🌼 ดอกไม้ป่า—ร่องรอยแห่งชนบทในสำเนียงเมือง คณะดอกไม้ป่า 🌸 ก้าวเข้ามาสู่ฉากดนตรีไทยในช่วงต้นทศวรรษ 2520 (ค.ศ. 1980s) ซึ่งถือเป็น 🔄 ช่วงเวลาแห่งการเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญของรสนิยมและการผลิตดนตรีในประเทศไทย พวกเขาไม่ได้เป็นเพียงกลุ่มนักร้องที่รวมตัวกันตามธรรมชาติ แต่เป็นโครงการทางดนตรีที่ถูกกำหนดและออกแบบอย่างพิถีพิถันจากผู้บุกเบิกในอุตสาหกรรมเพลงมืออาชีพ เพื่อสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่สามารถตอบสนองต่อตลาดชนชั้นกลางในเมืองที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว สิ่งที่ทำให้วงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งคือความสามารถในการนำ "แก่นเรื่องแบบลูกทุ่ง" 🧬🌾 มาผสมผสานกับการเรียบเรียงและคุณภาพการผลิตแบบ "ดนตรีสตริงหรือป๊อป" 🎧 อันนำไปสู่การก่อกำเนิดของแนวทางใหม่ที่เรียกว่า "ลูกทุ่งประยุกต์" ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการวางรากฐานให้กับรูปแบบดนตรีป๊อปที่ครองตลาดในทศวรรษต่อมา ดอกไม้ป่าประสบความสำเร็จอย่างโดดเด่นในช่วงปี พ.ศ. 2525–2526 🌟 ซึ่งเป็นช่วงที่ประเทศไทยได้ก้าวเข้าสู่ยุคแห่งความมั่นคงทางเศรษฐกิจและสังคมหลังเหตุการณ์ทางการเมืองในทศวรรษก่อนหน้า วงนี้ถูกวางตำแหน่งทางการตลาดให้เป็นนักร้องคู่ดูโอหญิงที่เน้นทักษะการประสานเสียง (Harmonizing Duo) พวกเขาสามารถดึงดูดผู้ฟังได้อย่างกว้างขวางด้วยการรักษาความรู้สึกและแก่นเรื่องของความเป็นไทยไว้ ในขณะที่นำเสนอผ่านสำเนียงป๊อปสมัยใหม่ ในเชิงสังคมวิทยา ความสำเร็จของวงมีความสัมพันธ์กับการถอยห่างจากเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับการเมืองที่รุนแรงของยุค 1970s ดนตรีป๊อปที่ได้รับความนิยมในช่วงนี้มักหลีกเลี่ยงสารทางการเมือง และหันไปให้ความสำคัญกับเรื่องราวส่วนตัว ความรัก ❤️ และการมอบความบันเทิง ดอกไม้ป่าได้ปรับใช้แก่นเรื่องลูกทุ่งให้มีความอ่อนโยนและโรแมนติกในรูปแบบป๊อป ซึ่งทำให้บทเพลงของพวกเขากลายเป็นผลิตภัณฑ์ทางวัฒนธรรมที่ผู้บริโภคในเมืองสามารถยอมรับและเพลิดเพลินได้ คณะดอกไม้ป่าถือกำเนิดขึ้นจากแนวคิดทางธุรกิจที่ชัดเจน 💡 โดยไม่ได้เกิดจากการรวมตัวกันของนักดนตรีตามธรรมชาติ การก่อตั้งมีรากฐานมาจากความต้องการขยายตลาดและรูปแบบความสำเร็จที่เคยมีมาก่อน โดยผู้ริเริ่มแนวคิดต้องการที่จะสรรหานักร้องหญิงคู่ประสานเสียงเป็นคู่ที่สอง เพื่อต่อยอดความสำเร็จที่เกิดขึ้นกับวง The Hot Pepper Singers การตัดสินใจนี้สะท้อนให้เห็นว่า รูปแบบของ "นักร้องคู่ประสานเสียง" 🎤🤝 ที่มีภาพลักษณ์สุภาพและเน้นทักษะการร้องถือเป็นกลยุทธ์เชิงพาณิชย์ที่มีศักยภาพสูง การเน้นที่ "นักร้องคู่ประสานเสียง" แสดงให้เห็นว่าคุณภาพเสียงและการจัดวางเสียงประสานถูกกำหนดให้เป็นหัวใจหลักของแบรนด์ตั้งแต่เริ่มต้น แนวคิดนี้เป็นความพยายามที่จะยกระดับรูปแบบการร้องเพลงให้แตกต่างจากดนตรีลูกทุ่งทั่วไป การประสานเสียงที่ซับซ้อนนี้ถูกมองว่าเป็นคุณสมบัติของดนตรีแนวลูกกรุงและป๊อปที่มีความประณีตและมีรสนิยมสูง ซึ่งสามารถดึงดูดกลุ่มผู้บริโภคในเมืองได้ วงดอกไม้ป่าประกอบด้วยนักร้องดูโอหญิงสองคน: โชติมา ช่วงวิทย์ (ตุ้ม) และ ปัทมา มนต์รังสี (อ้อม) คุณโชติมาถือเป็นสมาชิกหลักที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากเธอเป็นบุตรสาวของ ชวลีย์ ช่วงวิทย์ นักร้องชื่อดังของวงสุนทราภรณ์ 👑 สายเลือดจากสุนทราภรณ์นี้มอบความน่าเชื่อถือทางวัฒนธรรมและ "ความเป็นลูกกรุง" ให้กับวงโดยอัตโนมัติ ทำให้ดอกไม้ป่าสามารถวางตำแหน่งตัวเองอยู่กึ่งกลางระหว่างความเป็นลูกทุ่งและความเป็นลูกกรุง/คลาสสิก ในช่วงเวลาที่ดนตรีลูกทุ่งกำลังถูกกลุ่มรสนิยมใหม่ของคนเมืองมองว่าเป็น "ดนตรีบ้านนอก" การมีโชติมาได้ทำหน้าที่เป็น "การสร้างแบรนด์ทางวัฒนธรรม" ที่สำคัญยิ่ง การเชื่อมโยงนี้รับประกันว่าเพลงของดอกไม้ป่า แม้จะมีกลิ่นอายของลูกทุ่ง แต่ก็มีความสุภาพและมีคุณค่าในเชิงศิลปะแบบลูกกรุงสูง "ดอกไม้ป่าซาวด์" คือการผสมผสานทางดนตรี 🔥 ที่เกิดขึ้นจากความตั้งใจในการนำองค์ประกอบทางทำนองเพลงพื้นบ้านหรือลูกทุ่ง มารวมเข้ากับการเรียบเรียงดนตรีและเครื่องดนตรีสมัยใหม่ตามแบบฉบับดนตรีสตริง/ป๊อปในยุค 80s แก่นเรื่องแบบลูกทุ่งยังคงเป็นหัวใจหลักในการเล่าเรื่อง ตัวอย่างเช่น เพลง "ทุยใจดำ" 💔 ที่สื่อถึงคนรักที่ไม่ซื่อสัตย์ และเพลง "สาวชนบท" 🏡 ที่หยิบยกเรื่องราวความรักและชีวิตในท้องถิ่นมานำเสนอ แต่สิ่งที่ทำให้ดนตรีมีความแตกต่างคือการเรียบเรียงแบบป๊อปสมัยใหม่ การใช้เครื่องดนตรีที่ซับซ้อน เช่น เปียโน กีตาร์ไฟฟ้า และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้เครื่องเป่า (Brass Section) 🎺🎷 ที่สร้างความหนาแน่นและพลังเสียงที่ทันสมัย นอกจากนี้ยังมีการนำจังหวะที่ได้รับอิทธิพลจากดนตรีตะวันตกมาใช้ เช่น จังหวะช่าช่าช่า หรือฟังก์กี้ดิสโก้ในเพลงสนุกสนานอย่าง "ระบำยอดหญ้า" 💃 ทั้งหมดนี้ถูกขับร้องด้วยการประสานเสียงที่ไพเราะและสะอาดตา ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของดนตรีป๊อปในช่วงนั้น การวิเคราะห์เนื้อหาและแก่นหลักของบทเพลง 1️⃣ ความรักที่ถูกทรยศในบริบทกึ่งชนบท: เพลงอย่าง "ทุยใจดำ" และ "ช้ำ" นำเสนอความผิดหวังในความรักจากมุมมองของผู้หญิง เมื่อเนื้อหาเหล่านี้ถูกขับร้องด้วยคุณภาพเสียงที่สะอาดและการเรียบเรียงแบบป๊อปสมัยใหม่ ความดิบหรือความรู้สึกที่เชื่อมโยงกับความยากจนในเพลงลูกทุ่งแบบดั้งเดิมก็ถูกลดทอนลง เนื้อหาจึงถูก "ทำให้สะอาด" ให้เหลือเพียงความเศร้าแบบโรแมนติกที่เข้ากับมาตรฐานของเพลงป๊อปในเมือง 2️⃣ ความปรารถนาในชีวิตชนบทและความหวนคิดถึง: เพลง "สาวชนบท" และ "ระบำยอดหญ้า" นำเสนอภาพความสดใสและรื่นเริงของชีวิตในท้องถิ่น ผู้ฟังในเขตเมืองหลายคนซึ่งส่วนใหญ่อพยพมาจากชนบท ต่างให้การตอบรับต่อเพลงเหล่านี้อย่างดีเยี่ยม ดอกไม้ป่าจึงทำหน้าที่เป็นตัวแทนของ "การหวนคิดถึงอย่างมีรสนิยม" (Aesthetic Nostalgia) 💖 ความสำเร็จอย่างสูงในตลาดเพลงสตริง/ป๊อป แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการ "เชื่อมรอยแยกทางวัฒนธรรม" 🔗 ระหว่างรสนิยมของคนเมือง (ที่แสวงหาความทันสมัย) กับความผูกพันของกลุ่มผู้ฟังต่อชนบท ปี พ.ศ. 2525 เป็นปีแห่งความรุ่งโรจน์ของคณะดอกไม้ป่าจากการเปิดตัวอัลบั้ม ทุยใจดำ 💿 ซึ่งได้กำหนดทิศทางและลักษณะเฉพาะของวงอย่างชัดเจน เพลงเอก "ทุยใจดำ" เป็นตัวอย่างชั้นยอดของการผสมผสานระหว่าง Luk Thung และ Pop ผนวกกับการเรียบเรียงที่ใช้เครื่องดนตรีครบวงและจังหวะที่เร้าใจ ทำให้เพลงนี้กลายเป็นเพลงเต้นรำที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง วงยังคงทำงานอย่างต่อเนื่องและรวดเร็วในปี พ.ศ. 2526 โดยมีผลงานเพลงจากชุดต่อมา เช่น "สาวชนบท," "หนาวลมขมรัก," และ "รักทรมาน" การออกผลงานหลายชุดภายในเวลาอันสั้น เป็นเครื่องยืนยันถึงความเชื่อมั่นของค่ายเพลงในศักยภาพเชิงพาณิชย์และกระแสความนิยมที่แข็งแกร่งในช่วงเวลานั้น การที่เพลงของพวกเขาถูกรวมอยู่ในอัลบั้มรวมเพลงฮิตเงินล้าน 💰 ร่วมกับศิลปินใหญ่แห่งยุค แสดงให้เห็นว่าพวกเขาเป็นวงชั้นนำในตลาดเพลงเทปคาสเซ็ตต์อย่างแท้จริง นอกจากคุณภาพทางดนตรีแล้ว ภาพลักษณ์ของคณะดอกไม้ป่ามีความสำคัญต่อการตลาดไม่น้อยไปกว่ากัน ภาพลักษณ์ที่ถูกนำเสนอมีความเป็นมืออาชีพสูงและสอดคล้องกับแฟชั่นยุค 80s การปรากฏตัวทั้งในสตูดิโอและภาพคอนเสิร์ต 🎙️ แสดงให้เห็นถึงการลงทุนในการผลิต และการแต่งกายที่ดูทันสมัยและสะอาดตา ซึ่งแตกต่างอย่างชัดเจนจากภาพลักษณ์ลูกทุ่งแบบดั้งเดิม คณะดอกไม้ป่าทำหน้าที่เป็นปรากฏการณ์ทางวัฒนธรรมที่สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงทางสังคมที่สำคัญสองประการในต้นทศวรรษ 1980s นั่นคือพลวัตของการอพยพย้ายถิ่นฐาน 🚚 และการเปลี่ยนแปลงของบทบาททางเพศ ในช่วงหลังปี 2520 สังคมไทยเข้าสู่ยุคของการเติบโตทางเศรษฐกิจ ทำให้เกิดการขยายตัวของชนชั้นกลางในเขตเมืองอย่างชัดเจน ผู้คนจำนวนมากอพยพจากชนบทเข้าสู่กรุงเทพฯ 🏙️ ทำให้เกิดความตึงเครียดทางวัฒนธรรมระหว่างวิถีชีวิตแบบเมืองกับรากเหง้าที่ยังคงผูกพันกับชนบท กลุ่มผู้ฟังที่ย้ายถิ่นฐานเหล่านี้ยังคงมีความผูกพันทางอารมณ์กับเนื้อหาและทำนองแบบลูกทุ่ง แต่รสนิยมทางเสียงของพวกเขาได้ถูกหล่อหลอมด้วยดนตรีป๊อปและสตริงที่ทันสมัย ดอกไม้ป่าจึงเข้ามาตอบโจทย์นี้ด้วยการนำเสนอ "ลูกทุ่งในแพ็คเกจป๊อป" เพลงที่มีธีมเกี่ยวกับ "สาวชนบท" ซึ่งถูกถ่ายทอดโดยนักร้องที่ดูทันสมัยในบริบทเมือง จึงสามารถสร้างความเชื่อมโยงทางอารมณ์กับผู้ฟังกลุ่มย้ายถิ่นฐานได้อย่างลึกซึ้ง บทเพลงของดอกไม้ป่าเปรียบเสมือน "ซาวด์แทร็กของการปรับตัว" ของคนชนบทเข้าสู่สังคมเมือง การที่คณะดอกไม้ป่าเป็นนักร้องดูโอหญิงในแนว Pop/Fusion แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงบทบาททางเพศในสื่อและสังคมในช่วงเวลานั้น ภาพลักษณ์ของ โชติมา และ ปัทมา เป็นตัวแทนของ ผู้หญิงในยุคสมัยใหม่ 👩‍🎤 ที่สามารถเป็นทั้งผู้รักษามรดกทางวัฒนธรรมและเป็นผู้หญิงที่มีความทันสมัย (ผ่านสไตล์การแต่งกายและการนำเสนอแบบป๊อป) นอกจากนี้ เพลงที่กล้าแสดงออกถึงความผิดหวังในความรักและความช้ำ 💔 เป็นการเปิดพื้นที่ให้ผู้หญิงสามารถแสดงออกถึงความรู้สึกส่วนตัวในที่สาธารณะได้มากขึ้น โดยที่ยังคงรักษาภาพลักษณ์ที่ดูดีและไม่ฉีกกรอบทางสังคมมากนัก ซึ่งสอดคล้องกับยุคสมัยที่บทบาทของผู้หญิงเริ่มมีความหลากหลายมากขึ้น ในช่วงปี พ.ศ. 2525 ซึ่งเป็นช่วงที่สังคมกำลังฟื้นตัวหลังความขัดแย้งทางการเมืองครั้งใหญ่ ดนตรีที่ได้รับความนิยมสูงมักจะไม่มีวาระทางการเมืองที่ชัดเจน คณะดอกไม้ป่าเองก็เน้นที่ความบันเทิงและเรื่องราวส่วนตัว การหลีกเลี่ยงข้อความที่อาจสร้างความขัดแย้งทางการเมืองในบทเพลง ส่งผลให้ดอกไม้ป่าสามารถเข้าถึงผู้ชมหลักได้อย่างง่ายดาย ดอกไม้ป่าประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์อย่างสูงในช่วงยุครุ่งเรือง 💵💶💷 ดังที่ปรากฏหลักฐานจากการออกอัลบั้ม Longplay เต็มรูปแบบหลายชุด และการมีอัลบั้มรวมเพลงฮิต การที่เพลงของวงถูกนำไปรวมอยู่ในอัลบั้มที่ทำยอดขายสูงร่วมกับศิลปินสำคัญแห่งยุค ตอกย้ำสถานะของพวกเขาในฐานะวงชั้นนำของตลาดเทปคาสเซ็ตต์ 📼 ซึ่งเป็นรูปแบบการบริโภคหลักในยุคนั้น ดอกไม้ป่าไม่ได้เป็นเพียงวงดนตรีที่ขายดี แต่ยังได้สร้างต้นแบบ 🏗️ ให้กับแนวเพลงผสมผสานที่ทรงอิทธิพล พวกเขาเป็นตัวอย่างสำคัญที่พิสูจน์ให้เห็นว่าดนตรีที่มีรากฐานลูกทุ่งสามารถนำเสนอในรูปแบบป๊อปสตริงที่มีคุณภาพสูงและประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์ การเปิดทางนี้มีอิทธิพลต่อศิลปินรุ่นหลังจำนวนมากที่พยายามนำเสนอ "ลูกทุ่งสมัยใหม่" ซึ่งช่วยยืดอายุและปรับโฉมให้ดนตรีลูกทุ่งยังคงอยู่รอดในยุคที่ดนตรี String ครองตลาด การที่ดอกไม้ป่าสามารถนำเอาองค์ประกอบของลูกทุ่งและป๊อปมาผสมผสานกันได้อย่างลงตัวและได้รับความนิยมอย่างสูง ทำให้ผู้ผลิตเพลงเห็นว่า "สูตรผสม" นี้เป็นช่องทางที่มั่นคงในการขยายตลาดไปยังผู้ฟังที่มีรสนิยมหลากหลาย ถือเป็นการเร่งกระบวนการที่ทำให้ดนตรีสตริงได้ครอบครองความโดดเด่นในที่สุด มรดกทางดนตรีของดอกไม้ป่ายังคงยืนยง ⏳ เพลงของพวกเขายังคงถูกค้นหาและรับฟังในปัจจุบันผ่านช่องทางดิจิทัล ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความทนทานของทำนองและเนื้อหาที่เข้าถึงง่าย การปรับตัวสู่ยุคดิจิทัลยังเห็นได้จากการที่สมาชิกหลักของวงยังคงมีความเคลื่อนไหวในการกลับมาทำเพลงใหม่ในนามดอกไม้ป่า ("พลังรัก") และมีการสร้างช่องทาง YouTube เฉพาะ 🎥 การเคลื่อนไหวนี้เป็นตัวอย่างสำคัญที่แสดงให้เห็นว่าศิลปินยุคบุกเบิกสามารถใช้แพลตฟอร์มสมัยใหม่เพื่อรักษาและขยายฐานแฟนคลับให้เข้าถึงผู้ฟังรุ่นใหม่ได้ ✨ ✅✅ สรุป: มรดกของดอกไม้ป่า ✅✅ คณะดอกไม้ป่าจัดเป็นปรากฏการณ์ทางดนตรีและวัฒนธรรมที่มีความซับซ้อนในช่วงรอยต่อของสังคมไทย พวกเขาประสบความสำเร็จในการสร้างความสมดุลระหว่างมรดกทางดนตรีคลาสสิก (ผ่านสายเลือดสุนทราภรณ์) กับความต้องการของตลาดป๊อปที่เน้นความทันสมัยและคุณภาพการผลิตสูง บทเพลงของดอกไม้ป่าทำหน้าที่เป็นกลไกทางวัฒนธรรมที่ช่วยบรรเทาความตึงเครียดทางสังคมภายหลังวิกฤตการณ์ทางการเมือง ด้วยการนำเสนอความบันเทิงที่ปลอดภัยและเป็นทางออกทางวัฒนธรรมสำหรับกลุ่มผู้ย้ายถิ่นฐานที่ต้องการรักษาความเชื่อมโยงทางอารมณ์กับชนบท ในขณะที่ปรับตัวเข้าสู่ความเป็นเมืองอย่างเต็มตัว มรดกที่สำคัญที่สุดของคณะดอกไม้ป่าคือการเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกที่แข็งแกร่งที่สุดของ "ดนตรีลูกทุ่งประยุกต์" 🎶 พวกเขาพิสูจน์ให้เห็นว่าความทันสมัยทางดนตรีไม่จำเป็นต้องตัดขาดจากรากฐานทางวัฒนธรรมดั้งเดิม และเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยกำหนดทิศทางของอุตสาหกรรมเพลงป๊อปไทยในทศวรรษต่อมาให้ยอมรับและผสมผสานแนวเพลงที่มีรากฐานมาจาก Luk Thung เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของเพลงกระแสหลักได้อย่างลงตัว 💯 #ลุงเล่าหลานฟัง https://youtu.be/NnrS7BYpRRc

🌿 “Jane Goodall เสียชีวิตในวัย 91 — นักวิทยาศาสตร์ผู้เปลี่ยนความเข้าใจของมนุษย์ต่อสัตว์โลก” Jane Goodall นักธรรมชาติวิทยาและนักอนุรักษ์ชื่อดังระดับโลก ได้เสียชีวิตอย่างสงบในรัฐแคลิฟอร์เนียเมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2025 ขณะอยู่ระหว่างการเดินสายบรรยายในสหรัฐฯ เธอจากไปในวัย 91 ปี โดยสถาบัน Jane Goodall Institute ได้ประกาศข่าวผ่านช่องทางโซเชียลมีเดีย พร้อมยกย่องว่า “การค้นพบของเธอได้พลิกโฉมวิทยาศาสตร์ และการอุทิศตนเพื่อธรรมชาติคือแรงบันดาลใจให้คนทั่วโลก” Goodall เริ่มต้นเส้นทางวิทยาศาสตร์โดยไม่มีวุฒิการศึกษาระดับมหาวิทยาลัย แต่ด้วยความหลงใหลในสัตว์และธรรมชาติ เธอเดินทางไปเคนยาในปี 1957 และได้พบกับนักมานุษยวิทยาชื่อดัง Louis Leakey ซึ่งส่งเธอไปศึกษาชิมแปนซีในป่า Gombe ประเทศแทนซาเนีย ในปี 1960 เธอค้นพบว่า ชิมแปนซีสามารถใช้และสร้างเครื่องมือได้ เช่น การใช้ใบหญ้าเพื่อจับปลวก ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่เคยเชื่อว่าเป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์เท่านั้น การค้นพบนี้ทำให้โลกต้อง “นิยามมนุษย์ใหม่” และเปิดประตูสู่การศึกษาพฤติกรรมสัตว์ในมิติที่ลึกซึ้งขึ้น Goodall ยังเป็นผู้บุกเบิกการตั้งชื่อให้กับชิมแปนซีแต่ละตัว เช่น David Greybeard, Flo และ Flint แทนการใช้หมายเลข ซึ่งเป็นแนวทางที่ถูกวิพากษ์วิจารณ์ในยุคนั้น แต่ต่อมากลับกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในวงการวิทยาศาสตร์สัตว์ เธอพบว่าชิมแปนซีมีอารมณ์ ความรัก ความเศร้า และแม้แต่ความรุนแรงที่คล้ายคลึงกับมนุษย์ โดยเฉพาะเหตุการณ์ “สงครามสี่ปี” ที่กลุ่มชิมแปนซี Kasakela โจมตีและทำลายกลุ่มเพื่อนบ้านอย่างเป็นระบบ ซึ่งเปลี่ยนมุมมองของ Goodall ต่อธรรมชาติของสัตว์อย่างสิ้นเชิง นอกจากงานวิจัย เธอยังเป็นนักเคลื่อนไหวด้านสิ่งแวดล้อมและสิทธิสัตว์ โดยก่อตั้ง Jane Goodall Institute ในปี 1977 และโครงการ Roots & Shoots เพื่อส่งเสริมเยาวชนในกว่า 130 ประเทศให้ร่วมอนุรักษ์โลก เธอได้รับรางวัลระดับโลกมากมาย รวมถึงเหรียญ Presidential Medal of Freedom จากสหรัฐฯ และตำแหน่ง Messenger of Peace จากสหประชาชาติ https://www.latimes.com/obituaries/story/2025-10-01/jane-goodall-chimpanzees-dead

⌨️ “Welder Keyboard — คีย์บอร์ดจอสัมผัสพับได้ที่อาจแทนที่แล็ปท็อป สำหรับสายสร้างสรรค์ที่ต้องการพื้นที่ทำงานแบบไฮบริด” ในยุคที่การทำงานแบบมัลติทาสก์กลายเป็นเรื่องปกติ และอุปกรณ์พกพาต้องตอบโจทย์ทั้งความคล่องตัวและประสิทธิภาพ Welder Keyboard ได้เปิดตัวในฐานะ “คีย์บอร์ดกลไกพับได้พร้อมจอสัมผัส” ที่อาจกลายเป็นอุปกรณ์เสริมที่เปลี่ยนวิธีทำงานของผู้ใช้ไปโดยสิ้นเชิง Welder มาพร้อมแป้นพิมพ์กลไกแบบ 84 ปุ่มที่รองรับการเปลี่ยนสวิตช์ได้ (hot-swappable) และใช้ keycap แบบ PBT เพื่อความทนทานและสัมผัสที่ดีขึ้น ด้านบนของคีย์บอร์ดคือหน้าจอสัมผัสขนาด 12.8 นิ้ว ความละเอียด 1920 x 720 พิกเซล เป็น IPS panel ที่รองรับการสัมผัสแบบ 10 จุด พร้อมความสว่าง 300 cd/m² และมุมมอง 89 องศาทุกด้าน จุดเด่นคือการออกแบบให้พับได้ 180 องศา พร้อมโครงสร้างอลูมิเนียม CNC ที่แข็งแรงและน้ำหนักประมาณ 1.5 กก. แม้จะดูหนัก แต่เมื่อเทียบกับการได้ทั้งคีย์บอร์ดกลไก จอสัมผัส และฮับเชื่อมต่อในเครื่องเดียว ถือว่าเป็นการแลกเปลี่ยนที่คุ้มค่า Welder รองรับการเชื่อมต่อผ่าน USB-C สองช่อง และ USB-A หนึ่งช่อง ใช้งานได้กับ Windows, macOS, Linux และ Android โดยสามารถใช้เป็นจอที่สองสำหรับโน้ตบุ๊ก หรือแปลงสมาร์ทโฟน USB-C ให้กลายเป็นเวิร์กสเตชันขนาดย่อมได้ทันที นอกจากนี้ยังมีโหมดไฟ RGB ถึง 108 แบบที่เปลี่ยนได้ด้วยปุ่มลัดโดยไม่ต้องลงซอฟต์แวร์เสริม เหมาะกับทั้งสายเกมเมอร์และสายงานสร้างสรรค์ที่ต้องการบรรยากาศเฉพาะตัว แม้จะดูเหมือน “แล็ปท็อปปลอม” แต่ Welder ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วใน Kickstarter โดยระดมทุนได้เกินเป้าหมายถึง 13 เท่าในเวลาไม่กี่วัน ซึ่งสะท้อนถึงความต้องการของผู้ใช้ที่มองหาอุปกรณ์ไฮบริดที่ตอบโจทย์การทำงานยุคใหม่ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Welder Keyboard เป็นคีย์บอร์ดกลไกพับได้พร้อมจอสัมผัสขนาด 12.8 นิ้ว ➡️ หน้าจอ IPS ความละเอียด 1920 x 720 รองรับสัมผัส 10 จุด และมีมุมมอง 89 องศาทุกด้าน ➡️ รองรับการเปลี่ยนสวิตช์และใช้ keycap แบบ PBT เพื่อความทนทาน ➡️ พับได้ 180 องศา พร้อมโครงสร้างอลูมิเนียม CNC น้ำหนักประมาณ 1.5 กก. ➡️ รองรับการเชื่อมต่อผ่าน USB-C x2 และ USB-A x1 สำหรับพลังงาน ข้อมูล และภาพเสียง ➡️ ใช้งานได้กับ Windows, macOS, Linux และ Android ➡️ ใช้เป็นจอที่สอง หรือแปลงสมาร์ทโฟนให้เป็นเวิร์กสเตชันได้ทันที ➡️ มีโหมดไฟ RGB 108 แบบ เปลี่ยนได้ด้วยปุ่มลัดโดยไม่ต้องลงซอฟต์แวร์ ➡️ ระดมทุนใน Kickstarter ได้เกินเป้าหมายถึง 13 เท่า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Welder สามารถใช้จอสัมผัสเป็นแผงควบคุม Photoshop, timeline ตัดต่อ หรือหน้าต่างแชต ➡️ การออกแบบให้พับได้ช่วยให้พกพาเหมือนแล็ปท็อป แต่ใช้งานได้หลากหลายกว่า ➡️ จอสัมผัสแบบ laminated glass ช่วยลดแสงสะท้อนและเพิ่มความคมชัด ➡️ RGB lighting มีโหมดตอบสนองต่อการพิมพ์ เช่น reactive touch และ breathing effect ➡️ ใช้ได้กับสมาร์ทโฟน USB-C ที่รองรับ DisplayPort Alt Mode เช่น Samsung Galaxy และ Pixel https://www.techradar.com/pro/i-think-i-found-the-perfect-fake-laptop-for-my-projects-i-only-need-to-find-a-mouse-with-a-built-in-pc

🛡️ “รีเซ็ตระบบความปลอดภัยองค์กร — บทเรียนจาก Marriott และแนวทางใหม่สำหรับ CISO ยุค AI” หลังจากเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นกับ Marriott ซึ่งส่งผลกระทบต่อข้อมูลส่วนตัวของแขกกว่า 344 ล้านรายตั้งแต่ปี 2014 จนถึง 2020 หน่วยงาน FTC ของสหรัฐฯ ได้ออกคำสั่งให้บริษัทปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยใหม่ทั้งหมด โดยเน้นการควบคุมสิทธิ์เข้าถึง การตรวจสอบผู้ให้บริการ และการทดสอบระบบอย่างต่อเนื่อง บทเรียนสำคัญคือ: อย่ารอให้เกิดเหตุการณ์ร้ายแรงหรือคำสั่งจากภาครัฐก่อนจะปรับปรุงระบบความปลอดภัย เพราะความเสียหายที่เกิดขึ้นอาจเกินเยียวยา ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยแนะนำว่า CISO ควรตั้งคำถามง่าย ๆ ว่า “ระบบความปลอดภัยของเรามีประสิทธิภาพจริงหรือไม่” และคำตอบที่ว่า “ยังไม่เคยโดนเจาะ” ไม่ใช่คำตอบที่ดีพอ สัญญาณเตือนล่วงหน้าที่ควรจับตา ได้แก่ การโจมตีที่สำเร็จมากขึ้น, ความเหนื่อยล้าจากเครื่องมือที่มากเกินไป, ความล้มเหลวด้านกฎระเบียบ และความรู้สึกในองค์กรว่าทีมความปลอดภัยเป็น “ตัวขัดขวาง” มากกว่าพันธมิตร เมื่อองค์กรต้องเปลี่ยน CISO หลังเหตุการณ์ร้ายแรง สิ่งสำคัญคือการฟื้นฟูความไว้วางใจ การรีวิวระบบแบบครบวงจรโดยบุคคลที่สาม และการประเมินว่าผู้นำระดับสูงเคยสนับสนุนทีมความปลอดภัยจริงหรือไม่ เพราะปัญหาอาจไม่ได้อยู่ที่คน แต่ที่วัฒนธรรมองค์กร CISO ใหม่ควรเริ่มต้นด้วยการ “ฟัง” — ไม่ใช่แค่ทีมความปลอดภัย แต่รวมถึง IT, ฝ่ายพัฒนา, และผู้บริหาร เพื่อเข้าใจว่าปัญหาอยู่ตรงไหน และจะสร้างความร่วมมือได้อย่างไร จากนั้นจึงค่อยหาชัยชนะเล็ก ๆ ที่เห็นผลเร็ว เพื่อสร้างแรงผลักดันให้การเปลี่ยนแปลงใหญ่เกิดขึ้นได้จริง การปรับโครงสร้างควรทำเป็นระยะ เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก โดยเฉพาะเมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น การใช้เครื่องมือที่เหมาะสม การลดจำนวนเครื่องมือที่ซ้ำซ้อน และการลงทุนในทีมงานที่มีความสามารถในการปรับตัว คือหัวใจของระบบความปลอดภัยที่ยั่งยืน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Marriott ถูก FTC สั่งปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยหลังข้อมูลรั่วไหลหลายครั้ง ➡️ ข้อมูลส่วนตัวของแขกกว่า 344 ล้านรายถูกเปิดเผยระหว่างปี 2014–2020 ➡️ การรอให้เกิดเหตุการณ์หรือคำสั่งจากภาครัฐก่อนปรับปรุงระบบเป็นความเสี่ยงสูง ➡️ สัญญาณเตือนล่วงหน้าคือการโจมตีที่เพิ่มขึ้น, ความเหนื่อยล้าจากเครื่องมือ, และความรู้สึกว่า “ความปลอดภัยคืออุปสรรค” ➡️ CISO ใหม่ควรรีวิวระบบแบบครบวงจร และประเมินการสนับสนุนจากผู้บริหาร ➡️ การฟังทีมงานทุกฝ่ายช่วยสร้างความไว้วางใจและเปิดเผยปัญหาเชิงระบบ ➡️ ควรเริ่มจากชัยชนะเล็ก ๆ ที่เห็นผลเร็วเพื่อสร้างแรงผลักดัน ➡️ การปรับโครงสร้างควรทำเป็นระยะตามการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ➡️ การลดจำนวนเครื่องมือและใช้ AI อย่างเหมาะสมช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ การลงทุนในทีมงานและการฝึกอบรมคือหัวใจของระบบที่ปรับตัวได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ FTC สั่งให้ Marriott ลบข้อมูลส่วนตัวที่ไม่จำเป็น และปรับปรุงระบบรีวิวบัญชีลูกค้า ➡️ การใช้ AI ในระบบความปลอดภัยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 10 เท่า ➡️ Soft skills เช่น การเจรจาและการสร้างความร่วมมือ เป็นทักษะสำคัญของ CISO ยุคใหม่ ➡️ การจ้างคนจากหลากหลายพื้นหลัง เช่น startup หรือภาครัฐ ช่วยเพิ่มมุมมองใหม่ ➡️ การใช้ cloud-native infrastructure และการ outsource บางส่วนช่วยลดภาระทีมงาน https://www.csoonline.com/article/4063708/how-to-restructure-a-security-program.html

🚀 “Chrysalis: ยานอวกาศยาว 36 ไมล์ที่จะพามนุษย์สู่ดาวอื่น — แต่ไม่มีวันกลับบ้าน” ลองจินตนาการถึงการเดินทางที่ไม่มีวันย้อนกลับ — นั่นคือแนวคิดของ “Chrysalis” ยานอวกาศขนาดมหึมายาว 36 ไมล์ที่ออกแบบมาเพื่อพามนุษย์ 2,400 คนเดินทางข้ามจักรวาลไปยังดาว Proxima Centauri b ซึ่งอยู่ห่างจากโลกถึง 4.25 ปีแสง หรือประมาณ 25 ล้านล้านไมล์ Chrysalis ไม่ใช่แค่ยานอวกาศ แต่เป็น “เมืองลอยฟ้า” ที่มีโครงสร้างแบบ nested layers คล้ายตุ๊กตารัสเซีย โดยแต่ละชั้นมีหน้าที่เฉพาะ — ชั้นในสุดเป็นฟาร์มและระบบชีวภาพจำลองของโลก เช่น ป่าร้อนและป่าเย็น ถัดออกมาเป็นพื้นที่สาธารณะ เช่น สวน ห้องสมุด และบ้านที่พิมพ์ด้วย 3D ส่วนชั้นนอกสุดเป็นโกดังเก็บทรัพยากรและอุปกรณ์ ซึ่งอาจควบคุมโดยหุ่นยนต์ทั้งหมด เพื่อแก้ปัญหาการไม่มีแรงโน้มถ่วง ยานจะหมุนช้า ๆ เพื่อสร้างแรงโน้มถ่วงเทียม และมี “Cosmos Dome” เป็นจุดชมวิวจักรวาลในสภาพไร้น้ำหนัก การเดินทางจะกินเวลาราว 400 ปี — หมายความว่าผู้โดยสารรุ่นแรกจะไม่มีวันเห็นจุดหมายปลายทาง ลูกหลานของพวกเขาจะเกิด เติบโต และตายบนยานนี้ โดยมีระบบการจัดการประชากรอย่างเข้มงวด เช่น จำกัดช่วงอายุในการมีบุตรไว้ที่ 28–31 ปี และอนุญาตให้มีลูกได้ไม่เกินสองคน เพื่อเตรียมความพร้อม ทีมออกแบบเสนอให้ผู้โดยสารรุ่นแรกใช้ชีวิตในแอนตาร์กติกาเป็นเวลา 70–80 ปี เพื่อฝึกความอดทนต่อสภาพแวดล้อมที่โดดเดี่ยวและรุนแรง ก่อนขึ้นยานจริง แม้ Chrysalis จะยังเป็นแนวคิดในโครงการประกวด Project Hyperion แต่ก็ถือเป็นแบบจำลองที่จริงจังที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดยใช้เทคโนโลยีที่ใกล้ความเป็นจริง เช่น nuclear fusion drive, ระบบ AI ร่วมบริหาร และโครงสร้างแบบ closed-loop ecosystem ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Chrysalis เป็นยานอวกาศแนวคิดที่ยาว 36 ไมล์ ออกแบบเพื่อเดินทางไปยัง Proxima Centauri b ➡️ รองรับผู้โดยสารได้ถึง 2,400 คน บนการเดินทางที่กินเวลาราว 400 ปี ➡️ โครงสร้างแบบ concentric layers มีฟาร์ม, พื้นที่สาธารณะ, ที่อยู่อาศัย, อุตสาหกรรม และโกดัง ➡️ ใช้การหมุนเพื่อสร้างแรงโน้มถ่วงเทียม และมี Cosmos Dome เป็นจุดชมวิวจักรวาล ➡️ ระบบประชากรจำกัดช่วงอายุในการมีบุตร และจำนวนลูกต่อคน ➡️ เตรียมผู้โดยสารรุ่นแรกด้วยการใช้ชีวิตในแอนตาร์กติกา 70–80 ปี ➡️ ใช้ nuclear fusion drive เป็นแหล่งพลังงานและแรงขับเคลื่อน ➡️ มีระบบบริหารร่วมระหว่างมนุษย์และ AI เพื่อรักษาเสถียรภาพทางสังคม ➡️ เป็นแนวคิดที่ชนะการประกวด Project Hyperion Design Competition ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Proxima Centauri b เป็นดาวเคราะห์ที่อาจมีสภาพเหมาะสมต่อการอยู่อาศัย ➡️ Nuclear fusion drive ยังอยู่ในขั้นทดลอง เช่น Direct Fusion Drive ที่ใช้ helium-3 และ deuterium ➡️ การสร้างยานขนาด 2.4 พันล้านตันต้องใช้จุดสมดุลแรงโน้มถ่วงระหว่างโลกกับดวงจันทร์ ➡️ การใช้ชีวิตแบบ multigenerational บนยานต้องมีระบบการศึกษาและสังคมที่ยั่งยืน ➡️ โครงการนี้ช่วยเปิดมุมมองใหม่ในการออกแบบระบบปิดสำหรับการอยู่รอดในสภาพแวดล้อมสุดขั้ว https://www.slashgear.com/1979060/chrysalis-spacecraft-concept-details/

🎮 “Splash Damage หลุดจากเงา Tencent — สตูดิโอเกมเก๋าอังกฤษเปลี่ยนมือสู่กลุ่มทุนเอกชน หลังยกเลิกโปรเจกต์ Transformers” Splash Damage สตูดิโอเกมจากอังกฤษที่อยู่เบื้องหลังผลงานดังอย่าง Gears 5, Batman: Arkham Origins และ Brink ได้ประกาศแยกตัวออกจาก Tencent อย่างเป็นทางการ โดยเปลี่ยนมือไปอยู่ภายใต้การดูแลของกลุ่มนักลงทุนเอกชน ซึ่งยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมในขณะนี้ การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากโปรเจกต์เกม Transformers: Reactive ถูกยกเลิกในปี 2024 ซึ่งส่งผลให้เกิดการปลดพนักงานจำนวนหนึ่งในทีม Splash Damage โดยทางสตูดิโอระบุว่า “การต้องบอกลาเพื่อนร่วมงานเป็นเรื่องเจ็บปวดที่สุด” และยืนยันว่าจะดูแลทั้งผู้ที่อยู่และผู้ที่จากไปอย่างเต็มที่ แม้จะยังไม่มีการยืนยันว่าการยกเลิกโปรเจกต์ Transformers เป็นสาเหตุหลักของการแยกตัวจาก Tencent แต่หลายฝ่ายคาดว่าอาจมีความเกี่ยวข้อง โดยเฉพาะเมื่อ Hasbro ซึ่งเป็นเจ้าของลิขสิทธิ์ Transformers ก็มีบทบาทในการตัดสินใจครั้งนั้น Splash Damage ก่อตั้งขึ้นในปี 2001 และมีประสบการณ์ในวงการเกมมากกว่า 20 ปี การที่สตูดิโอยังสามารถดำเนินกิจการต่อไปได้แม้จะเปลี่ยนมือ ถือเป็นข่าวดีในยุคที่สตูดิโอเกมเก่าแก่หลายแห่งต้องปิดตัวลง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Splash Damage แยกตัวจาก Tencent และถูกซื้อโดยกลุ่มทุนเอกชน ➡️ ไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมจากทางสตูดิโอในขณะนี้ ➡️ การเปลี่ยนมือเกิดขึ้นหลังโปรเจกต์ Transformers: Reactive ถูกยกเลิก ➡️ การยกเลิกโปรเจกต์ส่งผลให้มีการปลดพนักงานในทีม ➡️ สตูดิโอยืนยันว่าจะดูแลทั้งผู้ที่อยู่และผู้ที่จากไปอย่างเต็มที่ ➡️ Splash Damage มีผลงานเด่น เช่น Gears 5, Brink, Batman: Arkham Origins ➡️ ก่อตั้งในปี 2001 และมีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในวงการเกม ➡️ การเปลี่ยนมือครั้งนี้ไม่ใช่การปิดกิจการ แต่เป็นการปรับโครงสร้างใหม่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Splash Damage เคยถูก Leyou Technologies ซื้อกิจการในปี 2016 ก่อนที่ Tencent จะเข้ามาเป็นเจ้าของผ่านการซื้อ Leyou ➡️ สตูดิโอมีชื่อเสียงด้านเกมยิงมุมมองบุคคลที่หนึ่ง และการร่วมพัฒนาเกมกับค่ายใหญ่ ➡️ การเปลี่ยนมือไปสู่กลุ่มทุนเอกชนอาจเปิดโอกาสให้สตูดิโอมีอิสระในการพัฒนาเกมมากขึ้น ➡️ ตลาดเกมในอังกฤษยังคงมีศักยภาพสูง โดยเฉพาะในกลุ่มเกม AAA และเกมออนไลน์ ➡️ การยกเลิกโปรเจกต์ Transformers อาจเกี่ยวข้องกับการปรับกลยุทธ์ของ Hasbro ในการจัดการลิขสิทธิ์เกม https://wccftech.com/developer-splash-damage-no-longer-owned-by-tencent-acquired-by-private-equity-investors/

ฟิทช์ เรทติ้งส์ ปรับลดมุมมองความน่าเชื่อถือของไทย จาก Stable เป็น Negative แต่คนโกงอย่าง วรภัค ที่มานั่งคุมการคลังดียังแถว่าเป็นเพราะเรื่องหนี้สาธารณะ, ความไม่แน่นอนทางการเมือง และเศรษฐกิจไทยโตต่ำ #คิงส์โพธิ์แดง

🔁 “Markov Chains: ต้นกำเนิดของโมเดลภาษา — เมื่อความน่าจะเป็นกลายเป็นเครื่องมือสร้างภาษา” ในบทความที่เขียนโดย Elijah Potter นักเรียนมัธยมปลายผู้หลงใหลในคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม ได้ย้อนกลับไปสำรวจรากฐานของโมเดลภาษา (Language Models) ผ่านมุมมองของ Markov Chains ซึ่งเป็นระบบทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการคาดการณ์เหตุการณ์แบบสุ่ม โดยอิงจากสถานะก่อนหน้าเพียงหนึ่งขั้นตอน Potter เริ่มต้นด้วยการเล่าประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับวงจรความรู้สึกต่อ AI ตั้งแต่ความตื่นเต้น ความผิดหวัง ความสับสน จนถึงความเบื่อหน่าย และนำไปสู่ความตั้งใจที่จะ “กลับไปสู่รากฐาน” ด้วยการศึกษาระบบที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังอย่าง Markov Chains เขาอธิบายหลักการของ Markov Chains ผ่านตัวอย่างของ Alice ที่อยู่ระหว่างร้านขายของชำและท้องฟ้าจำลอง โดยใช้ตารางความน่าจะเป็นในการคาดการณ์การเคลื่อนที่ของเธอในแต่ละชั่วโมง ซึ่งสามารถแปลงเป็น matrix และ vector เพื่อคำนวณสถานะในอนาคตได้อย่างแม่นยำ จากนั้น Potter นำแนวคิดนี้มาประยุกต์ใช้กับการสร้างระบบ autocomplete โดยใช้ภาษา Rust และ WebAssembly ในการสร้าง transition matrix จากข้อความตัวอย่าง แล้วใช้ matrix multiplication เพื่อคาดการณ์คำถัดไปที่มีความเป็นไปได้สูงที่สุด เขายังพูดถึงข้อจำกัดของ Markov Chains ในการสร้างข้อความแบบต่อเนื่อง เพราะระบบจะมีแนวโน้มเข้าสู่ “steady state” หรือสถานะคงที่เมื่อรันไปนาน ๆ ทำให้ข้อความที่สร้างออกมาดูซ้ำซากและคาดเดาได้ง่าย จึงเสนอวิธีการสุ่มแบบใหม่โดยใช้ matrix R ที่มีค่าบนเส้นทแยงมุมเป็นตัวเลขสุ่ม เพื่อเพิ่มความหลากหลายในการเลือกคำ บทความนี้ไม่เพียงแต่เป็นการสาธิตเชิงเทคนิค แต่ยังสะท้อนถึงความพยายามในการเข้าใจโมเดลภาษาอย่างลึกซึ้ง โดยไม่พึ่งพา “เวทมนตร์ของ AI” ที่หลายคนรู้สึกว่าเข้าใจยากและควบคุมไม่ได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ Elijah Potter ใช้ Markov Chains เพื่อสร้างระบบ autocomplete ด้วย Rust และ WebAssembly ➡️ อธิบายหลักการผ่านตัวอย่าง Alice ที่เคลื่อนที่ระหว่างสถานที่ด้วยความน่าจะเป็น ➡️ ใช้ matrix และ vector ในการคำนวณสถานะในอนาคต ➡️ สร้าง transition matrix จากข้อความตัวอย่างเพื่อคาดการณ์คำถัดไป ➡️ ระบบสามารถเลือกคำถัดไปโดยใช้ matrix multiplication ➡️ เสนอวิธีสุ่มคำถัดไปโดยใช้ matrix R เพื่อหลีกเลี่ยงการเข้าสู่ steady state ➡️ บทความสะท้อนความตั้งใจในการเข้าใจโมเดลภาษาอย่างโปร่งใสและควบคุมได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Markov Chains ถูกคิดค้นโดย Andrey Markov ในศตวรรษที่ 20 เพื่อศึกษาลำดับเหตุการณ์แบบสุ่ม ➡️ โมเดลภาษาในยุคแรก เช่น Shannon’s bigram model ก็ใช้แนวคิดคล้าย Markov ➡️ โมเดล GPT และ Transformer ใช้บริบทหลายคำ ไม่ใช่แค่คำก่อนหน้าเดียวแบบ Markov ➡️ Steady state ใน Markov Chains คือสถานะที่ความน่าจะเป็นไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อรันไปนาน ๆ ➡️ การใช้ matrix multiplication ในการคำนวณความน่าจะเป็นเป็นพื้นฐานของหลายระบบ AI https://elijahpotter.dev/articles/markov_chains_are_the_original_language_models

🧩 “Terence Tao กับแนวคิดสังคมมนุษย์ 4 ระดับ — เมื่อคณิตศาสตร์กลายเป็นเครื่องมือเข้าใจโลก ไม่ใช่แค่ตัวเลข” Terence Tao นักคณิตศาสตร์ระดับโลก ได้โพสต์ข้อคิดเห็นเชิงปรัชญาและสังคมบน Mathstodon ซึ่งสะท้อนมุมมองของเขาต่อโครงสร้างสังคมมนุษย์ในยุคปัจจุบัน โดยแบ่งออกเป็น 4 ระดับ ได้แก่: 1️⃣ มนุษย์แต่ละคน 2️⃣ กลุ่มเล็กที่จัดตั้งขึ้น (เช่น ครอบครัว เพื่อน กลุ่มอาสาสมัคร หรือชุมชนออนไลน์ขนาดเล็ก) 3️⃣ กลุ่มใหญ่ที่จัดตั้งขึ้น (เช่น รัฐบาล บริษัทข้ามชาติ หรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย) 4️⃣ ระบบซับซ้อนระดับโลก (เช่น เศรษฐกิจโลก วัฒนธรรมไวรัล หรือสภาพภูมิอากาศ) Tao ชี้ว่าในยุคดิจิทัล กลุ่มใหญ่ได้รับพลังเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจากเทคโนโลยีและระบบแรงจูงใจ ขณะที่กลุ่มเล็กกลับถูกลดบทบาทลงอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้มนุษย์แต่ละคนรู้สึกโดดเดี่ยว ไร้อิทธิพล และขาดความเชื่อมโยงกับระบบที่ใหญ่ขึ้น เขาเปรียบเทียบว่าองค์กรขนาดใหญ่ให้ “อาหารแปรรูปทางสังคม” ที่ดูเหมือนตอบสนองความต้องการ แต่ขาดความลึกซึ้งและความจริงใจเหมือนกลุ่มเล็กที่มีความสัมพันธ์ใกล้ชิด เช่นเดียวกับอาหารขยะที่ให้พลังงานแต่ไม่ให้สารอาหาร Tao เสนอว่าควรให้ความสำคัญกับกลุ่มเล็กที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น โครงการคณิตศาสตร์แบบ crowdsourced ที่เขาเห็นในช่วงหลัง ซึ่งแม้จะไม่มีผลตอบแทนทางเศรษฐกิจโดยตรง แต่ให้คุณค่าทางจิตใจ ความรู้สึกมีส่วนร่วม และเป็นช่องทางเชื่อมโยงกับระบบใหญ่ได้อย่างมีความหมาย ✅ ข้อมูลสำคัญจากโพสต์ของ Terence Tao ➡️ Tao แบ่งโครงสร้างสังคมมนุษย์ออกเป็น 4 ระดับ: บุคคล, กลุ่มเล็ก, กลุ่มใหญ่, และระบบซับซ้อน ➡️ กลุ่มใหญ่ได้รับพลังจากเทคโนโลยีและระบบแรงจูงใจในยุคใหม่ ➡️ กลุ่มเล็กถูกลดบทบาทลง ส่งผลให้บุคคลรู้สึกโดดเดี่ยวและขาดอิทธิพล ➡️ องค์กรใหญ่ให้ “อาหารแปรรูปทางสังคม” ที่ขาดความจริงใจ ➡️ กลุ่มเล็กมีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงและให้คุณค่าทางจิตใจ ➡️ Tao เห็นโครงการคณิตศาสตร์แบบ crowdsourced เป็นตัวอย่างของกลุ่มเล็กที่มีพลัง ➡️ เสนอให้สนับสนุนกลุ่มเล็กที่เกิดขึ้นใหม่เพื่อเชื่อมโยงกับระบบใหญ่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โครงการ Polymath ที่ Tao เคยร่วมก่อตั้ง เป็นตัวอย่างของการทำงานร่วมกันในกลุ่มเล็ก ➡️ Proof assistant อย่าง Lean ช่วยให้คนทั่วไปสามารถร่วมในโครงการคณิตศาสตร์ได้ ➡️ กลุ่มเล็กมีขนาดต่ำกว่า “Dunbar’s number” ซึ่งเป็นจำนวนคนที่มนุษย์สามารถรักษาความสัมพันธ์ได้อย่างมีคุณภาพ ➡️ การรวมกลุ่มเล็กสามารถสร้างแรงผลักดันทางสังคม เช่น การเคลื่อนไหวทางการเมืองหรือวัฒนธรรม ➡️ การใช้ AI และแพลตฟอร์มออนไลน์สามารถช่วยฟื้นฟูบทบาทของกลุ่มเล็กได้ หากออกแบบอย่างมีจริยธรรม https://mathstodon.xyz/@tao/115259943398316677

🧭 “Zen Browser 1.16b อัปเดตใหม่ เพิ่ม Command Bar และฟีเจอร์ Productivity — เบราว์เซอร์สายมินิมอลที่ไม่หยุดพัฒนา” Zen Browser ซึ่งเป็นเบราว์เซอร์ที่พัฒนาต่อยอดจาก Firefox และได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ที่ต้องการความเรียบง่ายและเน้นการทำงาน ได้ปล่อยอัปเดตเวอร์ชัน 1.16b โดยมีการเปลี่ยนฐานจาก Firefox 142 เป็น Firefox 143 พร้อมเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ที่เน้นการควบคุมผ่านคีย์บอร์ดและการจัดการแท็บอย่างมีประสิทธิภาพ ฟีเจอร์เด่นของเวอร์ชันนี้คือ “Command Bar” ซึ่งคล้ายกับ Command Palette ที่ผู้ใช้สามารถพิมพ์คำสั่งลงในช่อง URL เพื่อเรียกใช้งานฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น เปิดแท็บใหม่, สลับโหมด Compact, เปิดส่วนขยาย, แบ่งหน้าจอแบบ Split View หรือปักหมุดแท็บ โดยไม่ต้องใช้เมาส์เลย Split View ก็ได้รับการปรับปรุงเช่นกัน โดยเพิ่มคีย์ลัดใหม่ (cmd+alt+=) สำหรับแบ่งหน้าจอ พร้อมปรับปรุง UI ให้ใช้งานง่ายขึ้น และเพิ่มความลื่นไหลในการลากวางแท็บเพื่อสร้างมุมมองแบบหลายหน้าต่าง นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงด้านประสิทธิภาพและการแสดงผล เช่น การเปลี่ยนโหมด Compact แบบนุ่มนวลเมื่อสลับพื้นที่, การปรับปรุงการเลื่อนในหน้าต่าง Glance ให้ลื่นขึ้น และการออกแบบช่อง URL ใหม่ให้แสดงผลได้ชัดเจนและใช้งานง่ายขึ้น Zen Browser ยังคงรักษาคำมั่นในการเป็นเบราว์เซอร์ที่เน้น productivity และ UI ที่ปรับแต่งได้ โดยเปิดรับการมีส่วนร่วมจากผู้ใช้ในการพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Zen Browser 1.16b ➡️ เพิ่ม Command Bar สำหรับพิมพ์คำสั่งตรงในช่อง URL เช่น toggle compact mode, เปิดแท็บ, เปิด extension ➡️ รองรับการเปิดส่วนขยายด้วยการพิมพ์ชื่อในช่อง URL โดยตรง ➡️ เพิ่มคีย์ลัดใหม่ (cmd+alt+=) สำหรับสร้าง Split View ➡️ ปรับปรุง UI ของ Split View ให้ใช้งานง่ายขึ้นและลากวางแท็บได้ลื่นขึ้น ➡️ ปรับปรุงการเปลี่ยนโหมด Compact ให้เปลี่ยนแบบนุ่มนวลเมื่อสลับพื้นที่ ➡️ ปรับปรุงการเลื่อนในหน้าต่าง Glance ให้ลื่นและเร็วขึ้น ➡️ ออกแบบช่อง URL ใหม่ให้ใช้งานง่ายและแสดงผลได้ชัดเจน ➡️ ปรับปรุงคีย์ลัดบน macOS ให้ใช้สัญลักษณ์ระบบแบบ native ➡️ ปรับปรุงการลากเพื่อแบ่งหน้าจอให้ลื่นขึ้นและแม่นยำ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Split View รองรับการแบ่งหน้าจอได้สูงสุด 4 แท็บพร้อมกัน ➡️ ผู้ใช้สามารถปรับ layout ของ Split View เป็นแนวนอน แนวตั้ง หรือแบบ grid ได้ ➡️ Zen Browser ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ Linux และผู้ที่เลิกใช้เบราว์เซอร์แบบ Chromium ➡️ Command Bar ช่วยให้ผู้ใช้ที่เน้นคีย์บอร์ดสามารถทำงานได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องใช้เมาส์ ➡️ Zen Browser เปิดให้ผู้ใช้เสนอฟีเจอร์ใหม่ผ่าน GitHub และ Reddit https://www.techpowerup.com/341237/zen-browser-1-16b-adds-command-bar-and-updates-to-firefox-143

🧩 “เมื่อมือใหม่อ่าน Tutorial จากนักพัฒนา — ความจริงที่นักเขียนโค้ดควรรู้ก่อนสอนคนอื่น” บล็อกโพสต์จาก Annie Mueller ได้เปิดเผยมุมมองที่น่าสนใจและจริงใจจากผู้ใช้ที่ไม่ใช่นักพัฒนา แต่พยายามทำตาม tutorial ที่นักพัฒนาเขียนไว้ โดยเนื้อหานี้ไม่ได้เน้นเทคนิค แต่สะท้อนถึงช่องว่างระหว่าง “คนเขียน” กับ “คนอ่าน” ที่มักถูกมองข้าม Annie เล่าประสบการณ์การอ่าน tutorial ที่เต็มไปด้วยศัพท์เฉพาะ เช่น “Hoobijag”, “jabbernocks”, “Snarfus”, “chronostatiomatrix” ซึ่งแม้จะเป็นการล้อเลียน แต่สะท้อนความรู้สึกของมือใหม่ที่ต้องเผชิญกับคำศัพท์ที่ไม่เข้าใจ และขั้นตอนที่ดูเหมือนง่ายสำหรับนักพัฒนา แต่กลับใช้เวลาเป็นชั่วโมงสำหรับผู้เริ่มต้น เธอพยายามทำตามขั้นตอนที่ดูเหมือนจะ “ตรงไปตรงมา” เช่น การเปิด terminal แล้วพิมพ์คำสั่งที่ดูเหมือนหลุดมาจากโลกไซไฟ และการตามหาไฟล์ในโฟลเดอร์ที่ชื่อว่า “library/library/library/liiiiiibrarrrary” ซึ่งเป็นการเสียดสีถึงความซับซ้อนของโครงสร้างไฟล์ในระบบจริง แม้จะงงและเกือบถอดใจ แต่ Annie ก็ยังพยายามต่อจนถึงขั้นตอนสุดท้ายที่เรียกว่า “Boop!” ซึ่งเป็นจุดที่ทุกอย่างเริ่มทำงานได้จริง และเธอรู้สึกถึงความสำเร็จ แม้จะไม่เข้าใจทั้งหมดก็ตาม บทความนี้จึงเป็นเสียงสะท้อนถึงนักพัฒนาทุกคนว่า การเขียน tutorial ไม่ใช่แค่การสื่อสารขั้นตอน แต่คือการเข้าใจผู้อ่านที่อาจไม่มีพื้นฐานเลย และการใส่ใจในรายละเอียดเล็ก ๆ เช่น คำอธิบายที่ชัดเจน โครงสร้างที่เป็นมิตร และการลดศัพท์เฉพาะ อาจเป็นสิ่งที่ทำให้คนหนึ่งคน “ไม่ถอดใจ” และเดินต่อในเส้นทางการเรียนรู้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ ผู้เขียนเป็นมือใหม่ที่พยายามทำตาม tutorial จากนักพัฒนา ➡️ เนื้อหาสะท้อนถึงความยากในการเข้าใจคำศัพท์และขั้นตอนที่ดูง่ายแต่ซับซ้อน ➡️ ตัวอย่างเช่นการพิมพ์คำสั่งใน terminal และการตามหาไฟล์ในโฟลเดอร์ลึก ➡️ จุด “Boop!” คือช่วงที่ระบบเริ่มทำงานได้จริง และผู้เขียนรู้สึกถึงความสำเร็จ ✅ มุมมองที่นักพัฒนาควรรับรู้ ➡️ Tutorial ที่ดีควรเขียนโดยคำนึงถึงผู้อ่านที่ไม่มีพื้นฐาน ➡️ การใช้ศัพท์เฉพาะมากเกินไปอาจทำให้ผู้อ่านสับสนและถอดใจ ➡️ การอธิบายขั้นตอนอย่างละเอียดและเป็นมิตรช่วยให้มือใหม่เรียนรู้ได้ดีขึ้น ➡️ การใส่ความเข้าใจและความเห็นใจในเนื้อหาเป็นสิ่งสำคัญ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ หลายโครงการโอเพ่นซอร์สเริ่มมีแนวทาง “Beginner First” ในการเขียนเอกสาร ➡️ การใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจริงช่วยให้ tutorial เข้าถึงง่ายขึ้น ➡️ Stack Overflow และ GitHub Discussions เป็นแหล่งช่วยเหลือที่มือใหม่ใช้บ่อย ➡️ การเรียนรู้ผ่านความผิดพลาดเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนา แต่ควรมีคำแนะนำที่ชัดเจน https://anniemueller.com/posts/how-i-a-non-developer-read-the-tutorial-you-a-developer-wrote-for-me-a-beginner

📰 AI เปลี่ยนเกมการจ้างงานสายไซเบอร์ระดับเริ่มต้น — เมื่อ “ทักษะมนุษย์” กลายเป็นสิ่งที่ AI แทนไม่ได้ ในปี 2025 โลกไซเบอร์กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในด้านการจ้างงาน โดยเฉพาะตำแหน่งระดับเริ่มต้น (entry-level) ที่เคยเน้นทักษะเทคนิค เช่น cloud security หรือ data protection กลับถูกแทนที่ด้วยความสำคัญของ “ทักษะมนุษย์” เช่น การคิดวิเคราะห์ การแก้ปัญหา และการสื่อสารข้ามทีม รายงานจาก ISC2 ที่สำรวจผู้จัดการฝ่ายจ้างงานกว่า 900 คนทั่วโลก พบว่า AI เข้ามารับหน้าที่ตรวจจับภัยคุกคามและวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ทำให้บริษัทต่าง ๆ หันมาให้ความสำคัญกับทักษะที่ AI ไม่สามารถเลียนแบบได้ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ การทำงานร่วมกับทีมกฎหมาย การตลาด และ HR ผู้เชี่ยวชาญยังชี้ว่า การพึ่งพาใบประกาศนียบัตรหรือวุฒิการศึกษามากเกินไป กลายเป็นอุปสรรคต่อการจ้างงาน เพราะผู้มีประสบการณ์จริงกลับถูกมองข้าม หากไม่มี “ใบรับรองที่ถูกต้อง” ขณะที่ผู้มีความสามารถจากสายอาชีพอื่น เช่น เกมเมอร์ นักสร้างสรรค์ หรือผู้มีความคิดลึกซึ้งในชุมชนออนไลน์ กลับมีศักยภาพสูงในการเป็นนักไซเบอร์ AI ยังส่งผลให้บทบาทของ SOC Analyst ระดับ 1 ถูกลดความสำคัญลง เพราะระบบสามารถจัดการงานตรวจสอบเบื้องต้นได้เอง ทำให้ตำแหน่งใหม่ต้องเน้นการให้คำปรึกษา การวางกลยุทธ์ และการสื่อสารกับผู้บริหารมากขึ้น องค์กรที่ปรับตัวได้ดี เช่น e2e-assure และ Bridewell เริ่มเปิดรับบุคลากรจากกลุ่ม neurodiverse และผู้เปลี่ยนอาชีพ โดยเน้นการฝึกอบรมผ่านเวิร์กช็อปและความร่วมมือกับมหาวิทยาลัย รวมถึงกลุ่มสนับสนุนทหารผ่านศึกและผู้หญิงในสายไซเบอร์ ✅ AI เปลี่ยนแนวทางการจ้างงานในสายไซเบอร์ระดับเริ่มต้น ➡️ ทักษะมนุษย์ เช่น การแก้ปัญหาและการสื่อสาร มีความสำคัญมากขึ้น ➡️ ทักษะเทคนิคพื้นฐานถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ ✅ รายงานจาก ISC2 ยืนยันแนวโน้มนี้ ➡️ สำรวจผู้จัดการจ้างงานจาก 6 ประเทศ ➡️ พบว่าทักษะวิเคราะห์และ teamwork สำคัญกว่าใบประกาศ ✅ องค์กรเริ่มเปิดรับบุคลากรจากสายอาชีพหลากหลาย ➡️ เช่น neurodiverse, ทหารผ่านศึก, ผู้เปลี่ยนอาชีพ ➡️ ใช้เวิร์กช็อปและความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยในการฝึกอบรม ✅ SOC Analyst ระดับ 1 อาจถูกแทนที่โดย AI ➡️ งานตรวจสอบเบื้องต้นถูกจัดการโดยระบบอัตโนมัติ ➡️ บทบาทใหม่เน้นการให้คำปรึกษาและการสื่อสารกับผู้บริหาร ✅ การพึ่งพาใบประกาศมากเกินไปเป็นอุปสรรค ➡️ ผู้มีประสบการณ์จริงถูกมองข้ามหากไม่มี “ใบรับรองที่ถูกต้อง” ➡️ อุตสาหกรรมควรเปิดรับผู้มีความสามารถจากชุมชนออนไลน์ ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการปรับตัวขององค์กร ⛔ หากยังเน้นวุฒิการศึกษาและใบประกาศ อาจพลาดคนเก่ง ⛔ การลดตำแหน่งระดับเริ่มต้นอาจทำให้ขาดแคลนบุคลากรในระยะยาว ⛔ การใช้ AI โดยไม่มีการฝึกอบรมพนักงาน อาจสร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ⛔ การไม่เปิดรับความหลากหลาย อาจทำให้องค์กรขาดมุมมองใหม่ ๆ https://www.csoonline.com/article/4058190/ai-is-altering-entry-level-cyber-hiring-and-the-nature-of-the-skills-gap.html

📰 Palo Alto Networks ยอมรับช่องโหว่ใหญ่ของ SWG — เมื่อมัลแวร์แอบประกอบตัวในเบราว์เซอร์ หลังจาก SquareX เปิดเผยเทคนิคการโจมตีแบบ “Last Mile Reassembly” ที่ DEF CON 32 เมื่อปีที่ผ่านมา ในที่สุด Palo Alto Networks ก็ออกมายอมรับอย่างเป็นทางการว่า Secure Web Gateways (SWGs) ไม่สามารถป้องกันการโจมตีประเภทนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยถือเป็นครั้งแรกที่ผู้ให้บริการ SASE/SSE รายใหญ่ยอมรับข้อจำกัดเชิงโครงสร้างของระบบรักษาความปลอดภัยแบบพร็อกซี Last Mile Reassembly คือเทคนิคที่แฮกเกอร์ใช้แบ่งมัลแวร์ออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ ส่งผ่านพร็อกซีโดยไม่ถูกตรวจจับ แล้วนำมาประกอบใหม่ภายในเบราว์เซอร์ของเหยื่อ ทำให้ระบบ SWG ที่ตรวจสอบเฉพาะระดับเครือข่ายไม่สามารถมองเห็นภัยคุกคามได้เลย SquareX ยังเผยว่าแฮกเกอร์สามารถใช้ช่องทางสื่อสารแบบ binary เช่น WebRTC, gRPC และ WebSockets ซึ่ง SWG ไม่สามารถตรวจสอบได้ เพื่อส่งข้อมูลหรือมัลแวร์ผ่านไปอย่างไร้รอยต่อ โดยมีเทคนิคมากกว่า 20 แบบที่สามารถหลบเลี่ยงการตรวจจับได้ทั้งหมด นอกจากนี้ SquareX ยังขยายผลการวิจัยไปสู่ “Data Splicing Attacks” ซึ่งเป็นการลักลอบขโมยข้อมูลสำคัญผ่านการ copy-paste หรือแชร์ไฟล์แบบ peer-to-peer โดยไม่ถูกตรวจจับจากระบบ DLP ทั้งฝั่ง endpoint และ cloud Palo Alto Networks ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Prisma Browser เพื่อรับมือกับการโจมตีที่เกิดขึ้นในเบราว์เซอร์โดยตรง พร้อมยอมรับว่า “เบราว์เซอร์กำลังกลายเป็นระบบปฏิบัติการใหม่ขององค์กร” และการรักษาความปลอดภัยในระดับเบราว์เซอร์ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็น ✅ SquareX เปิดเผยเทคนิค Last Mile Reassembly ที่ DEF CON 32 ➡️ เป็นการแบ่งมัลแวร์เป็นชิ้นเล็ก ๆ แล้วประกอบใหม่ในเบราว์เซอร์ ➡️ หลบเลี่ยงการตรวจจับจาก SWG ได้อย่างสมบูรณ์ ✅ Palo Alto Networks ยอมรับข้อจำกัดของ SWG ➡️ SWG ไม่สามารถป้องกันการโจมตีที่เกิดขึ้นภายในเบราว์เซอร์ ➡️ ถือเป็นการเปลี่ยนมุมมองครั้งใหญ่ในวงการไซเบอร์ ✅ ช่องทาง binary เช่น WebRTC, gRPC, WebSockets ถูกใช้ในการโจมตี ➡️ เป็นช่องทางที่ SWG ไม่สามารถตรวจสอบได้ ➡️ หลายผู้ให้บริการแนะนำให้ปิดช่องทางเหล่านี้ ✅ SquareX ขยายผลสู่ Data Splicing Attacks ➡️ ใช้เทคนิคคล้ายกันในการขโมยข้อมูลสำคัญ ➡️ ลัดผ่านระบบ DLP ทั้งฝั่ง endpoint และ cloud ✅ Prisma Browser ของ Palo Alto Networks เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ ➡️ ตรวจจับและป้องกันมัลแวร์ที่ประกอบตัวในเบราว์เซอร์ ➡️ ยอมรับว่าเบราว์เซอร์คือจุดเริ่มต้นของการโจมตีในยุคใหม่ ✅ SquareX เปิดตัวคู่มือ Browser Security Field Manual ➡️ ร่วมเขียนกับ CISO จากองค์กรใหญ่ เช่น Campbell’s และ Arista ➡️ ใช้เป็นแนวทางปฏิบัติสำหรับนักไซเบอร์ทั่วโลก https://hackread.com/palo-alto-networks-acknowledges-squarex-research-on-limitations-of-swgs-against-last-mile-reassembly-attacks/

📰 Agentic AI กับภารกิจ Red Teaming ยุคใหม่ — เมื่อ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่กลายเป็น “ผู้เล่น” ที่ต้องถูกทดสอบ ในยุคที่ AI ไม่ได้เป็นแค่โมเดลที่ตอบคำถาม แต่กลายเป็น “ตัวแทนอัตโนมัติ” หรือ Agentic AI ที่สามารถตัดสินใจ ทำงาน และสื่อสารกับระบบอื่นได้เอง ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยก็เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล เพราะ AI เหล่านี้ไม่เพียงแต่ตอบสนองตามคำสั่ง แต่ยังสามารถ “คิดต่อยอด” และ “เชื่อมโยง” กับระบบอื่นได้โดยไม่มีผู้ใช้ควบคุมโดยตรง Cloud Security Alliance (CSA) ได้ออกคู่มือ Agentic AI Red Teaming Guide เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถทดสอบความปลอดภัยของระบบ AI แบบใหม่ได้อย่างเป็นระบบ โดยเน้นการจำลองการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น การแทรกคำสั่งแฝง (prompt injection), การเปลี่ยนเป้าหมายของ agent, การข้ามระบบควบคุมสิทธิ์ และการใช้หลาย agent ร่วมกันเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ หนึ่งในเทคนิคที่ถูกพูดถึงมากคือ EchoLeak ซึ่งเป็นการแอบขโมยข้อมูลผ่านคำสั่งที่ดูเหมือนไม่มีพิษภัย แต่สามารถหลอกให้ agent ทำงานผิดจากที่ตั้งใจไว้ เช่น การแอบฝังมัลแวร์ในคำสั่งที่ถูกเข้ารหัสด้วย base64 หรือใช้ภาษากฎหมายเพื่อหลบการตรวจสอบ OWASP และ GitHub ก็ได้ร่วมกันจัดทำรายการ “Top 10 ความเสี่ยงของ Agentic AI” ซึ่งรวมถึงการแทรกแซงหน่วยความจำ, การปลอมเป้าหมาย, การโจมตีแบบ time-based และการใช้ช่องทางลับในการส่งข้อมูลออกจากระบบ นักวิจัยยังพบว่า แม้จะมีการป้องกันไว้ดีเพียงใด แต่การโจมตีแบบ prompt injection ก็ยังสามารถทะลุผ่านได้ในบางกรณี โดยมีการทดลองกว่า 2 ล้านครั้ง พบว่ามีการโจมตีสำเร็จถึง 60,000 ครั้ง ซึ่งแสดงให้เห็นว่า agentic AI ยังมีช่องโหว่ที่ต้องจัดการอย่างจริงจัง 🧠 5 ขั้นตอนสำหรับการทำ Agentic AI Red Teaming ✅ 1️⃣ ✅ เปลี่ยนมุมมองการป้องกันใหม่ ➡️ ต้องมอง Agentic AI ไม่ใช่แค่ “เครื่องมือ” แต่เป็น “ผู้เล่น” ที่มีพฤติกรรมซับซ้อน ➡️ ใช้ AI agent ทำงานซ้ำ ๆ ที่น่าเบื่อ แล้วให้มนุษย์เน้นโจมตีเชิงสร้างสรรค์ ➡️ ทดสอบจากมุมมองผู้ใช้จริง เช่น ความเข้าใจผิด ความไว้ใจเกินเหตุ หรือการหาทางลัดหลบระบบป้องกัน ⛔ หากยังใช้วิธีคิดแบบเดิม จะมองไม่เห็นช่องโหว่ที่เกิดจากพฤติกรรมของผู้ใช้และ agent ✅ 2️⃣ ✅ รู้จักและทดสอบ “Guardrails” และระบบกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง ➡️ ต้องรู้ว่า guardrails อยู่ตรงไหน เช่น ใน cloud, workflow หรือในตัว agent ➡️ ทดสอบก่อนนำ agent เข้าสู่ production และต้องมีระบบสังเกตการณ์ที่ดี ⛔ หากไม่รู้ว่า guardrails อยู่ตรงไหน อาจเปิดช่องให้ agent ถูกเปลี่ยนเป้าหมายหรือหลบเลี่ยงการควบคุม ✅ 3️⃣ ✅ ขยายฐานทีม Red Team ให้หลากหลาย ➡️ ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคเสมอไป ➡️ คนที่เข้าใจภาษา เช่น นักเรียนสายมนุษย์ศาสตร์ ก็สามารถทดสอบ prompt injection ได้ ⛔ หากจำกัดทีมไว้เฉพาะสายเทคนิค อาจพลาดมุมมองการโจมตีที่ใช้ภาษาหรือพฤติกรรมผู้ใช้ ✅ 4️⃣ ✅ ขยายขอบเขตการมองหาโซลูชัน ➡️ Agentic AI ไม่ทำงานตามลำดับเวลาแบบเดิมอีกต่อไป ➡️ ต้องมองระบบเป็นภาพรวม ไม่ใช่แค่จุดใดจุดหนึ่ง ➡️ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ร่วมตัดสินใจ และอาจกลายเป็น “คู่แข่ง” ได้ ⛔ หากยังมองว่า AI เป็นแค่เครื่องมือ จะพลาดการตรวจจับพฤติกรรมที่เกิดจากการตัดสินใจของ agent ✅ 5️⃣ ✅ ใช้เครื่องมือและเทคนิคล่าสุดในการทดสอบ ➡️ มีเครื่องมือใหม่มากมาย เช่น AgentDojo, SPLX Agentic Radar, HuggingFace Fujitsu benchmark ➡️ Microsoft, Salesforce, Crowdstrike และ HiddenLayer ก็มีระบบ red teaming สำหรับ agent โดยเฉพาะ ➡️ ควรทดสอบตั้งแต่ช่วงพัฒนาโมเดล, พัฒนาแอป, ไปจนถึงก่อนปล่อยใช้งานจริง ⛔ หากไม่ใช้เครื่องมือที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับ agentic AI จะไม่สามารถจำลองการโจมตีที่ซับซ้อนได้ https://www.csoonline.com/article/4055224/5-steps-for-deploying-agentic-ai-red-teaming.html

🌟 “Looking Glass เปิดตัวจอ Hololuminescent Display — เปลี่ยนวิดีโอธรรมดาให้กลายเป็นภาพโฮโลแกรม 3D แบบไร้แว่น” หลังจากคร่ำหวอดในวงการจอภาพโฮโลกราฟิกมานานกว่า 10 ปี บริษัท Looking Glass ได้เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดในชื่อ “Hololuminescent Display” หรือ HLD ซึ่งเป็นจอภาพที่สามารถแสดงผลวิดีโอธรรมดาให้กลายเป็นภาพสามมิติแบบโฮโลแกรม โดยไม่ต้องใช้แว่นตา, eye tracking หรือซอฟต์แวร์ 3D เฉพาะทางใด ๆ HLD ถูกออกแบบมาให้บางเพียง 1 นิ้ว รองรับความละเอียดสูงสุดถึง 4K และสามารถติดตั้งได้ในพื้นที่ทั่วไป เช่น ร้านค้า, เวทีแสดงสินค้า, หรือป้ายดิจิทัล โดยไม่ต้องปรับโครงสร้างระบบเดิม จุดเด่นคือสามารถใช้งานร่วมกับ workflow มาตรฐาน เช่น Adobe Premiere, After Effects, Unity และ Unreal ได้ทันที เทคโนโลยีนี้ใช้การผสาน “holographic volume” เข้าไปใน optical stack ของจอ LCD หรือ OLED ทำให้ภาพที่แสดงออกมามีมิติและความลึกแบบโฮโลแกรมจริง ๆ โดยไม่ต้องสร้างโมเดล 3D ล่วงหน้า เหมาะสำหรับการนำเสนอสินค้า, ตัวละคร, หรือประสบการณ์แบบอินเทอร์แอคทีฟในพื้นที่สาธารณะ Looking Glass วางแผนเปิดตัวจอ HLD ขนาด 16 นิ้ว (FHD) ในไตรมาส 4 ปีนี้ โดยเริ่มต้นที่ราคา $1,500 ส่วนรุ่น 27 นิ้วแบบ 4K จะวางจำหน่ายในเดือนพฤศจิกายน–ธันวาคม และรุ่นใหญ่ 86 นิ้วจะตามมาในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 แม้จะเป็นเทคโนโลยีใหม่ แต่ HLD ไม่ได้มาแทนที่จอ Light Field Display (LFD) เดิมของบริษัท ซึ่งยังคงมีจำหน่ายสำหรับงานวิจัย, การแพทย์, และการออกแบบ 3D ที่ต้องการความแม่นยำสูง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Looking Glass เปิดตัวจอ Hololuminescent Display (HLD) ที่แสดงภาพโฮโลแกรม 3D โดยไม่ต้องใช้แว่น ➡️ จอบางเพียง 1 นิ้ว รองรับความละเอียดสูงสุด 4K และติดตั้งได้ในพื้นที่ทั่วไป ➡️ ใช้ workflow มาตรฐาน เช่น Adobe Premiere, After Effects, Unity และ Unreal ➡️ ใช้เทคโนโลยี hybrid ที่ผสาน holographic volume เข้ากับ optical stack ของจอ LCD/OLED ✅ รุ่นและกำหนดการวางจำหน่าย ➡️ รุ่น 16 นิ้ว (FHD) เริ่มต้นที่ $1,500 วางจำหน่ายใน Q4 ปี 2025 ➡️ รุ่น 27 นิ้ว (4K) วางจำหน่ายในเดือนพฤศจิกายน–ธันวาคม 2025 ➡️ รุ่น 86 นิ้ว (4K) วางจำหน่ายในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ➡️ จอ LFD เดิมยังคงมีจำหน่ายสำหรับงานวิจัยและอุตสาหกรรมเฉพาะทาง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HLD เหมาะสำหรับการตลาด, ป้ายดิจิทัล, และการแสดงสินค้าในพื้นที่สาธารณะ ➡️ ไม่ต้องใช้ eye tracking หรือซอฟต์แวร์ 3D เฉพาะทาง ทำให้ใช้งานได้ง่าย ➡️ สามารถแสดงผลกับผู้ชมหลายคนพร้อมกัน โดยไม่จำกัดมุมมอง ➡️ เทคโนโลยีนี้ช่วยลดต้นทุนการพัฒนาเนื้อหา 3D และเพิ่มความสามารถในการขยายระบบ https://www.tomshardware.com/monitors/looking-glass-demos-hololuminescent-display-monitors-sizes-range-from-16-to-85-inches-starting-at-usd1-500

🤖 “AI ในศูนย์รักษาความปลอดภัยองค์กร: ผู้ช่วยอัจฉริยะหรือแค่เสียงรบกวน? — เมื่อ CISO ต้องเผชิญความจริงของการใช้งานจริง” ในปี 2025 การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในระบบรักษาความปลอดภัยองค์กร (Security Operations Center – SOC) กลายเป็นประเด็นหลักของผู้บริหารด้านความปลอดภัยข้อมูล (CISO) ทั่วโลก หลายองค์กรหวังว่า AI จะเป็นตัวพลิกเกมในการรับมือภัยคุกคามไซเบอร์ที่ซับซ้อนและรวดเร็วขึ้น แต่เมื่อเริ่มใช้งานจริง กลับพบว่าความหวังนั้นต้องผ่านบทเรียนมากมายก่อนจะได้ผลลัพธ์ที่แท้จริง Myke Lyons จากบริษัท Cribl ชี้ว่า AI และระบบอัตโนมัติช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองเหตุการณ์ได้จริง แต่ต้องอาศัยการจัดการข้อมูลอย่างมีโครงสร้าง โดยเฉพาะ telemetry ที่มีความสำคัญสูง เช่น log การยืนยันตัวตนและการเข้าใช้งานแอปพลิเคชัน ซึ่งต้องถูกส่งไปยังระบบที่มีความมั่นใจสูงเพื่อการตรวจจับแบบเรียลไทม์ ส่วนข้อมูลรองลงมาถูกเก็บไว้ใน data lake เพื่อใช้วิเคราะห์ย้อนหลังและลดต้นทุน Erin Rogers จาก BOK Financial เสริมว่า AI แบบ “agentic” ซึ่งสามารถตัดสินใจและปรับตัวได้เอง กำลังช่วยให้ระบบตรวจจับภัยคุกคามสามารถตอบสนองได้รวดเร็วขึ้น เช่น การป้องกันการโจมตีแบบ Business Email Compromise แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องรอมนุษย์เข้ามาแทรกแซง แต่ไม่ใช่ทุกคนที่เห็นด้วย Shaila Rana จาก IEEE เตือนว่า AI ยังไม่แม่นยำพอ โดยอ้างผลการทดลองจาก Microsoft Research ที่พบว่า AI ตรวจจับมัลแวร์ได้เพียง 26% ภายใต้เงื่อนไขที่ยากที่สุด แม้จะมีความแม่นยำถึง 89% ในสถานการณ์ทั่วไปก็ตาม ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้เกิดความมั่นใจเกินจริงและลดการเฝ้าระวังที่จำเป็น Anar Israfilov จาก Cyberoon Enterprise ย้ำว่า AI ต้องมีการควบคุมและตรวจสอบจากมนุษย์เสมอ เพราะหากไม่มีการตั้งค่าข้อมูลที่เหมาะสม ระบบอาจสร้าง “ghost alert” หรือการแจ้งเตือนผิดพลาดจำนวนมาก ทำให้ทีมงานเสียเวลาไล่ตามสิ่งที่ไม่มีอยู่จริง Denida Grow จาก LeMareschal ก็เห็นด้วยว่า AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ได้ โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้บริบท เช่น การตอบสนองเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับกฎหมายท้องถิ่น หรือความเสี่ยงเฉพาะขององค์กร ซึ่ง AI ยังไม่สามารถเข้าใจได้ลึกพอ Jonathan Garini จาก fifthelement.ai สรุปว่า AI ควรถูกใช้เพื่อช่วยลดภาระงานซ้ำซาก เช่น การวิเคราะห์ log หรือการกรอง alert เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญมีเวลามากขึ้นในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และการผสาน AI เข้ากับความรู้ภายในองค์กร เช่น ประวัติภัยคุกคามและ workflow ที่มีอยู่ จะช่วยให้ระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ AI ถูกนำมาใช้ใน SOC เพื่อเพิ่มความเร็วและลดภาระงานของนักวิเคราะห์ ➡️ ระบบ agentic AI สามารถตัดสินใจและปรับตัวได้เองในบางกรณี เช่น การป้องกันอีเมลหลอกลวง ➡️ การจัดการ telemetry อย่างมีโครงสร้างช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับ ➡️ AI ช่วยลดเวลาในการตอบสนองเหตุการณ์และลดต้นทุนในการดำเนินงาน ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ต้องมีการควบคุมและตรวจสอบจากมนุษย์เพื่อหลีกเลี่ยง ghost alert ➡️ AI ยังไม่สามารถเข้าใจบริบทเฉพาะ เช่น กฎหมายท้องถิ่นหรือความเสี่ยงเฉพาะองค์กร ➡️ การผสาน AI กับความรู้ภายในองค์กรช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ AI เหมาะกับงานซ้ำซาก เช่น การกรอง alert และการวิเคราะห์ log ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cisco และ Splunk เปิดตัว SOC รุ่นใหม่ที่ใช้ agentic AI เพื่อรวมการตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคาม ➡️ SANS Institute พบว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังใช้ AI ในระดับสนับสนุน ไม่ใช่การตัดสินใจอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ➡️ ปัญหาหลักของ AI ในความปลอดภัยคือ false positive และการขาดบริบท ➡️ การใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบต้องมี “guardrails” เช่น rule-based automation เพื่อควบคุมพฤติกรรมของระบบ https://www.csoonline.com/article/4054301/cisos-grapple-with-the-realities-of-applying-ai-to-security-functions.html

🐢 “คิดช้าไม่ใช่ข้อเสีย — เมื่อการประมวลผลช้ากลายเป็นจุดแข็งของนักวิทยาศาสตร์สายลึก” บทความจาก Casual Physics Enjoyer ได้เปิดเผยมุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับ “คนคิดช้า” หรือผู้ที่มี processing time ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย โดยผู้เขียนซึ่งเป็นนักวิจัยสายฟิสิกส์เชิงทฤษฎี ยอมรับว่าเขาไม่ใช่คนหัวไว ไม่เก่งตอบคำถามเร็ว ไม่คล่องแคล่วในบทสนทนา และมักรู้สึกด้อยเมื่ออยู่ในสภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยคนคิดเร็ว เช่น ห้องแล็บหรือวงสนทนาในงานวิจัย แต่แทนที่จะพยายามเปลี่ยนตัวเองให้คิดเร็วขึ้น เขาเลือกที่จะ “โอบรับ” สไตล์การคิดของตัวเอง และพบว่ามันมีข้อดีที่ไม่คาดคิด เช่น การคิดเชิงกลยุทธ์ การทำงานที่ต้องใช้ความอดทน และการเขียนที่ต้องใช้เวลาเรียบเรียงอย่างละเอียด ซึ่งเหมาะกับงานวิจัยระยะยาวและการพัฒนาไอเดียที่ซับซ้อน เขายกตัวอย่างจากชีวิตจริง เช่น การเล่นวอลเลย์บอลที่ต้องตัดสินใจเร็วซึ่งเขาทำได้ไม่ดี หรือการสอบสัมภาษณ์ที่ต้องตอบคำถามเร็ว ๆ ซึ่งเขาต้องฝึกหนักล่วงหน้าเพื่อให้ผ่านได้ แต่เมื่อกลับสู่สภาวะปกติ เขาก็กลับไปเป็นคนคิดช้าเหมือนเดิม สิ่งที่เปลี่ยนความคิดของเขาคือการสังเกตว่า คนคิดเร็วและคนคิดช้าในแวดวงเดียวกันมีระดับความสำเร็จใกล้เคียงกัน และคนคิดช้ามักมี “กลไกชดเชย” เช่น การวางแผนล่วงหน้า การเขียนเพื่อสื่อสารแทนการพูด และการใช้เวลาไตร่ตรองอย่างลึกซึ้ง ซึ่งกลายเป็นจุดแข็งในงานวิจัยที่ต้องการความละเอียดและความอดทน เขายังอ้างถึง Katalin Karikó ผู้พัฒนา mRNA vaccine ว่าเป็นตัวอย่างของนักวิทยาศาสตร์ที่ใช้ความคิดแบบช้าและเป็นระบบในการทำงาน และพบว่าการคิดช้าอาจเหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำมากกว่าความเร็ว ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ ผู้เขียนยอมรับว่าตนมี processing time ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย — ไม่ใช่คนหัวไว ➡️ เคยรู้สึกด้อยเมื่ออยู่ในแวดวงที่เต็มไปด้วยคนคิดเร็ว เช่น ห้องแล็บหรือวงวิจัย ➡️ เลือกโอบรับสไตล์การคิดของตัวเองแทนการฝืนเปลี่ยน ➡️ พบว่าการคิดช้าเหมาะกับงานที่ต้องใช้ความอดทน เช่น วิจัย ฟิสิกส์ทฤษฎี และการเขียน ✅ ตัวอย่างการชดเชยและข้อดีของการคิดช้า ➡️ ใช้การเขียนแทนการพูดเพื่อสื่อสารความคิดอย่างมีโครงสร้าง ➡️ ใช้เวลาไตร่ตรองไอเดียอย่างลึกซึ้ง — เหมาะกับงานวิจัยระยะยาว ➡️ เลือกงานที่ไม่ต้องตัดสินใจเร็ว เช่น ปั่นจักรยาน วิ่ง หรือทำงานเดี่ยว ➡️ สังเกตว่าคนคิดช้าและคนคิดเร็วมีระดับความสำเร็จใกล้เคียงกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ งานวิจัยจาก Caltech พบว่ามนุษย์ประมวลผลข้อมูลได้เพียง 10 bits/วินาที — ช้ากว่าที่คิดมาก ➡️ สมองมี “คอขวด” ทางการประมวลผล แม้รับข้อมูลจากตาและหูได้มหาศาล ➡️ การคิดช้าอาจเป็นผลจากวิวัฒนาการที่เน้นความแม่นยำมากกว่าความเร็ว ➡️ การทำงานแบบ deep work และการเขียนเชิงวิเคราะห์เหมาะกับคนคิดช้า https://chillphysicsenjoyer.substack.com/p/youre-a-slow-thinker-now-what

🌀 “ทำไมเราถึง ‘วนลูป’ ความคิดลบ — เมื่อคำพูดธรรมดาอาจกระตุ้นคำถามใหญ่ในใจ และเปลี่ยนชีวิตเราโดยไม่รู้ตัว” Gregory M. Walton นักจิตวิทยาจาก Stanford ได้เขียนบทความใน Behavioral Scientist เพื่ออธิบายปรากฏการณ์ที่หลายคนเคยเจอแต่ไม่รู้ว่ามันคืออะไร — การ “วนลูป” ความคิดลบที่เริ่มจากเหตุการณ์เล็ก ๆ แล้วขยายกลายเป็นความรู้สึกด้อยค่า ความไม่มั่นใจ และการกระทำที่ทำร้ายตัวเองโดยไม่ตั้งใจ เขายกตัวอย่างง่าย ๆ: ถ้าคุณเป็นพนักงานอาวุโสแล้วเข้าสายในการประชุม Zoom คำพูดประชดจากเพื่อนอาจฟังดูขำ ๆ แล้วก็ผ่านไป แต่ถ้าคุณเป็นพนักงานใหม่ คำพูดเดียวกันจากหัวหน้าอาจกระตุ้นคำถามในใจว่า “ฉันเหมาะกับที่นี่ไหม?” “เขาไม่ชอบฉันหรือเปล่า?” แล้วความคิดเหล่านั้นก็เริ่มหมุนวนไม่หยุด Walton เรียกกระบวนการนี้ว่า “สาม C” ของการวนลูป ได้แก่: 1️⃣Core Questions — คำถามพื้นฐานในชีวิต เช่น ฉันมีคุณค่าไหม? ฉันเป็นที่ยอมรับหรือเปล่า? 2️⃣ Construal — การตีความโลกผ่านเลนส์ของคำถามนั้น เช่น ถ้าเรากังวลว่าไม่เป็นที่ยอมรับ เราอาจมองทุกการกระทำของคนอื่นว่าเป็นการปฏิเสธ 3️⃣ Calcification — เมื่อความคิดลบฝังแน่นจากการกระทำของเราเอง เช่น เราตอบกลับข้อความด้วยความประชด แล้วคนที่ส่งมาก็เริ่มตีตัวออกห่าง Walton เสนอว่าเราสามารถ “หยุดลูป” ได้ ด้วยการเข้าใจว่าคำถามในใจเราคืออะไร และหาวิธีตอบมันอย่างมีสติ เช่น การใช้ “wise interventions” — การแทรกแซงทางจิตวิทยาเล็ก ๆ ที่มีผลระยะยาว เช่น จดหมายให้กำลังใจ, การสะท้อนความรู้สึก, หรือแม้แต่การเข้าใจว่า “ทุกคนก็เคยรู้สึกไม่เป็นที่ยอมรับ” ก็ช่วยให้เราหยุดลูปได้ ✅ กระบวนการวนลูปทางจิตใจ ➡️ เริ่มจากคำถามพื้นฐานในใจ เช่น “ฉันมีคุณค่าไหม?” “ฉันเป็นที่ยอมรับหรือเปล่า?” ➡️ เหตุการณ์เล็ก ๆ เช่นคำพูดประชด อาจกระตุ้นคำถามนั้นให้ลุกขึ้นมา ➡️ เราตีความสิ่งรอบตัวผ่านเลนส์ของคำถามนั้น — เห็นหลักฐานยืนยันความคิดลบ ➡️ เราเริ่มกระทำตามความคิดนั้น เช่น ตอบกลับประชด หรือแยกตัวออกจากคนอื่น ✅ แนวทางหยุดลูปและสร้างลูปบวก ➡️ เข้าใจว่า “core question” ของเราคืออะไร และมันกำลังทำงานอยู่หรือไม่ ➡️ ใช้ “wise interventions” เช่น การสะท้อนความรู้สึก หรือการให้ข้อมูลที่เปลี่ยนมุมมอง ➡️ ตัวอย่างเช่น จดหมายให้กำลังใจสามารถลดอัตราการกลับไปกระทำผิดของเยาวชน ➡️ การสะท้อนเรื่อง “ความเป็นส่วนหนึ่ง” ในปีแรกของมหาวิทยาลัย ส่งผลต่อความสุขและความสำเร็จในระยะยาว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ “Confirmation bias” คือแนวโน้มที่เราจะมองหาหลักฐานที่ยืนยันความเชื่อเดิม ➡️ “Tifbit” คือคำที่ Walton ใช้เรียก “tiny fact, big theory” — เหตุการณ์เล็กที่กระตุ้นความคิดใหญ่ ➡️ การเข้าใจว่าเราทุกคนมีคำถามในใจเหมือนกัน ช่วยให้เรามีเมตตาต่อตัวเองและผู้อื่น ➡️ การสร้างลูปบวกเริ่มจากการให้คำตอบที่ดีต่อคำถามในใจ — ไม่ใช่การหลีกเลี่ยง https://behavioralscientist.org/why-we-spiral/

น.ส.แพทองธาร ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี พร้อมด้วย นางสาวพินทองทา ชินวัตร คุณากรวงศ์ และ คุณหญิง พจมาน ดามาพงศ์ มารดา เข้าเยี่ยมนายทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี โดยน.ส.แพทองธาร เผย เป็นการเยี่ยมผ่านกระจก คุณพ่อตัดผมสั้นแล้ว คุณพ่อจิตใจเข้มแข็งกว่าเราอีก คุณพ่อให้กำลังใจเรา ส่วนสิ่งที่คุณพ่ออยากฝากบอกคนข้างนอกที่คอยให้กำลังใจ คือ สุขภาพแข็งแรงดี มีเรื่องของความดันบ้าง มีความเครียดเพราะต้องเข้าไปอยู่ เป็นเรื่องปกติ ขอบคุณทุกคนที่ส่งกำลังใจให้ คุณพ่อคุณแม่ไม่ได้เจอกันมา 17 ปี รอบนี้เจอผ่านกระจก ชีวิตครอบครัวเรามีหลายรสชาติ ได้เจอกันประมาณ 30 นาที ส่วนการอาจได้เป็นผู้ช่วยเจ้าพนักงานเรือนจำนั้น ก็คงมีประสบการณ์ที่สามารถแชร์ได้ ไม่ใช่เรื่องของภาษาอย่างเดียว แต่รวมถึงมุมมองต่างๆ คุณพ่ออาจชอบเป็นอาจารย์ ชอบอ่านหนังสือ

สลามเมืองไทย EP30 | มัสยิดบางอ้อ งดงามสมคำร่ำลือ มัสยิดบางอ้อ เป็นหนึ่งในมัสยิดที่มีชื่อเสียงด้านความงดงามและเอกลักษณ์ทางสถาปัตยกรรมในเขตกรุงเทพมหานคร โดดเด่นด้วยโครงสร้างที่ผสมผสานศิลปะอิสลามเข้ากับความประณีตของช่างไทยได้อย่างลงตัว ไม่เพียงเป็นสถานที่ประกอบศาสนกิจของพี่น้องมุสลิมในย่านบางอ้อเท่านั้น แต่มัสยิดแห่งนี้ยังเป็นศูนย์กลางของการเรียนรู้ การรวมตัว และการเชื่อมโยงชุมชนด้วยศรัทธา ความสงบ ความเรียบง่าย และความศรัทธาที่แทรกอยู่ในทุกองค์ประกอบของมัสยิดบางอ้อ ทำให้ที่นี่เป็นมากกว่าสถานที่ทางศาสนา แต่เป็นสัญลักษณ์ของความงดงามทั้งในด้านจิตวิญญาณและวัฒนธรรม ติดตามเรื่องราวและเบื้องหลังของมัสยิดบางอ้อ พร้อมมุมมองจากผู้ศรัทธาในพื้นที่ ที่สะท้อนคุณค่าของมัสยิดแห่งนี้อย่างลึกซึ้ง #สลามเมืองไทย #EP30 #มัสยิดบางอ้อ #มัสยิดในกรุงเทพ #มัสยิดงดงาม #ศรัทธาและสถาปัตยกรรม #MuslimCommunity #IslamicHeritage #ThaiMuslimCulture #ThaiTimes

🎙️ เรื่องเล่าจาก 9-9-6 ถึง 0-0-7: เมื่อความขยันกลายเป็นเครื่องมือกดดันมากกว่าความภาคภูมิใจ Armin Ronacher นักพัฒนาโอเพ่นซอร์สชื่อดังเขียนบทความสะท้อนถึงวัฒนธรรม “996” หรือการทำงานตั้งแต่ 9 โมงเช้าถึง 3 ทุ่ม 6 วันต่อสัปดาห์ ซึ่งเคยถูกมองว่าเป็น “สูตรลับ” ของความสำเร็จในวงการสตาร์ทอัพ โดยเฉพาะในจีน เขาเล่าว่าแม้ตัวเองจะรักการทำงานดึก รักการเขียนโค้ด และเคยทำงานจนไม่ได้นอนก่อนเที่ยงคืนเลยตลอดสัปดาห์ แต่เขาก็รักครอบครัว รักการเดินเล่น และการสนทนาอย่างลึกซึ้ง—สิ่งที่ไม่มีทางเกิดขึ้นได้ในชีวิตที่ถูกกำหนดด้วย 72 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ Ronacher เตือนว่าแม้ผู้ก่อตั้งบริษัทจะมีแรงจูงใจสูง แต่การผลักดันให้พนักงานทำงานแบบ 996 โดยไม่มีอำนาจหรือผลตอบแทนเท่ากันนั้น “ไม่รับผิดชอบ” และไม่ควรเป็นวัฒนธรรมองค์กร เขาย้ำว่า “ความเข้มข้น” ในการทำงานไม่ควรวัดจากจำนวนชั่วโมง แต่จากผลลัพธ์ที่สร้างได้ และการทำงานหนักควรเป็น “ทางเลือกส่วนตัว” ไม่ใช่ “ข้อบังคับทางวัฒนธรรม” ในขณะเดียวกัน บทวิเคราะห์จาก Forbes และ CNBC ก็ชี้ว่า 996 กำลังถูกนำมาใช้ในสหรัฐฯ โดยบางบริษัทสตาร์ทอัพในซิลิคอนวัลเลย์เริ่มใช้เป็น “ตัวกรอง” ในการคัดเลือกพนักงาน โดยถามตรง ๆ ว่า “คุณพร้อมทำงาน 996 ไหม” แม้จะถูกมองว่าเป็นกลยุทธ์เร่งการเติบโต แต่ผลกระทบกลับรุนแรง ทั้งด้านสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออกที่สูงขึ้น โดยเฉพาะในทีมเล็กที่การเสียคนหนึ่งอาจทำให้ทั้งโปรเจกต์หยุดชะงัก ในจีนเอง แม้ 996 จะเคยถูกยกย่องโดยผู้ก่อตั้งอย่าง Jack Ma ว่าเป็น “พร” แต่ตอนนี้เริ่มมีการต่อต้านมากขึ้น โดยศาลสูงสุดของจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน และนักวิชาการบางคนถึงกับเปรียบเทียบว่าเป็น “แรงงานกึ่งบังคับ” ✅ ความหมายและต้นกำเนิดของวัฒนธรรม 996 ➡️ หมายถึงการทำงาน 9am–9pm, 6 วันต่อสัปดาห์ รวม 72 ชั่วโมง ➡️ เริ่มจากวงการเทคโนโลยีในจีน เช่น Alibaba, Huawei ➡️ ถูกมองว่าเป็นสูตรเร่งการเติบโตของสตาร์ทอัพ ✅ มุมมองจาก Armin Ronacher ➡️ รักการทำงานหนัก แต่ไม่สนับสนุนการบังคับให้คนอื่นทำแบบเดียวกัน ➡️ ชี้ว่าความเข้มข้นควรวัดจากผลลัพธ์ ไม่ใช่จำนวนชั่วโมง ➡️ การทำงานหนักควรเป็นทางเลือก ไม่ใช่วัฒนธรรมองค์กร ✅ การแพร่กระจายของ 996 สู่ตะวันตก ➡️ บางบริษัทในสหรัฐฯ ใช้ 996 เป็นเกณฑ์คัดเลือกพนักงาน ➡️ มีการโฆษณาในประกาศรับสมัครว่า “ต้องตื่นเต้นกับการทำงาน 70+ ชั่วโมง” ➡️ ถูกมองว่าเป็น hustle culture ที่อาจย้อนกลับมาทำลายองค์กรเอง ✅ การต่อต้านและผลกระทบ ➡️ ศาลจีนประกาศว่า 996 ขัดต่อกฎหมายแรงงาน ➡️ นักวิชาการเปรียบเทียบว่าเป็นแรงงานกึ่งบังคับ ➡️ ส่งผลต่อสุขภาพจิต ความเหนื่อยล้า และอัตราการลาออก https://lucumr.pocoo.org/2025/9/4/996/

"Another Day In Paradise": บทเพลงที่เปลี่ยนมุมมอง 🎼 และการฝึกภาษาอังกฤษของผม 🗣️ ช่วงเวลาที่ผมได้เริ่มต้นฝึกฝนภาษาอังกฤษอย่างจริงจัง ผมได้เดินทางไปยัง World Trade Center (ปัจจุบันคือ Central World) ในกรุงเทพมหานคร 🇹🇭 เพื่อตามหาเทปคาสเซ็ตของศิลปินที่ผมชื่นชอบในตอนนั้น นั่นคือ Elton John 🎶 โดยผมมุ่งหวังที่จะนำเพลงของเขามาเป็นเครื่องมือในการฝึกฝนภาษาอังกฤษ แต่แล้วโชคชะตาก็พาให้ผมได้พบกับเทปของศิลปินคนหนึ่งที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนเลย นั่นคือ Phil Collins 🎤 และเป็นเรื่องน่าประหลาดใจที่เทปนั้นไม่ได้มีเพลงของ Elton John อยู่เลย แต่กลับเป็นบทเพลงที่ชื่อว่า "Another Day In Paradise" 🏝️ เพลงนี้ได้เปิดโลกทัศน์และมุมมองของผมไปอย่างสิ้นเชิง ผมได้ฟังเพลงนี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่าและรู้สึกประทับใจกับเนื้อหาที่ลึกซึ้ง 💔 และท่วงทำนองที่เข้าถึงจิตใจ 🎵 เนื้อเพลงพูดถึงการมองข้ามผู้คนที่ด้อยโอกาสและเป็นบทเพลงที่สะท้อนถึงปัญหาสังคมในยุค 80s 🏘️ และยังคงเป็นปัญหาที่สำคัญจนถึงปัจจุบัน โดย Phil Collins ได้ถ่ายทอดเนื้อหาของเพลงนี้ออกมาได้อย่างทรงพลังและน่าประทับใจ 💪 จนทำให้ผมอยากที่จะทำความเข้าใจเนื้อหาของเพลงให้มากยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการฝึกฝนภาษาอังกฤษของผมอย่างจริงจัง 📚 นอกจากเนื้อหาที่ลึกซึ้งแล้ว ความสำเร็จของ "Another Day In Paradise" ยังเป็นที่น่าจับตามอง 🌟 เพลงนี้ได้รับการปล่อยออกมาในปี 1989 และกลายเป็นเพลงฮิตไปทั่วโลก 🌍 ขึ้นอันดับหนึ่งในชาร์ตเพลงในหลายประเทศ 🥇 รวมถึงสหรัฐอเมริกา 🇺🇸 และสหราชอาณาจักร 🇬🇧 นอกจากนี้ เพลงนี้ยังได้รับรางวัล Grammy Award 🏆 ในสาขา "Record of the Year" ในปี 1991 ซึ่งเป็นข้อพิสูจน์ถึงความโดดเด่นและความสำเร็จของบทเพลงนี้ และเป็นที่มาของความประทับใจและแรงบันดาลใจในการฝึกภาษาอังกฤษของผม ✨ แม้ว่าในตอนแรก ผมจะตั้งใจไปหาเทปของ Elton John 💿 แต่การที่ผมได้พบกับเทปของ Phil Collins และได้ฟังเพลง "Another Day In Paradise" กลับเป็นเรื่องราวที่ดีที่สุดที่เคยเกิดขึ้น 🎉 เพราะไม่เพียงแต่ผมได้รู้จักเพลงที่ไพเราะและมีความหมายลึกซึ้ง 💖 แต่เพลงนี้ยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ผมฝึกฝนภาษาอังกฤษ 🗣️ และเปิดโลกทัศน์ในด้านดนตรีและวัฒนธรรมตะวันตกอีกด้วย 🎶 ถึงแม้เวลาจะล่วงเลยไปหลายปีแล้ว ⏳ แต่บทเพลง "Another Day In Paradise" ก็ยังคงเป็นเพลงโปรดของผมตลอดกาล ❤️ และทุกครั้งที่ได้ฟังเพลงนี้ ผมจะหวนนึกถึงวันวานที่ผมได้เดินเข้าไปในร้านเทปที่ World Trade Center 🏢 และได้พบกับบทเพลงที่เปลี่ยนมุมมองและเป็นจุดเริ่มต้นของการฝึกภาษาอังกฤษของผมไปตลอดกาล 🚀 #ลุงเล่าหลานฟัง https://youtu.be/Qt2mbGP6vFI

🎙️ เรื่องเล่าจาก Grokking: เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องมือขยายมัลแวร์โดยไม่รู้ตัว นักวิจัยจาก Guardio Labs ได้เปิดเผยเทคนิคใหม่ที่เรียกว่า “Grokking” ซึ่งเป็นการใช้ช่องโหว่ในระบบของแพลตฟอร์ม X (เดิมคือ Twitter) ร่วมกับ AI ผู้ช่วยชื่อ Grok เพื่อเผยแพร่ลิงก์อันตรายโดยหลบเลี่ยงระบบตรวจสอบของแพลตฟอร์ม วิธีการเริ่มต้นจากการโพสต์โฆษณาวิดีโอที่ดูน่าสนใจหรือมีเนื้อหายั่วยุ โดยไม่มีลิงก์ในเนื้อหาโพสต์หลัก ซึ่งช่วยให้หลบการตรวจสอบจากระบบของ X ได้ จากนั้นผู้โจมตีจะซ่อนลิงก์มัลแวร์ไว้ในช่อง “From:” metadata ซึ่งเป็นจุดที่ระบบไม่สแกน ขั้นตอนที่แยบยลที่สุดคือ การตอบกลับโพสต์นั้นโดยถาม Grok ว่า “ลิงก์ของวิดีโอนี้คืออะไร” Grok ซึ่งเป็นบัญชีระบบที่มีความน่าเชื่อถือสูง จะอ่าน metadata และตอบกลับด้วยลิงก์เต็มที่สามารถคลิกได้ทันที—กลายเป็นการ “พูดออกมา” แทนผู้โจมตี ผลคือ ลิงก์ที่ควรถูกบล็อกกลับถูกเผยแพร่โดย AI ที่ผู้ใช้เชื่อถือ และได้รับการขยายผลผ่าน SEO, การแสดงผลในฟีด และการคลิกจากผู้ใช้ที่ไม่รู้ตัว โดยบางแคมเปญมีผู้ชมมากกว่า 5 ล้านครั้ง ลิงก์เหล่านี้นำไปสู่เว็บไซต์ที่มี CAPTCHA ปลอม หรือดาวน์โหลดมัลแวร์ประเภท infostealer ที่ขโมยข้อมูลจากเครื่องของเหยื่อ โดยใช้เทคนิค smartlink monetization ผ่านเครือข่ายโฆษณาที่ไม่ปลอดภัย นักวิจัยยังพบว่าแคมเปญนี้มีความเป็นระบบสูง มีบัญชีหลายร้อยบัญชีที่โพสต์ซ้ำ ๆ จนกว่าจะถูกแบน และมีการใช้ Grok เป็น “เครื่องขยายเสียง” ของมัลแวร์อย่างต่อเนื่อง ✅ เทคนิค Grokking ที่ถูกค้นพบ ➡️ โฆษณาวิดีโอไม่มีลิงก์ในโพสต์หลักเพื่อหลบการตรวจสอบ ➡️ ซ่อนลิงก์มัลแวร์ในช่อง “From:” metadata ของวิดีโอ ➡️ ใช้ Grok ตอบกลับเพื่อเผยแพร่ลิงก์ในรูปแบบที่คลิกได้ ✅ บทบาทของ Grok ในการขยายผล ➡️ Grok เป็นบัญชีระบบที่มีความน่าเชื่อถือสูงในแพลตฟอร์ม X ➡️ การตอบกลับของ Grokช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและการมองเห็นของลิงก์ ➡️ ลิงก์ได้รับการขยายผลผ่าน SEO และการแสดงผลในฟีดของผู้ใช้ ✅ ผลกระทบและการแพร่กระจาย ➡️ ลิงก์นำไปสู่เว็บไซต์ที่มี CAPTCHA ปลอมและมัลแวร์ infostealer ➡️ ใช้เครือข่ายโฆษณาแบบ smartlink monetization ที่ไม่ปลอดภัย ➡️ บางแคมเปญมีผู้ชมมากกว่า 5 ล้านครั้ง ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ Grokกลายเป็น “megaphone” ของมัลแวร์โดยไม่ตั้งใจ ➡️ AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือสามารถถูกหลอกให้เผยแพร่ภัยคุกคาม ➡️ แนะนำให้แพลตฟอร์มสแกน metadata และเพิ่มการกรองคำตอบของ AI https://hackread.com/scammers-exploit-grok-ai-video-ad-scam-x-malware/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Inbound 2025: เมื่อ AI ไม่ได้มาแทนคน แต่มาเป็นทีมร่วมงานที่ขับเคลื่อนธุรกิจ ในงาน HubSpot Inbound 2025 ที่จัดขึ้นที่ซานฟรานซิสโก มีการเปิดตัวเครื่องมือใหม่กว่า 200 รายการที่เน้นการสร้าง “ทีมลูกผสม” ระหว่างมนุษย์กับ AI โดยมีแนวคิดหลักคือ “The Loop”—กรอบการทำงานที่ประกอบด้วย 3 ขั้นตอน: เชื่อมโยงข้อมูลทั้งหมด, สร้างทีม AI, และเปิดโอกาสให้คนทำงานได้เต็มศักยภาพ CEO Yamini Rangan ย้ำว่า organic traffic กำลังตายลง และการตลาดต้องเปลี่ยนจากการไล่ตามคลิก ไปสู่การสร้างความไว้วางใจผ่านช่องทางใหม่ เช่น podcast, newsletter และ social ที่มีความจริงใจมากกว่า HubSpot เปิดตัว Data Hub, Smart CRM ที่มี “project object” สำหรับติดตามงานแบบละเอียด และ Breeze agents ที่สามารถสร้างข้อความแบบเฉพาะบุคคลในทุกช่องทางแบบ real-time SmartBug, Wistia, AdRoll, Cvent และ Docket ต่างก็โชว์การใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในงานของตน เช่น SmartBug สร้าง AI agent สำหรับการ onboarding และ migration, Wistia ใช้ AI ในการวิเคราะห์วิดีโอ B2B, ส่วน Docket เสนอ AI concierge ที่ช่วยตอบคำถามและเปลี่ยน traffic เป็น lead Anthropic ก็เข้าร่วมงาน โดย CEO Dario Amodei พูดถึง Claude ที่เคยถูกใช้ใน ransomware โดยรัฐ แต่ตอนนี้ถูกปรับให้ปลอดภัยขึ้น พร้อมเปิดตัว Claude Code ที่หวังจะเป็น “AWS ของยุค AI” ✅ แนวคิดหลักจาก HubSpot ➡️ “The Loop” คือกรอบการทำงานใหม่: เชื่อมข้อมูล, สร้างทีม AI, เปิดศักยภาพคน ➡️ เน้น “human authenticity with AI efficiency” ➡️ เปิดตัว Data Hub, Smart CRM, Breeze agents และ NIM microservices ✅ การเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมการตลาด ➡️ Organic traffic ลดลงอย่างต่อเนื่อง ➡️ HubSpot หันไปลงทุนใน podcast, newsletter และ social เพื่อสร้าง trust ➡️ ผู้บริโภคต้องการเนื้อหาที่จริงใจมากกว่าปริมาณ ✅ ตัวอย่างการใช้งาน AI จากพันธมิตร ➡️ SmartBug สร้าง AI agent สำหรับการใช้งาน HubSpot แบบครบวงจร ➡️ Wistia ใช้ AI วิเคราะห์วิดีโอและเชื่อมต่อกับ Adobe, Salesforce, Mailchimp ➡️ AdRoll ใช้ machine learning สร้างแคมเปญโฆษณาแบบ multi-channel ➡️ Docket เสนอ AI concierge สำหรับตอบคำถามและเปลี่ยน traffic เป็น lead ➡️ Cvent ใช้ AI ค้นหาโรงแรมและจัดการอีเวนต์แบบครบวงจร ✅ มุมมองจาก Anthropic ➡️ Claude ยังไม่ฉลาดเกินมนุษย์ แต่ใกล้เคียงระดับปริญญาตรี ➡️ Claude Code ถูกวางเป็น “platform” สำหรับสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ ➡️ มีการป้องกันการใช้โมเดลในทางที่ผิด เช่น ransomware https://www.techradar.com/pro/live/hubspot-inbound-2025-all-the-news-and-announcements-as-it-happens

🎙️ เรื่องเล่าจาก 11.5 Tbps: เมื่อ DDoS ไม่ใช่แค่การโจมตี แต่คือการทดสอบโครงสร้างพื้นฐานของโลกออนไลน์ ในเดือนกันยายน 2025 Cloudflare ประกาศว่าได้ป้องกันการโจมตีแบบ DDoS (Distributed Denial-of-Service) ที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยบันทึกไว้ โดยมีความแรงถึง 11.5 Tbps และกินเวลาราว 35 วินาที แม้จะสั้น แต่ก็เพียงพอที่จะทำให้โครงสร้างพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต “สะเทือน” หากไม่มีระบบป้องกันที่แข็งแกร่ง การโจมตีครั้งนี้มาในรูปแบบ UDP flood ซึ่งเป็นการส่งข้อมูลแบบไร้การเชื่อมต่อจากอุปกรณ์ที่ถูกแฮ็ก เช่น IoT และ cloud VM จากหลายผู้ให้บริการ โดยในช่วงแรกมีการระบุว่า Google Cloud เป็นแหล่งหลักของทราฟฟิก แต่ภายหลังพบว่าเป็นการรวมกันจากหลายแหล่งที่ถูกควบคุมโดย botnet เพื่อให้เห็นภาพ—11.5 Tbps เทียบเท่ากับการสตรีมภาพยนตร์ HD หลายพันเรื่องพร้อมกัน หรือการดาวน์โหลดข้อมูลหลายสิบเทราไบต์ในเวลาไม่ถึงนาที แม้จะเป็นการโจมตีที่ใหญ่ที่สุด แต่ Cloudflare ระบุว่า “ขนาด” ไม่ใช่สิ่งสำคัญที่สุด การโจมตีที่อันตรายจริงคือแบบ multi-vector ที่มีความซับซ้อนและต่อเนื่อง ซึ่งสามารถทำให้ API ล่ม, เว็บไซต์ไม่ตอบสนอง หรือธุรกิจหยุดชะงักได้ RETN ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเครือข่ายระดับโลกเสริมว่า สิ่งที่วัดผลได้จริงคือ “ระบบยังออนไลน์อยู่หรือไม่” และพวกเขาได้เพิ่มความสามารถในการกรองข้อมูล (scrubbing capacity) มากกว่า 5000% เพื่อรับมือกับการโจมตีระดับนี้ ✅ รายละเอียดของการโจมตี ➡️ เป็น DDoS แบบ UDP flood ที่มีความแรงสูงสุด 11.5 Tbps ➡️ กินเวลาประมาณ 35 วินาทีโดยไม่มีผลกระทบต่อบริการของ Cloudflare ➡️ ทราฟฟิกมาจากอุปกรณ์ IoT และ cloud VM ที่ถูกควบคุมโดย botnet ✅ ความหมายของขนาดการโจมตี ➡️ เทียบเท่าการสตรีมภาพยนตร์ HD หลายพันเรื่องพร้อมกัน ➡️ เป็นการทดสอบความสามารถของระบบอินเทอร์เน็ตระดับโลก ➡️ Cloudflare เคยรับมือกับการโจมตี 7.3 Tbps ในเดือนมิถุนายน และ 5.6 Tbps ในปี 2024 ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ William Manzione จาก RETN ระบุว่า “ขนาดไม่ใช่ทุกอย่าง” ➡️ การโจมตีที่อันตรายคือแบบ multi-vector ที่มีความซับซ้อนและต่อเนื่อง ➡️ RETN เพิ่ม scrubbing capacity มากกว่า 5000% เพื่อรับมือกับ multi-terabit flood ✅ ประสิทธิภาพของระบบป้องกัน ➡️ Cloudflare ใช้ระบบอัตโนมัติในการตรวจจับและบล็อกการโจมตี ➡️ ไม่มีการหยุดชะงักของเว็บไซต์หรือ API ของลูกค้า ➡️ แสดงถึงความสามารถในการป้องกันแบบ real-time ที่มีประสิทธิภาพสูง https://hackread.com/cloudflare-mitigates-largest-ddos-attack-11-5-tbps/