📦⚙️ ยุคใหม่ของการติดตั้งแอปบน Linux: 7 เครื่องมือจัดการ GitHub Binaries ที่ช่วยลดงานซ้ำซ้อน โลกของ Linux กำลังเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว เมื่อซอฟต์แวร์จำนวนมากเลือกปล่อยเป็น pre‑compiled binaries บน GitHub Releases แทนการเข้าระบบแพ็กเกจของดิสโทรแบบดั้งเดิม ทำให้ผู้ใช้ต้องคอยเข้าไปดาวน์โหลดไฟล์เองอยู่บ่อยครั้ง บทความจาก It’s FOSS ชี้ให้เห็นว่าเครื่องมือรุ่นใหม่เหล่านี้ช่วย “ปิดช่องว่าง” ระหว่างแพ็กเกจเมเนเจอร์แบบเดิมกับโลกของ GitHub ได้อย่างมีประสิทธิภาพ หนึ่งในเครื่องมือที่โดดเด่นคือ Eget ซึ่งช่วยดาวน์โหลดและติดตั้งไบนารีจาก GitHub โดยอัตโนมัติ เพียงระบุชื่อรีโป มันจะเลือกไฟล์ที่เหมาะกับสถาปัตยกรรมของระบบให้ทันที นอกจากนี้ยังมี deb‑get ที่นำแนวคิด apt-get มาประยุกต์ใช้กับ .deb จาก GitHub, PPA และลิงก์ตรง ทำให้ผู้ใช้ Ubuntu และ Debian สามารถติดตั้งซอฟต์แวร์นอกรีโปได้อย่างเป็นระบบมากขึ้น ฝั่ง GUI ก็มี Autonomix ที่ใช้ GTK4 + libadwaita ให้หน้าตาทันสมัย รองรับทั้ง .deb, .rpm, AppImage, Flatpak และ Snap พร้อมระบบติดตามเวอร์ชันในตัว ส่วนเครื่องมืออย่าง bin, Install Release, stew และ AFX ก็เน้นความสามารถเฉพาะทาง เช่น การจัดการหลายแหล่งซอฟต์แวร์, การซิงก์สถานะข้ามเครื่อง, การติดตั้งแบบ declarative และการจัดการปลั๊กอินเชลล์อย่างเป็นระบบ ภาพรวมแล้ว เครื่องมือเหล่านี้สะท้อนทิศทางใหม่ของ Linux ที่กำลังเคลื่อนสู่โลกที่ผู้พัฒนาปล่อยซอฟต์แวร์เองมากขึ้น และผู้ใช้ต้องการระบบจัดการไบนารีที่ยืดหยุ่นกว่าเดิม ไม่ต้องรอแพ็กเกจจากดิสโทร และยังสามารถอัปเดตได้อัตโนมัติแบบแพ็กเกจเมเนเจอร์ดั้งเดิม ถือเป็นการผสมผสานระหว่างความคล่องตัวของ GitHub กับความสะดวกของระบบจัดการแพ็กเกจที่ผู้ใช้คุ้นเคย 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เครื่องมือเด่นสำหรับจัดการ GitHub Binaries ➡️ deb‑get: apt‑get สำหรับ .deb จาก GitHub, PPA, direct download ➡️ Autonomix: ตัวเลือก GUI รองรับหลายฟอร์แมต เช่น deb/rpm/AppImage/Flatpak/Snap ➡️ Eget: ดาวน์โหลดไบนารีอัตโนมัติจาก GitHub พร้อมเลือกไฟล์ที่ตรงสถาปัตยกรรม ➡️ Install Release: ซิงก์สถานะแพ็กเกจข้ามเครื่องผ่านไฟล์ JSON ➡️ bin: จัดการไบนารีจากหลายแหล่ง เช่น GitHub, GitLab, Docker, Hashicorp ➡️ stew: ระบบ declarative ผ่าน Stewfile + UI แบบ interactive ➡️ AFX: จัดการปลั๊กอินเชลล์ + ไบนารีด้วย YAML config ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ต้องพึ่งพา GitHub API ซึ่งอาจเจอ rate‑limit หากไม่ใช้ token ⛔ บางเครื่องมือยังใหม่มาก เช่น Autonomix อาจมีบั๊กหรือฟีเจอร์ไม่ครบ ⛔ การติดตั้งไบนารีนอกรีโปอาจขาดการตรวจสอบความปลอดภัยจากดิสโทร ⛔ ระบบ declarative หรือ multi‑source อาจซับซ้อนสำหรับผู้ใช้ใหม่ https://itsfoss.com/github-binaries-tools/

🛡️🌍 Operation Sentinel: Interpol ผนึก 19 ชาติแอฟริกา จับ 574 ผู้ต้องสงสัย — ถอดรหัสแรนซัมแวร์ 6 ตัว ปิดลิงก์มุ่งร้ายกว่า 6,000 รายการ ปฏิบัติการขนาดใหญ่ของ Interpol ภายใต้ชื่อ Operation Sentinel ระหว่างวันที่ 27 ตุลาคม – 27 พฤศจิกายน สามารถจับกุมผู้ต้องสงสัยด้านอาชญากรรมไซเบอร์ได้มากถึง 574 รายใน 19 ประเทศทั่วแอฟริกา พร้อมทั้งปิดลิงก์อันตรายกว่า 6,000 รายการ และกู้คืนเงินได้ราว 3 ล้านดอลลาร์ จากการถอดรหัสแรนซัมแวร์ 6 สายพันธุ์ที่ใช้โจมตีองค์กรในภูมิภาคนี้ ภัยคุกคามหลักที่พบในปฏิบัติการครั้งนี้คือ Business Email Compromise (BEC), การกรรโชกดิจิทัล และแรนซัมแวร์ ซึ่งสร้างความเสียหายรวมกว่า 21 ล้านดอลลาร์ หนึ่งในคดีใหญ่เกิดขึ้นในเซเนกัล เมื่อแฮกเกอร์เข้าควบคุมระบบอีเมลของบริษัทพลังงานรายใหญ่และพยายามสั่งโอนเงิน 7.9 ล้านดอลลาร์ แต่ถูกเจ้าหน้าที่อายัดบัญชีปลายทางได้ทันเวลา ในกานา เจ้าหน้าที่สามารถวิเคราะห์มัลแวร์ขั้นสูงจนสร้าง เครื่องมือถอดรหัสเอง ช่วยกู้ข้อมูลได้เกือบ 30TB จากทั้งหมด 100TB ที่ถูกเข้ารหัส พร้อมระบุสายพันธุ์แรนซัมแวร์ที่ใช้โจมตีได้สำเร็จ นี่สะท้อนให้เห็นว่าศูนย์ปฏิบัติการไซเบอร์ในแอฟริกากำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและเริ่มมีความสามารถด้าน Forensics ที่ทัดเทียมประเทศพัฒนาแล้วมากขึ้น Interpol ระบุว่าการโจมตีไซเบอร์ในแอฟริกากำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยกว่า 30% ของอาชญากรรมที่รายงานในแอฟริกาตะวันตกและตะวันออกเป็นอาชญากรรมไซเบอร์ และสองในสามของประเทศสมาชิกระบุว่าอาชญากรรมไซเบอร์มีสัดส่วนระดับ “กลางถึงสูง” ของคดีทั้งหมด ปฏิบัติการ Sentinel จึงเป็นสัญญาณว่าภูมิภาคนี้กำลังก้าวสู่ยุคที่ต้องรับมือภัยไซเบอร์อย่างจริงจังและเป็นระบบมากขึ้น 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ผลลัพธ์สำคัญจาก Operation Sentinel ➡️ จับกุมผู้ต้องสงสัย 574 รายใน 19 ประเทศแอฟริกา ➡️ ปิดลิงก์อันตรายกว่า 6,000 รายการ และกู้คืนเงิน 3 ล้านดอลลาร์ ➡️ ถอดรหัสแรนซัมแวร์ได้ 6 สายพันธุ์ ช่วยกู้ข้อมูลจำนวนมาก ➡️ คดีใหญ่ในเซเนกัล: ป้องกันการโอนเงินผิดกฎหมาย 7.9 ล้านดอลลาร์ ได้ทันเวลา ‼️ ความเสี่ยงและสัญญาณเตือนจากข้อมูลในข่าว ⛔ BEC ยังคงเป็นภัยอันดับหนึ่ง ในหลายประเทศแอฟริกา ⛔ แรนซัมแวร์ยังคงโจมตีสถาบันการเงินและโครงสร้างพื้นฐานสำคัญอย่างต่อเนื่อง ⛔ อาชญากรรมไซเบอร์คิดเป็น 30% ของคดีทั้งหมด ในบางภูมิภาคของแอฟริกา ⛔ เครือข่ายอาชญากรมีความร่วมมือข้ามประเทศมากขึ้น ทำให้ตรวจจับยากขึ้น https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/interpol-led-cybercrime-crackdown-results-in-574-arrests-in-19-african-nations-decrypts-six-ransomware-variants-operation-sentinel-disrupts-rings-that-caused-usd21-million-in-losses-recovers-usd3-million

🧵⚙️ Apple สะดุด 2nm: ปัญหาการผลิต A20 Pro ที่สะท้อนความเปราะบางของห่วงโซ่เซมิคอนดักเตอร์ รายงานล่าสุดระบุว่า Apple กำลังเผชิญปัญหาการผลิตชิป 2nm รุ่นแรกของโลก ซึ่งจะถูกใช้ใน A20 Pro สำหรับ iPhone รุ่นปลายปี 2025 ความท้าทายนี้เกิดขึ้นจากกำลังการผลิตของ TSMC ที่ยังไม่เสถียรในช่วงเริ่มต้น แม้จะเป็นเทคโนโลยีที่ก้าวกระโดดที่สุดในอุตสาหกรรม แต่การผลิตระดับ 2nm ต้องใช้เครื่อง EUV รุ่นใหม่ที่มีความซับซ้อนสูงและมีจำนวนจำกัด ทำให้ Apple ไม่สามารถรับชิปได้ตามแผน ชิป 2nm ถูกคาดหวังว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงานและความเร็วอย่างมาก โดยเฉพาะในงาน AI บนดีไวซ์ (On‑device AI) ซึ่งเป็นแกนหลักของยุทธศาสตร์ Apple ในยุคหลัง Apple Intelligence อย่างไรก็ตาม การผลิตที่ยังไม่เสถียรทำให้ Apple อาจต้องจัดลำดับความสำคัญใหม่ เช่น ส่งชิป 2nm ให้เฉพาะรุ่น Pro ก่อน และใช้ชิป 3nm รุ่นปรับปรุงในรุ่นมาตรฐานเพื่อรักษากำหนดการเปิดตัว สถานการณ์นี้ยังสะท้อนความเสี่ยงเชิงโครงสร้างของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ที่ทั้งโลกพึ่งพา TSMC เพียงรายเดียวสำหรับเทคโนโลยีระดับสูงสุด การขยายโรงงานในไต้หวัน ญี่ปุ่น และสหรัฐฯ ยังต้องใช้เวลาอีกหลายปี ทำให้ Apple ต้องบริหารความเสี่ยงด้านซัพพลายเชนอย่างระมัดระวังมากขึ้น โดยเฉพาะในยุคที่การแข่งขันด้าน AI และประสิทธิภาพกำลังรุนแรงขึ้นทุกปี ในภาพรวม ปัญหานี้ไม่ได้ทำให้ Apple ชะลอแผน 2nm แต่ทำให้บริษัทต้องปรับกลยุทธ์การจัดสรรชิปและการเปิดตัวผลิตภัณฑ์อย่างรอบคอบมากขึ้น ขณะเดียวกันก็เป็นสัญญาณว่าการแข่งขันด้านเทคโนโลยีระดับนาโนเมตรกำลังเข้าสู่ช่วงที่ “ความสามารถในการผลิต” สำคัญพอๆ กับ “ความก้าวหน้าทางเทคนิค” 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่เกิดขึ้นกับ Apple และชิป 2nm ➡️ Apple ประสบปัญหากำลังการผลิต 2nm จาก TSMC ➡️ ชิป A20 Pro อาจมีจำนวนจำกัดในช่วงแรก ➡️ รุ่น Pro อาจได้ใช้ 2nm ก่อน ส่วนรุ่นธรรมดาอาจใช้ 3nm รุ่นปรับปรุง ➡️ 2nm ถูกออกแบบมาเพื่อเร่งงาน AI บนดีไวซ์โดยเฉพาะ ‼️ ความเสี่ยงและผลกระทบเชิงกลยุทธ์ ⛔ ความเสี่ยงจากการพึ่งพา TSMC เพียงรายเดียว ⛔ เครื่อง EUV รุ่นใหม่มีจำนวนจำกัด ทำให้การผลิตเริ่มต้นช้ากว่าคาด ⛔ อาจเกิดความล่าช้าในการเปิดตัวหรือจำกัดจำนวนรุ่น Pro ⛔ การแข่งขันด้าน AI ทำให้ความล่าช้าของ 2nm ส่งผลต่อภาพลักษณ์เชิงนวัตกรรม https://wccftech.com/apple-reportedly-experiencing-2nm-production-shortages-for-a20-pro/

☁️📚 LMS Cloud Model: โครงสร้างการเรียนรู้ยุคใหม่ที่ขยายตัวได้ไม่รู้จบ องค์กรทั่วโลกกำลังเร่งปรับตัวเข้าสู่ยุคที่การเรียนรู้ต้อง “ทันที ทันการณ์ และปรับขนาดได้” ทำให้ Cloud‑based LMS กลายเป็นโครงสร้างหลักของระบบพัฒนาทักษะยุคใหม่ บทความชี้ให้เห็นว่า LMS แบบคลาวด์ช่วยให้การเรียนรู้เข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลา รองรับการเติบโตขององค์กร และลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานอย่างมีนัยสำคัญ ขณะเดียวกัน เทคโนโลยีคลาวด์ยังเปิดประตูสู่การเรียนรู้แบบ MOOC ที่ผู้เรียนควบคุมจังหวะของตัวเองได้อย่างเต็มที่ ความสามารถด้าน Scalability คือหัวใจสำคัญของโมเดลนี้ ไม่ว่าจะเป็นจำนวนผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว หรือการขยายหลักสูตรตามความต้องการใหม่ของธุรกิจ ผู้ดูแลระบบสามารถเพิ่มคอร์ส ปรับเนื้อหา หรือขยายทรัพยากรได้ทันทีโดยไม่ต้องลงทุนฮาร์ดแวร์เพิ่ม นี่คือเหตุผลที่องค์กรขนาดเล็กถึงใหญ่ต่างเลือกใช้ LMS บนคลาวด์เพื่อรองรับ Workforce ที่เปลี่ยนแปลงเร็วขึ้นทุกปี นอกจากนี้ Cloud LMS ยังช่วยลดต้นทุนด้านบุคลากร IT, ค่าเดินทางอบรม และค่าอุปกรณ์ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ทำให้การวางงบประมาณด้านการเรียนรู้มีความคาดการณ์ได้มากขึ้น องค์กรสามารถนำทรัพยากรที่ประหยัดได้ไปลงทุนในเนื้อหาคุณภาพสูง เช่น Micro‑learning, Simulation หรือ Gamification ซึ่งช่วยเพิ่ม Engagement ของผู้เรียนอย่างชัดเจน สุดท้าย ระบบคลาวด์ยังเปิดโอกาสให้เกิดการเรียนรู้แบบมีส่วนร่วมมากขึ้นผ่าน Q&A, Chat, Social Learning และระบบ Gamification เช่น Badges หรือ Leaderboards ขณะเดียวกัน Analytics ขั้นสูงช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นพฤติกรรมผู้เรียนแบบเรียลไทม์ ปรับกลยุทธ์การสอนให้ตรงจุด และสร้างประสบการณ์การเรียนรู้ที่ “เฉพาะบุคคล” มากขึ้น ซึ่งเป็นทิศทางสำคัญของ EdTech ยุคถัดไป 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Cloud‑based LMS ที่ช่วยขยายการเรียนรู้ ➡️ เข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลา รองรับการเรียนรู้แบบ MOOC ➡️ ขยายจำนวนผู้ใช้และเนื้อหาได้ทันทีโดยไม่ต้องเพิ่มฮาร์ดแวร์ ➡️ ลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและค่าเดินทางอบรม ➡️ มีเครื่องมือ Collaboration เช่น Q&A, Chat, Social Learning ➡️ Analytics ช่วยให้ปรับเนื้อหาและกลยุทธ์ได้แม่นยำขึ้น ‼️ ความเสี่ยงและข้อควรระวังของการใช้ LMS บนคลาวด์ ⛔ ต้องพึ่งพาความปลอดภัยของผู้ให้บริการคลาวด์ ⛔ หากอินเทอร์เน็ตล่ม ระบบการเรียนรู้จะหยุดชะงักทันที ⛔ การปรับแต่งขั้นสูงอาจจำกัดตามแพลตฟอร์มที่เลือก ⛔ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้เรียนต้องได้รับการกำกับอย่างเข้มงวด https://hackread.com/how-lms-cloud-model-supports-learning/

🔭✨ James Webb: กล้องโทรทรรศน์ที่เผยจักรวาลในแบบที่เราไม่เคยเรียนมาก่อน กล้องโทรทรรศน์อวกาศ James Webb (JWST) ไม่ได้เป็นเพียงผู้สืบทอดของ Hubble แต่เป็น “การอัปเกรดครั้งใหญ่ของมนุษยชาติ” ในการมองย้อนเวลาไปยังจุดกำเนิดของจักรวาล ด้วยเทคโนโลยีอินฟราเรดขั้นสูง JWST สามารถมองทะลุฝุ่นคอสมิก เห็นดาวฤกษ์ยุคแรกที่เกิดขึ้นเมื่อจักรวาลมีอายุเพียงไม่ถึงพันล้านปี ซึ่งเป็นข้อมูลที่เราไม่เคยเข้าถึงมาก่อนในประวัติศาสตร์มนุษย์ หนึ่งในความสามารถที่น่าทึ่งคือการตรวจพบซูเปอร์โนวาและดาวมวลยักษ์ที่สูญสลายไปแล้วนานนับพันล้านปี นักดาราศาสตร์พบสัญญาณทางเคมีที่บ่งชี้ถึง “ดาวยุคแรก” ที่มีมวลมากกว่าดวงอาทิตย์ถึง 10,000 เท่า ซึ่งเป็นชนิดของดาวที่ตำราเรียนยังไม่เคยกล่าวถึงอย่างละเอียด เพราะก่อน JWST เราไม่เคยมีหลักฐานชัดเจนมาก่อนว่ามันเคยมีอยู่จริง ตำแหน่งของ JWST ที่จุด L2 ห่างจากโลกหนึ่งล้านไมล์ ทำให้มันสามารถทำงานได้โดยไม่ถูกรบกวนจากเงาโลกหรือความร้อนจากดวงอาทิตย์ การออกแบบที่ต้องซ่อนตัวจากความร้อนด้วยแผงกันความร้อน 5 ชั้น ทำให้กล้องสามารถรักษาอุณหภูมิที่ต่ำกว่า –370°F เพื่อให้เซนเซอร์อินฟราเรดทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ นี่คือสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนที่สุดเท่าที่เคยสร้างในอวกาศ แม้ JWST จะถูกออกแบบให้ใช้งานเพียง 5–10 ปี แต่การปล่อยตัวที่แม่นยำทำให้มันมีเชื้อเพลิงมากพอสำหรับภารกิจยาวกว่า 20 ปี อย่างไรก็ตาม เมื่อเชื้อเพลิงหมด มันจะไม่สามารถรักษาตำแหน่งหรือชี้กล้องได้อีกต่อไป NASA อาจต้องส่งยานไร้คนขับไปเติมเชื้อเพลิงในอนาคต ซึ่งจะเป็นอีกก้าวสำคัญของการบำรุงรักษาอุปกรณ์อวกาศระยะไกล 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่ JWST ทำได้เหนือกว่าที่เราเคยเรียน ➡️ มองเห็นซูเปอร์โนวายุคแรกของจักรวาล อายุเพียง 730 ล้านปีหลังบิ๊กแบง ➡️ ตรวจพบ “ดาวมวลยักษ์ยุคแรก” ที่ตำราเรียนยังไม่เคยยืนยัน ➡️ ใช้กล้อง NIRCam และเซนเซอร์อินฟราเรดที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก ➡️ อยู่ที่จุด L2 ห่างโลก 1 ล้านไมล์เพื่อมุมมองที่ไร้เงารบกวน ‼️ ความท้าทายและข้อจำกัดของ JWST ⛔ ต้องรักษาอุณหภูมิต่ำมาก หากร้อนขึ้นเพียงเล็กน้อย เซนเซอร์จะใช้งานไม่ได้ ⛔ เมื่อเชื้อเพลิงหมด จะไม่สามารถรักษาตำแหน่งหรือชี้กล้องได้ ⛔ การซ่อมบำรุงทำได้ยากมาก เพราะอยู่ไกลเกินกว่ายานมนุษย์จะเดินทางไปถึง ⛔ อายุภารกิจขึ้นอยู่กับความแม่นยำของการควบคุมทิศทางและการใช้เชื้อเพลิง https://www.slashgear.com/2054983/james-webb-space-telescope-things-didnt-teach-you-in-school/

🌐⚠️ รัฐบาลทั่วโลกใช้ “ปิดอินเทอร์เน็ต” เป็นอาวุธใหม่ — และกำลังเกิดบ่อยขึ้นอย่างน่ากลัว บทความของ Bruce Schneier ชี้ให้เห็นแนวโน้มที่น่ากังวล: รัฐบาลจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ ใช้อินเทอร์เน็ตชัตดาวน์เป็นเครื่องมือควบคุมประชาชน ไม่ว่าจะเพื่อหยุดการประท้วง ปิดปากสื่อ หรือแม้แต่ควบคุมผลสอบของนักเรียนในบางประเทศ เหตุการณ์ล่าสุด เช่น อัฟกานิสถาน แทนซาเนีย แคเมอรูน ปากีสถาน และไนจีเรีย ต่างเผชิญการปิดอินเทอร์เน็ตระดับภูมิภาคหรือทั้งประเทศ โดยหลายครั้งไม่มีคำอธิบายใด ๆ จากรัฐบาลเลย Schneier ระบุว่าการปิดอินเทอร์เน็ตไม่ใช่แค่ “ความไม่สะดวก” แต่เป็นการปิดระบบโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของสังคม — ตั้งแต่การสื่อสารฉุกเฉิน การเงิน การบิน ไปจนถึงความปลอดภัยของประชาชนในเขตสงคราม เช่น กาซา หรือยูเครน ที่เคยถูกตัดสัญญาณโดยเจตนาเพื่อทำให้ประชาชนไร้ความสามารถในการขอความช่วยเหลือหรือเผยแพร่หลักฐานการละเมิดสิทธิ ข้อมูลจาก Access Now ระบุว่า ปี 2024 มีการปิดอินเทอร์เน็ต 296 ครั้งใน 54 ประเทศ และปี 2025 ก็มีอย่างน้อย 244 ครั้งแล้ว ซึ่งเป็นตัวเลขที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และสะท้อนว่าการปิดอินเทอร์เน็ตกำลังกลายเป็น “มาตรฐานใหม่” ของรัฐบาลอำนาจนิยม ปัญหานี้รุนแรงขึ้นเพราะโครงสร้างอินเทอร์เน็ตในหลายประเทศ “รวมศูนย์” มากเกินไป เช่น มีผู้ให้บริการมือถือรายเดียว หรือมีสายเคเบิลเชื่อมต่อโลกภายนอกเพียง 1–2 เส้น ทำให้รัฐบาลสามารถสั่งปิดได้ง่ายเพียงออกคำสั่งเดียว ต่างจากประเทศที่มีโครงสร้างกระจายตัว เช่น สหรัฐฯ ที่การปิดอินเทอร์เน็ตทั้งประเทศแทบเป็นไปไม่ได้ Schneier เตือนว่าการปิดอินเทอร์เน็ตคือการละเมิดสิทธิมนุษยชนขั้นพื้นฐาน และเป็นสัญญาณของการถอยหลังทางประชาธิปไตยทั่วโลก แม้จะมีความพยายามจากองค์กรระหว่างประเทศในการกดดัน แต่รัฐบาลหลายแห่งกลับ “เรียนรู้จากกันและกัน” ทำให้แนวโน้มนี้ยิ่งแพร่กระจาย 📌 สรุปประเด็นสำคัญจากบทความ ✅ การปิดอินเทอร์เน็ตกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ 296 ครั้งในปี 2024 ➡️ 244 ครั้งในปี 2025 (ยังไม่จบปี) ✅ เหตุผลที่รัฐบาลใช้ชัตดาวน์ ➡️ ปิดกั้นการประท้วง ➡️ ควบคุมการเลือกตั้ง ➡️ ปิดปากสื่อ ➡️ ควบคุมข้อมูลในเขตสงคราม ➡️ แม้แต่ “กันโกงข้อสอบ” ✅ ผลกระทบรุนแรงกว่าที่คิด ➡️ ระบบฉุกเฉินล่ม ➡️ การเงินหยุดชะงัก ➡️ เที่ยวบินถูกยกเลิก ➡️ ประชาชนในเขตสงครามไม่สามารถขอความช่วยเหลือ ✅ ประเทศที่ทำบ่อยที่สุด ➡️ อินเดีย (855 ครั้ง) ➡️ เมียนมา ➡️ ปากีสถาน ➡️ อิหร่าน ‼️ ความเสี่ยงเชิงโครงสร้าง ➡️ โครงสร้างอินเทอร์เน็ตแบบรวมศูนย์ทำให้ปิดได้ง่าย ➡️ บริษัทเทคบางแห่ง “ร่วมมือ” กับรัฐบาลเพื่อผลประโยชน์ ➡️ การปิดอินเทอร์เน็ตกำลังกลายเป็นอาวุธทางการเมือง https://www.schneier.com/blog/archives/2025/12/deliberate-internet-shutdowns.html

🌍⚡ แบตเตอรี่ CO₂: เทคโนโลยีกักเก็บพลังงานยุคใหม่ที่กำลังเติบโตทั่วโลก เทคโนโลยี “CO₂ Battery” ของบริษัท Energy Dome จากอิตาลีกำลังกลายเป็นหนึ่งในนวัตกรรมด้านพลังงานที่น่าจับตาที่สุดในโลก โดยใช้ก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในระบบปิดเพื่อกักเก็บพลังงานหมุนเวียนในช่วงที่มีไฟฟ้าเหลือ และปล่อยกลับสู่ระบบในช่วงที่ความต้องการสูง โรงงานต้นแบบขนาด 20 MW ในเกาะซาร์ดิเนียเริ่มเดินเครื่องในปี 2025 และจะมีการสร้างโรงงานลักษณะเดียวกันในอินเดีย สหรัฐฯ และศูนย์ข้อมูลของ Google ทั่วโลกในปี 2026 จุดเด่นของเทคโนโลยีนี้คือความสามารถในการกักเก็บพลังงานยาวนานกว่าแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนทั่วไป ซึ่งมักเก็บได้เพียง 4–8 ชั่วโมง ในขณะที่ CO₂ Battery สามารถให้พลังงานต่อเนื่อง 10 ชั่วโมงขึ้นไป และขยายขนาดได้ง่ายโดยไม่เพิ่มต้นทุนมากนัก นอกจากนี้ยังไม่ต้องใช้แร่หายาก ไม่ต้องพึ่งภูมิประเทศเฉพาะแบบโรงไฟฟ้าพลังน้ำสูบกลับ และมีอายุการใช้งานยาวนานกว่าลิเธียมไอออนถึงสามเท่า ทำให้หลายประเทศและบริษัทพลังงานเริ่มสนใจลงทุนอย่างจริงจัง Google เป็นหนึ่งในผู้เล่นรายใหญ่ที่เข้ามาอย่างรวดเร็ว โดยต้องการใช้ CO₂ Battery เพื่อให้ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกสามารถใช้พลังงานสะอาดได้ตลอด 24 ชั่วโมง แม้ในช่วงที่ไม่มีลมหรือแสงแดด ความสามารถในการสร้างโรงงานได้ภายในเวลาไม่ถึงสองปี และติดตั้งได้แทบทุกพื้นที่ ทำให้เทคโนโลยีนี้เหมาะกับการขยายตัวในระดับโลกอย่างมาก แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ก็มีข้อกังวล เช่น การใช้พื้นที่มากกว่าแบตเตอรี่ลิเธียมไอออน และความเสี่ยงหากโดมถูกเจาะจน CO₂ รั่วออกมา อย่างไรก็ตาม ปริมาณ CO₂ ที่รั่วจะเทียบเท่าการบินข้ามมหาสมุทรเพียงไม่กี่เที่ยว และยังถือว่าน้อยมากเมื่อเทียบกับการปล่อยคาร์บอนจากโรงไฟฟ้าถ่านหินทั่วไป ทำให้หลายฝ่ายมองว่าความเสี่ยงนี้ “คุ้มค่า” เมื่อเทียบกับประโยชน์ด้านพลังงานสะอาดในระยะยาว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ CO₂ Battery คืออะไร และทำงานอย่างไร ➡️ ใช้ CO₂ ในระบบปิดเพื่อกักเก็บพลังงาน ➡️ อัด–ระบาย CO₂ เพื่อหมุนกังหันผลิตไฟฟ้า ✅ ข้อดีเหนือแบตเตอรี่แบบเดิม ➡️ เก็บพลังงานได้นานกว่า 8–10 ชั่วโมง ➡️ ไม่ใช้แร่หายาก และอายุการใช้งานยาวกว่า 3 เท่า ➡️ ขยายขนาดได้ง่าย ต้นทุนลดลงเมื่อเพิ่มความจุ ✅ การขยายตัวทั่วโลก ➡️ อินเดีย สหรัฐฯ และ Google เตรียมสร้างโรงงานในปี 2026 ➡️ ใช้พื้นที่เพียง 5 เฮกตาร์ และสร้างเสร็จเร็ว ‼️ ข้อควรระวังและความเสี่ยง ⛔ ใช้พื้นที่มากกว่าแบตเตอรี่ลิเธียมไอออน ⛔ หากโดมรั่ว CO₂ จะกระจายตัว ต้องเว้นระยะความปลอดภัย ⛔ โครงสร้างโดมอาจถูกต่อต้านในบางพื้นที่ (NIMBY) https://spectrum.ieee.org/co2-battery-energy-storage

📌🔐🟡 รวมข่าวจากเวบ SecurityOnline 🟡🔐📌 #รวมข่าวIT #20251222 #securityonline 🧩 Dify Side-Door Exposure: ช่องโหว่เปิดคอนฟิกระบบ LLM ให้คนแปลกหน้าเห็น ช่องโหว่ CVE‑2025‑63387 ใน Dify เวอร์ชัน 1.9.1 เปิดให้ผู้ไม่ผ่านการยืนยันตัวตนเข้าถึง endpoint /console/api/system-features ได้โดยตรง ทำให้ข้อมูลคอนฟิกภายในของระบบ LLM ถูกเปิดเผยแบบไม่ตั้งใจ ซึ่งอาจถูกใช้เป็นจุดตั้งต้นในการวางแผนโจมตีต่อเนื่อง แม้จะเป็นเพียงการรั่วไหลข้อมูล แต่ก็ถือเป็นความเสี่ยงระดับสูงสำหรับทีมที่กำลังนำ LLM ไปใช้งานจริงในสภาพแวดล้อมโปรดักชัน 🔗 https://securityonline.info/ais-exposed-side-door-dify-flaw-cve-2025-63387-leaks-system-configs-to-anonymous-users 🎯 BlueDelta’s Silent Shift: GRU ใช้บริการฟรีอย่าง ngrok และ Mocky ลอบขโมยอีเมลยูเครน กลุ่ม BlueDelta (APT28) ของรัสเซียปรับยุทธวิธีใหม่โดยใช้บริการฟรี เช่น Mocky, DNS EXIT และ ngrok เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานชั่วคราวสำหรับขโมยบัญชี UKR.NET ผ่าน PDF ล่อเหยื่อและหน้าเว็บปลอมที่ดักทั้งรหัสผ่านและ 2FA แบบเรียลไทม์ พร้อมเทคนิคข้ามหน้าเตือนของ ngrok ด้วย header พิเศษ ทำให้การโจมตีแนบเนียนและตรวจจับยากขึ้น 🔗 https://securityonline.info/the-grus-silent-shift-how-bluedelta-hijacks-ukrainian-webmail-using-ngrok-and-mocky 📨 Caminho to Compromise: BlindEagle ใช้อีเมลภายในรัฐโคลอมเบียโจมตีแบบเนียนกริบ BlindEagle (APT‑C‑36) ใช้บัญชีอีเมลภายในหน่วยงานรัฐโคลอมเบียที่ถูกยึดไปแล้ว ส่งฟิชชิงแนบ SVG เพื่อนำเหยื่อไปยังเว็บปลอมของศาลแรงงาน ก่อนเรียกใช้ JavaScript + PowerShell แบบ fileless และดาวน์โหลดภาพที่ซ่อนโค้ดผ่าน steganography เพื่อติดตั้ง Caminho downloader ซึ่งเชื่อมโยงตลาดมืดบราซิล และสุดท้ายดึง DCRAT ลงเครื่อง 🔗 https://securityonline.info/caminho-to-compromise-blindeagle-hackers-hijack-government-emails-in-colombia 📱 DOCSWAP 2.0: Kimsuky ใช้ QR Code แพร่มัลแวร์มือถือเวอร์ชันใหม่ Kimsuky กลุ่มแฮ็กเกอร์เกาหลีเหนือเปิดตัว DOCSWAP รุ่นอัปเกรดที่แพร่ผ่าน QR code และ smishing เพื่อหลอกให้เหยื่อติดตั้งแอปปลอมบน Android ตัวมัลแวร์ใช้ native decryption และ decoy behavior ใหม่เพื่อหลบการวิเคราะห์ ก่อนปลดล็อก RAT ที่สามารถขโมยไฟล์ ควบคุมเครื่อง และส่งข้อมูลกลับเซิร์ฟเวอร์ พร้อมหลักฐานเชื่อมโยง DPRK ผ่านข้อความ “Million OK!!!” บนโครงสร้างพื้นฐาน 🔗 https://securityonline.info/north-koreas-kimsuky-upgrades-docswap-malware-to-hijack-smartphones-via-qr-codes 🕶️ Shadows of the North: แผนที่โครงสร้างไซเบอร์ DPRK ที่เชื่อมโยงทุกกลุ่มเข้าด้วยกัน รายงานร่วมของ Hunt.io และ Acronis เปิดโปงโครงสร้างพื้นฐานไซเบอร์ของเกาหลีเหนือที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงกันอย่างแน่นหนา โดยพบว่า Lazarus, Kimsuky และ Bluenoroff แม้จะมีภารกิจต่างกัน แต่กลับใช้เซิร์ฟเวอร์ เครื่องมือ และโครงสร้างเครือข่ายร่วมกันอย่างเป็นระบบ ตั้งแต่ staging servers, credential-harvesting nodes ไปจนถึง FRP tunneling และโครงสร้างที่ผูกกับใบรับรอง SSL เดียวกัน เผยให้เห็น ecosystem ที่ทำงานแบบ “รวมศูนย์” เพื่อการจารกรรม การขโมยเงิน และปฏิบัติการทำลายล้างในระดับรัฐ 🔗 https://securityonline.info/shadows-of-the-north-unmasking-the-sprawling-cyber-infrastructure-of-the-dprk 📱 ResidentBat: สปายแวร์ KGB ที่ติดตั้งผ่านการยึดมือถือจริง ไม่ต้องพึ่ง zero‑click การสืบสวนโดย RESIDENT.NGO และ RSF พบว่า KGB เบลารุสใช้สปายแวร์ชื่อ ResidentBat ที่ติดตั้งด้วยการยึดโทรศัพท์จากนักข่าวและนักกิจกรรมระหว่างการสอบสวน ก่อนบังคับให้ปลดล็อกเครื่องเพื่อดู PIN จากนั้นเจ้าหน้าที่นำเครื่องออกไปติดตั้งแอปที่ขอสิทธิ์สูงถึง 38 รายการ รวมถึงการใช้ Accessibility Service เพื่ออ่านข้อความจากแอปเข้ารหัสอย่าง Signal และ Telegram ทำให้มือถือกลายเป็นอุปกรณ์สอดแนมเต็มรูปแบบที่สามารถบันทึกหน้าจอ คีย์บอร์ด และข้อมูลส่วนตัวทั้งหมด 🔗 https://securityonline.info/the-kgbs-all-seeing-eye-how-residentbat-spyware-turns-seized-phones-into-total-surveillance-tools 🎭 AuraStealer: มัลแวร์ที่หลอกให้เหยื่อ “แฮ็กตัวเอง” ผ่านคลิป TikTok AuraStealer มัลแวร์แบบ MaaS ที่กำลังระบาด ใช้กลยุทธ์ “Scam‑Yourself” โดยหลอกเหยื่อผ่านคลิป TikTok ที่สอนปลดล็อกซอฟต์แวร์เถื่อน เมื่อเหยื่อตามขั้นตอนและรันคำสั่ง PowerShell เอง มัลแวร์จะถูกดาวน์โหลดและรันทันที ตัวมันใช้เทคนิคป้องกันการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น indirect control flow และ exception‑driven API hashing พร้อมความสามารถขโมยข้อมูลจากเบราว์เซอร์กว่า 110 ตัวและวอลเล็ตคริปโตจำนวนมาก แม้บางฟีเจอร์ยังทำงานไม่เสถียร แต่ความเสี่ยงยังสูงมาก 🔗 https://securityonline.info/tiktoks-scam-yourself-trap-how-aurastealer-malware-tricks-users-into-hacking-their-own-pcs 🧪 ClickFix Trap: หน้าตรวจสอบมนุษย์ปลอมที่นำไปสู่ Qilin Ransomware แคมเปญ ClickFix ใช้หน้า “ยืนยันว่าเป็นมนุษย์” ปลอมเพื่อหลอกให้เหยื่อดาวน์โหลด batch file ที่ติดตั้ง NetSupport RAT จากนั้นผู้โจมตีใช้ RAT เพื่อดึง StealC V2 ลงเครื่อง ก่อนใช้ข้อมูลที่ขโมยได้เจาะ VPN ขององค์กรและปล่อย Qilin ransomware ซึ่งเป็นหนึ่งใน RaaS ที่ทำเหยื่อมากที่สุดในช่วงปี 2024–2025 โซ่การโจมตีนี้เริ่มจากสคริปต์บนเว็บที่ถูกแฮ็กและจบลงด้วยการเข้ารหัสระบบทั้งองค์กร 🔗 https://securityonline.info/clickfix-trap-fake-human-verification-leads-to-qilin-ransomware-infection 🐾 Cellik Android RAT: มัลแวร์ที่แฝงตัวในแอป Google Play อย่างแนบเนียน Cellik เป็น Android RAT แบบบริการเช่า ที่ให้ผู้โจมตีเลือกแอปจาก Google Play แล้ว “ฉีด” payload ลงไปผ่านระบบ APK Builder ทำให้แอปที่ดูปกติกลายเป็นเครื่องมือสอดแนมเต็มรูปแบบ มันรองรับการสตรีมหน้าจอแบบเรียลไทม์ ควบคุมเครื่องจากระยะไกล เปิดกล้อง/ไมค์ และใช้ hidden browser เพื่อทำธุรกรรมหรือขโมยข้อมูลโดยที่ผู้ใช้ไม่เห็นอะไรบนหน้าจอ ถือเป็นการยกระดับภัยคุกคามมือถือให้เข้าถึงได้แม้กับอาชญากรทักษะต่ำ 🔗 https://securityonline.info/the-silent-hijacker-new-cellik-android-rat-turns-legitimate-google-play-apps-into-surveillance-tools 🕵️‍♀️ 110 Milliseconds of Truth: Amazon ใช้ “ดีเลย์คีย์บอร์ด” เปิดโปงสายลับเกาหลีเหนือ Amazon เปิดเผยปฏิบัติการสกัดแฮ็กเกอร์เกาหลีเหนือที่ปลอมตัวเป็นพนักงานรีโมต โดยใช้ “laptop farms” ในสหรัฐฯ เพื่อสมัครงานและแทรกซึมองค์กร ความผิดปกติถูกจับได้จากค่า latency การพิมพ์ที่สูงถึง 110 มิลลิวินาที ซึ่งบ่งชี้ว่ามีการควบคุมเครื่องจากต่างประเทศ พร้อมสัญญาณอื่นอย่างภาษาอังกฤษที่ไม่เป็นธรรมชาติ เหตุการณ์นี้สะท้อนการเปลี่ยนยุทธวิธีของ DPRK ที่ใช้โครงสร้างพื้นฐานในสหรัฐฯ เพื่อหลบการตรวจจับ และ Amazon ระบุว่าพยายามโจมตีเพิ่มขึ้นกว่า 27% ต่อไตรมาส 🔗 https://securityonline.info/110-milliseconds-of-truth-how-amazon-used-lag-to-catch-a-north-korean-spy 🧩 Dify’s Exposed Side Door: ช่องโหว่เปิดให้คนแปลกหน้าดูค่าคอนฟิกระบบ AI ได้ แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส Dify รุ่น 1.9.1 ถูกพบช่องโหว่ CVE-2025-63387 ที่ปล่อยให้ผู้ใช้ไม่ต้องล็อกอินก็เข้าถึง endpoint /console/api/system-features ได้ ทำให้ข้อมูลคอนฟิกภายในหลุดออกสู่สาธารณะ ซึ่งอาจถูกใช้เป็นจุดตั้งต้นของการโจมตีขั้นต่อไป ช่องโหว่นี้จัดเป็นระดับ High และเป็นตัวอย่างของความเสี่ยงเมื่อระบบ LLM ถูกนำไปใช้จริงโดยไม่มีการตรวจสอบสิทธิ์ที่เข้มงวด 🔗 https://securityonline.info/ais-exposed-side-door-dify-flaw-cve-2025-63387-leaks-system-configs-to-anonymous-users 🎯 BlueDelta’s Silent Shift: GRU ใช้ ngrok + Mocky ลอบขโมยอีเมลชาวยูเครน กลุ่ม BlueDelta (APT28) ของรัสเซียปรับยุทธวิธีใหม่ ใช้บริการฟรีอย่าง Mocky, DNS EXIT และ ngrok เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานชั่วคราวสำหรับขโมยบัญชี UKR.NET โดยแนบลิงก์ใน PDF เพื่อหลบระบบสแกนอีเมล ก่อนพาเหยื่อเข้าสู่เว็บปลอมที่ดักทั้งรหัสผ่านและ 2FA แบบเรียลไทม์ พร้อมเทคนิคข้ามหน้าเตือนของ ngrok ผ่าน header พิเศษ แสดงให้เห็นการปรับตัวของ GRU หลังถูกกวาดล้างโครงสร้างพื้นฐานในปี 2024 🔗 https://securityonline.info/the-grus-silent-shift-how-bluedelta-hijacks-ukrainian-webmail-using-ngrok-and-mocky 📨 “Caminho” to Compromise: BlindEagle ใช้อีเมลภายในรัฐโคลอมเบียโจมตีแบบเนียนกริบ BlindEagle (APT-C-36) ใช้บัญชีอีเมลภายในหน่วยงานรัฐโคลอมเบียที่ถูกยึดไปแล้ว ส่งฟิชชิงที่แนบ SVG เพื่อนำเหยื่อไปยังเว็บปลอมของศาลแรงงาน ก่อนเรียกใช้ JavaScript + PowerShell แบบ fileless และดาวน์โหลดภาพที่ซ่อนโค้ดผ่าน steganography เพื่อติดตั้ง Caminho downloader ซึ่งเชื่อมโยงกับตลาดมืดบราซิล และสุดท้ายดึง DCRAT ลงเครื่อง เหตุการณ์นี้สะท้อนการยกระดับความซับซ้อนของกลุ่มในภูมิภาคละตินอเมริกา 🔗 https://securityonline.info/caminho-to-compromise-blindeagle-hackers-hijack-government-emails-in-colombia 📱 Kimsuky DOCSWAP 2.0: มัลแวร์มือถือเวอร์ชันใหม่ติดผ่าน QR Code Kimsuky กลุ่มแฮ็กเกอร์เกาหลีเหนือเปิดตัว DOCSWAP รุ่นอัปเกรดที่แพร่ผ่าน QR code และ smishing เพื่อหลอกให้เหยื่อติดตั้งแอปปลอมบนมือถือ Android ตัวมัลแวร์ใช้ native decryption และ decoy behavior ใหม่เพื่อหลบการวิเคราะห์ ก่อนปลดล็อก RAT ที่สามารถขโมยไฟล์ ควบคุมเครื่อง และส่งข้อมูลกลับเซิร์ฟเวอร์ โดยมีหลักฐานเชื่อมโยงกับ DPRK ผ่านข้อความ “Million OK!!!” และคอมเมนต์ภาษาเกาหลีบนโครงสร้างพื้นฐาน 🔗 https://securityonline.info/north-koreas-kimsuky-upgrades-docswap-malware-to-hijack-smartphones-via-qr-codes 📡 Exim’s Poisoned Record: แพตช์ที่พลาดเปิดช่อง SQL Injection สู่ Heap Overflow ระดับวิกฤต รายงานใหม่เผยว่า Exim 4.99 ยังมีช่องโหว่ลึกที่ไม่ได้รับการแก้ไขจากแพตช์ก่อนหน้า ทำให้ SQL injection ผ่านระบบ ratelimit สามารถนำไปสู่ heap overflow ขนาดใหญ่ถึง 1.5MB ซึ่งอาจเปิดทางสู่ RCE แม้ยังไม่ยืนยันเต็มรูปแบบ ช่องโหว่นี้เกิดจากการ sanitize คีย์ฐานข้อมูลไม่ครบถ้วนและการอ่านค่า bloom_size โดยไม่ตรวจสอบ ส่งผลให้ผู้โจมตีสามารถวาง “ระเบิดเวลา” ในฐานข้อมูลและทำให้เซิร์ฟเวอร์ล่มหรือถูกควบคุมได้ในบางเงื่อนไข 🔗 https://securityonline.info/exims-poisoned-record-how-a-failed-patch-and-sql-injection-lead-to-critical-heap-overflows 🖥️ HPE OneView RCE: ช่องโหว่ CVSS 10.0 เปิดประตูให้รันคำสั่งโดยไม่ต้องล็อกอิน ช่องโหว่ร้ายแรงใน HPE OneView (CVE-2025-37164) เปิดให้ผู้โจมตีเรียกใช้ API ลับ /rest/id-pools/executeCommand ที่ตั้งค่าเป็น NO_AUTH ทำให้สามารถส่งคำสั่งระบบผ่าน Runtime.exec ได้ทันที นักวิจัยพบว่าเฉพาะบางเวอร์ชัน—โดยเฉพาะ OneView for VMs 6.x และ OneView for Synergy—ได้รับผลกระทบเต็มรูปแบบ และมี PoC พร้อมใช้งานแล้ว ทำให้ผู้ดูแลต้องเร่งอัปเดตหรือใช้ hotfix โดยด่วน 🔗 https://securityonline.info/poc-available-unauthenticated-hpe-oneview-rce-cvss-10-0-exploits-hidden-id-pools-api 🕶️ Meta พลิกทิศ: หยุดพาร์ตเนอร์ VR เพื่อทุ่มทรัพยากรสู่แว่น AI Meta ตัดสินใจ “พัก” โครงการเปิด Horizon OS ให้ผู้ผลิตรายอื่น เช่น ASUS และ Lenovo หลังพบว่าทิศทางตลาด VR ยังไม่ชัดเจน ขณะที่แว่นอัจฉริยะอย่าง Ray-Ban Meta กลับเติบโตแรง บริษัทจึงหันไปโฟกัสฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของตัวเอง โดยเฉพาะสาย AI glasses และโปรเจกต์ Orion ซึ่งอาจเป็นเส้นทางสู่การใช้งานจริงในวงกว้างมากกว่า VR แบบเดิม 🔗 https://securityonline.info/vr-vision-shift-meta-pauses-third-party-partnerships-to-pivot-toward-ai-smart-glasses 🐺 Kimwolf Botnet: กองทัพ IoT 1.8 ล้านเครื่องที่ยิงทราฟฟิกแซง Google บอตเน็ต Kimwolf ที่โจมตีอุปกรณ์ Android TV และกล่องรับสัญญาณกว่า 1.8 ล้านเครื่องทั่วโลก ถูกพบว่าส่งคำสั่ง DDoS มากถึง 1.7 พันล้านครั้งในช่วงไม่กี่วัน ทำให้โดเมน C2 ของมันขึ้นอันดับหนึ่งบน Cloudflare DNS แซง Google ชั่วคราว มัลแวร์นี้ไม่เพียงยิง DDoS แต่ยังมี reverse shell และ proxy forwarding ทำให้ผู้โจมตีใช้เป็นฐานปฏิบัติการขยายผลได้อย่างกว้างขวาง 🔗 https://securityonline.info/the-wolf-among-tvs-1-8-million-strong-kimwolf-botnet-surpasses-google-traffic-to-rule-the-iot ⚡ Windows Server 2025 ปลดล็อก NVMe Native I/O เร็วขึ้น 70% ลดโหลด CPU เกือบครึ่ง Microsoft เปิดใช้ Native NVMe I/O ใน Windows Server 2025 ซึ่งตัดชั้นแปลคำสั่ง SCSI/SATA ออก ทำให้ IOPS เพิ่มขึ้นสูงสุด 70% และลด CPU load ได้ถึง 45% ในงาน I/O หนัก โดยเฉพาะฐานข้อมูลและงาน AI แม้ผลลัพธ์ในชุมชนยังหลากหลาย แต่การออกแบบ pipeline ใหม่ทั้งหมดบ่งชี้ว่าระบบที่ใช้ SSD PCIe 5.0 จะได้ประโยชน์สูงสุด 🔗 https://securityonline.info/the-end-of-scsi-windows-server-2025-unlocks-70-faster-storage-with-native-nvme-i-o 🕵️‍♂️ The $100M Stalker: เครือข่าย Nefilim ล่ม—แก๊ง Big Game Hunting สารภาพผิด คดีใหญ่ของกลุ่มแรนซัมแวร์ Nefilim เดินหน้าเข้าสู่ตอนสำคัญเมื่อ Artem Stryzhak แฮ็กเกอร์ชาวยูเครนยอมรับสารภาพว่ามีส่วนร่วมในปฏิบัติการโจมตีองค์กรรายได้เกิน 100–200 ล้านดอลลาร์ โดยใช้โมเดลแบ่งกำไรและระบบ “panel” ในการจัดการเหยื่อ พร้อมใช้กลยุทธ์ double extortion ขโมยข้อมูลก่อนล็อกไฟล์ ขณะเดียวกันสหรัฐฯ ยังล่าตัวหัวโจกอีกคนพร้อมตั้งค่าหัว 11 ล้านดอลลาร์ สะท้อนความซับซ้อนและความระแวงภายในโลกอาชญากรรมไซเบอร์ที่กำลังถูกบีบเข้ามาเรื่อย ๆ 🔗 https://securityonline.info/the-100m-stalker-nefilim-ransomware-affiliate-pleads-guilty-as-doj-hunts-fugitive-leader ☎️ Microsoft ปิดฉาก Telephone Activation—เข้าสู่ยุคยืนยันสิทธิ์ผ่านเว็บเต็มรูปแบบ ไมโครซอฟท์ยุติระบบโทรศัพท์สำหรับการ Activate Windows/Office ที่เคยเป็นทางเลือกสำคัญในสภาพแวดล้อมออฟไลน์ โดยผู้ใช้ถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยังพอร์ทัลออนไลน์แทน แม้ยังไม่ชัดเจนว่าการคำนวณ Activation ID แบบออฟไลน์ถูกยกเลิกจริงหรือเพียงย้ายไปอยู่บนเว็บ แต่การเปลี่ยนผ่านนี้อาจกระทบองค์กรที่ต้องการระบบ Activate แบบไม่พึ่งอินเทอร์เน็ต และสะท้อนทิศทางใหม่ที่เน้นการควบคุมผ่านระบบออนไลน์มากขึ้น 🔗 https://securityonline.info/hang-up-the-phone-microsoft-retires-telephone-activation-for-an-online-portal 🤖 OpenAI เปิดสไลเดอร์ปรับ “อารมณ์” ChatGPT—ยุติภาพลักษณ์หุ่นยนต์ OpenAI ปรับประสบการณ์ใช้งาน ChatGPT ครั้งใหญ่ด้วยตัวเลือกปรับโทนเสียง อารมณ์ การใช้หัวข้อ/ลิสต์ และจำนวนอีโมจิ เพื่อแก้ปัญหาที่ผู้ใช้มองว่า GPT-5 เย็นชาเกินไปหรือบางครั้งก็ประจบเกินเหตุ การเปิดให้ผู้ใช้ควบคุมบุคลิกของโมเดลเองสะท้อนการเปลี่ยนผ่านจากโมเดลกลางสู่ประสบการณ์เฉพาะบุคคลที่ยืดหยุ่นกว่าเดิม 🔗 https://securityonline.info/the-end-of-robotic-ai-openai-unlocks-sliders-to-control-chatgpts-warmth-and-tone ⚠️ n8n เจอช่องโหว่ CVSS 10.0—Expression Injection พาไปสู่ยึดเซิร์ฟเวอร์เต็มตัว แพลตฟอร์ม workflow automation ยอดนิยม n8n เผชิญช่องโหว่ร้ายแรงระดับ 10.0 ที่เปิดทางให้ผู้ใช้ที่ล็อกอินได้สามารถฉีดโค้ดผ่านระบบ Expression Evaluation และหลุดออกจาก sandbox ไปสั่งคำสั่งระดับระบบปฏิบัติการ ส่งผลให้ผู้โจมตีเข้าถึงข้อมูล แก้ไข workflow หรือยึดเครื่องแม่ข่ายได้ทันที ผู้ดูแลระบบถูกเร่งให้อัปเดตเป็นเวอร์ชัน 1.122.0 โดยด่วน 🔗 https://securityonline.info/n8n-under-fire-critical-cvss-10-0-rce-vulnerability-grants-total-server-access 🔐 Device Code Phishing: แฮ็กเกอร์ใช้ฟีเจอร์จริงของ Microsoft 365 เพื่อยึดบัญชี แคมเปญโจมตีรูปแบบใหม่ใช้ “Device Code” ซึ่งเป็นฟีเจอร์จริงของ Microsoft OAuth 2.0 หลอกให้เหยื่อกรอกรหัสบนเว็บ Microsoft ที่ถูกต้อง ทำให้แอปของผู้โจมตีได้รับสิทธิ์เข้าถึงบัญชีโดยไม่ต้องใช้รหัสผ่าน วิธีนี้หลบการตรวจสอบ URL ปลอมได้อย่างแนบเนียน และถูกใช้โดยทั้งกลุ่มรัฐหนุนและอาชญากรไซเบอร์เพื่อยึดบัญชีองค์กรในวงกว้าง ​​​​​​​🔗 https://securityonline.info/hackers-abuse-device-codes-to-bypass-security-and-seize-microsoft-365-accounts

🎮 Gemini 3 Pro แซง 2.5 Pro ใน Pokémon Crystal: จุดเปลี่ยนของ “Spatial AI” การทดสอบของ Joel แสดงให้เห็นความแตกต่างเชิงคุณภาพระหว่าง Gemini 3 Pro และ Gemini 2.5 Pro เมื่อให้ทั้งสองรุ่นเล่น Pokémon Crystal ภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน จุดที่น่าสนใจคือ แม้ทั้งคู่จะเริ่มเกมได้ใกล้เคียงกัน แต่ 3 Pro ค่อยๆ เปิดระยะห่างด้วยความสามารถด้านการรับรู้พื้นที่ การวางแผนล่วงหน้า และการจัดการงานหลายอย่างพร้อมกัน ซึ่งเป็นทักษะที่ 2.5 Pro ยังทำได้ไม่ดีพอ ในช่วงต้นเกม ทั้งสองโมเดลผ่านเส้นทางและด่านต่างๆ ได้ใกล้เคียงกัน แต่ 3 Pro ใช้เส้นทางที่มีประสิทธิภาพกว่า ลดการเดินหลงและลดการวนซ้ำโดยไม่จำเป็น เมื่อถึงช่วงสู้กับ Whitney ซึ่งเป็นจุดที่มักทำให้ผู้เล่นต้องฟาร์มเลเวลเพิ่ม 3 Pro กลับจัดการทรัพยากรและการต่อสู้ได้เฉียบคมกว่า ทำให้ผ่านด่านนี้ได้เร็วกว่าอย่างเห็นได้ชัด จุดที่ทำให้ 3 Pro ทิ้งห่างจริงๆ คือ Olivine Lighthouse และ Goldenrod Underground ซึ่งเป็นพื้นที่ที่ต้องใช้การนำทางแบบซับซ้อนและการแก้ปริศนาแบบไม่มี “safety net” 3 Pro สามารถแบ่งแผนที่เป็นส่วนๆ ทำ marker-aware navigation และวางแผนล่วงหน้าได้หลายก้าว ขณะที่ 2.5 Pro มักติดลูปหรือเดินผิดซ้ำๆ ท้ายที่สุด ในการทดสอบ “Final Exam: Red” ซึ่งเป็นบอสที่ยากที่สุดของเกม 3 Pro แสดงให้เห็นถึงความสามารถด้าน vision และการวิเคราะห์สถานการณ์แบบเรียลไทม์ที่เหนือกว่าอย่างชัดเจน แม้จะยังมีจุดอ่อนบางอย่าง แต่ภาพรวมคือ 3 Pro เป็นก้าวกระโดดด้าน “agentic gameplay” ที่เริ่มเข้าใกล้ความสามารถของผู้เล่นมนุษย์มากขึ้นเรื่อยๆ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Gemini 3 Pro มีความเข้าใจพื้นที่เหนือกว่า ➡️ แบ่งแผนที่เป็นโซนและนำทางได้แม่นยำ ➡️ ลดการเดินหลงและลดลูปซ้ำๆ ✅ การวางแผนล่วงหน้าและการจัดการงานหลายอย่างดีขึ้น ➡️ ควบคุมการฟาร์มเลเวลและการต่อสู้ได้มีประสิทธิภาพ ➡️ ทำ marker-aware navigation ได้จริงในเกม ✅ ผ่านด่านซับซ้อนได้ดีกว่า 2.5 Pro ➡️ Olivine Lighthouse และ Goldenrod Underground เป็นจุดที่เห็นความต่างชัด ➡️ ใช้กลยุทธ์แบบผู้เล่นมนุษย์มากขึ้น ‼️ จุดอ่อนที่ยังพบใน Gemini 3 Pro ⛔ ยังมีบางสถานการณ์ที่ติดลูปหรืออ่านบริบทผิด ⛔ การวางแผนบางครั้งยังไม่เสถียรในพื้นที่ที่มีตัวแปรสูง ‼️ ความเสี่ยงของการพึ่งพา Vision Model ในเกมจริง ⛔ หากสภาพภาพไม่ชัดหรือมี noise อาจทำให้ตัดสินใจผิด ⛔ เกมที่มี UI ซับซ้อนกว่านี้อาจทำให้โมเดลสับสนได้ https://blog.jcz.dev/gemini-3-pro-vs-25-pro-in-pokemon-crystal

💵 GnuCash 5.14 อัปเดตใหญ่: เพิ่มการรองรับ US Bonds และยกระดับระบบดึงข้อมูลการเงิน GnuCash 5.14 มาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่สำคัญอย่างการรองรับ US Bonds ผ่านโมดูล Finance::Quote ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถดึงราคาของพันธบัตรสหรัฐฯ ประเภท E, EE และ I ได้โดยตรงจากแหล่งข้อมูลออนไลน์ การเพิ่มความสามารถนี้สะท้อนทิศทางของ GnuCash ที่ต้องการเป็นเครื่องมือบัญชีส่วนบุคคลและธุรกิจขนาดเล็กที่ตอบโจทย์การลงทุนยุคใหม่มากขึ้น โดยเฉพาะผู้ใช้ที่ต้องการติดตามสินทรัพย์หลากหลายประเภทในพอร์ตเดียว การอัปเดตครั้งนี้ยังเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามต่อเนื่องในการทำให้ GnuCash รองรับสินทรัพย์ทางการเงินที่ซับซ้อนขึ้น ซึ่งเป็นเทรนด์ที่เติบโตในปี 2025 เมื่อผู้ใช้ทั่วไปเริ่มลงทุนในตราสารหนี้มากขึ้น ทั้งเพื่อกระจายความเสี่ยงและเพื่อรับผลตอบแทนที่มั่นคงกว่าในสภาวะเศรษฐกิจผันผวน การรองรับ US Bonds จึงเป็นก้าวสำคัญที่ช่วยให้ GnuCash แข่งขันกับซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ได้ดีขึ้น นอกจากนี้ การอัปเดตยังคงเน้นความเสถียรและการแก้ไขบั๊กในหลายส่วน ซึ่งเป็นจุดแข็งของโครงการโอเพ่นซอร์สที่มีชุมชนผู้ใช้และผู้พัฒนาขนาดใหญ่ การพัฒนาอย่างต่อเนื่องนี้ทำให้ GnuCash ยังคงเป็นหนึ่งในซอฟต์แวร์บัญชีฟรีที่ได้รับความนิยมสูงสุดบน Linux, Windows และ macOS โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้ที่ต้องการความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบข้อมูลย้อนหลังอย่างละเอียด ในภาพรวม GnuCash 5.14 เป็นอัปเดตที่แม้จะดูเล็ก แต่มีผลต่อผู้ใช้ที่ลงทุนในตราสารหนี้อย่างชัดเจน และยังเป็นสัญญาณว่าทีมพัฒนากำลังผลักดันให้ซอฟต์แวร์รองรับสินทรัพย์ทางการเงินที่หลากหลายขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อให้ทันกับความต้องการของผู้ใช้ยุคใหม่ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน GnuCash 5.14 ➡️ รองรับ US Bonds (E, EE, I) ผ่าน Finance::Quote ➡️ ดึงข้อมูลราคาพันธบัตรได้โดยตรงจากแหล่งข้อมูลออนไลน์ ✅ ทิศทางการพัฒนา ➡️ เน้นรองรับสินทรัพย์การเงินที่ซับซ้อนมากขึ้น ➡️ ปรับปรุงเสถียรภาพและแก้ไขบั๊กอย่างต่อเนื่อง ‼️ ประเด็นที่ผู้ใช้ควรระวัง ⛔ การดึงข้อมูล Finance::Quote อาจขึ้นกับความพร้อมของแหล่งข้อมูลภายนอก ⛔ ผู้ใช้ที่ไม่อัปเดตโมดูล Perl อาจพบปัญหาการดึงข้อมูล ‼️ คำแนะนำสำหรับผู้ใช้ ⛔ อัปเดต GnuCash และ Finance::Quote ให้เป็นเวอร์ชันล่าสุด ⛔ ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลพันธบัตรก่อนบันทึกในบัญชี https://9to5linux.com/gnucash-5-14-open-source-accounting-software-adds-support-for-us-bonds

🕵️‍♂️ BlindEagle ยกระดับการโจมตี: ใช้อีเมลภายใน + Steganography + Caminho Downloader เจาะรัฐบาลโคลอมเบีย กลุ่ม BlindEagle (APT‑C‑36) ซึ่งเป็นที่รู้จักในฐานะผู้เล่นหลักด้านไซเบอร์สอดแนมในละตินอเมริกา ได้เปิดปฏิบัติการใหม่ที่ซับซ้อนขึ้นอย่างเห็นได้ชัด เป้าหมายคือหน่วยงานภายใต้กระทรวงพาณิชย์ของโคลอมเบีย โดยใช้บัญชีอีเมลภายในที่ถูกยึดครองเพื่อหลอกระบบป้องกันขององค์กรให้เชื่อว่าเป็นการสื่อสารที่ถูกต้องตามปกติ การโจมตีครั้งนี้สะท้อนเทรนด์ใหญ่ของปี 2025 ที่กลุ่ม APT หันมาใช้ “trusted channel compromise” มากขึ้น เพราะสามารถหลบ SPF, DKIM, DMARC ได้อย่างแนบเนียน แคมเปญนี้เริ่มจากอีเมลปลอมที่อ้างว่าเป็นประกาศจากศาลแรงงานของโคลอมเบีย พร้อมแนบไฟล์ SVG ที่ดูไม่เป็นอันตราย แต่เมื่อเหยื่อคลิก ระบบจะพาไปยังเว็บปลอมที่เลียนแบบศาลจริง และดาวน์โหลด “ใบเสร็จ” ที่เป็นตัวจุดชนวนการโจมตีแบบ file‑less ประกอบด้วย JavaScript สามชุดและ PowerShell หนึ่งชุด ซึ่งทั้งหมดถูกออกแบบมาเพื่อหลบการตรวจจับของ endpoint security รุ่นเก่าอย่างมีประสิทธิภาพ BlindEagle ยังใช้เทคนิค steganography ซ่อนโค้ดอันตรายในไฟล์ภาพที่ดาวน์โหลดจาก Internet Archive โดยซ่อน payload ไว้ระหว่าง BaseStart–BaseEnd ซึ่งเป็นเทคนิคที่กำลังกลับมาได้รับความนิยมในหมู่กลุ่ม APT เพราะ bypass ระบบตรวจจับ signature‑based ได้ดีมาก จากนั้นจึงดึง Caminho — downloader ที่คาดว่ามาจากตลาดใต้ดินบราซิล — เพื่อโหลด DCRAT จาก Discord CDN ซึ่งเป็นอีกหนึ่งเทรนด์ที่ผู้โจมตีใช้บริการ cloud ปกติเป็นโครงสร้างพื้นฐานโจมตี (legitimate‑service abuse) การผสานกันของ internal account compromise, steganography และ modular malware ทำให้ BlindEagle ก้าวสู่ระดับความซับซ้อนใหม่อย่างชัดเจน และสะท้อนว่ากลุ่มนี้กำลังขยายขีดความสามารถจากการโจมตีแบบ single‑payload ไปสู่ multi‑stage attack chain ที่ยืดหยุ่นกว่าเดิมอย่างมาก องค์กรในภูมิภาคละตินอเมริกาจึงต้องเตรียมรับมือกับภัยคุกคามที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เทคนิคโจมตีที่ BlindEagle ใช้ ➡️ ใช้บัญชีอีเมลภายในที่ถูกยึดเพื่อหลบ SPF/DKIM/DMARC ➡️ ส่งไฟล์ SVG ที่ redirect ไปเว็บปลอมของศาล ✅ โซ่การโจมตีแบบหลายชั้น ➡️ JavaScript 3 ชุด + PowerShell 1 ชุดแบบ file‑less ➡️ ใช้ steganography ซ่อนโค้ดในไฟล์ภาพจาก Internet Archive ‼️ ความเสี่ยงระดับสูงต่อองค์กร ⛔ การใช้ trusted internal accounts ทำให้ระบบตรวจจับแทบไม่ทำงาน ⛔ Abuse Discord CDN เพื่อโหลด DCRAT ทำให้บล็อกยากขึ้น ‼️ คำแนะนำเชิงปฏิบัติ ⛔ ตรวจสอบบัญชีภายในที่มีพฤติกรรมผิดปกติอย่างเข้มงวด ⛔ ปรับปรุง email security ให้ตรวจจับพฤติกรรม ไม่ใช่แค่ authentication https://securityonline.info/caminho-to-compromise-blindeagle-hackers-hijack-government-emails-in-colombia/

🧩 AI ทดสอบสร้าง Minesweeper: Codex ชนะขาด — Gemini พังยับแบบไม่มีเกมให้เล่น การทดสอบล่าสุดจาก Ars Technica เผยให้เห็นภาพที่ชัดเจนของ “ความสามารถจริง” ของ AI coding agents ยุคใหม่ เมื่อถูกสั่งให้สร้างเกม Minesweeper เวอร์ชันเว็บแบบครบฟีเจอร์ ทั้งเสียงประกอบ รองรับมือถือ และมี “เกมเพลย์ทวิสต์” เพิ่มเติม ผลลัพธ์ที่ออกมาทำให้เห็นความแตกต่างของแต่ละโมเดลอย่างชัดเจน ตั้งแต่ระดับที่ “พร้อมใช้งานจริง” ไปจนถึง “เปิดเกมไม่ได้เลย” OpenAI Codex (GPT‑5) ทำผลงานโดดเด่นที่สุด ได้คะแนน 9/10 ด้วยฟีเจอร์ครบถ้วน ทั้งระบบ chording ที่ผู้เล่นระดับโปรต้องการ เสียงเอฟเฟกต์แบบยุคคลาสสิก และ UI ที่ใช้งานได้ทั้งบนเดสก์ท็อปและมือถือ ในขณะที่ Claude Code ทำงานเร็วกว่าและสวยกว่า แต่ขาด chording ทำให้คะแนนลดลง ส่วน Mistral Vibe แม้จะทำงานได้ แต่ขาดฟีเจอร์สำคัญหลายอย่าง เช่นเสียงและเกมเพลย์พิเศษ ด้านที่น่าตกใจที่สุดคือ Google Gemini CLI ซึ่งล้มเหลวแบบสิ้นเชิง — ไม่มีตาราง ไม่มีเกม ไม่มีการเล่นใด ๆ ทั้งสิ้น แม้จะใช้เวลารันโค้ดนานเป็นชั่วโมง และยังคงขอ dependency เพิ่มเรื่อย ๆ แม้จะได้รับโอกาสแก้ตัวด้วยกติกาใหม่ก็ตาม ผลลัพธ์นี้สะท้อนให้เห็นช่องว่างระหว่าง “คะแนน benchmark” กับ “ความสามารถใช้งานจริง” ที่กำลังเป็นประเด็นใหญ่ในวงการ AI การทดสอบนี้จึงเป็นเหมือนภาพ snapshot ของยุค AI coding agents ที่กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือด และเป็นสัญญาณว่าความสามารถในการ “สร้างซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้จริง” อาจกลายเป็นตัวชี้วัดสำคัญในยุคหลัง benchmark ซึ่งกำลังจะมาถึงเร็ว ๆ นี้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ OpenAI Codex ชนะการทดสอบแบบขาดลอย ➡️ ฟีเจอร์ครบ: chording, เสียง, UI มือถือ–เดสก์ท็อป ➡️ มี “Lucky Sweep” เป็นเกมเพลย์ทวิสต์ ➡️ พร้อมใช้งานจริงที่สุดในบรรดา 4 โมเดล ✅ Claude Code ทำงานเร็วและสวยที่สุด ➡️ ใช้เวลาเขียนโค้ดครึ่งหนึ่งของ Codex ➡️ UI เรียบร้อย เสียงดี ➡️ ขาด chording ทำให้คะแนนลดลง ✅ Mistral Vibe ทำงานได้ แต่ยังไม่สมบูรณ์ ➡️ ไม่มีเสียง ไม่มี chording ➡️ ปุ่ม Custom ใช้งานไม่ได้ ➡️ คะแนน 4/10 แม้ภาพรวมดีกว่าที่คิด ✅ Gemini CLI ล้มเหลวแบบใช้งานไม่ได้ ➡️ ไม่มีตาราง ไม่มีเกม ➡️ ใช้เวลารันโค้ดนานมาก ➡️ ขอ dependency เพิ่มไม่หยุด ➡️ ได้คะแนน 0/10 ‼️ Benchmark ไม่ได้สะท้อนความสามารถใช้งานจริง ⛔ Gemini มักชนะ benchmark แต่ล้มเหลวในงานจริง ‼️ AI coding agents ยังต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์ ⛔ แม้ Codex จะดีที่สุด แต่ยังมีจุดที่ต้องแก้ไขก่อนใช้งานจริง ‼️ การทดสอบนี้เป็นเพียง snapshot ของสถานการณ์ปัจจุบัน ⛔ โมเดลอาจถูกอัปเดตและเปลี่ยนผลลัพธ์ได้ในเวลาอันสั้น https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/turns-out-ai-can-actually-build-competent-minesweeper-clones-four-ai-coding-agents-put-to-the-test-reveal-openais-codex-as-the-best-while-googles-gemini-cli-as-the-worst

🔍 Mistral OCR 3: ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของการอ่านเอกสารด้วย AI Mistral OCR 3 คือเวอร์ชันใหม่ล่าสุดของระบบ OCR จาก Mistral AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อยกระดับความแม่นยำและความทนทานในการประมวลผลเอกสารทุกประเภท ตั้งแต่ฟอร์มราชการ สแกนคุณภาพต่ำ ไปจนถึงลายมือที่อ่านยาก จุดเด่นสำคัญคือประสิทธิภาพที่เหนือกว่า Mistral OCR 2 อย่างชัดเจน โดยมีอัตราชนะรวมกว่า 74% ในการทดสอบภายในกับเอกสารจริงจากลูกค้าองค์กร สิ่งที่ทำให้รุ่นนี้โดดเด่นคือความสามารถในการ “เข้าใจโครงสร้างเอกสาร” ไม่ใช่แค่ดึงข้อความออกมาเท่านั้น Mistral OCR 3 สามารถสร้าง Markdown ที่มี HTML table reconstruction เพื่อรักษาโครงสร้างตารางที่ซับซ้อน เช่น merged cells, multi-row headers และ column hierarchy ซึ่งเป็นสิ่งที่ OCR ทั่วไปทำได้ยากมาก นอกจากนี้ยังรองรับการดึงภาพที่ฝังอยู่ในเอกสารออกมาพร้อมกัน ทำให้เหมาะสำหรับ workflow ที่ต้องการข้อมูลครบถ้วนเพื่อป้อนให้ agent หรือระบบ downstream อื่นๆ อีกหนึ่งจุดแข็งคือความสามารถในการจัดการเอกสารที่มีคุณภาพต่ำ เช่น สแกนเอียง ภาพเบลอ DPI ต่ำ หรือมี noise ซึ่งเป็นปัญหาที่องค์กรจำนวนมากต้องเจอในงานจริง ไม่ว่าจะเป็นเอกสารเก่า เอกสารราชการ หรือไฟล์ที่ถูกถ่ายจากมือถือ Mistral OCR 3 ถูกฝึกมาให้ robust ต่อสถานการณ์เหล่านี้โดยเฉพาะ ทำให้ผลลัพธ์มีความเสถียรและพร้อมใช้งานมากขึ้นในระดับ production สุดท้าย Mistral OCR 3 ยังมาพร้อมราคาที่แข่งขันได้มาก—เพียง $2 ต่อ 1,000 หน้า และลดเหลือ $1 ต่อ 1,000 หน้า เมื่อใช้ Batch API ซึ่งถูกกว่าระบบ OCR เชิงพาณิชย์หลายเจ้าอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการประมวลผลเอกสารจำนวนมากโดยไม่ต้องลงทุนสูง ✅ ไฮไลต์ของ Mistral OCR 3 ➡️ ประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างมาก: ชนะ Mistral OCR 2 ถึง 74% ในการทดสอบภายใน ➡️ รองรับเอกสารหลากหลายประเภท รวมถึงลายมือ ฟอร์ม และสแกนคุณภาพต่ำ ➡️ สร้าง Markdown พร้อม HTML table reconstruction เพื่อรักษาโครงสร้างเอกสาร ✅ ความสามารถเชิงเทคนิค ➡️ Robust ต่อ noise, skew, compression artifacts และ low DPI ➡️ ดึงข้อความ + ภาพฝังในเอกสารได้พร้อมกัน ➡️ รองรับ complex tables พร้อม colspan/rowspan ✅ การใช้งานจริงในองค์กร ➡️ เหมาะสำหรับ pipeline ปริมาณสูง เช่น ใบแจ้งหนี้ เอกสารปฏิบัติการ รายงานวิชาการ ➡️ ใช้ใน Document AI Playground เพื่อแปลง PDF/ภาพเป็น text หรือ JSON ได้ทันที ➡️ ลูกค้าใช้เพื่อ digitize archives, extract structured fields และปรับปรุง enterprise search ✅ ด้านราคาและการเข้าถึง ➡️ ราคาเพียง $2 ต่อ 1,000 หน้า (ลดเหลือ $1 เมื่อใช้ Batch API) ➡️ backward compatible กับ Mistral OCR 2 ➡️ ใช้งานผ่าน API หรือ Document AI Playground ได้ทันที ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ แม้จะ robust แต่เอกสารที่เสียหายหนักอาจยังต้อง preprocessing ⛔ การ reconstruct ตารางซับซ้อนอาจต้องตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนใช้งาน downstream ⛔ การใช้งานใน pipeline ปริมาณมากต้องวางแผนด้าน latency และ throughput https://mistral.ai/news/mistral-ocr-3

🏗️ Garage: วัตถุดิบใหม่ของ Distributed Object Storage ที่ออกแบบมาให้ “รอด” แม้ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์ Garage คือ object storage แบบ S3‑compatible ที่ถูกออกแบบด้วยแนวคิดตรงข้ามกับคลาวด์ยักษ์ใหญ่—แทนที่จะต้องการดาต้าเซ็นเตอร์ระดับ hyperscale มันถูกสร้างมาเพื่อ ทำงานได้แม้บนเครื่องมือเก่า เครือข่ายไม่เสถียร และโครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจาย จุดเด่นคือความสามารถในการ replicate ข้อมูลแบบ 3‑zone redundancy โดยไม่ต้องมี backbone เฉพาะทาง ทำให้เหมาะกับองค์กรขนาดเล็ก, ชุมชน, edge cluster, หรือแม้แต่ผู้ใช้ที่ต้องการ self‑host storage ที่ทนทานจริงๆ หัวใจของ Garage คือการออกแบบให้ lightweight, self‑contained และ operator‑friendly ทีมพัฒนาเป็น sysadmin มาก่อน จึงให้ความสำคัญกับการ deploy ง่าย, debug ง่าย และไม่ต้องพึ่ง dependency ภายนอก ตัวซอฟต์แวร์เป็น binary เดียวที่รันได้บน Linux ทุกดิสโทร และรองรับทั้ง x86_64, ARMv7 และ ARMv8 ทำให้สามารถสร้างคลัสเตอร์จากเครื่องมือมือสองหรือฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่แล้วได้ทันที ในเชิงสถาปัตยกรรม Garage ยืนอยู่บนไหล่ของงานวิจัยระดับโลก เช่น Dynamo, CRDT และ Maglev load balancing ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถทนต่อ network partition, latency สูง, และ disk failure ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือการนำแนวคิดของ distributed system ระดับ hyperscale มาปรับให้ใช้งานได้ในระดับ “ทุกคนเข้าถึงได้” โดยไม่ต้องมีงบประมาณระดับองค์กรใหญ่ Garage ยังได้รับทุนสนับสนุนจากโครงการยุโรปหลายรอบ เช่น NGI POINTER, NLnet และ NGI0 ซึ่งสะท้อนว่า ecosystem ด้าน open infrastructure กำลังเติบโต และมีความต้องการระบบเก็บข้อมูลที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ และไม่ผูกขาดกับผู้ให้บริการรายใหญ่ หาก Garage เติบโตต่อเนื่อง มันอาจกลายเป็นหนึ่งในเสาหลักของ decentralized cloud ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Garage ➡️ ออกแบบให้ทำงานได้แม้ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์หรือ backbone เฉพาะทาง ➡️ binary เดียว ไม่มี dependency ติดตั้งง่ายบน Linux ทุกดิสโทร ➡️ รองรับฮาร์ดแวร์หลากหลาย รวมถึงเครื่องมือมือสอง ✅ ความสามารถด้านความทนทาน ➡️ replicate ข้อมูล 3 โซนเพื่อความทนทานสูง ➡️ ทนต่อ network failure, latency, disk failure และ human error ➡️ ใช้แนวคิดจาก Dynamo, CRDT และ Maglev load balancing ✅ ความต้องการระบบที่ต่ำ ➡️ CPU x86_64 หรือ ARM รุ่นเก่าได้ ➡️ RAM เพียง 1 GB ➡️ network latency ≤ 200 ms และ bandwidth ≥ 50 Mbps ✅ ความเข้ากันได้และการใช้งาน ➡️ รองรับ Amazon S3 API ใช้กับแอปที่รองรับ S3 ได้ทันที ➡️ เหมาะกับ hosting, media storage, backup และ edge cluster ✅ การสนับสนุนจากโครงการยุโรป ➡️ ได้ทุนจาก NGI POINTER, NLnet, NGI0 Entrust และ NGI0 Commons หลายรอบ ➡️ สะท้อนความสำคัญของ open infrastructure ต่อ ecosystem ยุโรป ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ ต้องออกแบบ topology ให้ดีเพื่อให้ redundancy ทำงานเต็มประสิทธิภาพ ⛔ ไม่เหมาะกับ workload ที่ต้องการ throughput ระดับ hyperscale ⛔ ผู้ใช้ต้องมีความเข้าใจพื้นฐานด้าน distributed storage https://garagehq.deuxfleurs.fr/

🤖 2025: ปีที่ LLM เปลี่ยนรูปร่าง—จาก “โมเดลที่ถูกสอน” สู่ “สิ่งมีชีวิตเชิงตรรกะที่ถูกเรียกใช้” ปี 2025 เป็นปีที่วงการ LLM เปลี่ยนโฉมอย่างชัดเจนที่สุดตั้งแต่ยุค GPT‑3 เพราะเป็นปีที่ Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) กลายเป็นแกนกลางของการพัฒนาโมเดลแทนการพึ่ง SFT + RLHF แบบเดิม การฝึกด้วยรางวัลที่ตรวจสอบได้อัตโนมัติในโดเมนอย่างคณิตศาสตร์และโค้ด ทำให้โมเดล “ค้นพบ” กลยุทธ์การคิดด้วยตัวเอง เช่น การแตกโจทย์เป็นขั้นตอน การย้อนกลับไปตรวจคำตอบ และการสร้าง reasoning trace ที่ยาวขึ้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำ สิ่งนี้ทำให้ LLM ดูเหมือน “คิดเป็น” มากขึ้นในสายตาของมนุษย์ นอกจากความก้าวหน้าทางเทคนิคแล้ว ปีนี้ยังเป็นปีที่อุตสาหกรรมเริ่มเข้าใจ “รูปร่างของสติปัญญาแบบ LLM” ว่ามันไม่ใช่สัตว์วิวัฒนาการ แต่เป็น “ผี” ที่ถูกเรียกขึ้นมาจากการ optimize ตามแรงกดดันของข้อมูลและรางวัล ทำให้ความสามารถของโมเดลมีลักษณะ “เป็นหยัก” (jagged) เก่งมากในบางเรื่องและงงงวยในบางเรื่องอย่างสุดขั้ว สิ่งนี้ทำให้ความเชื่อใน benchmark ลดลง เพราะโมเดลสามารถ “โตตาม benchmark” ได้ง่ายผ่าน RLVR และ synthetic data ปีนี้ยังเป็นปีที่ LLM apps เช่น Cursor และ Claude Code แสดงให้เห็นว่า “แอป LLM” คือเลเยอร์ใหม่ของซอฟต์แวร์—เป็นตัว orchestrate โมเดลหลายตัว, จัดการ context, เชื่อมต่อเครื่องมือ และสร้าง GUI เฉพาะงาน Cursor ทำให้เกิดคำว่า “Cursor for X” ส่วน Claude Code แสดงให้เห็นว่า agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้โดยตรงสามารถเปลี่ยน workflow ของนักพัฒนาได้อย่างสิ้นเชิง ท้ายที่สุด ปี 2025 คือปีที่ “vibe coding” กลายเป็นเรื่องปกติ—การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาอังกฤษแทนโค้ด ทำให้คนทั่วไปสร้างซอฟต์แวร์ได้ และทำให้โปรแกรมเมอร์สร้างซอฟต์แวร์มากกว่าที่เคยเป็นไปได้ นอกจากนี้โมเดลอย่าง Gemini Nano Banana ยังเผยให้เห็นอนาคตของ “LLM GUI” ที่ผสานข้อความ ภาพ และความรู้เข้าด้วยกันในโมเดลเดียว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปลี่ยนแปลงใหญ่ของสถาปัตยกรรม LLM ในปี 2025 ➡️ RLVR กลายเป็นแกนหลักแทน SFT + RLHF ➡️ โมเดลเรียนรู้กลยุทธ์ reasoning ด้วยตัวเองผ่านรางวัลที่ตรวจสอบได้ ➡️ ความสามารถเพิ่มขึ้นจาก “การคิดนานขึ้น” ไม่ใช่แค่โมเดลใหญ่ขึ้น ✅ ความเข้าใจใหม่เกี่ยวกับ “สติปัญญาแบบ LLM” ➡️ LLM ไม่ได้วิวัฒน์แบบสัตว์ แต่ถูก optimize แบบ “ผี” ตามแรงกดดันข้อมูล ➡️ ความสามารถเป็นหยัก—เก่งมากในบางเรื่อง งงมากในบางเรื่อง ➡️ benchmark เริ่มไม่น่าเชื่อถือเพราะถูก optimize ทับซ้อนด้วย RLVR ✅ การเกิดขึ้นของเลเยอร์ใหม่: LLM Apps ➡️ Cursor แสดงให้เห็นว่าแอป LLM คือ orchestration layer ใหม่ของซอฟต์แวร์ ➡️ Claude Code คือ agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้ เปลี่ยน workflow นักพัฒนาโดยตรง ➡️ LLM apps จะเป็นตัว “ประกอบทีม AI” สำหรับงานเฉพาะทาง ✅ Vibe Coding และการ democratize การเขียนโปรแกรม ➡️ เขียนโปรแกรมด้วยภาษาอังกฤษแทนโค้ด ➡️ คนทั่วไปสร้างซอฟต์แวร์ได้ง่ายขึ้น ➡️ นักพัฒนาสามารถสร้างซอฟต์แวร์แบบ “ใช้ครั้งเดียวทิ้ง” เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ✅ สัญญาณของอนาคต: LLM GUI ➡️ Gemini Nano Banana แสดงให้เห็นการรวม text + image + knowledge ในโมเดลเดียว ➡️ อนาคตของ LLM จะไม่ใช่ “แชต” แต่เป็น “อินเทอร์เฟซภาพ” ที่มนุษย์ถนัดกว่า ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ RLVR อาจทำให้โมเดลเก่งเฉพาะโดเมนที่ตรวจสอบได้ แต่ยังอ่อนในโดเมนเปิด ⛔ benchmark อาจหลอกตา ทำให้ประเมินความสามารถโมเดลผิด ⛔ agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้ต้องระวังเรื่องสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลและความปลอดภัย https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025/

🧩 CSS Grid Lanes: อนาคตของ Masonry Layout ที่ทำงานได้จริงในเบราว์เซอร์ CSS Grid Lanes คือความพยายามครั้งสำคัญของทีม WebKit และกลุ่มทำงาน CSS ที่ต้องการสร้าง “Masonry layout แบบเนทีฟ” โดยไม่ต้องพึ่ง JavaScript หรือไลบรารีเสริมอีกต่อไป ฟีเจอร์นี้เกิดจากการทำงานร่วมกันหลายปีระหว่าง Mozilla, Apple และสมาชิกใน CSS Working Group เพื่อหาวิธีสร้างเลย์เอาต์แบบ Pinterest‑style ที่ทั้งยืดหยุ่นและเข้าถึงได้ง่ายในทุกเบราว์เซอร์ หัวใจของ Grid Lanes คือการใช้พลังของ CSS Grid เดิม แต่เพิ่มความสามารถให้เบราว์เซอร์จัดวางไอเท็มตาม “ช่องว่างที่ใกล้ด้านบนที่สุด” คล้ายการขับรถเปลี่ยนเลนเพื่อไปให้ไกลที่สุดในสภาพจราจรติดขัด แนวคิดนี้ทำให้เกิดเลย์เอาต์แบบ waterfall โดยไม่ต้องเขียนสคริปต์ใดๆ และยังรองรับ infinite scroll ได้อย่างเป็นธรรมชาติ เพราะเบราว์เซอร์จัดการตำแหน่งให้เองทั้งหมด นอกจากนี้ Grid Lanes ยังเปิดประตูสู่ดีไซน์ใหม่ๆ เช่น การกำหนดเลนกว้าง‑แคบสลับกัน การให้บางไอเท็ม span หลายคอลัมน์ หรือแม้แต่การสลับทิศทางของเลย์เอาต์จากแนวตั้งเป็นแนวนอนได้เพียงแค่เปลี่ยนจาก grid-template-columns เป็น grid-template-rows โดยไม่ต้องแก้โค้ดส่วนอื่นเลย ฟีเจอร์ “item‑tolerance” ยังช่วยควบคุมความไวของอัลกอริทึมในการจัดวาง ทำให้ดีไซเนอร์เลือกได้ว่าจะให้เลย์เอาต์ “นิ่ง” หรือ “ไหลลื่น” มากแค่ไหน แม้สเปกยังมีบางส่วนที่กำลังถกเถียง เช่น ชื่อ property ที่จะใช้ควบคุมทิศทาง แต่โดยรวมฟีเจอร์นี้ถือว่า “พร้อมใช้งาน” แล้วใน Safari Technology Preview และกำลังถูกผลักดันให้เป็นมาตรฐานเว็บในอนาคต หากถูกนำไปใช้จริงในทุกเบราว์เซอร์ Grid Lanes จะกลายเป็นหนึ่งในก้าวกระโดดสำคัญของ CSS ที่ช่วยลดภาระ JavaScript และทำให้เว็บเร็วขึ้น เข้าถึงง่ายขึ้น และออกแบบได้อิสระมากขึ้นกว่าเดิม 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ แนวคิดหลักของ CSS Grid Lanes ➡️ สร้าง Masonry layout แบบเนทีฟโดยไม่ต้องใช้ JavaScript ➡️ ใช้พลังของ CSS Grid เดิม แต่เพิ่มอัลกอริทึมจัดวางแบบ “closest to the top” ➡️ รองรับ infinite scroll และการเข้าถึง (accessibility) ได้ดีกว่าไลบรารีเดิม ✅ ความสามารถใหม่ที่โดดเด่น ➡️ สร้างเลนกว้าง‑แคบสลับกันด้วย grid-template-* ➡️ ให้ไอเท็ม span หลายคอลัมน์ได้อย่างยืดหยุ่น ➡️ สลับทิศทางเลย์เอาต์ได้ง่ายเพียงเปลี่ยน columns ↔ rows ✅ ฟีเจอร์ item‑tolerance ➡️ ควบคุมความไวของอัลกอริทึมในการจัดวางไอเท็ม ➡️ ลดการ “กระโดดเลย์เอาต์” หรือทำให้เลย์เอาต์ไหลลื่นขึ้นตามต้องการ ✅ สถานะปัจจุบันของสเปก ➡️ พร้อมทดลองใช้ใน Safari Technology Preview 234 ➡️ CSS Working Group ยังถกเรื่องชื่อ property บางส่วน ➡️ ฟีเจอร์โดยรวมถือว่า “พร้อมใช้งานจริง” ในอนาคตอันใกล้ ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ สเปกยังไม่เสถียร 100% อาจมีการเปลี่ยนชื่อ property ⛔ รองรับเฉพาะบางเบราว์เซอร์ในตอนนี้ ⛔ ต้องตรวจสอบ grid-auto-flow หากเลย์เอาต์ไม่ทำงานตามคาด https://webkit.org/blog/17660/introducing-css-grid-lanes/

🖥️ jdSystemMonitor: เครื่องมือมอนิเตอร์ระบบ Linux ที่ก้าวข้ามความเป็น “System Monitor” แบบเดิม jdSystemMonitor กำลังกลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ถูกพูดถึงในหมู่ผู้ใช้ Linux สายเทคนิค เพราะมันไม่ได้เป็นเพียงตัวดูทรัพยากรระบบทั่วไป แต่ยังรวมข้อมูลเชิงลึกของระบบไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวอย่างเป็นระเบียบและใช้งานง่าย จุดเด่นคือการออกแบบแบบ “desktop‑independent” ที่ไม่ผูกติดกับสภาพแวดล้อมใดเป็นพิเศษ ทำให้เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการความเรียบง่ายแต่ทรงพลัง นอกจากฟีเจอร์พื้นฐานอย่างการดู CPU, RAM, และ Process แล้ว jdSystemMonitor ยังเพิ่มความสามารถที่ปกติจะต้องใช้หลายเครื่องมือประกอบกัน เช่น การดู systemd services, รายการ Flatpak ที่กำลังรัน, รายการ autostart ข้ามเดสก์ท็อป, รายการแพ็กเกจทั้งหมดในระบบ รวมถึง sysctl values ที่ปกติซ่อนอยู่ลึกในระบบ Linux สิ่งนี้ทำให้มันกลายเป็นเครื่องมือที่ตอบโจทย์ทั้งผู้ใช้ทั่วไปและผู้ดูแลระบบที่ต้องการข้อมูลครบจบในที่เดียว ในมุมของชุมชนโอเพ่นซอร์ส jdSystemMonitor ถือเป็นตัวอย่างที่ดีของเครื่องมือที่ผสมผสาน Python + PyQt เข้ากับ backend ที่เขียนด้วย Go เพื่อให้ได้ทั้งความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นแนวทางที่เริ่มเห็นมากขึ้นในโปรเจกต์ยุคใหม่ นอกจากนี้ การกระจายผ่าน Flatpak ยังช่วยให้ผู้ใช้ติดตั้งได้ง่ายโดยไม่ต้องกังวลเรื่อง dependency แตกต่างจากเครื่องมือรุ่นเก่าที่ต้องคอมไพล์หรือดึงแพ็กเกจเสริมเอง แม้จะมีจุดเด่นมากมาย แต่ก็ยังมีข้อจำกัด เช่น หน้าต่างที่กว้างเกินไป ไม่มี dark mode integration และหน้าต่างข้อมูลแพ็กเกจที่ปรับขนาดไม่ได้ ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าตัวโปรเจกต์ยังอยู่ในช่วงพัฒนาและเปิดรับฟีดแบ็กจากผู้ใช้เพื่อปรับปรุงต่อไปในอนาคต อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการเครื่องมือดูระบบแบบ “ครบเครื่องแต่ไม่ฟุ้งเฟ้อ” jdSystemMonitor ถือเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจอย่างยิ่ง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ฟีเจอร์เด่นของ jdSystemMonitor ➡️ รวมข้อมูลระบบเชิงลึกไว้ในอินเทอร์เฟซเดียว ➡️ รองรับการดู systemd services, Flatpak, autostart, packages และ sysctl values ➡️ ใช้ Python + PyQt และ daemon ที่เขียนด้วย Go เพื่อความเสถียรและเบาเครื่อง ✅ จุดแข็งด้านการใช้งาน ➡️ อินเทอร์เฟซเรียบง่าย ไม่ผูกกับเดสก์ท็อปใด ➡️ กระจายผ่าน Flatpak ติดตั้งง่าย ไม่ต้องจัดการ dependency ➡️ เหมาะทั้งผู้ใช้ทั่วไปและ sysadmin ✅ บริบทจากวงการโอเพ่นซอร์ส ➡️ แนวโน้มใช้ Python + Go ในเครื่องมือยุคใหม่ ➡️ Flatpak กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการกระจายแอปบน Linux ➡️ เครื่องมือแบบ all‑in‑one ได้รับความนิยมมากขึ้นในหมู่ power users ‼️ ข้อจำกัดและสิ่งที่ต้องระวัง ⛔ หน้าต่างกว้างเกินไป ทำให้ใช้งานบนหน้าจอเล็กไม่สะดวก ⛔ ไม่มี dark mode integration อาจขัดตาบนเดสก์ท็อปที่ใช้ธีมมืด ⛔ หน้าต่างข้อมูลแพ็กเกจปรับขนาดไม่ได้ ทำให้ดูข้อมูลบางส่วนลำบาก https://itsfoss.com/jdsystemmonitor/

กองทัพไทยส่งสัญญาณไปยังชนชั้นนำของกัมพูชา ยืนยันจะเดินหน้าปฏิบัติการทางทหารอย่างต่อเนื่อง และจะไม่ยุติการโจมตีจนกว่าฝ่ายกัมพูชาจะยอมรับเงื่อนไขทั้ง 3 ประการที่รัฐบาลไทยเสนอ เพื่อเปิดทางสู่การหยุดยิงและการเจรจาสันติภาพ . พลอากาศโท จักรกฤษณ์ ธรรมวิชัย โฆษกกองทัพอากาศ แถลงที่ศูนย์แถลงข่าวร่วมสถานการณ์ไทย–กัมพูชา ระบุว่า การปฏิบัติการทางทหารของไทยตั้งแต่เริ่มต้น มุ่งเป้าเฉพาะเป้าหมายทางทหารเท่านั้น โดยกรณีที่กัมพูชาอ้างว่าเป็นการโจมตีพื้นที่พลเรือนหรือสถานศึกษา เป็นข้อมูลบิดเบือนที่ไม่เป็นความจริง . โฆษกกองทัพอากาศยืนยันว่า เป้าหมายบางแห่ง เช่น กาสิโนร้าง ถูกใช้เป็นศูนย์บัญชาการทางทหารของฝ่ายกัมพูชา จึงจำเป็นต้องเข้าทำลายซ้ำ ขณะเดียวกันยังได้โจมตีสะพานโอจิก จังหวัดอุดรมีชัย ซึ่งเป็นเส้นทางลำเลียงกำลังพลและยุทโธปกรณ์ไปยังพื้นที่ปราสาทตาควายและเนิน 350 เพื่อริดรอนขีดความสามารถทางทหารของฝ่ายตรงข้าม . การโจมตีดังกล่าวใช้อาวุธที่มีความแม่นยำสูง มุ่งตัดเส้นทางสำหรับยานพาหนะทางทหาร โดยยังคงเปิดให้ประชาชนสามารถเดินเท้าหรือใช้รถจักรยานยนต์ข้ามได้ และหากตรวจพบว่ากัมพูชายังพยายามใช้เส้นทางดังกล่าวในการส่งกำลังบำรุง กองทัพไทยจะดำเนินการโจมตีซ้ำทันที . อ่านต่อ >> https://news1live.com/detail/9680000122728 . #News1live #News1 #กองทัพไทย #สถานการณ์ชายแดน #เนิน350 #ปราสาทตาควาย #ความมั่นคง

🌐⚡ CENI: จีนเปิดใช้งานเครือข่ายวิจัยระดับชาติ — โอนข้อมูล 72TB ข้ามระยะทาง 1,000 กม. ด้วยความเร็วใกล้ 100 Gbps จีนประกาศเปิดใช้งาน China Environment for Network Innovation (CENI) เครือข่ายวิจัยระดับชาติที่ออกแบบมาเพื่อทดสอบสถาปัตยกรรมเครือข่ายยุคอนาคต รองรับงานด้าน AI, วิทยาศาสตร์ข้อมูล และระบบที่ต้องการ deterministic networking จุดเด่นคือการทดสอบโอนข้อมูล 72TB จากกล้องโทรทรรศน์วิทยุ FAST ในมณฑลกุ้ยโจว ไปยังมณฑลหูเป่ย ระยะทางประมาณ 1,000 กิโลเมตร ภายในเวลาเพียง 1.6 ชั่วโมง ซึ่งคิดเป็น throughput ใกล้เคียง 100 Gbps. CENI ถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบโจทย์งานวิจัยที่ต้องการปริมาณข้อมูลมหาศาล เช่น FAST ที่ผลิตข้อมูลมากกว่า 100TB ต่อวัน ซึ่งเกินความสามารถของเครือข่ายสาธารณะทั่วไป เครือข่ายนี้ครอบคลุมกว่า 40 เมือง, ใช้โครงข่ายใยแก้วนำแสงยาวกว่า 55,000 กิโลเมตร, และรองรับการสร้าง virtual networks มากกว่า 4,000 เครือข่ายพร้อมกัน ผ่านเทคโนโลยี DWDM 100 Gbps ต่อช่องสัญญาณ. สิ่งที่ทำให้ CENI แตกต่างคือแนวคิด deterministic networking — การรับประกัน latency, jitter และ packet delivery แบบคงที่ ซึ่งเป็นสิ่งที่อินเทอร์เน็ตทั่วไปทำไม่ได้ นี่คือคุณสมบัติสำคัญสำหรับงาน AI distributed training, real‑time robotics, และระบบควบคุมโครงสร้างพื้นฐานระดับชาติ นักวิจัยจีนยังเปรียบ CENI กับบทบาทของ ARPANET ในสหรัฐฯ ที่เคยเป็นรากฐานของอินเทอร์เน็ตยุคแรก. แม้การทดสอบจะเกิดในสภาพแวดล้อมควบคุม แต่ขนาดของโครงการและความสามารถที่แสดงออกมาชี้ให้เห็นว่าจีนกำลังลงทุนอย่างจริงจังเพื่อสร้างเครือข่ายระดับประเทศที่รองรับงานข้อมูลยุค AI ซึ่งอาจกลายเป็นต้นแบบของโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายในอนาคตทั่วโลก. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ CENI คือเครือข่ายวิจัยระดับชาติของจีน ➡️ ออกแบบเพื่อทดสอบสถาปัตยกรรมเครือข่ายยุคอนาคต ➡️ รองรับงาน AI และ data‑intensive workloads ✅ ทดสอบโอนข้อมูล 72TB ข้าม 1,000 กม. ใน 1.6 ชั่วโมง ➡️ throughput ใกล้ 100 Gbps ➡️ ใช้ข้อมูลจากกล้องโทรทรรศน์ FAST ✅ โครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ระดับประเทศ ➡️ ครอบคลุม 40 เมือง ➡️ ใยแก้วนำแสงกว่า 55,000 กม. ➡️ รองรับ virtual networks มากกว่า 4,000 เครือข่าย ✅ รองรับ deterministic networking ➡️ ควบคุม latency และ jitter ได้แม่นยำ ➡️ เหมาะกับ AI, robotics, และ real‑time systems ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / คำเตือน ‼️ ผลทดสอบเกิดในสภาพแวดล้อมควบคุม ⛔ ประสิทธิภาพจริงอาจแตกต่างเมื่อใช้งานเต็มรูปแบบ ‼️ deterministic networking ต้องการการจัดการที่ซับซ้อนมาก ⛔ ความผิดพลาดเล็กน้อยอาจส่งผลต่อระบบทั้งเครือข่าย ‼️ โครงสร้างพื้นฐานระดับนี้ต้องใช้งบประมาณและการดูแลสูงมาก ⛔ อาจไม่เหมาะกับประเทศที่มีข้อจำกัดด้านงบประมาณหรือพื้นที่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/china-switches-on-ceni-research-network-with-72tb-transfer-test-across-1000km

🧪🛠️ Der8enchtable: แพลตฟอร์มทดสอบยุคใหม่จาก Thermal Grizzly — PCB แอกทีฟเต็มรูปแบบเพื่อสายรีวิวและโอเวอร์คล็อก Thermal Grizzly เปิดตัว Der8enchtable แพลตฟอร์มทดสอบระดับมืออาชีพที่ออกแบบร่วมกับ der8auer และ ElmorLabs โดยยกระดับจากแพลตฟอร์มทดสอบทั่วไปด้วย active PCB ที่รวมพอร์ตและฟังก์ชันสำหรับงานทดสอบฮาร์ดแวร์แบบครบวงจร จุดเด่นคือการจัดวางที่ช่วยให้การสลับชิ้นส่วน การทดสอบเมนบอร์ด และการจัดสายเป็นเรื่องง่ายขึ้นอย่างมาก เหมาะสำหรับนักรีวิว นักโอเวอร์คล็อก และผู้ที่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์บ่อยๆ. ตัวแพลตฟอร์มมีราคาประมาณ $269.99 แต่แลกมากับฟีเจอร์ที่หาไม่ได้จากแพลตฟอร์มทดสอบทั่วไป เช่น 11 พอร์ตพัดลมแบบ 4‑pin, โซนควบคุมพัดลม 4 โซน, พอร์ต SATA, ช่อง microSD 4 ช่อง, USB Type‑A และ Type‑C รวม 6 พอร์ต รวมถึงพื้นที่ติดตั้งหม้อน้ำด้านข้างและช่องเก็บ PSU ใต้ฐาน พร้อมไฟ RGB ในชั้น plexi ที่ช่วยเพิ่มความสวยงามโดยไม่รบกวนการใช้งาน. การออกแบบรองรับเมนบอร์ดตั้งแต่ Mini‑ITX ถึง E‑ATX และมีอุปกรณ์เสริมครบชุดในกล่อง ตั้งแต่ขายึด หมุดยึด สกรู ไปจนถึงสายต่อ USB และ ARGB ทำให้สามารถประกอบและใช้งานได้ทันที จุดเด่นอีกอย่างคือสวิตช์ควบคุมพัดลมแบบ 3 ระดับ (EXT / 50% / 100%) ที่ช่วยให้การทดสอบมีความเสถียรและทำซ้ำได้ง่ายขึ้น. แม้จะมีฟีเจอร์ครบครัน แต่รีวิวระบุว่ามีข้อสังเกตเล็กน้อย เช่น ไม่มีจุดติดตั้ง M.2 บนแพลตฟอร์มโดยตรง และฐานอาจเสียสมดุลเมื่อใช้หม้อน้ำ AIO ขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม Der8enchtable ยังคงโดดเด่นในฐานะแพลตฟอร์มทดสอบที่ออกแบบมาเพื่อ “งานจริง” มากกว่าความสวยงาม และเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับผู้ที่ต้องการความสะดวกและความสามารถระดับมืออาชีพ. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Der8enchtable คือแพลตฟอร์มทดสอบที่มี active PCB ในตัว ➡️ มีพอร์ตพัดลม 11 จุด แบ่งเป็น 4 โซนควบคุม ➡️ มี SATA, microSD, USB‑A/USB‑C ครบชุด ✅ ออกแบบเพื่อการทดสอบฮาร์ดแวร์ระดับโปร ➡️ รองรับเมนบอร์ดตั้งแต่ Mini‑ITX ถึง E‑ATX ➡️ มีพื้นที่ติดตั้งหม้อน้ำและช่องเก็บ PSU ✅ อุปกรณ์ในกล่องครบพร้อมใช้งาน ➡️ มีสกรู เครื่องมือ สายต่อ และขายึดทุกแบบ ➡️ ไฟ RGB ในชั้น plexi เพิ่มความโดดเด่น ✅ เหมาะสำหรับนักรีวิวและโอเวอร์คล็อก ➡️ สวิตช์ควบคุมพัดลมช่วยให้ผลเทสต์เสถียร ➡️ ออกแบบมาเพื่อการสลับชิ้นส่วนอย่างรวดเร็ว ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / คำเตือน ‼️ ไม่มีจุดติดตั้ง M.2 บนแพลตฟอร์มโดยตรง ⛔ อาจไม่สะดวกสำหรับผู้ทดสอบ SSD รุ่นใหม่ ‼️ ฐานอาจเสียสมดุลเมื่อใช้ AIO ขนาดใหญ่ ⛔ ต้องเพิ่มน้ำหนักถ่วงหรือจัดวาง PSU ให้สมดุล ‼️ ราคาสูงกว่าแพลตฟอร์มทดสอบทั่วไป ⛔ เหมาะกับผู้ใช้งานจริงจังมากกว่าผู้เล่นทั่วไป https://www.tomshardware.com/pc-components/motherboards/hands-on-with-the-thermal-grizzly-der8enchtable

🧠⚡ Zen 6: สถาปัตยกรรมใหม่แบบ “8‑wide” ของ AMD — ก้าวกระโดดครั้งใหญ่สู่ยุค 2nm และงานเวกเตอร์หนัก AMD เปิดเผยเอกสารทางเทคนิคชุดแรกของ Zen 6 อย่างเป็นทางการ ซึ่งเผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของสถาปัตยกรรม CPU รุ่นถัดไปของบริษัท โดย Zen 6 ไม่ใช่การพัฒนาต่อยอดจาก Zen 4/Zen 5 แบบ incremental แต่เป็นการออกแบบใหม่แทบทั้งหมด โดยเน้นความกว้างของสถาปัตยกรรม (wide issue) และ throughput เป็นหลัก เอกสาร “Performance Monitor Counters” ที่ถูกค้นพบโดย InstLatX64 ชี้ว่า Zen 6 ใช้ 8‑slot dispatch engine พร้อม SMT ที่แชร์ช่องสั่งงานร่วมกัน ทำให้เป็นดีไซน์ที่เน้นงานขนานและงานหนักด้านเวกเตอร์มากขึ้น. Zen 6 ยังเพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์อย่างชัดเจน โดยรองรับ AVX‑512 แบบเต็ม 512‑bit ครอบคลุม FP64, FP32, FP16, BF16 รวมถึงชุดคำสั่ง AI เช่น VNNI, AES, SHA และ mixed FP‑INT ซึ่งเป็นสัญญาณชัดเจนว่า AMD ต้องการยกระดับ Zen 6 ให้เป็น “dense‑math engine” สำหรับงาน AI inference, HPC และเวิร์กโหลด data center โดยเฉพาะ. ความสามารถนี้สอดคล้องกับข้อมูลจาก HotHardware ที่ระบุว่า Zen 6 มี FP16 แบบ native และเพิ่ม hardware profiling สำหรับ memory behavior เพื่อแก้ปัญหาคอขวดด้าน latency และ bandwidth ในงานสมัยใหม่. อีกหนึ่งจุดที่น่าสนใจคือ Zen 6 มี integer scheduler แยกเป็น 6 โดเมน แทนที่จะเป็น unified scheduler แบบ Zen 5 ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่ อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหรือความถี่สัญญาณนาฬิกาในงาน integer ได้มากขึ้น แม้ AMD ยังไม่เปิดเผยเหตุผลอย่างเป็นทางการก็ตาม. นอกจากนี้ Zen 6 ยังถูกออกแบบบนกระบวนการผลิต TSMC 2nm-class และในฝั่งเซิร์ฟเวอร์ (EPYC “Venice”) จะรองรับจำนวนคอร์สูงสุดถึง 256 คอร์ ตามข้อมูลจาก Tom’s Hardware. โดยรวมแล้ว Zen 6 ดูเหมือนจะเป็นสถาปัตยกรรมที่ AMD ตั้งใจสร้างขึ้นเพื่อ data center, AI และงานเวกเตอร์หนักเป็นหลัก ก่อนจะนำบางส่วนมาปรับใช้ใน Ryzen รุ่นคอนซูเมอร์ในปี 2026–2027 ซึ่งอาจทำให้ยุค Zen 6 กลายเป็นหนึ่งในก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่สุดของ AMD นับตั้งแต่ Zen รุ่นแรก. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Zen 6 เป็นสถาปัตยกรรมใหม่แบบ “8‑wide” เน้น throughput ➡️ ใช้ 8‑slot dispatch engine พร้อม SMT ที่แชร์ช่องสั่งงานร่วมกัน ➡️ ออกแบบใหม่ ไม่ใช่ incremental จาก Zen 5 ✅ รองรับ AVX‑512 เต็มรูปแบบและงาน AI หนัก ➡️ รองรับ FP64/FP32/FP16/BF16 และ VNNI, AES, SHA ➡️ FP16 แบบ native เพิ่มประสิทธิภาพ AI inference อย่างมากHotHardware ✅ เพิ่มความสามารถด้าน memory profiling ➡️ มี “Memory Profiler IBS” สำหรับวิเคราะห์ bottleneck ระดับ instruction ✅ เปลี่ยน integer backend เป็น 6 scheduler domains ➡️ แตกต่างจาก Zen 5 ที่ใช้ unified scheduler ✅ ใช้กระบวนการผลิต 2nm-class และรองรับคอร์จำนวนมาก ➡️ EPYC “Venice” อาจสูงสุดถึง 256 คอร์ ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / คำเตือน ‼️ ดีไซน์แบบ wide‑issue อาจไม่เด่นในงาน single‑thread ⛔ Apple มีดีไซน์ 9‑wide ที่อาจยังแรงกว่าในบางงานตามข้อมูล Tom’s Hardware ‼️ ฟีเจอร์บางอย่างอาจไม่ถูกนำมาใช้ใน Ryzen รุ่นคอนซูเมอร์ ⛔ Zen 6 ถูกออกแบบเพื่อ data center เป็นหลัก อาจมีการตัดทอนในรุ่นทั่วไป ‼️ การเพิ่มความซับซ้อนของ scheduler อาจเพิ่มความเสี่ยงด้าน latency ⛔ หากจัดการไม่ดี อาจเกิด overhead ในบางเวิร์กโหลด https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-pubs-first-zen-6-document-for-developers-a-brand-new-8-wide-cpu-core-with-strong-vector-capabilities

🎮 NitroGen: โมเดล AI เล่นเกมได้กว่า 1,000 เกม และอาจเป็นก้าวสำคัญของหุ่นยนต์ยุคใหม่ งานวิจัย NitroGen จากทีมร่วมของ Nvidia, Stanford, Caltech และสถาบันอื่นๆ กำลังสร้างแรงสั่นสะเทือนครั้งใหญ่ในวงการ AI และหุ่นยนต์ ด้วยการพัฒนาโมเดลที่สามารถเรียนรู้การเล่นเกมกว่า 1,000 เกมจากวิดีโอสตรีมเมอร์กว่า 40,000 ชั่วโมง จุดเด่นคือ NitroGen ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อ “เล่นเกมเก่ง” เพียงอย่างเดียว แต่เพื่อเป็นโมเดลที่เข้าใจการกระทำ (actions) ในโลกที่ซับซ้อน — แนวคิดที่คล้าย “GPT for actions” ซึ่งอาจกลายเป็นรากฐานของ AI ที่มีร่างกาย (embodied AI) ในอนาคต. สิ่งที่น่าสนใจคือ NitroGen ถูกสร้างบนสถาปัตยกรรม GROOT N1.5 ซึ่งเดิมทีออกแบบมาสำหรับหุ่นยนต์โดยเฉพาะ การนำโมเดลนี้ไปฝึกในโลกเกมที่เต็มไปด้วยกฎ ฟิสิกส์ และสถานการณ์ที่หลากหลาย ทำให้มันเรียนรู้ทักษะที่สามารถนำกลับไปใช้ในโลกจริงได้ เช่น การควบคุมมอเตอร์ การตอบสนองต่อสถานการณ์ไม่คุ้นเคย และการแก้ปัญหาแบบทันทีทันใด. ผลการทดสอบเบื้องต้นพบว่า NitroGen สามารถเล่นเกมหลากหลายแนว ตั้งแต่ RPG, platformer, racing ไปจนถึง battle royale และยังทำงานได้ดีในเกมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน โดยมีอัตราความสำเร็จสูงกว่าโมเดลที่ฝึกจากศูนย์ถึง 52% นี่เป็นสัญญาณว่าการเรียนรู้จาก “โลกจำลอง” อาจเป็นทางลัดสำคัญในการสร้างหุ่นยนต์ที่ทำงานในโลกจริงได้อย่างยืดหยุ่น. ในมุมกว้างขึ้น นักวิจัยมองว่าโมเดลแบบ NitroGen จะช่วยลดต้นทุนการฝึกหุ่นยนต์ในโลกจริง ซึ่งมีความเสี่ยงสูงและต้องใช้ทรัพยากรมหาศาล การใช้วิดีโอเกมเป็นสนามฝึกจึงเป็นทั้งทางเลือกที่ปลอดภัย เร็ว และมีความหลากหลายมากกว่าโลกจริงหลายเท่า นอกจากนี้ การเปิดซอร์สโค้ดและน้ำหนักโมเดลยังช่วยให้ชุมชนนักพัฒนาทั่วโลกสามารถทดลอง ปรับแต่ง และสร้างนวัตกรรมต่อยอดได้อย่างรวดเร็ว. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ NitroGen คือโมเดล AI ที่ฝึกจากวิดีโอเกมกว่า 1,000 เกม ➡️ ใช้ข้อมูลจากสตรีมเมอร์กว่า 40,000 ชั่วโมงในการเรียนรู้การควบคุมเกม ➡️ รองรับเกมหลากหลายแนว ตั้งแต่ RPG ถึง battle royale ✅ พื้นฐานโมเดลมาจากสถาปัตยกรรม GROOT N1.5 ➡️ เดิมออกแบบเพื่อหุ่นยนต์ ทำให้โมเดลมีศักยภาพด้าน embodied AI ✅ ผลทดสอบแสดงให้เห็นความสามารถในการเล่นเกมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ➡️ มีอัตราความสำเร็จสูงกว่าโมเดลที่ฝึกจากศูนย์ถึง 52% ✅ เปิดซอร์สเพื่อให้นักพัฒนาทั่วโลกนำไปต่อยอด ➡️ ทั้งน้ำหนักโมเดล โค้ด และชุดข้อมูลพร้อมให้ทดลองใช้งาน ⚠️ คำเตือน / ประเด็นที่ควรจับตา ‼️ การใช้วิดีโอเกมเป็นฐานฝึกอาจไม่ครอบคลุมพฤติกรรมโลกจริงทั้งหมด ⛔ ฟิสิกส์ในเกมอาจไม่ตรงกับโลกจริง ทำให้เกิดช่องว่างในการนำไปใช้กับหุ่นยนต์ ‼️ โมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูลสาธารณะอาจมีความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์หรือความเป็นส่วนตัว ⛔ โดยเฉพาะวิดีโอที่มีข้อมูลผู้เล่นหรือ UI เฉพาะเกม ‼️ การพัฒนา embodied AI ที่มีความสามารถสูงอาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ⛔ หากระบบควบคุมไม่รัดกุม อาจเกิดการใช้งานผิดวัตถุประสงค์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-led-nitrogen-is-a-generalist-video-gaming-ai-that-can-play-any-title-research-also-has-big-implications-for-robotics

🐘 Tiger Data เปิดซอร์ส pg_textsearch: ก้าวใหม่ของการค้นหาแบบ BM25 บน PostgreSQL การที่ Tiger Data ตัดสินใจเปิดซอร์ส pg_textsearch ถือเป็นสัญญาณสำคัญของการเปลี่ยนเกมในโลกฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่การค้นหาข้อมูลเชิงลึก (deep retrieval) และระบบ RAG กลายเป็นหัวใจของแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ เนื้อหาบนหน้าเว็บระบุว่า pg_textsearch เคยเป็นฟีเจอร์เฉพาะบน Tiger Cloud แต่ตอนนี้ถูกปล่อยภายใต้ PostgreSQL License ทำให้นักพัฒนาและองค์กรสามารถนำไปใช้ได้อย่างอิสระ การมาของ BM25 แบบเนทีฟใน PostgreSQL ทำให้หลายองค์กรไม่จำเป็นต้องพึ่ง Elasticsearch สำหรับงานค้นหาที่ต้องการ ranking คุณภาพสูงอีกต่อไป นอกจากนี้ pg_textsearch ยังถูกออกแบบให้ทำงานร่วมกับ pgvector และ pgvectorscale เพื่อสร้างระบบค้นหาแบบ hybrid retrieval ที่ผสาน keyword + semantic search ในฐานข้อมูลเดียว ซึ่งเป็นทิศทางที่หลายบริษัทกำลังมุ่งหน้าไปในยุค AI-first ในมุมกว้างของอุตสาหกรรม การเปิดซอร์สครั้งนี้สะท้อนแนวโน้มที่ผู้ให้บริการฐานข้อมูลเริ่มผลักดัน “search inside the database” แทนการแยกระบบออกจากกันเพื่อลดความซับซ้อน ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีม DevOps และ SRE ลดภาระการดูแลระบบ search engine แยกต่างหาก ซึ่งมักมีต้นทุนสูงและต้องการผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง สุดท้าย การเปิดซอร์ส pg_textsearch ยังเป็นการขยับหมากเชิงกลยุทธ์ของ Tiger Data ในการสร้าง “Postgres Search Stack” ที่ครบวงจร ตั้งแต่ keyword search, vector search ไปจนถึงการ scale retrieval สำหรับงาน AI enterprise ซึ่งอาจกลายเป็นคู่แข่งสำคัญของ Elasticsearch, OpenSearch และแม้แต่บริการ search-as-a-service เชิงพาณิชย์ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปิดซอร์ส pg_textsearch ➡️ เคยเป็นฟีเจอร์เฉพาะบน Tiger Cloud แต่ตอนนี้เปิดให้ใช้งานภายใต้ PostgreSQL License ➡️ ช่วยให้ Postgres รองรับ BM25 แบบเนทีฟโดยไม่ต้องใช้ระบบ search แยกต่างหาก ✅ ความสามารถของ pg_textsearch ➡️ รองรับ 29+ ภาษา และทำงานกับ partitioned tables ได้ ➡️ ใช้ operator <@> เพื่อทำ relevance-ranked search ได้ง่าย ➡️ ปรับค่า BM25 (k1, b) ได้ตามงาน ✅ การผสานกับ pgvector / pgvectorscale ➡️ ช่วยสร้าง hybrid retrieval (keyword + semantic) ในฐานข้อมูลเดียว ➡️ ลดความซับซ้อนของสถาปัตยกรรม RAG ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมฐานข้อมูล ➡️ แนวโน้ม “search inside the database” กำลังมาแรง ➡️ ลดต้นทุนการดูแลระบบ search engine แยกต่างหาก ➡️ เพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI-first ⚠️ คำเตือน / ประเด็นที่ควรระวัง ‼️ การย้ายจาก Elasticsearch อาจไม่ง่าย ⛔ ระบบที่ใช้ฟีเจอร์เฉพาะของ Elasticsearch เช่น aggregations หรือ complex analyzers อาจต้องปรับโครงสร้างใหม่ ‼️ ประสิทธิภาพขึ้นกับ workload ⛔ แม้ BM25 ใน Postgres จะเร็ว แต่การ scale อาจยังไม่เท่าระบบ search engine ที่ออกแบบมาเฉพาะทาง ‼️ ความเสี่ยงด้านการจัดการ index ⛔ การใช้ memtable architecture ต้องวางแผนเรื่อง memory และการ update index ให้ดี https://itsfoss.com/news/tiger-data-pg-textsearch/

💰 เกาหลีเหนือกับสถิติการโจรกรรมคริปโต รายงานจาก Chainalysis ระบุว่าแฮกเกอร์ที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐเกาหลีเหนือสามารถขโมยคริปโตได้มากถึง 2.02 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 ซึ่งถือเป็นสถิติสูงสุดตั้งแต่มีการบันทึกมา โดยรวมแล้วตั้งแต่เริ่มมีการติดตาม เกาหลีเหนือได้ขโมยไปแล้วกว่า 6.75 พันล้านดอลลาร์ การโจมตีเหล่านี้ไม่เพียงแต่สร้างความเสียหายต่อแพลตฟอร์มคริปโต แต่ยังเป็นแหล่งรายได้สำคัญให้กับรัฐบาลที่ถูกคว่ำบาตรทางเศรษฐกิจ 🕵️ เทคนิคการโจมตีที่ซับซ้อน หนึ่งในวิธีที่ DPRK ใช้คือการส่งคนไปแฝงตัวเป็น IT professionals ในบริษัทเป้าหมาย เพื่อเข้าถึงระบบภายในและหาช่องโหว่ นอกจากนี้ยังมีการสร้าง ประกาศรับสมัครงานปลอม ที่บังคับให้ผู้สมัครติดตั้งมัลแวร์โดยไม่รู้ตัว ซึ่งมัลแวร์นี้สามารถขโมยข้อมูลสำคัญ เช่น credentials, source code และ SSO access ได้ อีกทั้งยังมีการหลอกผู้บริหารด้วยข้อเสนอซื้อกิจการปลอม เพื่อใช้กระบวนการตรวจสอบข้อมูลในการเจาะระบบ ⚡ การโจมตีครั้งใหญ่: ByBit Hack เหตุการณ์ที่สร้างความเสียหายมากที่สุดคือการโจมตีแพลตฟอร์ม ByBit ที่สูญเงินไปกว่า 1.5 พันล้านดอลลาร์ ซึ่ง FBI ยืนยันว่าเป็นฝีมือของแฮกเกอร์จาก DPRK การโจมตีครั้งนี้คิดเป็นเกือบ 75% ของมูลค่าที่ DPRK ขโมยไปในปีเดียว และสะท้อนให้เห็นถึงความสามารถในการเลือกเป้าหมายที่ใหญ่และมีผลกระทบสูง ⚠️ แนวโน้มและคำเตือน แม้จำนวนการโจมตีโดยรวมจะลดลง แต่ความเสียหายกลับเพิ่มขึ้น เนื่องจาก DPRK มุ่งเป้าไปที่องค์กรใหญ่และระบบที่มีมูลค่าสูง แพลตฟอร์ม DeFi หลายแห่งเริ่มมีมาตรการป้องกันที่เข้มแข็งขึ้น ทำให้แฮกเกอร์หันไปโจมตี exchange, custodians และกระเป๋าเงินส่วนบุคคล ที่มีการป้องกันอ่อนแอกว่า 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ สถิติการโจรกรรมคริปโตของ DPRK ➡️ ปี 2025 ขโมยได้ 2.02 พันล้านดอลลาร์ ➡️ รวมตั้งแต่เริ่มบันทึกกว่า 6.75 พันล้านดอลลาร์ ✅ เทคนิคการโจมตี ➡️ แฝงตัวเป็น IT professionals ในบริษัทเป้าหมาย ➡️ ประกาศรับสมัครงานปลอมพร้อมมัลแวร์ ➡️ หลอกผู้บริหารด้วยข้อเสนอซื้อกิจการ ✅ เหตุการณ์สำคัญ ➡️ ByBit สูญเงิน 1.5 พันล้านดอลลาร์ ➡️ FBI ยืนยันเป็นฝีมือ DPRK ‼️ คำเตือนและแนวโน้ม ⛔ จำนวนการโจมตีลดลง แต่ความเสียหายเพิ่มขึ้น ⛔ เป้าหมายหลักคือ exchange, custodians และกระเป๋าเงินส่วนบุคคล ⛔ สะท้อนว่าระบบที่อ่อนแอยังคงเสี่ยงสูง https://www.tomshardware.com/tech-industry/cryptocurrency/north-korean-hackers-steal-a-record-usd2-billion-in-crypto-in-2025-including-single-heist-worth-usd1-5-billion-report-claims-rogue-state-accounts-for-60-percent-of-all-reported-crypto-thefts-this-year-usd6-75-billion-total-since-records-began

🛡️ Red Hat เสริมแกร่งด้าน AI Safety ด้วยการซื้อกิจการ Chatterbox Labs Red Hat ประกาศเข้าซื้อ Chatterbox Labs บริษัทด้าน AI Safety จากลอนดอน เพื่อเสริมความมั่นใจให้ลูกค้าในการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กร โดยมีแผนจะ เปิดซอร์สเทคโนโลยีของ Chatterbox Labs ตามแนวทางที่ Red Hat ใช้กับการเข้าซื้อกิจการอื่น ๆ 🤖 เทคโนโลยี AIMI: เครื่องมือทดสอบความปลอดภัยของ AI Chatterbox Labs พัฒนาแพลตฟอร์ม AIMI ที่สามารถตรวจสอบและประเมินความเสี่ยงของระบบ AI ได้แบบ model-agnostic โดยมี 3 ส่วนสำคัญ: 💠 AIMI for Gen AI: ให้ตัวชี้วัดเชิงปริมาณเกี่ยวกับความเสี่ยงของ LLMs 💠 AIMI for Predictive AI: ตรวจสอบความแข็งแกร่ง ความเป็นธรรม และความสามารถในการอธิบายของโมเดล AI แบบดั้งเดิม 💠 Guardrails: ระบบที่ช่วยดักจับ prompt ที่ไม่ปลอดภัย มีพิษ หรือมีอคติ ก่อนนำไปใช้จริง 🌐 ผลกระทบต่อผู้ใช้และตลาด สำหรับลูกค้า Red Hat การซื้อกิจการครั้งนี้หมายถึงการได้ เครื่องมือด้านความปลอดภัยที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์มตั้งแต่ต้น ไม่ใช่การเพิ่มเข้ามาภายหลัง ช่วยให้การนำ AI ไปใช้ในระดับ production มีความมั่นใจมากขึ้น และยังสร้างภาพลักษณ์ว่า Red Hat เป็นผู้นำด้าน “Security for AI” ในตลาดองค์กร 📣 มุมมองจากผู้บริหาร Red Hat Steven Huels รองประธานฝ่าย AI Engineering ของ Red Hat กล่าวว่าการนำ AI จากห้องทดลองไปสู่การใช้งานจริงเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้ความต้องการด้าน ความโปร่งใสและความปลอดภัย มีความสำคัญมากขึ้น การรวมเทคโนโลยีของ Chatterbox Labs เข้ามาจะช่วยให้ Red Hat สามารถมอบแพลตฟอร์มที่เปิดกว้างและปลอดภัยแก่ลูกค้าได้อย่างแท้จริง 📌 สรุปสาระสำคัญและคำเตือน ✅ Red Hat เข้าซื้อ Chatterbox Labs ➡️ เสริมความสามารถด้าน AI Safety และมีแผนเปิดซอร์สเทคโนโลยี ✅ แพลตฟอร์ม AIMI ของ Chatterbox Labs ➡️ ตรวจสอบความเสี่ยงของ Gen AI, Predictive AI และมี Guardrails สำหรับ prompt ✅ ผลดีต่อผู้ใช้ Red Hat ➡️ ได้เครื่องมือความปลอดภัยที่ฝังในแพลตฟอร์มตั้งแต่ต้น ✅ ภาพลักษณ์เชิงกลยุทธ์ ➡️ Red Hat วางตัวเป็นผู้นำด้าน “Security for AI” ในตลาดองค์กร ‼️ คำเตือนต่อการนำ AI ไปใช้จริง ⛔ หากไม่มีระบบตรวจสอบและ guardrails อาจเสี่ยงต่อ prompt injection, jailbreaking และ data leakage https://itsfoss.com/news/red-hat-acquires-chatterbox-labs/