“Microsoft Defender for Endpoint แจ้งเตือนผิดพลาดเรื่อง BIOS บนเครื่อง Dell — ผู้ดูแลระบบทั่วโลกปวดหัวกับการอัปเดตที่ไม่จำเป็น”

ในช่วงต้นเดือนตุลาคม 2025 ผู้ดูแลระบบหลายองค์กรทั่วโลกเริ่มพบปัญหาแปลกจาก Microsoft Defender for Endpoint ซึ่งแจ้งเตือนว่า BIOS บนอุปกรณ์ Dell นั้นล้าสมัยและต้องอัปเดต ทั้งที่จริงแล้วเครื่องเหล่านั้นใช้เวอร์ชันล่าสุดอยู่แล้ว

Microsoft ยืนยันว่าเป็น “บั๊กในตรรกะของโค้ด” ที่ใช้ตรวจสอบช่องโหว่บนอุปกรณ์ Dell โดยระบบดึงข้อมูล BIOS มาประเมินผิดพลาด ทำให้เกิดการแจ้งเตือนแบบ false positive ซึ่งสร้างความสับสนและภาระงานให้กับทีม IT ที่ต้องตรวจสอบทีละเครื่อง

ปัญหานี้ถูกติดตามภายใต้รหัส DZ1163521 และแม้ว่า Microsoft จะพัฒนาแพตช์แก้ไขเรียบร้อยแล้ว แต่ยังไม่ได้ปล่อยออกมาในระบบจริง ทำให้ผู้ใช้ต้องรอการอัปเดตในรอบถัดไป โดยในระหว่างนี้ ผู้ดูแลระบบต้องตรวจสอบสถานะ BIOS ด้วยตนเองเพื่อแยกแยะว่าเป็นการแจ้งเตือนผิดหรือไม่

ความผิดพลาดนี้ไม่ได้เกิดจาก BIOS ของ Dell เอง แต่เป็นข้อผิดพลาดในการประมวลผลของ Defender ซึ่งส่งผลกระทบต่อองค์กรที่ใช้ระบบ Microsoft 365 และมีการใช้งาน Defender for Endpoint ในการตรวจสอบความปลอดภัยของอุปกรณ์

นักวิเคราะห์เตือนว่า false alert แบบนี้อาจนำไปสู่ “alert fatigue” หรือภาวะที่ผู้ดูแลระบบเริ่มละเลยการแจ้งเตือนจริง เพราะถูกกระตุ้นด้วยข้อมูลผิดพลาดบ่อยครั้ง ซึ่งเป็นความเสี่ยงต่อการปล่อยให้ภัยคุกคามจริงหลุดรอดไปได้

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Microsoft Defender for Endpoint แจ้งเตือนผิดพลาดว่า BIOS บนอุปกรณ์ Dell ล้าสมัย
สาเหตุเกิดจากบั๊กในตรรกะของโค้ดที่ใช้ประเมินช่องโหว่
ปัญหานี้ถูกติดตามภายใต้รหัส DZ1163521
Microsoft พัฒนาแพตช์แก้ไขแล้ว แต่ยังไม่ได้ปล่อยใช้งานจริง
ผู้ดูแลระบบต้องตรวจสอบ BIOS ด้วยตนเองเพื่อแยกแยะ false alert
ปัญหานี้เกิดเฉพาะกับอุปกรณ์ Dell ที่ใช้ Defender for Endpoint
ไม่ใช่ช่องโหว่ใน BIOS ของ Dell แต่เป็นข้อผิดพลาดในระบบของ Microsoft
ส่งผลให้เกิดภาระงานและความสับสนในทีม IT
Microsoft Defender for Endpoint เป็นระบบ XDR ที่ใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ทั่วโลก

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
BIOS คือระบบพื้นฐานที่ควบคุมการทำงานของฮาร์ดแวร์ก่อนเข้าสู่ระบบปฏิบัติการ
การอัปเดต BIOS มีความสำคัญต่อความปลอดภัยระดับล่างของระบบ
Alert fatigue เป็นภาวะที่ผู้ดูแลระบบเริ่มละเลยการแจ้งเตือนเพราะเจอ false alert บ่อย
Defender for Endpoint ใช้ในองค์กรภาครัฐ การเงิน และสาธารณสุขอย่างแพร่หลาย
การตรวจสอบ BIOS ควรทำผ่านช่องทางของ Dell โดยตรงเพื่อความแม่นยำ

https://www.techradar.com/pro/security/microsoft-scrambles-to-fix-annoying-defender-issue-that-demands-users-update-their-devices

“Claude Sonnet 4.5 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ — โมเดล AI ที่เข้าใจโค้ดลึกที่สุด พร้อมความสามารถ reasoning ระดับมนุษย์”

Anthropic ประกาศเปิดตัว Claude Sonnet 4.5 ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ได้รับการยกย่องว่า “ดีที่สุดในโลกด้านการเขียนโค้ดและการใช้คอมพิวเตอร์” โดยไม่ใช่แค่เร็วหรือแม่นยำ แต่ยังสามารถทำงานแบบ agentic ได้อย่างเต็มรูปแบบ เช่น การวางแผนงานหลายขั้นตอน, การจัดการเครื่องมือ, และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในระดับที่มนุษย์ทำได้ยาก

Claude Sonnet 4.5 ทำคะแนนสูงสุดในหลาย benchmark เช่น SWE-bench Verified (82.0%), OSWorld (61.4%) และ AIME 2025 ซึ่งแสดงถึงความสามารถในการ reasoning, คณิตศาสตร์ และการใช้เครื่องมือจริงในโลกการทำงาน โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้ความคิดต่อเนื่องยาวนานกว่า 30 ชั่วโมง

ในด้านการใช้งานจริง Claude Sonnet 4.5 ถูกนำไปใช้ในหลายองค์กร เช่น Canva, GitHub Copilot, Figma, และ CoCounsel โดยช่วยลดเวลาในการพัฒนา, วิเคราะห์ข้อมูลทางกฎหมาย, และสร้างต้นแบบดีไซน์ได้เร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

นอกจากนี้ยังมีการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Claude Code เช่น ระบบ checkpoint, VS Code extension, context editor, และ Claude Agent SDK ที่เปิดให้ผู้พัฒนาสร้าง agent ของตัวเองได้ โดยใช้โครงสร้างเดียวกับที่ Claude ใช้ในการจัดการหน่วยความจำและการทำงานแบบ sub-agent

ด้านความปลอดภัย Claude Sonnet 4.5 ได้รับการฝึกด้วยแนวทาง AI Safety Level 3 พร้อมระบบ classifier ที่ตรวจจับคำสั่งอันตราย เช่น CBRN (เคมี ชีวภาพ นิวเคลียร์) และมีการลด false positive ลงถึง 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Claude Sonnet 4.5 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ พร้อมใช้งานผ่าน API และแอปของ Claude
เป็นโมเดลที่ดีที่สุดในโลกด้านการเขียนโค้ด, การใช้คอมพิวเตอร์ และ reasoning
ทำคะแนนสูงสุดใน SWE-bench Verified (82.0%) และ OSWorld (61.4%)
สามารถทำงานต่อเนื่องได้มากกว่า 30 ชั่วโมงในงานที่ซับซ้อน
ถูกนำไปใช้งานจริงในองค์กรใหญ่ เช่น Canva, GitHub, Figma, CoCounsel
Claude Code เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น checkpoint, VS Code extension, context editor
Claude Agent SDK เปิดให้ผู้พัฒนาสร้าง agent แบบเดียวกับ Claude ได้
Claude Sonnet 4.5 ใช้ระบบ AI Safety Level 3 พร้อม classifier ป้องกันคำสั่งอันตราย

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Claude Sonnet 4.5 ใช้แนวคิด Constitutional AI และ extended thinking เพื่อ reasoning ที่แม่นยำ
Claude Agent SDK รองรับการจัดการ sub-agent และการทำงานแบบ parallel tool execution
SWE-bench Verified เป็น benchmark ที่วัดความสามารถในการแก้ปัญหาซอฟต์แวร์จริง
OSWorld เป็น benchmark ที่วัดการใช้คอมพิวเตอร์ในสถานการณ์จริง เช่น การกรอกฟอร์มหรือจัดการไฟล์
Claude Sonnet 4.5 มี context window สูงถึง 200K tokens และรองรับการคิดแบบ interleaved

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5

“Oktane 2025: เมื่อ AI กลายเป็นผู้ใช้ — Okta และ Auth0 เปิดตัวระบบรักษาความปลอดภัยสำหรับ Agentic AI แบบครบวงจร”

ในงาน Oktane 2025 ที่ลาสเวกัส Okta และ Auth0 ได้เปิดตัวชุดเครื่องมือใหม่สำหรับการรักษาความปลอดภัยของ AI agents ซึ่งเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อรองรับยุคใหม่ของ “Agentic AI” — ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เองโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์ตลอดเวลา

Todd McKinnon ซีอีโอของ Okta เปิดเวทีด้วยแนวคิด “ถ้าคุณจะทำ AI ให้ถูก คุณต้องทำ Identity ให้ถูกก่อน” โดยเน้นว่า AI agents ไม่ใช่แค่ระบบอัตโนมัติ แต่เป็น “ผู้ใช้” ที่ต้องมีการจัดการสิทธิ์ การตรวจสอบ และการป้องกันภัยคุกคามเหมือนกับมนุษย์

หนึ่งในฟีเจอร์ใหม่ที่เปิดตัวคือ “Cross App Access” ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ช่วยให้ AI agents สามารถเข้าถึงหลายแอปได้โดยไม่ต้องผ่านหน้าจอขออนุญาตซ้ำ ๆ อีกต่อไป โดยผู้ดูแลระบบสามารถควบคุมสิทธิ์ได้จากศูนย์กลาง และยกเลิกการเข้าถึงแบบถาวรได้ทันที

Auth0 ก็ไม่น้อยหน้า โดยเปิดตัว “Auth0 for AI Agents” ที่จะเปิดให้ใช้งานทั่วไปในเดือนหน้า พร้อมระบบที่ครอบคลุม 4 ด้านหลัก ได้แก่ การยืนยันตัวตน, การเรียก API อย่างปลอดภัย, การตรวจสอบการทำงานแบบ asynchronous และการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลแบบละเอียด

นอกจากนี้ Okta ยังประกาศขยายศูนย์ข้อมูลใหม่ในแคนาดาและอินเดีย เพื่อรองรับการใช้งานทั่วโลก และเปิดตัวระบบ “Identity Governance” ที่ใช้ AI ในการตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติระหว่างการยืนยันตัวตน เช่น bot attacks หรือการปลอมแปลง credential

งานนี้ยังมีการพูดถึงเหตุการณ์แฮก AI agent ของ McDonald’s ที่ชื่อ McHire ซึ่งถูกโจมตีผ่านช่องโหว่ด้านรหัสผ่านและการตั้งค่าความปลอดภัยที่ไม่รัดกุม — เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่า AI ที่ไม่มีการจัดการ Identity อย่างเหมาะสม อาจกลายเป็นจุดอ่อนขององค์กรได้ทันที

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Okta เปิดตัวระบบ Identity สำหรับ AI agents โดยเน้นความปลอดภัยตั้งแต่การออกแบบ
ฟีเจอร์ Cross App Access ช่วยให้ AI agents เข้าถึงหลายแอปโดยไม่ต้องขออนุญาตซ้ำ
ผู้ดูแลสามารถควบคุมสิทธิ์และยกเลิกการเข้าถึงได้จากศูนย์กลาง
Auth0 เปิดตัว Auth0 for AI Agents พร้อมระบบ 4 ด้านหลักเพื่อความปลอดภัย
Okta ขยายศูนย์ข้อมูลใหม่ในแคนาดาและอินเดีย
เปิดตัวระบบ Identity Governance ที่ใช้ AI ตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติ
มีการพูดถึงเหตุการณ์แฮก McHire เพื่อเน้นความสำคัญของการจัดการ Identity
งาน Oktane 2025 มีการสาธิตระบบ audit trail สำหรับติดตามการทำงานของ AI agents

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Agentic AI คือระบบที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เองโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์
การจัดการ Identity สำหรับ AI agents ต้องครอบคลุมทั้งสิทธิ์, การตรวจสอบ และการควบคุม
Cross App Access เป็นการต่อยอดจาก OAuth ที่ลดความซับซ้อนของการขอสิทธิ์
การใช้ AI ใน Identity Governance ช่วยลด false positive และเพิ่มความแม่นยำ
การขยายศูนย์ข้อมูลช่วยลด latency และเพิ่มความมั่นคงในการให้บริการระดับโลก

https://www.techradar.com/pro/live/oktane-2025-all-the-news-and-updates-as-they-happen

“6 วิธีใหม่ในการใช้ AI ปกป้ององค์กรจากภัยไซเบอร์ — จากการคาดการณ์ล่วงหน้า สู่การหลอกลวงผู้โจมตีแบบสร้างสรรค์”

ในยุคที่ภัยไซเบอร์มีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงเร็วขึ้นทุกวัน เทคโนโลยี AI ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการรับมือกับการโจมตีที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 6 วิธีใหม่ที่องค์กรสามารถใช้ AI เพื่อเสริมความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและสร้างสรรค์

1️⃣ Anticipating Attacks Before They Occur — คาดการณ์การโจมตีก่อนเกิดจริง
AI แบบ “Predictive” จะวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลจากอินเทอร์เน็ต เช่น IP, DNS, พฤติกรรมการใช้งาน เพื่อคาดเดาว่าการโจมตีจะเกิดขึ้นเมื่อใดและจากที่ใด โดยใช้เทคนิค random forest ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่เรียนรู้จากฐานข้อมูล “ground truth” ที่บันทึกโครงสร้างดีและไม่ดีของระบบ

จุดเด่นคือสามารถตอบสนองอัตโนมัติได้ทันที โดยไม่ต้องรอมนุษย์ตัดสินใจ

เหมาะกับองค์กรที่มี alert จำนวนมาก และต้องการลด false positive

เสริม: ระบบนี้คล้ายกับการมี “เรดาร์ล่วงหน้า” ที่สามารถบอกได้ว่าใครกำลังจะยิงมิสไซล์ใส่เรา ก่อนที่มันจะถูกปล่อยจริง

2️⃣ Generative Adversarial Networks (GANs) — ฝึกระบบด้วยการจำลองภัยใหม่
GANs ประกอบด้วยสองส่วน:

Generator สร้างสถานการณ์โจมตีใหม่ เช่น malware, phishing, intrusion

Discriminator เรียนรู้แยกแยะว่าอะไรคือภัยจริง

ระบบจะฝึกตัวเองผ่านการจำลองโจมตีหลายล้านรูปแบบ ทำให้สามารถรับมือกับภัยที่ยังไม่เคยเกิดขึ้นได้

เสริม: เหมือนฝึกนักมวยให้รับมือกับคู่ต่อสู้ที่ยังไม่เคยเจอ โดยใช้ AI สร้างคู่ซ้อมที่เก่งขึ้นเรื่อย ๆ

3️⃣ AI Analyst Assistant — ผู้ช่วยนักวิเคราะห์ที่ไม่หลับไม่นอน
AI จะทำหน้าที่ตรวจสอบ alert จากหลายแหล่งข้อมูล เช่น log, threat intel, user behavior แล้วสรุปเป็น “เรื่องราว” ที่พร้อมให้มนุษย์ตัดสินใจ

ลดเวลาการตรวจสอบจาก 1 ชั่วโมง เหลือเพียงไม่กี่นาที

ช่วยให้ทีม SOC รับมือกับ alert จำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เสริม: เหมือนมีผู้ช่วยที่คอยเตรียมเอกสารให้คุณก่อนประชุม โดยไม่ต้องเสียเวลารวบรวมเอง

4️⃣ Micro-Deviation Detection — ตรวจจับความเบี่ยงเบนเล็ก ๆ ที่มนุษย์มองไม่เห็น
AI จะเรียนรู้พฤติกรรมปกติของระบบ เช่น เวลา login, รูปแบบการใช้งาน แล้วแจ้งเตือนเมื่อมีสิ่งผิดปกติแม้เพียงเล็กน้อย เช่น login จากประเทศใหม่ หรือการเข้าถึงไฟล์ที่ไม่เคยแตะ

ไม่ต้องพึ่ง rule-based หรือ signature แบบเดิม

ระบบจะฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อได้รับข้อมูลมากขึ้น

เสริม: เหมือนมี AI ที่รู้ว่า “พฤติกรรมปกติ” ของคุณคืออะไร และจะเตือนทันทีเมื่อคุณทำอะไรแปลกไป

5️⃣ Automated Alert Triage — ตรวจสอบและตอบสนอง alert แบบอัตโนมัติ
AI จะตรวจสอบ alert ทีละตัว แล้วตัดสินใจว่าเป็นภัยจริงหรือไม่ โดยพูดคุยกับเครื่องมืออื่นในระบบ เช่น EDR, SIEM เพื่อรวบรวมข้อมูลประกอบการตัดสินใจ

หากเป็นภัยจริง จะแจ้งทีมงานทันที พร้อมแนะนำวิธีแก้ไข

ลดภาระงานของนักวิเคราะห์ และเพิ่มความเร็วในการตอบสนอง

เสริม: เหมือนมีผู้ช่วยที่ไม่เพียงแต่บอกว่า “มีปัญหา” แต่ยังบอกว่า “ควรแก้ยังไง” ด้วย

6️⃣ Proactive Generative Deception — สร้างโลกปลอมให้แฮกเกอร์หลงทาง
AI จะสร้างเครือข่ายปลอม, ข้อมูลปลอม, พฤติกรรมผู้ใช้ปลอม เพื่อหลอกล่อผู้โจมตีให้เสียเวลาและทรัพยากรกับสิ่งที่ไม่ใช่เป้าหมายจริง

เก็บข้อมูลจากการกระทำของผู้โจมตีได้แบบเรียลไทม์

เปลี่ยนจาก “ตั้งรับ” เป็น “รุกกลับ” โดยใช้ AI สร้างกับดักอัจฉริยะ

เสริม: เหมือนสร้างบ้านปลอมที่ดูเหมือนจริงทุกอย่าง เพื่อให้ขโมยเข้าไปแล้วติดอยู่ในนั้น โดยไม่รู้ว่าไม่ได้ขโมยอะไรเลย

https://www.csoonline.com/article/4059116/6-novel-ways-to-use-ai-in-cybersecurity.html

“เกม BlockBlasters บน Steam กลายเป็นกับดักมัลแวร์ — สตรีมเมอร์สูญเงินบริจาครักษามะเร็งกว่า $32,000 พร้อมเหยื่อรวมกว่า 478 ราย”

เรื่องราวสุดสะเทือนใจของ Raivo “RastalandTV” สตรีมเมอร์บน Twitch ที่กำลังระดมทุนเพื่อรักษามะเร็งขั้นรุนแรง กลับต้องเผชิญเหตุการณ์ไม่คาดคิด เมื่อเกมที่มีชื่อว่า “BlockBlasters” บน Steam ซึ่งดูเหมือนเกม 2D ธรรมดา กลับกลายเป็นมัลแวร์ที่ขโมยเงินคริปโตจากกระเป๋าเงินของเขาไปกว่า $32,000 ระหว่างการไลฟ์สดในวันที่ 30 กันยายน 2025

เกม BlockBlasters เปิดตัวในเดือนกรกฎาคมและดูปลอดภัยในช่วงแรก แต่หลังจากอัปเดตเมื่อวันที่ 30 สิงหาคม มัลแวร์ถูกฝังเข้ามาในตัวเกมโดยไม่แจ้งเตือน ทำให้ผู้เล่นที่ดาวน์โหลดเกมในช่วงนั้นตกเป็นเหยื่อโดยไม่รู้ตัว

มัลแวร์ในเกมสามารถขโมยข้อมูลล็อกอิน Steam, ที่อยู่ IP และข้อมูลกระเป๋าคริปโต จากนั้นส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ควบคุมของผู้โจมตี โดยใช้เทคนิค dropper script, Python backdoor และ payload ที่ชื่อว่า StealC ซึ่งมีความสามารถในการเจาะระบบอย่างลึก

นักวิจัยด้านความปลอดภัยจากกลุ่ม vx-underground และ ZachXBT ระบุว่ามีผู้เสียหายรวมกว่า 478 ราย และมูลค่าความเสียหายรวมกว่า $150,000 โดยเหยื่อส่วนใหญ่เป็นผู้ใช้ Steam ที่มีคริปโตในบัญชี และถูกชักชวนให้ลองเกมผ่านช่องทางเช่น Twitter หรือ Discord

แม้เกมจะถูกถอดออกจาก Steam แล้ว แต่เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงช่องโหว่ในการตรวจสอบเนื้อหาเกมบนแพลตฟอร์มที่ผู้ใช้ไว้วางใจอย่างสูง และยังไม่มีคำตอบจาก Valve ถึงมาตรการป้องกันในอนาคต

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
เกม BlockBlasters บน Steam ถูกฝังมัลแวร์หลังอัปเดตเมื่อ 30 สิงหาคม 2025
สตรีมเมอร์ RastalandTV สูญเงินบริจาครักษามะเร็งกว่า $32,000 ระหว่างไลฟ์สด
มัลแวร์ขโมยข้อมูล Steam, IP และกระเป๋าคริปโต แล้วส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้โจมตี
นักวิจัยพบเหยื่อรวมกว่า 478 ราย และมูลค่าความเสียหายรวมกว่า $150,000
เกมถูกถอดออกจาก Steam หลังเกิดเหตุการณ์ แต่ไม่มีคำชี้แจงจาก Valve

เทคนิคที่ใช้ในการโจมตี
ใช้ dropper script ตรวจสอบสภาพแวดล้อมก่อนขโมยข้อมูล
ใช้ Python backdoor และ payload StealC เพื่อเจาะระบบ
เหยื่อถูกชักชวนผ่าน Twitter และ Discord โดยเน้นกลุ่มที่ถือคริปโต
Telegram bot ของผู้โจมตีถูกเปิดเผย พร้อม token ที่ใช้ควบคุม

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
เกมที่มีรีวิว “Very Positive” และอยู่ในหมวด Early Access อาจถูกใช้เป็นช่องทางโจมตี
การโจมตีแบบนี้คล้ายกับกรณี Chemia, PirateFi และ Sniper: Phantom’s Resolution ที่เคยเกิดขึ้นบน Steam
การใช้มัลแวร์ในเกมเพื่อขโมยคริปโตเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในปี 2025
ผู้ใช้ควรเปลี่ยนรหัส Steam และย้ายคริปโตไปยังกระเป๋าใหม่ทันทีหากเคยติดตั้งเกม

https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/twitch-streamer-raising-money-for-cancer-treatment-has-funds-stolen-by-malware-ridden-steam-game-blockblasters-title-stole-usd150-000-from-hundreds-of-players

“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

“Chat Control: กฎหมายสแกนแชต EU ใกล้ผ่าน — เสียงคัดค้านเพิ่มขึ้น แต่แรงสนับสนุนยังแข็งแกร่ง”

ในวันที่ 12 กันยายน 2025 สภาสหภาพยุโรป (EU Council) เตรียมประกาศจุดยืนสุดท้ายต่อร่างกฎหมาย “Chat Control” ซึ่งมีเป้าหมายในการตรวจจับเนื้อหาล่วงละเมิดเด็ก (CSAM) โดยบังคับให้บริการส่งข้อความทุกประเภท — แม้จะมีการเข้ารหัสแบบ end-to-end — ต้องสแกนเนื้อหาของผู้ใช้ทั้งหมด

แม้จะมีเสียงสนับสนุนจากประเทศสมาชิก EU ถึง 15 ประเทศ เช่น ฝรั่งเศส อิตาลี สเปน และสวีเดน แต่กระแสคัดค้านก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยล่าสุดเยอรมนีและลักเซมเบิร์กได้เข้าร่วมกับออสเตรีย เนเธอร์แลนด์ ฟินแลนด์ และโปแลนด์ในการต่อต้านร่างกฎหมายนี้ โดยมองว่าเป็นการละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัวของประชาชน

ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไซเบอร์กว่า 600 คน รวมถึงนักวิชาการจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ ได้ลงนามในจดหมายเปิดผนึกเรียกร้องให้ยกเลิกร่างกฎหมายนี้ โดยระบุว่าการสแกนแชตแบบ client-side จะทำให้ระบบเข้ารหัสอ่อนแอลง และเปิดช่องให้เกิดการโจมตีจากภายนอกได้ง่ายขึ้น

แม้ร่างกฎหมายจะระบุว่า “การเข้ารหัสควรได้รับการปกป้องอย่างครอบคลุม” แต่ข้อกำหนดที่ให้สแกนเนื้อหาทั้งหมด รวมถึงไฟล์และลิงก์ที่ส่งผ่าน WhatsApp, Signal หรือ ProtonMail ก็ยังคงอยู่ โดยบัญชีของรัฐบาลและทหารจะได้รับการยกเว้นจากการสแกน

การลงคะแนนเสียงครั้งสุดท้ายจะเกิดขึ้นในวันที่ 14 ตุลาคม 2025 และหากผ่าน จะมีผลบังคับใช้ในเดือนเดียวกัน ซึ่งหมายความว่าแชตส่วนตัวของผู้ใช้ในยุโรปอาจถูกสแกนทั้งหมดภายในสิ้นปีนี้

ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับร่างกฎหมาย Chat Control
สภา EU เตรียมประกาศจุดยืนสุดท้ายในวันที่ 12 กันยายน 2025
ร่างกฎหมายมีเป้าหมายตรวจจับ CSAM โดยสแกนแชตผู้ใช้ทุกคน แม้จะมีการเข้ารหัส
บัญชีรัฐบาลและทหารจะได้รับการยกเว้นจากการสแกน
หากผ่าน จะมีผลบังคับใช้ในเดือนตุลาคม 2025

ประเทศที่สนับสนุนและคัดค้าน
ประเทศสนับสนุน ได้แก่ ฝรั่งเศส อิตาลี สเปน สวีเดน ลิทัวเนีย ไซปรัส ลัตเวีย และไอร์แลนด์
ประเทศคัดค้านล่าสุด ได้แก่ เยอรมนี ลักเซมเบิร์ก ออสเตรีย เนเธอร์แลนด์ ฟินแลนด์ และโปแลนด์
เบลเยียมเรียกร่างนี้ว่า “สัตว์ประหลาดที่ละเมิดความเป็นส่วนตัวและควบคุมไม่ได้”
ประเทศที่ยังไม่ตัดสินใจ ได้แก่ เอสโตเนีย กรีซ โรมาเนีย และสโลวีเนีย

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
ผู้เชี่ยวชาญกว่า 600 คนลงนามคัดค้าน โดยชี้ว่าการสแกนแบบ client-side มี false positive สูงถึง 10%
การเปิดช่องให้หน่วยงานรัฐเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวอาจกลายเป็น “ภัยความมั่นคงระดับชาติ”
การสแกนเนื้อหาแบบเรียลไทม์ยังไม่มีเทคโนโลยีที่แม่นยำพอ
การเข้ารหัสแบบ end-to-end เป็นหัวใจของความปลอดภัยในยุคดิจิทัล

https://www.techradar.com/computing/cyber-security/chat-control-the-list-of-countries-opposing-the-law-grows-but-support-remains-strong

เรื่องเล่าจากสนาม SOC: เมื่อ Threat Intelligence กลายเป็นตัวคูณประสิทธิภาพ

ในยุคที่การโจมตีไซเบอร์เกิดขึ้นทุกวินาที การตั้ง SOC (Security Operations Center) ให้พร้อมรับมือ 24/7 กลายเป็นภารกิจที่ทั้งหนักและแพง—ไม่ว่าจะเป็นค่าจ้างบุคลากร, ค่าลิขสิทธิ์เครื่องมือ, หรือค่าใช้จ่ายในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ แต่สิ่งที่หลายองค์กรยังมองข้ามคือ “ข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคาม” หรือ Threat Intelligence (TI) ที่สามารถเปลี่ยน SOC จากระบบที่ “ตอบสนอง” ไปสู่ระบบที่ “ป้องกันล่วงหน้า”

ANY.RUN ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มวิเคราะห์มัลแวร์แบบ interactive ได้เปิดตัว TI Feeds ที่เน้นคุณภาพมากกว่าปริมาณ โดยคัดกรอง Indicator of Compromise (IOC) ที่เกี่ยวข้องจริง พร้อมอัปเดตแบบ real-time และสามารถเชื่อมต่อกับระบบ SIEM, SOAR หรือ detection engine ได้ทันที โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างระบบเดิม

ผลลัพธ์คือ SOC ที่สามารถตรวจจับภัยคุกคามได้ภายใน 60 วินาที ลดเวลา triage และ investigation ลงกว่า 90% และลดค่าใช้จ่ายจากการตอบสนองเหตุการณ์ได้อย่างมหาศาล

ปัญหาค่าใช้จ่ายใน SOC แบบเดิม
ค่าจ้างบุคลากรด้านความปลอดภัยกินงบประมาณถึง 60–70%
เครื่องมือหลายตัวซ้ำซ้อนและไม่สามารถทำงานร่วมกันได้ดี
การตอบสนองแบบ reactive ทำให้เสียเวลาและทรัพยากรมาก
การฝึกอบรมและการตรวจสอบ compliance เพิ่มค่าใช้จ่ายต่อเนื่อง

บทบาทของ Threat Intelligence ในการลดต้นทุน
TI ช่วยลด false positives และเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับ
ทำให้ SOC ทำงานแบบ proactive แทนที่จะรอเหตุการณ์เกิดขึ้น
ลดเวลาในการสืบสวนและตอบสนองต่อภัยคุกคาม
ช่วยจัดลำดับความสำคัญของ alert ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จุดเด่นของ ANY.RUN TI Feeds
ส่งข้อมูล IOC ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วแบบ real-time
รองรับการเชื่อมต่อกับระบบเดิมโดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้าง
ลดค่าใช้จ่ายในการติดตั้งและปรับแต่งระบบ
ข้อมูลมาจาก sandbox analysis ที่มีบริบทครบถ้วน
รองรับการขยายระบบโดยไม่ต้องเพิ่มบุคลากร

ผลลัพธ์ที่วัดได้จากการใช้งานจริง
ตรวจจับภัยคุกคามได้ 88% ภายใน 60 วินาที
ลดเวลา triage ได้ 94% และลดเวลา investigation ได้ 95%
ลดค่าใช้จ่ายจากการตอบสนองเหตุการณ์ได้อย่างมีนัยสำคัญ

https://hackread.com/how-live-threat-intelligence-cut-cybersecurity-expenses/

เรื่องเล่าจาก Positiveblue: เมื่อ Cloudflare เสนอให้เว็บต้องมี “ใบผ่านทาง”

ในยุคที่ AI agents กำลังกลายเป็นผู้ใช้งานหลักของเว็บ ไม่ใช่แค่คนอีกต่อไป Cloudflare ได้เปิดตัวแนวคิด “signed agents” ซึ่งฟังดูเหมือนระบบยืนยันตัวตนเพื่อความปลอดภัย แต่จริง ๆ แล้วมันคือการสร้าง “allowlist” ที่บริษัทเดียวควบคุมว่าใครมีสิทธิ์เข้าถึงเว็บได้

Positiveblue วิจารณ์ว่าแนวคิดนี้คล้ายกับการตั้งด่านตรวจคนเข้าเมืองบนอินเทอร์เน็ต—ถ้าไม่ได้อยู่ในรายชื่อของ Cloudflare ก็อาจถูกปฏิเสธการเข้าถึง แม้จะเป็น agent ที่ทำงานแทนผู้ใช้จริง เช่น จองตั๋วเครื่องบินหรือสั่งอาหารก็ตาม

ในอดีต เว็บเติบโตเพราะไม่มีใครเป็นเจ้าของ ทุกคนสามารถสร้างสิ่งใหม่ได้โดยไม่ต้องขออนุญาตจากใคร HTML5 เคยโค่น Flash และ Silverlight เพราะมันเป็นมาตรฐานเปิด ไม่ใช่ปลั๊กอินที่ต้องผ่าน vendor approval

Positiveblue เสนอว่า authentication และ authorization สำหรับยุค agent ควรเป็นแบบ decentralized โดยใช้ public key cryptography และ DNS เพื่อยืนยันตัวตน ไม่ใช่ระบบลงทะเบียนกับบริษัทใดบริษัทหนึ่ง

แนวคิด “signed agents” ของ Cloudflare
เป็นระบบ allowlist สำหรับ bot และ agent ที่ได้รับการอนุมัติจาก Cloudflare
ใช้เพื่อแยก traffic ที่ดีออกจาก traffic ที่เป็นอันตราย
ผู้พัฒนา agent ต้องสมัครและผ่านการตรวจสอบเพื่อให้เข้าถึงเว็บได้

ความเปลี่ยนแปลงของผู้ใช้งานเว็บ
AI agents กำลังกลายเป็นผู้ใช้งานหลัก เช่น การจองตั๋วหรือสั่งอาหาร
การกระทำของ agent อาจเกิดจากการมอบหมายโดยผู้ใช้จริง
ความแตกต่างระหว่าง human action กับ agent action เริ่มเลือนลาง

ปัญหาของการรวม authentication กับ authorization
การใช้ “bot passport” เดียวกันสำหรับทุกงานไม่ปลอดภัย
ต้องมีระบบที่แยกว่า “ใครกำลังทำ” กับ “เขามีสิทธิ์ทำอะไร”
การมอบสิทธิ์ควรเป็นแบบ per-task ไม่ใช่ per-agent

แนวทางที่เสนอสำหรับยุค agent
ใช้ public key cryptography และ DNS เพื่อยืนยันตัวตนแบบ decentralized
ใช้ token ที่มีขอบเขตจำกัด เช่น macaroons หรือ biscuits
ใช้ open policy engines เช่น OPA หรือ AWS Cedar เพื่อควบคุมสิทธิ์แบบละเอียด
ระบบควรตรวจสอบ chain of delegation และ request-level signature

https://positiveblue.substack.com/p/the-web-does-not-need-gatekeepers

เมื่อ CyberOps ไม่ใช่แค่คนเฝ้าแจ้งเตือน แต่เป็น “ทีมมนุษย์-เอเจนต์” ที่ทำงานร่วมกัน

ในอดีต การทำงานของทีมรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ (CyberOps) คือการเฝ้าระวัง แจ้งเตือน และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบ manual — แต่วันนี้ AI เข้ามาเปลี่ยนทุกอย่าง

ไม่ใช่แค่ machine learning ที่ช่วยวิเคราะห์ log หรือตรวจจับ anomaly แบบเดิม แต่เป็น generative AI และ agentic AI ที่สามารถ “คิด วิเคราะห์ และลงมือทำ” ได้เองในระดับที่ใกล้เคียงมนุษย์

ตัวอย่างเช่น ใน Security Operations Center (SOC) ตอนนี้ AI สามารถจัดการงานระดับ 1 ได้เกือบทั้งหมด เช่น การจัดการ ticket, การ triage, และการ route ไปยังทีมที่เกี่ยวข้อง โดยปล่อยให้มนุษย์โฟกัสกับงานระดับสูง เช่น threat modeling หรือ incident response

AI ยังช่วยให้ทีมเล็กๆ ที่ไม่มีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ เช่น การวิเคราะห์ phishing หรือการจัดการ vulnerability โดยใช้ agent ที่เรียนรู้จากข้อมูลและให้คำแนะนำแบบ real-time

แต่ทั้งหมดนี้ไม่ได้หมายความว่า “มนุษย์จะถูกแทนที่” — กลับกัน AI กลายเป็น “force multiplier” ที่ช่วยให้ทีมทำงานได้มากขึ้น เร็วขึ้น และแม่นยำขึ้น โดยยังคงต้องมีมนุษย์คอยตรวจสอบและตัดสินใจในจุดสำคัญ

อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ใน CyberOps ก็มีความท้าทาย ทั้งเรื่อง governance, ความเร็วในการปรับตัว และการจัดการความเสี่ยงจาก AI ที่ถูกใช้โดยฝ่ายตรงข้าม

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
AI โดยเฉพาะ generative และ agentic AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของทีม CyberOps
AI ช่วยจัดการงานระดับ 1 ใน SOC เช่น ticket triage และ routing ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
AI ช่วยยกระดับทักษะของทีม โดยทำให้พนักงานใหม่เรียนรู้เร็วขึ้น และพนักงานเก่าทำงานได้ดีขึ้น
AI สามารถสร้าง case study และคำแนะนำให้ SOC worker ทำงานระดับสูงได้ง่ายขึ้น
การใช้ AI ใน threat modeling ช่วยให้ทีมเล็กๆ สามารถวิเคราะห์และป้องกันภัยล่วงหน้าได้
การใช้ AI ทำให้ทีม CyberOps มีขนาดเล็กลง แต่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
บทบาทใหม่ของทีมคือ “ผู้จัดการเอเจนต์” มากกว่าการเป็นผู้ลงมือทำทุกอย่างเอง
ทักษะใหม่ที่จำเป็นคือ AI governance, prompt engineering และ data science
การใช้ AI ต้องมีมนุษย์อยู่ใน loop เพื่อควบคุมคุณภาพและความถูกต้อง
การใช้ AI ในองค์กรยังล่าช้า โดยมีเพียง 22% ที่มีนโยบายและการฝึกอบรมด้าน AI อย่างชัดเจน
มีเพียง 25% ขององค์กรที่ใช้ encryption และ access control อย่างเต็มรูปแบบในการปกป้องข้อมูล
83% ขององค์กรยังไม่มีระบบ cloud security ที่มี monitoring และ response แบบครบวงจร
Gartner แนะนำให้ใช้แนวทาง AI TRiSM (Trust, Risk, Security Management) เพื่อจัดการความเสี่ยงจาก AI

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Agentic AI คือระบบที่สามารถตัดสินใจและลงมือทำได้เอง โดยมีเป้าหมายและ autonomy
SOC ที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพสามารถลด false positive ได้มากถึง 70%
Prompt engineering กลายเป็นทักษะสำคัญในการควบคุมพฤติกรรมของ AI agent
การใช้ AI ใน cybersecurity ต้องมีระบบ audit และ explainability เพื่อให้ตรวจสอบได้
ฝ่ายตรงข้าม (threat actors) ก็ใช้ AI ในการสร้าง malware ที่เปลี่ยนรูปแบบได้ตลอดเวลา
การใช้ AI ใน offensive security เช่น red teaming กำลังเติบโตในหลายองค์กร

https://www.csoonline.com/article/4042494/how-ai-is-reshaping-cybersecurity-operations.html

เมื่อกล้องหน้าร้านกลายเป็นเครื่องมือสแกนใบหน้า – และลูกค้าไม่รู้ตัว

Benjamin Jankowski ลูกค้าประจำของ Home Depot ในรัฐอิลลินอยส์ สังเกตเห็นสิ่งผิดปกติระหว่างใช้เครื่อง self-checkout ที่ร้านในชิคาโก เขาเห็นกล้องและหน้าจอที่แสดงกรอบสีเขียวรอบใบหน้าของเขา ซึ่งทำให้เขาเชื่อว่าระบบกำลังสแกนและบันทึกข้อมูลใบหน้าโดยไม่ได้รับอนุญาต

เขาจึงตัดสินใจฟ้อง Home Depot ในรูปแบบ class action โดยกล่าวหาว่าบริษัทละเมิดกฎหมาย Biometric Information Privacy Act (BIPA) ของรัฐอิลลินอยส์ ซึ่งกำหนดให้บริษัทต้องแจ้งลูกค้าอย่างชัดเจนก่อนเก็บข้อมูลชีวภาพ เช่น รูปทรงใบหน้า และต้องได้รับ “ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษร”

คดีนี้เปิดเผยว่า Home Depot เริ่มใช้เทคโนโลยี “computer vision” ตั้งแต่ปี 2023 เพื่อป้องกันการขโมยสินค้า โดยขยายการใช้งานในปี 2024 ไปยังเครื่อง self-checkout ทั่วรัฐอิลลินอยส์ แต่ไม่มีการแจ้งลูกค้าอย่างเป็นทางการ และไม่มีนโยบายการจัดเก็บข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ

Jankowski ต้องการเป็นตัวแทนของลูกค้าทั้งหมดที่ถูกสแกนใบหน้าโดยไม่รู้ตัว และเรียกร้องค่าชดเชย $1,000 ต่อการละเมิดแบบประมาท และ $5,000 ต่อการละเมิดโดยเจตนา

กรณีนี้เกิดขึ้นหลังจากที่ Rite Aid ถูกแบนไม่ให้ใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าเป็นเวลา 5 ปี เนื่องจากการใช้งานที่ “ประมาท” และสร้างผลกระทบต่อผู้บริโภค เช่น การระบุผิดพลาดและการเก็บข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
ลูกค้าชื่อ Benjamin Jankowski ฟ้อง Home Depot ฐานใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าโดยไม่แจ้ง
เขาเห็นกรอบสีเขียวรอบใบหน้าบนหน้าจอ self-checkout ที่ร้านในชิคาโก
ไม่มีป้ายแจ้งหรือคำเตือนเกี่ยวกับการสแกนใบหน้า
Home Depot เริ่มใช้ “computer vision” ในปี 2023 และขยายในปี 2024 เพื่อป้องกันการขโมย
ระบบนี้เก็บข้อมูลรูปทรงใบหน้า (facial geometry) ซึ่งถือเป็นข้อมูลชีวภาพตามกฎหมาย BIPA
BIPA กำหนดให้บริษัทต้องแจ้งลูกค้าและขอความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนเก็บข้อมูล
Jankowski เรียกร้องค่าชดเชย $1,000 ต่อการละเมิดแบบประมาท และ $5,000 ต่อการละเมิดโดยเจตนา
เขาต้องการเป็นตัวแทนของลูกค้าทั้งหมดที่ถูกสแกนใบหน้าโดยไม่รู้ตัว
คดีนี้เกิดขึ้นในรัฐอิลลินอยส์ ซึ่งมีกฎหมายคุ้มครองข้อมูลชีวภาพที่เข้มงวด

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Rite Aid ถูกแบนจากการใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าเป็นเวลา 5 ปี หลังจากใช้งานโดยประมาท
ระบบของ Rite Aid เคยสร้าง false positives หลายพันครั้ง และเก็บภาพลูกค้าโดยไม่แจ้ง
กฎหมาย BIPA ของรัฐอิลลินอยส์ถือเป็นหนึ่งในกฎหมายคุ้มครองข้อมูลชีวภาพที่เข้มงวดที่สุดในสหรัฐฯ
เทคโนโลยีจดจำใบหน้าเริ่มถูกใช้อย่างแพร่หลายในร้านค้าปลีกเพื่อป้องกันการขโมย
นักกฎหมายเตือนว่าการใช้เทคโนโลยีนี้โดยไม่แจ้งอาจนำไปสู่คดี class action จำนวนมาก

https://petapixel.com/2025/08/20/home-depot-sued-for-secretly-using-facial-recognition-technology-on-self-checkout-cameras/

เรื่องเล่าจากหลังบ้าน Windows: Flyoobe กับภารกิจปลดล็อก Windows 11 บนเครื่องเก่า

ในยุคที่ Windows 10 กำลังเข้าสู่จุดสิ้นสุดของการสนับสนุน และ Windows 11 กลับมีข้อกำหนดที่เข้มงวดอย่าง TPM 2.0, Secure Boot และ CPU รุ่นใหม่ ทำให้หลายเครื่องที่ยังใช้งานได้ดีถูกตัดสิทธิ์จากการอัปเกรด

แต่ Flyoobe กลับมาพร้อมภารกิจใหม่—ไม่ใช่แค่ “ข้ามข้อกำหนด” แต่ยัง “คืนอำนาจให้ผู้ใช้” ตั้งแต่ขั้นตอนแรกของการติดตั้ง Windows 11

Flyoobe เวอร์ชันล่าสุด 0.35 ได้เพิ่มฟีเจอร์ใหม่มากมาย เช่น:
- ปรับแต่งธีมแยกสำหรับ Windows และแอป
- ลบแอปที่ไม่จำเป็น (debloat)
- เข้าร่วม domain ได้ตั้งแต่หน้าเริ่มต้น
- ปรับปรุงหน้าการอัปเดต Windows ให้ชัดเจนและตอบสนองเร็วขึ้น
- ปรับ UI ให้ใช้งานง่ายขึ้น

แม้จะถูก Microsoft Defender แจ้งเตือนว่าเป็นไฟล์อันตราย แต่ผู้พัฒนาได้ยืนยันว่าเป็น false positive และ Microsoft จะลบการแจ้งเตือนนี้ในเร็ว ๆ นี้

Flyby11 เปลี่ยนชื่อเป็น Flyoobe พร้อมฟีเจอร์ใหม่ในเวอร์ชัน 0.35
“OOBE” หมายถึง “Out-of-Box Experience” หรือขั้นตอนติดตั้งเริ่มต้นของ Windows
เป้าหมายคือให้ผู้ใช้ควบคุมการตั้งค่าได้ตั้งแต่เริ่มต้น

สามารถติดตั้ง Windows 11 บนเครื่องที่ไม่รองรับ TPM 2.0, Secure Boot หรือ CPU รุ่นใหม่ได้
ใช้เทคนิคจาก Windows Server setup ที่ไม่ตรวจสอบข้อกำหนดฮาร์ดแวร์
ติดตั้ง Windows 11 รุ่นปกติได้แม้ผ่านตัวติดตั้งแบบ server

ฟีเจอร์ใหม่ใน Flyoobe 0.35
ปรับธีมแยกสำหรับ Windows และแอป
ลบแอปที่ไม่จำเป็น (debloat)
เข้าร่วม domain ได้จากหน้าเริ่มต้น
ปรับปรุงหน้าการอัปเดตให้แสดงข้อมูลชัดเจน
ปรับตำแหน่งปุ่มนำทางให้ใช้งานง่ายขึ้น

Flyoobe ทำงานทันทีเมื่อเปิด ไม่ต้องติดตั้ง
ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้ทั่วไป
รองรับการดาวน์โหลด ISO อัตโนมัติผ่าน Fido script

ยังสามารถใช้เวอร์ชันเก่า Flyby11 ได้จาก GitHub
สำหรับผู้ที่ชอบรูปแบบเดิม
มีไฟล์ให้ดาวน์โหลดแยกต่างหาก

https://www.neowin.net/news/popular-tool-for-bypassing-windows-11-requirements-check-gets-rebrand-and-new-oobe-features/

เรื่องเล่าจากแนวรบความปลอดภัย: ทำไมองค์กรยุคใหม่ถึงหันมาใช้ MDR แทนการสร้าง SOC เอง?

เมื่อองค์กรเจอกับภัยคุกคามไซเบอร์ที่ซับซ้อน, การขาดแคลนบุคลากร, และแรงกดดันด้านกฎหมาย — การตั้ง Security Operation Center (SOC) เองกลายเป็นเรื่องยากเกินไป จึงเกิดตลาด MDR ขึ้นเพื่อให้บริษัทผู้เชี่ยวชาญเข้ามาดูแลเต็มระบบตลอด 24 ชั่วโมง

8 แนวโน้มหลักที่กำลังเปลี่ยนตลาด MDR

ช่องว่างทักษะเร่งดีมานด์ผู้เชี่ยวชาญภายนอก
ขาดบุคลากรด้านไซเบอร์ทั่วโลก ทำให้องค์กรต้องพึ่ง MDR เพื่อเฝ้าระวังตลอด 24/7 และรับมือภัยคุกคามแบบมืออาชีพ

การแปลงสภาพดิจิทัลทำให้พื้นผิวโจมตีซับซ้อนขึ้น
การทำงานแบบ hybrid, cloud-native, และการใช้ IoT ทำให้ระบบยากต่อการปกป้อง จึงต้องใช้ MDR ที่ปรับขนาดได้และมีผู้เชี่ยวชาญดูแล

กฎเกณฑ์ด้านความเป็นส่วนตัวผลักดันธุรกิจเล็กเข้าสู่ MDR
เช่น GDPR, CCPA และ NIS2 บีบให้องค์กรต้องตรวจจับและตอบสนองได้รวดเร็ว — แม้จะไม่มีทีม SOC ภายใน

การรวม MDR เข้ากับ Zero Trust และ XDR
สร้างโซลูชันที่ครอบคลุม endpoint, identity, cloud และ network แบบบูรณาการ พร้อมความสามารถในการตอบสนองเชิงบริบท

การเปลี่ยนผ่านสู่ MDR ที่สร้างบนระบบ Cloud-native
แทบทุก MDR ยุคใหม่เป็น SaaS ติดตั้งง่าย, ขยายตัวเร็ว, ทำงานร่วมกับ DevOps และ cloud provider ได้ดี เช่น AWS, Azure, GCP

แนวโน้มใช้ TDIR (Threat Detection, Investigation, Response)
แทนที่จะใช้ XDR แบบเน้น endpoint อย่างเดียว TDIR ให้ภาพรวมทุก stack และตอบสนองภัยในทุกมิติ

AI/ML เข้ามาช่วยเพิ่มความแม่นและลดงานหนัก
ใช้ machine learning ตรวจจับพฤติกรรมแปลก, ลด false positives, ช่วย analyst ตัดสินใจ และจัดลำดับความสำคัญของเหตุการณ์

ตลาดเริ่มรวมตัวเพื่อสร้างโซลูชันแบบ End-to-End
มีดีลควบรวมใหญ่ เช่น Sophos ซื้อ Secureworks, Zscaler ซื้อ Red Canary เพื่อสร้างแพลตฟอร์มที่ครอบคลุม endpoint, cloud, identity และ OT

https://www.csoonline.com/article/4022854/8-trends-transforming-the-mdr-market-today.html

เดิมที XDR เกิดขึ้นจากความพยายามรวมเครื่องมือด้านความปลอดภัยแยก ๆ อย่าง EDR (endpoint), NDR (network), SIEM (log) และ threat intel มารวมไว้ในแพลตฟอร์มเดียว เพื่อให้เห็น “ภาพรวมของภัย” แล้วตอบโต้ได้รวดเร็วขึ้น

แต่ตอนนี้ตลาด XDR กำลังเข้าสู่ “การเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่” ที่ผู้ใช้ต้องจับตา:

- ฟีเจอร์เยอะแต่ซับซ้อน → ทำให้หลายองค์กรโดยเฉพาะ SMB ใช้ไม่ไหว
- ผู้ให้บริการเลยเริ่มเปิดบริการ “XDR-as-a-Service” ที่มีทีมพร้อมช่วยดูแล
- ผู้ผลิตหลายเจ้ากำลังยัด AI เข้า XDR เพื่อให้แจ้งเตือนแม่นขึ้น
- แต่พอบริษัททุกเจ้าพูดว่า “เราใส่ AI แล้ว!” — คนเริ่มงงว่าเจ้าไหนดีกว่ากัน
- เกิดการควบรวมกิจการระหว่าง EDR-SIEM-NDR เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม All-in-one
- บริษัทที่ไม่อยากถูกผูกติดเจ้าหนึ่ง เริ่มใช้ Open XDR ที่เปิดให้ต่อกับโซลูชันอื่นได้

XDR กำลังกลายเป็น “สนามแข่งใหม่ของ vendor ความปลอดภัย” ที่ทุกเจ้ากำลังพยายามสร้างจุดต่าง ขยายบริการ และรองรับลูกค้าได้หลากหลายยิ่งขึ้น

AI กลายเป็นปัจจัยเร่งความสามารถของ XDR  
• ใช้วิเคราะห์พฤติกรรม, กรอง false positive, enrich context และ trigger การตอบโต้

เกิดการควบรวมกิจการอย่างต่อเนื่อง เช่น:  
• SentinelOne ซื้อ Attivo  
• CrowdStrike ขยายไปด้าน identity  
• Palo Alto และ Microsoft ใช้กลยุทธ์ integration แทน acquisition

แนวโน้ม Open XDR มาแรง — ออกแบบให้ทำงานข้ามระบบกับโซลูชันอื่นได้ง่ายขึ้น  
• ใช้เทคโนโลยีเปิด เช่น Elasticsearch, Fluentd, Kafka

เริ่มมีการใช้ “Managed XDR” ที่คล้าย XDR-as-a-Service แต่รวมการบริหารจัดการทั้งหมด (automation + human analyst)  
• เน้นตอบโจทย์องค์กรที่ไม่มีทีมความปลอดภัยของตัวเอง

XDR ส่วนใหญ่ไม่ได้ “พร้อมใช้” ทันที — ต้องปรับจูน, เขียน policy, เชื่อมระบบ ฯลฯ  
• องค์กรที่ไม่มีทีม SOC จะใช้งานไม่เต็มประสิทธิภาพ

XDR-as-a-Service หรือ Managed XDR ถ้าบริหารไม่ดี อาจกลายเป็น “จุดล่าช้าแทนที่จะลื่น”  
• เช่น แบ่งสิทธิ์ไม่ชัด, แจ้งเตือนซ้ำซ้อน, ความสัมพันธ์กับระบบที่ใช้เดิมไม่ดี

คำว่า “XDR ที่ใช้ AI” เริ่มถูกใช้ในเชิงการตลาดมากกว่าการใช้งานจริง  
• ผู้ซื้อควรตรวจสอบว่า AI ถูกใช้ในระดับไหน: แค่ enrich log หรือ detect แบบพฤติกรรมจริง ๆ?

แพลตฟอร์ม XDR แบบ proprietary อาจ lock-in กับ vendor รายใดรายหนึ่ง  
• การเลือก Open XDR ช่วยลดข้อจำกัดแต่ซับซ้อนในการดูแลมากขึ้น

https://www.csoonline.com/article/4012841/6-key-trends-redefining-the-xdr-market.html

Keylogger คือมัลแวร์ที่คอยแอบบันทึกสิ่งที่เราพิมพ์—โดยเฉพาะ “ชื่อผู้ใช้และรหัสผ่าน” ที่กรอกตอนล็อกอินเข้าเว็บ ระบบอีเมล หรือหน้า admin ต่าง ๆ ล่าสุด นักวิจัยจาก Positive Technologies พบว่า มีกลุ่มแฮกเกอร์ใช้ JavaScript keylogger ฝังเข้าไปในหน้า Outlook on the Web (OWA) ของ Microsoft Exchange Server ที่ถูกเจาะเข้าไปแล้ว

พวกเขาไม่ได้ใช้มัลแวร์ขั้นสูงหรือ zero-day อะไรเลย แค่ใช้ช่องโหว่ที่ “รู้กันมานานแล้ว” แต่หลายองค์กรไม่ได้อัปเดตแพตช์ Keylogger เหล่านี้ทำงานเงียบ ๆ บันทึกสิ่งที่ผู้ใช้พิมพ์ แล้วส่งออกผ่านช่องทางอย่าง DNS tunnel หรือ Telegram bot ให้แฮกเกอร์เอาไปใช้ภายหลัง

ที่น่ากลัวคือ เหยื่อกว่า 65 รายจาก 26 ประเทศ ทั้งหน่วยงานรัฐบาล อุตสาหกรรม และโลจิสติกส์—รวมถึงมีหลายรายในรัสเซีย เวียดนาม และไต้หวัน

และที่ยิ่งอันตรายคือ keylogger แบบนี้ “ฝังตัวอยู่นานหลายเดือนโดยไม่ถูกจับได้” เพราะมันซ่อนอยู่ในสคริปต์ของหน้าเว็บที่ดูปกติมาก

พบแคมเปญ keylogger ฝังใน Microsoft Outlook Web Access (OWA)  
• แฮกเกอร์เจาะ Exchange Server แล้วฝัง JavaScript เพื่อดักพิมพ์

รูปแบบมัลแวร์มี 2 แบบหลัก  • แบบเก็บข้อมูลในไฟล์ local เพื่อดึงไปอ่านภายหลัง  
• แบบส่งข้อมูลผ่าน DNS tunnel หรือ Telegram bot

ฝังตัวอย่างแนบเนียนบนเซิร์ฟเวอร์ของเหยื่อหลายประเทศ (26 ประเทศ)  
• เหยื่อหลักคือหน่วยงานภาครัฐ, IT, อุตสาหกรรม และโลจิสติกส์  
• พบมากในรัสเซีย เวียดนาม และไต้หวัน

มัลแวร์สามารถอยู่ได้นานหลายเดือนโดยไม่ถูกตรวจจับ  
• มีการจัดโครงสร้างไฟล์ให้แฮกเกอร์สามารถระบุตัวตนเหยื่อได้ง่าย

ช่องทางเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ส่วนใหญ่เกิดจากช่องโหว่ที่เคยแจ้งแล้ว แต่ไม่ได้อัปเดตแพตช์  
• สะท้อนปัญหาการจัดการความเสี่ยงในองค์กรที่ไม่ต่อเนื่อง

นักวิจัยแนะนำองค์กรให้หันมาใช้ web app รุ่นใหม่ และระบบตรวจจับพฤติกรรมเครือข่าย  
• รวมถึงสแกนโค้ดหน้า login อย่างสม่ำเสมอ

องค์กรที่ยังใช้ Exchange Server รุ่นเก่าหรือไม่ได้อัปเดตแพตช์มีความเสี่ยงสูงมาก  
• ช่องโหว่เก่า ๆ กลายเป็นทางเข้าที่แฮกเกอร์ใช้ซ้ำได้เรื่อย ๆ

Keylogger แบบ JavaScript ฝังตัวในหน้าล็อกอินได้โดยไม่ต้องติดตั้งโปรแกรมอะไรเลย  
• ทำให้ยากต่อการตรวจจับหากไม่มีระบบแยกแยะพฤติกรรมแปลก ๆ ของเว็บ

การส่งข้อมูลผ่านช่องทางที่ตรวจจับยาก เช่น DNS tunnel หรือ Telegram bot เพิ่มความซับซ้อนในการติดตาม  
• แฮกเกอร์สามารถดึงข้อมูลโดยไม่ถูกบล็อกจากไฟร์วอลล์มาตรฐาน

แอดมินหรือผู้ดูแลระบบอาจไม่สังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลง เพราะ keylogger ไม่เปลี่ยนหน้าตาเว็บเลย  
• องค์กรควรใช้ระบบ file integrity monitoring ตรวจจับความเปลี่ยนแปลงในสคริปต์

https://www.techspot.com/news/108355-keylogger-campaign-hitting-microsoft-exchange-servers-goes-global.html

มะเร็งยังคงเป็นภัยเงียบที่คร่าชีวิตคนทั่วโลกมากที่สุด หนึ่งในเหตุผลสำคัญคือคนส่วนใหญ่มักตรวจพบเมื่อสายเกินไป แต่ตอนนี้...ทีมวิจัยจาก Johns Hopkins นำโดย ดร.ยวี่ซวน หวัง (Dr. Yuxuan Wang) ได้เปิดเผยผลงานในวารสาร Cancer Discovery ว่าเขาสามารถตรวจพบ "DNA ของเนื้องอก" ในเลือดได้ ล่วงหน้า 3 ปี ก่อนที่อาการจะปรากฏชัด

พวกเขาศึกษาตัวอย่างพลาสมาเลือด 52 รายที่เคยบริจาคไว้ในการศึกษาก่อนหน้า พบว่า 8 รายมีผลตรวจ “บวก” ด้วยเครื่องมือที่เรียกว่า MCED (Multicancer Early Detection test) และสุดท้ายทั้ง 8 รายถูกวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งจริงภายใน 4 เดือน!

ยิ่งน่าทึ่งคือ ในบางราย ทีมงานมีตัวอย่างเลือดย้อนหลังไปถึง 3.5 ปีก่อนวินิจฉัย และพบ "การกลายพันธุ์ของ DNA ที่ชี้ถึงมะเร็ง" ตั้งแต่ตอนนั้นแล้ว… ทั้งหมดนี้เกิดจากการตรวจหา ctDNA (circulating tumor DNA) หรือเศษดีเอ็นเอที่เซลล์เนื้องอกปล่อยออกสู่กระแสเลือด

อย่างไรก็ตาม ตอนนี้ MCED ยังไม่ผ่านการรับรองจาก FDA และมีราคาหลักหลายร้อยดอลลาร์ แถมประกันสุขภาพส่วนใหญ่ยังไม่ครอบคลุม และ American Cancer Society ก็เตือนว่า ผลตรวจ "บวก" ยังไม่ใช่ข้อยืนยันว่าคุณเป็นมะเร็งจริง ๆ

แต่ที่แน่ ๆ งานนี้อาจกลายเป็นก้าวแรกของ “การตรวจสุขภาพแบบล้ำอนาคต” ที่ไม่ต้องรออาการ แค่เจาะเลือดก็รู้!

ทีมวิจัย Johns Hopkins พัฒนาเทคนิคตรวจเลือดเพื่อหา DNA จากเนื้องอก (ctDNA)  
• ใช้วิธี MCED (Multicancer Early Detection)  
• ตรวจพบความผิดปกติได้ล่วงหน้าถึง 3.5 ปี ก่อนมีอาการ

ผลการทดลองเบื้องต้น: มีผู้ที่ตรวจพบผลบวก 8 ราย และได้รับการวินิจฉัยมะเร็งจริงภายใน 4 เดือน  
• ยืนยันว่าการตรวจ ctDNA อาจใช้ช่วยวินิจฉัยล่วงหน้าได้จริง

วิธีการศึกษาคือวิเคราะห์พลาสมาเลือดย้อนหลังที่เก็บไว้จากโครงการวิจัยอื่น  
• โดยเปรียบเทียบเลือดจากกลุ่มที่ป่วยกับกลุ่มไม่ป่วย

บทความตีพิมพ์ในวารสาร Cancer Discovery  
• นำโดย ดร. ยวี่ซวน หวัง จากมหาวิทยาลัย Johns Hopkins

MCED ยังไม่ผ่านการรับรองจาก FDA และไม่ครอบคลุมโดยประกันส่วนใหญ่  
• การตรวจนี้ยังถือเป็นการวิจัย ไม่ใช่บริการทางการแพทย์ทั่วไป  
• อาจมีต้นทุนหลักหลายร้อยดอลลาร์ต่อครั้ง

ผลตรวจ “บวก” ของ MCED ยังไม่ถือเป็นหลักฐานยืนยันการเป็นมะเร็ง  
• ต้องใช้ร่วมกับการวินิจฉัยแบบดั้งเดิม เช่น CT scan, MRI หรือการตรวจชิ้นเนื้อ  
• อาจเกิด “ผลบวกลวง (False Positive)” และสร้างความวิตกโดยไม่จำเป็น

ข้อมูลชุดทดสอบยังน้อยเกินไปที่จะใช้กับประชากรทั่วไปได้ทันที  
• กลุ่มตัวอย่างในงานวิจัยมีเพียง 52 ราย

การวิเคราะห์ ctDNA มีความซับซ้อนและต้องการห้องปฏิบัติการเฉพาะทาง  
• ยังไม่สามารถให้บริการได้ในโรงพยาบาลทั่วไป

https://wccftech.com/this-blood-test-can-detect-cancer-tumors-years-before-clinical-symptoms-develop-claims-a-new-study/

Microsoft เพิ่งยกระดับความสามารถของระบบความปลอดภัย Microsoft Defender XDR ด้วยการใส่ “TITAN” เข้าไปเป็นมันสมองของ Copilot ในฟีเจอร์ที่เรียกว่า Guided Response ซึ่งแต่เดิมทำหน้าที่แนะนำนักวิเคราะห์ความปลอดภัยให้รับมือกับภัยคุกคามแบบทีละขั้น แต่พอผนวก TITAN เข้าไปแล้ว ทุกอย่างยิ่งแกร่งขึ้นหลายเท่า

TITAN คือกราฟปัญญาประดิษฐ์ที่ Microsoft พัฒนาขึ้นมาให้ฉลาดในการจับสัญญาณภัยร้ายก่อนที่มันจะลงมือ โดยมันจะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ทั้งภายในและภายนอกองค์กร ไม่ว่าจะเป็น IP แปลก ๆ อีเมลที่ไม่น่าไว้ใจ ไปจนถึงพฤติกรรมที่ “ดูมีพิรุธ” ของอุปกรณ์ในระบบ ตัวระบบจะใช้หลัก “guilt-by-association” หรือแปลคร่าว ๆ ว่า “ถ้าแวดล้อมคุณไม่ดี คุณก็อาจไม่น่าไว้ใจเช่นกัน” ในการวิเคราะห์พฤติกรรม

ยกตัวอย่าง: ถ้าอุปกรณ์หนึ่งเคยเชื่อมต่อกับ IP ที่มีประวัติไม่ดี TITAN จะขึ้นสถานะเตือนเพื่อให้นักวิเคราะห์เข้าตรวจสอบหรือสั่งกักกันทันที ฟังดูเหมือน AI มีประสาทสัมผัสที่หกเลยใช่ไหมครับ?

และจากการทดสอบภายใน Microsoft เขาพบว่าระบบใหม่นี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจถึง 8% และยังลดเวลาการตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อีกด้วย

Microsoft Defender XDR อัปเกรดด้วย TITAN  
• ทำให้ฟีเจอร์ Guided Response ฉลาดยิ่งขึ้น โดยแนะนำการตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเรียลไทม์  
• วิเคราะห์ข้อมูลแบบ adaptive ผ่านกราฟภัยคุกคามที่อิงพฤติกรรมและเครือข่ายความสัมพันธ์

คุณสมบัติของ TITAN  
• ใช้เทคนิค guilt-by-association วิเคราะห์ภัยที่ยังไม่ถูกระบุอย่างเป็นทางการ  
• รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น Microsoft Defender for Threat Intelligence และ feedback จากลูกค้า  
• แสดงคำแนะนำแบบ “อธิบายได้” เพิ่มความมั่นใจให้นักวิเคราะห์ในการดำเนินการ

ผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้งาน TITAN  
• เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยภัยคุกคามขึ้น 8%  
• ลดเวลาในการตอบสนองต่อเหตุการณ์  
• มีคำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับ IP address, IP range และ email sender ที่น่าสงสัย

คำเตือนเรื่องการตีความผลลัพธ์ของ TITAN  
• แม้ TITAN จะฉลาด แต่การตัดสินใจ “เหมารวม” อุปกรณ์หรือผู้ใช้งานจากความเกี่ยวข้องอาจทำให้เกิด false positives (แจ้งเตือนผิดพลาด)  
• จำเป็นต้องมีนักวิเคราะห์ตรวจสอบก่อนดำเนินการตัดสินใจขั้นสุดท้าย

ความท้าทายในการใช้เทคโนโลยีอัตโนมัติด้านความปลอดภัย  
• ระบบ AI แม้จะลดภาระงานได้ แต่ยังจำเป็นต้องมีมนุษย์ควบคุมและปรับใช้ตามบริบทที่เหมาะสม  
• การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป อาจเปิดช่องว่างให้ภัยคุกคามระดับสูงใช้หลบเลี่ยงหรือทำการโจมตีแบบแอบแฝง

https://www.neowin.net/news/microsoft-defender-xdr-gets-titan-powered-security-copilot-recommendations/

From Trainee To Bias: The Big 16 K-Pop Slang Terms To Know

K-pop is the name of a pop music sensation that originated in South Korea and is sweeping the globe. From its energetic choreography and music to the beauty of its idols, K-pop (or K for Korea combined with pop) has entranced international and Korean fans alike—and chances are you’ve heard it, hummed it, or danced to it. (Did you catch BTS’ “Friends” playing in the Marvel movie Eternals? And who knew Clifford the Dog was also a K-pop stan? At least, his trailer made it seem so.)

Emerging from the 1990s, K-pop has created a unique fandom culture along the way. Fans have indulged fully in this media, creating their own celebrations, traditions, and—of course—slang. All of this can overwhelm the casual listener trying out K-pop sounds, and I have to admit, I once thought this fandom was a little over the top. But I’ve since been won over—after all, being a fan of a group like Red Velvet is no different from being a fan of Ariana Grande.

To get you started, I am providing a short guide to K-pop’s complex terminology. Whether you’re interested in K-pop, saw BTS on the news, or have friends who listen to all of the above, here are a few terms to know.

Please note: these words are used mainly by English-speaking international fans and are found across fan Twitters, Instagrams, TikToks and Tumblrs.

bias
In K-pop slang, a bias is a member in a group that you like or relate to the most. K-pop fans collect merchandise—for example, photocards (more on that later)—of their biases. Fans use this term to learn more about other fans.

Example: Who is your Twice bias? (And you’d answer with your favorite.)

biaswrecker
Although fans have their fundamental biases, it doesn’t mean that a bias is monogamous. Most fans with biases will have their biaswreckers, too. These wreckers are members in a group that make you question who your true bias is.

sasaeng
One group of people widely looked down upon are sasaengs (사생팬) or sasaeng fans. This slang derives from a Korean word (sa for “private” and saeng for “life”) that refers to an obsessive fan who stalks or otherwise violates the privacy of a Korean idol. Sasaengs tend to own fan pages, and some say they operate much like the American tabloids of the 2000s.

comeback
When an idol group releases new music, it’s called a comeback. Comebacks usually take place every few months and include new promotions, hair colors, styles, music, etc. Era is another word used in this fandom to describe a comeback.

Example: Did you hear that BTS are having a comeback in June?

nugu
This word literally means “Who?” in Korean, and is used by fans to describe small and relatively unknown idol groups. A group like IVE would not be described as a nugu (누구) but the girl group Weki Meki would.

visual
In K-pop, there are roles for each idol in a group, including a role as visual. The visual role is assigned by the company to the member or members in a group who best fit a strict Korean beauty standard. Fans also debate who they believe the visual to be in each group. For example, Jin is the official visual of the group BTS, but many consider Taehyung to fit the role. This harsh beauty standard prizes small facial features, cuteness, and specific measurements of the face, body, eyes, and much more.

aegyo
Aegyo (애교) can be used to describe K-pop idols (both male and female) who are acting cute and childlike. Aegyo moves require specific word choices, vocal tones, and both facial and body gestures. Aegyo (often translated as “cuteness”) is usually meant to show a flirtatious side of idols and is also used by the general Korean population.

Example: The judges made Felix do aegyo as a punishment for losing the game.

maknae
Another Korean word that has been adopted into international fan spaces is maknae (막내) or “youngest person.” This slang is used to describe the youngest member of a group. The term maknae, much like visual, is a role a member takes on.

trainee
When an idol is training before they debut, they are considered a trainee. These trainees usually take part in promotions, trying to gain popularity before their debut. Trainees typically are under contract and fulfill years of rigorous training to be able to match the abilities of many idols you see today.

subunit
In some idol groups subunits are formed. These units comprise a few members in a group who create their own music or albums. Some groups, such as LOONA and NCT, use subunits as their concept. This term can also describe two or three members in a group who have a similar skill or talent (like a vocal or dance unit).

antis
Anti or anti-fan is used to describe people who hate an artist or group so much that they seem to follow their activities and content as much or more than a fan would. Some of these antis display sasaeng behavior, dedicating themselves completely to taking down or hate speech idols. These hate campaigns contain criticizing and insulting language. Shockingly, some antis have gone so far as hurting idols in real life.

delulu
This term is short for delusional, and it’s used to mock fans who believe they’ll date, marry, or befriend their favorite idol. The word can describe a fan who devotes an unhealthy amount of time and energy to an idol. You could say becoming a delulu is a first step on the pipeline towards sasaeng and usually includes behavior similar to said sasaeng.

Example: Did you see that guy talking about how he and Nayeon are dating? He’s such a delulu.

solo stan
When a fan of an idol group only stans a single member, they are a self-proclaimed solo stan or are labeled as such by others in the community. A solo stan might hate other members in a group, which is why the term has a negative connotation in the community. The word solo stan also can describe someone who’s a fan of a singular idol (like Sunmi or IU) who does not participate in idol groups.

photocard
Photocards (or pocas or PCs) are typically 3” by 2” pieces of glossy paper photos included in a K-pop albums and prized by fans. They may not sound like much to the average joe, but to the average Jimin fan, these pictures are worth hundreds to thousands of dollars.

the Big 3
In Korea, idols are contracted under companies. The Big 3 describes the main three corporations that famous idols usually sign under. These three companies are HYBE Entertainment (previously known as BigHit Entertainment), with groups like BTS and TXT; SM Entertainment, with groups like Girls Generation and Aespa; and YG Entertainment, producing groups like BLACKPINK and iKON. The Big 3 not only produce idols but also sign and manage actors. JYP Entertainment can also be considered as part of the Big 3 (HYBE is a relative newcomer to the list), leading some to use the term “Big 4.”

netizen
The term netizen does generally mean an internet user, but it’s used in K-pop to refer to Korean fans who are online intensively. These fans or anti-fans are internet sleuths and usually the ones to create scandals and/or help in proving rumors wrong or right about specific idols. Netizens (or also K-netizens) hold power in the idol industry; companies want these internet personas to view their idols in a positive light and do their best to prevent scandals that might mobilize netizens.

© 2025, Aakkhra, All rights reserved.

คู่มือเลือกแพลตฟอร์ม Threat Intelligence: ปัจจัยสำคัญและผู้ให้บริการชั้นนำ

Threat Intelligence Platform (TIP) กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ โดยช่วยให้องค์กรสามารถ รวบรวม วิเคราะห์ และตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้นำเสนอ แนวทางการเลือก TIP ที่เหมาะสม พร้อมรายชื่อผู้ให้บริการชั้นนำในตลาด

ปัจจัยสำคัญในการเลือก Threat Intelligence Platform
TIP ควรสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลภัยคุกคามจากหลายแหล่ง
- รวมถึง ฐานข้อมูล SQL และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ต้องมีระบบกรองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อลด False Positives
- ช่วยให้ ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถโฟกัสกับภัยคุกคามที่แท้จริง

รองรับการทำงานอัตโนมัติ เช่น การตอบสนองต่อภัยคุกคามและการสร้าง Playbook
- ลดเวลาในการตอบสนอง และช่วยให้ระบบสามารถป้องกันภัยคุกคามได้เร็วขึ้น

ต้องสามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือรักษาความปลอดภัยอื่น ๆ เช่น SIEM และ SOAR
- ช่วยให้ สามารถเชื่อมโยงข้อมูลภัยคุกคามและตอบสนองได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ควรมีตัวเลือกการใช้งานทั้งแบบ On-Premises และ Cloud-Based
- รองรับ การทำงานในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย

https://www.csoonline.com/article/3984720/threat-intelligence-platform-buyers-guide-how-to-pick-the-best-platform.html

Procolored แจกซอฟต์แวร์ที่มีมัลแวร์มานานหลายเดือน ก่อนยอมรับปัญหา

หากคุณใช้ เครื่องพิมพ์ Procolored โดยเฉพาะรุ่น UV inkjet คุณอาจต้องตรวจสอบระบบของคุณ เนื่องจาก ซอฟต์แวร์ที่มาพร้อมเครื่องถูกพบว่ามีมัลแวร์ ซึ่งถูกแจกจ่ายผ่าน USB drive และเว็บไซต์ของบริษัท

รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับมัลแวร์ในซอฟต์แวร์ของ Procolored
Cameron Coward ค้นพบมัลแวร์ขณะรีวิวเครื่องพิมพ์ UV มูลค่า $6,000
- ซอฟต์แวร์ที่มาพร้อมเครื่อง ถูกตรวจพบว่ามี USB-spreading worm และ Floxif file infector

Procolored ปฏิเสธข้อกล่าวหาในตอนแรก โดยอ้างว่าเป็น "false positives"
- แต่ Coward ไม่เชื่อ และโพสต์เรื่องนี้บน Reddit เพื่อขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ

G Data ตรวจสอบซอฟต์แวร์ของ Procolored และพบมัลแวร์ในไฟล์ดาวน์โหลดบนเว็บไซต์
- พบ Win32.Backdoor.XRedRAT.A และ MSIL.Trojan-Stealer.CoinStealer.H

CoinStealer หรือ "SnipVex" เป็นมัลแวร์ที่ขโมยที่อยู่ Bitcoin และแทนที่ด้วยของแฮกเกอร์
- บัญชี Bitcoin ที่เกี่ยวข้อง ได้รับเงินกว่า 9.3 BTC (~$100,000) ก่อนหยุดทำงานในเดือนมีนาคม 2024

Procolored ยอมรับปัญหาและลบซอฟต์แวร์ทั้งหมดออกจากเว็บไซต์เมื่อวันที่ 8 พฤษภาคม 2024
- บริษัท ให้คำมั่นว่าจะปรับปรุงกระบวนการภายในเพื่อป้องกันเหตุการณ์ในอนาคต

ผู้ใช้ที่ติดตั้งซอฟต์แวร์ของ Procolored อาจต้องตรวจสอบระบบของตนเอง
- ควร ตรวจสอบว่ามีการตั้งค่า antivirus exclusions สำหรับซอฟต์แวร์ของ Procolored หรือไม่

มัลแวร์ SnipVex สามารถติดไฟล์อื่น ๆ ในระบบ ทำให้การลบออกเป็นเรื่องยาก
- G Data แนะนำให้ฟอร์แมตไดรฟ์ทั้งหมดและติดตั้งระบบปฏิบัติการใหม่

https://www.neowin.net/news/this-printer-company-served-you-malware-for-months-and-dismissed-it-as-false-positives/

EP 51 Make PCB แบบ DIY by using 3D resin printer
ทำ PCB จาก 3D resin printer แบบเต็มรูปแบบ Fix bug มี 2 แบบให้เลือก ทั้ง Positive & Negative PCB dry film
3D Resin printer มีลำแสง UV 405 nM เหมาะสำหรับ PCB dryfilm

Software ที่ใช้
gerbv ใช้แปลงไฟล์ Gerber เป้น SVG
Inkscape ใช้เปิด SVG และ save file เปลี่ยน Raster เป็น vector file.
CAM350 change positive gerber to Negative gerber
Bambu Studio ใช้ Import SVG file to 3D file ( STL and etc.. ) and export
Use STL program to 3D resin printer make PCB DIY

Note : วิธีต่างจากของฝร้่ง

เสริมการสื่อสาร เสริมด้วย ลาพิส ลาซูรี่ นะคะ
#positivevibes #crystalhealing #lawofattraction #jewelry #crystalshop #สร้อยคอ

เสริมการสื่อสาร เสริมด้วย ลาพิส ลาซูรี่ นะคะ
#positivevibes #crystalhealing #lawofattraction #jewelry #crystalshop #สร้อยคอ

“Denotation” vs. “Connotation”: What’s The Difference?

If you’re in the business of defining and explaining words (which we are), it’s important to know the difference between denotation and connotation. These two terms are easy to confuse because they refer to related concepts. And every word can have both denotation and connotation. So what do they mean?

In this article, we’ll explain the difference, give you tips for how to remember it, and provide examples of what both words refer to.

Quick summary
The denotation of a word or expression is its direct meaning. Its connotation consists of the ideas or meanings associated with it or suggested by it. For example, the word homework refers to schoolwork done outside of school—that’s its denotation. For many people, the word has a negative connotation—meaning that the word itself gives them a bad feeling associated with the experience of having to do homework when they’d rather be doing something else.

What is the difference between denotation and connotation?
The denotation of a word or expression is its explicit or direct meaning, as distinguished from the ideas or meanings associated with it or suggested by it. Simply put, a word’s denotation is what that word means or directly represents.

The meaning of denotation becomes more clear when it’s contrasted with connotation. When someone refers to a word’s connotation, they’re referring to what it implies or suggests—or to the secondary meanings or implications that are associated with it.

The word connotation is commonly used in the phrases positive connotation and negative connotation. That’s because people associate good or bad things with a lot of words.

Let’s illustrate the difference with a simple example.

For example, the word home refers to the place where you live—it could be a house, an apartment, etc. This is the word’s denotation. For many people, the word home has a positive connotation—it’s associated with safety, comfort, and a sense of belonging. These associations and implications make up the word’s connotation.

The connotation of a word depends on cultural context and personal associations, but the denotation of a word is its standardized meaning within the language. Another way to think about it is that a word’s denotation is the same or about the same for most people. When you say “bicycle,” other English speakers generally know what you’re talking about. Some may picture a mountain bike while others picture a road bike, but they’re thinking about the same general thing. While a word’s connotation may be widely shared, different words often have different connotations for different people.

Both denotation and connotation stem from the Latin word notāre, meaning “to note.”

One way to remember the difference between the terms is to take a hint from how they begin. The con- in connotation comes from a Latin term meaning “together” or “with,” reminding us that the connotation of a word works with or alongside its primary, explicit meaning—its denotation.

denotative vs. connotative
The words denotative and connotative are the adjective forms of denotation and connotation. They’re used in the same context—to describe words or meanings. For example, describing a word as connotative means that it suggests more than its straightforward meaning. All words are denotative, and any word can be connotative if it has particular associations for a person.

denote vs. connote
The verb denote means “to indicate” (as in A fever often denotes an infection) or “to mean” (as in What is this supposed to denote?).

Connote means “to signify or suggest (certain meanings, ideas, etc.) in addition to the explicit or primary meaning.”

© 2025, Aakkhra, All rights reserved.

การตีไม่ใช่การสอน: เจาะลึก พ.ร.บ.ใหม่ ห้ามทารุณกรรมบุตร พ.ศ. 2568
เมื่อกฎหมายบอกว่า "พ่อแม่ตีลูกไม่ได้": ความเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญของครอบครัวไทย

เจาะลึกถึงกฎหมายใหม่ห้ามตีลูก พ.ศ. 2568 ซึ่งระบุชัดเจนว่า การทำโทษต้องไม่เป็นการทารุณกรรม หรือรุนแรงทั้งร่างกายและจิตใจ แนวทางการปรับทัศนคติพ่อแม่ สู่การเลี้ยงดูเชิงบวก

จุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลง ในสังคมไทยที่ผ่านมา คำว่า "ไม้เรียวคือรัก" หรือ "ตีเพราะรัก" เป็นสิ่งที่หลายครอบครัว เติบโตมาพร้อมกับแนวคิดนี้ แต่ปัจจุบัน เมื่อสังคมเปลี่ยน โลกเปลี่ยน และองค์ความรู้ด้านจิตวิทยาเด็ก พัฒนาไปมากขึ้น ก็เริ่มมีคำถามว่า...

“การตีลูก = การอบรมจริงหรือ?”

และแล้ว... คำตอบจากรัฐ ก็มาในรูปแบบของ พระราชบัญญัติแก้ไขเพิ่มเติม ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์ (ฉบับที่ 25) พ.ศ. 2568 ซึ่งมีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 25 มีนาคม 2568 เป็นต้นไป

พระราชบัญญัติฉบับนี้ คือการแก้ไขเพิ่มเติม ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์ มาตรา 1567 (2) ซึ่งแต่เดิมเคยระบุว่า ผู้ใช้อำนาจปกครอง พ่อแม่ หรือผู้ปกครอง สามารถทำโทษบุตร เพื่ออบรมสั่งสอนได้ตามสมควร

แต่ในฉบับใหม่ ปี 2568 นี้ ระบุเพิ่มเติมไว้อย่างชัดเจนว่า

“ทำโทษบุตรเพื่อว่ากล่าวสั่งสอน หรือปรับพฤติกรรม โดยต้องไม่เป็นการกระทำทารุณกรรม หรือทำร้ายด้วยความรุนแรงต่อร่างกาย หรือจิตใจ หรือกระทำโดยมิชอบ”

สรุปคือ พ่อแม่ ยังสามารถอบรมลูกได้ แต่ต้องไม่ใช้ความรุนแรง หรือการกระทำที่เป็นอันตราย ทั้งทางกายและจิตใจ

ทำไมถึงต้องออกกฎหมายนี้? สาเหตุหลัก ๆ ของการออกกฎหมายนี้ มาจากหลายปัจจัยรวมกัน เช่น

ผลกระทบทางจิตใจ เด็กที่ถูกตีบ่อย มีแนวโน้มจะขาดความมั่นใจ เกิดบาดแผลทางใจเรื้อรัง

การใช้ความรุนแรง แฝงรูปแบบการทารุณกรรม ที่ซ่อนอยู่ภายใต้คำว่า "การสั่งสอน"

ความรับผิดชอบของรัฐไทย ในฐานะภาคีของอนุสัญญาว่าด้วยสิทธิเด็ก (UNCRC) ที่ต้องปกป้องสิทธิเด็ กจากความรุนแรงทุกรูปแบบ

การพัฒนาแนวทางเลี้ยงดูเชิงบวก (Positive Parenting) ที่เริ่มเป็นมาตรฐานสากล

หัวใจสำคัญของกฎหมาย “ตีลูกไม่ได้” หมายถึงอะไร หลายคนอาจเข้าใจผิดว่า กฎหมายนี้ ห้ามไม่ให้พ่อแม่อบรมลูกเลย แต่ในความจริงแล้ว...

"การสั่งสอนลูกยังทำได้" แต่ต้องเป็นการสั่งสอน ที่ไม่ใช้ความรุนแรง ไม่ดูถูก หรือทำให้ลูกเจ็บปวดทั้งร่างกายและจิตใจ

ตัวอย่างของพฤติกรรมที่ “ผิด” ตามกฎหมายใหม่
- ตีด้วยของแข็ง เช่น ไม้แข็ง, สายไฟ
- ดุด่าด้วยคำรุนแรง หรือดูถูก
- บังคับให้ลูกกลัว หรือรู้สึกว่าตนเองไร้ค่า
- ทำโทษด้วยวิธีที่ขัดกับศักดิ์ศรีความเป็นมนุษย์

ทัศนคติแบบเดิม ความเข้าใจผิดที่ส่งผลเสีย “ลูกโดนตีตอนเด็ก โตขึ้นมาถึงรู้จักผิดชอบชั่วดี” ประโยคนี้คือความเข้าใจผิด ที่ฝังรากลึกในหลายครอบครัว

แต่ข้อมูลจากจิตแพทย์เด็ก และองค์กรเพื่อสิทธิเด็กทั่วโลก ชี้ว่า... เด็กที่เติบโตในครอบครัว ที่ใช้ความรุนแรง มักจะมีแนวโน้ม ถ่ายทอดความรุนแรงนั้นต่อไป

นั่นคือวงจรของ “ความรุนแรงในครอบครัว” ที่ไม่เคยสิ้นสุด กฎหมายใหม่นี้จึงไม่ได้มาเพื่อ "ลงโทษพ่อแม่" แต่เพื่อหยุดวงจรของความรุนแรงตั้งแต่ต้นทาง

การเลี้ยงลูกเชิงบวก แนวคิดนี้เรียกว่า Positive Discipline หรือ Positive Parenting
เป็นการสั่งสอนลูกโดยใช้ความเข้าใจ ความรัก และเหตุผล มากกว่าความกลัวหรือการบังคับ

หลักการสำคัญ มีดังนี้
- สร้างวินัยด้วยข้อตกลง ไม่ใช่การขู่เข็ญ
- สอนให้ลูกรับผิดชอบ ไม่ใช่รู้สึกผิด
- ใช้ “ผลลัพธ์ตามธรรมชาติ” แทน “การลงโทษ”

ตัวอย่าง แทนที่จะตีลูกที่ไม่ยอมทำการบ้าน → อธิบายผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้น เช่น คะแนนไม่ดี หรือไม่มีเวลาเล่น

วิธีอบรมลูกโดยไม่ใช้ความรุนแรง
- ใช้เวลาฟังลูกมากขึ้น ให้ลูกพูดสิ่งที่รู้สึกหรือคิด โดยไม่ตัดสิน
- สร้างกฎร่วมกันในบ้าน เด็กจะเชื่อฟังมากขึ้น ถ้ารู้สึกว่าเขามีส่วนร่วม
- สอนด้วยเหตุผล ไม่ใช่อารมณ์ เวลาลูกทำผิด ให้ถาม-ตอบ ชวนคิดถึงผลกระทบ
- เสริมแรงทางบวก ชมลูกเมื่อทำสิ่งที่ดี แทนที่จะเน้นเฉพาะเวลาทำผิด
- เป็นแบบอย่างที่ดี เด็กเรียนรู้พฤติกรรม จากการสังเกตพ่อแม่

เสียงสะท้อนจากสังคมไทย หลังการประกาศกฎหมายฉบับนี้ มีทั้งเสียงเห็นด้วย และเสียงที่ยัง “ไม่เข้าใจ”

เสียงเห็นด้วย “กฎหมายนี้ช่วยให้พ่อแม่ หันมาสนใจพัฒนาวิธีสื่อสารกับลูกมากขึ้น ไม่ใช้แต่กำลัง”

เสียงคัดค้าน “กลัวว่าเด็กจะไม่กลัว ไม่เชื่อฟัง ถ้าพ่อแม่ไม่มีสิทธิ์ทำโทษ”

สิ่งสำคัญคือ การสร้างความเข้าใจใหม่ว่า การสร้างวินัย ไม่เท่ากับการใช้กำลัง

พ่อแม่ต้องเตรียมตัวอย่างไร?
- เรียนรู้เรื่อง จิตวิทยาพัฒนาการเด็ก
- เข้าอบรมเรื่อง การเลี้ยงลูกเชิงบวก ที่หลายหน่วยงานจัดขึ้น
- พูดคุยแลกเปลี่ยนกับครอบครัวอื่น ๆ เพื่อหาแนวทางใหม่
- ตระหนักว่า “ความรุนแรง” ไม่ได้ช่วยให้ลูกดีขึ้น แต่ ทำให้ห่างกันมากขึ้น

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
Q1 ถ้าแค่ตีเบา ๆ ยังผิดกฎหมายไหม?
A ถ้าการตีทำให้เด็กเจ็บทั้งกายหรือใจ หรือทำด้วยอารมณ์ ไม่ถือว่าเบา และอาจเข้าข่ายผิดกฎหมาย

Q2 แล้วจะอบรมลูกที่ดื้อยังไงดี?
A ใช้หลักการ "พูด-ฟัง-เข้าใจ" และเสริมแรงทางบวก เช่น ให้รางวัลเมื่อทำดี

Q3 ถ้าลูกก้าวร้าวก่อน พ่อแม่ต้องทำยังไง?
A หลีกเลี่ยงการตอบโต้ ใช้วิธีตั้งสติ พูดคุยหลังเหตุการณ์สงบลง

Q4 จะรู้ได้ยังไง ว่าเราทำผิดตามกฎหมายหรือไม่?
A หากมีการทำโทษที่รุนแรง หรือทำให้เด็กรู้สึกด้อยค่า อาจเข้าข่ายผิด

Q5 กฎหมายนี้ใช้กับครู หรือเฉพาะพ่อแม่?
A แม้จะเน้นที่ผู้ปกครอง แต่หลักการเดียวกัน ควรใช้กับผู้ใหญ่ทุกคนที่ดูแลเด็ก

Q6 ถ้ารู้ว่ามีคนใช้ความรุนแรงกับเด็ก จะทำอย่างไร?
A แจ้งสำนักงานพัฒนาสังคม หรือมูลนิธิเพื่อเด็ก เช่น มูลนิธิเด็ก หรือสายด่วน 1300

การเลี้ยงลูกในยุคใหม่ ต้องอาศัยทั้งความรัก ความเข้าใจ และการเรียนรู้ พระราชบัญญัติฉบับนี้ ไม่ได้มาเพื่อควบคุมพ่อแม่ แต่มาเพื่อปกป้องเด็ก

การตี ไม่ใช่การสอนอีกต่อไป... และลูกก็สมควรได้รับการอบรม อย่างมีศักดิ์ศรี

ป้อม-อัครวัฒน์ ธนันฐ์กิตติกุล 252012 มี.ค. 2568

#ห้ามตีลูก #กฎหมายใหม่2568 #การเลี้ยงลูกเชิงบวก #สิทธิเด็กไทย #ราชกิจจานุเบกษา #ครอบครัวไทย #ตีไม่ใช่สอน #เลี้ยงลูกอย่างเข้าใจ #จิตวิทยาเด็ก #พ่อแม่ยุคใหม่