises),การตากแดด,เข้าใกล้มังสวิรัติ,คลอรีนไดออกไซด์โซลูชัน(CDS),ไฮดรอกซีคลอโรควีน(HCQ),เมทาลีนบลู(Methylene Blue),ดินภูเขาไฟเบนโทไนท์(Bentonite Clay),ซีโอไลท์(Zeolite),ซิลเวอร์คอลลอยด์(ColloidalSilver),DMSO,ไอโอดีน(Iodine),ไฮโดรเจนเปอร์ออกไซด์(Hydrogen Peroxide),ไอเวอร์เมคติน(Ivermectin),เฟนเบนดาโซล (Fenbendazole),แอสไพลิน(Aspirin),น้ำเสริมไฮโดรเจน(hydrogen-rich water),บอแรกซ์(Borax),นัตโตะไคเนส(Nattokinase),โบรมิเลน(Bromelain),Magnesium Antisense(แมกนีเซียมแอนไทเซนส์),เพนท็อกซิฟิลลีน(Pentoxifylline),แมกนีเซียม(Magnesium),กลูตาไธโอน(Glutathione),สังกะสี(Zinc),แอสตาแซนธิน(Astaxanthin),ซิลิมาริน(Sillymarin),กรดอัลฟาไลโปอิก(Alpha Lipoic Acid),เมลาโทนิน(Melatonin),วิตามินดี(Vitamin D),NACหรือN-Acetylcysteine,CoQ10,ซิลิเนียม(Selenium),กรดฟูลวิค(Fulvic Acid),ผักชี(coriander),มะระขี้นก(Bitter gourd),สาหร่ายเกลียวทอง (Spirulina),มิลค์ทิสเซิล(Milk Thistle-Silymarin),พริกคาเยน(Chayenne Peper),ชาเขียว(Green Tea),เห็ดถั่งเช่า(Cordyceps Mushrooms),อาติโช๊ค(Artichoke),คลอเรลลา(Chlorella),สาหร่าย Dulse,Shilajit และอุปกรณ์เทคโนโลยีต่างๆที่โลกมี เป็นต้น

โอเพนแชท "ล้างพิษ ยาฉีด"
https://line.me/ti/g2/wTvY1gxHGpGKCt15sQN1jMHw02XoSC1uXsjUsQ?utm_source=invitation&utm_medium=link_copy&utm_campaign=default
กลุ่มแพทย์และจิตอาสาคนไทยพิทักษ์สิทธิ์

Château Christophe ตอนที่ 6
นิทานเรื่อง “Château Christophe”
ตอนที่ 6 (ตอนจบ)
ฝ่ายที่จู่โจมสถานกงสุลอเมริกันที่ Benghazi คาดเดากันว่าน่าจะเป็นพวกทหารอิสลาม แต่มันไม่น่าเชื่อว่า พวกเขาจะไม่รู้ว่า “ใคร” ที่อยู่ในบริเวณที่พวกเขาจัดการเผาจนเรียบวุธขนาดนั้น ถ้า Chris Stevens เป็นเป้าหมาย มันน่าจะง่ายกว่า ถ้าจะโจมตีขบวนรถเขาหรือชิงตัวเขาขณะออกไปวิ่งตอนเช้า หรือชิงตัวจากที่นัดพบและที่สำคัญ ฑูตอเมริกันที่มีชีวิตย่อมเป็นทรัพย์สินที่มีค่ามากกว่าฑูตที่ตายแล้ว
แต่เพราะ Chris Stevens ถูกฆ่าตาย 56 วันก่อนมีการเลือกตั้งประธานาธิบดี การตายเขาจึงกลายเป็นส่วนประกอบของฉากการเมือง ที่ทุกฝ่ายอยากเอาไปประกอบให้มีคะแนนเพิ่มขึ้น หรือเอาไปลดคะแนนคู่ต่อสู้
รัฐบาล Obama ถูกวิจารณ์อย่างหนัก เมื่ออ้างในตอนแรกอย่างไม่มีน้ำหนักว่าการโจมตีสถานกงสุลเกิดขึ้นเพราะการประท้วงเรื่อง วีดีโอ แต่หลังจากนั้นประมาณเดือนตุลาคม เมื่อ New York Times รายงานว่า ชาวพื้นเมืองบอกว่าพวกที่บุกรุกเข้าไปในสถานกงสุลเป็นพวกอิสลามที่แค้นเรื่อง วีดีโอ มันก็เลยทำให้ข้อแก้ตัวของรัฐบาลพอฟังขึ้นมาเล็กน้อย แต่ก็ยังไม่ทำให้หลายๆ ฝ่ายหายสงสัย
นอกจากนี้ภาพของฑูต Stevens ที่แพร่ทางสื่อต่าง ๆ มีความแตกต่างกัน มีหลายสื่อที่ออกข่าวว่า ฑูต Stevens ถูกทารุณและถูกชำเราทางทวารหนัก โดยมีภาพกึ่งเปลือยของเขาถูกชาวเมืองกำลังแบกอยู่ ในขณะที่สื่อฝั่งตะวันตก แพร่ภาพของฑูต Stevens นอนอยู่บนเตียงในโรงพยาบาลและบอกเพียงว่า Stevens เสียชีวิตเพราะสำลักควัน ไม่ได้ถูกทำร้ายทารุณ เขามีบาดแผลเพียงเล็กน้อยที่หน้าผากเท่านั้น
ข่าวนี้ออกมาใกล้เคียงกับการที่สภาสูง ของอเมริกาได้ตั้งคณะกรรมการสอบสวนสาเหตุการตายของ Stevens และตรวจสอบประเด็นเรื่องการรักษาความปลอดภัยด้วย ผลของการตรวจสอบ ยังไม่สามารถให้ความกระจ่างได้ ข้อมูลที่ออกมาสับสนและขัดแย้งกันเอง (จนถึงทุกวันนี้) ยากแก่การลงความเห็นว่าฑูต Stevens เสียชีวิตจากการสำลักควัน โดยเฉพาะเมื่อคำนึงถึงการรักษาความปลอดภัยของเจ้าหน้าที่ และกำลังเสริมที่อยู่ห่างไปเพียง 1.2 ไมล์ ซึ่งมาถึงช้าอย่าผิดปกติ จนบริเวณกงสุลไหม้ไปเกือบหมดแล้ว
ขณะเดียวกันก็เริ่มมีข่าวแพร่ออกมาว่า CIA มีส่วนเกี่ยวพันกับการเสียชีวิตของฑูต Stevens ข่าวรายงานว่า จุดยืนอย่างเป็นทางการของอเมริกา คือ ไม่มีการส่งอาวุธไปช่วยพวกกบฏในซีเรีย แต่ก็มีหลักฐานโผล่ขึ้นมาเรื่อย ๆ ว่าตัวแทนของอเมริกาโดยเฉพาะ ฑูต Stevens ที่เพิ่งถูกฆาตกรรมไปนั่นแหละ อย่างน้อยมีส่วนรู้เห็นกับการขนย้ายอาวุธจากลิเบียไปให้พวกกบฎ Jihadist ของซีเรีย
เดือนมีนาคม ค.ศ. 2011 นาย Stevens ได้รับมอบหมายให้เป็นตัวแทนอย่างเป็นทางการของอเมริกา เพื่อประสานงานกับ al-Qaeda-linked ซึ่งเป็นกลุ่มต่อต้านรัฐบาลลิเบีย โดยติดต่อโดยตรงกับ Abdelhakim Belhadj ของ Libyan Islamic Fighting Group ซึ่งกลุ่มนี้ต่อมายกเลิกไป หลังจากมีรายงานว่ามีส่วนร่วมในการโจมตีกงสุลอเมริกันและทำให้นาย Stevens เสียชีวิต !
เดือนกันยายน ค.ศ. 2011 หนังสือพิมพ์ Time of London รายงานว่าเรือสัญชาติ Libya ขนสินค้าจำนวนมากเป็นอาวุธไปให้ซีเรีย โดยเทียบท่าที่ตุรกี รายงานข่าวว่าสินค้าหนักถึง 400 ตันนั้น มีจรวดประเภท SA-7 surface-to air anti-craft และ rocket-propelled grenade (ขีปนาวุธ ประเภทขับเคลื่อน) จำนวนมาก อาวุธทั้งหมดน่าจะมาจากส่วนที่ เก็บอยู่ในกองทัพของ Qaddafi ซึ่งมีประมาณ 20,000 ชิ้น สื่อ Reuters รายงานว่าฝ่ายกบฎซีเรีย ใช้อาวุธเหล่านี้ ยิงเครื่องเฮลิคอปเตอร์ และเครื่องบินรบของฝ่ายรัฐบาลซีเรีย
เดือนพฤศจิกายน ค.ศ. 2011 หนังสือพิมพ์ Telegraph รายงานว่า Belhadj ในฐานะหัวหน้า Tripoli Military Council ได้พบกับบรรดาหัวหน้าของ Free Serian Army (FSA) ที่ Istanbul และแถบชายแดนของตุรกี โดยเป็นความพยายามของรัฐบาลใหม่ของลิเบียที่จะให้ความสนับสนุนทางด้านเงินและอาวุธแก่กลุ่มต่อต้านรัฐบาลซีเรีย ซึ่งกำลังเริ่มเกิดขึ้น
นี่หมายความว่า ฑูต Stevens มีบุคคลเดียว คือ Belhadj ที่โยงระหว่างเขากับคน Benghazi ที่ขนอาวุธให้กบฎซีเรีย และถ้ารัฐบาลใหม่ของลิเบีย ส่งอาวุธให้กับกบฎซีเรีย ผ่านทางท่าเรือของตุรกี โดยมี Stevens เป็นตัวกลางให้กับพวกกบฎลิเบีย รัฐบาลตุรกีและรัฐบาลอเมริกันก็น่าจะรู้เห็นเรื่องนี้ด้วย
และอย่าลืมว่า มีหน่วยงานที่ขึ้นกับ CIA ประจำอยู่ที่เมือง Benghazi ซึ่งห่างจากสถานกงสุลแค่ 1.2 ไมล์ หน่วยงานนี้ทำหน้าที่เก็บข้อมูลของการกระจายอาวุธที่ยึดมาจากรัฐบาลลิเบีย และปฏิบัติภาระกิจอะไรอีกบ้าง ยังไม่มีการเปิดเผยออกมา แต่เป็นที่รู้กันว่า การรักษาความปลอดภัยของหน่วยงานนี้ หนาแน่นมั่นคงและมีอาวุธที่ก้าวหน้าว่าที่สถานกงสุลมากนัก
มาถึงจุดนี้มันค่อนข้างชัดเจนว่า อเมริกาต้องมีอะไรซ่อนอยู่ที่ Benghazi มันถึงทำให้รายงาน ต่าง ๆ สับสน และเมื่อถูกสอบถาม คุณนาย Clinton ถึงกับลมจับใบ้รับประทาน
อย่าลืมว่านัดสุดท้ายของฑูต Stevens เมื่อวันที่ 11 กันยายน คือ การพบกับกงสุลตุรกี ชื่อ General Ali Sait Akin ซึ่ง Fox News บอกว่าเพื่อเป็นการเจรจาเกี่ยว กับการส่งมอบ ขีปนาวุธ SA-7 Business Insider รายงานเพิ่มว่า Stevens และลูกน้องเขา ทำหน้าที่เป็น “diplomatic cover” ให้แก่ CIA จากจำนวน 30 คน ที่อพยพมาจาก Benghazi มีเพียง 7 คน เท่านั้นที่ทำงานให้กับกระทรวงต่างประเทศและถ้า Stevens รู้ว่าอาวุธที่ส่งให้กบฎซีเรียมาจากไหน จะเป็นไปได้หรือที่ CIA จะไม่รู้ ไม่เห็นด้วย มันคงจะเป็นเรื่องที่ทำให้วอชิงตันลำบากใจอย่างยิ่ง ในการตอบคำถามที่เกี่ยวข้อง
ไม่ว่าจะมีข่าวออกไปทางใด การตายของนาย Stevens คงจะเป็นปริศนาค้างคาอยู่กันต่อไป แต่จากเรื่องที่สื่อต่างชาติเขียนมานี้ น่าจะทำให้เราเห็นอะไรหลายอย่างว่า อเมริกาแท้จริงเป็นอย่างไร
ในการสร้างสัมพันธ์ระหว่างประเทศ แต่ละประเทศต่างก็ส่งคนของตนไปทั่วโลก เพื่อหาข้อมูลและเพื่อดูแลผลประโยชน์ของประเทศตน และแน่นอนที่สุด เพื่อสร้างมิตร สร้างสัมพันธ์ไมตรีที่ดีต่อกัน การที่อเมริกันเข้าไปในบ้านเมืองอื่นๆ ด้วยวิธีการอย่างที่อเมริกาเข้าไปในลิเบีย หรือส่งของขวัญพิเศษให้กับกบฎซีเรีย หรือที่กำลังทำอยู่ในหลายๆประเทศ และรวมทั้งที่กำลังทำอยู่กับราช อาณาจักรไทยด้วยนั้น การฑูตผ่านรั้วสูง กำแพงเหล็ก โกหก จุ้นจ้าน จาบจ้วง ทวงบุญคุณ และการส่ง “ของขวัญ” แบบพิเศษนี้ ฯลฯ คงจะสร้าง หรือรักษา “มิตร” ได้ยาก
คนเล่านิทาน
7 มิย. 57

“GStreamer 1.26.6 อัปเดตใหม่ รองรับ WVC1 และ WMV3 บน Video4Linux2 — เสริมพลังมัลติมีเดียให้ลินุกซ์ยุคใหม่”

GStreamer เฟรมเวิร์กมัลติมีเดียโอเพ่นซอร์สยอดนิยม ได้ปล่อยเวอร์ชัน 1.26.6 ซึ่งเป็นการอัปเดตบำรุงรักษาครั้งที่ 6 ในซีรีส์ 1.26 โดยมุ่งเน้นการเพิ่มความสามารถและเสถียรภาพให้กับระบบวิดีโอบน Linux โดยเฉพาะผ่าน API Video4Linux2 (V4L2)

หนึ่งในไฮไลต์สำคัญคือการเพิ่มการรองรับ codec WVC1 และ WMV3 ซึ่งเป็นฟอร์แมตวิดีโอยอดนิยมในยุคก่อน โดยเฉพาะในไฟล์ Windows Media Video ที่ยังคงมีการใช้งานอยู่ในหลายระบบ การรองรับนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเล่นไฟล์เก่าได้โดยไม่ต้องแปลงฟอร์แมต

นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงในหลายส่วน เช่น การเพิ่ม blocking adapter element ในปลั๊กอิน threadshare เพื่อช่วยจัดการกับ block elements อย่าง sinks ที่ต้อง sync กับ clock, การอัปเดต librespot library เป็นเวอร์ชัน 0.7 เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงล่าสุดของ Spotify และการปรับปรุงประสิทธิภาพของปลั๊กอิน videorate เมื่อทำงานในโหมด drop-only

ยังมีการแก้ไขบั๊กหลายรายการ เช่น ปัญหา decklinkvideosrc ที่เข้าสู่สถานะ unrecoverable เมื่ออุปกรณ์ไม่พร้อมใช้งาน, การ parsing ของ directive ใน hlsdemux2, และการแก้ไข memory leak ในหลายองค์ประกอบ รวมถึงการปรับปรุง decoder สำหรับ Vulkan และการลดการใช้ทรัพยากรใน Cerbero build system

การอัปเดตนี้ยังแก้ regression ใน Python bindings และปรับปรุงเสถียรภาพโดยรวมของระบบ GStreamer ให้พร้อมสำหรับการใช้งานในระดับ production ทั้งในงานสตรีมมิ่ง การตัดต่อ และการพัฒนาแอปมัลติมีเดีย

ฟีเจอร์ใหม่ใน GStreamer 1.26.6
รองรับ codec WVC1 และ WMV3 บน Video4Linux2 (V4L2)
เพิ่ม blocking adapter element ในปลั๊กอิน threadshare สำหรับการ sync กับ clock
อัปเดต librespot library เป็นเวอร์ชัน 0.7 เพื่อรองรับ Spotify รุ่นใหม่
ปรับปรุงปลั๊กอิน videorate ให้ทำงานได้ดีขึ้นในโหมด drop-only

การแก้ไขและปรับปรุงระบบ
แก้ปัญหา decklinkvideosrc ที่ไม่สามารถเริ่มสตรีมเมื่ออุปกรณ์ไม่พร้อม
ปรับปรุงการ parsing directive ใน hlsdemux2 เช่น byterange และ init map
แก้ไข memory leak และปรับปรุงเสถียรภาพใน transcriberbin และ fallbacksrc
ปรับปรุง decoder สำหรับ Vulkan และลดการใช้ทรัพยากรใน Cerbero build system

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
WVC1 และ WMV3 เป็น codec ที่ใช้ในไฟล์วิดีโอ Windows Media ซึ่งยังพบในระบบเก่า
Video4Linux2 เป็น API มาตรฐานสำหรับจัดการอุปกรณ์วิดีโอบน Linux
librespot เป็นไลบรารีที่ใช้สำหรับการสตรีม Spotify แบบไม่เป็นทางการ
GStreamer ถูกใช้ในแอปพลิเคชันหลากหลาย เช่น OBS Studio, PipeWire และ Firefox

https://9to5linux.com/gstreamer-1-26-6-adds-support-for-wvc1-and-wmv3-codecs-to-video4linux2

“KDE Gear 25.08.1 อัปเดตชุดแอป KDE ครั้งใหญ่ — แก้บั๊ก เสริมฟีเจอร์ พร้อมรองรับ Wayland และ GPU AMD ดีขึ้น”

KDE Gear 25.08.1 ได้รับการปล่อยออกมาแล้วในฐานะอัปเดตบำรุงรักษาชุดแอป KDE ประจำเดือนกันยายน 2025 โดยเน้นการแก้ไขบั๊กและปรับปรุงประสบการณ์ใช้งานในหลายแอปยอดนิยม เช่น Dolphin, Kdenlive, Kate, Ark, Dragon Player, KMail และอีกมากมาย

หนึ่งในการแก้ไขสำคัญคือการปรับปรุง Dolphin ให้แก้ปัญหา scroll ซ้ำซ้อน และการแครชเมื่อใช้งานโหมดเลือกไฟล์ร่วมกับการเปลี่ยนไอคอนโฟลเดอร์ ส่วน Kdenlive ก็ได้รับการปรับปรุงให้รองรับ curve editor แบบเต็มหน้าจอและไอคอนความละเอียดสูง

Kate แก้ปัญหา loop ไม่สิ้นสุดเมื่อใช้ git blame ในเวอร์ชัน Flatpak และ Ark ปรับ API ให้ซ่อนการแจ้งเตือนที่เสร็จสิ้นได้อย่างถูกต้อง Dragon Player ได้รับ workaround สำหรับปัญหา texture บน GPU AMD และ ffmpegthumbs ได้รับการ backport จาก FFmpeg 8.0 เพื่อแก้ปัญหา build

นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงในแอปอื่น ๆ เช่น Gwenview แก้ fade-out bug ในโหมดเปรียบเทียบวิดีโอ, Umbrello ป้องกันการแครชเมื่อเปิดไฟล์ใหม่หลังยกเลิกเอกสารที่แก้ไข, Konqueror ปรับเมนู sidebar ให้ทำงานบน Wayland ได้ดีขึ้น และ KDE Itinerary ปรับ heuristic การตรวจจับ rich text ให้แม่นยำขึ้น

แอปอื่น ๆ ที่ได้รับการอัปเดตในเวอร์ชันนี้ ได้แก่ AudioTube, Kamoso, KDevelop, Kleopatra, KolourPaint, KOrganizer, Merkuro, NeoChat, KRDC, Kontact และ KTouch รวมถึงไลบรารีและคอมโพเนนต์ที่เกี่ยวข้อง

การปรับปรุงแอปหลักใน KDE Gear 25.08.1
Dolphin แก้ปัญหา scroll ซ้ำและแครชจากโหมดเลือกไฟล์
Kdenlive รองรับ curve editor แบบเต็มหน้าจอและไอคอนความละเอียดสูง
Kate แก้ loop ไม่สิ้นสุดจาก git blame ในเวอร์ชัน Flatpak
Ark ใช้ API ที่ถูกต้องในการซ่อนการแจ้งเตือนที่เสร็จสิ้น

การแก้ไขปัญหาเฉพาะด้านระบบและ GPU
Dragon Player ได้ workaround สำหรับ texture บน GPU AMD
ffmpegthumbs ได้รับ build fix จาก FFmpeg 8.0
Gwenview แก้ fade-out bug ใน video player controls
Umbrello ป้องกันแครชเมื่อเปิดไฟล์ใหม่หลังยกเลิกเอกสาร

การปรับปรุงด้าน UI และ Wayland
Konqueror ปรับ sidebar context menu ให้ทำงานบน Wayland
KDE Itinerary ปรับ heuristic การตรวจจับ rich text ให้แม่นยำขึ้น
เพิ่มความเสถียรในการใช้งาน screencast และการแสดงผล
ปรับปรุงการแสดงผลข้อมูลใน status bar และ export file

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
KDE Gear เป็นชุดแอปที่ปล่อยพร้อม KDE Plasma แต่สามารถใช้แยกได้
การรองรับ Wayland ดีขึ้นเรื่อย ๆ ใน KDE Gear เวอร์ชันใหม่
Flatpak ยังมีข้อจำกัดด้าน integration กับระบบไฟล์และ session
KDE Gear 25.08.1 รองรับ Linux distros หลัก เช่น Fedora, Arch, openSUSE

https://9to5linux.com/kde-gear-25-08-1-released-with-more-improvements-for-your-favorite-kde-apps

“Thinking Machines แก้ปัญหา LLM ตอบไม่เหมือนกัน — เผยต้นเหตุจาก batch-size ไม่คงที่ ไม่ใช่แค่เรื่อง floating point”

หลายคนอาจเคยสงสัยว่า ทำไมเวลาใช้โมเดลภาษาอย่าง ChatGPT ถามคำถามเดิมซ้ำ ๆ แล้วได้คำตอบไม่เหมือนกัน ทั้งที่ตั้งค่า temperature เป็น 0 ซึ่งควรจะได้คำตอบที่ “แน่นอน” ทุกครั้ง ล่าสุดทีมวิจัยจาก Thinking Machines Lab ได้ออกบทความเจาะลึกถึงสาเหตุของความไม่แน่นอน (nondeterminism) ในการทำ inference ของ LLM และเสนอแนวทางแก้ไขที่อาจเปลี่ยนมาตรฐานของวงการ AI ไปตลอดกาล.

บทความนี้ชี้ว่า สาเหตุที่แท้จริงไม่ใช่แค่เรื่อง “floating-point non-associativity” หรือการคำนวณแบบขนานบน GPU ที่ทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนไปตามลำดับการรวมค่า แต่เกิดจากสิ่งที่เรียกว่า “batch-size variance” — กล่าวคือ ผลลัพธ์ของแต่ละคำขอ (request) ขึ้นอยู่กับว่ามีคำขออื่น ๆ เข้ามาพร้อมกันมากแค่ไหน ซึ่งส่งผลให้ batch-size ที่ใช้ใน kernel เปลี่ยนไป และทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนตาม

เพื่อแก้ปัญหานี้ ทีมงานได้พัฒนา kernel แบบใหม่ที่เรียกว่า “batch-invariant kernels” ซึ่งทำให้ผลลัพธ์ของแต่ละคำขอไม่ขึ้นอยู่กับ batch-size ที่ใช้ในระบบ โดยปรับปรุงการคำนวณใน RMSNorm, matrix multiplication และ attention ให้มีลำดับการรวมค่าที่คงที่ไม่ว่าจะมีคำขอมากหรือน้อย

ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า เมื่อใช้ batch-invariant kernels แล้ว โมเดลสามารถให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันทุกครั้งแม้จะมีคำขอหลายชุดเข้ามาพร้อมกัน และยังสามารถนำไปใช้ในงาน reinforcement learning แบบ on-policy ได้อย่างแท้จริง ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่เคยทำได้มาก่อน

สาเหตุของความไม่แน่นอนในการทำ inference ของ LLM
ไม่ได้เกิดจาก floating-point หรือ atomic add โดยตรง
เกิดจาก batch-size ที่เปลี่ยนไปตามจำนวนคำขอที่เข้ามาพร้อมกัน
ทำให้ลำดับการคำนวณใน kernel เปลี่ยนไป และผลลัพธ์เปลี่ยนตาม
ส่งผลให้แม้จะตั้ง temperature = 0 ก็ยังได้ผลลัพธ์ไม่เหมือนกัน

แนวทางแก้ไขโดย Thinking Machines
พัฒนา batch-invariant kernels สำหรับ RMSNorm, matmul และ attention
ใช้ data-parallel strategy เพื่อให้ลำดับการรวมค่าคงที่
ปรับ attention kernel ให้ลดค่าจาก KV cache และ current KV อย่างสม่ำเสมอ
ใช้ fixed-size split แทน fixed-number split เพื่อรักษาลำดับการคำนวณ

ผลลัพธ์จากการทดลอง
เมื่อใช้ batch-invariant kernels แล้ว ได้ผลลัพธ์เหมือนกันทุกครั้ง
สามารถใช้ใน RL แบบ on-policy ได้จริง โดยไม่มี KL divergence
ลดความจำเป็นในการใช้ importance weighting ใน RL
แม้จะช้ากว่า kernel ปกติ ~20% แต่ยังอยู่ในระดับที่ใช้งานได้จริง

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Thinking Machines ก่อตั้งโดยอดีต CTO ของ OpenAI และมีมูลค่ากว่า $12 พันล้าน
โครงการนี้ใช้โมเดล Qwen3-8B และ Qwen3-235B ในการทดลอง
batch-invariant ops ถูกเผยแพร่ผ่าน PyTorch library และ vLLM integration
แนวคิดนี้อาจเปลี่ยนมาตรฐานของการ deploy LLM ในระดับ production

https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/

“Apple เปิดตัว Memory Integrity Enforcement บน iPhone 17 — ป้องกันมัลแวร์ระดับรัฐด้วยระบบความปลอดภัยหน่วยความจำที่ไม่เคยมีมาก่อน”

Apple ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า Memory Integrity Enforcement (MIE) บน iPhone 17 และ iPhone Air ซึ่งถือเป็นการอัปเกรดด้านความปลอดภัยของหน่วยความจำครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ระบบปฏิบัติการสำหรับผู้บริโภค โดยใช้เวลาพัฒนานานกว่า 5 ปี และผสานการทำงานระหว่างฮาร์ดแวร์ Apple Silicon กับระบบปฏิบัติการ iOS อย่างลึกซึ้ง

เป้าหมายของ MIE คือการป้องกันการโจมตีจากมัลแวร์ระดับสูง โดยเฉพาะ “mercenary spyware” เช่น Pegasus ที่มักถูกใช้โดยรัฐหรือองค์กรเพื่อเจาะระบบของบุคคลเป้าหมาย เช่น นักข่าว นักสิทธิมนุษยชน หรือเจ้าหน้าที่ระดับสูง ซึ่งการโจมตีเหล่านี้มักใช้ช่องโหว่ด้าน memory corruption เป็นหลัก

หัวใจของ MIE คือการใช้ Enhanced Memory Tagging Extension (EMTE) ซึ่งเป็นการพัฒนาร่วมกับ Arm โดยทุกบล็อกหน่วยความจำจะถูกติด “แท็กลับ” และฮาร์ดแวร์จะตรวจสอบว่าโปรแกรมที่เข้าถึงหน่วยความจำนั้นมีแท็กตรงกันหรือไม่ ถ้าไม่ตรง ระบบจะบล็อกทันทีและปิดโปรเซส — ทำให้การโจมตีแบบ buffer overflow และ use-after-free แทบเป็นไปไม่ได้

Apple ยังเสริมระบบด้วย Tag Confidentiality Enforcement เพื่อป้องกันการเจาะแท็กผ่าน side-channel และ speculative execution เช่น Spectre V1 โดยใช้เทคนิคใหม่ที่ลดผลกระทบต่อประสิทธิภาพแทบเป็นศูนย์

นอกจากฮาร์ดแวร์ A19 และ A19 Pro ที่รองรับ MIE แล้ว Apple ยังเปิดให้ผู้พัฒนาใช้งาน EMTE ผ่าน Xcode เพื่อทดสอบแอปของตนภายใต้ระบบความปลอดภัยใหม่นี้ โดยครอบคลุมมากกว่า 70 โปรเซสในระดับผู้ใช้และเคอร์เนล

ฟีเจอร์ Memory Integrity Enforcement (MIE)
ป้องกันช่องโหว่ memory corruption เช่น buffer overflow และ use-after-free
ใช้ Enhanced Memory Tagging Extension (EMTE) แบบ synchronous
ทุกบล็อกหน่วยความจำมีแท็กลับที่ต้องตรงกันก่อนเข้าถึง
ระบบจะบล็อกทันทีหากแท็กไม่ตรง และปิดโปรเซสเพื่อความปลอดภัย

การออกแบบร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์
ใช้ Apple Silicon A19 และ A19 Pro ที่มีพื้นที่เฉพาะสำหรับ MIE
ผสานกับ secure memory allocators เช่น kalloc_type, xzone malloc และ libpas
ป้องกันการโจมตีภายใน bucket หน่วยความจำที่ software ปกติป้องกันไม่ได้
ลด overhead ของการตรวจสอบแท็กให้เหลือน้อยที่สุด

การป้องกันขั้นสูง
ใช้ Tag Confidentiality Enforcement ป้องกันการเจาะแท็กผ่าน side-channel
มี mitigation สำหรับ Spectre V1 ที่แทบไม่มีผลต่อ CPU
ป้องกันการเข้าถึงหน่วยความจำที่ไม่มีแท็ก เช่น global variables
ใช้ Secure Page Table Monitor เพื่อป้องกันการเจาะเคอร์เนล

การใช้งานจริงและผลการทดสอบ
ทดสอบกับ exploit chains จริงจากมัลแวร์ระดับรัฐในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา
พบว่า MIE ตัดขาดขั้นตอนสำคัญของการโจมตี ทำให้ไม่สามารถสร้าง chain ใหม่ได้
ระบบสามารถป้องกันได้ตั้งแต่ขั้นตอนแรกของการโจมตี
เปิดให้ผู้พัฒนาใช้งาน EMTE ผ่าน Enhanced Security ใน Xcode

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Google เริ่มใช้ MTE ใน Pixel 8 แต่ยังไม่ใช่แบบ always-on และไม่ผสาน OS ลึกเท่า Apple
Microsoft มีระบบคล้ายกันใน Windows 11 แต่ยังไม่ครอบคลุมระดับเคอร์เนล
Apple เป็นรายแรกที่ใช้ PAC ใน A12 และพัฒนา EMTE ต่อเนื่อง
MIE ครอบคลุมมากกว่า 70 โปรเซสใน iOS 26 และ iPhone 17

https://security.apple.com/blog/memory-integrity-enforcement/

VIDEO025 ซีรีย์จีนพากย์ไทยเรื่อง : คุณหนูตัวแทนรัก
ฝดูซีรีย์จีนพากย์ไทยผ่าน แอป telegram :
ซีรีย์จีนอัพเดตทุกวัน 1000 กว่าเรื่อง
Google Play
ลิ้งค์ดาสน์โหลด : https://play.google.com/store/apps/details?id=org.telegram.messenger&pcampaignid=web_share
สำหรบสมาชิกทีมีแอป Telegra อยู่แล้วคลิ๊กทีลิ้งคี้ : :/https/t.me/pkextremechinaseries

ฝากกดกดติดตามและกดแชร์เพจ Facebook ของเราด้วยนะครับ
https://www.facebook.com/profile.php?id=100063955424118
https://www.facebook.com/profile.php?id=61580101866932
https://www.facebook.com/hmextremechinaseries
https://www.facebook.com/hieamaochinaseriesv2
https://www.facebook.com/pkextreme2025
https://www.facebook.com/thepsurachinaseriesv1

ฝากสนับสนุนแอดมินด้วยนะครับตามความสมัครใจ
https://promptpay.io/0638814705
หรือสแกน QR CODE ท้ายคลิป ขอบคุณครับ

กดลิ้งค์ด้านล่างเพื่อดูซีรีย์
https://www.dropbox.com/scl/fi/wtm9rctbz6lksm47dbeum/025.-31-08-2025.mp4?rlkey=1p6ksmgv5v0x79ek5fdtkaqak&st=nyuqi6ex&dl=0
https://www.bilibili.tv/th/space/1130517569
#ร้านเฮียเมาเจ้พรตลาดปัฐวิกรณ์โครงการใหม่
#โกดังเฮียเมาตลาดปัฐวิกรณ์โครงการใหม่
#เฮียเมาซีรีย์จีน
#เฮียเมาซีรีย์จีนV2
#PKExtremeรวมซีรีย์
#เทพสุราซีรีย์จีนV1
#ดูจนตาเหลือกรวมซีรีย์

เรื่องเล่าจากเสียงดนตรีถึงฟิสิกส์ควอนตัม: เมื่อ Fourier เปลี่ยนความวุ่นวายให้กลายเป็นคลื่นที่เข้าใจได้

Jean-Baptiste Joseph Fourier เกิดในปี 1768 ท่ามกลางความวุ่นวายของฝรั่งเศสก่อนการปฏิวัติ เขาเกือบจะกลายเป็นนักบวช แต่เลือกเส้นทางคณิตศาสตร์แทน และในช่วงที่เขาเกือบถูกประหารชีวิตจากการแสดงความเห็นทางการเมือง Fourier ก็ได้กลับมาสู่โลกวิชาการ และกลายเป็นที่ปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ของนโปเลียน

ในช่วงที่เขาอยู่ในอียิปต์ Fourier เริ่มสนใจการกระจายความร้อนในโลหะ และเสนอว่าอุณหภูมิในแท่งโลหะสามารถเขียนเป็นผลรวมของคลื่นง่าย ๆ ได้—แม้จะเป็นแท่งที่ครึ่งหนึ่งร้อน ครึ่งหนึ่งเย็นก็ตาม แนวคิดนี้ถูกมองว่า “เป็นไปไม่ได้” ในยุคนั้น แต่ Fourier ยืนยันว่าแม้จะต้องใช้คลื่นจำนวนอนันต์ ก็สามารถอธิบายการกระจายความร้อนได้

จากแนวคิดนี้เกิดเป็น Fourier Transform ซึ่งสามารถแยกฟังก์ชันใด ๆ ออกเป็นคลื่นไซน์และโคไซน์ที่มีความถี่ต่างกัน—เหมือนการฟังเสียงดนตรีแล้วแยกเสียงแต่ละเครื่องดนตรีออกมาได้

ในยุคปัจจุบัน Fourier Transform ถูกใช้ในทุกอย่างตั้งแต่การบีบอัดภาพ JPEG, การกรองเสียงรบกวน, การตรวจจับคลื่นความโน้มถ่วง, ไปจนถึงการอธิบายหลักความไม่แน่นอนในฟิสิกส์ควอนตัม ที่ตำแหน่งและโมเมนตัมของอนุภาคไม่สามารถรู้ได้พร้อมกัน เพราะ Fourier Transform ของตำแหน่งจะกระจายโมเมนตัมออกไป

นอกจากนี้ยังมี Fourier Series ซึ่งใช้ในการประมาณฟังก์ชันที่มีขอบคม เช่น square wave โดยใช้คลื่นไซน์จำนวนมากมารวมกันให้ใกล้เคียงที่สุด

ในปี 1960s มีการพัฒนา Fast Fourier Transform (FFT) โดย Cooley และ Tukey ซึ่งทำให้การคำนวณ Fourier Transform เร็วขึ้นมาก และกลายเป็นหัวใจของการประมวลผลสัญญาณในยุคดิจิทัล

จุดกำเนิดของ Fourier Transform
Jean-Baptiste Joseph Fourier เสนอแนวคิดในปี 1807 ว่าความร้อนสามารถอธิบายด้วยคลื่น
แม้จะถูกคัดค้านในตอนแรก แต่แนวคิดนี้กลายเป็นรากฐานของ harmonic analysis
Fourier Transform แยกฟังก์ชันออกเป็นคลื่นไซน์และโคไซน์ที่มีความถี่ต่างกัน

การใช้งานในยุคปัจจุบัน
ใช้ในการบีบอัดภาพ (JPEG), การกรองเสียง, การวิเคราะห์คลื่นความโน้มถ่วง
ใช้ในฟิสิกส์ควอนตัมเพื่ออธิบายหลักความไม่แน่นอน
ใช้ในการวิเคราะห์ภาพและเสียงแบบหลายมิติ

การพัฒนาเพิ่มเติม
Fourier Series ใช้ในการประมาณฟังก์ชันที่มีขอบคม
Fast Fourier Transform (FFT) ทำให้การคำนวณเร็วขึ้นมาก
ใช้ในเรดาร์, MRI, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ความเชื่อมโยงกับคณิตศาสตร์บริสุทธิ์
Harmonic analysis เชื่อมโยงกับ number theory และการแจกแจงจำนวนเฉพาะ
ใช้ในการแก้สมการเชิงอนุพันธ์และปัญหาในฟิสิกส์ทฤษฎี
เป็นเครื่องมือหลักในการแปลงปัญหายากให้กลายเป็นปัญหาที่เข้าใจง่าย

ความเสี่ยงจากการใช้กับฟังก์ชันที่ซับซ้อน
Fourier Transform ไม่สามารถใช้กับฟังก์ชันที่แกว่งไม่หยุดแม้จะซูมเข้าไป
ต้องใช้เงื่อนไขทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวด เช่น integrability และ continuity

ความเปราะบางของการตีความในฟิสิกส์
การแปลงตำแหน่งเป็นโมเมนตัมในควอนตัมอาจทำให้เกิดความไม่แน่นอนสูง
ต้องระวังการใช้ Fourier Transform ในบริบทที่ต้องการความแม่นยำสูง

ความไม่แน่นอนของการใช้งานในระบบจริง
การบีบอัดภาพด้วย Fourier อาจทำให้รายละเอียดเล็ก ๆ หายไป
การกรองเสียงอาจทำให้เสียงบางส่วนถูกตัดออกโดยไม่ตั้งใจ

https://www.quantamagazine.org/what-is-the-fourier-transform-20250903/

เรื่องเล่าจาก daemon ถึง daemonless: เมื่อความปลอดภัยกลายเป็นเหตุผลหลักในการเปลี่ยนเครื่องมือ

Dominik Szymański วิศวกร DevOps ได้เขียนบันทึกการเปลี่ยนผ่านจาก Docker ไปสู่ Podman หลังจากพบว่า Docker ซึ่งเคยเป็นเครื่องมือที่ “ทุกคนใช้” กลับมีจุดอ่อนที่ซ่อนอยู่ในสถาปัตยกรรม—โดยเฉพาะ daemon ที่รันด้วยสิทธิ์ root ตลอดเวลา

Docker ใช้สถาปัตยกรรมแบบ client-server โดย CLI จะสื่อสารกับ dockerd ซึ่งเป็น daemon ที่รันอยู่เบื้องหลัง และควบคุมทุก container บนระบบ หาก daemon นี้ถูกโจมตีหรือมีช่องโหว่ เช่น CVE-2019-5736 หรือ CVE-2024-21626 ก็อาจนำไปสู่การเข้าถึงระบบ host ได้ทันที

Podman เลือกแนวทางตรงข้าม—ไม่มี daemon เลย ทุกคำสั่งที่รันจะสร้าง container เป็น child process ของผู้ใช้โดยตรง และทำงานภายใต้สิทธิ์ของ user นั้น ทำให้แม้ container จะถูกโจมตี ก็ไม่สามารถเข้าถึงระบบ host ได้ในระดับ root

นอกจากเรื่องความปลอดภัยแล้ว Podman ยังมีฟีเจอร์ที่น่าสนใจ เช่น การสร้าง systemd unit file อัตโนมัติ, การจัดการ pod แบบ native ที่สามารถแปลงเป็น Kubernetes YAML ได้ทันที, และการแยกเครื่องมือเฉพาะทาง เช่น Buildah สำหรับ build image และ Skopeo สำหรับจัดการ registry

การเปลี่ยนจาก Docker ไป Podman ไม่ได้ยากอย่างที่คิด เพราะ Podman ใช้ CLI แบบเดียวกับ Docker และรองรับ Dockerfile เดิมได้ทันที แค่ alias docker=podman ก็สามารถใช้งานได้เหมือนเดิม

Dominik ยังแชร์ประสบการณ์การย้าย FastAPI ไป Podman โดยใช้ rootless container, systemd integration และ pod สำหรับจัดการ multi-service ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และพบว่า resource usage บน dashboard ดูสะอาดขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

สถาปัตยกรรมของ Docker และ Podman
Docker ใช้ daemon ที่รันด้วย root privileges ตลอดเวลา
Podman ไม่มี daemon และรัน container เป็น child process ของ user
ลด single point of failure และลด surface ของการโจมตี

ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของ Docker
CVE-2019-5736: container escape ผ่าน runC
CVE-2022-0847 “Dirty Pipe”: เขียนไฟล์ read-only บน kernel
CVE-2024-21626: fd leak และ cwd escape บน runC
แคมเปญ cryptojacking ผ่าน Docker API ที่เปิดเผย

ฟีเจอร์เด่นของ Podman
สร้าง systemd unit file ด้วย podman generate systemd
รองรับ pod แบบ native และแปลงเป็น Kubernetes YAML ได้
ใช้ Buildah และ Skopeo สำหรับงานเฉพาะทาง
rootless container เป็นค่าเริ่มต้น เพิ่มความปลอดภัย

การย้ายจาก Docker ไป Podman
CLI เหมือนกัน: podman run, podman build, podman ps
Dockerfile เดิมใช้งานได้ทันที
รองรับ Docker Compose ผ่าน podman-compose หรือแปลงเป็น Kubernetes

ประสบการณ์ใช้งานจริง
ระบบเสถียรขึ้นเมื่อไม่มี daemon
dashboard แสดงการใช้ resource ได้ชัดเจนขึ้น
เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องรับผิดชอบด้านความปลอดภัยโดยตรง

https://codesmash.dev/why-i-ditched-docker-for-podman-and-you-should-too

เรื่องเล่าจาก BlazeCore: เมื่อ CPU ที่ยังไม่เปิดตัวถูกใส่ไว้ในเครื่องขายจริง

ต้นเดือนกันยายน 2025 มีผู้พบว่า BlazeCore ซึ่งเป็นผู้ผลิตพีซีเกมมิ่งแบบประกอบล่วงหน้า ได้ระบุ “Ryzen 7 9700F” ไว้ในรายละเอียดของเครื่องรุ่นหนึ่งที่ขายผ่านร้าน Microless ในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ โดยในหน้าสเปกหลักยังคงระบุว่าใช้ Ryzen 7 9700X แต่เมื่อเลื่อนลงไปอ่านรายละเอียดกลับพบชื่อ 9700F โผล่ขึ้นมา

Ryzen 7 9700F เป็นรุ่นที่ยังไม่มีการเปิดตัวจาก AMD แต่มีข้อมูลหลุดออกมาก่อนหน้านี้ว่าเป็นหนึ่งในสองรุ่นใหม่ในตระกูล Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว (F-series) โดยอีกตัวคือ Ryzen 5 9500F

จากข้อมูลที่หลุดออกมา Ryzen 7 9700F มีสเปกใกล้เคียงกับ 9700X ทุกประการ: 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB แต่ boost clock ต่ำกว่าเล็กน้อยที่ 5.4 GHz (9700X อยู่ที่ 5.5 GHz) และไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรจะถูกกว่า แต่ในรายการสินค้ากลับตั้งไว้ที่ $294 ซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้

เมื่อดูจาก benchmark ล่าสุด พบว่า 9700F มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ 9700X ทั้งในงาน multi-core และ single-core โดยต่างกันเพียงเล็กน้อยในคะแนน Cinebench และ Geekbench ซึ่งหมายความว่าในงานจริง เช่น การเล่นเกมหรือการตัดต่อวิดีโอ ความแตกต่างแทบไม่รู้สึกได้ หากใช้ GPU แยก

การปรากฏตัวของ Ryzen 7 9700F
ถูกระบุในรายละเอียดของเครื่อง BlazeCore บนร้าน Microless
ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการจาก AMD
อาจเป็นการเตรียมเปลี่ยนสเปก หรือพิมพ์ผิดจากผู้ประกอบ

สเปกของ Ryzen 7 9700F เทียบกับ 9700X
8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB เท่ากัน
boost clock ต่ำกว่า 9700X เล็กน้อย (5.4 GHz vs 5.5 GHz)
ไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรต่ำกว่า แต่กลับตั้งไว้ที่ $294

ประสิทธิภาพจาก benchmark ล่าสุด
คะแนน Cinebench และ Geekbench ต่างกันเพียง ~2% ใน single-core
multi-core performance เท่ากันทุกประการ
เหมาะกับผู้ใช้ที่มี GPU แยกและไม่ต้องการ iGPU

บริบทของ Zen 5 และ F-series
Ryzen 7 9700F และ 9500F เป็นรุ่นแรกของ Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว
เหมาะกับตลาดที่เน้นประสิทธิภาพต่อราคา เช่น เกมมิ่งและ workstation
อาจเป็นกลยุทธ์ของ AMD เพื่อลดต้นทุนและแข่งขันกับ Intel F-series

https://wccftech.com/system-integrator-mentions-ryzen-7-9700f-with-boost-clock-of-5-4-ghz-configuration-still-boasts-9700x/

เรื่องเล่าจาก ConcreteSC: เมื่อการสื่อสารไร้สายเรียนรู้ที่จะ “เข้าใจ” มากกว่าแค่ “ส่ง”

ในอดีต การส่งข้อมูลไร้สายคือการพยายามถ่ายทอดทุกบิตให้ตรงที่สุด—ไม่ว่าจะเป็นภาพ เสียง หรือข้อความ ทุกพิกเซลต้องถูกส่งอย่างแม่นยำ แต่ในยุคที่ AI และอุปกรณ์ IoT กำลังครองโลก แนวคิดนี้เริ่มล้าสมัย เพราะสิ่งที่สำคัญไม่ใช่ “ข้อมูลดิบ” แต่คือ “ความหมายที่เข้าใจได้”

ทีมวิจัยจาก Seoul National University of Science and Technology นำโดย Dr. Dong Jin Ji ได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ชื่อว่า ConcreteSC ซึ่งเป็น framework สำหรับ “semantic communication” ที่ไม่ส่งข้อมูลแบบเดิม แต่ส่ง “สิ่งที่ข้อมูลนั้นหมายถึง” โดยตรง

ConcreteSC ไม่ใช้ codebook ขนาดใหญ่แบบ vector quantization (VQ) ซึ่งมักมีปัญหาเรื่อง noise และความซับซ้อนในการฝึกโมเดล แต่ใช้ distribution แบบ “concrete” ที่สามารถแปลงข้อมูลต่อเนื่องให้เป็นบิตได้โดยตรง และรองรับการฝึกแบบ end-to-end แม้ในสภาพแวดล้อมที่มีสัญญาณรบกวน

เมื่อทดสอบกับชุดข้อมูล ImageNet ภายใต้เงื่อนไข Rayleigh และ Rician fading ซึ่งจำลองสภาพแวดล้อมไร้สายจริง ConcreteSC ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า VQ ทั้งในด้าน structural similarity และ peak signal-to-noise ratio พร้อมลดความซับซ้อนของระบบลงอย่างมาก

เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้ใน smart factory ที่มีการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรจำนวนมากโดยไม่ต้องใช้สาย, หรือในอุปกรณ์ดูแลสุขภาพที่ใช้พลังงานต่ำ เช่นเซนเซอร์สำหรับผู้สูงอายุและเด็กเล็ก ที่ต้องการความแม่นยำแต่ไม่สามารถส่งข้อมูลจำนวนมากได้

แนวคิดหลักของ ConcreteSC
เป็น framework สำหรับ semantic communication ที่เน้นการส่ง “ความหมาย” มากกว่าข้อมูลดิบ
ใช้ concrete distribution แทน codebook ขนาดใหญ่แบบ VQ
รองรับการฝึกแบบ end-to-end แม้ในสภาพแวดล้อมที่มี noise

ผลการทดสอบและประสิทธิภาพ
ทดสอบกับ ImageNet ภายใต้ Rayleigh และ Rician fading
ให้ผลลัพธ์ดีกว่า VQ ทั้งในด้าน SSIM และ PSNR
ลดความซับซ้อน เพราะ scaling ตาม bit length ไม่ใช่ขนาด codebook

การนำไปใช้ในอุตสาหกรรม
เหมาะกับ smart factory ที่มีการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรจำนวนมาก
ใช้ในอุปกรณ์ดูแลสุขภาพที่ใช้พลังงานต่ำ เช่นเซนเซอร์สำหรับผู้สูงอายุ
รองรับการทำงานของ AI บนอุปกรณ์ขนาดเล็กโดยไม่ต้องใช้ bandwidth สูง

ความก้าวหน้าทางเทคนิค
สามารถฝึกโมเดลแบบ multi-feedback-length ด้วย masking scheme ที่เรียบง่าย
เป็น framework ที่ fully differentiable และสามารถ integrate กับระบบอื่นได้ง่าย
เปิดทางให้ใช้ semantic communication เป็นแกนหลักของ 6G

https://www.techradar.com/pro/korean-researchers-develop-new-technology-that-could-boost-processing-unit-by-being-more-human-semantic-communication-focuses-on-the-bigger-picture-literally

เรื่องเล่าจากสนามโค้ด: Rust กับพลังที่ซ่อนอยู่ของความมั่นใจ

Bernard Kolobara ผู้พัฒนาเบื้องหลัง Lubeno ได้แชร์ประสบการณ์ตรงว่า Rust ไม่ได้แค่ปลอดภัย แต่ยังช่วยให้เขาทำงานได้เร็วขึ้นในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อโค้ดเบสเติบโตจนไม่สามารถจำทุกส่วนได้หมด การ refactor โค้ดในภาษาทั่วไปมักทำให้เกิดความลังเล แต่ Rust กลับให้ความมั่นใจว่า “ถ้ามันคอมไพล์ผ่าน ก็ปลอดภัยแล้ว”

เขาเล่าถึงเหตุการณ์ที่เจอ bug จากการใช้ mutex ร่วมกับ async await ซึ่งดูเหมือนจะไม่เกี่ยวกันเลย แต่ Rust กลับตรวจจับได้ว่า mutex guard ถูกถือข้าม await point ซึ่งอาจทำให้เกิด undefined behavior เพราะ scheduler อาจย้าย thread ไปปลดล็อก mutex บน thread ที่ไม่ใช่ตัวเดิม ซึ่ง Rust ไม่ยอมให้เกิดขึ้นเด็ดขาด

ในขณะที่ TypeScript กลับปล่อยให้ bug แบบ race condition หลุดไปถึง production โดยไม่เตือนอะไรเลย เช่น การ redirect ด้วย window.location.href ที่ไม่ได้หยุดการทำงานทันที ทำให้คำสั่ง redirect ถัดไปเขียนทับคำสั่งแรกโดยไม่รู้ตัว

Rust เพิ่ม productivity ผ่านความมั่นใจ
เมื่อโค้ดเบสใหญ่ขึ้น Rust ช่วยให้กล้า refactor โดยไม่กลัวผลกระทบ
ความปลอดภัยของ type system และ borrow checker ทำให้มั่นใจว่าโค้ดไม่พัง
Productivity เพิ่มขึ้นแม้โค้ดจะซับซ้อนขึ้น

ปัญหา mutex guard กับ async await
Rust ไม่อนุญาตให้ถือ mutex guard ข้าม await point
Scheduler อาจย้าย thread ทำให้ unlock เกิดบน thread ที่ไม่ใช่ตัวเดิม
การแก้ไขคือปลดล็อกก่อน await เพื่อหลีกเลี่ยง undefined behavior

ความสามารถของ Rust compiler
ตรวจจับ bug ที่เกิดจากการจัดการ thread และ lifetime ได้แม่นยำ
บังคับให้เขียนโค้ดที่ปลอดภัยแม้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
ระบบ type และ lifetime ทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ

ตัวอย่าง bug ใน TypeScript
การใช้ window.location.href ไม่หยุดการทำงานทันที
เกิด race condition ที่ redirect ถูกเขียนทับ
การแก้ไขคือใช้ return เพื่อหยุดการทำงานหลัง redirect

มุมมองเรื่องการทดสอบ
Rust ลดความจำเป็นในการเขียน test เพื่อป้องกัน regression
Compiler ทำหน้าที่เป็น safety net ที่แข็งแกร่ง
แต่ในบางกรณีที่ type system ไม่ครอบคลุม การเขียน test ก็ยังจำเป็น

https://lubeno.dev/blog/rusts-productivity-curve

ข้อมูลที่ใช้ในการเขียนนิทาน เรื่อง ยุทธการฝูงผึ้ง

เรียนท่านผู้อ่านนิทาน
ผมได้เอาลิงค์ เกี่ยวกับองค์กรและข้อมูลต่างๆ ที่ผมใช้เป็นข้อมูลบางส่วน ในการ
เขียนนิทานเรื่อง ” ยุทธการฝูงผึ้ง” มาลงไว้ เผื่อท่านผู้อ่านอยากจะอ่านเอง หรือค้นคว้าต่อ โดยเฉพาะ เกี่ยวกับข้อมูลของ International Crisis Group (ICG)
ซึ่งได้ยินว่ามีผู้นำไปอ้างอิง แต่อาจจะคนละความหมายกับที่ผมเขียนใน ” ยุทธการฝูงผึ้ง” นะครับ เชิญท่านผู้อ่านวิเคราะห์ตามสดวกครับ
สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
26 มค 57
International Crisis Group
http://www.sourcewatch.org/index…/International_Crisis_Group
The Role of a Global NGO
http://www.gevans.org/speeches/speech471.html
Thailand Conflict Alert
http://www.crisisgroup.org/…/2…/thailand-conflict-alert.aspx
Conflict Risk Alert: Thailand
http://www.crisisgroup.org/…/conflict-risk-alert-thailand.a…
The ICNC Role in the Arab Spring
http://www.ahmedbensaada.com/index.php…
How to Start a Revolution
http://www.telegraph.co.uk/…/Gene-Sharp-How-to-Start-a-Revo…
Gene Sharp
http://en.wikipedia.org/wiki/Gene_Sharp

วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์ "การล่มสลายของโมเดล" (Model Collapse) ได้กลายเป็นความเสี่ยงเชิงระบบที่สำคัญยิ่ง เปรียบเสมือน "งูกินหางตัวเอง" หรือการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ ที่ทำให้คุณภาพเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกซ้ำด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI รุ่นก่อนหน้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านความหลากหลาย ความแม่นยำ และความละเอียดอ่อนของข้อมูล การสูญเสียข้อมูลส่วนหางหรือข้อมูลที่มีความถี่ต่ำอย่างเป็นระบบนี้ไม่เพียงกระทบทางเทคนิค แต่ยังขยายไปสู่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การปนเปื้อนระบบนิเวศดิจิทัล การลดลงของความรู้มนุษย์ และการเกิด "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" อย่างไรก็ตาม ด้วยแนวทางแก้ไขแบบหลายชั้น เราสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้ผ่านการตรวจสอบที่มาของข้อมูล การมีส่วนร่วมของมนุษย์ และการกำกับดูแลเชิงนโยบาย

จุดกำเนิดของปัญหานี้คือวงจรป้อนกลับแบบงูกินหาง (Ouroboros) ที่ข้อมูลสังเคราะห์จาก AI เพิ่มขึ้นและปนเปื้อนข้อมูลออนไลน์ ทำให้โมเดลรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูลที่เสื่อมโทรมนี้ในการฝึก สร้างภัยคุกคามเชิงระบบต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โดยเฉพาะผู้เล่นรายใหม่ที่ยากจะเข้าถึงข้อมูลมนุษย์แท้จริง เปรียบเทียบกับการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ คุณภาพข้อมูลดั้งเดิมจะลดลงจนเหลือผลลัพธ์ที่พร่ามัวและไร้ประโยชน์ แก่นปัญหาอยู่ที่วงจรป้อนกลับแบบพึ่งพาตนเอง (Autoregressive Feedback Loop) ซึ่งขยายข้อผิดพลาดจากรุ่นก่อนสะสมเรื่อยๆ กลไกการเสื่อมถอยมาจากการสุ่มเลือกข้อมูลถี่สูงและมองข้ามข้อมูลส่วนหาง เช่น ในตัวอย่างคนใส่หมวกสีน้ำเงิน 99% และสีแดง 1% โมเดลอาจสรุปว่าทุกคนใส่หมวกสีน้ำเงินเท่านั้น ทำให้ข้อมูลสีแดงหายไปในที่สุด ความผิดพลาดแบ่งเป็นสามประเภท: การประมาณค่าทางสถิติ การแสดงฟังก์ชัน และการเรียนรู้ ส่งผลให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน สร้าง "ห้องสะท้อนเสียงทางแนวคิด" และนำไปสู่ความรู้ลดลงในสังคม

การล่มสลายแบ่งเป็นสองระยะ: ระยะเริ่มต้นที่สูญเสียข้อมูลส่วนหางอย่างไม่ชัดเจน แม้ประสิทธิภาพโดยรวมดูดีขึ้น แต่ความสามารถจัดการข้อมูลพิเศษลดลง และระยะสุดท้ายที่ประสิทธิภาพหายไปอย่างชัดเจน ผลลัพธ์กลายเป็นข้อความหรือภาพซ้ำซากไร้ความหมาย ปรากฏในโดเมนต่างๆ เช่น ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) สูญเสียหัวข้อเฉพาะกลุ่มในระยะแรก และกลายเป็นข้อความไม่เกี่ยวข้องในระยะหลัง สำหรับโมเดลสร้างภาพ ความหลากหลายลดลงอย่างละเอียดอ่อนจนกลายเป็นภาพเหมือนกันและคุณภาพต่ำ ในโมเดลอื่นๆ เช่น GMMs/VAEs สูญเสียข้อมูลส่วนหางจนสับสนในแนวคิด

ผลกระทบขยายสู่เศรษฐกิจและสังคม โดยนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดที่ก่อความเสียหายสูง เช่น เครื่องมือแพทย์พลาดวินิจฉัยโรคหายาก หรือธุรกิจสูญเสียลูกค้าจากคำแนะนำซ้ำซาก ในมิติสังคม ข้อมูลสังเคราะห์ที่แยกไม่ออกจากมนุษย์เพิ่มต้นทุนตรวจสอบความถูกต้อง สร้างความเหลื่อมล้ำดิจิทัลที่คนรวยได้เปรียบ ยิ่งกว่านั้น "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" ทำให้ AI ชอบเนื้อหาจาก AI ด้วยกัน สร้าง "ภาษีเข้าประตู" ในงานคัดเลือกบุคลากรหรือทุนวิจัย บังคับให้มนุษย์ปรับงานให้ "ดูเหมือน AI" เพื่ออยู่รอด

เพื่อแก้ไข ต้องกลับสู่แหล่งข้อมูลมนุษย์แท้จริงและผสมข้อมูลสังเคราะห์อย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องมืออย่างการตรวจสอบที่มา (Provenance) การฝังลายน้ำ (Watermarking) และลายเซ็นดิจิทัลเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง มนุษย์ต้องเป็นหลักยึดผ่านระบบมนุษย์ร่วมวงจร (Human-in-the-Loop) และ Active Learning เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดและยึดโยงกับความจริง นอกจากนี้ ต้องมีกฎระเบียบอย่างกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และธรรมาภิบาลภายในองค์กรเพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โดยสรุปแนวทางองค์รวม: การตรวจสอบที่มาสร้างความโปร่งใสแต่ขาดมาตรฐานร่วม การผสมข้อมูลรักษาความหลากหลายแต่ต้องควบคุมสัดส่วน มนุษย์ร่วมวงจรป้องกันข้อผิดพลาดแต่ใช้ทรัพยากรสูง และธรรมาภิบาล AI บรรเทาความเสี่ยงแต่ต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง

สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล

#ลุงเขียนหลานอ่าน

19 Rare And Obscure Color Words Unlike Any Others

Do you know all of your colors? No, we aren’t just talking about red and green. We mean color words like quercitron, puce, and dragon’s blood. There are so many unique and fascinating words that describe shades of color in our language. If you stop at the basics, you might just miss out on some of the most vivid and historically interesting shades that exist. Luckily, we’re here to prevent that. To celebrate all of the colors of the rainbow, and then some, we’ve put together a list of rare color words that are unlike any other. Keep reading for 19 obscure color words you may not have heard before.

1. dragon’s blood
This shade of red has a great name, but we’re sorry to disappoint you: it doesn’t actually come from dragons. Dragon’s blood is also sometimes called Pompeian red, and it’s a “dull, grayish red.” The color is associated with the deep-red resin that exudes from the fruit of palms, like the Malaysian palm and the dragon tree. It was first recorded in English in the 1590s.

2. quercitron
Quercitron might sound like a new type of robot technology, but it’s actually a shade of yellow. It’s named for the yellow dye produced by the bark of an oak tree that’s native to eastern North America. The word is a combination of the Latin quercus, or “oak,” and citron, “a grayish-green yellow color.”

3. ultramarine
If you’re imagining ultramarine as “a deep-blue color,” you are correct. In Medieval Latin, from which this word derives, ultramarinus literally means “beyond the sea.” This is because, historically, pigment from the mineral lapis lazuli was needed to make ultramarine dye, and this mineral had to be imported to Europe from Asia. Ultramarine has been in use in English since the late 1500s.

4. annatto
Annatto is a yellowish-red color, named for the dye that can be obtained from the pulp enclosing the seeds of the tree of the same name. This tree is also sometimes called the lipstick tree, and its dye is still used today to color cosmetics, butter, and cheese. The word annatto was borrowed into English from Carib.

5. Tyrian purple
Looking for “a vivid, purplish red”? Tyrian purple is your color. Tyrian purple was highly prized during the Byzantine empire, in part because of how difficult it was to obtain. The base to create this shade of purple had to be obtained from the secretions of a predatory sea snail. The term Tyrian purple has been in use in English since the late 1500s.

6. Mazarine
Mazarine is “a deep, rich blue,” most commonly associated with textiles and ceramics. The word first entered English between 1665 to 1675, but its origins aren’t fully known. The name may be an homage to a famous Italian cardinal, Cardinal Mazarin, who was culturally influential.

7. cerulean
Speaking of shades of blue, what about cerulean? Cerulean is best described as “deep blue; sky blue; azure.” In fact, it comes from the Latin caeruleus, meaning “dark blue.” The word has been in use in English since the mid-1600s, though the artist’s cerulean blue emerged closer to the late 1800s.

8. greige
What do you call “a warm beige color with gray undertones”? Greige, of course. This may sound like a trendy compound word that was invented by HGTV in the 2000s, but the color greige has actually been around for a while. Its name was first recorded in English as early as 1925, and it actually comes from the French grège, meaning “raw,” which was used to describe silk.

9. citreous
If the word citreous gives you visions of lemons and limes, you’re on the right track. This color is “lemon-yellow” or “greenish-yellow.” As you may have guessed, it is closely associated with citrus. In Latin, citreus means “of the citrus tree.” We’ve been using this term in English since at least 1865.

10. ponceau
You might see ponceau during a sunset. It means “a vivid reddish-orange color.” It may also make you think of poppies, as it likely derives from the Old French pouncel, or “poppy.” It was first recorded in English as early as 1825.

11. sepia
If you’ve ever used an Instagram filter, you’re probably familiar with sepia. This “brown, grayish brown, or olive brown” is often used in photography to give photos an old-fashioned vibe. The Latin sēpia, from which this word originates, means “cuttlefish” (and this is the creature that secretes the pigment used to create sepia).

12. gamboge
Gamboge is a “yellow or yellow-orange” color. It’s named for the yellow color of gum resin that comes from a type of tree native to Cambodia. Gamboge comes from Modern Latin cambogium, which is the Latin version of the place name Cambodia. This distinctive color name first appeared in English in the early 1600s.

13. lovat
Lovat doesn’t just describe one color. It means “a grayish blend of colors, especially of green, used in textiles, as for plaids.” First recorded between 1905 and 1910, lovat is likely named after Thomas Alexander Fraser, also known as Lord Lovat, who helped popularize tweeds in muted colors as attire for hunters.

14. smaragdine
If something is “emerald-green in color,” you can call it smaragdine. While this term is more rare, smaragd actually means “emerald” in Middle English. It’s likely that English speakers borrowed the term from the Greek smarágdinos, which was probably itself borrowed from Sanskrit marakata. The term has a long history and was first recorded in English as early as 1350.

15. puce
In French, puce means “flea” or “flea-colored.” In English, it’s most often used to describe “a dark or brownish purple.” Historically, it may also have been associated with the color of the scab or mark that a flea bite leaves behind. In any case, this creepy, crawly color word has existed in English since the 1780s.

16. Viridian
Let’s talk about green things, like Kermit the Frog, grass, or viridian. Viridian is the color of “a long-lasting bluish-green pigment.” Its name comes from the Latin viridi or viridis, which literally means “green.” Viridian entered English in the 1800s.

17. heliotrope
Heliotrope may sound like a chemical compound, but it’s actually a color that comes from a plant. It means “a light tint of purple; reddish lavender,” as found on the flowers of several plants belonging to the genus Heliotropium. These plants turn their leaves to the sun, hence their name, which can be traced to the Greek god Helios, or “sun.”

18. sable
Sable is another word for the color black. Typically it describes something “very dark or black,” that resembles the fur of an actual sable, an Old World weasel-like mammal. Sable entered English in the late 1200s or early 1300s.

19. wheaten
What color is wheaten? It might not surprise you to find out that this color word is pretty literal. It means “of the color of wheat, especially a pale yellow-brown color.” It’s also among the oldest words on our list, appearing in English before the year 900.

© 2025, Aakkhra, All rights reserved.

กลุ่มแพทย์และจิตอาสาคนไทยพิทักษ์สิทธิ์ ขอร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการช่วยเหลือเรื่องสุขภาพประชาชน ด้วยศาสตร์ต่างๆ ดังนี้
1.ศาสตร์แพทย์แผนไทย (Traditional Thai Medicine)
ยาเบญจโลกวิเชียร(ห้าราก),ยาขาว,ยาใบมะขาม,ยาตรีผลา,ยาจันทลีลา,ยาเขียวหอม,ยาแสงหมึก,ยาประสะจันทน์แดง,ยามหานิลแท่งทอง,ยาสิงฆาณิกา,ยาธาตุบรรจบ,ยาเหลืองปิดสมุทร,ยาธาตุอบเชย,ยาปราบชมพูทวีป,ยาประสะมะแว้ง,ยาอัมฤควาที,ยาบำรุงโลหิต,ยาเลือดงาม,ยาถ่าย,ยาชุมเห็ดเทศ,ยาธรณีสัณฑฆาต,ยาตรีหอม,ยาลม300จำพวก,ยาหอม,ยาดองมะกรูด,ยาประสะกะเพรา,ยาประสะกานพลู,ยาวิสัมพยาใหญ่,ยามันทธาตุ,ยามหาจักรใหญ่,ยาประสะเจตพังคี,ยามะฮอกกานี,ยาแก้ไอมะขามป้อม,ยาพญายอ,สมุนไพรถ่ายพยาธิต่างๆ เช่น เมล็ดฟักทอง,เมล็ดมะขาม,เมล็ดเล็บมือนาง,เมล็ดสแก,ผงปวกหาด(มะหาด),ผลมะเกลือ,ยาเปลือกมังคุด,รางจืด,ฟ้าทลายโจร,โกฐจุฬาลัมพา,พลูคาว,ใบหนุมานประสานกาย,กระชาย,กัญชา,ขมิ้นชัน,อ้อยดำ,ฝาง,ผักบุ้งแดง,ดอกเกลือ,สมุนไพร ลมปราณ,ปัตจัตตัง เป็นต้น
2.ศาสตร์แพทย์แผนจีน (Traditional Chinese Medicine)
ยกตัวอย่าง สมุนไพรฉั่งฉิก ยาเขียวธรรมดา ยาเขียวพิเศษชิงเฟ่ยซองสีส้ม ยาชะลอวัย ยาวาสคิวล่าร์
ถ้าเกี่ยวกับลิ่มเลือดอุดตันใช้ยา 脑心通胶囊 เหน่า ซิน ทง
ถ้าก้อนเนื้องอกกำเริบ ใช้温胆汤加减 เวิน ต่าน ทัง เจีย เจี่ยน และศาสตร์การฝังเข็ม เป็นต้น
3.ศาสตร์โฮมิโอพาธีร์ (Homeophathy) ยาสกัดพลังธรมชาติ จาก พืช สัตว์ แร่ธาตุ ได้แก่ ตำรับโฮมิโอพาธีร์ต่างๆ ตำรับยาหมออมร ดังนี้ Isopathy ของวัคซีน AstraZeneca และ Sinopharm ตำรับ Benjalo แก้แพ้วัคซีนและลองโควิด,TotalTox ล้างพิษที่ตกค้างในอาหาร,RJHT ล้างพิษฟอร์มาลีนและสารเคมีการเกษตร,CKDMHT ขจัดพิษตกค้างจากสารเคมีปรุงรส,CBZA ช่วยล้างพิษสารเคมีกันบูดในอาหาร
4.การครอบแก้ว,กรอกเลือด (Wet Cupping) เพื่อให้การไหลเวียนของเลือดดีขึ้น เอาเลือดที่
คั่งค้างออก ซึ่งส่งผลทำให้ลดอาการปวดเมื่อยของกล้ามเนื้อและสามารถบรรเทาได้หลายโรค
5.ศาสตร์ผสมผสาน (Integrative Medicine)
การเหยียบดิน/หญ้า(Grounding),การอบตัว,อดอาหารเป็นระยะ(Intermittent Fasting),ศาสตร์ยา9เม็ดหมอเขียว,สวนล้างลำไส้(Enema),ล้างลำไส้แบบลึก(Colonics),Vitamin C Flush,เสียงบำบัด(Sound Therapy),ความถี่บำบัด(Frequency Therapy),ใช้แสงแดงFar Infrared,Reiki,แช่เท้า(Herbal Foot Bath),ล้างพิษตับ(Liver Compression,Castor Oil Pack,การใช้ทองแดง(Copper Tensor Rings),Crystals,การเขียนบันทึก (Journaling),Art Therapy,การทำสมาธิ Pasitive Affirmations,ฝึกการหายใจ(Breathing Exercises),การตากแดด,เข้าใกล้มังสวิรัติ,คลอรีนไดออกไซด์โซลูชัน(CDS),ไฮดรอกซีคลอโรควีน(HCQ),เมทาลีนบลู(Methylene Blue),ดินภูเขาไฟเบนโทไนท์(Bentonite Clay),ซีโอไลท์(Zeolite),ซิลเวอร์คอลลอยด์(ColloidalSilver),DMSO,ไอโอดีน(Iodine),ไฮโดรเจนเปอร์ออกไซด์(Hydrogen Peroxide),ไอเวอร์เมคติน(Ivermectin),เฟนเบนดาโซล (Fenbendazole),แอสไพลิน(Aspirin),น้ำเสริมไฮโดรเจน(hydrogen-rich water),บอแรกซ์(Borax),นัตโตะไคเนส(Nattokinase),โบรมิเลน(Bromelain),Magnesium Antisense(แมกนีเซียมแอนไทเซนส์),เพนท็อกซิฟิลลีน(Pentoxifylline),แมกนีเซียม(Magnesium),กลูตาไธโอน(Glutathione),สังกะสี(Zinc),แอสตาแซนธิน(Astaxanthin),ซิลิมาริน(Sillymarin),กรดอัลฟาไลโปอิก(Alpha Lipoic Acid),เมลาโทนิน(Melatonin),วิตามินดี(Vitamin D),NACหรือN-Acetylcysteine,CoQ10,ซิลิเนียม(Selenium),กรดฟูลวิค(Fulvic Acid),ผักชี(coriander),มะระขี้นก(Bitter gourd),สาหร่ายเกลียวทอง (Spirulina),มิลค์ทิสเซิล(Milk Thistle-Silymarin),พริกคาเยน(Chayenne Peper),ชาเขียว(Green Tea),เห็ดถั่งเช่า(Cordyceps Mushrooms),อาติโช๊ค(Artichoke),คลอเรลลา(Chlorella),สาหร่าย Dulse,Shilajit และอุปกรณ์เทคโนโลยีต่างๆที่โลกมี เป็นต้น

โอเพนแชท "ล้างพิษ ยาฉีด"
https://line.me/ti/g2/wTvY1gxHGpGKCt15sQN1jMHw02XoSC1uXsjUsQ?utm_source=invitation&utm_medium=link_copy&utm_campaign=default