🎙️ เรื่องเล่าจากแสงแดดถึง Copilot Key: เมื่อ Logitech สร้างคีย์บอร์ดที่ไม่ต้องชาร์จอีกต่อไป Logitech เตรียมเปิดตัว Signature Slim Solar+ ซึ่งเป็นคีย์บอร์ดไร้สายที่มาพร้อมแผงโซลาร์ขนาดเล็กด้านบนแถวปุ่มฟังก์ชัน โดยใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า Logi LightCharge ซึ่งผสานแถบดูดซับแสงเข้ากับแบตเตอรี่แบบประหยัดพลังงาน ทำให้สามารถใช้งานได้นานถึง 10 ปีโดยไม่ต้องชาร์จด้วยสายหรือแท่นชาร์จ ดีไซน์ของ Signature Slim Solar+ คล้ายกับ MX Keys S มาก ทั้งขนาดและรูปทรง แต่เบากว่าถึง 14% และผลิตจากพลาสติกรีไซเคิล 70% ตัวคีย์บอร์ดรองรับการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ได้ถึง 3 เครื่องพร้อมกันผ่าน Bluetooth หรือ Logi Bolt USB-C receiver และสามารถสลับอุปกรณ์ได้ด้วยปุ่ม Easy Switch ฟีเจอร์เด่นอีกอย่างคือ AI Launch Key ซึ่งเป็นปุ่มเฉพาะสำหรับเรียกใช้งาน Microsoft Copilot บน Windows หรือ Gemini บน ChromeOS โดยสามารถปรับเปลี่ยนให้ทำงานอื่นได้ผ่านแอป Logi Options+ นอกจากนี้ยังรองรับ Smart Actions ที่ให้ผู้ใช้สร้าง automation เช่น เปิดแอปหลายตัวพร้อมกัน หรือส่งคำสั่งแบบชุดเดียวจบ—all ผ่านปุ่มเดียว ✅ คุณสมบัติหลักของ Logitech Signature Slim Solar+ ➡️ ใช้พลังงานจากแสงธรรมชาติหรือแสงในอาคารผ่านแผงโซลาร์ ➡️ แบตเตอรี่มีอายุการใช้งานสูงสุดถึง 10 ปี ➡️ ใช้เทคโนโลยี Logi LightCharge เพื่อดูดซับแสงและจัดการพลังงาน ✅ ดีไซน์และวัสดุ ➡️ คล้าย MX Keys S แต่เบากว่า 14% และบางกว่าเล็กน้อย ➡️ ผลิตจากพลาสติกรีไซเคิล 70% ➡️ ขนาด 430.8 x 142.9 x 20.2 มม. น้ำหนัก 700 กรัม ✅ การเชื่อมต่อและการใช้งาน ➡️ รองรับ Bluetooth และ Logi Bolt USB-C receiver ➡️ เชื่อมต่อได้ 3 อุปกรณ์พร้อมกัน และสลับด้วย Easy Switch ➡️ ปุ่ม AI Launch Key เรียกใช้งาน Copilot หรือ Gemini ได้ทันที ✅ ฟีเจอร์เสริมผ่าน Logi Options+ ➡️ ปรับแต่งปุ่มได้ตามต้องการ รวมถึง Smart Actions ➡️ สร้าง automation เช่น เปิดหลายแอปพร้อมกัน หรือส่งคำสั่งชุดเดียว ➡️ รองรับระบบ Android, ChromeOS, Linux, macOS และ Windows https://www.tomshardware.com/peripherals/keyboards/solar-powered-logitech-keyboard-appears-on-amazon-mexico-mx-keys-s-look-alike-promises-up-to-10-years-of-power

🎙️ เรื่องเล่าจาก Le Chat: เมื่อ AI ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่กลายเป็นผู้ช่วยที่รู้จักงานของคุณจริง ๆ ในเดือนกันยายน 2025 Mistral AI เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สองอย่างใน Le Chat ที่เปลี่ยนมันจากผู้ช่วยทั่วไปให้กลายเป็น “AI workspace” ที่เข้าใจบริบทของงานและองค์กรอย่างลึกซึ้ง ได้แก่: MCP Connectors: ระบบเชื่อมต่อกับเครื่องมือกว่า 20 ตัว เช่น GitHub, Jira, Stripe, Snowflake, Asana, Box, Zapier และอื่น ๆ โดยสามารถค้นหา สรุป และดำเนินการได้จากในแชตเดียว Memories: ระบบความจำที่ช่วยให้ Le Chat เข้าใจบริบทของผู้ใช้ เช่น การตัดสินใจในอดีต, ข้อมูลที่เคยพูดถึง, และความชอบเฉพาะตัว—โดยผู้ใช้สามารถควบคุมได้เต็มที่ว่าจะให้จำอะไร ลืมอะไร หรือแก้ไขอะไร สิ่งที่ทำให้ Mistral แตกต่างจากคู่แข่งอย่าง ChatGPT หรือ Gemini คือการออกแบบระบบความจำแบบ opt-in ที่เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ไม่ใช่ “always-on” ที่เก็บทุกอย่างโดยอัตโนมัติ Le Chat ยังรองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อให้ผู้ใช้ที่เคยใช้ระบบอื่นสามารถย้ายมาได้ง่าย และสามารถ deploy ได้ทั้งแบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ตามความต้องการขององค์กร ✅ MCP Connectors: เชื่อมต่อกับเครื่องมือองค์กร ➡️ รองรับกว่า 20 แพลตฟอร์ม เช่น GitHub, Snowflake, Stripe, Jira, Box, Asana ➡️ สามารถค้นหา สรุป และดำเนินการในระบบต่าง ๆ ได้จาก Le Chat ➡️ รองรับการเพิ่ม connector แบบ custom สำหรับระบบเฉพาะขององค์กร ✅ Memories: ระบบความจำแบบควบคุมได้ ➡️ จำข้อมูลสำคัญ เช่น ความชอบ, การตัดสินใจ, และบริบทของงาน ➡️ ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข หรือลบความจำได้เอง ➡️ รองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อย้ายระบบได้ง่าย ✅ การออกแบบเพื่อองค์กร ➡️ รองรับการ deploy แบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง connector ได้ ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการ AI ที่เข้าใจบริบทและปลอดภัย ✅ ความแตกต่างจากคู่แข่ง ➡️ Mistral ใช้ระบบ opt-in memory ต่างจาก ChatGPT และ Gemini ที่ใช้ always-on ➡️ เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ➡️ รองรับการใช้งานฟรี โดยไม่จำกัดฟีเจอร์ความจำหรือ connector https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories

🎙️ เรื่องเล่าจาก 5 แอป Android ที่ควรค่าแก่การรู้จัก: เมื่อฟีเจอร์ลับกลายเป็นพลังเสริมของมือถือ ในบทความจาก SlashGear ได้คัดเลือก 5 แอป Android ที่แม้จะไม่ติดอันดับยอดนิยมใน Play Store แต่กลับมีฟีเจอร์ที่ทรงพลังและช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมมือถือได้ลึกขึ้น ทั้งในด้าน gesture, automation, image processing และการปรับแต่งปุ่มฮาร์ดแวร์ โดยทั้งหมดนี้สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องรูทเครื่อง แอปแรกคือ Tap, Tap ซึ่งเป็นพอร์ตของฟีเจอร์ Quick Tap จาก Pixel ที่ให้คุณแตะด้านหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น เปิดไฟฉาย, ถ่ายภาพหน้าจอ หรือเปิดแอป โดยรองรับทั้ง double-tap และ triple-tap พร้อมระบบ “gates” ที่ช่วยป้องกันการทำงานผิดจังหวะ เช่น ไม่ให้ถ่ายภาพหน้าจอขณะเปิดแอปธนาคาร แอปที่สองคือ ImageToolbox ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดการภาพแบบครบวงจร รองรับการ resize, convert, ลบข้อมูล EXIF, ใส่ลายน้ำ, OCR, สร้าง PDF, สแกน QR และแม้แต่สร้าง ZIP จากภาพหลายไฟล์—ทั้งหมดนี้ทำได้บนมือถือโดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ แอปที่สามคือ Key Mapper ซึ่งช่วยให้คุณ remap ปุ่มฮาร์ดแวร์ เช่น ปุ่มเพิ่มเสียงให้กลายเป็นปุ่มเปิดไฟฉาย หรือเปิดแอปเฉพาะเมื่ออยู่ใน lock screen โดยรองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, กดสองครั้ง และกดค้าง พร้อมระบบ constraint ที่ช่วยจำกัดการทำงานในสถานการณ์เฉพาะ แอปที่สี่คือ MacroDroid ซึ่งเป็นแอป automation ที่ให้คุณสร้าง macro เพื่อให้มือถือทำงานอัตโนมัติตามเงื่อนไข เช่น เล่นเพลงเมื่อเชื่อมต่อ Bluetooth กับรถ หรือลบภาพหน้าจอทุกวันอาทิตย์ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด แอปสุดท้ายคือ Action Notch ที่เปลี่ยน notch หรือกล้องหน้าให้กลายเป็นปุ่มเสมือน รองรับ gesture แบบแตะครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง และ swipe เพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น scroll to top, เปิด power menu หรือเรียก automation จาก MacroDroid ✅ Tap, Tap: แตะหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งาน ➡️ รองรับกว่า 50 actions เช่น เปิดแอป, ถ่ายภาพหน้าจอ, เปิดไฟฉาย ➡️ มีระบบ “gates” เพื่อป้องกันการทำงานผิดจังหวะ ➡️ ต้อง sideload จาก GitHub เพราะไม่มีใน Play Store ✅ ImageToolbox: จัดการภาพแบบครบวงจร ➡️ รองรับการ resize, convert, ลบ EXIF, watermark, OCR ➡️ มีเครื่องมือสร้าง PDF, สแกน QR, สร้าง ZIP และ GIF ➡️ ใช้งานง่ายผ่าน tab แยกหมวดหมู่ เช่น Edit, Create, Tools ✅ Key Mapper: รีแมปปุ่มฮาร์ดแวร์ ➡️ รองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง ➡️ สามารถตั้ง constraint เช่น ทำงานเฉพาะในแอปหรือ lock screen ➡️ ต้องปลดล็อกเวอร์ชันพรีเมียมเพื่อ remap ปุ่มด้านข้าง ✅ MacroDroid: สร้าง automation แบบไม่ต้องเขียนโค้ด ➡️ macro ประกอบด้วย trigger, action และ constraint ➡️ รองรับ automation เช่น เปิดเพลง, ลบไฟล์, ส่งข้อความ ➡️ มี community ให้แชร์ template และ macro ที่สร้างไว้ ✅ Action Notch: เปลี่ยน notch เป็นปุ่มเสมือน ➡️ รองรับ gesture แบบแตะ, กดค้าง, swipe ซ้าย/ขวา ➡️ เรียกใช้งานเช่น scroll to top, เปิด power menu, trigger automation ➡️ ปรับขนาด interactive zone ได้ เช่น ขยายไปถึง status bar https://www.slashgear.com/1952387/android-apps-that-deserve-more-attention/

🎙️ เรื่องเล่าจาก MIT: เมื่อการยิง X-ray กลายเป็นเครื่องมือควบคุม strain ในวัสดุระดับนาโน เดิมทีทีมวิจัยของ MIT นำโดย Ericmoore Jossou ตั้งใจจะศึกษาวัสดุที่ใช้ในเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์ว่ามันพังอย่างไรภายใต้รังสีรุนแรง พวกเขาใช้เทคนิค solid-state dewetting เพื่อสร้างผลึกนิกเกิลบนแผ่นซิลิคอน แล้วยิง X-ray พลังสูงเข้าไปเพื่อจำลองสภาพแวดล้อมในเครื่องปฏิกรณ์ แต่สิ่งที่ค้นพบกลับเหนือความคาดหมาย—พวกเขาพบว่า X-ray ไม่ได้แค่ช่วยให้เห็นการพังของผลึก แต่ยังสามารถ “ควบคุมระดับ strain” ภายในผลึกได้ด้วย โดยเฉพาะเมื่อมีชั้น buffer ของ silicon dioxide คั่นระหว่างนิกเกิลกับซับสเตรต การควบคุม strain นี้มีผลโดยตรงต่อคุณสมบัติทางไฟฟ้าและแสงของวัสดุ ซึ่งเป็นหัวใจของการผลิตชิปที่เร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น โดยปกติการควบคุม strain ต้องใช้วิธีทางกลหรือการออกแบบเลเยอร์เฉพาะ แต่เทคนิคใหม่นี้ใช้ X-ray เป็น “เครื่องมือปรับแต่งผลึก” แบบไม่ต้องสัมผัส นอกจากนี้ ทีมยังสามารถสร้างภาพ 3D ของผลึกที่กำลังพังได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้เข้าใจการกัดกร่อนและการแตกร้าวในวัสดุที่ใช้ในเครื่องปฏิกรณ์, เรือดำน้ำ, หรือระบบขับเคลื่อนที่ต้องทนต่อสภาพสุดขั้ว ✅ การค้นพบของ MIT ➡️ ใช้ X-ray พลังสูงยิงเข้าไปในผลึกนิกเกิลเพื่อจำลองสภาพในเครื่องปฏิกรณ์ ➡️ พบว่าสามารถควบคุมระดับ strain ภายในผลึกได้แบบเรียลไทม์ ➡️ การควบคุม strain มีผลต่อคุณสมบัติไฟฟ้าและแสงของวัสดุ ✅ เทคนิคที่ใช้ในงานวิจัย ➡️ ใช้ solid-state dewetting เพื่อสร้างผลึกนิกเกิลบนซิลิคอน ➡️ ใส่ชั้น buffer ของ silicon dioxide เพื่อเสถียรภาพและควบคุม strain ➡️ ใช้ phase retrieval algorithm เพื่อสร้างภาพ 3D ของผลึกที่กำลังพัง ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ เปิดทางให้ใช้ X-ray เป็นเครื่องมือปรับแต่งผลึกในกระบวนการผลิตชิป ➡️ ช่วยออกแบบวัสดุที่ทนต่อรังสีและความร้อนในระบบนิวเคลียร์ ➡️ เป็นเทคนิคที่ใช้ได้ทั้งใน semiconductor และวัสดุวิศวกรรมขั้นสูง ✅ ทีมวิจัยและการสนับสนุน ➡️ นำโดย Ericmoore Jossou ร่วมกับ David Simonne, Riley Hultquist, Jiangtao Zhao และ Andrea Resta ➡️ ได้รับทุนจาก MIT Faculty Startup Fund และกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ ➡️ ตีพิมพ์ในวารสาร Scripta Materialia และวางแผนขยายไปยังโลหะผสมที่ซับซ้อนมากขึ้น https://www.trendlynews.in/2025/09/mit-scientists-find-x-ray-technique.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก Kazeta: เมื่อ Linux กลายเป็นคอนโซลยุค 90 ที่ไม่ต้องต่อเน็ต ไม่ต้องล็อกอิน แค่เสียบแล้วเล่น ในยุคที่เกมพีซีเต็มไปด้วย launcher, DRM, cloud save, subscription และ UI ที่ซับซ้อน Kazeta OS กลับเลือกเดินทางย้อนยุค—พัฒนา Linux OS ที่ให้ประสบการณ์แบบ “เสียบตลับ กดเปิด แล้วเล่น” เหมือนเครื่องเกมในยุค 1990s โดยไม่ต้องต่ออินเทอร์เน็ต ไม่ต้องล็อกอิน และไม่ต้องอัปเดตอะไรทั้งสิ้น Kazeta พัฒนาโดย Alesh Slovak ผู้สร้าง ChimeraOS มาก่อน โดยมีเป้าหมายเพื่อผู้เล่นที่เบื่อความซับซ้อนของ SteamOS หรือ digital storefronts และอยากเก็บเกมแบบ physical media ที่จับต้องได้ Kazeta จึงอนุญาตให้ผู้ใช้แปลงเกม DRM-free เช่นจาก GOG หรือ itch.io ให้กลายเป็น “ตลับเกม” บน SD card ที่เสียบแล้วเล่นได้ทันที เมื่อไม่มีตลับเสียบ เครื่องจะบูตเข้าสู่ BIOS สไตล์เรโทรที่ให้ผู้เล่นจัดการเซฟเกมได้อย่างง่ายดาย โดยเซฟจะเก็บไว้ในเครื่อง ส่วนตลับเกมจะเป็น read-only เพื่อรักษาความบริสุทธิ์ของไฟล์เกม แม้จะฟังดูเรียบง่าย แต่ Kazeta รองรับทั้งเกมใหม่และเกมเก่าผ่าน emulator และสามารถใช้กับพีซีทั่วไปที่มี GPU ระดับกลางขึ้นไป โดยมีข้อจำกัดบางอย่าง เช่น ไม่รองรับ dual boot, VM, hybrid graphics หรือ Bluetooth controller (แต่จะรองรับในอนาคต) ✅ แนวคิดหลักของ Kazeta OS ➡️ สร้างประสบการณ์ “เสียบตลับแล้วเล่น” แบบคอนโซลยุค 90 ➡️ ไม่ต้องล็อกอิน, ไม่ต้องต่อเน็ต, ไม่มี launcher หรือ subscription ➡️ รองรับเกม DRM-free จาก GOG, itch.io และ emulator ✅ วิธีใช้งาน ➡️ ติดตั้ง Kazeta OS บนพีซีที่มีสเปกพอประมาณ ➡️ เตรียม SD card เป็น “ตลับเกม” โดยใส่เกม DRM-free ทีละเกม ➡️ เสียบ SD card แล้วเปิดเครื่องเพื่อเข้าเกมทันที ➡️ หากไม่มีตลับ จะเข้าสู่ BIOS สไตล์เรโทรเพื่อจัดการเซฟเกม ✅ จุดเด่นด้านการเก็บเกม ➡️ ตลับเกมเป็น read-only เพื่อรักษาไฟล์เกม ➡️ เซฟเกมเก็บไว้ในเครื่อง และสามารถแบ็กอัปออกไปได้ ➡️ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเก็บเกมแบบ physical media ✅ ความเข้ากันได้ของระบบ ➡️ รองรับ GPU: AMD RX 400+, NVIDIA GTX 1600+, Intel Gen 9+ (แต่ไม่แนะนำ) ➡️ รองรับ controller: 8Bitdo Ultimate 2C (ผ่าน dongle หรือสาย) ➡️ ไม่รองรับ VM, dual boot, hybrid graphics, Bluetooth controller (ยังไม่พร้อม) https://www.tomshardware.com/software/linux/linux-gaming-os-kazeta-promises-console-gaming-experience-of-the-1990s-for-pc-users-supports-almost-any-drm-free-game-past-or-present

🎙️ 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

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: ช่องโหว่ที่ซ่อนอยู่ใน ping และ ActiveMQ เมื่อไม่นานมานี้ มีการเปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงสองตัวที่ทำให้ผู้ดูแลระบบ Linux ต้องรีบหันมามองระบบของตัวเองใหม่อีกครั้ง หนึ่งคือ CVE-2025-48964 ที่ซ่อนอยู่ใน ping utility ของ iputils และอีกหนึ่งคือ CVE-2023-46604 ใน Apache ActiveMQ ที่ถูกใช้เป็นช่องทางในการปล่อยมัลแวร์ชื่อ DripDropper เริ่มจาก ping utility ที่เราคุ้นเคยกันดี มันคือเครื่องมือพื้นฐานในการตรวจสอบการเชื่อมต่อเครือข่าย แต่ใน adaptive ping mode กลับมีช่องโหว่ที่เปิดโอกาสให้ผู้ไม่หวังดีส่งแพ็กเก็ต ICMP ที่มี timestamp เป็นศูนย์ ซึ่งจะทำให้เกิดการคำนวณค่าที่ผิดพลาดและนำไปสู่การล่มของแอปพลิเคชัน หรือการเก็บข้อมูลเครือข่ายที่ผิดเพี้ยน ในอีกด้านหนึ่ง Apache ActiveMQ ซึ่งเป็น message broker ที่นิยมใช้ในระบบ enterprise ก็ถูกโจมตีด้วยช่องโหว่ CVE-2023-46604 ที่เปิดให้รันคำสั่งจากระยะไกลได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน แฮกเกอร์ใช้ช่องโหว่นี้ติดตั้งมัลแวร์ DripDropper ที่ไม่เพียงแค่แอบซ่อนตัวเอง แต่ยัง “อุดช่องโหว่” ที่มันใช้เจาะเข้ามา เพื่อกันไม่ให้ใครอื่นตามเข้ามาอีก เป็นการปิดประตูหลังบ้านหลังจากแอบเข้ามาแล้ว DripDropper ยังใช้ Dropbox เป็นช่องทางสื่อสารกับผู้โจมตี ทำให้การตรวจจับยากขึ้น เพราะมันแฝงตัวอยู่ในทราฟฟิกที่ดูเหมือนปกติ และยังมีการปรับแต่ง SSH config เพื่อเปิด root login และสร้าง cron jobs เพื่อให้มัลแวร์ทำงานต่อเนื่องแม้ระบบจะรีบูต ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-48964 ใน iputils ➡️ เกิดจาก adaptive ping mode ที่ไม่จัดการ timestamp เป็นศูนย์อย่างเหมาะสม ➡️ ส่งผลให้เกิด integer overflow ระหว่างการคำนวณสถิติ ➡️ ส่งผลให้ ping ล่มหรือเก็บข้อมูลเครือข่ายผิดพลาด ➡️ กระทบต่อระบบที่ใช้ iputils ก่อนเวอร์ชัน 20250602 ✅ ช่องโหว่ CVE-2023-46604 ใน Apache ActiveMQ ➡️ เป็นช่องโหว่ remote code execution ที่มี CVSS 10.0 ➡️ เปิดให้รันคำสั่ง shell โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน ➡️ ถูกใช้ในการติดตั้งมัลแวร์ DripDropper ➡️ ActiveMQ ที่ได้รับผลกระทบคือเวอร์ชันก่อน 5.15.16, 5.16.7, 5.17.6 และ 5.18.3 ✅ พฤติกรรมของมัลแวร์ DripDropper ➡️ เป็นไฟล์ PyInstaller แบบ ELF ที่ต้องใช้รหัสผ่านในการรัน ➡️ สื่อสารกับบัญชี Dropbox ของผู้โจมตีผ่าน bearer token ➡️ สร้างไฟล์มัลแวร์สองตัวที่ทำงานผ่าน cron jobs และปรับแต่ง SSH ➡️ ใช้เทคนิค “patch หลังเจาะ” เพื่อปิดช่องโหว่ที่ใช้เจาะเข้ามา ‼️ ความเสี่ยงจาก adaptive ping mode ⛔ อาจทำให้ระบบตรวจสอบเครือข่ายล้มเหลวในช่วงที่ถูกโจมตี ⛔ ส่งผลให้การวิเคราะห์เครือข่ายผิดพลาดและไม่สามารถตรวจจับการบุกรุกได้ ‼️ ความซับซ้อนของการโจมตี ActiveMQ ⛔ ผู้โจมตีใช้เทคนิค patch ช่องโหว่หลังเจาะเพื่อหลบการตรวจจับ ⛔ ทำให้ผู้ดูแลระบบเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัยแล้ว ⛔ การใช้ Dropbox เป็น C2 channel ทำให้การตรวจจับยากขึ้น ‼️ ความเสี่ยงจาก SSH และ cron jobs ที่ถูกปรับแต่ง ⛔ เปิด root login โดยไม่ได้รับอนุญาต ⛔ สร้างช่องทางให้มัลแวร์ทำงานต่อเนื่องแม้มีการรีบูตหรืออัปเดต https://linuxconfig.org/critical-cve-2025-48964-vulnerability-in-iputils-a-major-concern-for-linux-administrators

เจ้าหน้าที่ระดับสูงของรัฐบาลเปรูได้หารือเกี่ยวกับความเป็นไปได้ในการจัดหาเครื่องบินขับไล่ Gripen E/F รุ่นล่าสุดจาก Saab ผู้ผลิตสัญชาติสวีเดน ระหว่างการเยือนกรุงสตอกโฮล์มอย่างเป็นทางการ เมื่อวันที่ 27 สิงหาคม ที่ผ่านมา "พาล จอนสัน" รัฐมนตรีว่าการกระทรวงกลาโหมสวีเดน กล่าวว่า สต็อกโฮล์มมีความกระตือรือร้นเกี่ยวกับ “ความร่วมมือที่กว้างขวางยิ่งขึ้นในด้านต่างๆ เช่น การป้องกันประเทศและนวัตกรรม นอกจากนี้ เรายังยินดีที่กริพเพนเป็นหนึ่งในเครื่องบินที่ได้รับการพิจารณาเป็นทางเลือกใหม่ก่อนที่เปรูจะจัดซื้อเครื่องบินรบที่กำลังจะมาถึง” ขณะนี้ รัฐบาลเปรูกำลังเสริมเขี้ยวเล็บทางอากาศ ด้วยการพิจารณาเครื่องบินรบ 24 ลำ เข้าประจำการ และกำลังมองไปที่กริพเพน E/F, ราฟาล เอฟ4 ของฝรั่งเศส และเครื่องบิน F-16 บล็อก 70/72 รุ่นล่าสุดของอเมริกา กริพเพน อี/เอฟ เป็นเครื่องบินขับไล่รุ่นล่าสุดของซาบ ซึ่งถูกเรียกว่าเป็นเครื่องบินขับไล่ยุคที่ 4.5 ซึ่งมีสัญญาณบ่งชี้ว่ากำลังมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง เมื่อเร็วๆ นี้ ประเทศไทยได้ลงนามในสัญญามูลค่า 524 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อซื้อกริพเพน อี จำนวน 3 ลำ และกริพเพน เอฟ จำนวน 1 ลำ ซึ่งถือเป็นการซื้อเครื่องบินครั้งแรกจากแผนเดิมจำนวน 12 ลำ บราซิลเป็นอีกหนึ่งประเศที่ใช้บริการกริพเพน อี/เอฟ โดยมีคำสั่งซื้อมากถึง 72 ลำ (ในประเทศเรียกว่า F-39E) โดย 8 ลำ เข้าประจำการแล้ว และที่เหลือ บริษัทเอ็มบราเออร์ ผู้ผลิตเครื่องบินสัญชาติบราซิล กำลังประกอบกริพเพนภายในประเทศภายใต้ความร่วมมือกับ Saab นอกจากนี้ Saab ยังพิจารณาการขายที่เป็นไปได้ไปยังฟิลิปปินส์และออสเตรีย รวมถึงโอกาสในการขยายอายุการใช้งานและการบำรุงรักษาเครื่องบินกริพเพนแบบ C/D รุ่นเก่า ให้กับ สาธารณรัฐเช็ก ฮังการี และแอฟริกาใต้ อีกด้วย ที่มา: flightglobal

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

🎨 Gemini 2.5 Flash Image — เมื่อ AI เข้าใจภาพอย่างมี “ความหมาย” ในอดีต โมเดลสร้างภาพด้วย AI มักจะเน้นความสวยงาม แต่ขาดความเข้าใจโลกจริง เช่น ถ้าขอให้วาด “แมวถือกล้วยในร้านอาหารหรู” ก็อาจได้ภาพที่ดูดีแต่ไม่สมเหตุสมผล วันนี้ Google เปิดตัว Gemini 2.5 Flash Image ซึ่งไม่ใช่แค่สร้างภาพสวย แต่ “เข้าใจ” ว่าอะไรควรอยู่ตรงไหน และทำไม Gemini 2.5 Flash Image สามารถรวมหลายภาพเป็นภาพเดียวได้อย่างกลมกลืน เช่น การวางสินค้าลงในฉากใหม่ หรือเปลี่ยนโทนสีห้องด้วยภาพตัวอย่าง นอกจากนี้ยังสามารถแก้ไขภาพด้วยคำสั่งธรรมดา เช่น “ลบคนด้านหลัง” หรือ “เปลี่ยนท่าทางของตัวละคร” โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือซับซ้อน สิ่งที่โดดเด่นคือความสามารถในการรักษาความสม่ำเสมอของตัวละคร เช่น ถ้าสร้างภาพตัวละครหนึ่งในฉากต่าง ๆ ตัวละครนั้นจะยังคงหน้าตา เสื้อผ้า และบุคลิกเดิมไว้ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเหมาะกับการสร้างแบรนด์ การ์ตูน หรือสินค้าหลายมุมมอง Gemini ยังใช้ความรู้จากโลกจริง เช่น การอ่านภาพวาดมือ การเข้าใจแผนภาพ และการตอบคำถามจากภาพ เพื่อสร้างแอปการเรียนรู้แบบ interactive ได้ทันที โมเดลนี้เปิดให้ใช้งานผ่าน Google AI Studio และ Vertex AI โดยมีราคาประมาณ $0.039 ต่อภาพ และทุกภาพจะมีลายน้ำดิจิทัล SynthID ฝังไว้แบบมองไม่เห็น เพื่อระบุว่าเป็นภาพที่สร้างหรือแก้ไขด้วย AI 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Gemini 2.5 Flash Image เป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพที่ล้ำหน้าที่สุดของ Google ➡️ รองรับการรวมหลายภาพเป็นภาพเดียว (multi-image fusion) ด้วย prompt เดียว ➡️ สามารถแก้ไขภาพแบบเจาะจง เช่น ลบสิ่งของ เปลี่ยนท่าทาง หรือปรับสี ด้วยคำสั่งธรรมดา ➡️ รักษาความสม่ำเสมอของตัวละครในหลายฉากได้อย่างแม่นยำ ➡️ ใช้ความรู้จากโลกจริง เช่น การอ่านภาพวาดมือ และตอบคำถามจากภาพ ➡️ มี template app ใน Google AI Studio สำหรับทดลองและปรับแต่งได้ทันที ➡️ รองรับการสร้างแอปแก้ไขภาพด้วย prompt เดียว เช่น “สร้างแอปใส่ฟิลเตอร์ภาพ” ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Gemini API, Google AI Studio และ Vertex AI ➡️ ราคา $30 ต่อ 1 ล้าน output tokens หรือประมาณ $0.039 ต่อภาพ ➡️ ทุกภาพมีลายน้ำ SynthID ฝังไว้เพื่อระบุว่าเป็นภาพจาก AI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini 2.5 Flash Image เป็นโมเดลแรกที่ OpenRouter รองรับการสร้างภาพโดยตรง ➡️ ใช้สถาปัตยกรรมเดียวกับ Gemini 2.5 Flash ซึ่งเน้นความเร็วและต้นทุนต่ำ ➡️ DeepMind ระบุว่า Gemini 2.5 มีความสามารถ reasoning ที่ดีขึ้นจาก reinforcement learning2 ➡️ โมเดลนี้สามารถรันผ่าน SDK ที่รองรับ OpenAI API เช่น openai-python และ typescript ➡️ มีการใช้งานร่วมกับ fal.ai เพื่อขยายสู่ชุมชนนักพัฒนา generative media https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemini-2-5-flash-image/

🧠 IBM Power11 – ซีพียูที่ไม่แค่แรง แต่ฉลาดและปลอดภัยในยุคหลังควอนตัม IBM ไม่ได้วิ่งตามเทรนด์เล็ก ๆ อย่างการลดขนาดชิปไปที่ 5nm แต่เลือกใช้เทคโนโลยี 7nm ที่ “ปรับแต่งแล้ว” จาก Samsung เพื่อให้ได้ความเร็วที่เหนือกว่า พร้อมกับการใช้เทคนิค 2.5D stacking ผ่าน iCube interposer ที่ช่วยให้การส่งพลังงานและข้อมูลภายในชิปมีประสิทธิภาพมากขึ้น Power11 ยังคงใช้โครงสร้างพื้นฐานจาก Power10 ด้วยจำนวน 16 คอร์ต่อชิป และแคช 160MB แต่สามารถขยายเป็นระบบ dual socket ที่มีได้ถึง 60 คอร์ และความเร็วเพิ่มจาก 4.0 GHz เป็น 4.3 GHz ซึ่งเหมาะกับงานเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง ที่น่าตื่นเต้นคือการฝังหน่วย Multiply-Matrix-Accumulator (MMA) ไว้ในแต่ละคอร์ เพื่อรองรับงาน AI โดยไม่ต้องพึ่ง GPU เสมอไป และยังสามารถเชื่อมต่อกับ Spyre Accelerator เพื่อเพิ่มพลังการประมวลผล AI ได้อีก ด้านหน่วยความจำก็มีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ โดย Power11 รองรับ DDR5 ได้ถึง 32 พอร์ตต่อซ็อกเก็ต ซึ่งมากกว่า Power10 ถึง 4 เท่า ทั้งในด้านแบนด์วิดท์และความจุ และยังรองรับ DDR4 และเตรียมพร้อมสำหรับ DDR6 ในอนาคต สุดท้าย IBM ยังได้ฝังระบบ Quantum Safe Security เพื่อเตรียมรับมือกับภัยคุกคามจากการประมวลผลควอนตัมในอนาคต ซึ่งเป็นการป้องกันข้อมูลในระดับที่ลึกกว่าเดิม และเริ่มนำไปใช้ในระบบ Z mainframe แล้ว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ IBM เปิดตัว Power11 CPU ในงาน Hot Chips 2025 พร้อมเทคโนโลยี 2.5D stacking จาก Samsung ➡️ ใช้ enhanced 7nm node แทนการเปลี่ยนไปใช้ 5nm เพื่อเน้นความเร็วมากกว่าความหนาแน่น ➡️ มี 16 คอร์ต่อชิป และแคช 160MB พร้อมรองรับ dual socket สูงสุด 60 คอร์ ➡️ ความเร็วเพิ่มจาก 4.0 GHz เป็น 4.3 GHz สำหรับงานเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการ throughput สูง ➡️ ฝังหน่วย Multiply-Matrix-Accumulator (MMA) เพื่อรองรับงาน AI โดยตรง ➡️ รองรับ Spyre Accelerator สำหรับการประมวลผล AI เพิ่มเติมผ่าน GPU หรือ ASIC ➡️ ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 50% ในระบบขนาดเล็ก, 30% ในระดับกลาง และ 14% ในระดับสูง ➡️ รองรับ DDR5 ได้ถึง 32 พอร์ตต่อซ็อกเก็ต เพิ่มแบนด์วิดท์และความจุ 4 เท่าจาก Power10 ➡️ รองรับทั้ง DDR4 และ DDR5 พร้อมเตรียมรองรับ DDR6 ในอนาคต ➡️ ฝังระบบ Quantum Safe Security เพื่อป้องกันภัยจากการประมวลผลควอนตัม ➡️ IBM เตรียมเปิดตัว CPU รุ่นถัดไปที่ใช้ triplet architecture และนวัตกรรมด้านความร้อน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ IBM เลือกใช้ iCube interposer จาก Samsung เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการส่งพลังงานภายในชิป ➡️ OMI Memory Architecture ของ Power11 รองรับแบนด์วิดท์สูงถึง 1200 GB/s และความจุ 8TB ต่อซ็อกเก็ต ➡️ IBM ไม่เน้นใช้ HBM เพราะแม้จะเร็วแต่มีข้อจำกัดด้านความจุ ➡️ Power11 รองรับการเชื่อมต่อ PCIe กับ accelerator ภายนอกอย่าง Spyre ได้อย่างยืดหยุ่น ➡️ ระบบความปลอดภัย Quantum Safe เริ่มนำไปใช้ใน IBM Z mainframe แล้ว https://wccftech.com/ibm-power11-cpu-2-5d-stacking-enhanced-7nm-node-samsung-higher-clocks-memory/

ไทยมีสิทธิใช้ "Gripen" ป้องปราม-ป้องกันตนเอง! สวีเดนพร้อมมอบเทคโนโลยี TDL-EriEye พร้อมให้ทุนการศึกษาแก่นักเรียนไทย หลังเซ็นสัญญา Gripen E/F https://www.thai-tai.tv/news/21163/ . #กริเพน #SAAB #GripenEF #กระทรวงกลาโหมสวีเดน #ข่าวทหาร #ไทยไท

สื่อกัมพูชา ออกอาการงอแง หลังสวีเดนขาย Gripen ให้ไทยเพิ่ม ขุดคำพูด “ฮุนเซน” เคยบอกประเทศที่ขายเครื่องบินรบให้ไทย ต้องมีเงื่อนไขห้ามใช้โจมตีประเทศเพื่อนบ้าน อ้างช่วงสงครามเมื่อปลายเดือนก่อน ไทยเคยใช้ละเมิดสิทธิมนุษยชนคนกัมพูชา ทั้งที่สวีเดนเคยเป็นประเทศส่งเสริมสิทธิมนุษยชน อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000081525 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

🎙️ เมื่อ “อีเมลเสียงปลอม” กลายเป็นประตูสู่การยึดเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ ในเดือนสิงหาคม 2025 FortiGuard Labs ได้ออกคำเตือนถึงแคมเปญฟิชชิ่งระดับโลกที่กำลังแพร่ระบาดอย่างรวดเร็ว โดยใช้เทคนิคที่ดูเรียบง่ายแต่ได้ผลอย่างน่ากลัว — อีเมลแจ้ง “สายที่ไม่ได้รับ” หรือ “ใบสั่งซื้อ” ที่แนบไฟล์ HTML ปลอมมาให้ผู้ใช้คลิก เมื่อเปิดไฟล์ HTML เหล่านี้ ผู้ใช้จะถูกนำไปยังเว็บไซต์ปลอมที่ดูเหมือนจริงมาก โดยแสดงโลโก้และโดเมนอีเมลของบริษัทผู้ใช้เอง เพื่อหลอกให้เชื่อว่าเป็นระบบภายใน เมื่อคลิก “ดาวน์โหลดข้อความเสียง” หรือ “ดาวน์โหลดใบสั่งซื้อ” ระบบจะส่งไฟล์ JavaScript ที่ดูเหมือนไม่มีพิษภัย แต่จริง ๆ แล้วเป็นตัว dropper สำหรับมัลแวร์ชื่อ UpCrypter UpCrypter ไม่ใช่แค่มัลแวร์ธรรมดา — มันสามารถตรวจสอบว่าเครื่องกำลังถูกวิเคราะห์หรือรันในสภาพแวดล้อมจำลองหรือไม่ หากพบว่ากำลังถูกตรวจสอบ มันจะหยุดทำงานหรือรีสตาร์ทเครื่องทันทีเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ เมื่อมัลแวร์ฝังตัวสำเร็จ มันจะดาวน์โหลด Remote Access Tools (RATs) เช่น DCRat, PureHVNC และ Babylon RAT ซึ่งช่วยให้แฮกเกอร์ควบคุมเครื่องจากระยะไกลได้เต็มรูปแบบ โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้รู้ตัว ที่น่ากลัวคือ UpCrypter สามารถซ่อนโค้ดอันตรายไว้ในไฟล์ภาพ JPG และฝังตัวในระบบผ่าน Windows Registry เพื่อให้ทำงานต่อเนื่องแม้รีสตาร์ทเครื่อง แคมเปญนี้แพร่กระจายไปยังหลายประเทศและหลายอุตสาหกรรม เช่น การผลิต เทคโนโลยี การแพทย์ ก่อสร้าง ค้าปลีก และโรงแรม โดยมีจำนวนการตรวจจับเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในเวลาเพียงสองสัปดาห์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ แคมเปญฟิชชิ่งใช้ “อีเมลเสียงปลอม” และ “ใบสั่งซื้อปลอม” เพื่อหลอกให้ผู้ใช้คลิกไฟล์ HTML ➡️ เว็บไซต์ปลอมแสดงโลโก้และโดเมนอีเมลของบริษัทผู้ใช้เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ ➡️ เมื่อคลิก “ดาวน์โหลด” จะได้รับไฟล์ JavaScript ที่เป็น dropper สำหรับมัลแวร์ UpCrypter ➡️ UpCrypter สามารถตรวจสอบสภาพแวดล้อมและหลบเลี่ยงการตรวจจับ ➡️ มัลแวร์จะดาวน์โหลด RATs เช่น DCRat, PureHVNC และ Babylon RAT เพื่อควบคุมเครื่อง ➡️ โค้ดอันตรายสามารถซ่อนในไฟล์ภาพ JPG และฝังตัวผ่าน Windows Registry ➡️ แคมเปญนี้แพร่กระจายไปยังหลายประเทศ เช่น ออสเตรีย แคนาดา อินเดีย และอียิปต์ ➡️ อุตสาหกรรมที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ การผลิต เทคโนโลยี การแพทย์ ก่อสร้าง ค้าปลีก และโรงแรม ➡️ Fortinet แนะนำให้ใช้ระบบกรองอีเมลและฝึกอบรมพนักงานให้รู้เท่าทันฟิชชิ่ง ➡️ การตรวจสอบการใช้ PowerShell ที่เริ่มจาก Outlook.exe เป็นวิธีตรวจจับที่มีประสิทธิภาพ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ UpCrypter ยังมีเวอร์ชัน MSIL ที่สามารถโหลดมัลแวร์ผ่าน PowerShell และ DLL โดยไม่เขียนลงดิสก์ ➡️ เทคนิค steganography ที่ใช้ซ่อนโค้ดในภาพเป็นวิธีที่นิยมในมัลแวร์ยุคใหม่ ➡️ RATs อย่าง PureHVNC และ Babylon RAT มีความสามารถในการควบคุมหน้าจอและขโมยข้อมูลแบบเรียลไทม์ ➡️ การฝังตัวผ่าน Windows Registry ทำให้มัลแวร์สามารถรันได้ทุกครั้งที่เปิดเครื่อง ➡️ การใช้ HTML attachment เป็นจุดเริ่มต้นของการโจมตีเป็นเทคนิคที่ยังได้ผลดีในหลายองค์กร https://hackread.com/fake-voicemail-emails-install-upcrypter-malware-windows/

🎙️ เกมดีไม่ใช่แค่ไอเดียเจ๋ง แต่ต้องมี “กระบวนการที่ไม่ทำให้ทีมพัง” ในโลกของการพัฒนาเกม ความคิดสร้างสรรค์คือเชื้อเพลิง แต่ “กระบวนการ” คือเครื่องยนต์ ถ้าเครื่องยนต์ไม่ดี ต่อให้เติมเชื้อเพลิงเท่าไหร่ก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย บทความนี้เล่าถึง 4 วิธีที่สตูดิโอเกมระดับโลกใช้เพื่อเปลี่ยนจากความวุ่นวายเป็นความลื่นไหล ตั้งแต่การจ้างทีมภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ไปจนถึงการใช้ระบบอัตโนมัติและคลาวด์เพื่อให้ทีมทำงานร่วมกันได้แม้อยู่คนละซีกโลก สิ่งที่น่าสนใจคือ “การทำงานให้เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึง “ทำงานหนักขึ้น” แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดว่าอะไรควรทำเอง อะไรควรให้คนอื่นทำ และอะไรควรให้เครื่องทำแทน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ การพัฒนาเกมที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยการจัดการทรัพยากรและกระบวนการที่ดี ไม่ใช่แค่ความสามารถของทีม ➡️ การจ้างทีมภายนอก (outsourcing) ช่วยลดภาระในงานเฉพาะทาง เช่น 3D modeling, localization, QA และ audio ➡️ การใช้ Agile แบบปรับแต่งสำหรับเกม เช่น milestone-based sprint และ playable build ทุกรอบ ช่วยให้ทีมปรับตัวได้เร็ว ➡️ การใช้ automation เช่น CI/CD, asset optimization และ scripted QA ช่วยลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มเวลาให้ทีมโฟกัสกับ gameplay ➡️ การทำงานร่วมกันผ่านระบบคลาวด์ช่วยให้ทีมกระจายตัวทำงานได้โดยไม่ชนกัน เช่น asset library, version control และ real-time sync ➡️ การตั้งมาตรฐานการสื่อสารและโครงสร้างไฟล์ช่วยลดความสับสนในการทำงานข้ามทีม ➡️ การใช้ asynchronous workflow ช่วยให้ทีมในต่างเขตเวลาทำงานต่อกันได้โดยไม่ต้องรอ ➡️ การจัดการสิทธิ์และการสำรองข้อมูลในระบบคลาวด์ช่วยป้องกันการสูญเสียข้อมูลสำคัญของเกม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Unity และ Unreal Engine มีระบบ CI/CD plugin ที่ช่วย build และ deploy อัตโนมัติ ➡️ นักพัฒนาอิสระนิยมใช้ GitHub Actions และ Firebase Hosting เพื่อจัดการ release แบบ lean ➡️ การใช้ Trello หรือ Notion ร่วมกับ cloud asset library ช่วยให้ทีมติดตามงานได้แม้ไม่มี PM เต็มเวลา ➡️ การจ้างทีมภายนอกแบบ “creative partner” ให้ผลลัพธ์ดีกว่าการจ้างแบบ “task executor” ➡️ หลายสตูดิโอใช้ AI เพื่อช่วย QA เช่นการตรวจจับบั๊กจาก log หรือการทดสอบ UI อัตโนมัติ https://hackread.com/streamline-game-development-process-smart-solutions/

🎙️ เมื่อ AI ถูกจับใส่ลูป แล้วมันเขียนโค้ดไม่หยุดจนสร้างเครื่องมือใหม่ ในงาน YC Agents Hackathon ทีมงานกลุ่มหนึ่งเกิดไอเดียแปลกๆ: ถ้าเอา Claude Code (agent เขียนโค้ด) มาใส่ไว้ในลูป while แบบ headless แล้วปล่อยให้มันทำงานไปเรื่อยๆ จะเกิดอะไรขึ้น? คำตอบคือ...เกิด commit กว่า 1,000 รายการในข้ามคืน และสร้างเครื่องมือใหม่ชื่อว่า RepoMirror ที่สามารถพอร์ตโค้ดจาก React ไป Vue, จาก Python ไป TypeScript หรือแม้แต่จาก gRPC ไป REST ได้โดยอัตโนมัติ พวกเขาใช้คำสั่งง่ายๆ เช่น: 🔖 while :; do cat prompt.md | claude -p --dangerously-skip-permissions; done โดยให้ prompt ระบุว่าให้พอร์ตโค้ดจาก repo หนึ่งไปยังอีก repo หนึ่ง และให้ commit ทุกครั้งที่แก้ไฟล์ พร้อมเก็บ todo และแผนงานไว้ในโฟลเดอร์ .agent/ ผลลัพธ์คือ Claude ทำงานได้ดีเกินคาด — ไม่หลุด scope, ไม่ออกนอกเรื่อง, เขียน test เอง และบางครั้งถึงขั้น pkill ตัวเองเมื่อรู้ว่าติดลูปไม่จบ พวกเขายังสร้างเครื่องมือชื่อ repomirror ที่ช่วยตั้งค่า source/target repo และคำสั่ง sync ได้ง่ายๆ เช่น: 🔖 npx repomirror init --source-dir ./browser-use --target-dir ./browser-use-zig --instructions "convert browser use to Zig" และสามารถรันแบบลูปไม่รู้จบด้วย npx repomirror sync-forever แม้จะไม่สมบูรณ์แบบ แต่ก็เป็นหลักฐานว่า agent เขียนโค้ดสามารถทำงานจริงในระดับ production ได้ — แม้จะต้องปรับแต่ง prompt และแก้โค้ดบางส่วนเองก็ตาม ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ทีมงานใช้ Claude Code รันในลูป while เพื่อให้ทำงานแบบ headless โดยไม่หยุดพัก ➡️ สร้างเครื่องมือชื่อ RepoMirror สำหรับพอร์ตโค้ดข้ามภาษา/เฟรมเวิร์ก ➡️ ใช้ prompt ที่เรียบง่าย เช่น “พอร์ตจาก React ไป Vue” หรือ “จาก Python ไป TypeScript” ➡️ agent ทำ commit ทุกครั้งที่แก้ไฟล์ และเก็บ todo ไว้ในโฟลเดอร์ .agent/ ➡️ Claude สามารถเขียน test, ควบคุม scope และหยุดตัวเองเมื่อรู้ว่าติดลูป ➡️ มีการพอร์ตหลายโปรเจกต์ เช่น assistant-ui, browser-use, AI SDK จาก JS ไป Python ➡️ สร้างเครื่องมือ repomirror ที่ใช้คำสั่ง init และ sync เพื่อจัดการ repo ได้ง่าย ➡️ ใช้ VM บน GCP รันลูป overnight และใช้เงิน inference ประมาณ $800 ➡️ agent ทำ commit รวมกว่า 1,100 รายการในโปรเจกต์ต่างๆ ➡️ พบว่า prompt ที่สั้นและชัดเจนให้ผลลัพธ์ดีกว่าการเขียนยาวเกินไป ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Claude Code เป็น agent ที่พัฒนาโดย Anthropic สำหรับการเขียนโค้ดแบบ LLM ➡️ การใช้ headless agent ช่วยลดการแทรกแซงจากมนุษย์ แต่ต้องควบคุมด้วย prompt ที่ดี ➡️ การพอร์ตโค้ดข้ามภาษาโดยอัตโนมัติยังต้องการการตรวจสอบคุณภาพจากนักพัฒนา ➡️ การใช้ commit ต่อไฟล์ช่วยให้ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงได้ง่ายและย้อนกลับได้ ➡️ การใช้ .agent/ เป็น scratchpad ช่วยให้ agent มีพื้นที่เก็บแผนงานและสถานะ ⛔ agent ไม่สามารถสร้างโค้ดที่สมบูรณ์แบบได้เสมอ ต้องมีการปรับแต่งและตรวจสอบภายหลัง ⛔ prompt ที่ซับซ้อนเกินไปทำให้ agent ทำงานช้าลงและหลุดโฟกัส ⛔ บาง demo จาก Python ยังไม่สามารถทำงานได้ใน TypeScript อย่างสมบูรณ์ ⛔ การรัน agent แบบไม่หยุดพักอาจใช้ทรัพยากรสูงและมีค่าใช้จ่ายมาก ⛔ การใช้คำสั่ง --dangerously-skip-permissions อาจมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ⛔ การพึ่งพา agent โดยไม่ตรวจสอบผลลัพธ์อาจนำไปสู่บั๊กหรือช่องโหว่ในระบบ https://github.com/repomirrorhq/repomirror/blob/main/repomirror.md

🎙️ API ที่ดีไม่ควรฉลาดเกินไป — แค่ “น่าเบื่อ” ก็พอ ลองจินตนาการว่า API คือเครื่องมือช่างในกล่อง — คุณไม่อยากให้ไขควงมีฟีเจอร์ลับซ่อนอยู่ คุณแค่อยากให้มันหมุนได้ดีและไม่พังเมื่อใช้งาน Sean Goedecke เล่าไว้อย่างน่าสนใจว่า API ที่ดีควร “น่าเบื่อ” เพราะมันควรใช้งานได้โดยไม่ต้องคิดมาก ไม่ต้องอ่านเอกสารยาวเหยียด และไม่ต้องกลัวว่าพรุ่งนี้จะเปลี่ยนโครงสร้างจนโค้ดพัง แต่การออกแบบ API ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะมันต้องสมดุลระหว่าง “ความคุ้นเคย” กับ “ความยืดหยุ่น” และที่สำคัญที่สุดคือ “อย่าทำให้ผู้ใช้ต้องแก้โค้ดเพราะคุณเปลี่ยนใจ” เขายกตัวอย่างว่าแม้แต่การเปลี่ยนชื่อ field หรือย้ายตำแหน่งใน JSON ก็อาจทำให้ระบบ downstream พังทั้งแถบ เพราะฉะนั้นหลักการสำคัญคือ “WE DO NOT BREAK USERSPACE” ถ้าจำเป็นต้องเปลี่ยนจริงๆ ก็ต้องใช้ versioning — เช่น /v1/ กับ /v2/ — เพื่อให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะอยู่กับเวอร์ชันเดิมหรืออัปเกรด นอกจากนี้ยังมีเรื่องที่นักพัฒนามักมองข้าม เช่น การรองรับ idempotency เพื่อให้ retry ได้อย่างปลอดภัย, การตั้ง rate limit เพื่อป้องกัน abuse, และการใช้ cursor-based pagination เพื่อรองรับข้อมูลจำนวนมาก สุดท้าย เขาย้ำว่า API ที่ดีไม่สามารถช่วยผลิตภัณฑ์ที่แย่ได้ และผลิตภัณฑ์ที่ดีจะทำให้ผู้ใช้ยอมทนกับ API ที่แย่ — ดังนั้นจงโฟกัสที่ “สิ่งที่ API เชื่อมต่ออยู่” มากกว่าตัว API เอง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ API ที่ดีควร “น่าเบื่อ” เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจได้ทันทีโดยไม่ต้องอ่านเอกสาร ➡️ การเปลี่ยนแปลง API มีต้นทุนสูง เพราะอาจทำให้ระบบ downstream พัง ➡️ หลักการสำคัญคือ “WE DO NOT BREAK USERSPACE” — ห้ามเปลี่ยน field หรือโครงสร้างที่มีอยู่แล้ว ➡️ การเปลี่ยน API ควรใช้ versioning เช่น /v1/, /v2/ เพื่อให้ผู้ใช้เลือกได้ ➡️ API versioning เป็น “สิ่งจำเป็นแต่ยุ่งยาก” เพราะต้องดูแลหลายเวอร์ชันพร้อมกัน ➡️ API ที่ดีควรมี idempotency key เพื่อให้ retry ได้โดยไม่เกิดผลซ้ำ ➡️ ควรมี rate limit และ killswitch เพื่อป้องกันการใช้งานเกินขอบเขต ➡️ การใช้ cursor-based pagination เหมาะกับข้อมูลจำนวนมาก เพราะเร็วและเสถียรกว่า offset ➡️ ควรทำให้ field ที่ใช้ทรัพยากรสูงเป็น optional เช่น subscription status ➡️ GraphQL มีข้อดีเรื่องความยืดหยุ่น แต่ซับซ้อนและยากต่อผู้ใช้ทั่วไป ➡️ Internal API สามารถเปลี่ยนแปลงได้ง่ายกว่า เพราะควบคุมผู้ใช้ได้โดยตรง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ API versioning ช่วยให้สามารถอัปเดตระบบโดยไม่กระทบผู้ใช้เดิม ➡️ การจัดการ breaking changes ต้องมีแผนระยะยาวและการสื่อสารที่ชัดเจน ➡️ API-as-a-Service (APIaaS) ทำให้การจัดการเวอร์ชันเป็นเรื่องสำคัญในระบบขนาดใหญ่ ➡️ การใช้ header เช่น X-Limit-Remaining และ Retry-After ช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมการเรียก API ได้ดีขึ้น ➡️ การใช้ Redis สำหรับเก็บ idempotency key เป็นวิธีง่ายและมีประสิทธิภาพ https://bmitch.net/blog/2025-08-22-ghrc-appears-malicious/

ไทยปิดดีล! “มาริษ” เผยข้อตกลงซื้อ Gripen E/F มี “Offset Policy” หวังเสริมแกร่งอุตสาหกรรมป้องกันประเทศของไทย https://www.thai-tai.tv/news/21133/ . #มาริษเสงี่ยมพงษ์ #Gripen #ข่าวความมั่นคง #กระทรวงการต่างประเทศ #นโยบายชดเชยทางเศรษฐกิจ #ไทยไท

รวมพลังปกป้องน่านฟ้า! ผบ.ทอ.เผยโครงการ “Peace Burapha” ต้อนรับ Gripen E/F เสริมเขี้ยวเล็บฝูงบิน 102 โคราช ย้ำคำขวัญ "เราจะหยุดไพรีที่ห้าวหาญ" https://www.thai-tai.tv/news/21121/ . #GripenEF #กองทัพอากาศ #ฝูงบิน102 #PeaceBurapha #Gripen #ไทยไท

ความแข็งแกร่งที่งดงาม! เปิดตัวผ้าไหมไทยลาย "แม่ย่านาง Gripen" ผสานเครื่องบินขับไล่กับภูมิปัญญาไทย สะท้อนหัวใจนักสู้ของชาติ https://www.thai-tai.tv/news/21120/ . #Gripen #แม่ย่านางGripen #ผ้าไทย #กองทัพอากาศ #รวมใจไทยเป็นหนึ่งเดียว #ไทยไท

🎙️ กล้องที่ถ่ายภาพด้วยเวลา – เมื่อการถ่ายภาพรถไฟกลายเป็นศาสตร์แห่งการประมวลผล Daniel Lawrence ใช้กล้อง line scan เพื่อถ่ายภาพรถไฟที่เคลื่อนผ่านกล้องนิ่ง ๆ โดยกล้องจะมีแค่ 1–2 แถวพิกเซลที่สแกนต่อเนื่องในแนวตั้ง ขณะที่รถไฟเคลื่อนผ่านในแนวนอน ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงมาก และมีลักษณะพิเศษคือ “แถบแนวนอน” ที่เกิดจากฉากหลังซ้ำ ๆ เขาใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C ที่มีเซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 และบันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างละเอียดในภายหลัง การประมวลผลภาพจากกล้องนี้มีหลายขั้นตอน ตั้งแต่การตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ การประมาณความเร็ว การ resample ภาพ การ demosaic สี การลบแถบแนวตั้ง การลด noise การแก้ skew ไปจนถึงการปรับสี ซึ่งแต่ละขั้นตอนมีเทคนิคเฉพาะที่ต้องใช้ความเข้าใจทั้งด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด Daniel ยังทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบว่าบางครั้ง AI สร้างโค้ดที่ซับซ้อนเกินจำเป็น เช่น การใช้ tensor ขนาดมหึมา หรือการสร้าง matrix ที่กิน RAM จนหมด ทำให้เขาต้องกลับมาเขียนเองในหลายส่วน เขาแชร์ภาพรถไฟจากหลายประเทศ รวมถึง Renfe AVE, CR400AF, และรถไฟใต้ดินนิวยอร์ก พร้อมเปรียบเทียบกับงานของ Adam Magyar และ KR64 ที่ใช้กล้อง strip scan แบบฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟในญี่ปุ่น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กล้อง line scan ใช้แถวพิกเซลเดียวในการสแกนวัตถุที่เคลื่อนผ่าน ➡️ ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงและมีลักษณะ “แถบแนวนอน” จากฉากหลัง ➡️ ใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C เซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 ➡️ บันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อประมวลผลภายหลัง ➡️ ตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ด้วย energy function และการวิเคราะห์ gradient ➡️ ประมาณความเร็วโดยเปรียบเทียบ green channels และใช้ spline interpolation ➡️ resample ภาพด้วย Hann window เพื่อป้องกัน aliasing ➡️ demosaic สีด้วย bilinear interpolation และจัดการ offset ของ Bayer array ➡️ ลบแถบแนวตั้งด้วย weighted least squares และ exponential smoothing ➡️ ลด noise ด้วย patch-based denoising ที่ใช้ self-similarity ตลอดแถว ➡️ แก้ skew ด้วย Hough transform และ sampling ใหม่หลังการแก้ ➡️ ปรับสีด้วย matrix ที่ “เดาเอา” แต่ได้ผลลัพธ์ที่ดูดี ➡️ ใช้ Python และ numpy ในการเขียนโค้ด โดยแบ่งข้อมูลเป็น chunks ➡️ ทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบข้อจำกัดหลายจุด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ กล้อง line scan ใช้หลักการเดียวกับ photo finish camera ในการแข่งขันกีฬา ➡️ strip scan camera แบบฟิล์มต้องดึงฟิล์มด้วยความเร็วที่สัมพันธ์กับวัตถุ ➡️ Adam Magyar ใช้กล้องดิจิทัลในการถ่ายภาพใต้ดินที่มีแสงน้อย ➡️ KR64 ใช้กล้องฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟญี่ปุ่นอย่างต่อเนื่อง ➡️ Hann window เป็นหนึ่งใน window function ที่นิยมใช้ใน signal processing ➡️ patch-based denoising เป็นเทคนิคที่ใช้ในงานวิจัยด้านภาพ เช่น BM3D ➡️ Hough transform ใช้ในการตรวจจับเส้นตรงและ skew ในภาพ https://daniel.lawrence.lu/blog/y2025m09d21/

🎙️ จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้ สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด ➡️ agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM ➡️ ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก ➡️ agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution ➡️ เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search ➡️ สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด ➡️ context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง ➡️ MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools ➡️ agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode ➡️ mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench ➡️ การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent ➡️ การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI ➡️ บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent https://ghuntley.com/agent/

🎙️ เส้นทางลับของ SVG ที่นักพัฒนาเว็บควรรู้ ลองนึกภาพว่าคุณกำลังวาดภาพด้วยปากกาเวกเตอร์บนผืนผ้าใบดิจิทัล — นั่นแหละคือสิ่งที่ SVG <path> ทำได้ มันคือเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยให้เราสร้างเส้นโค้ง รูปทรงซับซ้อน และแม้แต่แอนิเมชันที่น่าทึ่งได้ด้วยคำสั่งไม่กี่ตัว Josh Comeau พาเราเดินทางผ่านโลกของคำสั่ง SVG path ตั้งแต่พื้นฐานอย่าง M (Move) และ L (Line) ไปจนถึงคำสั่งโค้งขั้นสูงอย่าง Q, C, A และคำสั่งพิเศษอย่าง T, S, Z ที่ช่วยให้เส้นทางของเราลื่นไหลและปิดปลายได้อย่างสวยงาม เขาเปรียบเทียบแต่ละคำสั่งเหมือนขั้นตอนในสูตรอาหาร — ตัวอักษรคือคำสั่ง ส่วนตัวเลขคือส่วนผสมที่กำหนดตำแหน่งและทิศทางของเส้นทาง นอกจากนี้ยังมีคำแนะนำที่น่าสนใจ เช่น การใช้ whitespace เพื่อให้อ่านโค้ดง่ายขึ้น, การใช้ relative commands เพื่อเลื่อนตำแหน่งแบบสัมพันธ์ และการจัดการกับมุมแหลมที่อาจทำให้เส้นดูผิดปกติ สุดท้าย Josh ยังแนะนำคอร์ส “Whimsical Animations” ที่จะสอนการใช้ SVG path เพื่อสร้างแอนิเมชันระดับเทพ พร้อมเทคนิคที่เขาใช้จริงในงานของตัวเอง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ SVG <path> เป็นเครื่องมือหลักในการวาดเส้นโค้งและรูปทรงที่ซับซ้อน ➡️ คำสั่งพื้นฐาน ได้แก่ M (Move), L (Line), Q (Quadratic Bézier), C (Cubic Bézier), A (Arc) ➡️ คำสั่งพิเศษ เช่น Z (ปิดเส้นทาง), T และ S (ช่วยให้เส้นโค้งต่อเนื่อง) ➡️ คำสั่งมีทั้งแบบ absolute (ตัวใหญ่) และ relative (ตัวเล็ก) ➡️ การใช้ whitespace และ comma ช่วยให้อ่านโค้ดง่ายขึ้น โดยไม่กระทบขนาดไฟล์ ➡️ Arc command มีพารามิเตอร์หลายตัว เช่น rx, ry, rotation, large-arc-flag, sweep-flag ➡️ การใช้ stroke-miterlimit ปรับมุมแหลมให้ไม่ถูกตัดเป็น bevel ➡️ การใช้ Bézier curve ต้องระวัง “ข้อศอก” ที่เกิดจากการเชื่อมเส้นไม่สมูธ ➡️ คำสั่ง T และ S ช่วยให้เส้นโค้งต่อเนื่องโดยคำนวณ control point อัตโนมัติ ➡️ Josh เปิดคอร์ส “Whimsical Animations” สำหรับผู้สนใจแอนิเมชันด้วย SVG ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SVG <path> เป็นพื้นฐานของการสร้างไอคอน, โลโก้, และ UI ที่ตอบสนอง ➡️ Bézier curve ถูกใช้ใน CSS transition และ motion design อย่างแพร่หลาย ➡️ Arc command มีความซับซ้อนสูง และมักถูกแทนด้วย <ellipse> หากไม่ต้องการควบคุมทิศทาง ➡️ การใช้ relative commands เหมาะกับการสร้างรูปแบบที่ต้องเลื่อนตำแหน่งบ่อย ➡️ SVG path สามารถใช้ร่วมกับ JavaScript เพื่อสร้างแอนิเมชันแบบ interactive ได้ https://www.joshwcomeau.com/svg/interactive-guide-to-paths/

🎙️ เมื่อแชตบอตกลายเป็นช่องทางเจาะระบบ – และคำถามธรรมดาอาจเปิดประตูให้แฮกเกอร์ Lenovo เปิดตัวแชตบอต Lena เพื่อช่วยลูกค้าในระบบสนับสนุน โดยใช้ GPT-4 เป็นแกนหลักในการตอบคำถาม แต่สิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นนวัตกรรมกลับกลายเป็นช่องโหว่ร้ายแรง เมื่อทีมวิจัยจาก Cybernews พบว่า Lena สามารถถูกหลอกให้สร้างโค้ด HTML อันตรายผ่าน prompt เพียง 400 ตัวอักษร แฮกเกอร์ใช้เทคนิค prompt injection โดยเริ่มต้นด้วยคำถามเกี่ยวกับสินค้า แล้วแทรกคำสั่งให้ Lena ตอบกลับในรูปแบบ HTML พร้อมฝังโค้ด JavaScript ที่ขโมย session cookie เมื่อภาพไม่สามารถโหลดได้ เมื่อเจ้าหน้าที่สนับสนุนเปิดดูการสนทนา โค้ดนั้นจะทำงานทันทีใน browser ของพวกเขา ทำให้แฮกเกอร์สามารถเข้าถึงระบบสนับสนุนของบริษัทได้โดยไม่ต้องเจาะระบบโดยตรง Melissa Ruzzi จาก AppOmni เตือนว่า AI ที่มีสิทธิ์แก้ไขข้อมูลโดยไม่มีการควบคุม อาจกลายเป็นช่องทางโจมตีที่ร้ายแรง และ Arjun Chauhan จาก Everest Group เสริมว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังมอง AI เป็น “โครงการทดลอง” มากกว่าระบบที่ต้องมีมาตรการความปลอดภัยจริงจัง ช่องโหว่นี้ไม่ใช่แค่การขโมย cookie แต่สามารถนำไปสู่การติดตั้ง keylogger, redirect ไปยังเว็บ phishing หรือแม้แต่การฝัง backdoor เพื่อเคลื่อนย้ายภายในเครือข่ายองค์กร Lenovo ยอมรับช่องโหว่และแก้ไขทันทีหลังได้รับการแจ้งเตือนจากนักวิจัย แต่เหตุการณ์นี้สะท้อนถึง blind spot ด้านความปลอดภัยของ AI ที่องค์กรทั่วโลกกำลังเผชิญ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Lenovo chatbot Lena ถูกพบว่ามีช่องโหว่ XSS จากการตอบสนองต่อ prompt ที่ถูกออกแบบมาอย่างเจาะจง ➡️ ช่องโหว่เกิดจากการ sanitization ของ input และ output ที่ไม่เพียงพอ ➡️ แฮกเกอร์สามารถฝังโค้ด JavaScript ผ่าน HTML ที่ Lena สร้างขึ้น ➡️ โค้ดจะทำงานเมื่อเจ้าหน้าที่สนับสนุนเปิดดูการสนทนา ทำให้ session cookie ถูกขโมย ➡️ ช่องโหว่นี้สามารถนำไปสู่การติดตั้ง keylogger, redirect ไปยังเว็บ phishing และฝัง backdoor ➡️ Lena ใช้ GPT-4 เป็นแกนหลักในการตอบคำถามลูกค้า ➡️ Lenovo ได้รับแจ้งจากนักวิจัยและดำเนินการแก้ไขทันที ➡️ ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า AI ควรได้รับการดูแลด้านความปลอดภัยเทียบเท่ากับแอปพลิเคชันทั่วไป ➡️ ช่องโหว่นี้สะท้อนถึง blind spot ในการออกแบบระบบ AI ที่เน้นความเร็วมากกว่าความปลอดภัย ➡️ การโจมตีใช้ prompt เพียง 400 ตัวอักษรในการเจาะระบบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cybernews และ CybersecurityNews รายงานว่า Lena สามารถรันสคริปต์บนเครื่องขององค์กรได้ ➡️ ช่องโหว่สามารถขยายผลไปยังระบบอื่นในเครือข่ายผ่าน lateral movement ➡️ OWASP จัด prompt injection เป็นช่องโหว่อันดับหนึ่งใน AI systems ➡️ ปริมาณ bot traffic แซงหน้าการใช้งานของมนุษย์ในปี 2024 คิดเป็น 51% ของทั้งหมด ➡️ การป้องกันต้องใช้ CSP headers, whitelisting, และ context-aware validation https://www.csoonline.com/article/4043005/lenovo-chatbot-breach-highlights-ai-security-blind-spots-in-customer-facing-systems.html

🧨 DripDropper – มัลแวร์สายแสบที่ “เจาะแล้วเย็บ” เพื่อครองเซิร์ฟเวอร์ มัลแวร์ตัวใหม่ชื่อว่า DripDropper ถูกค้นพบโดยทีม Red Canary ซึ่งมีพฤติกรรมแปลกประหลาด: มันเจาะช่องโหว่ใน Apache ActiveMQ เพื่อเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ Linux จากนั้น...มัน “แพตช์” ช่องโหว่นั้นเอง เพื่อกันไม่ให้แฮกเกอร์คนอื่นเข้ามาได้อีก ช่องโหว่ที่ใช้คือ CVE-2023-46604 ซึ่งเป็นช่องโหว่ระดับวิกฤตในโปรโตคอล OpenWire ของ ActiveMQ ที่เปิดให้รันคำสั่ง shell ได้โดยไม่ต้องยืนยันสิทธิ์ แม้จะถูกแพตช์มาตั้งแต่ปี 2023 แต่ยังมีหลายระบบที่ไม่ได้อัปเดต หลังจากเจาะเข้าไปได้ DripDropper จะติดตั้ง Sliver implant เพื่อควบคุมระบบแบบลับ ๆ และเปลี่ยนค่า sshd ให้สามารถล็อกอินแบบ root ได้ จากนั้นจะดาวน์โหลดไฟล์มัลแวร์ที่ถูกเข้ารหัสไว้จาก Dropbox โดยใช้ bearer token แบบ hardcoded DripDropper จะปล่อยไฟล์มัลแวร์สองตัว: ตัวแรกใช้ cron job เพื่อรันอย่างต่อเนื่องและติดต่อ Dropbox เพื่อรับคำสั่งใหม่ ส่วนตัวที่สองมีชื่อสุ่ม 8 ตัวอักษร และปรับแต่ง SSH เพื่อเปิดช่องทางลับผ่านบัญชี “games” สุดท้าย มัลแวร์จะดาวน์โหลดไฟล์ JAR ที่ถูกแพตช์จาก Apache Maven เพื่อแทนที่ไฟล์เดิมที่มีช่องโหว่ ทำให้ระบบดูเหมือนปลอดภัยจาก vulnerability scanner แต่จริง ๆ แล้วถูกควบคุมโดยแฮกเกอร์ไปแล้ว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ DripDropper เป็นมัลแวร์ที่โจมตีระบบ Linux ผ่านช่องโหว่ CVE-2023-46604 ใน Apache ActiveMQ ➡️ ช่องโหว่นี้เปิดให้รันคำสั่ง shell โดยไม่ต้องยืนยันสิทธิ์ ➡️ หลังเจาะเข้าไป มัลแวร์จะติดตั้ง Sliver implant เพื่อควบคุมระบบ ➡️ ปรับแต่ง sshd ให้ล็อกอินแบบ root ได้ ➡️ ดาวน์โหลดมัลแวร์จาก Dropbox โดยใช้ bearer token แบบ hardcoded ➡️ DripDropper เป็นไฟล์ PyInstaller ELF ที่ต้องใช้รหัสผ่านในการรัน ➡️ ปล่อยไฟล์มัลแวร์สองตัว: ตัวหนึ่งใช้ cron job และอีกตัวปรับแต่ง SSH ผ่านบัญชี “games” ➡️ ดาวน์โหลดไฟล์ JAR ที่ถูกแพตช์จาก Apache Maven เพื่อปิดช่องโหว่ ➡️ การแพตช์ช่องโหว่ช่วยปิดทางให้แฮกเกอร์คนอื่นเข้าไม่ได้ และหลบการตรวจจับ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Sliver เป็นเครื่องมือ pentest ที่ถูกใช้โดยแฮกเกอร์เพื่อควบคุมระบบแบบลับ ➡️ การใช้ Dropbox เป็นช่องทางควบคุมมัลแวร์พบในมัลแวร์อื่น เช่น CHIMNEYSWEEP และ Mustang Panda ➡️ การแพตช์หลังการโจมตีเคยเกิดขึ้นในยุค 1990s ระหว่างกลุ่มไวรัสที่แข่งขันกัน ➡️ ช่องโหว่ CVE-2023-46604 ได้รับคะแนน CVSS 10 เต็ม ถือว่าอันตรายสูงสุด ➡️ การใช้ cron job ใน /etc/cron.* เป็นวิธีทั่วไปในการทำให้มัลแวร์รันต่อเนื่อง ➡️ การเปลี่ยน shell ของบัญชี “games” เป็น /bin/sh เปิดช่องให้รันคำสั่งลับ https://hackread.com/dripdropper-malware-exploits-linux-flaw-patche-lock-out/