แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3 ตอนที่ 12 นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3” ตอนที่ 12 ปัจจัยสุดท้าย ที่จะตามประเมินกันคือ เรื่องกองกำลัง ซึ่งมีทั้งในระบบและนอกระบบ สำหรับกองกำลังในระบบ เป็นเรื่องที่ประเมินยาก เนื่องจากความแตกต่างทางข้อมูลของของแต่ละแหล่งที่มา ซึ่งแน่นอน มีทั้งการซ่อนตัวเลขไม่ให้อีกฝ่ายรู้ความจริง หรือแต่งให้ดูดีกว่าเป็นจริง จึงเป็นเรื่องที่ยากจะยืนยัน ตัวเลขที่จะนำมาแสดงต่อไปนี้ ผมได้มาจากหลายแหล่ง มีทั้งเวบด้านทหาร และข้อมูลที่มีผู้รู้ทางด้านนี้ส่งมาให้ ผมใช้ตัวเลขที่ประเมินจากทุกแหล่งข้อมูลที่ได้ มาเปรียบเทียบ และ ประมาณความเป็นไปได้นะครับ ฝ่ายอเมริกา 5 อันดับแรก – อเมริกา มีประมาณ 2.2 ล้านนาย – เกาหลีใต้ มีประมาณ 1 ล้านนาย – อังกฤษ มีประมาณ 4 แสนนาย – ฝรั่งเศษ มีประมาณ 4 แสนนาย – ออสเตรเลีย มีประมาณ 3.5 แสนนาย – ที่เหลือรวมๆกันของพันธมิตร มีประมาณ 2 ล้านนาย รวมทั้งหมดประมาณ 7 ล้านนาย ส่วนกองกำลังในระบบ ของฝ่ายรัสเซีย 5 อันดับแรก – จีน มีประมาณ 4.3 ล้านนาย – รัสเซีย มีประมาณ 3.2 ล้านนาย – อินเดีย มีประมาณ 3.4 ล้านนาย – เกาหลีเหนือ มีประมาณ 2 ล้านนาย – อิหร่าน มีประมาณ 3 ล้านนาย – ที่เหลือรวมๆกันของพันธมิตร มีประมาณ 2 ล้านนาย รวมทั้งหมดประมาณ 18 ล้านนาย สรุป กองกำลังในระบบ หรือประจำกองทัพ ระหว่างฝ่ายอเมริกากับฝ่ายรัสเซีย อัตราส่วนประมาณ 1: 2.5 ฝ่ายรัสเซียมีมากกว่าฝ่ายอเมริกากว่าเท่าครึ่ง คงพอเห็นแล้วว่า มีจำนวนพันธมิตรมาก ก็เรื่องหนึ่ง แต่เวลาทำสงคราม จำนวนนักรบ อาจสำคัญกว่าเพื่อนที่เป็นภาระรุงรังนะครับ เกี่ยวกับเรื่องกองกำลังนั้น อเมริกาเลิกระบบทหารเกณฑ์ไปแล้ว มีแต่ทหารสมัคร ขณะที่รัสเซีย จีน เกาหลีเหนือ และ อิหร่าน ยังมีระบบทหารเกณฑ์ตามกฏหมายอยู่ ซึ่งจะทำให้ทั้ง 4 ประเทศ สามารถเรียกทหารสำรอง และทหารเกณฑ์ได้อีกหลายสิบล้านนาย ยังมีตัวแปรที่มีกองกำลังขนาดใหญ่ ที่ผมไม่ได้ใส่ไป 2 ประเทศ คือ บราซิล และตุรกี บราซิล นั้น อยู่ระหว่างจะเป็นกลาง หรือเข้ากับฝ่ายรัสเซีย มีกองกำลังประมาณ 4 แสนคน ส่วนตุรกีนั้น ด้วยความเป็นนก 2 หัว ชอบเล่นเกมเสียว ตุรกียังเล่นเสียวต่อ ไม่ตัดสินใจ มีกองกำลังประมาณ 6 แสนคน สำหรับไทยแลนด์ แดนสมันน้อยนั้น ผมไม่ได้เอามาใส่อยู่ฝ่ายใดเลย เพราะไม่สามารถคาดเดาความลึกซึ้งยาวไกลในวิสัยทัศน์ของท่านผู้นำได้ ไม่แตะดีกว่าครับ ได้แต่แอบหวังว่า พระสยามเทวาธิราชท่านคงดลใจให้ไปถูกทาง เพื่อให้สมันน้อยรอดพ้นจากอันตราย สวัสดีครับ คนเล่านิทาน 5 ธค. 2557

ชมอีกครั้งคลิปเหตุการณ์หาดูยากย้อนรอยประวัติศาสตร์การลี้ภัยครั้งใหญ่ของชาวกัมพูชากว่าครึ่งล้านคน ที่ต้องหนีสงครามกลางเมืองและการฆ่าล้างเผ่าพันธุ์จากยุคเขมรแดง (พ.ศ. 2518 และ 2522) เข้ามาอาศัยในค่ายอพยพตามแนวชายแดนไทย-กัมพูชา โดยมีรัฐบาลไทยและองค์กรโลกคอยให้ความช่วยเหลือดูแลถึง 7 ค่ายอพยพหลัก อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดังกล่าวได้ชี้ให้เห็นถึงปัญหาที่ยังคงดำเนินอยู่ในปัจจุบัน เมื่อผู้ลี้ภัยบางส่วนไม่ยอมกลับประเทศ และมีกรณีพิพาทอ้างสิทธิ์ครอบครองและรุกล้ำที่ดินของคนไทย ซึ่งเป็นเจ้าของดั้งเดิมตามแนวชายแดน อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000098169 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

🧮 “เซิร์ฟเวอร์ AI 10.8kW จาก Sparkle – ทางเลือกใหม่แทน GPU แพงจาก NVIDIA” ในยุคที่การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องใช้พลังการประมวลผลมหาศาล แต่ GPU ระดับสูงจาก NVIDIA เช่น H100 หรือ B200 กลับมีราคาสูงจนหลายองค์กรเอื้อมไม่ถึง ล่าสุดบริษัท Sparkle จากไต้หวันได้เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ “C741-6U-Dual 16P” ที่ใช้ Intel GPU ถึง 32 ตัว พร้อมหน่วยความจำรวม 768GB VRAM และระบบจ่ายไฟ 10,800W เพื่อรองรับงาน AI อย่างต่อเนื่อง เซิร์ฟเวอร์นี้ใช้กราฟิกการ์ด Arc Pro B60 Dual ซึ่งแต่ละใบมี GPU สองตัวจากสถาปัตยกรรม Battlemage รวมแล้วให้พลัง GPU core ถึง 81,920 คอร์ พร้อมรองรับ PCIe 5.0 x8 เต็มทุกช่องผ่าน Microchip switch เพื่อหลีกเลี่ยงคอขวดในการส่งข้อมูล ระบบรองรับ Intel Xeon Scalable Gen 4 หรือ Gen 5 พร้อมแรม DDR5 สูงสุด 8TB และมีระบบระบายความร้อนด้วยพัดลมถึง 15 ตัว เพื่อให้สามารถทำงานหนักได้ต่อเนื่องโดยไม่ร้อนเกินไป แม้ยังไม่มีข้อมูลด้านราคาหรือประสิทธิภาพในการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ แต่ Sparkle ตั้งใจให้เซิร์ฟเวอร์นี้เป็นทางเลือกสำหรับนักวิจัยและองค์กรที่ต้องการพลังประมวลผลแบบขนานในราคาที่เข้าถึงได้ ✅ สเปกเด่นของ Sparkle C741-6U-Dual 16P ➡️ ใช้ Arc Pro B60 Dual จำนวน 16 ใบ รวมเป็น 32 Intel GPUs ➡️ รวม VRAM ได้สูงสุด 768GB ➡️ ใช้ PCIe 5.0 x8 เต็มทุกช่องผ่าน Microchip switch ➡️ รองรับ Intel Xeon Gen 4/5 และ DDR5 สูงสุด 8TB ✅ ระบบพลังงานและระบายความร้อน ➡️ ใช้ power supply แบบ titanium 2,700W จำนวน 5 ตัว รวม 10,800W ➡️ รุ่นเล็กใช้ 2,400W จำนวน 4 ตัว รวม 7,200W ➡️ มีพัดลมระบายความร้อนถึง 15 ตัวในแชสซีขนาด 6U ✅ การเชื่อมต่อและการขยาย ➡️ รองรับ dual M.2, NVMe และ SATA bays สำหรับ local storage ➡️ GPU เชื่อมต่อกับ CPU ผ่าน PCIe 5.0 x8 โดยตรงหรือผ่าน switch ➡️ ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI และการประมวลผลแบบขนาน ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ยังไม่มีข้อมูล benchmark สำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ ⛔ ประสิทธิภาพของ Arc Pro B60 ยังไม่เทียบเท่า H100/B200 ⛔ Ecosystem ของ Intel GPU ยังไม่แข็งแรงเท่า CUDA ของ NVIDIA ⛔ ราคายังไม่เปิดเผย ต้องสอบถามโดยตรงกับผู้ผลิต https://www.techradar.com/pro/cant-afford-nvidias-expensive-ai-accelerators-then-consider-this-10-8kw-server-cluster-with-32-intel-gpus-and-768gb-vram

💾 “TDK เปิดตัวชิป AI แบบแอนะล็อก – เรียนรู้แบบเรียลไทม์ ท้าทายมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบ!” จากอดีตที่เคยเป็นแบรนด์เทปเสียงในยุค 80s วันนี้ TDK กลับมาอีกครั้งในบทบาทใหม่ ด้วยการเปิดตัว “ชิป AI แบบแอนะล็อก” ที่สามารถเรียนรู้แบบเรียลไทม์ และถึงขั้นสามารถทำนายการเคลื่อนไหวของมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบได้อย่างแม่นยำ ชิปนี้ถูกพัฒนาโดย TDK ร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด โดยใช้แนวคิด “reservoir computing” ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะสมองส่วน cerebellum ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลแบบต่อเนื่องและการตอบสนองอย่างรวดเร็ว แตกต่างจากโมเดล deep learning ทั่วไปที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลบนคลาวด์และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชิปนี้ใช้วงจรแอนะล็อกในการประมวลผลสัญญาณแบบธรรมชาติ เช่น การแพร่กระจายของคลื่น ทำให้สามารถเรียนรู้และตอบสนองได้ทันทีด้วยพลังงานต่ำมาก TDK เตรียมนำชิปนี้ไปโชว์ในงาน CEATEC 2025 ที่ญี่ปุ่น โดยจะมีอุปกรณ์สาธิตที่ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว และใช้ชิป AI ในการทำนายว่าผู้เล่นจะออก “ค้อน กรรไกร หรือกระดาษ” ก่อนที่เขาจะทันได้ออกมือจริง ๆ ✅ จุดเด่นของชิป AI แบบแอนะล็อกจาก TDK ➡️ ใช้แนวคิด reservoir computing ที่เลียนแบบสมองส่วน cerebellum ➡️ ประมวลผลข้อมูลแบบ time-series ด้วยความเร็วสูงและพลังงานต่ำ ➡️ ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ เหมาะกับงาน edge computing เช่น อุปกรณ์สวมใส่, IoT, ระบบอัตโนมัติ ✅ การสาธิตในงาน CEATEC 2025 ➡️ อุปกรณ์ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว ➡️ ใช้ชิป AI ทำนายการออกมือในเกมเป่ายิ้งฉุบแบบเรียลไทม์ ➡️ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเรียนรู้และตอบสนองทันที ✅ ความร่วมมือและเป้าหมายของ TDK ➡️ พัฒนาร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด ➡️ ต้องการผลักดัน reservoir computing สู่การใช้งานเชิงพาณิชย์ ➡️ เตรียมนำไปใช้ในแบรนด์ SensEI และธุรกิจระบบเซนเซอร์ของ TDK ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ reservoir computing ยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องการการพิสูจน์ในระดับอุตสาหกรรม ⛔ การประยุกต์ใช้งานจริงอาจต้องปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละอุปกรณ์ ⛔ ความแม่นยำในการทำนายยังขึ้นอยู่กับคุณภาพของเซนเซอร์และการเรียนรู้ ⛔ การแข่งขันจากเทคโนโลยี AI แบบดิจิทัลที่มี ecosystem แข็งแรงกว่า https://www.techradar.com/pro/remember-audio-tapes-from-tdk-they-just-developed-an-analog-reservoir-ai-chip-that-does-real-time-learning-and-will-even-challenge-humans-at-a-game-of-rock-paper-scissors

🌀 "AMD Sound Wave – APU พลัง ARM ที่อาจเปลี่ยนเกมพกพาในอนาคต” แม้ AMD เคยยืนยันว่า ARM ไม่ได้มีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพเหนือ x86 โดยตรง แต่ล่าสุดกลับมีข้อมูลจาก shipping manifest ที่เผยว่า AMD กำลังพัฒนา SoC ใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม ARM ภายใต้โค้ดเนม “Sound Wave” ชิปนี้มาในแพ็กเกจ BGA 1074 ขนาดเล็กเพียง 32 × 27 มม. เหมาะกับอุปกรณ์พกพาอย่างแล็ปท็อปหรือเกมคอนโซลแบบ handheld โดยใช้ซ็อกเก็ต FF5 ซึ่งเป็นรุ่นใหม่ที่มาแทน FF3 ที่เคยใช้ใน Steam Deck Sound Wave คาดว่าจะใช้สถาปัตยกรรมแบบ big.LITTLE โดยมี 2 P-Core และ 4 E-Core รวมเป็น 6 คอร์ พร้อมกราฟิก RDNA 3.5 สูงสุด 4 CUs และทำงานในพลังงานเพียง 10W ซึ่งเหมาะกับการเล่นเกมต่อเนื่องบนแบตเตอรี่ แม้ยังไม่มีข้อมูลชัดเจนว่า AMD จะนำชิปนี้ไปใช้ในผลิตภัณฑ์ใด แต่การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงการแข่งขันที่ร้อนแรงในตลาด ARM ระหว่าง AMD, Qualcomm และ NVIDIA ที่ต่างเตรียมเปิดตัวชิปใหม่สำหรับอุปกรณ์พกพาและ AI ✅ AMD พัฒนา APU สถาปัตยกรรม ARM ➡️ โค้ดเนม “Sound Wave” ปรากฏใน shipping manifest ล่าสุด ➡️ ใช้แพ็กเกจ BGA 1074 ขนาด 32 × 27 มม. ➡️ เหมาะกับ embedded systems และอุปกรณ์พกพา ✅ สเปกเบื้องต้นของ Sound Wave ➡️ ใช้ซ็อกเก็ต FF5 แทน FF3 ที่เคยใช้ใน Steam Deck ➡️ big.LITTLE architecture: 2 P-Core + 4 E-Core ➡️ กราฟิก RDNA 3.5 สูงสุด 4 CUs ➡️ TDP เพียง 10W พร้อมตัวเลือกปรับแต่งตามลูกค้า ✅ ความเป็นไปได้ในการใช้งาน ➡️ อาจใช้ใน handheld gaming, Chromebook หรืออุปกรณ์ IoT ➡️ รองรับการเล่นเกมต่อเนื่องบนแบตเตอรี่ ➡️ อาจเป็นคู่แข่งของ Snapdragon X Elite และ NVIDIA Grace ✅ แนวโน้มตลาด ARM ➡️ ARM กำลังขยายจากมือถือสู่ PC และเซิร์ฟเวอร์ ➡️ Apple M-series เป็นตัวอย่างความสำเร็จของ ARM บน desktop ➡️ AMD อาจใช้ Sound Wave เป็นจุดเริ่มต้นในการบุกตลาด ARM https://www.techpowerup.com/341848/amd-sound-wave-arm-powered-apu-appears-in-shipping-manifests

⚙️ “MRAM เจเนอเรชันใหม่ – พลิกวงการหน่วยความจำด้วยชั้นทังสเตน เร็วแรงเทียบ SRAM แต่กินไฟต่ำกว่า” ในโลกของหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ เรามักได้ยินชื่อของ DRAM และ SRAM เป็นหลัก แต่ตอนนี้มีผู้ท้าชิงรายใหม่ที่กำลังมาแรงอย่าง “MRAM” หรือ Magnetoresistive RAM ซึ่งล่าสุดนักวิจัยได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ที่ใช้ “ชั้นทังสเตน” (Tungsten Layer) เพื่อเพิ่มความเร็วในการสลับบิต (bit flipping) ให้เทียบเท่ากับ SRAM แต่ใช้พลังงานต่ำกว่ามาก MRAM เป็นหน่วยความจำแบบไม่ลบเลือน (non-volatile) ซึ่งหมายความว่ามันสามารถเก็บข้อมูลได้แม้ไม่มีไฟฟ้า ต่างจาก DRAM ที่ต้องรีเฟรชตลอดเวลา หรือ SRAM ที่เร็วแต่กินไฟสูงและมีขนาดใหญ่ การใช้ชั้นทังสเตนในโครงสร้างของ MRAM ช่วยให้สามารถควบคุมสนามแม่เหล็กได้แม่นยำขึ้น ทำให้การเขียนข้อมูลเร็วขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง ซึ่งเป็นก้าวกระโดดสำคัญในการพัฒนา MRAM ให้สามารถใช้งานในระดับเดียวกับหน่วยความจำหลัก (main memory) ได้ในอนาคต หากเทคโนโลยีนี้ถูกนำไปผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้สำเร็จ มันอาจเปลี่ยนโฉมหน้าของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ เพราะจะได้หน่วยความจำที่เร็วเท่า SRAM แต่ประหยัดพลังงานและไม่ลบเลือนเหมือน SSD ✅ MRAM คืออะไร ➡️ ย่อมาจาก Magnetoresistive Random Access Memory ➡️ เป็นหน่วยความจำแบบ non-volatile ที่ใช้สนามแม่เหล็กในการเก็บข้อมูล ➡️ รวมข้อดีของ DRAM (เร็ว) และ Flash (ไม่ลบเลือน) เข้าด้วยกัน ✅ ความก้าวหน้าล่าสุด ➡️ นักวิจัยพัฒนา MRAM ที่ใช้ชั้นทังสเตนเพื่อควบคุมสนามแม่เหล็ก ➡️ ทำให้สามารถสลับบิตได้เร็วเทียบเท่า SRAM ➡️ ใช้พลังงานต่ำกว่าหน่วยความจำแบบเดิมอย่างมีนัยสำคัญ ✅ ศักยภาพของ MRAM ในอนาคต ➡️ อาจแทนที่ DRAM และ SRAM ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ➡️ เหมาะกับอุปกรณ์พกพาและ IoT ที่ต้องการประหยัดพลังงาน ➡️ มีความทนทานสูงและอายุการใช้งานยาวนานกว่าหน่วยความจำแบบ Flash ‼️ ความท้าทายในการผลิต ⛔ การผลิต MRAM ยังมีต้นทุนสูงเมื่อเทียบกับ DRAM ⛔ การควบคุมสนามแม่เหล็กในระดับนาโนเมตรต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง ⛔ การนำไปใช้ในระดับ mass production ยังต้องใช้เวลาและการทดสอบเพิ่มเติม https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/next-gen-mram-breakthrough-using-a-tungsten-layer-can-flip-bits-at-sram-rivalling-speeds-with-very-low-power-researchers-claim-true-next-gen-breakthrough

ตลาดบริการแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูล: พลิกโฉมเศรษฐกิจดิจิทัลด้วยพลังของข้อมูล ในยุคดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจทั่วโลกต่างมองหาวิธีในการแบ่งปันและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ตลาด บริการแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูล (Data Exchange Platform Services Market) จึงกลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัลยุคใหม่ โดยช่วยให้บริษัท หน่วยงานรัฐบาล และสตาร์ทอัพ สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อย่างโปร่งใส ปลอดภัย และรวดเร็ว https://www.marketresearchfuture.com/reports/data-exchange-platform-services-market-23989 แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำหน้าที่เป็น “สะพานเชื่อมข้อมูล” ระหว่างองค์กร โดยมีระบบเข้ารหัสและการควบคุมสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล เพื่อป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวและการรั่วไหลของข้อมูล ผู้ใช้งานสามารถแชร์ข้อมูลเชิงลึก เช่น ข้อมูลผู้บริโภค ข้อมูลตลาด และข้อมูลอุตสาหกรรม เพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจัยที่ผลักดันการเติบโตของตลาด หนึ่งในแรงขับเคลื่อนหลักคือ การเติบโตของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ บิ๊กดาต้า (Big Data) ซึ่งต้องอาศัยข้อมูลปริมาณมหาศาลจากหลายแหล่งเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก นอกจากนี้ การเพิ่มขึ้นของกฎระเบียบด้านความปลอดภัยข้อมูล เช่น GDPR และ PDPA ทำให้องค์กรต้องพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ปลอดภัยและโปร่งใสมากขึ้น ในภาคอุตสาหกรรม เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และพลังงาน แพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูลถูกใช้เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลการทำธุรกรรม ข้อมูลผู้ป่วย และข้อมูลการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจเร็วขึ้นและลดความเสี่ยงจากข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน

ถอดรหัสโอกาสทางการตลาด: ข้อมูลเชิงลึกสำคัญจากงานวิจัยตลาดโรคนอนไม่หลับ งานวิจัยตลาดโรคนอนไม่หลับล่าสุดชี้ให้เห็นว่าความคาดหวังของผู้ป่วยที่เปลี่ยนแปลงไปและการบูรณาการเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการรักษา งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าโรคนอนไม่หลับส่งผลกระทบต่อผู้ใหญ่มากกว่าหนึ่งในสามทั่วโลก ส่งผลให้ต้นทุนการดูแลสุขภาพเพิ่มขึ้นและสูญเสียประสิทธิภาพการทำงาน ผลกระทบทางจิตวิทยาและสรีรวิทยาของโรคนี้กำลังกระตุ้นให้บริษัทยาและเทคโนโลยีพัฒนานวัตกรรมที่ก้าวล้ำกว่าการบำบัดด้วยยาแบบดั้งเดิม การบำบัดพฤติกรรม แพลตฟอร์มดิจิทัล และอุปกรณ์ติดตามแบบสวมใส่ได้ ถือเป็นปัจจัยสำคัญในวิวัฒนาการนี้ ความนิยมที่เพิ่มขึ้นในการรักษาแบบไม่ใช้ยากำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การแข่งขัน ช่วยให้ผู้ประกอบการหน้าใหม่และสตาร์ทอัพสามารถเติบโตได้ อ้างอิง - https://www.marketresearchfuture.com/reports/insomnia-market-545 อ่านน้อยลง

🎙️ “เมื่อ AI สร้างพอดแคสต์ได้เป็นพันรายการ – อุตสาหกรรมเสียงกำลังสั่นคลอน” ลองจินตนาการว่าโลกของพอดแคสต์ที่เคยเต็มไปด้วยเสียงจริงจากคนจริง กำลังถูกแทนที่ด้วยเสียงสังเคราะห์จาก AI ที่สามารถผลิตรายการได้เป็นร้อยเป็นพันในเวลาไม่กี่นาที นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปี 2025 เมื่อ Google เปิดตัว “Audio Overview” ระบบสร้างพอดแคสต์จากเอกสารและข้อมูลต่าง ๆ โดยไม่ต้องใช้มนุษย์เลยแม้แต่นิดเดียว และตามมาด้วยคลื่นของสตาร์ทอัพอย่าง ElevenLabs และ Wondercraft ที่กระโดดเข้ามาในตลาดนี้อย่างรวดเร็ว ผลลัพธ์คือการผลิตพอดแคสต์แบบ “mass-produced” ที่มีโฮสต์เสมือนจริง พูดได้หลายภาษา ปรับอารมณ์เสียงได้ และสามารถสร้างเนื้อหาตามความต้องการของผู้ฟังได้ทันที แต่ในขณะที่เทคโนโลยีนี้ดูน่าตื่นเต้น มันกลับสร้างแรงสั่นสะเทือนให้กับอุตสาหกรรมพอดแคสต์อิสระ ที่ยังคงพึ่งพาการสนับสนุนจากผู้ฟังและโฆษณาแบบดั้งเดิม หลายรายการกำลังดิ้นรนเพื่อความอยู่รอด เพราะไม่สามารถแข่งขันกับความเร็วและต้นทุนต่ำของ AI ได้ ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า แม้รสนิยมของผู้ฟังอาจไม่เปลี่ยนแปลงมากนัก แต่การหลั่งไหลของพอดแคสต์จาก AI จะส่งผลกระทบต่อ “ศิลปะของการเล่าเรื่อง” และความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างกับผู้ฟังอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ในมุมที่กว้างขึ้น นี่คือภาพสะท้อนของการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมสื่อทั่วโลก ที่กำลังเผชิญกับคำถามว่า “อะไรคือความจริง” และ “ใครคือผู้เล่าเรื่องที่แท้จริง” ✅ การเกิดขึ้นของพอดแคสต์จาก AI ➡️ Google เปิดตัว Audio Overview สร้างพอดแคสต์จากเอกสารโดยไม่ใช้มนุษย์ ➡️ สตาร์ทอัพอย่าง ElevenLabs และ Wondercraft เข้าร่วมตลาดอย่างรวดเร็ว ➡️ พอดแคสต์สามารถผลิตได้จำนวนมากในเวลาสั้น ด้วยต้นทุนต่ำ ✅ ความสามารถของพอดแคสต์ AI ➡️ ใช้โฮสต์เสมือนจริงที่ปรับอารมณ์เสียงได้ ➡️ รองรับหลายภาษาและสามารถปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้ฟัง ➡️ สร้างเนื้อหาแบบออนดีมานด์จากข้อมูลที่มีอยู่ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมพอดแคสต์อิสระ ➡️ รายการอิสระที่พึ่งพาผู้ฟังและโฆษณากำลังถูกแย่งพื้นที่ ➡️ ความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างกับผู้ฟังอาจลดลง ➡️ ความหลากหลายของเนื้อหาอาจถูกแทนที่ด้วยสูตรสำเร็จจาก AI ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ การผลิตจำนวนมากอาจทำลาย “ศิลปะของการเล่าเรื่อง” ➡️ ความจริงและความเป็นมนุษย์ในเนื้อหาอาจถูกลดทอน ➡️ อุตสาหกรรมสื่อกำลังเผชิญกับคำถามเรื่องความน่าเชื่อถือ ‼️ คำเตือนต่ออนาคตของพอดแคสต์ ⛔ พอดแคสต์จาก AI อาจทำให้ผู้ฟังไม่สามารถแยกแยะเนื้อหาที่มีความจริงจากเนื้อหาสังเคราะห์ ⛔ ผู้สร้างเนื้อหาจริงอาจถูกลดบทบาทหรือหายไปจากตลาด ⛔ ความหลากหลายทางวัฒนธรรมและมุมมองอาจถูกกลืนด้วยอัลกอริธึม ⛔ การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจทำให้เนื้อหาขาดความลึกและความรู้สึก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/mass-produced-ai-podcasts-disrupt-a-fragile-industry

🌱 “เกษตรทุเรียนอัจฉริยะ – เมื่อ 5G และเซนเซอร์เปลี่ยนสวนให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติ” ใครจะคิดว่า “ทุเรียน” ผลไม้ที่ขึ้นชื่อเรื่องกลิ่นแรงและรสชาติเฉพาะตัว จะกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติวงการเกษตรในมาเลเซีย? Tan Han Wei อดีตวิศวกร R&D ผู้หลงใหลในทุเรียน ได้ก่อตั้งบริษัท Sustainable Hrvest เพื่อพัฒนาโซลูชันเกษตรอัจฉริยะ โดยเริ่มจากการลงพื้นที่พูดคุยกับเกษตรกรทุเรียนทั่วประเทศ เพื่อเข้าใจปัญหาที่แท้จริง เช่น ทำไมบางจุดในสวนให้ผลผลิตมากกว่าจุดอื่น และจะปรับปรุงพื้นที่ด้อยผลผลิตได้อย่างไร คำตอบคือ “ข้อมูล” และ “เทคโนโลยี” โดยเขาเริ่มติดตั้งเซนเซอร์ลงดินลึก 30–40 ซม. เพื่อวัดความชื้น, pH, และค่าการนำไฟฟ้าในดิน (EC) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดสุขภาพของดิน ข้อมูลทั้งหมดถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์ ผลลัพธ์คือการค้นพบปัญหาที่ไม่เคยรู้มาก่อน เช่น จุดที่มีน้ำขังมากเกินไปซึ่งส่งผลให้รากเน่าและดูดซึมสารอาหารไม่ได้ เขาจึงแนะนำให้ลดการรดน้ำและปรับปรุงการระบายน้ำ นอกจากนี้ยังมีการตั้งระบบอัตโนมัติให้สปริงเกิลทำงานเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C เพื่อป้องกันต้นไม้จากความเครียดจากความร้อน แต่ทั้งหมดนี้จะไร้ประโยชน์หากไม่มี “5G” เพราะการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์คือหัวใจของการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน Tan จึงพัฒนาโซลูชันที่รองรับทั้ง 4G และ LoRaWAN พร้อมอัปเกรดเป็น 5G เมื่อโครงสร้างพื้นฐานพร้อม เขายังพัฒนา AI ตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ เพื่อแจ้งเตือนเกษตรกรล่วงหน้า พร้อมคำแนะนำในการรับมือ ซึ่งตอนนี้มีความแม่นยำราว 70% ในอนาคต เขาเสนอแนวคิด “Digital Agronomist” ที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล และ “หุ่นยนต์สุนัขลาดตระเวน” ที่สามารถเดินตรวจสวนและนับผลทุเรียนแบบเรียลไทม์ ทั้งหมดนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือการเปลี่ยนวิธีคิดของเกษตรกร Tan เชื่อว่าเมื่อพวกเขาเห็นว่าเทคโนโลยีช่วยแก้ปัญหาได้จริง พวกเขาจะพร้อมเปิดรับและปรับตัว ✅ การใช้เซนเซอร์ในสวนทุเรียน ➡️ วัดค่าความชื้น, pH, และ EC เพื่อประเมินสุขภาพดิน ➡️ ตรวจพบปัญหาน้ำขังที่ส่งผลต่อรากและการดูดซึมสารอาหาร ➡️ ข้อมูลถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์และให้คำแนะนำ ✅ ระบบอัตโนมัติและการจัดการอุณหภูมิ ➡️ สปริงเกิลทำงานอัตโนมัติเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C ➡️ หยุดทำงานเมื่ออุณหภูมิลดลงถึงระดับที่เหมาะสม ➡️ ช่วยลดความเครียดจากความร้อนในต้นทุเรียน ✅ การใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล ➡️ ระบบตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ ➡️ แจ้งเตือนพร้อมคำแนะนำในการรับมือ ➡️ แนวคิด “Digital Agronomist” วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล ✅ บทบาทของ 5G ในเกษตรอัจฉริยะ ➡️ ช่วยให้การเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์เป็นไปได้ ➡️ รองรับการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน ➡️ เปิดทางสู่การใช้หุ่นยนต์และการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง ✅ การเปลี่ยนแปลงทัศนคติของเกษตรกร ➡️ เมื่อเห็นผลลัพธ์จริง เกษตรกรจะเปิดรับเทคโนโลยีมากขึ้น ➡️ ปัญหาค่าครองชีพ, สภาพอากาศ, และแรงงานผลักดันให้ต้องปรับตัว ➡️ การใช้เทคโนโลยีช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ ‼️ อุปสรรคในการนำ 5G มาใช้จริง ⛔ พื้นที่ห่างไกลยังขาดโครงสร้างพื้นฐาน 5G และแม้แต่ 4G ⛔ ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดอุปกรณ์เป็น 5G ยังสูงสำหรับฟาร์มขนาดเล็ก ⛔ เกษตรกรบางส่วนยังไม่เข้าใจศักยภาพของ 5G นอกเหนือจากอินเทอร์เน็ตเร็ว ⛔ การขาดความรู้ด้านเทคโนโลยีอาจทำให้ใช้งานระบบได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/how-smart-sensors-and-5g-are-changing-the-game-for-msian-durian-farmers

🎮 “Delta Force ปลุกกระแสเกมยิงในจีน – Tencent ปรับกลยุทธ์สู่เวทีโลก” ใครจะคิดว่าเกมยิงจากจีนจะกลายเป็นกระแสระดับโลก? Tencent ผู้ยิ่งใหญ่แห่งวงการเกมจีน กำลังเปลี่ยนทิศทางครั้งใหญ่หลังจาก “Delta Force” เกมยิงแนว extraction shooter กลายเป็นปรากฏการณ์ในปี 2024 ด้วยยอดผู้เล่นแตะ 30 ล้านคนต่อวัน เบื้องหลังความสำเร็จนี้คือ Leo Yao นักพัฒนาเกมที่เคยทำงานกับ Electronic Arts และปัจจุบันเป็นหัวหน้าทีม J3 Studio ของ Tencent เขาใช้ประสบการณ์จากการพัฒนา Call of Duty เวอร์ชันมือถือ มาผสมผสานแนวเกมต่าง ๆ จนเกิดเป็น Delta Force ที่มีทั้งโหมด extraction, battleground และเนื้อเรื่องแบบแคมเปญ ความสำเร็จในจีนทำให้ Tencent มองเห็นโอกาสใหม่ในตลาดโลก โดยเฉพาะในแนวเกมยิงที่เคยถูกครองโดยผู้พัฒนาจากตะวันตก เช่น Valve, Activision และ Ubisoft Tencent ไม่ได้หยุดแค่การพัฒนาเกม แต่ยังลงทุนในกลยุทธ์การตลาดแบบ localized เช่น การจับมือกับแบรนด์โจ๊กแปดเซียน เพื่อสื่อถึงความหลากหลายของเกม และกำลังจ้างทีมงานใหม่เพื่อเข้าใจผู้เล่นต่างประเทศมากขึ้น ในภาพรวม นี่คือการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ของ Tencent จากผู้จัดจำหน่าย ไปสู่ผู้สร้างเกมต้นฉบับที่มีเอกลักษณ์ของตัวเอง ✅ ความสำเร็จของ Delta Force ➡️ เกมยิงแนว extraction shooter ที่ผสมโหมด battleground และแคมเปญ ➡️ มีผู้เล่นกว่า 30 ล้านคนต่อวันในจีน ➡️ ได้รับความนิยมจากการออกแบบที่หลากหลายและเข้าถึงง่าย ✅ การเปลี่ยนกลยุทธ์ของ Tencent ➡️ มุ่งเน้นการสร้างเกมต้นฉบับแทนการซื้อกิจการ ➡️ ต้องการเป็นผู้สร้างเกมที่มีเอกลักษณ์แบบ Valve ➡️ ลงทุนในทีมงานใหม่เพื่อเจาะตลาดต่างประเทศ ➡️ ใช้กลยุทธ์การตลาดแบบ localized เพื่อเข้าถึงผู้เล่นในแต่ละภูมิภาค ✅ ความเคลื่อนไหวของอุตสาหกรรมเกมจีน ➡️ ผู้เล่นจีนเริ่มหันมาเล่นเกม PC และเกมยิงมากขึ้น ➡️ ตลาดเกมยิงมีมูลค่าราว 9% ของอุตสาหกรรมเกมโลก ➡️ Tencent มีหุ้นในเกมดังอย่าง Fortnite, PUBG และ Far Cry ✅ ความท้าทายในการเจาะตลาดโลก ➡️ ทีมงานส่วนใหญ่ยังเป็นคนจีน ทำให้เข้าใจผู้เล่นต่างชาติได้ยาก ➡️ ต้องพัฒนาแนวทางใหม่ในการสื่อสารและออกแบบเกม ➡️ ใช้การฟังเสียงผู้เล่นผ่าน influencer และการวิเคราะห์ข้อมูล ‼️ คำเตือนสำหรับ Tencent และผู้พัฒนาเกมจีน ⛔ การขาดความเข้าใจวัฒนธรรมผู้เล่นต่างประเทศ อาจทำให้เกมไม่ถูกใจตลาด ⛔ ความเชื่อเดิมว่า “เกมยิงคือของตะวันตก” อาจเป็นอุปสรรคทางจิตวิทยา ⛔ การพึ่งพาความสำเร็จในจีนมากเกินไป อาจไม่เพียงพอสำหรับตลาดโลก ⛔ ความเสี่ยงจากภาพลักษณ์ “ลอกเลียนแบบ” ที่ยังติดอยู่ในสายตาผู้เล่นบางกลุ่ม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/tencents-delta-force-success-shifts-focus-to-shooting-games

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

🛡️ “ปกป้องข้อมูลในยุคคลาวด์ผสม – เลือกแพลตฟอร์มให้มั่นใจว่าไม่พังตอนวิกฤต” ลองนึกภาพว่าองค์กรของคุณมีข้อมูลกระจายอยู่ทั่วทุกที่—จากอุปกรณ์ IoT ไปจนถึงคลาวด์หลายเจ้า ทั้ง AWS, Azure และ Google Cloud แล้ววันหนึ่งเกิดเหตุไม่คาดฝัน เช่น ransomware โจมตี หรือไฟดับจากภัยธรรมชาติ… ข้อมูลสำคัญจะยังปลอดภัยหรือไม่? นั่นคือเหตุผลที่ “แพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล” (Data Protection Platform) กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรที่ใช้ระบบ hybrid cloud ซึ่งผสมผสานระหว่างคลาวด์สาธารณะ คลาวด์ส่วนตัว และเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร บทความนี้จาก CSO Online ได้เจาะลึกว่าองค์กรควรมองหาอะไรในแพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล พร้อมแนวโน้มล่าสุดในตลาด และคำถามสำคัญที่ควรถามก่อนตัดสินใจซื้อ นอกจากนี้ ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ตลาด Data Protection ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 136 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเติบโตถึง 610 พันล้านในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดยเฉพาะบริการแบบ DPaaS (Data Protection as a Service) ที่มาแรงสุด ๆ เพราะองค์กรไม่ต้องดูแลเองทั้งหมด 🔍 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความจำเป็นของการปกป้องข้อมูลใน hybrid cloud ➡️ ข้อมูลองค์กรกระจายอยู่ในหลายระบบ ทั้ง IoT, edge, endpoint และคลาวด์ ➡️ 60% ของข้อมูลองค์กรอยู่ในคลาวด์ และ 80% ใช้ hybrid cloud ➡️ ความเสี่ยงจาก ransomware, ภัยธรรมชาติ, กฎหมายความเป็นส่วนตัว และการตั้งค่าผิดพลาด ✅ ฟีเจอร์สำคัญที่ควรมีในแพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล ➡️ การค้นหาและจัดประเภทข้อมูล (Data Discovery & Classification) ➡️ การประเมินช่องโหว่ (Vulnerability Assessment) ➡️ การเข้ารหัสและป้องกันข้อมูลสูญหาย (Encryption, DLP, CASB) ➡️ การตรวจสอบและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ (Monitoring & Analytics) ➡️ การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง (Access Control) ➡️ การตรวจสอบและรายงานเพื่อความสอดคล้องกับกฎหมาย (Audit & Compliance) ➡️ ความสามารถในการขยายระบบและรองรับการทำงานหนัก (Scalability & Performance) ➡️ ระบบอัตโนมัติที่ลดงานคนและเพิ่มความเร็วในการกู้คืน (Automation) ✅ แนวโน้มตลาดและผู้ให้บริการชั้นนำ ➡️ DPaaS เติบโตเร็วที่สุดในตลาด เพราะองค์กรต้องการความยืดหยุ่นและไม่ต้องดูแลเอง ➡️ ผู้เล่นหลัก ได้แก่ AWS, Cisco, Dell, HPE, IBM ➡️ ผู้ให้บริการที่ครอบคลุมทั้งความปลอดภัยและการสำรองข้อมูล เช่น Cohesity, Commvault, Druva, Veritas ✅ คำถามที่ควรถามก่อนเลือกแพลตฟอร์ม ➡️ ข้อมูลของเรามีอะไรบ้าง อยู่ที่ไหน และสำคัญแค่ไหน ➡️ ระบบสามารถป้องกัน ransomware ได้หรือไม่ ➡️ รองรับการกู้คืนได้เร็วแค่ไหน ➡️ มีระบบอัตโนมัติและการทดสอบ disaster recovery หรือไม่ ➡️ มีการรายงานและวิเคราะห์ที่ครอบคลุมหรือไม่ ➡️ ราคาและ ROI คุ้มค่าหรือเปล่า https://www.csoonline.com/article/4071098/what-to-look-for-in-a-data-protection-platform-for-hybrid-clouds.html

📰 “เมื่อ AI ป้องกันตัวเองไม่ได้ – ช่องโหว่ Guardrails ของ OpenAI ถูกเจาะด้วยคำสั่งหลอก” ลองจินตนาการว่าเราสร้างระบบรักษาความปลอดภัยให้บ้าน แล้วใช้คนออกแบบบ้านเป็นคนตรวจสอบความปลอดภัยเอง… นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับระบบ Guardrails ของ OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัวไปไม่นาน Guardrails เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันไม่ให้ AI ทำสิ่งที่เป็นอันตราย เช่น การเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว หรือการตอบสนองต่อคำสั่งที่พยายาม “หลอก” ให้ AI ละเมิดกฎของตัวเอง ซึ่งเรียกว่า “Prompt Injection” หรือ “Jailbreak” แต่สิ่งที่นักวิจัยจากบริษัท HiddenLayer พบคือ ระบบนี้สามารถถูกหลอกได้ง่ายอย่างน่าตกใจ โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า “Same Model, Different Hat” คือใช้โมเดลเดียวกันทั้งในการตอบคำถามและในการตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งทำให้สามารถหลอกได้ทั้งสองส่วนพร้อมกัน พวกเขาสามารถทำให้ระบบตอบสนองต่อคำสั่งที่ควรถูกบล็อก และยังสามารถหลอกให้ระบบเชื่อว่าคำสั่งนั้นปลอดภัย ทั้งที่จริงแล้วเป็นการเจาะระบบอย่างแนบเนียน ✅ ระบบ Guardrails ของ OpenAI ➡️ เป็นเครื่องมือใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันการละเมิดกฎโดย AI ➡️ ใช้โมเดล AI เป็น “ผู้พิพากษา” เพื่อตรวจสอบคำสั่งที่เข้ามา ➡️ มีเป้าหมายเพื่อป้องกันการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวและการตอบสนองต่อคำสั่งอันตราย ✅ ช่องโหว่ที่ถูกค้นพบ ➡️ นักวิจัยสามารถหลอกระบบให้ตอบสนองต่อคำสั่งที่ควรถูกบล็อก ➡️ เทคนิค “Same Model, Different Hat” ทำให้ระบบตรวจสอบและตอบคำสั่งถูกหลอกพร้อมกัน ➡️ มีการเจาะผ่าน “Indirect Prompt Injection” ที่ซ่อนอยู่ในคำสั่งหรือการเรียกใช้เครื่องมือ ✅ ผลกระทบต่อความปลอดภัย ➡️ ระบบให้ความมั่นใจผิด ๆ ว่าปลอดภัย ➡️ องค์กรที่ใช้ AI อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลหรือการถูกโจมตี ‼️ คำเตือนสำหรับผู้พัฒนาและผู้ใช้งาน AI ⛔ ไม่ควรใช้โมเดลเดียวกันในการตรวจสอบและตอบสนองคำสั่ง ⛔ ต้องมีระบบตรวจสอบภายนอกที่เป็นอิสระจากตัวโมเดลหลัก ⛔ ควรทดสอบระบบอย่างต่อเนื่องโดยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ‼️ ความเสี่ยงในอนาคต ⛔ หากไม่แก้ไข ช่องโหว่เหล่านี้อาจถูกใช้ในการโจมตีจริง ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีระบบป้องกันที่แข็งแรง อาจนำไปสู่ความเสียหายระดับองค์กร https://hackread.com/openai-guardrails-bypass-prompt-injection-attack/

🔌 “ทรานซิสเตอร์ — สิ่งประดิษฐ์ที่ถูกผลิตมากที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษยชาติ” เมื่อพูดถึงสิ่งประดิษฐ์ที่มนุษย์ผลิตมากที่สุด หลายคนอาจนึกถึงล้อเกวียน, ตะปู, หรือแม้แต่ถุงเท้า แต่ความจริงแล้ว สิ่งที่ถูกผลิตมากที่สุดในโลกคือ “ทรานซิสเตอร์” — อุปกรณ์ขนาดเล็กที่เป็นหัวใจของอิเล็กทรอนิกส์ยุคใหม่ ทรานซิสเตอร์ตัวแรกถูกสร้างขึ้นในปี 1947 โดย Bell Labs และมีขนาดใหญ่พอจะวางบนโต๊ะได้ แต่ปัจจุบันทรานซิสเตอร์มีขนาดเล็กกว่าเศษฝุ่น และถูกผลิตไปแล้วมากกว่า 13 เซ็กทิลเลียนตัว (13 ตามด้วยศูนย์อีก 21 ตัว) ระหว่างปี 1947 ถึง 2018 ซึ่งจำนวนนี้ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทุกปี ทรานซิสเตอร์ทำหน้าที่เป็นสวิตช์สองสถานะ — เปิดหรือปิด — ซึ่งเป็นพื้นฐานของระบบเลขฐานสองที่ใช้ในคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ดิจิทัลทั้งหมด โดยทรานซิสเตอร์สมัยใหม่เป็นแบบ MOS (Metal-Oxide Semiconductor) ที่ใช้ซิลิคอนเป็นวัสดุหลัก และมีขนาดเล็กระดับนาโนเมตร เช่น 3–5 nm หรือแม้แต่ 1 nm ในบางกรณี ในคอมพิวเตอร์หนึ่งเครื่องอาจมีทรานซิสเตอร์หลายพันล้านตัว เช่น CPU รุ่นใหม่ของ Intel มีมากถึง 40 พันล้านตัว ขณะที่ชิปในปี 1971 มีเพียง 2,300 ตัวเท่านั้น ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยีการผลิต แม้ขนาดของทรานซิสเตอร์จะใกล้เคียงกับอะตอมของซิลิคอน (0.2 nm) ซึ่งเป็นขีดจำกัดทางฟิสิกส์ แต่ยังมีความหวังในการใช้วัสดุใหม่ เช่น ทรานซิสเตอร์แบบ 2D หรือวัสดุเหนือธรรมดาอื่น ๆ เพื่อผลักดันขีดจำกัดนี้ให้ไกลออกไป อย่างไรก็ตาม หากโลกเปลี่ยนไปใช้ควอนตัมคอมพิวติ้งอย่างเต็มรูปแบบ ทรานซิสเตอร์อาจถูกแทนที่ด้วย “คิวบิต” ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลที่สามารถอยู่ในหลายสถานะพร้อมกันได้ — และนั่นอาจเป็นจุดสิ้นสุดของยุคทรานซิสเตอร์ที่ครองโลกมายาวนานกว่า 75 ปี ✅ ทรานซิสเตอร์เป็นสิ่งประดิษฐ์ที่ถูกผลิตมากที่สุดในโลก ➡️ มากกว่า 13 เซ็กทิลเลียนตัวระหว่างปี 1947–2018 ✅ ทรานซิสเตอร์ตัวแรกถูกสร้างโดย Bell Labs ในปี 1947 ➡️ เป็นแบบ point-contact transistor ขนาดใหญ่ ✅ ทรานซิสเตอร์สมัยใหม่เป็นแบบ MOS ที่ใช้ซิลิคอน ➡️ มีขนาดเล็กระดับ 3–5 nm หรือแม้แต่ 1 nm ✅ CPU รุ่นใหม่มีทรานซิสเตอร์มากถึง 40 พันล้านตัว ➡️ เทียบกับชิป Intel ปี 1971 ที่มีเพียง 2,300 ตัว ✅ ทรานซิสเตอร์ทำหน้าที่เป็นสวิตช์สองสถานะ ➡️ เป็นพื้นฐานของระบบเลขฐานสองในคอมพิวเตอร์ ✅ มีความพยายามพัฒนา 2D transistors และวัสดุใหม่ ➡️ เพื่อผลักดันขีดจำกัดของขนาดและประสิทธิภาพ ✅ คอมพิวเตอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ทุกชนิดใช้ทรานซิสเตอร์ ➡️ เช่น CPU, RAM, GPU, SSD https://www.slashgear.com/1992406/about-most-produced-invention-in-the-world-transistors/

🛠️ “อัปเดตซอฟต์แวร์ทำ Jeep 4xe บางคันดับกลางทาง — Stellantis เร่งแก้ไขหลังเกิดปัญหา” ในช่วงสุดสัปดาห์ที่ผ่านมา เจ้าของรถ Jeep Wrangler 4xe hybrid หลายรายพบว่ารถของตนไม่สามารถใช้งานได้หลังจากติดตั้งอัปเดตซอฟต์แวร์แบบ OTA (Over-the-Air) สำหรับระบบ Uconnect infotainment ซึ่งถูกปล่อยออกมาโดย Stellantis แต่ยังไม่พร้อมใช้งานเต็มที่ ส่งผลให้รถสูญเสียพลังงานขณะขับขี่และกลายเป็นรถเสียกลางทาง. ปัญหานี้ไม่ได้เกิดทันทีหลังการอัปเดต แต่จะเกิดขึ้นระหว่างการขับขี่ ซึ่งอันตรายมาก โดยบางรายพบปัญหาใกล้บ้านที่ความเร็วต่ำ ขณะที่บางรายเจอการดับเครื่องยนต์ขณะขับบนทางหลวง หลังจากมีรายงานปัญหา Stellantis ได้ถอนการอัปเดตออกทันที แต่หลายคันได้ดาวน์โหลดไว้แล้วก่อนหน้านั้น ทีมงานของ Stellantis ได้แจ้งในฟอรัม Jeep ว่า หากยังไม่ได้ติดตั้งอัปเดต ให้ “เพิกเฉยต่อป๊อปอัป” และหากติดตั้งไปแล้ว ให้หลีกเลี่ยงการใช้โหมด hybrid หรือ electric เพื่อป้องกันความเสียหายเพิ่มเติม เมื่อวานนี้ Stellantis ได้ปล่อยแพตช์แก้ไขเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว โดยบทเรียนสำคัญคือ “อย่าปล่อยอัปเดตในวันศุกร์” ซึ่งเป็นช่วงที่ทีมสนับสนุนอาจไม่พร้อมรับมือกับปัญหาที่เกิดขึ้นทันที ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ปัญหาเกิดจากอัปเดต OTA สำหรับระบบ Uconnect ➡️ รถดับกลางทางหลังติดตั้งอัปเดต โดยเฉพาะในโหมด hybrid/electric ➡️ Stellantis ถอนอัปเดตและแนะนำให้หลีกเลี่ยงการติดตั้ง ➡️ แนะนำให้หลีกเลี่ยงการใช้โหมด hybrid/electric หากติดตั้งไปแล้ว ➡️ แพตช์แก้ไขถูกปล่อยออกในวันถัดมา ➡️ ผู้ใช้รายงานปัญหาผ่าน Reddit, ฟอรัม และ YouTube https://arstechnica.com/cars/2025/10/software-update-bricks-some-jeep-4xe-hybrids-over-the-weekend/

💻 “Framework สปอนเซอร์ Hyprland จุดชนวนดราม่า — ชุมชนลินุกซ์ถกเดือดเรื่องอุดมการณ์และการเมือง” Framework ผู้ผลิตแล็ปท็อปแบบโมดูลาร์ชื่อดัง ประกาศเมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2025 ว่าได้เป็นผู้สนับสนุนระดับ Gold ของ Hyprland ซึ่งเป็น Wayland compositor ที่ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ลินุกซ์สายปรับแต่งหน้าตา โดยข่าวนี้ถูกเผยแพร่พร้อมกับการเข้าร่วม Linux Foundation และการเป็นผู้สนับสนุนรายแรกของ Linux Vendor Firmware Service (LVFS) อย่างไรก็ตาม การสนับสนุน Hyprland กลับกลายเป็นประเด็นร้อนในชุมชนโอเพ่นซอร์ส เนื่องจาก Vaxry ผู้พัฒนา Hyprland เคยถูกแบนจาก freedesktop.org ด้วยเหตุผลเกี่ยวกับการจัดการ moderation ใน Discord ของโครงการ ซึ่งทำให้หลายคนมองว่า Hyprland มีแนวโน้มสนับสนุนแนวคิดฝ่ายขวา และไม่เป็นมิตรกับผู้มีแนวคิดเสรีนิยม กระแสยิ่งรุนแรงขึ้นเมื่อ Framework โพสต์บน X (Twitter) เปรียบเทียบ Omarchy Linux ซึ่งสร้างโดย David Heinemeier Hansson (DHH) กับ Windows XP ในเชิงขำขัน โดย DHH เป็นบุคคลที่มีแนวคิดขวาชัดเจนและเคยวิจารณ์แนวคิดเสรีนิยมอย่างตรงไปตรงมา ทำให้ผู้ใช้บางส่วนมองว่า Framework กำลังสนับสนุนบุคคลและโครงการที่มีแนวคิดการเมืองขวาจัด ผลคือเกิดกระทู้ในฟอรัมของ Framework ชื่อ “Framework supporting far-right racists?” ซึ่งมีการถกเถียงกันอย่างดุเดือดกว่า 1,300 ความเห็น โดย CEO ของ Framework, Nirav Patel ได้ออกมาตอบว่า บริษัทมีแนวทาง “big tent” ที่เปิดรับทุกโครงการโอเพ่นซอร์สโดยไม่พิจารณาแนวคิดทางการเมืองของผู้พัฒนา เพราะเป้าหมายคือการผลักดันโอเพ่นซอร์สให้เติบโต ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Framework เป็นผู้สนับสนุนระดับ Gold ของ Hyprland ➡️ Hyprland เป็น Wayland compositor ที่เน้นความสวยงามและปรับแต่งได้ ➡️ Vaxry ผู้พัฒนา Hyprland เคยถูกแบนจาก freedesktop.org ➡️ Framework เข้าร่วม Linux Foundation และสนับสนุน LVFS ➡️ Framework โพสต์สนับสนุน Omarchy Linux ของ DHH ➡️ DHH มีแนวคิดการเมืองขวาชัดเจน ➡️ เกิดกระทู้ “Framework supporting far-right racists?” ในฟอรัม ➡️ CEO Framework ตอบว่าแนวทางบริษัทคือ “big tent” ไม่เลือกข้างการเมือง ➡️ ฟอรัมมีการถกเถียงกว่า 1,300 ความเห็น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ “Big tent” เป็นแนวคิดที่เปิดรับความหลากหลายเพื่อสร้างความร่วมมือ ➡️ LVFS เป็นบริการที่ช่วยให้ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ปล่อย firmware ผ่านระบบลินุกซ์ ➡️ Hyprland ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ Arch และผู้ชอบปรับแต่ง UI ➡️ DHH เป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Ruby on Rails และมีบทบาทในวงการซอฟต์แวร์ ➡️ การเมืองในวงการโอเพ่นซอร์สเริ่มมีบทบาทมากขึ้นในช่วงหลัง https://news.itsfoss.com/framework-hyprland-sponsorship/

🚨 “ช่องโหว่ร้ายแรงใน Elastic Cloud (CVE-2025-37729) เปิดทาง RCE ผ่าน Jinjava Template Injection — คะแนนความรุนแรง 9.1 เต็ม 10” Elastic ได้ออกประกาศเตือนเกี่ยวกับช่องโหว่ความปลอดภัยระดับวิกฤตใน Elastic Cloud Enterprise (ECE) ซึ่งได้รับรหัส CVE-2025-37729 และมีคะแนน CVSS สูงถึง 9.1 โดยช่องโหว่นี้เกิดจากการจัดการอินพุตที่ไม่ปลอดภัยในเครื่องมือ template engine ที่ชื่อว่า Jinjava ซึ่งถูกใช้ในระบบการตั้งค่าของ ECE ปัญหานี้เกิดจากการที่ Jinjava ไม่สามารถ neutralize อักขระพิเศษได้อย่างเหมาะสม ทำให้ผู้โจมตีที่มีสิทธิ์ระดับผู้ดูแลระบบ (Admin) สามารถส่งสตริงที่ออกแบบมาเฉพาะเพื่อให้ Jinjava ประมวลผลเป็นคำสั่ง และนำไปสู่การรันโค้ดบนเซิร์ฟเวอร์ (Remote Code Execution - RCE) หรือการขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ช่องโหว่นี้ส่งผลกระทบต่อ ECE เวอร์ชัน 2.5.0 ถึง 3.8.1 และ 4.0.0 ถึง 4.0.1 โดยเฉพาะระบบที่เปิดใช้งานฟีเจอร์ Logging+Metrics ซึ่งเป็นช่องทางที่ผู้โจมตีสามารถฝัง payload และอ่านผลลัพธ์ผ่าน log ได้ Elastic ได้ออกแพตช์แก้ไขในเวอร์ชัน 3.8.2 และ 4.0.2 ซึ่งมีการปรับปรุงการประเมินตัวแปรของ Jinjava และป้องกันการใช้โครงสร้างที่ไม่ปลอดภัย พร้อมแนะนำให้ผู้ดูแลระบบตรวจสอบ log ด้วย query พิเศษ เช่น (payload.name : int3rpr3t3r or payload.name : forPath) เพื่อหาสัญญาณของการโจมตี ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ช่องโหว่ CVE-2025-37729 มีคะแนน CVSS 9.1 ➡️ เกิดจากการจัดการอินพุตไม่ปลอดภัยใน Jinjava template engine ➡️ ผู้โจมตีที่มีสิทธิ์ Admin สามารถรันโค้ดหรือขโมยข้อมูลได้ ➡️ ส่งผลกระทบต่อ ECE เวอร์ชัน 2.5.0–3.8.1 และ 4.0.0–4.0.1 ➡️ ระบบที่เปิดใช้ Logging+Metrics เสี่ยงมากเป็นพิเศษ ➡️ Elastic ออกแพตช์ในเวอร์ชัน 3.8.2 และ 4.0.2 ➡️ มี query สำหรับตรวจสอบ log: (payload.name : int3rpr3t3r or payload.name : forPath) ➡️ แนะนำให้จำกัดสิทธิ์ Admin และปิด Logging+Metrics บน deployment ที่ไม่เชื่อถือ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Jinjava เป็น template engine ที่ใช้ syntax คล้าย Jinja2 ของ Python ➡️ Template Injection เป็นเทคนิคที่ใช้ฝังคำสั่งในระบบที่ประมวลผล template โดยตรง ➡️ RCE เป็นหนึ่งในช่องโหว่ที่อันตรายที่สุด เพราะเปิดทางให้ควบคุมระบบจากระยะไกล ➡️ Logging+Metrics เป็นฟีเจอร์ที่ช่วยตรวจสอบระบบ แต่หากไม่ป้องกันดีอาจกลายเป็นช่องโหว่ ➡️ การอัปเดตแพตช์ทันทีเป็นวิธีป้องกันที่ดีที่สุด https://securityonline.info/critical-elastic-cloud-flaw-cve-2025-37729-cvss-9-1-allows-rce-via-jinjava-template-injection/

🎯 “SVG Smuggling กลับมาอีกครั้ง — ล่อเหยื่อด้วยเอกสารปลอมจากศาลโคลอมเบีย ติดตั้ง AsyncRAT ผ่าน HTA file” นักวิจัยด้านความปลอดภัยไซเบอร์ได้ตรวจพบแคมเปญโจมตีใหม่ที่ใช้เทคนิค “SVG Smuggling” ร่วมกับไฟล์ HTA (HTML Application) เพื่อแพร่กระจายมัลแวร์ควบคุมระยะไกลชื่อ AsyncRAT โดยแฮ็กเกอร์ใช้เอกสารปลอมที่ดูเหมือนเป็นหมายเรียกจากศาลโคลอมเบียเพื่อหลอกให้เหยื่อเปิดไฟล์ SVG ที่ฝังโค้ดอันตรายไว้ เมื่อเหยื่อเปิดไฟล์ SVG ที่แนบมาในอีเมล ฟังก์ชัน JavaScript ภายในจะถูกเรียกใช้เพื่อสร้างไฟล์ HTA ที่มีโค้ด PowerShell ซึ่งจะดาวน์โหลดและติดตั้ง AsyncRAT โดยไม่ต้องใช้ไฟล์แนบแบบ .exe หรือ .zip ที่มักถูกระบบอีเมลบล็อกไว้ AsyncRAT เป็นมัลแวร์ที่สามารถควบคุมเครื่องของเหยื่อจากระยะไกลได้อย่างสมบูรณ์ เช่น การบันทึกคีย์ การเปิดกล้อง การขโมยข้อมูล และการติดตั้งมัลแวร์เพิ่มเติม โดยมีการเข้ารหัสการสื่อสารเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ การใช้ SVG Smuggling ถือเป็นเทคนิคที่ซับซ้อนและยากต่อการตรวจจับ เพราะไฟล์ SVG มักถูกมองว่าเป็นไฟล์ภาพธรรมดา และสามารถฝัง JavaScript ได้โดยไม่ถูกสแกนจากระบบป้องกันทั่วไป ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ แฮ็กเกอร์ใช้เอกสารปลอมจากศาลโคลอมเบียเพื่อหลอกเหยื่อ ➡️ ใช้เทคนิค SVG Smuggling เพื่อฝังโค้ด JavaScript ➡️ JavaScript สร้างไฟล์ HTA ที่มี PowerShell สำหรับติดตั้ง AsyncRAT ➡️ AsyncRAT สามารถควบคุมเครื่องเหยื่อจากระยะไกล ➡️ การสื่อสารของ AsyncRAT ถูกเข้ารหัสเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ➡️ SVG Smuggling เป็นเทคนิคที่ยากต่อการตรวจจับโดยระบบทั่วไป ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HTA file เป็นไฟล์ที่สามารถรันสคริปต์ได้โดยตรงใน Windows ➡️ PowerShell เป็นเครื่องมือที่ถูกใช้บ่อยในการโจมตีแบบ fileless ➡️ AsyncRAT เป็น open-source RAT ที่ถูกใช้ในหลายแคมเปญโจมตี ➡️ SVG Smuggling เคยถูกใช้ในแคมเปญโจมตี Microsoft 365 และ Google Workspace ➡️ การฝัง JavaScript ใน SVG สามารถหลบการสแกนของระบบอีเมลและ endpoint https://securityonline.info/svg-smuggling-fake-colombian-judicial-lure-deploys-asyncrat-via-malicious-hta-file/

🕵️‍♂️ “Scattered LAPSUS$ Hunters อ้างขโมยข้อมูล 1 พันล้านเรคคอร์ดจาก Salesforce — เปิดฉากเรียกค่าไถ่ระดับโลก” กลุ่มแฮ็กเกอร์พันธมิตรใหม่ในชื่อ “Scattered LAPSUS$ Hunters” หรือ SLSH ซึ่งเป็นการรวมตัวของกลุ่มอาชญากรไซเบอร์ชื่อดังอย่าง LAPSUS$, Scattered Spider (Muddled Libra) และ ShinyHunters (Bling Libra) ได้ออกมาอ้างความรับผิดชอบในการเจาะระบบของลูกค้า Salesforce กว่า 39 รายทั่วโลก และขโมยข้อมูลลูกค้ารวมกว่า 1 พันล้านเรคคอร์ด จากรายงานของ Unit 42 (Palo Alto Networks) กลุ่มนี้ไม่ได้ใช้วิธี ransomware แบบเดิมที่เข้ารหัสไฟล์ แต่ใช้โมเดล “Extortion-as-a-Service” (EaaS) ที่เน้นการขโมยข้อมูลและข่มขู่เรียกค่าไถ่โดยไม่ทิ้งร่องรอยของมัลแวร์ ซึ่งทำให้ยากต่อการตรวจจับและหลีกเลี่ยงการถูกบล็อกโดยระบบรักษาความปลอดภัย กลุ่ม SLSH ยังเปิดเผยรายชื่อเหยื่อและตั้งเส้นตายให้จ่ายค่าไถ่ภายในวันที่ 10 ตุลาคม 2025 พร้อมขู่ว่าจะเปิดเผยข้อมูลหากไม่ปฏิบัติตาม พวกเขายังเปิดรับสมัครแฮ็กเกอร์เพิ่มเติมผ่าน Telegram เพื่อช่วยส่งจดหมายข่มขู่ไปยังผู้บริหารขององค์กรเป้าหมาย Salesforce ออกแถลงการณ์ปฏิเสธการเจรจาและยืนยันว่าจะไม่จ่ายค่าไถ่ใด ๆ ขณะที่ FBI ได้เข้ายึดโดเมนของ BreachForums ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่กลุ่มใช้เผยแพร่ข้อมูลที่ขโมยมา ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ กลุ่ม Scattered LAPSUS$ Hunters (SLSH) อ้างขโมยข้อมูลจากลูกค้า Salesforce ➡️ ข้อมูลที่ถูกขโมยรวมกว่า 1 พันล้านเรคคอร์ดจาก 39 องค์กร ➡️ ใช้โมเดล EaaS (Extortion-as-a-Service) แทน ransomware ➡️ ไม่ใช้มัลแวร์เข้ารหัส แต่เน้นข่มขู่ด้วยข้อมูลที่ขโมยมา ➡️ ตั้งเส้นตายเรียกค่าไถ่ภายใน 10 ตุลาคม 2025 ➡️ รับสมัครแฮ็กเกอร์ผ่าน Telegram เพื่อช่วยส่งจดหมายข่มขู่ ➡️ Salesforce ปฏิเสธการเจรจาและไม่จ่ายค่าไถ่ ➡️ FBI ยึดโดเมนของ BreachForums ที่ใช้เผยแพร่ข้อมูล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ LAPSUS$ เคยโจมตี Microsoft, NVIDIA และ Uber ในอดีต ➡️ Scattered Spider มีความเชี่ยวชาญด้าน social engineering ➡️ ShinyHunters เคยขายข้อมูลผู้ใช้จากหลายแพลตฟอร์มใหญ่ ➡️ EaaS กำลังเป็นแนวโน้มใหม่ในโลกไซเบอร์ เพราะหลีกเลี่ยงการตรวจจับได้ง่าย ➡️ การยึดโดเมนของ BreachForums เป็นความพยายามของ FBI ในการตัดช่องทางเผยแพร่ https://securityonline.info/hacker-alliance-demands-ransom-scattered-lapsus-hunters-claim-1-billion-records-stolen-from-salesforce/

⚙️ “Applied Materials เปิดตัว Kinex, Xtera และ Provision 10 — เตรียมเข้าสู่ยุคแองสตรอมแห่งการผลิตชิประดับอะตอม” Applied Materials บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์สำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ได้เปิดตัวระบบใหม่ 3 ชุด ได้แก่ Kinex, Xtera และ Provision 10 เพื่อรองรับการผลิตชิประดับแองสตรอม (angstrom era) ซึ่งเป็นยุคที่ขนาดทรานซิสเตอร์เล็กลงจนใกล้ระดับอะตอม โดยมุ่งเน้นการควบคุมโครงสร้าง 3D ที่ซับซ้อนและการจัดการวัสดุในระดับโมเลกุล ระบบ Kinex ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับการเคลือบและกัดกรดในโครงสร้างแนวตั้งที่มีความสูงมาก เช่น gate-all-around (GAA) และ backside power delivery โดยใช้เทคนิคการควบคุมความหนาและความสม่ำเสมอของชั้นวัสดุในระดับอะตอม Xtera เป็นระบบใหม่สำหรับการเคลือบฟิล์มบางที่มีความแม่นยำสูง โดยใช้เทคนิค atomic layer deposition (ALD) และ atomic layer etching (ALE) เพื่อให้สามารถสร้างโครงสร้างที่มีความละเอียดสูงและลดความเสียหายจากการกัดกรด Provision 10 เป็นระบบตรวจสอบและวิเคราะห์โครงสร้างในระดับนาโนเมตร โดยใช้เซนเซอร์และอัลกอริธึม AI เพื่อวัดความหนา ความเรียบ และความผิดปกติของวัสดุในระหว่างการผลิตแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดความผิดพลาดและเพิ่ม yield ในการผลิตชิประดับแองสตรอม Applied Materials ระบุว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะเป็นหัวใจสำคัญในการผลิตชิปรุ่นใหม่ เช่น 2nm และต่ำกว่า ซึ่งต้องการความแม่นยำสูงและการควบคุมโครงสร้างที่ซับซ้อนมากขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Applied Materials เปิดตัวระบบ Kinex, Xtera และ Provision 10 ➡️ Kinex ใช้สำหรับจัดการโครงสร้างแนวตั้ง เช่น GAA และ backside power ➡️ Xtera ใช้เทคนิค ALD และ ALE เพื่อเคลือบและกัดฟิล์มบาง ➡️ Provision 10 ใช้ AI ตรวจสอบโครงสร้างวัสดุแบบเรียลไทม์ ➡️ ระบบทั้งหมดรองรับการผลิตชิประดับแองสตรอม เช่น 2nm และต่ำกว่า ➡️ มุ่งเน้นการควบคุมความแม่นยำและลดความผิดพลาดในการผลิต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 1 แองสตรอม = 0.1 นาโนเมตร ซึ่งใกล้เคียงกับขนาดของอะตอม ➡️ GAA เป็นสถาปัตยกรรมทรานซิสเตอร์ที่ใช้ในชิปรุ่นใหม่ เช่น Intel 20A และ TSMC N2 ➡️ Backside power delivery ช่วยลดความซับซ้อนของการเดินสายไฟและเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ALD และ ALE เป็นเทคนิคที่ใช้ในการสร้างฟิล์มบางระดับอะตอม ➡️ Yield สูงเป็นปัจจัยสำคัญในการลดต้นทุนและเพิ่มความสามารถในการผลิต https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/applied-materials-preps-for-angstrom-era-in-chipmaking-spearheaded-by-its-new-kinex-xtera-and-provision-10-systems

🔬 “Fudan สร้างชิปหน่วยความจำจากวัสดุ 2D บนซิลิคอนสำเร็จ — จุดเปลี่ยนวงการเซมิคอนดักเตอร์ระดับอะตอม” ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Fudan ประเทศจีน ได้สร้างชิปหน่วยความจำที่ใช้งานได้จริงโดยใช้วัสดุสองมิติ (2D materials) และฝังลงบนซิลิคอนแบบดั้งเดิมได้สำเร็จเป็นครั้งแรก โดยใช้กระบวนการที่เรียกว่า “ATOM2CHIP” ซึ่งช่วยให้สามารถเติบโตชั้น molybdenum disulfide (MoS₂) ที่บางเพียงไม่กี่อะตอมลงบนชิป CMOS ขนาด 0.13 ไมโครเมตรได้โดยตรง ผลลัพธ์คือชิปไฮบริดที่รวมหน่วยความจำแฟลชแบบ NOR ที่สร้างจากวัสดุ 2D เข้ากับคอนโทรลเลอร์ CMOS แบบมาตรฐาน ทำให้สามารถเขียน/ลบข้อมูลได้ในเวลาเพียง 20 นาโนวินาที เก็บข้อมูลได้นานถึง 10 ปี และทนต่อการเขียนซ้ำได้มากกว่า 100,000 ครั้ง โดยใช้พลังงานเพียง 0.644 พิโคจูลต่อบิต ซึ่งต่ำกว่าชิปแฟลชทั่วไปอย่างมาก ทีมวิจัยยังรายงานว่า yield ของการผลิตเต็มชิปอยู่ที่ 94.34% ซึ่งใกล้เคียงกับระดับการผลิตเชิงพาณิชย์ และถือเป็นก้าวสำคัญในการนำวัสดุ 2D เข้าสู่การใช้งานจริงในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ เพื่อให้วัสดุ 2D สามารถฝังลงบนพื้นผิวซิลิคอนได้โดยไม่เสียหาย ทีมงานได้พัฒนาเทคนิคการยึดเกาะแบบ conformal adhesion ที่ช่วยให้วัสดุสามารถ “ไหล” ไปตามพื้นผิวที่ไม่เรียบของซิลิคอนได้อย่างนุ่มนวล พร้อมระบบบรรจุภัณฑ์ที่ป้องกันความร้อนและไฟฟ้าสถิต นอกจากนี้ยังมีการออกแบบระบบ cross-platform interface ที่ช่วยให้ชั้น 2D สามารถสื่อสารกับตรรกะ CMOS ได้อย่างไร้รอยต่อ รองรับการทำงานแบบ instruction-driven, 32-bit parallelism และ random access ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ นักวิจัย Fudan สร้างชิปหน่วยความจำจากวัสดุ 2D บนซิลิคอนสำเร็จ ➡️ ใช้กระบวนการ ATOM2CHIP เพื่อฝัง MoS₂ บน CMOS 0.13μm ➡️ ชิปไฮบริดรวม NOR flash 2D กับคอนโทรลเลอร์ CMOS ➡️ เขียน/ลบข้อมูลได้ใน 20 นาโนวินาที ➡️ เก็บข้อมูลได้นาน 10 ปี และเขียนซ้ำได้มากกว่า 100,000 ครั้ง ➡️ ใช้พลังงานเพียง 0.644 พิโคจูลต่อบิต ➡️ Yield การผลิตเต็มชิปอยู่ที่ 94.34% ➡️ ใช้เทคนิค conformal adhesion เพื่อฝังวัสดุ 2D บนพื้นผิวซิลิคอน ➡️ มีระบบบรรจุภัณฑ์ป้องกันความร้อนและไฟฟ้าสถิต ➡️ ออกแบบ cross-platform interface เพื่อเชื่อมต่อกับ CMOS logic ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ วัสดุ 2D เช่น MoS₂ มีคุณสมบัติทางไฟฟ้าและความบางระดับอะตอม ➡️ NOR flash เป็นหน่วยความจำที่ใช้ในงานที่ต้องการความเร็วสูงและความทนทาน ➡️ Yield สูงกว่า 90% ถือว่าใกล้เคียงกับระดับการผลิตเชิงพาณิชย์ ➡️ การใช้ conformal adhesion ช่วยลดความเสียหายจากพื้นผิวที่ไม่เรียบ ➡️ การเชื่อมต่อกับ CMOS logic เป็นกุญแจสำคัญในการนำวัสดุ 2D ไปใช้งานจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/researchers-achieve-breakthrough-integration-of-2d-materials-on-silicon-chips

🧪 “ไต้หวันยันโรงงานผลิตชิปปลอดภัยจากมาตรการควบคุมแร่หายากของจีน — แต่ผลกระทบอาจลามถึงอุตสาหกรรมฮาร์ดแวร์” หลังจากที่จีนประกาศขยายมาตรการควบคุมการส่งออกแร่หายากเพิ่มเติมเมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2025 ซึ่งรวมถึงธาตุเฉพาะทางอย่าง holmium, erbium, thulium, europium และ ytterbium พร้อมครอบคลุมถึงผลิตภัณฑ์อนุพันธ์และเอกสารทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง กระทรวงเศรษฐกิจของไต้หวันได้ออกมายืนยันว่าโรงงานผลิตชิปของประเทศจะไม่ได้รับผลกระทบโดยตรงจากมาตรการดังกล่าว เจ้าหน้าที่ไต้หวันระบุว่า TSMC ซึ่งเป็นผู้ผลิตชิปรายใหญ่ของโลก ไม่ได้ใช้ธาตุเหล่านี้ในกระบวนการผลิตเวเฟอร์โดยตรง และไต้หวันยังพึ่งพาการนำเข้าวัตถุดิบจากพันธมิตรอย่างยุโรป ญี่ปุ่น และสหรัฐฯ เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม แม้กระบวนการผลิตชิปอาจไม่ได้รับผลกระทบโดยตรง แต่แร่หายากเหล่านี้ยังมีบทบาทสำคัญในส่วนประกอบอื่น ๆ ของอุตสาหกรรมเทคโนโลยี เช่น แม่เหล็กประสิทธิภาพสูงที่ใช้ในมอเตอร์ของฮาร์ดไดรฟ์และอุปกรณ์พีซี ซึ่งอาจเริ่มได้รับผลกระทบจากการควบคุมที่เข้มงวดขึ้น นอกจากนี้ มาตรการใหม่ของจีนยังเปิดช่องให้มีการควบคุมการใช้งานในเทคโนโลยีที่ถือว่า “อ่อนไหว” เช่น ชิป AI, ควอนตัม และอุปกรณ์ป้องกันประเทศ ซึ่งอาจทำให้เกิดความล่าช้าในการออกใบอนุญาตและเพิ่มแรงเสียดทานในห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ จีนขยายมาตรการควบคุมแร่หายากเมื่อ 9 ตุลาคม 2025 ➡️ ครอบคลุม holmium, erbium, thulium, europium และ ytterbium ➡️ กระทรวงเศรษฐกิจไต้หวันระบุว่า TSMC ไม่ใช้ธาตุเหล่านี้ในเวเฟอร์ ➡️ ไต้หวันนำเข้าวัตถุดิบจากยุโรป ญี่ปุ่น และสหรัฐฯ เป็นหลัก ➡️ แม่เหล็กประสิทธิภาพสูงในฮาร์ดไดรฟ์อาจได้รับผลกระทบ ➡️ มาตรการใหม่ครอบคลุมผลิตภัณฑ์อนุพันธ์และเอกสารเทคนิค ➡️ การใช้งานในเทคโนโลยี “อ่อนไหว” เช่น AI และควอนตัม อาจถูกควบคุม ➡️ การออกใบอนุญาตอาจล่าช้าและเพิ่มแรงเสียดทานในห่วงโซ่อุปทาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ แม่เหล็กที่ใช้แร่หายากมีบทบาทสำคัญในมอเตอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ➡️ Europium ใช้ในฟอสฟอร์ประสิทธิภาพสูงสำหรับจอแสดงผล ➡️ Ytterbium มีบทบาทในเลเซอร์เฉพาะทางและระบบทำความเย็น ➡️ การควบคุมแร่หายากเป็นกลยุทธ์ของจีนในการตอบโต้ข้อจำกัดจากสหรัฐฯ ➡️ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปรายใหญ่ที่มีบทบาทสำคัญในห่วงโซ่อุปทานโลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/taiwan-says-its-fabs-are-safe-from-china-rare-earth-crackdown

🖱️ “HydroHaptics: เทคโนโลยีสัมผัสใหม่จากมหาวิทยาลัย Bath ที่จะเปลี่ยนเมาส์และจอยสติ๊กให้ ‘บีบ-บิด-บังคับ’ ได้เหมือนของจริง” ทีมนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัย Bath ร่วมกับมหาวิทยาลัย Bristol และ Eindhoven ได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ชื่อว่า “HydroHaptics” ซึ่งเป็นระบบอินพุตแบบสัมผัสที่สามารถตอบสนองแบบสองทาง (bi-directional) ผ่านพื้นผิวซิลิโคนที่ยืดหยุ่นและบิดงอได้ HydroHaptics ใช้โดมซิลิโคนที่บรรจุของเหลวและมอเตอร์ขนาดเล็กภายใน เพื่อให้ผู้ใช้สามารถ “บีบ บิด แตะ หรือบังคับ” ได้เหมือนกับวัตถุจริง และในขณะเดียวกันก็สามารถรับแรงสะท้อนกลับ (haptic feedback) จากระบบได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่สูญเสียความนุ่มหรือความยืดหยุ่นของพื้นผิว เทคโนโลยีนี้ถูกนำเสนอครั้งแรกในงานประชุม ACM Symposium on User Interface Software and Technology และได้รับรางวัลชมเชยจากคณะกรรมการ โดยมีการสาธิตการใช้งานใน 4 รูปแบบ ได้แก่ เมาส์, จอยสติ๊ก, สายสะพายกระเป๋า, และหมอนควบคุมสมาร์ตโฮม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ HydroHaptics เป็นเทคโนโลยีอินพุตแบบสัมผัสที่ตอบสนองสองทาง ➡️ ใช้โดมซิลิโคนที่บรรจุของเหลวและมอเตอร์ขนาดเล็ก ➡️ ผู้ใช้สามารถบีบ บิด แตะ หรือกดเพื่อควบคุมอุปกรณ์ ➡️ ระบบสามารถส่งแรงสะท้อนกลับผ่านพื้นผิวที่ยืดหยุ่นได้ ➡️ ได้รับรางวัลชมเชยจากงาน ACM UIST ➡️ มีการสาธิตใน 4 รูปแบบ: เมาส์, จอยสติ๊ก, สายสะพายกระเป๋า, หมอนควบคุมสมาร์ตโฮม ➡️ เมาส์สามารถใช้ปั้นวัตถุดิจิทัลพร้อมแรงสะท้อนจำลองความแข็ง ➡️ จอยสติ๊กสามารถจำลองแรงต้าน แรงกระแทก และแรงดึง ➡️ สายสะพายกระเป๋าสามารถส่งแรงแตะเพื่อแจ้งเตือนการนำทาง ➡️ หมอนสามารถใช้ควบคุมอุปกรณ์สมาร์ตโฮม เช่น แสงไฟหรือทีวี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เทคโนโลยี GAI (Gate-All-Around) แบบสัมผัสเริ่มถูกใช้ในอุปกรณ์สวมใส่และ VR ➡️ การตอบสนองแบบสัมผัสช่วยเพิ่ม immersion ในเกมและการออกแบบ 3D ➡️ โดมซิลิโคนที่บรรจุของเหลวสามารถปรับแรงต้านได้ตามแรงดัน ➡️ การใช้มอเตอร์ขนาดเล็กช่วยให้ระบบมีความละเอียดสูงและตอบสนองเร็ว ➡️ เทคโนโลยีนี้อาจนำไปใช้ในอุปกรณ์ฟื้นฟูสมรรถภาพหรือการแพทย์ https://www.tomshardware.com/peripherals/controllers-gamepads/new-hydrohaptic-technology-could-have-you-squeezing-pinching-and-twisting-a-pliable-mouse-or-joystick

💾 “Cambridge เปิดห้องแล็บช่วยชีวิตข้อมูลจากแผ่นฟล็อปปี้ — โปรเจกต์ Future Nostalgia ฟื้นอดีตดิจิทัลก่อนมันจะสลายไป” เมื่อวันที่ 9 ตุลาคมที่ผ่านมา Cambridge University Library ได้เปิดตัวโปรเจกต์ “Future Nostalgia” ซึ่งเป็นโครงการระยะเวลา 1 ปีที่มีเป้าหมายในการกู้คืนข้อมูลจากแผ่นฟล็อปปี้ดิสก์ที่เสื่อมสภาพและใกล้สูญหายไปตามกาลเวลา โดยเปิดให้ประชาชนทั่วไปนำแผ่นฟล็อปปี้เก่ามาให้ทีมงานช่วยตรวจสอบว่า “มีอะไรอยู่ในนี้?” แผ่นฟล็อปปี้เหล่านี้ไม่ใช่แค่ของเล่นเก่า แต่เป็นแหล่งข้อมูลสำคัญ เช่น เอกสารวิจัยยุคแรก ไฟล์ส่วนตัว และซอฟต์แวร์จากเครื่องที่เลิกใช้งานไปแล้ว รวมถึงแผ่นจากคลังข้อมูลของ Stephen Hawking ด้วย ทีมดิจิทัลของห้องสมุดใช้เทคนิคการกู้ข้อมูลระดับสูง โดยไม่ใช้แค่ไดรฟ์ USB ราคาถูก แต่ใช้เครื่องมือพิเศษอย่าง KryoFlux และ Greaseweazle ที่สามารถอ่านสัญญาณแม่เหล็กดิบจากแผ่น เพื่อสร้างภาพโครงสร้างไฟล์ใหม่ในซอฟต์แวร์ ซึ่งช่วยให้สามารถกู้คืนข้อมูลจากแผ่นที่เสียหายหรือใช้ฟอร์แมตเฉพาะได้ นอกจากการกู้ข้อมูลแล้ว โปรเจกต์ยังมุ่งสร้างมาตรฐานการจัดการแผ่นฟล็อปปี้ เช่น วิธีทำความสะอาด การจัดเก็บ และการสร้างเวิร์กโฟลว์ที่สามารถนำไปใช้ในองค์กรอื่นได้ เพื่อให้การอนุรักษ์ข้อมูลดิจิทัลในยุคก่อนยังคงอยู่ต่อไป ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Cambridge เปิดตัวโปรเจกต์ Future Nostalgia เพื่อกู้ข้อมูลจากแผ่นฟล็อปปี้ ➡️ เปิดให้ประชาชนทั่วไปนำแผ่นมาให้ตรวจสอบ ➡️ มีแผ่นจากคลังของ Stephen Hawking และเอกสารวิจัยยุคแรก ➡️ ใช้เครื่อง KryoFlux และ Greaseweazle อ่านสัญญาณแม่เหล็กดิบ ➡️ สร้างเวิร์กโฟลว์มาตรฐานสำหรับการกู้ข้อมูลและจัดการแผ่น ➡️ โปรเจกต์มีระยะเวลา 1 ปี และได้รับความสนใจจากสื่อ เช่น BBC ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ KryoFlux เป็นเครื่องมือที่ใช้ในวงการอนุรักษ์ซอฟต์แวร์เพื่ออ่านข้อมูลระดับ flux ➡️ Greaseweazle เป็นฮาร์ดแวร์โอเพ่นซอร์สที่นิยมในกลุ่ม retro-computing ➡️ แผ่นฟล็อปปี้มีอายุการใช้งานจำกัด และเสื่อมสภาพจากความชื้นและออกซิเดชัน ➡️ การกู้ข้อมูลจากแผ่นเก่าเป็นส่วนหนึ่งของการอนุรักษ์มรดกดิจิทัล ➡️ การอ่านฟอร์แมตเฉพาะ เช่น WordPerfect หรือ BASIC ต้องใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะทาง https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/cambridge-university-rescues-data-from-old-floppy-disks