🎮 Intel Meteor Lake – XeSS Frame Generation มาถึงแล้ว Intel ได้อัปเดต SDK ของ XeSS (Xe Super Sampling) เป็นเวอร์ชัน 2.1.1 ทำให้ ชิปกราฟิกแบบบูรณาการ Meteor Lake สามารถใช้ฟีเจอร์ Frame Generation (FG) ได้ แม้จะไม่มีฮาร์ดแวร์ XMX Tensor Engines แบบการ์ด Arc รุ่นใหญ่ โดยใช้หน่วย DPAS AI หรือที่เรียกว่า XMX-Lite แทน ซึ่งช่วยให้โน้ตบุ๊กและเครื่องพกพาที่ใช้ Meteor Lake สามารถสร้างเฟรมเสมือนเพื่อเพิ่มความลื่นไหลของเกมได้ แม้ประสิทธิภาพจะไม่เทียบเท่ากับการ์ดจอแยก แต่ก็ถือเป็นการเปิดโอกาสให้ผู้ใช้ฮาร์ดแวร์ระดับกลางสามารถสัมผัสประสบการณ์เกมที่เฟรมเรตสูงขึ้น โดย Intel ยังได้ประกาศว่า XeSS FG จะรองรับ GPU ทุกค่ายที่มี Shader Model 6.4 ทำให้แม้แต่การ์ด NVIDIA และ AMD รุ่นเก่าก็สามารถใช้เทคโนโลยีนี้ได้ผ่าน fallback mode แม้คุณภาพจะด้อยลงเล็กน้อย นอกจากนี้ Intel ยังเพิ่มฟีเจอร์ Xe Low Latency (XeLL) ที่ช่วยลด input lag คล้ายกับ NVIDIA Reflex และ AMD Anti-Lag ซึ่งเมื่อใช้ร่วมกับ Frame Generation จะช่วยให้การเล่นเกมตอบสนองได้เร็วขึ้น ถือเป็นการยกระดับการแข่งขันกับ AMD FSR และ NVIDIA DLSS ที่ครองตลาดอยู่ก่อนแล้ว 📌 สรุป ✅ จุดเด่นของ XeSS FG บน Meteor Lake ➡️ ใช้ DPAS AI Units (XMX-Lite) แทน Tensor Engines ➡️ รองรับ GPU ทุกค่ายที่มี Shader Model 6.4 ✅ ฟีเจอร์เสริม ➡️ Xe Low Latency (XeLL) ลด input lag ➡️ รองรับการใช้งานบนโน้ตบุ๊กและเครื่องพกพา ‼️ คำเตือน ⛔ ประสิทธิภาพ Frame Generation บน Meteor Lake ยังไม่เทียบเท่า Arc GPU ⛔ อาจเกิด artifact หรือภาพผิดเพี้ยนในบางเกมหาก fallback mode ทำงาน https://wccftech.com/intel-adds-xess-frame-generation-to-meteor-lake-integrated-graphics/

🛡️ "MCP Servers – เทคโนโลยีใหม่ที่มาแรง แต่ยังมีช่องโหว่ด้านความปลอดภัย" MCP (Model Context Protocol) กำลังกลายเป็นมาตรฐานสำคัญที่ช่วยให้ AI agents สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลและเครื่องมือภายนอกได้สะดวกขึ้น แต่ความนิยมที่เพิ่มขึ้นก็มาพร้อมกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่หลากหลาย เช่น prompt injection, token theft และการโจมตีข้ามเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลภายในองค์กรรั่วไหลได้หากไม่มีมาตรการป้องกันที่ดีพอ ในช่วงปีที่ผ่านมา มีการปรับปรุงมาตรฐาน MCP อย่างต่อเนื่อง เช่น การเพิ่มการรองรับ OAuth และระบบ third-party authentication อย่าง Auth0 หรือ Okta รวมถึงการเปิดตัว MCP Registry เพื่อป้องกันการปลอมแปลงเซิร์ฟเวอร์ อย่างไรก็ตาม การยืนยันตัวตนยังคงเป็นเพียง "ทางเลือก" ไม่ใช่ข้อบังคับ ทำให้หลายองค์กรยังคงเผชิญความเสี่ยงสูง ผู้ให้บริการรายใหญ่ เช่น AWS, Microsoft และ Google Cloud ต่างก็ออกเครื่องมือเสริมเพื่อช่วยป้องกัน MCP servers เช่น ระบบ Zero Trust, การตรวจจับ prompt injection และการจัดเก็บข้อมูลลับใน Secret Manager ขณะเดียวกัน ผู้เล่นหน้าใหม่และสตาร์ทอัพก็เข้ามาเสนอโซลูชันเฉพาะทาง เช่น การสแกนหา MCP servers ที่ซ่อนอยู่ในองค์กร หรือการสร้าง proxy เพื่อกันข้อมูลรั่วไหล สิ่งที่น่าสนใจคือ หลายบริษัทใหญ่ เช่น PayPal, Slack และ GitHub ได้เปิดตัว MCP servers ของตนเองแล้ว เพื่อให้ AI agents เชื่อมต่อกับบริการได้โดยตรง ขณะที่ผู้ให้บริการ third-party อย่าง Zapier ก็เปิดให้เชื่อมต่อกับแอปกว่า 8,000 ตัว ซึ่งสะท้อนว่า MCP กำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของโลก AI แต่ก็ยังต้องการการป้องกันที่เข้มงวดกว่านี้ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การพัฒนาและการใช้งาน MCP Servers ➡️ MCP ช่วยให้ AI agents เข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือได้สะดวก ➡️ มีการเพิ่ม OAuth และระบบยืนยันตัวตนจาก third-party เช่น Okta, Auth0 ➡️ เปิดตัว MCP Registry เพื่อป้องกันการปลอมแปลงเซิร์ฟเวอร์ ✅ ผู้ให้บริการรายใหญ่และสตาร์ทอัพเข้ามาเสริมความปลอดภัย ➡️ AWS, Microsoft, Google Cloud เพิ่มระบบ Zero Trust และการตรวจจับ prompt injection ➡️ สตาร์ทอัพเสนอเครื่องมือสแกน MCP servers และ proxy ป้องกันข้อมูลรั่วไหล ✅ การใช้งานจริงในองค์กรและแพลตฟอร์มต่างๆ ➡️ PayPal, Slack, GitHub เปิดตัว MCP servers ของตนเอง ➡️ Zapier ให้เชื่อมต่อกับกว่า 8,000 แอปพลิเคชัน ‼️ ความเสี่ยงและช่องโหว่ที่ยังคงอยู่ ⛔ Authentication ยังเป็นเพียงทางเลือก ไม่ใช่ข้อบังคับ ⛔ เสี่ยงต่อ prompt injection, token theft และการโจมตีข้ามเซิร์ฟเวอร์ ⛔ MCP servers ที่ไม่เป็นทางการอาจไม่ปลอดภัยและเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูล https://www.csoonline.com/article/4087656/what-cisos-need-to-know-about-new-tools-for-securing-mcp-servers.html

🪟 Microsoft กำลังผลักดัน Windows 11 ให้กลายเป็น Agentic OS Microsoft กำลังผลักดัน Windows 11 ให้กลายเป็น Agentic OS ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่าน Copilot Vision และ Model Context Protocol (MCP) แต่แนวคิดนี้กำลังเผชิญกระแสต้านจากผู้ใช้จำนวนมากที่กังวลเรื่องความซับซ้อน ความบวมของระบบ และความปลอดภัย. 🖥️ Windows Agentic OS: ยุคใหม่ของระบบปฏิบัติการ Microsoft เปิดตัวแนวคิด Agentic OS โดยมีเป้าหมายให้ Windows 11 ไม่ใช่แค่ระบบปฏิบัติการทั่วไป แต่เป็นแพลตฟอร์มที่ AI สามารถ “เข้าใจเจตนา” ของผู้ใช้และทำงานแทนได้ เช่น การจัดการไฟล์ การเปิดแอป หรือแม้แต่การวิเคราะห์ข้อมูลบนหน้าจอผ่าน Copilot Vision. ฟีเจอร์นี้จะทำให้ Windows สามารถ “เห็น” และ “ช่วยคิด” ได้มากกว่าที่เคย. 🔗 Model Context Protocol (MCP): กุญแจเชื่อมต่อ AI กับแอป หัวใจสำคัญของ Agentic OS คือ MCP ซึ่งเป็นโปรโตคอลมาตรฐานที่เปิดโอกาสให้ AI agents เชื่อมต่อกับแอปพลิเคชัน Windows ได้โดยตรง เช่น Word, Excel หรือแม้แต่แอป third-party. MCP จะทำให้ AI สามารถเรียกใช้ฟังก์ชันของแอปได้อย่างปลอดภัยและมีการควบคุม. อย่างไรก็ตาม นักวิจัยเตือนว่าหากไม่มีมาตรการป้องกันที่เข้มงวด อาจเกิดการโจมตีรูปแบบใหม่ เช่น prompt injection หรือ tool poisoning. 👁️ Copilot Vision: ผู้ช่วยที่มี “ตา” Copilot Vision เป็นฟีเจอร์ที่ให้ AI “มองเห็น” สิ่งที่อยู่บนหน้าจอของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นเอกสาร เว็บไซต์ หรือแอปพลิเคชัน เพื่อช่วยอธิบายหรือแนะนำขั้นตอนการใช้งานแบบเรียลไทม์. Microsoft ยืนยันว่า Vision จะไม่เก็บข้อมูลภาพหรือเสียงหลังจบเซสชัน แต่ผู้ใช้บางส่วนยังคงกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและการถูกติดตามโดยไม่ตั้งใจ. ⚡ กระแสต้านจากผู้ใช้ แม้ Microsoft จะมองว่า Agentic OS คืออนาคต แต่ผู้ใช้จำนวนมากกลับไม่เห็นด้วย. บนโซเชียลมีเดียมีเสียงวิจารณ์ว่า Windows ควรแก้ไขปัญหาพื้นฐาน เช่น UI ที่ไม่เสถียรและบั๊กต่าง ๆ ก่อนจะเพิ่มฟีเจอร์ AI ที่ทำให้ระบบ “บวม” และซับซ้อนขึ้น. บางคนถึงขั้นประกาศเลิกใช้ Windows และหันไปใช้ Linux หรือ macOS แทน. ✅ Windows Agentic OS กำลังมา ➡️ เปลี่ยน Windows 11 ให้เป็นแพลตฟอร์ม AI-first ➡️ ใช้ Copilot Vision และ MCP เป็นแกนหลัก ✅ Model Context Protocol (MCP) ➡️ เชื่อมต่อ AI agents กับแอป Windows ได้โดยตรง ➡️ เปิดโอกาสให้นักพัฒนาสร้าง agentic experiences ✅ Copilot Vision ➡️ ให้ AI “เห็น” หน้าจอและช่วยผู้ใช้แบบเรียลไทม์ ➡️ ไม่เก็บข้อมูลภาพหรือเสียงหลังจบเซสชัน ‼️ ความเสี่ยงและข้อกังวล ⛔ อาจเกิดการโจมตีใหม่ เช่น prompt injection หรือ credential leakage ⛔ ผู้ใช้กังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและระบบที่บวมเกินไป ⛔ กระแสต้านแรงบนโซเชียลมีเดีย ถึงขั้นมีผู้ใช้ย้ายไป Linux/macOS https://securityonline.info/windows-agentic-os-revealed-microsoft-aims-to-transform-windows-11-into-an-ai-first-platform/

📱 Samsung Galaxy S26 มาพร้อม RAM 12GB เป็นมาตรฐาน สำหรับสายสมาร์ทโฟน ข่าวลือใหม่เผยว่า Samsung Galaxy S26 จะมาพร้อม RAM 12GB LPDDR5X เป็นมาตรฐานในทุกรุ่น ซึ่งถือเป็นการยกระดับจาก Galaxy S25 ที่ใช้ความเร็ว 8.5Gbps โดยรุ่นใหม่จะเพิ่มเป็น 10.7Gbps ทำให้การทำงานรวดเร็วขึ้น โดยเฉพาะการประมวลผลภาพและการจัดการกล้อง รุ่น Galaxy S26 Ultra จะได้รับสิทธิพิเศษเพิ่มเติมด้วย RAM 16GB ซึ่งจะช่วยให้การทำงานด้านกล้องและการจัดการความร้อนดีขึ้น อย่างไรก็ตามยังไม่แน่ชัดว่ารุ่นนี้จะมีให้เลือกในทุกประเทศหรือจำกัดเฉพาะบางตลาดเหมือน Galaxy S25 Ultra ที่เคยจำกัดการขายเฉพาะเอเชียบางประเทศ แม้ Samsung จะยังไม่ก้าวไปสู่ LPDDR6 แต่การเพิ่มความเร็วของ LPDDR5X ก็ยังถือเป็นการพัฒนาใหญ่ และสอดคล้องกับแนวโน้มการแข่งขันที่ดุเดือดในตลาดสมาร์ทโฟนระดับพรีเมียม โดยเฉพาะเมื่อคู่แข่งอย่าง Apple และ Xiaomi กำลังเร่งพัฒนาเทคโนโลยีหน่วยความจำเช่นกัน ✅ จุดเด่นของ Galaxy S26 ➡️ RAM 12GB LPDDR5X ความเร็ว 10.7Gbps เป็นมาตรฐาน ➡️ รุ่น Ultra มี RAM 16GB สำหรับการใช้งานหนัก ➡️ การปรับปรุงช่วยให้กล้องและระบบจัดการความร้อนดีขึ้น ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ รุ่น Ultra อาจจำกัดการวางขายเฉพาะบางประเทศ ⛔ ยังไม่ใช่ LPDDR6 ซึ่งอาจทำให้บางคนผิดหวัง https://wccftech.com/all-galaxy-s26-models-faster-12gb-lpddr5x-ram-ultra-model-will-offer-more-memory/

🧠 การจากไปของ Yann LeCun จาก Meta และการตั้งสตาร์ทอัพใหม่ เรื่องนี้เล่าได้เหมือนการเปลี่ยนยุคในโลก AI เลยครับ Yann LeCun นักวิทยาศาสตร์ผู้ได้รับรางวัล Turing และเป็นผู้บุกเบิกงานวิจัย AI ที่ Meta กำลังจะออกจากบริษัทเพื่อไปตั้งสตาร์ทอัพของตัวเอง โดยเน้นไปที่ “world models” ซึ่งเป็นระบบที่เรียนรู้จากข้อมูลเชิงภาพและพื้นที่ ไม่ใช่แค่ข้อความ จุดนี้ถือว่าน่าสนใจมากเพราะเป็นแนวทางที่ต่างจากการพัฒนา LLM ที่ Meta กำลังทุ่มทุนมหาศาลอยู่ การตัดสินใจครั้งนี้เกิดขึ้นท่ามกลางแรงกดดันจากนักลงทุน หลัง Meta สูญเสียมูลค่าตลาดมหาศาล และ Mark Zuckerberg ก็เร่งปรับทัพด้วยการตั้งทีมใหม่ชื่อ TBD Lab พร้อมดึงคนเก่งจากวงการ AI ด้วยค่าตัวสูงลิ่ว LeCun เองไม่เห็นด้วยกับการพึ่งพา LLM มากเกินไป เขามองว่ามัน “มีประโยชน์แต่จำกัด” และไม่สามารถคิดวางแผนได้เหมือนมนุษย์ หากมองในภาพใหญ่ การออกจาก Meta ของ LeCun ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนงาน แต่เป็นการเปิดศึกใหม่ในสนาม AI ที่กำลังแข่งขันกันดุเดือดระหว่าง Meta, Google และ OpenAI การตั้งสตาร์ทอัพใหม่ของเขาอาจกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการพัฒนา AI ที่เข้าใจโลกจริงได้ดีกว่าเดิม ✅ LeCun เตรียมตั้งสตาร์ทอัพใหม่ด้าน “world models” ➡️ เน้นการเรียนรู้จากข้อมูลภาพและพื้นที่ ไม่ใช่ข้อความ ✅ Meta ปรับทัพ AI หลัง Llama 4 ไม่ประสบความสำเร็จ ➡️ ตั้งทีม TBD Lab พร้อมดึงคนเก่งด้วยค่าตัวสูง ‼️ นักลงทุนกังวลค่าใช้จ่าย AI ของ Meta อาจทะลุ 100 พันล้านดอลลาร์ ⛔ ความเสี่ยงต่อมูลค่าบริษัทและแรงกดดันต่อผู้บริหาร https://www.nasdaq.com/articles/metas-chief-ai-scientist-yann-lecun-depart-and-launch-ai-start-focused-world-models

🤖 Open WebUI พบช่องโหว่ XSS เสี่ยง RCE Open WebUI ซึ่งเป็น framework สำหรับ AI interface แบบ self-hosted พบช่องโหว่ร้ายแรง (CVE-2025-64495) ที่เกิดจากฟีเจอร์ “Insert Prompt as Rich Text” โดยโค้ด HTML ที่ผู้ใช้ใส่เข้าไปถูกเรนเดอร์โดยตรงใน DOM โดยไม่มีการ sanitization ทำให้ผู้โจมตีสามารถฝัง JavaScript และรันในเบราว์เซอร์ของผู้ใช้ได้ทันที ช่องโหว่นี้อันตรายมากหากผู้ใช้ที่ถูกโจมตีเป็น admin เพราะ admin สามารถรัน Python code บนเซิร์ฟเวอร์ได้อยู่แล้ว การโจมตีจึงสามารถบังคับให้ admin รันโค้ดอันตราย เช่นเปิด reverse shell และเข้าควบคุมระบบทั้งหมดได้ การแก้ไขคืออัปเดตเป็นเวอร์ชัน 0.6.35 ที่เพิ่มการ sanitization และแนะนำให้ปิดฟีเจอร์ Rich Text หากไม่จำเป็น กรณีนี้สะท้อนถึงความเสี่ยงของ prompt injection ที่ไม่ใช่แค่การโจมตี AI model แต่สามารถนำไปสู่การยึดระบบทั้งหมดได้หากการจัดการ input ไม่ปลอดภัย สรุปประเด็น ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-64495 ➡️ เกิดจากการเรนเดอร์ HTML โดยตรงใน DOM โดยไม่มีการกรอง ✅ ผลกระทบ ➡️ Stored XSS, Account Takeover, Remote Code Execution ✅ วิธีแก้ไข ➡️ อัปเดตเป็นเวอร์ชัน 0.6.35 และปิด Rich Text หากไม่จำเป็น ‼️ ความเสี่ยง ⛔ หาก admin ถูกโจมตี อาจถูกบังคับให้รันโค้ดอันตรายและยึดระบบทั้งหมด https://securityonline.info/open-webui-xss-flaw-cve-2025-64495-risks-admin-rce-via-malicious-prompts/

🤖 หัวข้อข่าว: “โมเดลใหม่ของ Moonshot AI จุดกระแส ‘DeepSeek Moment’ สั่นสะเทือนโลก AI” สตาร์ทอัพจีน Moonshot AI ที่มีมูลค่ากว่า 3.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และได้รับการสนับสนุนจากยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีอย่าง Alibaba และ Tencent ได้เปิดตัวโมเดล Kimi K2 Thinking ซึ่งเป็นโมเดลโอเพนซอร์สที่สร้างสถิติใหม่ในด้าน reasoning, coding และ agent capabilities โมเดลนี้ได้รับความนิยมสูงสุดบนแพลตฟอร์ม Hugging Face และโพสต์เปิดตัวบน X มียอดเข้าชมกว่า 4.5 ล้านครั้ง จุดที่น่าทึ่งคือมีรายงานว่า ค่าใช้จ่ายในการฝึกเพียง 4.6 ล้านดอลลาร์ ซึ่งถูกกว่ามากเมื่อเทียบกับโมเดลสหรัฐฯ Thomas Wolf ผู้ร่วมก่อตั้ง Hugging Face ถึงกับตั้งคำถามว่า “นี่คืออีกหนึ่ง DeepSeek Moment หรือไม่?” หลังจากก่อนหน้านี้โมเดล R1 ของ DeepSeek ได้เขย่าความเชื่อเรื่องความเหนือกว่าของ AI สหรัฐฯ Kimi K2 Thinking ทำคะแนน 44.9% ใน Humanity’s Last Exam (ข้อสอบมาตรฐาน LLM กว่า 2,500 ข้อ) ซึ่งสูงกว่า GPT-5 ที่ทำได้ 41.7% และยังชนะใน benchmark สำคัญอย่าง BrowseComp และ Seal-0 ที่ทดสอบความสามารถในการค้นหาข้อมูลจริงบนเว็บ นอกจากนี้ ค่าใช้จ่าย API ของ Kimi K2 Thinking ยังถูกกว่าโมเดลของ OpenAI และ Anthropic ถึง 6–10 เท่า นักวิเคราะห์ชี้ว่าแนวโน้มของจีนคือการลดต้นทุนอย่างต่อเนื่อง เพื่อแข่งขันด้วย ความคุ้มค่า (cost-effectiveness) แม้ประสิทธิภาพโดยรวมยังตามหลังโมเดลสหรัฐฯ 🧩 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก 📌 การแข่งขัน AI ระหว่างจีนและสหรัฐฯ กำลังเปลี่ยนจาก “ใครเก่งกว่า” เป็น “ใครคุ้มค่ากว่า” 📌 การที่จีนหันมาเน้น ลดต้นทุนการฝึกและใช้งาน อาจทำให้ AI เข้าถึงนักพัฒนาและธุรกิจรายย่อยได้มากขึ้น 📌 หากแนวโน้มนี้ดำเนินต่อไป อาจเกิดการ เร่งนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรมโมเดลและเทคนิคการฝึก ที่เปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรม AI ✅ Moonshot AI เปิดตัว Kimi K2 Thinking ➡️ ทำผลงานเหนือ GPT-5 และ Claude Sonnet 4.5 ในหลาย benchmark ➡️ ได้รับความนิยมสูงสุดบน Hugging Face และมีผู้สนใจจำนวนมาก ✅ จุดเด่นของโมเดล ➡️ ค่าใช้จ่ายในการฝึกเพียง 4.6 ล้านดอลลาร์ ➡️ API ถูกกว่าโมเดลสหรัฐฯ ถึง 6–10 เท่า ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ จุดกระแส “DeepSeek Moment” ครั้งใหม่ ➡️ ท้าทายความเป็นผู้นำด้าน AI ของสหรัฐฯ ‼️ คำเตือนด้านความเสี่ยง ⛔ แม้ต้นทุนต่ำ แต่ประสิทธิภาพโดยรวมยังตามหลังโมเดลสหรัฐฯ ⛔ การแข่งขันด้านราคาที่รุนแรงอาจทำให้บางบริษัทละเลยการตรวจสอบคุณภาพและความปลอดภัย ⛔ หากจีนครองตลาดด้วยโมเดลราคาถูก อาจเกิดความเสี่ยงด้านมาตรฐานและความน่าเชื่อถือของ AI https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/12/why-new-model-of-chinas-moonshot-ai-stirs-deepseek-moment-debate

🔐 ข่าวใหญ่: “อนาคตไร้รหัสผ่าน…อาจไม่เคยมาถึงจริง” ลองจินตนาการโลกที่เราไม่ต้องจำรหัสผ่านอีกต่อไป ใช้เพียงใบหน้า ลายนิ้วมือ หรือกุญแจดิจิทัลในการเข้าถึงทุกระบบ ฟังดูเหมือนฝันที่ใกล้จะเป็นจริง แต่บทความล่าสุดชี้ให้เห็นว่า การเดินทางสู่โลกไร้รหัสผ่านยังเต็มไปด้วยอุปสรรค และอาจไม่สามารถทำได้ครบ 100% ในเร็ววัน 📖 เล่าเรื่องให้ฟัง องค์กรทั่วโลกพยายามผลักดันระบบ “Passwordless Authentication” มานานกว่าทศวรรษ เพราะรหัสผ่านคือจุดอ่อนที่ถูกโจมตีง่ายที่สุด แต่ความจริงคือ หลายระบบเก่า (Legacy Systems) ไม่เคยถูกออกแบบมาให้รองรับอะไรนอกจากรหัสผ่าน ทำให้การเปลี่ยนแปลงเป็นเรื่องยาก แม้เทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น FIDO2, Passkeys, Biometrics จะช่วยได้มาก แต่ก็ยังมี “พื้นที่ดื้อรหัสผ่าน” ประมาณ 15% ที่ไม่สามารถแทนที่ได้ง่าย เช่น ระบบควบคุมอุตสาหกรรม, IoT, หรือแอปที่เขียนขึ้นเองในองค์กร ผู้เชี่ยวชาญบางรายเปรียบเทียบว่า การเปลี่ยนไปใช้ระบบไร้รหัสผ่านก็เหมือนการเดินทางสู่ Zero Trust Model — ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงทันที แต่เป็นการเดินทางหลายปีที่ต้องค่อย ๆ ปรับทีละขั้นตอน นอกจากนี้ยังมีประเด็นสำคัญที่หลายคนมองข้าม: แม้ระบบจะไร้รหัสผ่าน แต่ขั้นตอน “การสมัครและกู้คืนบัญชี” มักยังต้องใช้รหัสผ่านหรือ SMS OTP ซึ่งกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่แฮกเกอร์สามารถเจาะเข้ามาได้ 🧩 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก 🔰 บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ ๆ อย่าง Microsoft และ Google กำลังผลักดัน Passkeys อย่างจริงจัง โดยใช้การเข้ารหัสคู่กุญแจ (Public/Private Key) ที่ไม่สามารถถูกขโมยได้ง่ายเหมือนรหัสผ่าน 🔰 องค์กรด้านความปลอดภัยไซเบอร์เตือนว่า การใช้ Biometrics เช่น ลายนิ้วมือหรือใบหน้า แม้สะดวก แต่ก็มีความเสี่ยงหากข้อมูลชีวมิติรั่วไหล เพราะไม่สามารถ “เปลี่ยน” เหมือนรหัสผ่านได้ 🔰 หลายประเทศเริ่มออกกฎบังคับให้ระบบสำคัญต้องรองรับการยืนยันตัวตนแบบไร้รหัสผ่าน เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและลดการโจมตีแบบ Phishing ✅ การนำระบบไร้รหัสผ่านมาใช้ยังไม่สมบูรณ์ ➡️ องค์กรส่วนใหญ่ทำได้เพียง 75–85% ของระบบทั้งหมด ➡️ ระบบเก่าและ IoT คืออุปสรรคใหญ่ ✅ เทคโนโลยีที่ใช้แทนรหัสผ่าน ➡️ FIDO2, Passkeys, Biometrics (ใบหน้า, ลายนิ้วมือ, ม่านตา) ➡️ แต่ละวิธีมีข้อดีข้อเสียแตกต่างกัน ✅ กลยุทธ์การนำไปใช้ ➡️ เริ่มจากผู้ใช้ที่มีสิทธิ์สูง เช่น Admin และวิศวกร ➡️ ใช้ VPN หรือ Reverse Proxy เพื่อเชื่อมระบบเก่าเข้ากับระบบใหม่ ‼️ คำเตือนด้านความปลอดภัย ⛔ ขั้นตอนสมัครและกู้คืนบัญชีมักยังใช้รหัสผ่านหรือ OTP ซึ่งเป็นช่องโหว่ ⛔ Biometrics หากรั่วไหลไม่สามารถเปลี่ยนใหม่ได้เหมือนรหัสผ่าน ⛔ การมีหลายระบบ Passwordless พร้อมกันอาจสร้างช่องโหว่ใหม่ให้แฮกเกอร์ https://www.csoonline.com/article/4085426/your-passwordless-future-may-never-fully-arrive.html

🔐 ข่าวด่วน: พบช่องโหว่ Authentication Bypass ร้ายแรงใน Milvus Proxy ทีมพัฒนา Milvus ซึ่งเป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพนซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการทำงานด้าน AI, Recommendation Systems และ Semantic Search ได้เปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรง CVE-2025-64513 ในส่วน Proxy Component โดยมีคะแนนความร้ายแรง CVSS 9.3 📌 รายละเอียดช่องโหว่ 🪲 ช่องโหว่นี้เกิดจาก การตรวจสอบสิทธิ์ที่ไม่ถูกต้อง ทำให้ผู้โจมตีสามารถ ข้ามขั้นตอนการยืนยันตัวตนทั้งหมด ได้ 🪲 เมื่อถูกโจมตีสำเร็จ แฮกเกอร์สามารถ: ➡️ อ่าน, แก้ไข, หรือลบข้อมูลเวกเตอร์และเมตาดาต้า ➡️ ทำการจัดการฐานข้อมูล เช่น สร้างหรือลบ collections และ databases ➡️ ส่งผลกระทบต่อความถูกต้องของโมเดล AI ที่ใช้ Milvus ในการทำ inference หรือ retrieval 🛠️ การแก้ไขและการป้องกัน ทีม Milvus ได้ออกแพตช์แก้ไขแล้วในเวอร์ชัน: 🪛 2.4.24 สำหรับ branch 2.4.x 🪛 2.5.21 สำหรับ branch 2.5.x 🪛 2.6.5 สำหรับ branch 2.6.x สำหรับผู้ที่ไม่สามารถอัปเดตได้ทันที มี วิธีแก้ชั่วคราว โดยการ กรองหรือเอา header sourceID ออกจากทุก request ก่อนถึง Milvus Proxy 🌍 ความสำคัญต่อโลกไซเบอร์ เนื่องจาก Milvus มักถูกใช้งานในระบบ AI-driven applications หากถูกโจมตี อาจนำไปสู่: ➡️ Data Poisoning (การบิดเบือนข้อมูลเพื่อทำให้โมเดล AI ให้ผลลัพธ์ผิดพลาด) ➡️ Model Manipulation (การควบคุมหรือเปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดล) ➡️ Service Disruption (หยุดการทำงานของระบบ AI หรือ Search Engine ที่ใช้ Milvus) ✅ รายละเอียดช่องโหว่ CVE-2025-64513 ➡️ Authentication Bypass ใน Milvus Proxy ➡️ ระดับความร้ายแรง CVSS 9.3 ➡️ เปิดทางให้ทำการควบคุมระบบเต็มรูปแบบ ✅ การแก้ไขจาก Milvus ➡️ ออกแพตช์ในเวอร์ชัน 2.4.24, 2.5.21 และ 2.6.5 ➡️ มีวิธีแก้ชั่วคราวโดยการลบ header sourceID ✅ ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ➡️ Data Poisoning ➡️ Model Manipulation ➡️ Service Disruption ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ Milvus ⛔ หากไม่อัปเดต อาจถูกโจมตีและสูญเสียการควบคุมระบบ ⛔ เสี่ยงต่อการรั่วไหลหรือบิดเบือนข้อมูล AI ⛔ อาจถูกใช้เป็นฐานโจมตีเครือข่ายองค์กร https://securityonline.info/critical-authentication-bypass-vulnerability-found-in-milvus-proxy-cve-2025-64513-cvss-9-3/

🛡️ "เมื่อ Apple ถอยจากการปกป้องข้อมูลใน UK — ถึงเวลาต้อง 'de-Apple' ตัวเองแล้ว 📱🚫" Apple เตรียมถอนฟีเจอร์ Advanced Data Protection (ADP) ออกจากสหราชอาณาจักรตามคำสั่งของรัฐบาล UK ผ่านกฎหมาย Investigatory Powers Act และ TCN (Technical Capability Notice) ซึ่งหมายความว่า ผู้ใช้ใน UK จะไม่สามารถใช้การเข้ารหัสแบบ end-to-end กับข้อมูลสำคัญใน iCloud ได้อีกต่อไป หากยังต้องการใช้งานบัญชี iCloudต่อไป ก็ต้องปิด ADP ด้วยตัวเอง 📉 การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น ✅ Apple จะถอนฟีเจอร์ ADP ออกจาก UK ➡️ ผู้ใช้ที่เปิดใช้งาน ADP จะต้องปิดเอง มิฉะนั้นจะถูกตัดบัญชี iCloud ✅ ข้อมูล 10 หมวดใน iCloud จะถูกลดระดับการป้องกัน ➡️ ได้แก่ Backup, Drive, Photos, Notes, Reminders, Safari Bookmarks, Siri Shortcuts, Voice Memos, Wallet Passes และ Freeform ✅ ข้อมูล 15 หมวดที่ยังคงเข้ารหัสแบบ e2ee โดยค่าเริ่มต้นจะไม่ถูกกระทบ ➡️ เช่น iCloud Keychain, Health, iMessage และ FaceTime 🧨 ความเสี่ยงจากคำสั่ง TCN ของรัฐบาล UK ‼️ TCN ไม่ได้จำกัดแค่ข้อมูลที่อยู่ภายใต้ ADP ⛔ รัฐบาล UK ต้องการเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดใน iCloud รวมถึงข้อความและรหัสผ่านที่สำรองไว้ ‼️ คำสั่ง TCN มีผลกระทบทั่วโลก ไม่ใช่แค่ผู้ใช้ใน UK ⛔ หมายถึงข้อมูลของผู้ใช้ iCloud ทั่วโลกอาจถูกเข้าถึงได้ตามคำสั่งนี้ 🧭 แนวทางปฏิบัติสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการความปลอดภัย ✅ ย้ายข้อมูลออกจาก iCloud โดยเฉพาะ 10 หมวดที่ไม่ปลอดภัย ➡️ ใช้แอป Exporter เพื่อแปลง Notes เป็นไฟล์ markdown ✅ เลือกใช้บริการที่มีการเข้ารหัสแบบ e2ee ➡️ เช่น Proton, Standard Notes, Obsidian หรือ Joplin ✅ ล้างข้อมูลจาก iCloud หลังย้ายออก ➡️ เข้าไปที่ iCloud Settings > Manage แล้วลบแต่ละหมวดข้อมูล 🌍 ถ้าไม่ได้อยู่ใน UK ล่ะ? ✅ ผู้ใช้นอก UK ยังสามารถเปิดใช้งาน ADP ได้ ➡️ ควรเปิดใช้งานทันทีเพื่อปกป้องข้อมูล ‼️ หากมีทีมงานหรือคนใกล้ชิดอยู่ใน UK ต้องรวมไว้ใน threat model ⛔ เพราะข้อมูลของพวกเขาอาจกลายเป็นช่องโหว่ของคุณ 🧠 ข้อคิดจากเหตุการณ์นี้ ✅ การพึ่งพา “American Stack” อาจไม่ปลอดภัยอีกต่อไป ➡️ ควรพิจารณาใช้บริการที่ตั้งอยู่ในประเทศที่มีการคุ้มครองข้อมูลเข้มงวด ‼️ การตรวจสอบสัญชาติผ่านข้อมูลบัญชีอาจเป็นแนวทางใหม่ของการสอดแนม ⛔ ยังไม่มีความชัดเจนว่า Apple จะดำเนินการอย่างไรกับ TCN ฉบับที่สองที่เน้นข้อมูลของ “พลเมืองอังกฤษ” https://heatherburns.tech/2025/11/10/time-to-start-de-appling/

🛡️ “ShieldForce จับมือ AccuKnox ปักธง Zero Trust CNAPP ในละตินอเมริกา” ในโลกไซเบอร์ที่ภัยคุกคามซับซ้อนขึ้นทุกวัน การป้องกันเชิงรุกและแนวคิด “Zero Trust” กลายเป็นหัวใจสำคัญของการรักษาความปลอดภัย ล่าสุดบริษัทด้านความมั่นคงไซเบอร์จากเม็กซิโก “ShieldForce” ได้ประกาศความร่วมมือกับ AccuKnox และ DeepRoot Technologies เพื่อผลักดันโซลูชัน Zero Trust CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform) และ AI Security สู่ตลาดละตินอเมริกา ShieldForce หรือชื่อเต็มว่า Incident Response Team SA DE CV เป็นบริษัทที่ก่อตั้งโดย Francisco Villegas ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการผลักดันการใช้ AI ในการจัดการความปลอดภัยไซเบอร์ในภูมิภาคเม็กซิโกและละตินอเมริกา โดยเฉพาะบริการอย่าง Managed SOC, การตอบสนองเหตุการณ์ (Incident Response), การป้องกัน Ransomware และการจัดการการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความร่วมมือครั้งนี้ยังรวมถึง DeepRoot Technologies ซึ่งเชี่ยวชาญด้าน data engineering และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI โดยทั้งหมดจะใช้เทคโนโลยีของ AccuKnox ซึ่งเป็นผู้นำด้าน Zero Trust CNAPP และเป็นผู้ร่วมพัฒนาโครงการโอเพ่นซอร์สชื่อดังอย่าง KubeArmor และ ModelArmor ✅ ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ระหว่าง 3 บริษัท ➡️ ShieldForce (เม็กซิโก) ให้บริการด้านความปลอดภัยไซเบอร์แบบครบวงจร ➡️ AccuKnox (สหรัฐฯ) พัฒนาแพลตฟอร์ม Zero Trust CNAPP และ AI Security ➡️ DeepRoot Technologies เชี่ยวชาญด้าน data pipeline และ AI analytics ✅ เป้าหมายของความร่วมมือ ➡️ ขยายการใช้งาน Zero Trust CNAPP ในเม็กซิโกและละตินอเมริกา ➡️ ส่งเสริมการป้องกันภัยไซเบอร์ด้วย AI และระบบอัตโนมัติ ➡️ เพิ่มความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ ✅ จุดเด่นของเทคโนโลยี AccuKnox ➡️ ปกป้อง workload ทั้งใน cloud และ on-premise ➡️ ครอบคลุมวงจรชีวิตของ AI/ML/LLM ตั้งแต่ข้อมูลจนถึงโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ สนับสนุน open-source ผ่านโครงการ KubeArmor และ ModelArmor ✅ บทบาทของ ShieldForce ในภูมิภาค ➡️ นำเสนอแนวคิด Zero Trust CNAPP ในงานสัมมนาใหญ่ของเม็กซิโก ➡️ ได้รับเสียงตอบรับดีเยี่ยมจากผู้เข้าร่วม ➡️ มุ่งเน้นการสร้างความตระหนักรู้และการป้องกันเชิงรุก https://securityonline.info/incident-response-team-shieldforce-partners-with-accuknox-for-zero-trust-cnapp-in-latin-america/

🧠 ครบรอบ 25 ปี DirectX 8 – จุดเปลี่ยนสำคัญของกราฟิก PC ที่เปิดทางสู่ยุค GPU อัจฉริยะ ในปี 2000 Microsoft เปิดตัว DirectX 8 ซึ่งเป็นเวอร์ชันแรกที่รองรับ “programmable shaders” ทำให้การเรนเดอร์ภาพ 3D มีความยืดหยุ่นและสมจริงมากขึ้น ถือเป็นจุดเริ่มต้นของการพัฒนา GPU สมัยใหม่ที่เราใช้กันในปัจจุบัน ย้อนกลับไปเมื่อ 25 ปีก่อน DirectX 8 ได้เปลี่ยนโลกของกราฟิกคอมพิวเตอร์อย่างสิ้นเชิง โดยการเปิดตัว “programmable shaders” ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่อนุญาตให้นักพัฒนาเกมสามารถเขียนโค้ดควบคุมการเรนเดอร์ภาพได้เอง ไม่ต้องพึ่ง pipeline แบบตายตัวอีกต่อไป ก่อนหน้านั้น GPU ทำงานแบบ fixed-function คือมีขั้นตอนการเรนเดอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น การแปลงพิกัด, การจัดแสง, การแสดงผลพื้นผิว ซึ่งแม้จะเร็ว แต่ก็จำกัดความคิดสร้างสรรค์ของนักพัฒนา DirectX 8 เปิดตัว Vertex Shader และ Pixel Shader รุ่นแรก (Shader Model 1.0) ซึ่งแม้จะมีข้อจำกัดด้านความยาวโค้ดและฟีเจอร์ แต่ก็เป็นก้าวแรกที่สำคัญมาก โดย GPU ที่รองรับในยุคนั้น ได้แก่ NVIDIA GeForce 3 และ ATI Radeon 8500 ผลลัพธ์คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการเกม PC เช่น เกม Morrowind, Unreal Tournament 2003 และ Doom 3 ที่ใช้ shader ในการสร้างแสงเงาและพื้นผิวที่สมจริงอย่างไม่เคยมีมาก่อน นอกจากนี้ DirectX 8 ยังเป็นแรงผลักดันให้เกิดการพัฒนา GPU แบบ programmable อย่างต่อเนื่อง จนกลายเป็นสถาปัตยกรรมหลักของ GPU สมัยใหม่ที่รองรับ compute shader, ray tracing และ AI acceleration ✅ การเปิดตัว DirectX 8 ➡️ เปิดตัวในปี 2000 ➡️ รองรับ programmable shaders เป็นครั้งแรก ➡️ เปลี่ยนจาก fixed-function pipeline เป็น programmable pipeline ✅ ฟีเจอร์ใหม่ที่สำคัญ ➡️ Vertex Shader – ควบคุมการแปลงพิกัดและแสง ➡️ Pixel Shader – ควบคุมการแสดงผลพื้นผิวและสี ➡️ Shader Model 1.0 – มีข้อจำกัดแต่เป็นจุดเริ่มต้น ✅ GPU ที่รองรับในยุคนั้น ➡️ NVIDIA GeForce 3 ➡️ ATI Radeon 8500 ➡️ เป็น GPU รุ่นแรกที่รองรับ programmable shaders ✅ ผลกระทบต่อวงการเกม ➡️ เกมสามารถสร้างแสงเงาและพื้นผิวได้สมจริงขึ้น ➡️ เปิดทางสู่เกม 3D ยุคใหม่ เช่น Doom 3, Morrowind ➡️ เป็นพื้นฐานของ GPU สมัยใหม่ที่ใช้ในงาน AI และ ray tracing https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/25-years-ago-today-microsoft-released-directx-8-and-changed-pc-graphics-forever-how-programmable-shaders-laid-the-groundwork-for-the-future-of-modern-gpu-rendering

🧠 “Google เปิดตัว Axion CPU และ Ironwood TPU รุ่น 7 – สร้าง ‘AI Hypercomputer’ ล้ำหน้า Nvidia GB300!” เรื่องเล่าจากแนวหน้าของเทคโนโลยี AI! Google Cloud ได้เปิดตัวระบบประมวลผลใหม่ที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่เคยมีมา ด้วยการผสาน Axion CPU ที่ออกแบบเองกับ Ironwood TPU รุ่นที่ 7 เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ที่สามารถฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด Ironwood TPU รุ่นใหม่ให้พลังประมวลผลถึง 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป และสามารถรวมกันเป็นพ็อดขนาดใหญ่ถึง 9,216 ตัว ให้พลังรวม 42.5 FP8 ExaFLOPS ซึ่งเหนือกว่า Nvidia GB300 NVL72 ที่ให้เพียง 0.36 ExaFLOPS อย่างมหาศาล ระบบนี้ยังใช้เทคโนโลยี Optical Circuit Switching ที่สามารถปรับเส้นทางการเชื่อมต่อทันทีเมื่อมีฮาร์ดแวร์ขัดข้อง ทำให้ระบบทำงานต่อเนื่องได้แม้มีปัญหา พร้อมทั้งมีหน่วยความจำ HBM3E รวมกว่า 1.77 PB และเครือข่าย Inter-Chip Interconnect ความเร็ว 9.6 Tbps ในด้าน CPU, Google เปิดตัว Axion ซึ่งเป็นชิป Armv9 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Neoverse V2 ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% และประหยัดพลังงานมากขึ้นถึง 60% โดยมีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือกใช้งานตามความต้องการ บริษัทอย่าง Anthropic และ Lightricks ได้เริ่มใช้งานระบบนี้แล้ว โดย Anthropic เตรียมใช้ TPU กว่าล้านตัวเพื่อขับเคลื่อนโมเดล Claude รุ่นใหม่ ✅ Google เปิดตัว Ironwood TPU รุ่นที่ 7 ➡️ พลังประมวลผล 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป ➡️ รวมเป็นพ็อดขนาดใหญ่ได้ถึง 42.5 FP8 ExaFLOPS ➡️ ใช้ Optical Circuit Switching เพื่อความเสถียร ➡️ หน่วยความจำรวม 1.77 PB แบบ HBM3E ✅ เปิดตัว Axion CPU ที่ออกแบบเอง ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Arm Neoverse V2 ➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% ➡️ มีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือก ➡️ รองรับ DDR5-5600 MT/s และ UMA ✅ สร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ➡️ รวม compute, storage และ networking ภายใต้ระบบเดียว ➡️ รองรับการฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ Titanium controller เพื่อจัดการ I/O และความปลอดภัย ✅ บริษัทชั้นนำเริ่มใช้งานแล้ว ➡️ Anthropic ใช้ TPU กว่าล้านตัวสำหรับ Claude ➡️ Lightricks ใช้ฝึกโมเดลมัลติโหมด LTX-2 ‼️ ความท้าทายด้านการพัฒนา AI ขนาดใหญ่ ⛔ ต้องใช้พลังงานและฮาร์ดแวร์จำนวนมหาศาล ⛔ ต้องมีระบบจัดการความเสถียรและความปลอดภัยขั้นสูง ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาเทคโนโลยีเฉพาะ ⛔ หากระบบล่มหรือมีข้อบกพร่อง อาจกระทบโมเดลขนาดใหญ่ ⛔ ต้องมีการลงทุนต่อเนื่องเพื่อรองรับการเติบโตของ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-deploys-new-axion-cpus-and-seventh-gen-ironwood-tpu-training-and-inferencing-pods-beat-nvidia-gb300-and-shape-ai-hypercomputer-model

🧠📱 “Siri เวอร์ชันใหม่” จะขับเคลื่อนด้วย Gemini AI จาก Google Apple กำลังพลิกโฉม Siri ด้วยการใช้โมเดล AI ขนาดมหึมา 1.2 ล้านล้านพารามิเตอร์ จาก Google Gemini ซึ่งถือว่าใหญ่กว่ารุ่นเดิมที่ Apple ใช้ถึง 800 เท่า (จาก 1.5 พันล้านพารามิเตอร์) โดยโมเดลใหม่นี้จะทำงานภายใต้ระบบ Private Cloud Compute ที่เน้นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ Apple ได้ทดสอบโมเดลจาก OpenAI และ Anthropic ก่อนจะเลือก Gemini เป็นแกนหลักในการประมวลผลคำสั่งที่ซับซ้อน ซึ่งจะถูกส่งไปยังคลาวด์แบบเข้ารหัสและไม่เก็บข้อมูลผู้ใช้ 🧩 Siri ใหม่มี 3 ส่วนหลัก 1️⃣ Query Planner — ตัดสินใจว่าจะใช้ข้อมูลจากแหล่งใด เช่น ปฏิทิน, รูปภาพ, แอป หรือเว็บ 2️⃣ Knowledge Search System — ตอบคำถามทั่วไปโดยไม่ต้องพึ่ง ChatGPT หรือเว็บ 3️⃣ Summarizer — สรุปข้อความหรือเสียง เช่น การแจ้งเตือน, หน้าเว็บ, หรือข้อความใน Safari Gemini จะรับหน้าที่ในส่วน Query Planner และ Summarizer ส่วน Knowledge Search จะใช้โมเดล LLM ที่อยู่ในเครื่องของ Apple เอง 💰 ความร่วมมือมูลค่าพันล้านดอลลาร์ Apple เตรียมจ่าย Google ราว $1 พันล้านต่อปี เพื่อใช้ Gemini ใน Siri ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือที่มีอยู่แล้ว เช่น Google จ่าย Apple $20 พันล้านต่อปี เพื่อเป็นเครื่องมือค้นหาเริ่มต้นใน Safari โครงการนี้มีชื่อภายในว่า Glenwood และนำโดย Mike Rockwell (ผู้สร้าง Vision Pro) และ Craig Federighi (หัวหน้าฝ่ายวิศวกรรมซอฟต์แวร์) ✅ Apple ใช้ Gemini AI จาก Google ➡️ ขนาดโมเดล 1.2 ล้านล้านพารามิเตอร์ ➡️ ใหญ่กว่ารุ่นเดิมของ Apple ถึง 800 เท่า ➡️ ทำงานภายใต้ระบบ Private Cloud Compute ✅ Siri ใหม่มี 3 ส่วนหลัก ➡️ Query Planner: ตัดสินใจเส้นทางการตอบ ➡️ Knowledge Search: ใช้ LLM ในเครื่อง ➡️ Summarizer: สรุปข้อความ เสียง และเนื้อหา ✅ ความร่วมมือระหว่าง Apple และ Google ➡️ Apple จ่าย Google $1 พันล้านต่อปีเพื่อใช้ Gemini ➡️ Google จ่าย Apple $20 พันล้านต่อปีเพื่อสิทธิ์ค้นหาใน Safari ✅ เปิดตัวพร้อม iOS 26.4 ➡️ Siri ใหม่จะมาพร้อมฟีเจอร์ in-app actions และ context awareness ➡️ ใช้โมเดล Gemini เป็น “ไม้เท้า” ชั่วคราวก่อนพัฒนาโมเดลของตัวเอง ‼️ ข้อจำกัดของ Siri เดิม ⛔ ใช้โมเดลขนาดเล็กเพียง 1.5 พันล้านพารามิเตอร์ ⛔ ไม่สามารถจัดการคำสั่งซับซ้อนได้ดี ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาโมเดลภายนอก ⛔ Apple ยังไม่มีโมเดลขนาดใหญ่ของตัวเอง ⛔ ต้องพึ่งพา Google ในการประมวลผลคำสั่งสำคัญ https://wccftech.com/apple-will-use-a-1-2-trillion-parameter-very-expensive-ai-model-from-google-as-a-crutch-for-siri/

🔓 WordPress เสี่ยงถูกยึด! ช่องโหว่ร้ายแรงในปลั๊กอิน AI Engine เปิดทางแฮกเกอร์เข้าควบคุมเว็บไซต์ วันนี้มีเรื่องเล่าที่เจ้าของเว็บไซต์ WordPress ต้องฟังให้ดี เพราะนักวิจัยจาก Wordfence ได้เปิดเผยช่องโหว่ระดับ “วิกฤต” ในปลั๊กอินยอดนิยม AI Engine ซึ่งมีผู้ใช้งานกว่า 100,000 เว็บไซต์ทั่วโลก ช่องโหว่นี้มีรหัส CVE-2025-11749 และได้คะแนน CVSS สูงถึง 9.8 ซึ่งหมายถึง “อันตรายขั้นสุด” เพราะเปิดช่องให้ผู้ไม่หวังดีเข้ายึดเว็บไซต์ได้โดยไม่ต้องล็อกอิน! ปลั๊กอิน AI Engine ถูกออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อกับโมเดลภาษาอย่าง ChatGPT และ Claude โดยใช้ระบบ MCP (Model Context Protocol) ที่สามารถให้ AI ทำงานระดับผู้ดูแลระบบ เช่น แก้ไขเนื้อหา จัดการผู้ใช้ หรืออัปโหลดไฟล์ แต่ปัญหาอยู่ที่ฟีเจอร์ “No-Auth URL” ซึ่งเมื่อเปิดใช้งาน (แม้จะปิดไว้โดยค่าเริ่มต้น) จะทำให้ token สำหรับยืนยันตัวตนถูกเปิดเผยผ่าน REST API สาธารณะ โดยไม่มีการป้องกัน ทำให้แฮกเกอร์สามารถดึง token ไปใช้สั่งคำสั่งระดับผู้ดูแล เช่น wp_update_user เพื่อเปลี่ยนสิทธิ์ของตัวเองเป็นแอดมิน และเข้าควบคุมเว็บไซต์ได้ทันที ช่องโหว่นี้เกิดจากการตั้งค่าผิดพลาดในฟังก์ชัน rest_api_init() ที่ไม่ได้ปิดการแสดง endpoint ใน index ของ REST API ส่งผลให้ token ถูกเผยแพร่โดยไม่ตั้งใจ 📚 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก 💠 REST API เป็นช่องทางที่ WordPress ใช้ในการสื่อสารระหว่างระบบ ซึ่งหากตั้งค่าไม่ดีอาจเปิดช่องให้ถูกโจมตีได้ง่าย 💠 การใช้ bearer token โดยไม่มีการเข้ารหัสหรือจำกัดสิทธิ์ เป็นความเสี่ยงที่พบได้บ่อยในระบบ API 💠 การโจมตีแบบนี้จัดอยู่ในกลุ่ม “Privilege Escalation” ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคยอดนิยมของแฮกเกอร์ในการยึดระบบ ✅ รายละเอียดช่องโหว่ CVE-2025-11749 ➡️ คะแนน CVSS 9.8 ระดับ “Critical” ➡️ เกิดจากการเปิดเผย bearer token ผ่าน REST API ➡️ ส่งผลให้ผู้ไม่หวังดีสามารถสั่งคำสั่งระดับแอดมินได้ทันที ➡️ กระทบทุกเวอร์ชันก่อน 3.1.4 ✅ การทำงานของปลั๊กอิน AI Engine ➡️ เชื่อมต่อกับโมเดล AI เช่น ChatGPT และ Claude ➡️ ใช้ MCP ในการสั่งงานระดับผู้ดูแลระบบ ➡️ มีฟีเจอร์ “No-Auth URL” ที่เปิดช่องโหว่เมื่อเปิดใช้งาน ✅ การแก้ไขและคำแนะนำ ➡️ อัปเดตปลั๊กอินเป็นเวอร์ชัน 3.1.4 ทันที ➡️ ปิดการใช้งาน “No-Auth URL” หากไม่จำเป็น ➡️ ตรวจสอบว่า endpoint ไม่ถูกแสดงใน REST API index ➡️ ใช้ระบบตรวจสอบสิทธิ์ที่ปลอดภัยมากขึ้น ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ดูแลเว็บไซต์ WordPress ⛔ หากเปิดใช้งาน “No-Auth URL” โดยไม่รู้ตัว เว็บไซต์อาจถูกยึดได้ทันที ⛔ อย่าปล่อยให้ token ถูกเปิดเผยใน API โดยไม่มีการป้องกัน ⛔ ควรตรวจสอบการตั้งค่า REST API ทุกครั้งหลังติดตั้งปลั๊กอินใหม่ ⛔ อย่ารอให้เกิดการโจมตีจริงก่อนจึงค่อยอัปเดต เรื่องนี้ไม่ใช่แค่ช่องโหว่ธรรมดา แต่มันคือ “ประตูหลัง” ที่เปิดให้ใครก็ได้เข้ามาเปลี่ยนสิทธิ์ตัวเองเป็นแอดมิน และควบคุมเว็บไซต์ของคุณได้ในพริบตา… ถ้าไม่รีบปิดประตูนี้ อาจต้องจ่ายด้วยชื่อเสียงและข้อมูลของลูกค้าทั้งหมด. https://securityonline.info/critical-cve-2025-11749-flaw-in-ai-engine-plugin-exposes-wordpress-sites-to-full-compromise/

🌐 Google Translate เปิดโหมดใหม่ “Advanced” ใช้ Gemini AI แปลแม่นยำขึ้น—แต่ยังจำกัดภาษาและอุปกรณ์ Google Translate ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ “AI Model Picker” ที่ให้ผู้ใช้เลือกได้ระหว่างโหมด “Fast” และ “Advanced” โดยโหมด Advanced ใช้ Gemini AI เพื่อให้การแปลมีความแม่นยำและเข้าใจบริบทมากขึ้น แม้จะแลกกับความเร็วที่ลดลงบ้าง แต่ผลลัพธ์ก็ใกล้เคียงกับการใช้ Gemini โดยตรงในการแปล 🧠 จุดเด่นของโหมด Advanced 🔖 ใช้ Gemini AI เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการแปล โดยเฉพาะข้อความที่มีความซับซ้อนหรือมีบริบทเฉพาะ 🔖 มีตัวเลือกให้ผู้ใช้เลือกโหมดได้เอง ผ่านปุ่ม “Model Picker” ที่อยู่ด้านบนของแอป 🔖 โหมด Fast ยังคงเน้นความเร็วและประสิทธิภาพ เหมาะกับการแปลทั่วไปที่ไม่ต้องการความละเอียดสูง 📱 ข้อจำกัดของการใช้งาน ❗ รองรับเฉพาะภาษาอังกฤษ-ฝรั่งเศส และอังกฤษ-สเปน เท่านั้นในช่วงแรก ❗ เปิดให้ใช้งานเฉพาะบน iOS ก่อน โดย Android ยังต้องรอการอัปเดตในอนาคต ❗ ใช้ได้เฉพาะการแปลข้อความพิมพ์เท่านั้น ไม่ครอบคลุมโหมดสนทนา หรือการแปลผ่านกล้อง ✅ Google Translate เพิ่มฟีเจอร์ “Model Picker” ➡️ ให้เลือกโหมด Fast หรือ Advanced ได้ตามต้องการ ➡️ Advanced ใช้ Gemini AI เพื่อความแม่นยำสูงขึ้น ✅ โหมด Advanced เหมาะกับข้อความซับซ้อน ➡️ แปลได้ใกล้เคียงกับการใช้ Gemini โดยตรง ➡️ เข้าใจบริบทและสำนวนได้ดีขึ้น ✅ การเปิดใช้งาน ➡️ กดเลือกที่ปุ่ม Model Picker ใต้โลโก้ Google Translate ➡️ ใช้ได้เฉพาะข้อความพิมพ์ ไม่รวมโหมดสนทนาหรือกล้อง ‼️ ข้อจำกัดของโหมด Advanced ⛔ รองรับแค่ภาษาอังกฤษ-ฝรั่งเศส และอังกฤษ-สเปน ⛔ ใช้ได้เฉพาะบน iOS ยังไม่เปิดให้ Android ⛔ อาจต้องใช้ทรัพยากรเครื่องสูง ทำให้ช้ากว่าโหมด Fast ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้ AI แปลภาษา ⛔ แม้ Gemini จะแม่นยำ แต่ยังมีโอกาส “hallucinate” หรือแปลผิด ⛔ ควรตรวจสอบความถูกต้องเมื่อใช้กับเนื้อหาสำคัญ นี่คือก้าวสำคัญของ Google ในการนำ AI มาเพิ่มความสามารถในการแปลภาษาอย่างลึกซึ้งและแม่นยำมากขึ้น แม้จะยังจำกัดการใช้งาน แต่ก็สะท้อนแนวโน้มที่ผู้ใช้จะมีสิทธิเลือก “ความเร็ว” หรือ “ความแม่นยำ” ได้ตามบริบทของงานที่ต้องการ https://securityonline.info/google-translate-debuts-gemini-powered-advanced-mode-for-higher-accuracy-translations/

🧠 ข่าวใหญ่ในวงการข่าวกรอง: อดีต CTO CIA ร่วมทีม Brinker เพื่อสู้ภัยข่าวลวงด้วย AI Bob Flores อดีต Chief Technology Officer ของ CIA ได้เข้าร่วมเป็นที่ปรึกษาให้กับ Brinker บริษัทเทคโนโลยีข่าวกรองเชิงเนื้อเรื่อง (narrative intelligence) ที่มุ่งมั่นต่อสู้กับการบิดเบือนข้อมูลและแคมเปญอิทธิพลระดับโลกด้วยเทคโนโลยี AI ขั้นสูง Brinker ก่อตั้งโดย Benny Schnaider, Daniel Ravner และ Oded Breiner โดยมีเป้าหมายชัดเจน: ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และสกัดกั้นเนื้อหาที่เป็นภัยในโลกออนไลน์แบบเรียลไทม์ ไม่ใช่แค่ตรวจจับ แต่ต้อง “ตอบโต้” ได้ทันที Bob Flores กล่าวไว้ว่า “การรับมือกับข่าวลวงแบบเดิมๆ ไม่ทันต่อความเร็วและขนาดของแคมเปญอิทธิพลในปัจจุบัน” และเขาเชื่อว่า Brinker จะเปลี่ยนเกมนี้ได้ด้วยระบบที่วิเคราะห์และตอบโต้ได้ทันที Brinker ใช้ LLM (Large Language Model) ที่พัฒนาเอง ซึ่งสามารถติดตามวิวัฒนาการของเนื้อหาอันเป็นภัยได้ข้ามแพลตฟอร์ม ภาษา และภูมิศาสตร์ พร้อมเชื่อมโยงข้อมูลที่เครื่องมือเดิมต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์กว่าจะเห็นภาพ Flores ซึ่งมีประสบการณ์ด้านความมั่นคงและเทคโนโลยีระดับสูง ยังเป็นผู้ก่อตั้ง Applicology Inc. บริษัทที่ปรึกษาด้านความปลอดภัยไซเบอร์ และการเข้าร่วมของเขาใน Brinker ถือเป็นการเสริมทัพครั้งสำคัญ หลังจากที่ Avi Kastan อดีต CEO ของ Sixgill ก็เพิ่งเข้าร่วมทีมที่ปรึกษาเช่นกัน ✅ Bob Flores เข้าร่วมเป็นที่ปรึกษา Brinker ➡️ อดีต CTO ของ CIA ผู้เชี่ยวชาญด้านข่าวกรองและเทคโนโลยี ➡️ ปัจจุบันเป็นผู้ก่อตั้ง Applicology Inc. ✅ Brinker คือบริษัทเทคโนโลยีข่าวกรองเชิงเนื้อเรื่อง ➡️ ใช้ AI วิเคราะห์และตอบโต้ข่าวลวงแบบเรียลไทม์ ➡️ มี LLM ที่สามารถติดตามวิวัฒนาการของเนื้อหาอันเป็นภัย ✅ เป้าหมายของ Brinker คือการเปลี่ยนจาก “ตรวจจับ” เป็น “ตอบโต้” ➡️ ระบบสามารถดำเนินการได้ทันที เช่น ลบเนื้อหา, เผยแพร่เนื้อหาตอบโต้, ดำเนินการทางกฎหมายเบื้องต้น ✅ ทีมที่ปรึกษา Brinker แข็งแกร่งขึ้น ➡️ รวมผู้เชี่ยวชาญจาก CIA และ Sixgill ➡️ เตรียมพร้อมรับมือกับภัยคุกคามระดับโลก ‼️ ความท้าทายของการต่อสู้กับข่าวลวง ⛔ ข่าวลวงแพร่กระจายเร็วและข้ามแพลตฟอร์ม ⛔ การตอบโต้แบบเดิมไม่ทันต่อสถานการณ์ ‼️ ความเสี่ยงหากไม่มีระบบตอบโต้แบบเรียลไทม์ ⛔ องค์กรอาจตกเป็นเป้าหมายของแคมเปญอิทธิพล ⛔ ข้อมูลผิดอาจส่งผลต่อความมั่นคงระดับชาติและองค์กร นี่คือการเคลื่อนไหวที่สะท้อนว่า “สงครามข้อมูล” ในยุคนี้ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป และการมีผู้เชี่ยวชาญระดับ Bob Flores เข้ามาเสริมทัพ Brinker คือการประกาศชัดว่า AI จะเป็นอาวุธหลักในการต่อสู้กับภัยเงียบในโลกดิจิทัล. https://securityonline.info/bob-flores-former-cto-of-the-cia-joins-brinker/

📱 Android ป้องกันภัยหลอกลวงด้วย AI ได้มากกว่า 10 พันล้านครั้งต่อเดือน – ผู้ใช้มั่นใจมากกว่า iOS ถึง 58% Google เผยความสำเร็จของระบบป้องกันภัยหลอกลวงบน Android ที่ใช้ AI ตรวจจับและสกัดข้อความและสายโทรศัพท์อันตรายได้มากกว่า 10 พันล้านครั้งต่อเดือน พร้อมผลสำรวจจาก YouGov ที่ชี้ว่า ผู้ใช้ Android มีแนวโน้มหลีกเลี่ยงข้อความหลอกลวงได้มากกว่า iOS ถึง 58%. ในยุคที่ AI ถูกใช้สร้างข้อความหลอกลวงได้แนบเนียนมากขึ้น Google จึงพัฒนา Android ให้มีระบบป้องกันหลายชั้น ทั้งการวิเคราะห์พฤติกรรมแบบเรียลไทม์ การตรวจสอบเครือข่าย และการใช้ AI บนอุปกรณ์โดยตรง หนึ่งในฟีเจอร์เด่นคือ RCS Safety Checks ที่สามารถบล็อกเบอร์ต้องสงสัยได้มากกว่า 100 ล้านเบอร์ในเดือนเดียว นอกจากนี้ยังมีระบบ Google Messages ที่กรองข้อความสแปมโดยดูจากชื่อผู้ส่งและเนื้อหา และระบบ Call Screen ที่สามารถรับสายแทนผู้ใช้เพื่อตรวจสอบว่าเป็นสายหลอกลวงหรือไม่ ผลสำรวจจากผู้ใช้ในสหรัฐฯ อินเดีย และบราซิล พบว่า: 💠 ผู้ใช้ Android มีโอกาสได้รับข้อความหลอกลวงน้อยกว่า iOS ถึง 58% 💠 ผู้ใช้ Pixel มีความมั่นใจในระบบป้องกันมากกว่า iPhone ถึง 96% 💠 ผู้ใช้ iOS มีแนวโน้มได้รับข้อความหลอกลวงมากกว่า Android ถึง 65% Google ยังใช้ LLM (Large Language Models) ในการตรวจจับเว็บไซต์ฟิชชิ่งและมัลแวร์ผ่าน Chrome และ Play Protect เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการป้องกันภัยไซเบอร์ ✅ Android ป้องกันภัยหลอกลวงด้วย AI ได้มากกว่า 10 พันล้านครั้งต่อเดือน ➡️ ใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมแบบเรียลไทม์และ AI บนอุปกรณ์ ➡️ บล็อกเบอร์ต้องสงสัยได้มากกว่า 100 ล้านเบอร์ในเดือนเดียว ✅ ฟีเจอร์เด่นของ Android ➡️ Google Messages กรองข้อความสแปมโดยดูจากชื่อผู้ส่งและเนื้อหา ➡️ Call Screen รับสายแทนผู้ใช้เพื่อตรวจสอบภัยหลอกลวง ➡️ Scam Detection ตรวจจับคำพูดหลอกลวงระหว่างการสนทนา ✅ ผลสำรวจจาก YouGov ➡️ ผู้ใช้ Android มีแนวโน้มหลีกเลี่ยงข้อความหลอกลวงมากกว่า iOS ถึง 58% ➡️ ผู้ใช้ Pixel มั่นใจในระบบป้องกันมากกว่า iPhone ถึง 96% ➡️ ผู้ใช้ iOS มีแนวโน้มได้รับข้อความหลอกลวงมากกว่า Android ถึง 65% https://securityonline.info/android-ai-scam-defense-blocks-10-billion-monthly-threats-users-58-more-likely-to-avoid-scam-texts-than-ios/

นายกฯ บางปู ตรวจสอบจุดลอยกระทง กำชับเจ้าหน้าที่อำนวยความสะดวก ดูแลประชาชนตลอดพื้นที่ https://www.thai-tai.tv/news/22160/ . #เทศบาลตำบลบางปู #ลอยกระทง2568 #BangpuSmartSafety #ความปลอดภัยประชาชนสำคัญที่สุด #ลอยกระทงบางปู #เทศบาลทำงานเชิงรุก #บริการประชาชน #BangpuModel

🛠️ Qt Creator 18 เปิดตัว! IDE สุดล้ำพร้อมรองรับ Container และ GitHub Enterprise วันนี้มีข่าวดีสำหรับนักพัฒนา! Qt Project ได้ปล่อย Qt Creator 18 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดของ IDE แบบโอเพ่นซอร์สที่รองรับหลายแพลตฟอร์ม ทั้ง Linux, macOS และ Windows โดยเวอร์ชันนี้มาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าตื่นเต้น โดยเฉพาะการรองรับ container สำหรับการพัฒนาแบบแยกส่วน และการเชื่อมต่อกับ GitHub Enterprise ผ่าน Copilot ลองนึกภาพว่า...คุณเปิดโปรเจกต์ที่มีไฟล์ devcontainer.json อยู่ แล้ว Qt Creator ก็จัดการสร้าง Docker container ให้คุณอัตโนมัติ พร้อมปรับแต่ง environment ให้เหมาะกับการพัฒนาโดยไม่ต้องตั้งค่าเองให้ยุ่งยากเลย! นี่คือก้าวสำคัญของการพัฒนาแบบ container-native ที่กำลังมาแรงในยุค DevOps และ Cloud-native นอกจากนี้ Qt Creator 18 ยังปรับปรุงหลายจุดเพื่อให้ใช้งานได้ลื่นไหลขึ้น เช่น: 🎗️ เพิ่มแท็บ Overview ในหน้า Welcome 🎗️ ปรับปรุงระบบแจ้งเตือนให้รวมอยู่ใน popup เดียว 🎗️ รองรับการใช้ editor แบบ tabbed 🎗️ ปรับปรุงระบบ Git ให้แสดงสถานะไฟล์ในมุมมอง File System 🎗️ เพิ่มการรองรับ CMake Test Presets และการเชื่อมต่ออุปกรณ์ Linux แบบอัตโนมัติ และที่สำคัญคือการอัปเดต Clangd/LLVM เป็นเวอร์ชัน 21.1 เพื่อรองรับฟีเจอร์ใหม่ของภาษา C++ ได้ดีขึ้น 💡 สาระเพิ่มเติม 💠 การใช้ container ในการพัฒนาเริ่มเป็นมาตรฐานในองค์กรขนาดใหญ่ เพราะช่วยให้การตั้งค่า environment เป็นเรื่องง่ายและลดปัญหา “มันทำงานบนเครื่องฉันนะ!” 💠 GitHub Copilot Enterprise ช่วยให้ทีมสามารถใช้ AI เขียนโค้ดได้อย่างปลอดภัยในระบบภายในองค์กร โดยไม่ต้องเปิดเผยโค้ดสู่สาธารณะ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ที่โดดเด่น ➡️ รองรับการสร้าง development container ผ่านไฟล์ devcontainer.json ➡️ เพิ่มแท็บ Overview ในหน้า Welcome ➡️ รองรับ editor แบบ tabbed เพื่อการจัดการโค้ดที่ง่ายขึ้น ➡️ ปรับปรุงระบบแจ้งเตือนให้รวมอยู่ใน popup เดียว ➡️ รองรับ GitHub Enterprise ผ่าน Copilot ✅ การปรับปรุงด้าน Git และการจัดการโปรเจกต์ ➡️ เพิ่มการแสดงสถานะ version control ในมุมมอง File System ➡️ รองรับ CMake Test Presets ➡️ เพิ่มตัวเลือก auto-connect สำหรับอุปกรณ์ Linux ➡️ ปรับปรุงการจัดการไฟล์ .user ให้แยกเก็บในโฟลเดอร์ .qtcreator/ ✅ การอัปเดตด้านเทคโนโลยี ➡️ อัปเดต Clangd/LLVM เป็นเวอร์ชัน 21.1 ➡️ ปรับปรุง code model ให้รองรับฟีเจอร์ใหม่ของ C++ https://9to5linux.com/qt-creator-18-open-source-ide-released-with-experimental-container-support

🛡️ ข่าวใหญ่แห่งวงการคลาวด์: Sweet Security เปิดตัว Runtime CNAPP สำหรับ Windows วันนี้มีข่าวดีสำหรับสายไอทีและผู้ดูแลระบบคลาวด์ทั่วโลก เมื่อ Sweet Security ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยคลาวด์และ AI ได้เปิดตัว Runtime CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform) สำหรับระบบปฏิบัติการ Windows ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการเติมเต็มช่องว่างด้านการป้องกันภัยคุกคามในคลาวด์ที่ใช้ Windows ซึ่งก่อนหน้านี้ถือเป็นจุดอ่อนของหลายองค์กร ลองนึกภาพว่าองค์กรของคุณมีระบบ Windows รันอยู่บนคลาวด์เต็มไปหมด แต่เครื่องมือป้องกันภัยส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาเพื่อระบบแบบเดิม หรือ Linux เท่านั้น ตอนนี้ Sweet Security ได้พัฒนาเซนเซอร์ใหม่ที่เขียนด้วยภาษา Rust ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงและใช้ทรัพยากรต่ำ พร้อมความสามารถในการตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติแบบเรียลไทม์ ไม่ใช่แค่การจับลายเซ็นไวรัสแบบเก่า แต่สามารถตรวจจับการใช้เครื่องมือปกติในทางที่ผิด เช่น PowerShell, DLL injection, การแก้ไข registry และอื่น ๆ ที่น่าทึ่งคือ ในการทดสอบจริง เซนเซอร์ของ Sweet สามารถตรวจจับการพยายามขโมยข้อมูล credential ได้ภายในไม่กี่วินาที และใช้เวลาไม่ถึง 2 นาทีในการสืบสวนจนเสร็จสิ้น นี่คือการเปลี่ยนเกมของการรักษาความปลอดภัยในคลาวด์อย่างแท้จริง นอกจากนี้ Sweet ยังรวมความสามารถของ AI และ LLM (Large Language Model) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น audit logs และ cloud identities เพื่อให้เห็นภาพรวมของภัยคุกคามได้ชัดเจนยิ่งขึ้น 🔍 สรุปประเด็นสำคัญจากข่าว ✅ Sweet Security เปิดตัว Runtime CNAPP สำหรับ Windows ➡️ รองรับการตรวจจับแบบเรียลไทม์และการสืบสวนอัตโนมัติ ➡️ ใช้ภาษา Rust เพื่อประสิทธิภาพสูงและ footprint ต่ำ ➡️ ครอบคลุมพฤติกรรมผิดปกติ เช่น DLL injection, PowerShell, registry manipulation ➡️ ใช้เทคโนโลยี behavioral baselining และ AI เพื่อจับการใช้เครื่องมือปกติในทางผิด ➡️ ตรวจจับ credential dumping ได้ภายในไม่กี่วินาที ➡️ ใช้เวลาไม่ถึง 2 นาทีในการสืบสวนภัยคุกคาม ➡️ รวมความสามารถของ CADR, CSPM, KSPM, CIEM, ITDR และอื่น ๆ ในแพลตฟอร์มเดียว ‼️ ความเสี่ยงของระบบ Windows บนคลาวด์ที่ยังไม่มีการป้องกันแบบ runtime ⛔ ระบบ EDR แบบเดิมอาจไม่ครอบคลุมภัยคุกคามเฉพาะของคลาวด์ ⛔ การใช้เครื่องมือปกติในทางผิดอาจไม่ถูกตรวจจับโดยระบบทั่วไป ⛔ การขาดการเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งทำให้การสืบสวนล่าช้า https://securityonline.info/sweet-security-brings-runtime-cnapp-power-to-windows/

🔋👑 ผลการศึกษาใหม่เผย: แบตเตอรี่รถ EV เสื่อมช้ากว่าที่เคยคิด – Kia ครองแชมป์สุขภาพแบตดีที่สุด ผลการศึกษาจากสวีเดนโดยบริษัท Kvdbil วิเคราะห์สุขภาพแบตเตอรี่ (State of Health – SoH) ของรถยนต์ไฟฟ้าและไฮบริดกว่า 1,300 คัน พบว่า กว่า 80% ของรถ EV มือสองยังคงรักษาความจุแบตเตอรี่ไว้ได้มากกว่า 90% แม้ผ่านการใช้งานหลายปี ซึ่งสวนทางกับความเชื่อเดิมที่ว่าแบตเตอรี่ EV จะเสื่อมเร็วและต้องเปลี่ยนใหม่ภายในไม่กี่ปี 🚗 ผลการจัดอันดับแบรนด์และรุ่นที่แบตเตอรี่เสื่อมน้อยที่สุด 💠 Kia EV6 และ Kia e-Niro ครองอันดับสูงสุดในกลุ่มรถไฟฟ้า 💠 Tesla Model Y ตามมาในอันดับที่สาม แม้จะเป็นรุ่นที่มีจำนวนมากที่สุดในกลุ่ม 💠 แบรนด์ที่มีสุขภาพแบตดีที่สุดโดยรวม ได้แก่ Kia, Audi, Opel และ Tesla 💠 ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการเสื่อมของแบตเตอรี่ ได้แก่ อายุรถ, สภาพอากาศ, พฤติกรรมการขับขี่, และ รูปแบบการชาร์จ การศึกษานี้ช่วยลบล้างความเชื่อผิด ๆ ว่าแบตเตอรี่ EV จะเสื่อมเร็วและต้องเปลี่ยนใหม่ภายใน 5–8 ปี โดยพบว่าแบตเตอรี่รุ่นใหม่ที่มีระบบระบายความร้อนดีสามารถใช้งานได้นานกว่าที่คาดไว้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากการศึกษา ➡️ กว่า 80% ของรถ EV มือสองยังคงมีแบตเตอรี่ที่มี SoH มากกว่า 90% ➡️ Kia EV6 และ e-Niro มีสุขภาพแบตดีที่สุดในกลุ่ม ➡️ Tesla Model Y อยู่ในอันดับ 3 แม้จะมีจำนวนมากที่สุด ➡️ ปัจจัยที่ส่งผลต่อการเสื่อมของแบตเตอรี่: อายุ, สภาพอากาศ, พฤติกรรมการขับขี่, การชาร์จ ➡️ แบตเตอรี่ EV เสื่อมช้ากว่าที่เคยคาดไว้ และอาจใช้งานได้นานกว่าตัวรถเอง ✅ คำแนะนำในการรักษาสุขภาพแบตเตอรี่ ➡️ จำกัดการชาร์จรายวันไว้ที่ 80% ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้ DC fast charging บ่อยครั้ง ➡️ หลีกเลี่ยงการจอดรถในที่ร้อนจัดหรือเย็นจัด ➡️ ใช้ระบบระบายความร้อนแบตเตอรี่ที่มีประสิทธิภาพ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ซื้อรถ EV มือสอง ⛔ อย่าตัดสินสุขภาพแบตจากอายุรถเพียงอย่างเดียว ⛔ รถที่ใช้งานหนักหรือชาร์จผิดวิธีอาจมีแบตเตอรี่เสื่อมเร็วกว่าค่าเฉลี่ย ⛔ ควรตรวจสอบรายงาน SoH ก่อนซื้อรถ EV มือสองทุกครั้ง https://www.techradar.com/vehicle-tech/hybrid-electric-vehicles/new-study-crowns-the-king-of-ev-battery-health-and-it-shows-batteries-dont-degrade-as-badly-as-first-feared

⚙️ Qualcomm เปิดตัว AI200 และ AI250 — ชิปเร่งการประมวลผล AI สำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ ท้าชน AMD และ Nvidia Qualcomm ประกาศเปิดตัวชิปเร่งการประมวลผล AI รุ่นใหม่ AI200 และ AI250 ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานในดาต้าเซ็นเตอร์ โดยใช้สถาปัตยกรรม Hexagon NPU ที่พัฒนามาอย่างต่อเนื่อง พร้อมฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพสูง เพื่อรองรับงาน inference ขนาดใหญ่ เช่น Generative AI และ Transformer models ชิป AI200 จะเริ่มใช้งานในปี 2026 โดยมาพร้อมหน่วยความจำ LPDDR ขนาด 768 GB ต่อแร็ค และระบบระบายความร้อนแบบ liquid cooling รองรับการขยายแบบ scale-up ผ่าน PCIe และ scale-out ผ่าน Ethernet โดยมีพลังงานสูงถึง 160 kW ต่อแร็ค ซึ่งถือว่าแรงมากสำหรับงาน inference AI250 จะเปิดตัวในปี 2027 โดยเพิ่มสถาปัตยกรรม near-memory compute ที่ช่วยเพิ่มแบนด์วิดท์ของหน่วยความจำมากกว่า 10 เท่า และรองรับการแบ่งทรัพยากร compute/memory แบบ dynamic ระหว่างการ์ดต่าง ๆ ทั้งสองรุ่นรองรับการเข้ารหัสโมเดล AI, virtualization, และ confidential computing เพื่อให้เหมาะกับการใช้งานในองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการความปลอดภัยสูง Qualcomm ยังพัฒนาแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์สำหรับ hyperscaler ที่รองรับเครื่องมือยอดนิยม เช่น PyTorch, ONNX, LangChain และ vLLM พร้อมระบบ onboarding โมเดลแบบคลิกเดียว ✅ Qualcomm เปิดตัว AI200 และ AI250 ➡️ AI200 ใช้งานปี 2026, AI250 ปี 2027 ➡️ ใช้ Hexagon NPU ที่รองรับ scalar, vector, tensor ➡️ รองรับ INT2–INT16, FP8–FP16, micro-tile inferencing ✅ ความสามารถด้านฮาร์ดแวร์ ➡️ AI200 มี LPDDR 768 GB ต่อแร็ค, liquid cooling, 160 kW ➡️ AI250 เพิ่ม near-memory compute และการแบ่งทรัพยากรแบบ dynamic ➡️ รองรับ GenAI, confidential computing, และ model encryption ✅ แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ ➡️ รองรับ PyTorch, ONNX, LangChain, vLLM ➡️ มีระบบ onboarding โมเดลแบบคลิกเดียว ➡️ รองรับ disaggregated serving และ virtualization ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้งานระดับองค์กร ⛔ ต้องเตรียมระบบระบายความร้อนและพลังงานให้เพียงพอ ⛔ การใช้ AI inference ขนาดใหญ่ต้องมีการจัดการด้านความปลอดภัยอย่างเข้มงวด ⛔ ควรตรวจสอบความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์ก่อนใช้งานจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/qualcomm-unveils-ai200-and-ai250-ai-inference-accelerators-hexagon-takes-on-amd-and-nvidia-in-the-booming-data-center-realm

🛡️ ยกระดับความปลอดภัยในระบบ Serverless ด้วย Zero Trust และ AI — ป้องกันภัยคุกคามยุคใหม่แบบรอบด้าน บทความจาก HackRead โดย Rimpy Tewani ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยระบบคลาวด์ของ AWS เผยแนวทางการป้องกันภัยคุกคามในระบบ Serverless ที่กำลังได้รับความนิยมในองค์กรขนาดใหญ่ โดยเน้นการใช้สถาปัตยกรรม Zero Trust และระบบตรวจจับภัยคุกคามด้วย AI เพื่อรับมือกับการโจมตีที่ซับซ้อนและเกิดขึ้นรวดเร็ว ระบบ Serverless ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องดูแลเซิร์ฟเวอร์เอง แต่ก็เปิดช่องให้เกิดภัยคุกคามรูปแบบใหม่ เช่น การฉีด event ที่เป็นอันตราย (Function Event Injection), การโจมตีช่วง cold start และการใช้ AI ในการหลบเลี่ยงระบบตรวจจับ แนวทางที่แนะนำคือการใช้สถาปัตยกรรม Zero Trust ซึ่งไม่เชื่อถือสิ่งใดโดยอัตโนมัติ แม้จะผ่านการยืนยันตัวตนแล้วก็ตาม ทุกคำขอและทุกฟังก์ชันต้องผ่านการตรวจสอบซ้ำเสมอ ระบบป้องกันประกอบด้วยหลายชั้น เช่น AWS WAF, Cognito, การเข้ารหัสข้อมูล, การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ และการใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้เพื่อประเมินความเสี่ยง ✅ Zero Trust ในระบบ Serverless ➡️ ไม่เชื่อถือคำขอใด ๆ โดยอัตโนมัติ ➡️ ตรวจสอบทุกฟังก์ชันและ API call แบบเรียลไทม์ ➡️ ใช้การยืนยันตัวตนหลายชั้นและการเข้ารหัสข้อมูล ✅ ภัยคุกคามเฉพาะในระบบ Serverless ➡️ Function Event Injection: ฝัง payload อันตรายผ่าน event ➡️ Cold Start Exploitation: โจมตีช่วงเริ่มต้นที่ระบบยังไม่พร้อม ➡️ Credential Stuffing และ API Abuse เพิ่มขึ้นกว่า 300% ✅ การใช้ AI ในการป้องกัน ➡️ AWS Cognito วิเคราะห์พฤติกรรมและอุปกรณ์ผู้ใช้ ➡️ EventBridge ตรวจจับภัยคุกคามข้ามบริการ ➡️ AI วิเคราะห์ prompt injection และ model poisoning ในระบบ GenAI ✅ ผลลัพธ์จากการใช้งานจริง ➡️ ลดเวลาในการตอบสนองภัยคุกคามจาก 200 นาทีเหลือ 30 วินาที ➡️ เพิ่ม ROI ด้านความปลอดภัยถึง 240% ภายใน 2 ปี ➡️ ตรวจจับการ takeover บัญชีได้แม่นยำถึง 99.7% ‼️ คำเตือนสำหรับองค์กรที่ใช้ Serverless ⛔ อย่าพึ่งพาการตรวจสอบแบบหลังเกิดเหตุเพียงอย่างเดียว ⛔ ควรใช้ระบบตรวจจับแบบ proactive และ AI วิเคราะห์พฤติกรรม ⛔ ต้องเตรียมรับมือกับภัยคุกคามที่เกิดจากการใช้ GenAI https://hackread.com/serverless-security-zero-trust-implementation-ai-threat-detection/

🕵️‍♂️ Shadow Escape: ช่องโหว่ใหม่ใน AI Assistant เสี่ยงทำข้อมูลผู้ใช้รั่วไหลมหาศาล นักวิจัยจาก Operant AI ได้เปิดเผยการโจมตีแบบใหม่ที่เรียกว่า “Shadow Escape” ซึ่งเป็นการโจมตีแบบ “zero-click” ที่สามารถขโมยข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ผ่าน AI Assistant โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกหรือตอบสนองใดๆ เลย จุดอ่อนนี้เกิดจากการใช้มาตรฐาน Model Context Protocol (MCP) ที่ช่วยให้ AI อย่าง ChatGPT, Gemini และ Claude เชื่อมต่อกับระบบภายในขององค์กร เช่น ฐานข้อมูลหรือ API ต่างๆ สิ่งที่น่ากังวลคือ Shadow Escape สามารถซ่อนคำสั่งอันตรายไว้ในไฟล์ธรรมดา เช่น คู่มือพนักงานหรือ PDF ที่ดูไม่มีพิษภัย เมื่อพนักงานอัปโหลดไฟล์เหล่านี้ให้ AI ช่วยสรุปหรือวิเคราะห์ คำสั่งที่ซ่อนอยู่จะสั่งให้ AI ดึงข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า เช่น หมายเลขประกันสังคม (SSN), ข้อมูลการเงิน, หรือเวชระเบียน แล้วส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้ไม่หวังดี โดยที่ระบบความปลอดภัยทั่วไปไม่สามารถตรวจจับได้ เพราะการเข้าถึงข้อมูลเกิดขึ้นภายในระบบที่ได้รับอนุญาตอยู่แล้ว 1️⃣ ลักษณะของการโจมตี ✅ จุดเริ่มต้นของการโจมตี ➡️ ใช้ไฟล์ธรรมดา เช่น PDF หรือเอกสาร Word ที่ฝังคำสั่งลับ ➡️ พนักงานอัปโหลดไฟล์ให้ AI ช่วยสรุปหรือวิเคราะห์ ➡️ คำสั่งลับจะสั่งให้ AI ดึงข้อมูลจากระบบภายใน ✅ จุดอ่อนที่ถูกใช้ ➡️ มาตรฐาน Model Context Protocol (MCP) ที่เชื่อม AI กับระบบองค์กร ➡️ การตั้งค่า permission ของ MCP ที่ไม่รัดกุม ➡️ AI มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลโดยตรง จึงไม่ถูกระบบรักษาความปลอดภัยภายนอกตรวจจับ 2️⃣ ข้อมูลที่ตกอยู่ในความเสี่ยง ✅ ประเภทของข้อมูลที่อาจรั่วไหล ➡️ หมายเลขประกันสังคม (SSN) ➡️ ข้อมูลบัตรเครดิตและบัญชีธนาคาร ➡️ เวชระเบียนและข้อมูลสุขภาพ ➡️ ชื่อ ที่อยู่ และข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า ‼️ คำเตือน ⛔ การรั่วไหลอาจเกิดขึ้นโดยที่พนักงานไม่รู้ตัว ⛔ ข้อมูลอาจถูกส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้โจมตีโดยไม่มีการแจ้งเตือน 3️⃣ ทำไมระบบความปลอดภัยทั่วไปจึงไม่สามารถป้องกันได้ ✅ ลักษณะของการโจมตีแบบ “zero-click” ➡️ ไม่ต้องการให้ผู้ใช้คลิกลิงก์หรือทำอะไร ➡️ ใช้ AI ที่มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลเป็นเครื่องมือในการขโมยข้อมูล ➡️ การส่งข้อมูลออกถูกพรางให้ดูเหมือนเป็นการทำงานปกติของระบบ ‼️ คำเตือน ⛔ ระบบ firewall และระบบตรวจจับภัยคุกคามทั่วไปไม่สามารถแยกแยะพฤติกรรมนี้ได้ ⛔ การใช้ AI โดยไม่มีการควบคุมสิทธิ์อย่างเข้มงวด อาจกลายเป็นช่องโหว่ร้ายแรง 4️⃣ ข้อเสนอแนะจากนักวิจัย ✅ แนวทางป้องกัน ➡️ ตรวจสอบและจำกัดสิทธิ์ของ AI Assistant ในการเข้าถึงข้อมูล ➡️ ปรับแต่ง permission ของ MCP ให้เหมาะสมกับระดับความเสี่ยง ➡️ ตรวจสอบไฟล์ที่อัปโหลดเข้าระบบอย่างละเอียดก่อนให้ AI ประมวลผล ‼️ คำเตือน ⛔ องค์กรที่ใช้ AI Assistant โดยไม่ตรวจสอบการตั้งค่า MCP อาจตกเป็นเหยื่อได้ง่าย ⛔ การละเลยการ audit ระบบ AI อาจนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูลระดับ “หลายล้านล้านรายการ” https://hackread.com/shadow-escape-0-click-attack-ai-assistants-risk/