'วราวิช' รองหัวหน้าพรรคไทยก้าวใหม่ นำทีมเปิดห้องเรียนเคลื่อนที่ Mobile STEMLAB ชูเครื่องพิมพ์ 3 มิติ เชื่อมจินตนาการนักเรียน https://www.thai-tai.tv/news/22224/ . #ไทยไท #MobileSTEMLAB #ไทยก้าวใหม่ #วราวิชกำภูณอยุธยา #ลดความเหลื่อมล้ำ #เครื่องพิมพ์3มิติ

🚀🔬 “SpaceX ผนึก Besxar สร้างโรงงานผลิตชิปกลางอวกาศ — ภารกิจสุดล้ำที่อาจเปลี่ยนโลกเทคโนโลยี!” ลองจินตนาการว่าอนาคตของการผลิตชิปไม่ได้อยู่ในห้องคลีนรูมบนโลกอีกต่อไป… แต่ลอยอยู่ในอวกาศ! นั่นคือแนวคิดสุดล้ำของ Besxar สตาร์ทอัพจากวอชิงตัน ดี.ซี. ที่จับมือกับ SpaceX เพื่อทดลองผลิตเซมิคอนดักเตอร์ในสุญญากาศของอวกาศ โดยใช้ “Fabships” — แคปซูลขนาดไมโครเวฟที่ติดไปกับจรวด Falcon 9 ภารกิจนี้จะมีทั้งหมด 12 ครั้ง เริ่มปลายปีนี้ โดย Fabships จะถูกส่งขึ้นไปพร้อมจรวด ใช้เวลาไม่ถึง 10 นาทีในการสัมผัสสุญญากาศระดับสูง ก่อนกลับลงมาพร้อมข้อมูลสำคัญเพื่อพัฒนาโรงงานผลิตชิปในวงโคจร CEO ของ Besxar, Ashley Pilipiszyn อธิบายว่า “โรงงานผลิตชิปบนโลกไม่สามารถสร้างสุญญากาศที่บริสุทธิ์ได้เท่ากับอวกาศ ซึ่งส่งผลต่อคุณภาพและผลผลิตของชิปยุคใหม่” แนวคิดนี้จึงเปรียบเสมือนการใช้ธรรมชาติของอวกาศเป็นห้องคลีนรูมขนาดยักษ์ แม้จะยังห่างไกลจากการผลิตเชิงพาณิชย์ แต่ Besxar ได้รับการสนับสนุนจาก NVIDIA และกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ พร้อมเป้าหมายในการสร้างชิปที่ทนรังสีและเหมาะกับการใช้งานในอวกาศและกองทัพ ✅ Besxar จับมือ SpaceX ทดลองผลิตชิปในอวกาศ ➡️ ใช้แคปซูล “Fabships” ติดไปกับจรวด Falcon 9 ➡️ สัมผัสสุญญากาศระดับสูงก่อนกลับสู่โลกภายใน 10 นาที ✅ เป้าหมายคือสร้างโรงงานผลิตชิปในวงโคจร ➡️ ใช้สุญญากาศของอวกาศแทนห้องคลีนรูม ➡️ หวังเพิ่มคุณภาพและผลผลิตของเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ภารกิจเริ่มปลายปีนี้ รวม 12 ครั้ง ➡️ เป็นโครงการทดลองเพื่อเก็บข้อมูล ➡️ ยังไม่ใช่การผลิตเชิงพาณิชย์ ✅ ได้รับการสนับสนุนจาก NVIDIA และกระทรวงกลาโหม ➡️ มีเป้าหมายในการผลิตชิปที่ทนรังสีสำหรับการใช้งานด้านกลาโหม ➡️ อาจเปลี่ยนโฉมหน้าการผลิตชิปในอนาคต ‼️ คำเตือนด้านความเป็นไปได้ ⛔ ยังอยู่ในขั้นทดลอง ไม่สามารถผลิตชิปเชิงพาณิชย์ได้ก่อนปี 2030 ⛔ ต้องพิสูจน์ว่าชิปสามารถทนต่อแรงกระแทกจากการปล่อยและกลับสู่โลกได้ ‼️ คำเตือนด้านต้นทุนและความเสี่ยง ⛔ การสร้างระบบผลิตในอวกาศมีต้นทุนสูงมาก ⛔ หากไม่สำเร็จ อาจเป็นเพียง “โน้ตเชิงทดลองราคาแพง” ในประวัติศาสตร์เทคโนโลยี https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/elon-musks-spacex-to-launch-reusable-fabships-for-orbital-chip-manufacturing-experiments-besxars-orbital-chipmaking-experiments-to-occur-over-12-launches

🧠 "Manifold” พื้นฐานแห่งจักรวาลที่ซ่อนอยู่ในคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ ลองจินตนาการว่าคุณยืนอยู่กลางทุ่งกว้าง โลกดูแบนราบจากมุมมองของคุณ แต่เรารู้ดีว่าโลกกลม—นี่คือจุดเริ่มต้นของแนวคิด “Manifold” หรือ “พหุพาค” ที่เปลี่ยนวิธีคิดของนักคณิตศาสตร์และนักฟิสิกส์ทั่วโลก 📜 เรื่องเล่าจากอดีตสู่ปัจจุบัน ในศตวรรษที่ 19 Bernhard Riemann นักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันได้เสนอแนวคิดใหม่เกี่ยวกับ “พื้นที่” ที่ไม่จำกัดแค่แบบแบนราบแบบยุคลิด เขาเสนอว่าเราสามารถคิดถึงพื้นที่ที่โค้งงอได้ และสามารถมีมิติได้มากกว่าสามมิติที่เราคุ้นเคย แนวคิดนี้กลายเป็นรากฐานของ “Topology” หรือ “ภูมิรูปศาสตร์” และถูกนำไปใช้ในฟิสิกส์ โดยเฉพาะในทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไปของ Einstein ที่มองว่า “อวกาศ-เวลา” คือ manifold สี่มิติที่โค้งงอจากแรงโน้มถ่วง 🔍 Manifold คืออะไร? Manifold คือพื้นที่ที่เมื่อซูมเข้าไปใกล้ ๆ จะดูเหมือนพื้นที่ยุคลิด เช่น พื้นผิวโลกที่ดูแบนเมื่อมองจากจุดเล็ก ๆ แต่จริง ๆ แล้วโค้งเป็นทรงกลม หรือวงกลมที่ดูเหมือนเส้นตรงเมื่อมองใกล้ ๆ แต่ถ้าเป็นรูปเลขแปดที่ตัดกันตรงกลาง จะไม่ใช่ manifold เพราะจุดตัดนั้นไม่สามารถมองว่าเป็นพื้นที่ยุคลิดได้ 📚 การใช้งานในโลกจริง Manifold ไม่ได้อยู่แค่ในตำรา แต่ยังใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การทำความเข้าใจการทำงานของสมองจากข้อมูลนิวรอนนับพัน หรือการจำลองการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และอนุภาคควอนตัม โดยใช้ manifold เป็นพื้นฐานในการคำนวณและจำลองพฤติกรรม 🧩 เกร็ดเสริมจากภายนอก 💠 ใน Machine Learning มีเทคนิคชื่อ “Manifold Learning” ที่ใช้ลดมิติของข้อมูลเพื่อให้เข้าใจโครงสร้างภายใน เช่น t-SNE หรือ UMAP 💠 ในกราฟิก 3D การสร้างพื้นผิววัตถุที่สมจริงก็ใช้แนวคิด manifold เพื่อจัดการกับโครงสร้างพื้นผิวที่ซับซ้อน ✅ แนวคิดพื้นฐานของ Manifold ➡️ เป็นพื้นที่ที่ดูเหมือนยุคลิดเมื่อมองใกล้ ๆ ➡️ ถูกเสนอโดย Bernhard Riemann ในศตวรรษที่ 19 ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของวิชา Topology ✅ การประยุกต์ใช้ในฟิสิกส์ ➡️ Einstein ใช้ในทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป ➡️ อวกาศ-เวลาเป็น manifold สี่มิติที่โค้งจากแรงโน้มถ่วง ✅ ตัวอย่างทางคณิตศาสตร์ ➡️ วงกลมเป็น manifold หนึ่งมิติ ➡️ รูปเลขแปดไม่ใช่ manifold เพราะมีจุดตัดที่ไม่ยุคลิด ✅ การใช้งานในวิทยาการข้อมูล ➡️ ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลนิวรอน ➡️ ใช้จำลองการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และอนุภาค ✅ การแบ่งพื้นที่ด้วยแผนที่ (Chart) และแอตลาส ➡️ ใช้ชุดพิกัดเพื่ออธิบายแต่ละส่วนของ manifold ➡️ เชื่อมโยงแผนที่ต่าง ๆ ด้วยกฎการแปลงพิกัด https://www.quantamagazine.org/what-is-a-manifold-20251103/

🕵️‍♂️ หัวข้อข่าว: ภัยเงียบในองค์กร—เมื่อคนในกลายเป็นความเสี่ยงที่จับต้องไม่ได้ ลองจินตนาการว่าในองค์กรของคุณ มีคนที่คุณไว้ใจที่สุด กลับเป็นผู้ที่อาจสร้างความเสียหายร้ายแรงโดยไม่มีใครทันสังเกต นี่คือภาพรวมจากรายงาน “2025 Insider Risk Report” ที่เผยให้เห็นความจริงอันน่าตกใจเกี่ยวกับภัยคุกคามจากคนในองค์กร ซึ่งกำลังกลายเป็นปัญหาใหญ่ในยุคที่ AI และการทำงานแบบไร้ศูนย์กลางกำลังเติบโต รายงานนี้สำรวจความคิดเห็นจากผู้บริหารด้านความปลอดภัยไซเบอร์กว่า 600 คน พบว่า 93% มองว่าภัยจากคนในตรวจจับได้ยากพอๆ กับ หรือยากกว่าการโจมตีจากภายนอก และมีเพียง 23% เท่านั้นที่มั่นใจว่าจะสามารถหยุดยั้งได้ก่อนเกิดความเสียหาย สิ่งที่น่ากังวลคือหลายองค์กรยังคงใช้วิธีการแบบ “ตั้งรับ” โดยไม่สามารถคาดการณ์หรือวิเคราะห์พฤติกรรมที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ยิ่งไปกว่านั้น มีเพียง 12% เท่านั้นที่มีระบบวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคาดการณ์อย่างจริงจัง 👁️‍🗨️ มุมมองเพิ่มเติมจากภายนอก ในโลกไซเบอร์ปัจจุบัน การใช้ AI ไม่ได้จำกัดแค่การป้องกันภัย แต่ยังสามารถถูกใช้โดยผู้ไม่หวังดีเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ เช่น การใช้ AI สร้างพฤติกรรมที่ดูเหมือนปกติ หรือการลอบส่งข้อมูลผ่านช่องทางที่ไม่คาดคิด เช่น การใช้แอปแปลภาษา หรือระบบสื่อสารภายในที่ไม่มีการตรวจสอบ ✅ ความท้าทายในการตรวจจับภัยจากคนใน ➡️ 93% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยไซเบอร์มองว่าภัยจากคนในตรวจจับได้ยากกว่าภัยจากภายนอก ➡️ มีเพียง 23% เท่านั้นที่มั่นใจว่าจะสามารถหยุดยั้งได้ก่อนเกิดความเสียหาย ✅ ขาดการวิเคราะห์พฤติกรรมเชิงลึก ➡️ มีเพียง 21% ที่รวมข้อมูลจาก HR, ความเครียดทางการเงิน หรือสัญญาณทางจิตสังคมในการตรวจจับ ➡️ ส่วนใหญ่ยังพึ่งพาแค่ข้อมูลทางเทคนิค เช่น การเข้าถึงไฟล์หรือระบบ ✅ ขาดระบบคาดการณ์ความเสี่ยง ➡️ มีเพียง 12% ที่มีระบบวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคาดการณ์ที่ใช้งานจริง ➡️ องค์กรส่วนใหญ่ยังอยู่ในโหมด “ตั้งรับ” ไม่สามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้ ถ้าคุณทำงานในองค์กรที่มีข้อมูลสำคัญ หรือดูแลระบบความปลอดภัยไซเบอร์ นี่คือสัญญาณเตือนให้คุณเริ่มมอง “คนใน” ด้วยมุมมองใหม่ และพิจารณาใช้เครื่องมือวิเคราะห์พฤติกรรมที่ลึกและแม่นยำมากขึ้นก่อนที่ภัยเงียบจะกลายเป็นภัยจริง. https://securityonline.info/2025-insider-risk-report-finds-most-organizations-struggle-to-detect-and-predict-insider-risks/

🛡️ เมื่อความปลอดภัยกลายเป็นพลังขับเคลื่อนธุรกิจ ลองจินตนาการว่า CISO (Chief Information Security Officer) ไม่ได้เป็นแค่ผู้เฝ้าระวังภัยไซเบอร์อีกต่อไป แต่กลายเป็น "ที่ปรึกษากลยุทธ์" ที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจไปข้างหน้า นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในหลายองค์กรยุคใหม่ โดยเฉพาะกรณีของ Tim Sattler จาก Jungheinrich AG ที่ไม่เพียงแต่ดูแลความปลอดภัย แต่ยังร่วมทีม AI เพื่อค้นหาโอกาสใหม่ ๆ ให้กับบริษัท เขาไม่มองแค่ "ความเสี่ยง" แต่ยังมองเห็น "โอกาส" จากเทคโนโลยี เช่น AI และควอนตัมคอมพิวติ้ง และนี่คือบทบาทใหม่ของฝ่ายความปลอดภัยที่กำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างน่าตื่นเต้น ✅ ความปลอดภัยต้องสอดคล้องกับกลยุทธ์องค์กร ➡️ CISO ควรรู้เป้าหมายธุรกิจ คู่แข่ง และแนวโน้มอุตสาหกรรม ➡️ การเข้าใจโอกาสจากเทคโนโลยีใหม่เป็นสิ่งจำเป็น เช่น AI และควอนตัมคอมพิวติ้ง ➡️ การมีส่วนร่วมตั้งแต่ต้นในโครงการธุรกิจช่วยลดแรงเสียดทานและเพิ่มความไว้วางใจ ✅ ตัวอย่างการปรับตัวของ CISO ที่ดี ➡️ เข้าร่วมทีม AI เพื่อวิเคราะห์โอกาสและความเสี่ยง ➡️ ให้คำแนะนำกับบอร์ดบริหารเรื่องเทคโนโลยีใหม่ ➡️ ใช้เวลาศึกษาเทคโนโลยีเชิงลึกเพื่อออกแบบแนวทางใช้งานอย่างปลอดภัย ✅ ตัวชี้วัดของการปรับตัวที่ดี ➡️ ใช้ตัวชี้วัดทางธุรกิจในการประเมินประสิทธิภาพของความปลอดภัย ➡️ ทำงานร่วมกับฝ่ายวิศวกรรมเพื่อออกแบบระบบที่ปลอดภัยแต่ไม่รบกวนการผลิต ➡️ วางแผนงานความปลอดภัยให้สอดคล้องกับเวลาหยุดของโรงงาน ‼️ คำเตือนจากการวิจัย ⛔ มีเพียง 13% ของ CISO ที่ถูกปรึกษาตั้งแต่ต้นในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ⛔ 58% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยยังไม่สามารถอธิบายคุณค่าของตนเกินกว่าการลดความเสี่ยง ⛔ ความไม่เข้าใจเป้าหมายธุรกิจทำให้ฝ่ายความปลอดภัยกลายเป็น "เกาะโดดเดี่ยว" ‼️ ความเสี่ยงจากการไม่ปรับตัว ⛔ การวางระบบความปลอดภัยที่เกินความจำเป็นอาจทำให้ธุรกิจชะงัก ⛔ การเข้าร่วมโครงการหลังจากเริ่มไปแล้วทำให้ฝ่ายความปลอดภัยกลายเป็นผู้ขัดขวาง ⛔ การไม่เข้าใจกลยุทธ์องค์กรทำให้ไม่สามารถสนับสนุนการเติบโตได้อย่างแท้จริง ถ้าคุณเป็นผู้บริหารหรือทำงานด้านความปลอดภัย ลองถามตัวเองว่า “เรากำลังช่วยให้ธุรกิจเติบโต หรือแค่ป้องกันไม่ให้มันล้ม?” เพราะในยุคนี้ ความปลอดภัยไม่ใช่แค่เกราะป้องกัน แต่คือพลังขับเคลื่อนธุรกิจอย่างแท้จริง 💼✨ https://www.csoonline.com/article/4080670/what-does-aligning-security-to-the-business-really-mean.html

🕵️‍♂️ เมื่อ AI กลายเป็นช่องทางลับ: มัลแวร์ SesameOp แอบใช้ OpenAI API เป็นช่องสื่อสารลับ ลองจินตนาการว่าเครื่องมือ AI ที่เราใช้สร้างผู้ช่วยอัจฉริยะ กลับถูกใช้เป็นช่องทางลับในการสื่อสารของแฮกเกอร์ — นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในกรณีของ SesameOp มัลแวร์สายจารกรรมที่ถูกค้นพบโดยทีม Microsoft DART (Detection and Response Team) ในเดือนกรกฎาคม 2025 Microsoft ตรวจพบการโจมตีที่ซับซ้อน ซึ่งแฮกเกอร์ได้ฝังมัลแวร์ไว้ในระบบองค์กรผ่านการฉีดโค้ดลงใน Visual Studio โดยใช้เทคนิค .NET AppDomainManager injection เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับและคงอยู่ในระบบได้นานหลายเดือน แต่สิ่งที่ทำให้ SesameOp โดดเด่นคือการใช้ OpenAI Assistants API — บริการคลาวด์ที่ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างผู้ช่วย AI — เป็นช่องทางสื่อสารลับ (Command-and-Control หรือ C2) โดยไม่ต้องตั้งเซิร์ฟเวอร์แฮกเองให้เสี่ยงถูกจับได้ SesameOp ไม่ได้เรียกใช้โมเดล AI หรือ SDK ของ OpenAI แต่ใช้ API เพื่อดึงคำสั่งที่ถูกเข้ารหัสไว้ แล้วนำไปประมวลผลในเครื่องที่ติดมัลแวร์ จากนั้นก็ส่งผลลัพธ์กลับไปยังแฮกเกอร์ผ่าน API เดิม โดยทั้งหมดถูกซ่อนอยู่ในทราฟฟิก HTTPS ปกติ ทำให้ยากต่อการตรวจจับ Microsoft ยืนยันว่าเหตุการณ์นี้ไม่ใช่ช่องโหว่ของ OpenAI แต่เป็นการ “ใช้ฟีเจอร์อย่างผิดวัตถุประสงค์” และได้ร่วมมือกับ OpenAI เพื่อปิดบัญชีและ API key ที่ถูกใช้ในการโจมตี ✅ มัลแวร์ SesameOp ใช้ OpenAI Assistants API เป็นช่องทางสื่อสารลับ ➡️ ไม่ใช้โมเดล AI หรือ SDK แต่ใช้ API เพื่อรับคำสั่งและส่งผลลัพธ์ ➡️ ซ่อนการสื่อสารในทราฟฟิก HTTPS ปกติ ทำให้ตรวจจับได้ยาก ✅ ถูกค้นพบโดย Microsoft DART ในการสืบสวนเหตุการณ์โจมตีองค์กร ➡️ ใช้เทคนิค .NET AppDomainManager injection ใน Visual Studio ➡️ ฝังโค้ดเพื่อคงอยู่ในระบบและหลบเลี่ยงการตรวจจับ ✅ Microsoft และ OpenAI ร่วมมือกันปิดบัญชีและ API key ที่ถูกใช้ ➡️ ยืนยันว่าไม่ใช่ช่องโหว่ของระบบ แต่เป็นการใช้ฟีเจอร์ผิดวัตถุประสงค์ ➡️ API ดังกล่าวจะถูกยกเลิกในเดือนสิงหาคม 2026 ✅ การเข้ารหัสข้อมูลใช้ทั้ง AES-256 และ RSA ➡️ ข้อมูลถูกบีบอัดด้วย GZIP ก่อนส่งกลับผ่าน API ➡️ เพิ่มความลับและลดขนาดข้อมูลเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบ https://securityonline.info/sesameop-backdoor-hijacks-openai-assistants-api-for-covert-c2-and-espionage/

📣🤖 หัวข้อข่าว: “Semrush One ปรับเกม SEO สู่ยุค AI – ใครไม่ปรับ อาจหายจากสายตาผู้ค้นหา” ลองจินตนาการว่าเว็บไซต์ของคุณเคยติดอันดับต้นๆ บน Google แต่พอ AI อย่าง ChatGPT, Gemini หรือ Perplexity เริ่มกลายเป็นแหล่งค้นหาหลักของผู้คน เว็บไซต์ของคุณกลับหายไปจากเรดาร์! นี่คือปัญหาที่นักการตลาดดิจิทัลทั่วโลกกำลังเผชิญ และ Semrush กำลังเสนอทางออกใหม่ที่ชื่อว่า “Semrush One” Semrush One คือแพลตฟอร์มใหม่ที่รวมพลังของ SEO แบบดั้งเดิมเข้ากับการวิเคราะห์การมองเห็นในระบบ AI หรือที่เรียกว่า “AI Visibility” ซึ่งช่วยให้แบรนด์รู้ว่าตัวเองปรากฏอยู่ตรงไหนในระบบค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่ใช่แค่ Google อีกต่อไป แต่รวมถึง ChatGPT, Gemini และ Perplexity ด้วย สิ่งที่น่าสนใจคือ Semrush อ้างว่า หลังจากใช้ระบบใหม่นี้ “AI share of voice” หรือการมองเห็นในระบบ AI ของพวกเขาเพิ่มขึ้นเกือบ 3 เท่าภายในเดือนเดียว! นั่นแปลว่า AI มีการตอบสนองต่อการปรับเนื้อหาเร็วกว่า SEO แบบเดิมมาก แต่แน่นอนว่า ทุกอย่างมีต้นทุน – ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นของ Semrush One อยู่ที่ $165 ต่อเดือน ซึ่งอาจสูงเกินไปสำหรับธุรกิจขนาดเล็กหรือร้านค้าออนไลน์ที่เพิ่งเริ่มต้น นอกจากนี้ยังมีเวอร์ชันระดับองค์กรที่เรียกว่า “AI Optimization” ซึ่งให้ความสามารถในการควบคุมระดับโมเดล AI และปรับแต่ง prompt ได้เอง เหมาะกับแบรนด์ใหญ่ที่ต้องการควบคุมภาพลักษณ์ในโลก AI อย่างเต็มที่ ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนวิธีค้นหาข้อมูล การปรับตัวไม่ใช่แค่ทางเลือก แต่เป็นความอยู่รอดของแบรนด์ ✅ Semrush เปิดตัวแพลตฟอร์มใหม่ชื่อ “Semrush One” ➡️ รวมการวิเคราะห์ SEO แบบเดิมกับการวิเคราะห์การมองเห็นในระบบ AI (AI Visibility) ✅ รองรับการวิเคราะห์การมองเห็นใน ChatGPT, Gemini และ Perplexity ➡️ ช่วยให้แบรนด์รู้ว่าตัวเองปรากฏอยู่ในผลลัพธ์ของ AI หรือไม่ ✅ Semrush อ้างว่า AI visibility เพิ่มขึ้นเกือบ 3 เท่าภายใน 1 เดือน ➡️ แสดงให้เห็นว่า AI ปรับผลลัพธ์เร็วกว่า SEO แบบเดิม ✅ มีเวอร์ชันให้เลือก 3 ระดับ: Starter, Pro+, Advanced ➡️ รองรับทีมขนาดต่างๆ และความต้องการที่หลากหลาย ✅ เวอร์ชันองค์กร “AI Optimization” มีความสามารถขั้นสูง ➡️ ปรับแต่ง prompt และควบคุมระดับโมเดล AI ได้เอง ✅ ฐานข้อมูลของ Semrush ครอบคลุมกว่า 808 ล้านโดเมน และลิงก์ย้อนกลับนับล้านล้าน ➡️ เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในวงการ SEO ‼️ ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นที่ $165 ต่อเดือน อาจไม่เหมาะกับธุรกิจขนาดเล็ก ⛔ โดยเฉพาะร้านค้าออนไลน์หรือสตาร์ทอัพที่มีงบจำกัด ‼️ ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่าแบรนด์อื่นจะได้ผลลัพธ์แบบเดียวกับ Semrush ⛔ ผลลัพธ์อาจแตกต่างกันไปตามบริบทของเนื้อหาและการแข่งขันในแต่ละตลาด ‼️ การจัดอันดับในระบบ AI ยังไม่มีความเสถียร ⛔ อัลกอริธึมของ AI เปลี่ยนแปลงเร็ว ทำให้การวางแผนระยะยาวอาจมีความเสี่ยง ในยุคที่ AI ไม่ได้แค่ช่วยค้นหา แต่กลายเป็น “ผู้คัดกรอง” ข้อมูลให้ผู้ใช้ การเข้าใจว่าแบรนด์ของคุณถูกมองเห็นอย่างไรในสายตา AI จึงเป็นเรื่องสำคัญยิ่งกว่าเดิม และ Semrush One กำลังวางตัวเป็นเครื่องมือสำคัญในสนามใหม่นี้ 🚀 https://www.techradar.com/pro/semrush-has-a-new-tool-to-help-marketers-win-in-the-ai-age-make-sure-your-business-doesnt-get-hidden

🛡️ ภัยเงียบในระบบคลาวด์: ช่องโหว่ Elastic Cloud Enterprise เปิดช่องให้ผู้ใช้ readonly ยกระดับสิทธิ์ ลองจินตนาการว่าในระบบคลาวด์ที่คุณไว้วางใจ มีผู้ใช้ที่ควรจะ “แค่มองเห็น” กลับสามารถ “สั่งการ” ได้เหมือนผู้ดูแลระบบเต็มตัว… นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ Elastic Cloud Enterprise (ECE) ในช่องโหว่ร้ายแรง CVE-2025-37736 ที่เพิ่งถูกเปิดเผยเมื่อวันที่ 3 พฤศจิกายน 2025 Elastic ได้ออกประกาศเตือนถึงช่องโหว่ระดับความรุนแรงสูง (CVSS 8.8) ซึ่งเกิดจากการควบคุมสิทธิ์ที่ผิดพลาด ทำให้ผู้ใช้แบบ readonly สามารถเรียกใช้ API ที่ควรสงวนไว้สำหรับผู้ดูแลระบบ เช่น การสร้างผู้ใช้ใหม่ ลบคีย์ API หรือแม้แต่แก้ไขบัญชีผู้ใช้ ซึ่งอาจนำไปสู่การยกระดับสิทธิ์โดยไม่ชอบธรรม 📌 สาระเพิ่มเติมจากวงการไซเบอร์ ช่องโหว่ประเภท Privilege Escalation ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เมื่อเกิดในระบบคลาวด์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เช่น Elastic Cloud Enterprise ยิ่งเพิ่มความเสี่ยงต่อการโจมตีแบบ supply chain หรือการแฝงตัวในระบบองค์กรขนาดใหญ่ โดยเฉพาะเมื่อ API เป็นช่องทางหลักในการจัดการระบบ Elastic ได้ออกแพตช์แก้ไขในเวอร์ชัน 3.8.3 และ 4.0.3 พร้อมเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับตรวจสอบและลบบัญชีที่ถูกสร้างโดยผู้ใช้ readonly ซึ่งอาจเป็นช่องทางที่แฮกเกอร์ใช้แฝงตัว ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-37736 ใน Elastic Cloud Enterprise ➡️ เกิดจากการควบคุมสิทธิ์ที่ผิดพลาด ทำให้ผู้ใช้ readonly เรียกใช้ API ที่ควรจำกัด ➡️ ส่งผลให้สามารถสร้าง ลบ หรือแก้ไขบัญชีผู้ใช้และคีย์ API ได้ ➡️ ส่งผลกระทบต่อเวอร์ชัน 3.8.0–3.8.2 และ 4.0.0–4.0.2 ✅ การตอบสนองจาก Elastic ➡️ ออกแพตช์แก้ไขในเวอร์ชัน 3.8.3 และ 4.0.3 ➡️ แนะนำให้ผู้ดูแลระบบตรวจสอบบัญชีที่ถูกสร้างโดย readonly user ➡️ มีเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับช่วยลบผู้ใช้ที่ไม่พึงประสงค์ ✅ ความสำคัญของ API ในระบบคลาวด์ ➡️ API เป็นช่องทางหลักในการจัดการระบบคลาวด์ ➡️ ช่องโหว่ใน API อาจนำไปสู่การควบคุมระบบโดยผู้ไม่หวังดี https://securityonline.info/elastic-patches-high-severity-privilege-escalation-flaw-in-elastic-cloud-enterprise-cve-2025-37736/

🛰️ ศูนย์ข้อมูลประกอบตัวเองในอวกาศ: เมื่อ AI, หุ่นยนต์ และอวกาศมาบรรจบกัน Rendezvous Robotics และ Starcloud กำลังปฏิวัติวงการศูนย์ข้อมูล ด้วยแนวคิดสร้าง Data Center ขนาดยักษ์ในอวกาศที่สามารถประกอบตัวเองได้โดยไม่ต้องใช้มนุษย์! ลองจินตนาการถึงศูนย์ข้อมูลขนาด 5 กิกะวัตต์ ลอยอยู่ในอวกาศ ประกอบตัวเองได้โดยไม่ต้องใช้มือมนุษย์ — ฟังดูเหมือนนิยายวิทยาศาสตร์ใช่ไหม? แต่ตอนนี้มันกำลังจะกลายเป็นจริงแล้ว บริษัท Starcloud ซึ่งมีแผนจะส่งดาวเทียมที่ติดตั้ง GPU Nvidia H100 ขึ้นสู่วงโคจรในเดือนหน้า ได้จับมือกับ Rendezvous Robotics บริษัทสตาร์ทอัพจาก MIT ที่พัฒนาเทคโนโลยี “TESSERAE” — โมดูลแบบแผ่นกระเบื้องที่สามารถประกอบตัวเองในอวกาศได้ด้วยแม่เหล็กไฟฟ้า เป้าหมายคือสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมาในอวกาศ โดยใช้พลังงานจากแสงอาทิตย์ที่ไม่มีวันหมด และหลีกเลี่ยงปัญหาสิ่งแวดล้อมจากศูนย์ข้อมูลบนโลกที่กินพลังงานมหาศาล Elon Musk ยังออกมาแสดงความเห็นว่า Starlink รุ่น V3 ของ SpaceX ก็จะสามารถทำแบบนี้ได้เช่นกัน โดยจะมีความเร็วสูงถึง 1 Tbps ซึ่งมากกว่ารุ่นปัจจุบันถึง 10 เท่า ✅ ความร่วมมือระหว่าง Starcloud และ Rendezvous Robotics ➡️ สร้างศูนย์ข้อมูลในอวกาศที่สามารถประกอบตัวเองได้ ➡️ ใช้เทคโนโลยี TESSERAE จาก MIT Media Lab ➡️ โมดูลแต่ละชิ้นมีแบตเตอรี่ โปรเซสเซอร์ และระบบแม่เหล็กไฟฟ้า ➡️ ลดความจำเป็นในการใช้มนุษย์หรือแขนกลในการประกอบ ➡️ ศูนย์ข้อมูลจะใช้พลังงานจากแผงโซลาร์เซลล์ขนาด 4x4 กิโลเมตร ➡️ ใหญ่กว่าระบบโซลาร์ของสถานีอวกาศนานาชาติถึง 20,000 เท่า ✅ จุดเด่นของศูนย์ข้อมูลในอวกาศ ➡️ ไม่ต้องใช้พื้นที่บนโลก ➡️ ใช้พลังงานแสงอาทิตย์ได้ตลอด 24 ชั่วโมง ➡️ ลดปัญหาความร้อนและการระบายอากาศ ➡️ รองรับการประมวลผล AI ขนาดใหญ่ในอนาคต ‼️ ความท้าทายและข้อควรระวัง ⛔ การระบายความร้อนในอวกาศยังเป็นปัญหาใหญ่ ⛔ ค่าใช้จ่ายในการส่งอุปกรณ์ขึ้นสู่วงโคจรยังสูงมาก ⛔ ต้องมีระบบควบคุมอัตโนมัติที่แม่นยำและปลอดภัย ⛔ ยังไม่มีรายละเอียดชัดเจนจาก SpaceX ว่าจะร่วมมือจริงหรือไม่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/self-assembling-data-centers-in-space-are-becoming-reality-as-rendezvous-robotics-partners-with-starcloud-elon-musk-chimes-in-that-spacex-will-be-doing-this

🧠 SQLite ล็อกไม่ไหลลื่น? Jellyfin แก้เกมด้วยกลยุทธ์ล็อกอัจฉริยะ ลองจินตนาการว่าคุณกำลังใช้แอปที่เก็บข้อมูลด้วย SQLite ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่เบาและทรงพลัง แต่จู่ๆ แอปก็แครชโดยไม่มีเหตุผลชัดเจน ทั้งที่คุณแค่สั่งให้มันเขียนข้อมูลเพิ่ม… นี่คือปัญหาที่ Jellyfin เจอมาอย่างยาวนาน และตอนนี้พวกเขาได้แชร์วิธีแก้ไขที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนา EF Core ทุกคน 📂 SQLite: ฐานข้อมูลที่ดีแต่มีข้อจำกัด SQLite เป็นฐานข้อมูลแบบไฟล์เดียวที่ทำงานในแอปโดยตรง ไม่ต้องพึ่งเซิร์ฟเวอร์ภายนอก แต่ข้อจำกัดคือมันไม่เหมาะกับการเขียนข้อมูลพร้อมกันหลายๆ ครั้ง เพราะมันล็อกไฟล์ไว้ขณะเขียน ทำให้เกิดปัญหา “database is locked” ได้ง่าย โดยเฉพาะในแอปที่มีการเขียนข้อมูลแบบขนาน 📝 WAL (Write-Ahead Logging): ตัวช่วยแต่ไม่ใช่คำตอบ แม้ SQLite จะมีโหมด WAL ที่ช่วยให้เขียนข้อมูลแบบขนานได้บ้าง แต่ก็ยังมีสถานการณ์ที่ WAL ไม่สามารถป้องกันการล็อกได้ทั้งหมด โดยเฉพาะเมื่อมีธุรกรรม (transaction) ที่ยาวหรือซับซ้อน 💥 Jellyfin เจอปัญหาเต็มๆ ก่อนเวอร์ชัน 10.11 Jellyfin มีบั๊กที่ทำให้เกิดการ overscheduling งานสแกนไลบรารี ส่งผลให้ SQLite ถูกถล่มด้วยคำสั่งเขียนหลายพันคำสั่งพร้อมกัน จนระบบ retry ก็เอาไม่อยู่ ทำให้แอปแครชบ่อยโดยไม่มีสาเหตุแน่ชัด 🔧 EF Core + Interceptor: ทางออกที่ Jellyfin เลือกใช้ เมื่อ Jellyfin ย้ายมาใช้ EF Core เต็มรูปแบบ พวกเขาใช้ “Interceptor” เพื่อควบคุมการเขียนข้อมูลแบบขนาน โดยมี 3 กลยุทธ์หลัก: 1️⃣ No-Lock: ไม่ทำอะไรเลย ใช้ในกรณีทั่วไปที่ไม่มีปัญหา 2️⃣ Optimistic Locking: ลองเขียน ถ้าไม่สำเร็จค่อย retry 3️⃣ Pessimistic Locking: ล็อกทุกครั้งก่อนเขียน เพื่อป้องกันปัญหาโดยเด็ดขาด 🧠 Polly: ตัวช่วยในการ retry Jellyfin ใช้ไลบรารี Polly เพื่อจัดการ retry อย่างชาญฉลาด โดยจะ retry เฉพาะคำสั่งที่ล้มเหลวจากการล็อกเท่านั้น 🚀 อนาคต: Smart Locking ทีม Jellyfin กำลังพิจารณาการผสมผสานระหว่าง Optimistic และ Pessimistic เพื่อให้ได้ทั้งความเร็วและความเสถียร ✅ SQLite มีข้อจำกัดด้าน concurrency ➡️ ไม่สามารถเขียนข้อมูลหลายคำสั่งพร้อมกันได้ดี ✅ WAL ช่วยได้บางส่วน ➡️ แต่ยังมีโอกาสเกิดการล็อกเมื่อมีธุรกรรมซับซ้อน ✅ Jellyfin เจอปัญหาแครชจากการเขียนขนาน ➡️ เกิดจากบั๊ก overscheduling และธุรกรรมที่ไม่เหมาะสม ✅ EF Core Interceptor คือทางออก ➡️ ใช้ควบคุมการเขียนข้อมูลแบบขนานอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ มี 3 กลยุทธ์การล็อก ➡️ No-Lock, Optimistic Locking, Pessimistic Locking ✅ Polly ใช้สำหรับ retry อย่างชาญฉลาด ➡️ ลดโอกาสแครชจากการล็อกซ้ำซ้อน ✅ Smart Locking อาจเป็นอนาคต ➡️ ผสมข้อดีของทั้งสองแนวทางเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ‼️ ธุรกรรมที่ยาวหรือไม่เหมาะสมอาจทำให้ระบบล่ม ⛔ SQLite ไม่สามารถจัดการกับคำสั่งเขียนจำนวนมากพร้อมกันได้ดี ‼️ การเขียนขนานโดยไม่มีการควบคุมเสี่ยงต่อการแครช ⛔ แอปอาจล้มเหลวทันทีหากไม่มีระบบ retry หรือ locking ที่ดี ‼️ WAL ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย ⛔ ยังมีสถานการณ์ที่ WAL ไม่สามารถป้องกันการล็อกได้ https://jellyfin.org/posts/SQLite-locking/

🕵️‍♂️ “SMILODON” แฝงร้ายในรูปภาพ: มัลแวร์สุดแนบเนียนโจมตีร้านค้า WooCommerce ลองนึกภาพว่าคุณกำลังดูแลร้านค้าออนไลน์บน WordPress ที่ใช้ WooCommerce อยู่ดีๆ แล้วมีปลั๊กอินใหม่ที่ดูเหมือนจะช่วยเรื่อง SEO หรือระบบล็อกอิน แต่จริงๆ แล้วมันคือมัลแวร์ที่ซ่อนตัวอยู่ในไฟล์ภาพ PNG ปลอม! เรื่องนี้ไม่ใช่แค่จินตนาการ เพราะทีม Wordfence ได้เปิดโปงแคมเปญมัลแวร์ขั้นสูงที่ใช้ชื่อว่า “SMILODON” ซึ่งเป็นผลงานของกลุ่ม Magecart Group 12 ที่ขึ้นชื่อเรื่องการขโมยข้อมูลบัตรเครดิตจากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ มัลแวร์นี้แฝงตัวมาในรูปแบบปลั๊กอินปลอมที่มีชื่อคล้ายของจริง เช่น “jwt-log-pro” หรือ “share-seo-assistant” โดยภายในประกอบด้วยไฟล์ PHP และ PNG ปลอมที่ถูกเข้ารหัสและอำพรางอย่างแนบเนียน มันสามารถหลบซ่อนจากรายการปลั๊กอินใน WordPress ได้อย่างเงียบเชียบ และยังสามารถติดตามผู้ใช้ระดับแอดมินผ่านคุกกี้พิเศษเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ที่น่ากลัวคือ มัลแวร์นี้สามารถดักจับข้อมูลล็อกอินและข้อมูลบัตรเครดิตของลูกค้าได้ โดยใช้ JavaScript ที่ถูกฝังไว้ในหน้าชำระเงินของ WooCommerce ซึ่งจะทำงานหลังจากโหลดหน้าไปแล้ว 3 วินาที เพื่อไม่ให้รบกวนระบบ AJAX ของเว็บไซต์ และยังมีระบบตรวจสอบปลอมเพื่อหลอกให้ผู้ใช้รู้สึกว่าการชำระเงินปลอดภัย ข้อมูลที่ถูกขโมยจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุมของแฮกเกอร์ และในบางกรณีจะถูกส่งผ่านอีเมลไปยังบัญชีที่เชื่อมโยงกับผู้ให้บริการอีเมลในรัสเซีย นอกจากนั้น ยังมีการใช้เทคนิค steganography คือการซ่อนโค้ดไว้ในไฟล์ภาพ ซึ่งเป็นวิธีที่นิยมในหมู่แฮกเกอร์ยุคใหม่ เพราะสามารถหลบเลี่ยงระบบตรวจจับมัลแวร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ การโจมตีผ่านปลั๊กอินปลอมใน WordPress ➡️ ปลั๊กอินปลอมมีชื่อคล้ายของจริง เช่น “jwt-log-pro” ➡️ ประกอบด้วยไฟล์ PHP และ PNG ปลอมที่ถูกเข้ารหัส ➡️ ซ่อนตัวจากรายการปลั๊กอินใน WordPress ได้อย่างแนบเนียน ✅ การดักจับข้อมูลผู้ใช้และข้อมูลบัตรเครดิต ➡️ ใช้คุกกี้พิเศษติดตามผู้ใช้ระดับแอดมิน ➡️ ดักจับข้อมูลล็อกอินผ่านกระบวนการสองขั้น ➡️ ฝัง JavaScript ในหน้าชำระเงินของ WooCommerce ➡️ ส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุมของแฮกเกอร์ ✅ เทคนิคการซ่อนโค้ดในไฟล์ภาพ (Steganography) ➡️ ใช้ไฟล์ PNG ปลอมที่มีโค้ดเข้ารหัสแบบ base64 ➡️ มีระบบ payload หลายชั้นเพื่อความต่อเนื่องในการโจมตี ✅ การเชื่อมโยงกับกลุ่ม Magecart Group 12 ➡️ พบโครงสร้างโค้ดและเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อมโยงกับกลุ่มนี้ ➡️ เป็นกลุ่มที่มีประวัติการโจมตีเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซอย่างต่อเนื่อง https://securityonline.info/magecart-smilodon-skimmer-infiltrates-woocommerce-via-rogue-plugin-hiding-payload-in-fake-png-image/

🖥️ ไมโครเวฟกลายร่างเป็นพีซีเกมสุดล้ำ! SignalRGB เปิดตัวคอมฯ ครบเครื่องในครัว SignalRGB สร้างความฮือฮาด้วยการดัดแปลงไมโครเวฟให้กลายเป็น All-in-One Gaming PC สุดล้ำ ที่ไม่เพียงแค่สวยงามด้วยไฟ RGB แต่ยังใช้งานได้จริง พร้อมฟีเจอร์สุดเจ๋งอย่างจอแสดงผลที่ฝาไมโครเวฟ และเมนบอร์ดที่หมุนได้บนจานหมุนเดิมของไมโครเวฟ ลองจินตนาการว่าคุณเปิดไมโครเวฟเพื่ออุ่นข้าว แต่กลับพบว่าข้างในคือพีซีเกมสุดแรง! นั่นคือสิ่งที่ SignalRGB ทำได้สำเร็จ พวกเขาเปลี่ยนไมโครเวฟธรรมดาให้กลายเป็นคอมพิวเตอร์เล่นเกมที่ใช้งานได้จริง โดยใช้ฝาไมโครเวฟเป็นจอแสดงผล และติดตั้ง Stream Deck แทนแป้นพิมพ์ตัวเลข ที่น่าทึ่งคือจานหมุนในไมโครเวฟยังคงทำงานได้ แต่คราวนี้มันหมุนเมนบอร์ดแทนอาหาร! ภายในยังมีระบบระบายความร้อนด้วย AIO ที่ฝังอยู่ในผนังไมโครเวฟ และการ์ดจอที่ติดตั้งอยู่ด้านข้าง แม้จะดูเหมือนของเล่น แต่สเปกภายในจัดเต็มระดับเกมมิ่งพีซีจริงๆ พร้อม Intel Core Ultra 5, การ์ดจอ RTX 5060Ti, แรม 48GB และ SSD ความเร็วสูง 2TB ทั้งหมดนี้ถูกบรรจุในเคสไมโครเวฟที่มีหน้าจอ LCD และไฟ RGB เต็มระบบ แม้จะไม่สามารถอุ่นอาหารได้อีกต่อไป แต่เจ้า “ไมโครเวฟพีซี” นี้ก็พร้อมจะอุ่นเครื่องเกมให้ร้อนแรงได้ทุกเวลา! ✅ SignalRGB ดัดแปลงไมโครเวฟเป็น All-in-One Gaming PC ➡️ ใช้ฝาไมโครเวฟเป็นจอแสดงผล ➡️ ติดตั้ง Stream Deck แทนแป้นพิมพ์ตัวเลข ✅ จานหมุนในไมโครเวฟใช้หมุนเมนบอร์ด ➡️ เพิ่มลูกเล่นและความแปลกใหม่ ➡️ เมนบอร์ดยังคงเชื่อมต่อกับระบบได้ตามปกติ ✅ สเปกภายในระดับเกมมิ่ง ➡️ Intel Core Ultra 5 225 ➡️ Nvidia RTX 5060Ti ➡️ แรม 48GB, SSD 2TB ✅ ระบบระบายความร้อนฝังในผนังไมโครเวฟ ➡️ ใช้ AIO Cooler ➡️ การ์ดจอติดตั้งด้านข้าง ✅ มีหน้าจอ LCD และไฟ RGB เต็มระบบ ➡️ หน้าจอแสดงผลแทนจอไมโครเวฟเดิม ➡️ ควบคุมด้วยซอฟต์แวร์ SignalRGB https://www.tomshardware.com/desktops/pc-building/microwave-repurposed-into-slick-custom-all-in-one-pc-door-serves-as-display-motherboard-rotates-on-the-turntable-and-stream-deck-used-for-keypad

🧠💸 AI ช่วยชีวิตหลังความตาย: จากบิลโรงพยาบาล 195,000 เหลือ 33,000 ดอลลาร์ ลองจินตนาการว่าคุณเพิ่งสูญเสียคนรักไป แล้วต้องเผชิญกับบิลค่ารักษาพยาบาลที่สูงถึง 195,000 ดอลลาร์สำหรับการดูแลเพียง 4 ชั่วโมงสุดท้ายใน ICU… นั่นคือสิ่งที่ครอบครัวหนึ่งในสหรัฐฯ ต้องเผชิญ แต่พวกเขาไม่ยอมแพ้ และหันไปหา Claude AI เพื่อช่วยตรวจสอบความถูกต้องของบิล และผลลัพธ์ก็พลิกชีวิต: ลดค่าใช้จ่ายลงเหลือเพียง 33,000 ดอลลาร์! Claude ไม่ได้แค่ช่วยคำนวณ แต่ยังกลายเป็น “นักสืบบัญชี” ที่ขุดเจอการคิดเงินซ้ำซ้อน การใช้รหัสผิดประเภท และการเรียกเก็บเงินที่ละเมิดข้อบังคับของ Medicare ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นเพราะโรงพยาบาลไม่แสดงรายละเอียดชัดเจนตั้งแต่แรก จนต้องใช้ AI เจาะลึกทีละบรรทัด เรื่องนี้สะท้อนถึงพลังของ AI ในการปกป้องสิทธิ์ของผู้บริโภค และเตือนให้เราระวังการเรียกเก็บเงินที่ไม่โปร่งใสจากสถานพยาบาล โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่เปราะบางที่สุดของชีวิต ✅ Claude AI ช่วยครอบครัวลดบิลค่ารักษาพยาบาลจาก $195,000 เหลือ $33,000 ➡️ ใช้การวิเคราะห์รหัสการเรียกเก็บเงินทางการแพทย์อย่างละเอียด ➡️ พบการคิดเงินซ้ำซ้อน เช่น คิดค่าหัตถการรวม และแยกรายการย่อยซ้ำอีก ➡️ ตรวจพบการใช้รหัสผู้ป่วยในแทนรหัสฉุกเฉิน ซึ่งอาจละเมิดข้อบังคับ ➡️ ช่วยเขียนจดหมายเจรจาและเตือนถึงการดำเนินคดีหรือผลกระทบทางสื่อ ✅ สาเหตุที่บิลสูงผิดปกติ ➡️ ผู้ป่วยไม่มีประกันสุขภาพในช่วงเวลานั้น ➡️ โรงพยาบาลไม่แสดงรายละเอียดรายการค่าใช้จ่ายอย่างโปร่งใส ✅ บทบาทของ AI ในการช่วยเหลือด้านการเงินและกฎหมาย ➡️ Claude AI ทำหน้าที่คล้ายผู้ช่วยนักบัญชีและนักกฎหมาย ➡️ ช่วยให้ผู้บริโภคเข้าใจระบบการเรียกเก็บเงินที่ซับซ้อน ➡️ เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในสถานการณ์ฉุกเฉินหรือวิกฤต ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงินจากโรงพยาบาล ⛔ บางโรงพยาบาลอาจใช้ช่องโหว่ทางระบบเพื่อเรียกเก็บเงินเกินจริง ⛔ การไม่ตรวจสอบบิลอย่างละเอียดอาจทำให้เสียเงินจำนวนมากโดยไม่จำเป็น ⛔ การไม่มีประกันสุขภาพอาจทำให้ต้องจ่ายเงินเต็มจำนวนโดยไม่มีการต่อรอง ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพา AI โดยไม่ตรวจสอบ ⛔ AI อาจให้คำแนะนำผิดพลาดหากข้อมูลไม่ครบถ้วน ⛔ ควรใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่ตัวแทนการตัดสินใจทั้งหมด https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/grieving-family-uses-ai-chatbot-to-cut-hospital-bill-from-usd195-000-to-usd33-000-family-says-claude-highlighted-duplicative-charges-improper-coding-and-other-violations

🧭 “CISO ข้ามอุตสาหกรรมได้ไหม? ถอดรหัสทักษะที่ยืดหยุ่นและความเสี่ยงที่ต้องรู้” ลองจินตนาการว่าคุณเป็น CISO (Chief Information Security Officer) ที่มีประสบการณ์แน่นในสายงานไอทีขององค์กรขนาดใหญ่ วันหนึ่งคุณอยากเปลี่ยนไปทำงานในอุตสาหกรรมใหม่ เช่น จากสายการเงินไปสายสุขภาพ หรือจากเทคโนโลยีไปค้าปลีก…ฟังดูง่ายใช่ไหม? แต่ในความเป็นจริง มันไม่ง่ายอย่างที่คิด หลายคนพบว่าการย้ายข้ามอุตสาหกรรมเป็นเรื่องยาก เพราะผู้บริหารและบริษัทมักมองว่าทักษะของ CISO นั้นเฉพาะเจาะจงกับอุตสาหกรรมเดิม เช่น ถ้าคุณเคยทำในสายธนาคาร ก็จะถูกมองว่าเหมาะกับงานในสายธนาคารเท่านั้น แต่ก็มีคนที่ทำได้สำเร็จ เช่น Marc Ashworth จาก First Bank ที่เคยผ่านงานในอุตสาหกรรมอวกาศ สุขภาพ และการเงิน เขาใช้ประสบการณ์จากการเป็นที่ปรึกษาในการสร้างทักษะที่ยืดหยุ่น และสามารถปรับตัวได้กับทุกบริบท Tim Youngblood อดีต CISO ของ Dell ก็เช่นกัน เขาเริ่มต้นจากการเป็นที่ปรึกษา KPMG ทำให้ได้สัมผัสกับหลายอุตสาหกรรมตั้งแต่ต้น และเรียนรู้ว่า “หลักการด้านความปลอดภัยนั้นเหมือนกันทุกที่ ต่างกันแค่บริบท” นอกจากนี้ ยังมีคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านการสรรหาบุคลากรว่า หากคุณไม่มีประสบการณ์ที่ปรึกษา ก็สามารถเริ่มจากการย้ายไปอุตสาหกรรมที่มีโครงสร้างคล้ายกัน เช่น จากเภสัชกรรมไปสุขภาพ เพราะทั้งสองอยู่ในระบบที่มีการกำกับดูแลสูง สิ่งสำคัญคือ “การแสดงให้เห็นว่าคุณเข้าใจความเสี่ยงในอุตสาหกรรมใหม่ และสามารถจัดการได้” เช่น Michael Meline ที่เคยเป็นตำรวจมาก่อน แล้วเปลี่ยนสายมาเป็นผู้บริหารด้านความปลอดภัยในธุรกิจการเงินและสุขภาพ โดยใช้หลักการบริหารความเสี่ยงเป็นแกนหลัก ✅ ทักษะที่ถ่ายโอนได้คือหัวใจของการเปลี่ยนอุตสาหกรรม ➡️ การเป็นที่ปรึกษาให้หลายองค์กรช่วยสร้างความเข้าใจในหลายบริบท ➡️ หลักการด้านความปลอดภัยมีความคล้ายกันในหลายอุตสาหกรรม ➡️ การเข้าร่วมกลุ่ม ISACs (Information Sharing and Analysis Centers) ช่วยให้เข้าใจปัญหาเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรม ➡️ การย้ายจากอุตสาหกรรมที่มีโครงสร้างคล้ายกันเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี เช่น จากเภสัชกรรมไปสุขภาพ ✅ การแสดงผลลัพธ์ที่จับต้องได้ช่วยให้ผู้สรรหามองเห็นคุณค่า ➡️ ต้องอธิบายให้ได้ว่าเคยทำอะไร มีผลกระทบอย่างไร และจะนำมาปรับใช้ในบริบทใหม่ได้อย่างไร ➡️ การเข้าใจโครงสร้างองค์กรและภัยคุกคามเฉพาะของอุตสาหกรรมใหม่เป็นสิ่งจำเป็น ‼️ ความเสี่ยงในการถูกมองว่า “เหมาะกับอุตสาหกรรมเดียว” ⛔ อาจทำให้โอกาสในการเปลี่ยนสายงานลดลง ⛔ ผู้บริหารบางคนยังยึดติดกับแนวคิด “อยู่ในสายไหนก็ต้องอยู่ในสายนั้น” ‼️ การไม่เข้าใจความเสี่ยงเฉพาะของอุตสาหกรรมใหม่ ⛔ อาจทำให้ขาดความน่าเชื่อถือในการบริหารความปลอดภัย ⛔ ส่งผลต่อการตัดสินใจรับเข้าทำงานในองค์กรใหม่ ถ้าคุณกำลังคิดจะเปลี่ยนสายงานในระดับ CISO หรือผู้บริหารด้านความปลอดภัย ข้อคิดสำคัญคือ “อย่าขายแค่ตำแหน่งเดิม แต่ต้องขายผลลัพธ์และความเข้าใจในความเสี่ยง” แล้วคุณจะมีโอกาสข้ามอุตสาหกรรมได้อย่างมั่นใจ 💼✨ https://www.csoonline.com/article/4079956/tips-for-cisos-switching-between-industries.html

🔢 “987654321 / 123456789 ≈ 8” — เมื่อเลขเรียงกลายเป็นเวทมนตร์ทางคณิตศาสตร์ John D. Cook ได้หยิบยกตัวเลขที่ดูธรรมดาอย่าง 987654321 และ 123456789 มาหารกัน แล้วพบว่าได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับเลข 8 อย่างน่าทึ่ง — คือ 8.0000000729 ซึ่งนำไปสู่การตั้งคำถามว่า “มีอะไรพิเศษในเลขฐาน 10 หรือไม่?” ลองจินตนาการว่าคุณเอาตัวเลขที่เรียงจากมากไปน้อย (9 ถึง 1) มาหารด้วยตัวเลขที่เรียงจากน้อยไปมาก (1 ถึง 9) แล้วได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับจำนวนเต็ม — นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นผลจากโครงสร้างของเลขในแต่ละฐาน Cook ทดลองกับเลขในฐานอื่น เช่น: 📍 ฐาน 6: 54321₆ / 12345₆ ≈ 4.00268 📍 ฐาน 16: 0xFEDCBA987654321 / 0x123456789ABCDEF ≈ 14 จากนั้นเขาสร้างสูตรทั่วไปโดยนิยาม: 📍 num(b): ตัวเลขที่เรียงจากมากไปน้อยในฐาน b 📍 denom(b): ตัวเลขที่เรียงจากน้อยไปมากในฐาน b ผลลัพธ์คือ: 📍 num(b) / denom(b) ≈ b − 2 + (b − 1)³ / bᵇ ซึ่งหมายความว่าในทุกฐาน b > 2 การหารตัวเลขเรียงกลับกับเรียงตรงจะให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับ b − 2 เสมอ และเศษส่วนที่เหลือจะเล็กมาก — เล็กจน floating point ในคอมพิวเตอร์อาจมองไม่เห็น! ✅ การทดลองตัวเลขเรียงในฐาน 10 ➡️ 987654321 / 123456789 ≈ 8.0000000729 ➡️ ใกล้เคียงกับ 8 + 9³ / 10¹⁰ ✅ การทดลองในฐานอื่น ➡️ ฐาน 6: ผลลัพธ์ ≈ 4.00268 ➡️ ฐาน 16: ผลลัพธ์ ≈ 14 ✅ นิยามทั่วไปของตัวเลขเรียง ➡️ num(b): ตัวเลขเรียงจากมากไปน้อยในฐาน b ➡️ denom(b): ตัวเลขเรียงจากน้อยไปมากในฐาน b ✅ สูตรประมาณค่า ➡️ num(b) / denom(b) ≈ b − 2 + (b − 1)³ / bᵇ ➡️ เศษส่วนที่เหลือ ≈ 1 / bᵇ⁻² ✅ การพิสูจน์ด้วย Python ➡️ ใช้การคำนวณเชิงโปรแกรมแทนการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ ➡️ ตรวจสอบความถูกต้องของสูตรในฐานตั้งแต่ 3 ถึง 1000 ‼️ คำเตือนสำหรับการใช้ floating point ⛔ floating point มีความแม่นยำจำกัด (53 bits) ⛔ อาจมองไม่เห็นเศษส่วนเล็กมากในผลลัพธ์ https://www.johndcook.com/blog/2025/10/26/987654321/

🧠 Atlas: เบราว์เซอร์ใหม่จาก OpenAI ที่อาจเปลี่ยนโลกออนไลน์...แต่ไม่ใช่ในทางที่ดี ลองจินตนาการว่าเบราว์เซอร์ที่คุณใช้ทุกวันไม่ได้พาคุณไปยังเว็บไซต์ต่างๆ แต่กลับสร้างเนื้อหาขึ้นมาเอง แล้วแสดงผลในรูปแบบที่ “เหมือน” เว็บเพจ — นั่นคือสิ่งที่ Atlas จาก OpenAI กำลังทำอยู่ Atlas ไม่ใช่แค่เบราว์เซอร์ธรรมดา มันคือเครื่องมือที่ใช้ AI สร้างคำตอบแทนการค้นหาข้อมูลจากเว็บจริงๆ และนั่นอาจเป็นจุดเริ่มต้นของ “การต่อต้านเว็บ” อย่างแท้จริง มีคนลองใช้ Atlas แล้วพิมพ์คำว่า “Taylor Swift showgirl” หวังว่าจะได้ลิงก์ไปดูวิดีโอหรือเพลย์ลิสต์ แต่สิ่งที่ได้กลับเป็นข้อความที่ดูเหมือนเด็กรีบทำรายงานส่งครู — ไม่มีลิงก์ไปยังเว็บไซต์จริง ไม่มีข้อมูลใหม่ และไม่มีทางรู้เลยว่า Taylor Swift มีเว็บไซต์ของตัวเอง มันเหมือนคุณพิมพ์ในช่องค้นหา แต่จริงๆ แล้วคุณกำลังพิมพ์ในช่อง prompt ที่ให้ AI สร้างคำตอบขึ้นมาเอง นอกจากนี้ Atlas ยังบังคับให้คุณพิมพ์คำสั่งเหมือนยุค DOS แทนที่จะคลิกง่ายๆ แบบที่เราเคยชิน เช่น ถ้าคุณอยากหาไฟล์ Google Docs ที่เคยเปิด ก็ต้องพิมพ์ว่า “search web history for a doc about atlas core design” แทนที่จะพิมพ์แค่ “atlas design” แล้วคลิกจากรายการที่แสดง และที่น่ากลัวที่สุดคือ Atlas ทำให้คุณกลายเป็น “ตัวแทน” ของ AI โดยที่คุณไม่รู้ตัว มันขอให้คุณเปิดใช้ฟีเจอร์ “memories” เพื่อเก็บข้อมูลทุกอย่างที่คุณทำ แล้วใช้ข้อมูลนั้นฝึกโมเดลของมัน — ตั้งแต่ไฟล์ลับใน Google Docs ไปจนถึงคอมเมนต์ที่คุณพิมพ์ใน Facebook แต่ยังไม่ได้กดส่ง 📌 สรุปเนื้อหาสำคัญและคำเตือน ✅ Atlas คือเบราว์เซอร์ใหม่จาก OpenAI ➡️ ใช้ AI สร้างเนื้อหาแทนการแสดงผลจากเว็บไซต์จริง ➡️ แสดงผลในรูปแบบที่คล้ายเว็บเพจ ทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิด ➡️ ไม่มีลิงก์ไปยังเว็บไซต์ต้นทาง เช่น เว็บไซต์ของศิลปินหรือแบรนด์ ➡️ ข้อมูลที่แสดงอาจล้าหลังหลายสัปดาห์ เพราะไม่อัปเดตแบบเรียลไทม์ ✅ ประสบการณ์ผู้ใช้ถูกเปลี่ยนให้คล้ายการพิมพ์คำสั่ง ➡️ ต้องพิมพ์คำสั่งแบบ command-line แทนการคลิก ➡️ ลดความสะดวกในการใช้งาน และเพิ่มโอกาสเกิดข้อผิดพลาด ➡️ ขัดกับแนวคิดของเว็บที่เน้นการเข้าถึงง่ายและคลิกได้ ✅ Atlas ส่งเสริมให้ผู้ใช้เปิดฟีเจอร์ “memories” ➡️ เก็บข้อมูลการใช้งานทั้งหมดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ข้อมูลเหล่านั้นฝึกโมเดล AI โดยไม่ขอความยินยอมอย่างชัดเจน ➡️ เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวที่เบราว์เซอร์ทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงได้ ‼️ ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว ⛔ AI สามารถเห็นไฟล์ลับ ข้อความที่ยังไม่ได้ส่ง และพฤติกรรมการใช้งาน ⛔ สร้างโปรไฟล์การใช้งานที่ละเอียดเกินกว่าที่เบราว์เซอร์ทั่วไปเคยทำได้ ⛔ ผู้ใช้กลายเป็น “ตัวแทน” ที่เปิดประตูให้ AI เข้าถึงข้อมูลที่ไม่ควรเข้าถึง ‼️ ความเสี่ยงด้านความถูกต้องของข้อมูล ⛔ ข้อมูลที่แสดงอาจเป็นการ “แต่งขึ้น” โดยไม่มีแหล่งอ้างอิง ⛔ ไม่มีการอัปเดตแบบเรียลไทม์เหมือนเครื่องมือค้นหาทั่วไป ⛔ อาจทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดว่าเป็นข้อมูลจริงจากเว็บ ‼️ ความเสี่ยงด้านสุขภาพจิตและการพึ่งพา AI ⛔ มีรายงานว่าผู้ใช้บางคนเกิดภาวะพึ่งพาอารมณ์กับ AI ⛔ มีกรณีที่ AI แนะนำพฤติกรรมที่เป็นอันตรายต่อผู้ใช้ ⛔ ควรมีคำเตือนชัดเจนก่อนติดตั้งหรือใช้งาน Atlas https://www.anildash.com//2025/10/22/atlas-anti-web-browser/

🐍✨ “uv” เครื่องมือเปลี่ยนโลก Python ที่นักพัฒนาไม่ควรพลาด ลองจินตนาการว่า...การติดตั้ง Python, จัดการ virtual environment และแก้ dependency conflict ไม่ใช่เรื่องยุ่งยากอีกต่อไป! นั่นคือสิ่งที่ “uv” ทำได้ และทำได้ดีมากจนกลายเป็นเครื่องมือที่หลายคนยกให้เป็น “สิ่งที่ดีที่สุดที่เกิดขึ้นกับ ecosystem ของ Python ในรอบทศวรรษ” Dr. Emily L. Hunt นักดาราศาสตร์และนักสื่อสารวิทยาศาสตร์ ได้เขียนบล็อกเล่าประสบการณ์ตรงว่า “uv” ไม่เพียงแค่เร็วและง่าย แต่ยังปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะเมื่อทำงานร่วมกับทีมที่ใช้ระบบปฏิบัติการต่างกัน นอกจากความสามารถพื้นฐานอย่างติดตั้ง Python และแพ็กเกจแล้ว “uv” ยังมีฟีเจอร์เด็ดอย่าง: 💠 การสร้างโปรเจกต์ใหม่ด้วย uv init 💠 การซิงค์ environment ด้วย uv sync 💠 การเพิ่ม dependency ด้วย uv add 💠 การ pin เวอร์ชัน Python ด้วย uv python pin 💠 การรันเครื่องมือแบบ one-off ด้วย uvx และทั้งหมดนี้เขียนด้วยภาษา Rust ทำให้เร็วและเสถียรอย่างน่าทึ่ง นอกเหนือจากเนื้อหาในบล็อก ยังมีข้อมูลเสริมที่น่าสนใจ: 💠 “uv” เป็นผลงานของ Astral ผู้สร้างเครื่องมือยอดนิยมอย่าง Ruff 💠 รองรับการทำงานบน GitHub Actions และ production server ได้อย่างดีเยี่ยม 💠 ใช้ pyproject.toml ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ของ Python packaging ที่กำลังมาแรงแทน requirements.txt https://emily.space/posts/251023-uv

⚠️ LiteSpeed Cache XSS: เมื่อปลั๊กอินเร่งเว็บกลายเป็นช่องทางโจมตี ลองจินตนาการว่าคุณใช้ปลั๊กอิน LiteSpeed Cache เพื่อเร่งความเร็วเว็บไซต์ WordPress ของคุณ แต่กลับกลายเป็นว่ามีช่องโหว่ที่เปิดทางให้แฮกเกอร์สามารถขโมยข้อมูลผู้ใช้หรือแม้แต่ยึดเว็บไซต์ของคุณได้! ช่องโหว่นี้มีชื่อว่า CVE-2025-12450 เป็นประเภท Reflected Cross-Site Scripting (XSS) ซึ่งหมายความว่าแฮกเกอร์สามารถสร้างลิงก์พิเศษที่เมื่อเหยื่อคลิกเข้าไป จะทำให้สคริปต์อันตรายถูกส่งกลับจากเซิร์ฟเวอร์ของเว็บไซต์และรันในเบราว์เซอร์ของเหยื่อทันที โดยเบราว์เซอร์จะเข้าใจผิดว่าสคริปต์นั้นมาจากแหล่งที่เชื่อถือได้ ผลลัพธ์คือ: 💠 แฮกเกอร์สามารถขโมย session cookies 💠 เข้าถึงข้อมูลผู้ใช้ 💠 เปลี่ยนเส้นทางไปยังเว็บไซต์ฟิชชิ่ง 💠 หรือแม้แต่สร้างบัญชีผู้ดูแลระบบใหม่โดยไม่ได้รับอนุญาต ช่องโหว่นี้ถูกค้นพบโดยนักวิจัยจาก Trustwave และมีผลกระทบต่อ ทุกเวอร์ชันของปลั๊กอิน LiteSpeed Cache จนถึงเวอร์ชัน 7.5.0.1 โดยเวอร์ชันที่ได้รับการแก้ไขคือ 7.6 ขึ้นไป ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-12450 ถูกค้นพบในปลั๊กอิน LiteSpeed Cache ➡️ เป็นช่องโหว่ประเภท Reflected XSS ที่สามารถโจมตีผ่านลิงก์พิเศษ ➡️ กระทบเว็บไซต์ WordPress กว่า 7 ล้านแห่งทั่วโลก ➡️ ผู้โจมตีสามารถขโมยข้อมูลหรือยึดเว็บไซต์ได้ ➡️ เวอร์ชันที่ได้รับผลกระทบคือ 7.5.0.1 และก่อนหน้า ➡️ เวอร์ชันที่ปลอดภัยคือ 7.6 ขึ้นไป ➡️ ช่องโหว่นี้ถูกค้นพบโดย Trustwave และรายงานอย่างรับผิดชอบ ‼️ ผู้ดูแลเว็บไซต์ที่ยังไม่ได้อัปเดตปลั๊กอินมีความเสี่ยงสูง ⛔ อาจถูกขโมย session cookies และข้อมูลผู้ใช้ ⛔ อาจถูก redirect ไปยังเว็บไซต์ฟิชชิ่ง ⛔ อาจถูกสร้างบัญชีผู้ดูแลระบบใหม่โดยไม่ได้รับอนุญาต ⛔ การโจมตีสามารถเกิดขึ้นได้ง่ายเพียงแค่คลิกลิงก์ https://securityonline.info/litespeed-cache-flaw-cve-2025-12450-7-million-wordpress-sites-exposed-to-xss-attack/

🧠💾 SK hynix เปิดตัวกลยุทธ์ AI NAND ยุคใหม่ พร้อม SSD ความจุระดับเพตะไบต์ และความเร็วทะลุ 100 ล้าน IOPS ลองจินตนาการว่า AI ไม่ได้แค่ฉลาดขึ้น แต่ยังเร็วขึ้นและจัดการข้อมูลได้มหาศาลแบบที่ฮาร์ดดิสก์ธรรมดาเทียบไม่ติด ล่าสุด SK hynix ผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่จากเกาหลีใต้ ได้เปิดตัวกลยุทธ์ใหม่ในงาน Global Summit 2025 ที่จะเปลี่ยนโฉมวงการเก็บข้อมูลสำหรับ AI โดยเฉพาะ พวกเขาแบ่งผลิตภัณฑ์ออกเป็น 3 สายหลัก ได้แก่ AIN D, AIN P และ AIN B ซึ่งแต่ละตัวมีจุดเด่นเฉพาะตัว: 💠 AIN D (Density): ใช้เทคโนโลยี 3D QLC NAND เพื่อสร้าง SSD ที่มีความจุระดับ “เพตะไบต์” สำหรับเก็บข้อมูล AI ขนาดใหญ่ โดยมีเป้าหมายแทนที่ HDD แบบใกล้เคียงเซิร์ฟเวอร์ 💠 AIN P (Performance): SSD ที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผล AI โดยเฉพาะ เช่นการค้นหาฐานข้อมูลแบบเวกเตอร์ ด้วยความเร็วสูงถึง 100 ล้าน IOPS ผ่าน PCIe 6.0 ภายในปี 2027 💠 AIN B (Bandwidth): ใช้เทคโนโลยี High Bandwidth Flash (HBF) ที่ร่วมพัฒนากับ SanDisk เพื่อให้ได้แบนด์วิดธ์ระดับเดียวกับ HBM แต่ยังไม่มีมาตรฐานกลางหรือตัวเลขประสิทธิภาพที่ชัดเจน นอกจากนั้น SK hynix ยังร่วมมือกับ SanDisk จัดงาน “HBF Night” เพื่อผลักดันการพัฒนา ecosystem ของ NAND สำหรับ AI โดยเฉพาะ ซึ่งสะท้อนถึงแนวโน้มใหม่ที่ผู้ผลิตหน่วยความจำกำลังปรับตัวเพื่อรองรับการเติบโตของ AI อย่างรวดเร็ว และถ้ามองจากภาพรวมของอุตสาหกรรมตอนนี้ เราจะเห็นว่าเทคโนโลยีเก็บข้อมูลกำลังกลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ไม่ใช่แค่เรื่องของชิปประมวลผลอีกต่อไป แต่รวมถึงการจัดเก็บและส่งข้อมูลที่เร็วและใหญ่กว่าที่เคยเป็นมา ✅ กลยุทธ์ใหม่ของ SK hynix สำหรับตลาด AI ➡️ เปิดตัวผลิตภัณฑ์ NAND 3 สาย: AIN D, AIN P, AIN B ➡️ มุ่งเน้นการใช้งานเฉพาะด้าน เช่น การเก็บข้อมูล, การประมวลผล, และการส่งข้อมูลความเร็วสูง ✅ AIN D: ความจุสูงสุดในตลาด ➡️ ใช้ 3D QLC NAND เพื่อสร้าง SSD ความจุระดับเพตะไบต์ ➡️ ตั้งเป้าแทนที่ nearline HDD สำหรับเซิร์ฟเวอร์ AI ✅ AIN P: SSD ความเร็วสูงสำหรับ AI inference ➡️ รองรับการประมวลผลแบบละเอียด เช่น vector search ➡️ ความเร็วสูงสุด 100 ล้าน IOPS ผ่าน PCIe 6.0 ภายในปี 2027 ➡️ มีข้อจำกัดด้านแบนด์วิดธ์ของ PCIe 6.0 x4 ที่ต้องใช้ x8 หรือ x16 เพื่อให้ถึงเป้าหมาย ✅ AIN B: เทคโนโลยีใหม่ High Bandwidth Flash ➡️ พัฒนาโดยร่วมมือกับ SanDisk ➡️ เป้าหมายคือให้แบนด์วิดธ์ระดับ HBM แต่ยังไม่มีมาตรฐานกลาง ➡️ เหมาะสำหรับงาน inference ที่ต้องการ throughput สูงโดยไม่ต้องเพิ่ม accelerator ✅ ความร่วมมือเพื่อผลักดันมาตรฐานใหม่ ➡️ SK hynix และ SanDisk จัดงาน HBF Night เพื่อรวมผู้พัฒนา ecosystem ➡️ สะท้อนการเปลี่ยนแปลงของตลาด NAND ที่มุ่งสู่ AI โดยเฉพาะ ‼️ ข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีที่ต้องจับตา ⛔ PCIe 6.0 x4 ไม่สามารถรองรับ 100 ล้าน IOPS ได้จริง ต้องใช้ x8 หรือ x16 ⛔ AIN B ยังไม่มีตัวเลขประสิทธิภาพหรือกำหนดการวางจำหน่ายที่ชัดเจน ⛔ มาตรฐานของ HBF ยังไม่ถูกกำหนด ทำให้การใช้งานยังไม่แพร่หลาย https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/sk-hynix-unveils-ai-nand-strategy-including-gargantuan-petabyte-class-qlc-ssds-ultra-fast-hbf-and-100m-iops-ssds-also-in-the-pipeline

🍄 คอมพิวเตอร์พลังเห็ด! นักวิจัยใช้ “ชิตาเกะ” สร้างชิปแทนแร่หายาก ลองจินตนาการว่าคอมพิวเตอร์ของคุณไม่ได้ใช้ซิลิคอนหรือโลหะหายาก แต่ใช้ “เห็ด” เป็นส่วนประกอบหลัก! นักวิจัยจากโอไฮโอได้ทดลองใช้เส้นใยเห็ดชิตาเกะ (mycelium) มาทำเป็นเมมริสเตอร์ ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่สามารถจำสถานะไฟฟ้าได้เหมือนสมองมนุษย์ เมมริสเตอร์เป็นหัวใจของ “neuromorphic computing” หรือการประมวลผลแบบเลียนแบบสมอง ซึ่งมีข้อดีคือใช้พลังงานต่ำและเรียนรู้ได้เองในระบบ เช่น หุ่นยนต์หรือรถยนต์อัตโนมัติ ทีมนักวิจัยพบว่าเส้นใยเห็ดมีคุณสมบัติคล้ายเซลล์ประสาท เช่น การส่งสัญญาณไฟฟ้าแบบ “spiking” และสามารถปรับตัวได้ตามแรงดันไฟฟ้า พวกเขาทำการทดลองโดยการอบแห้งและเติมน้ำให้เส้นใยเห็ดเพื่อควบคุมความชื้นและความนำไฟฟ้า ผลการทดลองพบว่าเมมริสเตอร์จากเห็ดสามารถทำงานเป็น RAM ได้ที่ความถี่สูงถึง 5,850 Hz ด้วยความแม่นยำถึง 90% และยังทนต่อสภาพแวดล้อมที่รุนแรง เช่น ความแห้งและรังสี ✅ การพัฒนาเมมริสเตอร์จากเห็ดชิตาเกะ ➡️ ใช้เส้นใยเห็ด (mycelium) แทนแร่หายาก ➡️ มีคุณสมบัติคล้ายเซลล์ประสาท เช่น การส่งสัญญาณแบบ spiking ➡️ ทนต่อการแห้งและรังสีได้ดี ✅ ความสามารถในการทำงาน ➡️ ทำงานเป็น RAM ได้ที่ความถี่ 5,850 Hz ➡️ ความแม่นยำในการประมวลผลอยู่ที่ 90 ± 1% ➡️ ใช้พลังงานต่ำและรวมความจำกับการประมวลผลในตัวเดียว ✅ ข้อดีของการใช้วัสดุชีวภาพ ➡️ ลดการใช้แร่หายากที่มีต้นทุนสูง ➡️ เป็นวัสดุย่อยสลายได้และเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ➡️ เปิดทางสู่การสร้างอุปกรณ์ neuromorphic ที่ยั่งยืน ‼️ ความท้าทายในการนำไปใช้จริง ⛔ ต้องควบคุมความชื้นและโครงสร้างของเส้นใยอย่างแม่นยำ ⛔ ยังอยู่ในขั้นทดลอง ไม่พร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ ⛔ ต้องพิสูจน์ความเสถียรในระบบขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/shiitake-powered-computer-demonstrated-by-researchers-mushroom-infused-chips-a-surprising-alternative-to-using-rare-earths-in-memristors

🧠 Sam Altman ชี้ AI จะลบงานที่ไม่ใช่ “งานจริง” – จุดชนวนถกเถียงเรื่องคุณค่าของแรงงานยุคใหม่ ลองจินตนาการว่าคุณทำงานเอกสารทั้งวัน ส่งอีเมล สรุปประชุม เขียนรายงานที่ไม่มีใครอ่าน แล้ววันหนึ่ง AI เข้ามาทำแทนทั้งหมด แล้วมีคนบอกว่า “งานที่คุณทำไม่ใช่งานจริง” — นั่นคือสิ่งที่ Sam Altman พูดไว้ เขายกตัวอย่างว่า หากชาวนาเมื่อ 50 ปีก่อนมาเห็นงานของคนยุคนี้ อาจบอกว่า “นั่นไม่ใช่งานจริง” เพราะไม่ได้ผลิตสิ่งจำเป็นต่อชีวิตเหมือนการปลูกพืชหรือเลี้ยงสัตว์ แม้คำพูดของ Altman จะถูกมองว่าเย็นชาและดูถูกแรงงาน แต่เขาไม่ได้หมายถึงว่าคนไม่มีคุณค่า เขากำลังชี้ให้เห็นว่า งานยุคใหม่จำนวนมากเป็นงานที่เกิดจากระบบราชการหรือวัฒนธรรมองค์กร เช่น การเช็กกล่องในแบบฟอร์ม การประชุมที่ไม่จำเป็น หรือการส่งอีเมลซ้ำซ้อน — ซึ่ง AI สามารถจัดการได้ดีกว่า แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ นักมานุษยวิทยา David Graeber เคยเขียนบทความ “Bullshit Jobs” ที่กล่าวว่า หลายคนรู้สึกว่างานของตัวเองไม่มีความหมาย และกลายเป็นหนังสือขายดีในปี 2018 อย่างไรก็ตาม งานวิจัยในยุโรปและสหรัฐฯ พบว่า คนส่วนใหญ่ยังรู้สึกว่างานของตนมีคุณค่า และความรู้สึก “ไร้ความหมาย” มักเกิดจากการบริหารจัดการที่แย่ ไม่ใช่ตัวงานเอง Altman จึงอาจไม่ได้หมายถึงการลบ “ตำแหน่งงาน” แต่หมายถึงการลบ “งานยิบย่อย” ที่ไม่จำเป็น ซึ่ง AI สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ คำกล่าวของ Sam Altman ➡️ งานที่หายไปในยุค AI อาจไม่ใช่ “งานจริง” ➡️ ยกตัวอย่างจากมุมมองของชาวนาเมื่อ 50 ปีก่อน ➡️ จุดชนวนการถกเถียงในโลกออนไลน์ ✅ แนวคิดเรื่อง “Bullshit Jobs” ➡️ มาจากงานเขียนของ David Graeber ➡️ ชี้ว่าหลายงานเป็นเพียงการแสดงออกทางระบบราชการ ➡️ กลายเป็นหนังสือขายดีในปี 2018 ✅ งานที่ AI สามารถจัดการได้ ➡️ รายงานที่ไม่มีคนอ่าน ➡️ อีเมลสรุปประชุมที่ควรเป็น Slack ➡️ เช็กลิสต์ที่ไม่มีผลต่อการตัดสินใจจริง ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับคุณค่าของงาน ⛔ งานที่ดูไม่มีสาระ อาจมีผลต่อระบบโดยรวม ⛔ ความรู้สึกไร้ความหมายมักเกิดจากการบริหารที่แย่ ⛔ ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่าควรลบตำแหน่งงานนั้นทิ้ง https://www.tomshardware.com/tech-industry/sam-altman-says-ai-could-eliminate-jobs-that-arent-real-work

🌳 ปล่อยให้ธรรมชาติฟื้นตัวเอง – กลยุทธ์เรียบง่ายจากดาวเทียมเพื่อสู้โลกร้อน ลองจินตนาการว่าพื้นที่ป่าที่เคยถูกตัดไม้ทำลายไป กลับกลายเป็นความหวังใหม่ในการต่อสู้กับภาวะโลกร้อน ไม่ใช่ด้วยการปลูกต้นไม้ใหม่ แต่ด้วยการ “ปล่อยให้ธรรมชาติทำงานของมันเอง” นักวิจัยจากวารสาร Nature ใช้ข้อมูลจากดาวเทียมระหว่างปี 2000–2016 เพื่อศึกษาการฟื้นตัวของป่าฝนเขตร้อน พบว่ามีพื้นที่จำนวนมหาศาลทั่วโลกที่สามารถกลับมาเป็นป่าได้โดยใช้การจัดการเพียงเล็กน้อย เช่น ป้องกันไฟป่า กำจัดพืชรุกราน และห้ามสัตว์เลี้ยงเข้าไปในพื้นที่ ข้อมูลจากดาวเทียมละเอียดถึงระดับ 30 ตารางเมตรต่อจุด ทำให้สามารถสร้างแผนที่แสดงพื้นที่ที่เหมาะสมต่อการฟื้นฟูได้อย่างแม่นยำ โดยกว่า 50% ของพื้นที่ที่มีศักยภาพอยู่ใน 5 ประเทศ ได้แก่ บราซิล จีน โคลอมเบีย อินโดนีเซีย และเม็กซิโก การปล่อยให้ป่าฟื้นตัวเองมีข้อดีคือใช้งบประมาณน้อยกว่าการปลูกใหม่ และยังส่งเสริมความหลากหลายทางชีวภาพมากกว่า เพราะไม่ต้องเลือกปลูกเฉพาะพันธุ์ไม้ที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจ แม้จะดูเรียบง่าย แต่กลยุทธ์นี้อาจเป็นกุญแจสำคัญในการลดคาร์บอนในบรรยากาศอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในประเทศที่มีงบประมาณด้านสิ่งแวดล้อมจำกัด ✅ การฟื้นตัวของป่าฝนเขตร้อน ➡️ ใช้ข้อมูลดาวเทียมระหว่างปี 2000–2016 ➡️ พบว่าป่าฟื้นตัวเองได้ดีหากมีการจัดการเล็กน้อย ➡️ เช่น ป้องกันไฟป่า กำจัดพืชรุกราน และห้ามสัตว์เลี้ยงเข้าไป ✅ พื้นที่ที่มีศักยภาพสูงในการฟื้นฟู ➡️ กว่า 50% อยู่ใน 5 ประเทศ: บราซิล จีน โคลอมเบีย อินโดนีเซีย เม็กซิโก ➡️ ข้อมูลจากดาวเทียมละเอียดถึง 30 ตารางเมตรต่อจุด ➡️ ช่วยสร้างแผนที่ฟื้นฟูที่แม่นยำกว่าการศึกษาก่อนหน้า ✅ ข้อดีของการปล่อยให้ธรรมชาติฟื้นตัวเอง ➡️ ใช้งบประมาณน้อยกว่าการปลูกใหม่ ➡️ ส่งเสริมความหลากหลายทางชีวภาพ ➡️ ลดโอกาสที่ป่าจะถูกตัดอีกในอนาคต ‼️ ความท้าทายในการฟื้นฟูธรรมชาติ ⛔ ต้องมีการจัดการเบื้องต้นเพื่อให้ป่าฟื้นตัวได้เต็มที่ ⛔ เช่น การควบคุมไฟป่าและสัตว์เลี้ยง ⛔ หากไม่มีการสนับสนุนจากรัฐหรือองค์กร อาจไม่เกิดผลในระยะยาว https://www.slashgear.com/2003428/satellite-imaging-forest-regrowth-global-warming/

🧠 “บั๊กเดียวเปลี่ยนชีวิต! เมื่อ PyTorch สอนมากกว่าหลายปีที่ใช้งาน” ลองจินตนาการว่าคุณกำลังเทรนโมเดล deep learning บน MacBook ด้วย PyTorch แล้วอยู่ดีๆ loss ก็หยุดนิ่งไม่ขยับ ทั้งที่คุณมั่นใจว่าโค้ดไม่มีปัญหา… นี่คือจุดเริ่มต้นของการผจญภัยของ Elana Simon นักวิจัยจาก Stanford ที่ค้นพบว่าไม่ใช่แค่ hyperparameter ที่ผิด แต่เป็นบั๊กลึกใน PyTorch ที่ซ่อนอยู่ในระดับ kernel บน Apple Silicon GPU! เธอเริ่มจากการสงสัยตัวเอง ลองปรับทุกอย่างที่คิดได้ ตั้งแต่ learning rate ไปจนถึง auxiliary loss แต่ encoder weights กลับไม่ขยับเลยแม้แต่นิดเดียว ทั้งที่ decoder weights กลับอัปเดตตามปกติ สุดท้ายเธอพบว่า optimizer Adam บน MPS (Metal Performance Shaders) มีปัญหากับ tensor ที่ไม่ contiguous ซึ่งทำให้บาง operation อย่าง addcmul_() และ addcdiv_() ไม่อัปเดตค่าเลยแม้จะคำนวณเสร็จแล้ว! การแก้ปัญหานี้ไม่ใช่แค่การเรียก .contiguous() แต่ยังต้องเข้าใจการทำงานของ kernel, memory layout, และ dispatch system ของ PyTorch อย่างลึกซึ้ง ซึ่งเธอได้เรียนรู้ทั้งหมดจากการไล่ debug ทีละขั้นตอน และสุดท้ายก็สามารถแก้บั๊กได้เอง พร้อมส่ง pull request ไปยัง PyTorch repo! นอกจากนั้น เธอยังพบว่า operation อื่นๆ เช่น random_() ก็มีบั๊กแบบเดียวกัน และทั้งหมดนี้เกิดจาก abstraction ที่ “รั่ว” ของ Placeholder ที่ไม่รู้ว่าตัวเองกำลังจัดการกับ output tensor หรือ input tensor เรื่องนี้ไม่ใช่แค่การแก้บั๊ก แต่เป็นบทเรียนสำคัญในการเข้าใจระบบที่เราใช้งานอยู่ และเป็นแรงบันดาลใจให้ใครหลายคนกล้าลงลึกเพื่อเข้าใจสิ่งที่อยู่เบื้องหลัง framework ที่เราใช้ทุกวัน ✅ ปัญหาเริ่มต้นจาก loss ที่ไม่ลดลง ➡️ เกิดขึ้นกับ encoder weights ที่ไม่อัปเดตเลย ✅ การตรวจสอบพบว่า gradients มีอยู่จริง ➡️ encoder มี gradient ขนาดใหญ่และไม่เป็น NaN ✅ Optimizer Adam เป็นต้นเหตุ ➡️ encoder weights ไม่อัปเดตเมื่อใช้ Adam แต่ทำงานปกติเมื่อใช้ SGD ✅ การตรวจสอบ state ของ Adam พบว่า exp_avg_sq เป็นศูนย์ ➡️ ทั้งที่ควรมีค่าเพราะ gradients ไม่เป็นศูนย์ ✅ การเปลี่ยนไปใช้ float64 ทำให้ปัญหาหายไป ➡️ แต่จริงๆ แล้วเป็นเพราะเปลี่ยนจาก MPS ไปใช้ CPU โดยไม่ตั้งใจ ✅ ปัญหาเกิดจาก device-specific kernel บน MPS ➡️ บาง operation ไม่สามารถเขียนค่าลงใน non-contiguous tensor ได้ ✅ การแก้ไขคือการทำ tensor ให้ contiguous ก่อนใช้งาน ➡️ โดยเรียก .contiguous() ก่อน optimizer step ✅ การตรวจสอบ source code พบว่า operation บางตัวไม่เช็ค contiguity ➡️ เช่น addcmul_() และ addcdiv_() บน MPS ไม่ทำ copy-back ✅ การแก้ไขใน PyTorch v2.4 ได้แก้ปัญหานี้แล้ว ➡️ โดยเพิ่มขั้นตอน copy-back สำหรับ non-contiguous output ✅ macOS 15 รองรับ non-contiguous tensor โดยตรง ➡️ ลดความจำเป็นในการ workaround ด้วยการ copy https://elanapearl.github.io/blog/2025/the-bug-that-taught-me-pytorch/

📰 "ช่องโหว่ร้ายแรงใน Dell Storage Manager – เปิด API โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นผู้ดูแลระบบจัดเก็บข้อมูลขององค์กรที่ใช้ Dell Storage Manager (DSM) อยู่ แล้ววันหนึ่งมีผู้ไม่หวังดีสามารถเข้าถึง API ภายในระบบได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตนเลยแม้แต่น้อย… นี่คือสิ่งที่ช่องโหว่ CVE-2025-43995 กำลังสร้างความปั่นป่วนให้กับผู้ใช้งานทั่วโลก ช่องโหว่นี้ได้รับคะแนน CVSS สูงถึง 9.8 ซึ่งจัดอยู่ในระดับ “วิกฤต” โดยเกิดจากการที่ DSM เวอร์ชัน 20.1.21 มีการเปิด API ผ่านไฟล์ ApiProxy.war ใน DataCollectorEar.ear โดยใช้ SessionKey และ UserId พิเศษที่ถูกฝังไว้ในระบบสำหรับการใช้งานภายใน แต่กลับไม่มีการตรวจสอบสิทธิ์อย่างเหมาะสม ผลคือ ผู้โจมตีสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อเข้าถึงฟังก์ชันการจัดการระบบ เช่น การดูข้อมูลการตั้งค่า การควบคุมการจัดเก็บ หรือแม้แต่การเปลี่ยนแปลงการทำงานของระบบได้จากระยะไกล โดยไม่ต้องมีบัญชีผู้ใช้หรือรหัสผ่านใด ๆ Dell ได้ออกเวอร์ชันใหม่ 2020 R1.22 เพื่อแก้ไขช่องโหว่นี้ พร้อมอุดช่องโหว่อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น CVE-2025-43994 (การเปิดเผยข้อมูล) และ CVE-2025-46425 (ช่องโหว่ XML External Entity) ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-43995 – Improper Authentication ➡️ เกิดใน DSM เวอร์ชัน 20.1.21 ➡️ เปิด API ผ่าน ApiProxy.war โดยใช้ SessionKey และ UserId พิเศษ ➡️ ไม่มีการตรวจสอบสิทธิ์อย่างเหมาะสม ✅ ความสามารถของผู้โจมตี ➡️ เข้าถึง API ภายในระบบจัดการข้อมูล ➡️ ควบคุมฟังก์ชันการจัดเก็บข้อมูลจากระยะไกล ➡️ ไม่ต้องมีบัญชีผู้ใช้หรือรหัสผ่าน ✅ ช่องโหว่อื่นที่เกี่ยวข้อง ➡️ CVE-2025-43994 – Missing Authentication for Critical Function ➡️ CVE-2025-46425 – XML External Entity (XXE) ใน DSM เวอร์ชัน 20.1.20 ✅ การแก้ไขโดย Dell ➡️ ออกเวอร์ชัน 2020 R1.22 เพื่ออุดช่องโหว่ทั้งหมด ➡️ แนะนำให้อัปเดต DSM โดยเร็วที่สุด https://securityonline.info/critical-dell-storage-manager-flaw-cve-2025-43995-cvss-9-8-allows-unauthenticated-api-bypass/

📰 “OpenWrt อุดช่องโหว่ร้ายแรงสองรายการ – เสี่ยง RCE และเจาะหน่วยความจำเคอร์เนลผ่าน DSL Driver” ลองจินตนาการว่าเราใช้เราเตอร์ที่รัน OpenWrt ซึ่งเป็นเฟิร์มแวร์ยอดนิยมสำหรับอุปกรณ์ฝังตัว แล้ววันหนึ่งมีคนสามารถส่งคำสั่งจากระยะไกลเพื่อควบคุมระบบ หรือแม้แต่เจาะเข้าไปอ่านและเขียนหน่วยความจำเคอร์เนลได้… นี่คือสิ่งที่ช่องโหว่ล่าสุดใน OpenWrt อาจทำให้เกิดขึ้นได้ เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2025 OpenWrt ได้ออกแพตช์เพื่อแก้ไขช่องโหว่ร้ายแรงสองรายการ ได้แก่: 🪲 CVE-2025-62526: ช่องโหว่ Heap Buffer Overflow ใน ubusd ซึ่งเป็น daemon สำหรับการสื่อสารระหว่างโปรเซสใน OpenWrt 🪲 CVE-2025-62525: ช่องโหว่ในไดรเวอร์ ltq-ptm ที่ใช้ในอุปกรณ์ DSL บางรุ่น ทำให้ผู้ใช้สามารถอ่านและเขียนหน่วยความจำเคอร์เนลได้ ช่องโหว่แรกเปิดให้ผู้โจมตีสามารถส่งข้อความที่ออกแบบมาเฉพาะผ่าน ubus โดยไม่ต้องผ่านการตรวจสอบสิทธิ์ใด ๆ เพราะโค้ดที่เปราะบางทำงานก่อนการตรวจสอบ ACL ทำให้สามารถรันโค้ดในบริบทของ daemon ได้ทันที ช่องโหว่ที่สองเปิดให้ผู้ใช้ในระบบสามารถใช้ ioctl เพื่อเข้าถึงหน่วยความจำเคอร์เนล ซึ่งอาจนำไปสู่การหลบหนีจาก sandbox เช่น ujail ได้ OpenWrt ได้แก้ไขช่องโหว่เหล่านี้ในเวอร์ชัน 24.10.4 และ snapshot builds หลังวันที่ 15–18 ตุลาคม 2025 โดยเวอร์ชันเก่าเช่น 22.03 และ 23.05 จะไม่ได้รับการสนับสนุนอีกต่อไป ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-62526 – ubusd Heap Buffer Overflow ➡️ เกิดในโค้ดการ parse event registration ➡️ ทำงานก่อนการตรวจสอบ ACL ➡️ เปิดช่องให้รันโค้ดในบริบทของ daemon ➡️ ส่งผลให้ bypass ACL ได้ด้วย ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-62525 – Kernel Memory Leak ผ่าน ltq-ptm ➡️ ใช้ ioctl เพื่ออ่าน/เขียนหน่วยความจำเคอร์เนล ➡️ กระทบอุปกรณ์ที่ใช้ SoC เช่น xrx200, danube, amazon ➡️ ใช้ในโหมด PTM (VDSL) ไม่กระทบ ATM หรือ VRX518 ✅ การแก้ไขโดย OpenWrt ➡️ แก้ไขในเวอร์ชัน 24.10.4 และ snapshot builds หลัง 15–18 ต.ค. 2025 ➡️ เวอร์ชัน 22.03 และ 23.05 ไม่ได้รับการสนับสนุนแล้ว ✅ ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ➡️ การควบคุมระบบจากระยะไกล (RCE) ➡️ การหลบหนีจาก sandbox เช่น ujail ➡️ การเข้าถึงข้อมูลลับในหน่วยความจำเคอร์เนล https://securityonline.info/openwrt-patches-ubusd-rce-flaw-cve-2025-62526-and-kernel-memory-leak-cve-2025-62525-in-dsl-driver/