คลังเก็บหมวดหมู่: thectalkthai

Ericsson ประสบความสำเร็จ ทดสอบ 5G ที่ความเร็ว 23.4Gbps

Ericsson ได้ออกมาประกาศถึงความสำเร็จในการทดสอบความเร็วของเทคโนโลยี 5G ร่วมกับ Telecom Italia (TIM) ได้ความเร็วในการ Download ที่สูงถึง 23.4Gbps

Credit: ShutterStock.com

 

การทดสอบครั้งนี้เกิดขึ้นที่ Polytechnic University of Turin โดยใช้คลื่น 28GHz Millimeter Wave อีกทั้งนอกจากการทดสอบ Bandwidth ตามปกติแล้ว ทาง Ericsson ก็ยังได้ทำการทดสอบการทำ Streaming สำหรับ Virtual Reality ผ่าน 5G สำเร็จด้วยในเวลาเดียวกัน

ความร่วมมือในครั้งนี้เริ่มต้นมาเมื่อเดือนมีนาคม 2017 ที่ผา่นมา โดยมีเป้าหมายว่าต้องการทดสอบเทคโนโลยี 5G สำหรับเมือง Turin เพื่อเตรียมใช้ 5G ให้ครอบคลุมทั่วเมืองให้ได้ภายในปี 2020

ส่วนปีหน้า ทาง TIM และ Polytechnic University of Turin ก็มีแผนที่จะร่วมมือกันทำวิจัยเกี่ยวกับการพัฒนาเทคโนโลยี 5G เพิ่มเติมต่อไปอีกด้วย

 

 

from:https://www.techtalkthai.com/ericsson-successfully-tested-5g-at-23-4-gbps/

Advertisements

Andrew Ng ชี้ สมรภูมิถัดไปของ AI คือธุรกิจโรงงานและการผลิต

Andrew Ng ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี AI ที่เคยเป็นผู้สร้างโครงการ Google Brain และเคยดำรงตำแหน่งผู้นำเทคโนโลยี AI แห่ง Baidu ได้ออกมาเผยถึงวิสัยทัศน์ว่าสมรภูมิถัดไปของการพัฒนา AI ในความคิดของเขานั้นอยู่ที่ภาคธุรกิจโรงงานและการผลิตเป็นหลัก

Credit: Landing.AI

 

ปัจจุบันนี้ Andrew Ng ซึ่งเป็น CEO ของบริษัท Startup ชื่อ Landing.AI ที่เน้นการช่วยเหลือให้เหล่าธุรกิจองค์กรสามารถนำ AI ไปใช้งานในการทำธุรกิจได้นั้น ได้ทำงานร่วมกับเหล่าธุรกิจโรงงานและการผลิตที่หลากหลายในการนำ AI เข้าไปใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตและการควบคุมคุณภาพอย่างเข้มข้น รวมถึง Foxconn เองก็เป็นลูกค้ารายหนึ่งของเขาด้วยแล้วเช่นกัน

Andrew Ng สนใจธุรกิจโรงงานและการผลิตเป็นพิเศษ เนื่องจากเขาเห็นว่าธุรกิจนี้มีความเกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันของผู้คนค่อนข้างมาก และเป็นหนึ่งในหนทางที่จะนำภาพของการทำ Digital Transformation มาสู่โลกของเราได้อย่างชัดเจนที่สุดทางหนึ่ง ซึ่งการตัดสินใจในกระบวนการต่างๆ ของธุรกิจดังกล่าวนั้นก็สามารถนำ AI และ Machine Learning เข้ามาช่วยได้อย่างเป็นระบบ

เขาได้เผยว่าทีมงานของเขาได้เริ่มพัฒนา Algorithm สำหรับการเรียนรู้ให้กับ AI ที่สามารถใช้ภาพจำนวนเพียงไม่กี่ภาพ AI ก็สามารถระบุจุดที่มีตำหนิในสินค้าอิเล็กทรอนิกส์ขนาดเล็กหรือเลนส์ของกล้องได้แล้ว รวมถึงทีมงานของ Landing.AI เองก็ยังมีความเข้าใจว่าจะสามารถใช้ AI เพื่อปรับแต่งกระบวนการการทำงานของเครื่องจักร เช่น การใช้ Molding Machine ให้ดีขึ้นได้อย่างไร ถึงแม้ว่าเขาจะยังไม่ออกมาเปิดเผยอย่างชัดเจนก็ตามว่าปัจจุบันเขาและทีมงานของเขาได้พัฒนาเทคโนโลยีอะไรให้กับเหล่าธุรกิจการผลิตชั้นนำทั่วโลกอยู่กันแน่

Andrew Ng นั้นหวังว่าเหล่าคนงานในปัจจุบันจะเริ่มทำการเรียนรู้ทักษะต่างๆ ที่จำเป็นเพื่อเตรียมปรับตัวเข้าสู่การผลิตแห่งยุคอนาคตกันได้แล้ว และอย่างไรก็ดี เขายังเห็นว่ามีงานจำนวนมากในธุรกิจโรงงานและการผลิตที่ไม่สามารถทดแทนด้วย AI ได้ อย่างเช่นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ว่าจะเปิดโรงงานใหม่หรือไม่ เป็นต้น

ก็ถือเป็นคลื่นอีกลูกที่ต้องจับตามองให้ดีครับ เพราะ Andrew Ng มักจะทำอะไรนำหน้าตลาดอยู่เสมอ และที่สำคัญคือเขาเป็นคนที่สามารถสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ ให้เกิดขึ้นมาบนโลกได้จริง และภาคการผลิตเองก็คงต้องเตรียมปรับตัวขนานใหญ่กันได้แล้ว

 

ที่มา: https://www.technologyreview.com/s/609770/andrew-ng-says-factories-are-ais-next-frontier/

from:https://www.techtalkthai.com/andrew-ng-says-manufacturing-is-the-next-frontier-for-ai/

เปิดตัว Splunk AWS Serverless Apps วิเคราะห์ข้อมูลบน Cloud ได้ด้วย Serverless

ในงาน AWS re:Invent 2017 ที่ผ่านมา ทาง AWS ได้ออกมาประกาศเปิดตัว AWS Serverless Application Repository เพื่อให้ลูกค้าของ AWS สามารถใช้งาน Serverless Application ได้อย่างหลากหลายและง่ายดายยิ่งขึ้น โดย Splunk ก็เป็นหนึ่งในผู้ที่ตอบรับแนวทางนี้อย่างรวดเร็วด้วยการเปิดตัว Serverless Application จำนวนมากให้ใช้งานได้ฟรีๆ ทันที

Credit: Splunk

 

Splunk นั้นต้องการให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่อยู่บน AWS และข้อมูลการใช้งานบริการต่างๆ ของ AWS นั้นเป็นไปได้อย่างง่ายดายที่สุด จึงรีบตอบรับต่อการมาของแนวโน้มนี้ทันทีด้วย Splunk Serverless App จำนวนมากที่สามารถทำการปรับแต่งค่าการทำงานและ Deploy เริ่มต้นใช้งานเพื่อทำการรวบรวมข้อมูลและส่งต่อไปยัง Splunk Enterprise หรือ Splunk Cloud ได้ทันที

Splunk Serverless App ทั้งหมดนี้ถูกเปิดเป็น Open Source พร้อมกับ Lambda Blueprint อยู่ที่ https://github.com/splunk/splunk-aws-serverless-apps สำหรับให้ผู้ที่ต้องการปรับแต่งรายละเอียดการทำงานเชิงลึกเพิ่มเติมสามารถนำไปพัฒนาต่อยอดได้ทันที ส่วนผู้ที่อยากเริ่มต้นทดลองใช้งาน AWS Serverless Application Repository สามารถสมัครได้ที่ https://pages.awscloud.com/serverlessrepo-preview.html

 

ทดสอบใช้งาน Software และ Download Free Whitepaper

สำหรับผู้ที่สนใจต้องการทดสอบ Software ต่างๆ จาก STelligence หรือศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมจาก Whitepaper สามารถโหลดได้จาก URL ดังต่อไปนี้

ติดต่อ STelligence ได้ทันที

stelligence_logo

ร่วมพูดคุยแลกเปลี่ยนความคิดเห็นทางด้านระบบ Data Analytics หรือสามารถสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม ทดสอบระบบ Solution Network Monitoring หรือระบบ Data Center Monitoring, ระบบ Network Operation Center (NOC), ระบบ Security Operation Center (SOC), ระบบ SIEM ได้ทาง

  • ติดต่อบริษัท STelligence ได้ที่ info@stelligence.com
  • ติดต่อคุณธเนศ ฝ่ายขาย โทร 089-444-2443 หรือโทร 02-938-7475
  • สามารถกด Like เพื่อรับข่าวสารข้อมูลอัพเดต และ Use case ที่น่าสนใจมากมาย : www.facebook.com/stelligence
  • พูดคุยกับทางทีมงานได้แบบ Real-time ผ่าน Line ID : @stelligence
    stelligence-line-id

ที่มา: https://www.splunk.com/blog/2017/12/13/introducing-splunk-aws-serverless-apps.html

from:https://www.techtalkthai.com/splunk-aws-serverless-apps-is-announced/

เปิดตัว Red Hat OpenStack Platform 12 ย้าย Control Plane ขึ้น Container, ใช้ Ansible เสริม OpenStack

Red Hat ได้ออกมาประกาศเปิดตัว Red Hat OpenStack Platform 12 แล้วในแบบ Generally Available (GA) โดยมีการเปลี่ยนแปลงหลักๆ ที่น่าสนใจดังนี้

Credit: Red Hat

 

  • ทำ Containerize ส่วน Control Plane ของระบบ ครอบคลุมทั้ง Nova, Glance, Ceph เพื่อให้ติดตั้งใช้งานและดูแลรักษาได้ง่ายขึ้น
  • นำ Red Hat Ansible เข้ามารวมเป็นส่วนหนึ่งของโซลูชัน เป็นอีกทางเลือกทดแทน Heat โดยสามารถสร้าง Ansible Playbooks สำหรับใช้ในการ Deploy ระบบได้
  • รองรับแนวคิด Composable Network ได้ และรองรับสถาปัตยกรรม L3 Spine-Leaf ได้แล้ว
  • ใช้ Open vSwitch 2.7 และ Data Plane Development Kit (DpDK) 16.11
  • ปรับปรุง Neutron และ Nova ให้รองรับ MTU ขนาดใหญ่ขึ้น
  • ทำ SR-IOV และ PCI Passthough ได้แล้ว
  • Ironic สามารถเก็บ Environmental Parameter ได้ ทำให้ใช้งานได้ง่ายขึ้น รองรับการทำ NFV ได้ดีขึ้น
  • ทำการเข้ารหัสบริการต่างๆ ในระบบมากขึ้น
  • มี Comprehensive Security Guide ให้นำไปศึกษาได้
  • มีการทดสอบแต่ละ Release ด้วยการใช้แนวคิด Distributed Continuous Integration (DCI)
  • เป็น Standard Release ที่มีระยะเวลาสนับสนุน 1 ปี
สำหรับผู้ที่สนใจรายละเอียดเพิ่มเติม สามารถศึกษาข้อมูลได้ที่ https://access.redhat.com/support/policy/updates/openstack/platform ครับ

 

ที่มา: https://redhatstackblog.redhat.com/2017/12/13/red-hat-openstack-platform-12-is-here/

from:https://www.techtalkthai.com/red-hat-openstack-platform-12-is-released/

Microsoft เตรียมพิจารณาเพิ่ม Python เป็นสคริปต์หลักใน Excel

หลังจากที่ Microsoft เปิดรับ Feedback ผู้ใช้งาน Microsoft Excel ไปเมื่อเดือนที่ผ่านมา พบว่ามีผู้ใช้สนใจโหวดให้มีการใช้สคริปต์ Python บน Excel เป็นจำนวนมาก ส่งผลให้ Microsoft เตรียมพิจารณาการนำ Python มาเป็นหนึ่งนในสคริปต์หลักของ Excel

การใช้สคริปต์ Python บน Excel เป็นฟีเจอร์ที่มีผู้ใช้ร้องขอเข้ามามากที่สุดหลังจากที่ Microsoft เปิดรับ Feedback โดยมีจำนวนผู้โหวดมากกว่าอันดับที่สองถึงสองเท่า โดยหนึ่งในความเห็นของผู้ใช้ระบุว่า อยากให้มีการใช้สคริปต์ Python ไม่ใช่แค่เป็นทางเลือกนอกเหนือจาก VBA เท่านั้น แต่อยากให้เป็นทางเลือกสำหรับการใส่ฟังก์ชันต่างๆ เช่น (=SUM(A1:A2)) อีกด้วย

Microsoft ได้ทำการตอบรับคำร้องขอด้วยการส่งแบบสอบถามไปยังผู้ใช้เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม และสอบถามถึงสิ่งที่ผู้ใช้อยากให้นำ Python มาใช้ Excel ซึ่งถ้าคำร้องขอนี้ได้รับการยอมรับ จะทำให้ผู้ใช้สามารถใช้สคริปต์ Python เพื่อทำงานบนเอกสาร จัดการข้อมูล และเรียกใช้ฟังก์ชันต่างๆ ได้เหมือนกับที่ Excel รองรับการใช้สคริปต์ VBA

จนถึงตอนนี้ กระแสตอบรับจากการที่จะนำ Python มาใช้งานใน Excel ถือว่าเป็นไปในทางที่ดี โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ใช้บางรายระบุเพิ่มเติมด้วยว่า ถ้า Excel จะรองรับการใช้ Python จริง โปรแกรม Office อื่นๆ ก็ควรรองรับด้วยเช่นกัน

ที่มา: https://www.bleepingcomputer.com/news/microsoft/microsoft-considers-adding-python-as-an-official-scripting-language-to-excel/

from:https://www.techtalkthai.com/microsoft-may-add-pythom-as-official-scrripting-language-in-excel/

เตือนมัลแวร์ Triton พุ่งเป้าโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของประเทศ สร้างอันตรายถึงชีวิต

นักวิจัยด้านความมั่นคงปลอดภัยจาก FireEye ผู้ให้บริการโซลูชัน Threat Intelligence ชื่อดังออกมาแจ้งเตือนถึงมัลแวร์ตัวใหม่ ชื่อว่า Triton ซึ่งถูกออกแบบมาสำหรับโจมตีระบบควบคุมโรงงาน (Industrial Control System: ICS) โดยเฉพาะ เสี่ยงก่อให้เกิดอุบัติเหตุซึ่งไปสู่การสูญเสียชีวิตได้ ชี้อาจมีบางประเทศอยู่เบื้องหลัง

Credit: fotohunter/ShutterStock

Triton หรืออีกชื่อหนึ่งคือ Trisis เป็นมัลแวร์ ICS ที่ถูกออกแบบมาเพื่อโจมตี Triconex Safety Instrumented System (SIS) Controllers ที่ผลิตโดยบริษัท Schneider Electric โดยเฉพาะ ซึ่งระบบดังกล่าวเป็นระบบควบคุมสำหรับเฝ้าระวังประสิทธิภาพการทำงานของระบบ Critical Infrastructure และตอบสนองโดยอัตโนมัติเมื่อตรวจพบเหตุการณ์ที่อาจมีอันตรายต่อชีวิต

FireEye ระบุว่า มัลแวร์ Triton นี้อาจเป็นการโจมตีที่มีหน่วยงานรัฐของประเทศอยู่เบื้องหลัง (State-sponsored Attack) มีเป้าหมายหลักที่โครงสร้างพื้นฐานสำคัญของประเทศในแถบตะวันออกกลาง ซึ่งมัลแวร์ดังกล่าวเกิดจากการ Reverse Engineering โปรโตคอล TriStation ซึ่งเป็นโปรโตคอลเฉพาะทางสำหรับผลิตภัณฑ์เชิงวิศวกรรมและการบำรุงรักษาของ Triconex SIS แล้วนำมาใช้โจมตีระบบ ICS

แฮ็กเกอร์เริ่มโจมตีโดยการปล่อยมัลแวร์ Troton เข้าไปยัง SIS Engineering Workstation ซึ่งรันระบบปฏิบัติการ Windows โดยปลอมตัวเป็นแอปพลิเคชัน Triconex Trilog เมื่อสามารถทำ Remote Access เข้าสู่ตัวเครื่องได้แล้ว แฮ็คเกอร์จะทำการวาง TRITON Framework เพื่อโปรแกรมระบบ SIS Controller ใหม่ตามที่ตนต้องการ เช่น ทำให้ระบบเข้าสู่สภาวะ Failed Safe เพื่อให้ปิดกระบวนการทั้งหมดโดยอัตโนมัติ เป็นต้น ถึงแม้ว่าการกระทำนี้จะไม่ส่งอันตรายต่อชีวิต แต่ก็ทำให้เกิดความสูญเสียเป็นมูลค่ามหาศาลจากการที่ระบบไม่ทำงาน

อย่างไรก็ตาม แฮ็กเกอร์สามารถโปรแกรมระบบ SIS ทั้งหมดใหม่ให้เพิกเฉยต่อสภาวะอันตราย หรือสร้างสภาวะอันตรายขึ้นมาเองเพื่อสร้างความเสียหายต่อชีวิตของพนักงานทั้งหมดในโรงงานได้ ถือว่าเป็นมัลแวร์อีกตัวหนึ่งที่มีความรุนแรงไม่แพ้ Stuxnet, IronGate หรือ Industroter เลยทีเดียว

ที่มา: https://thehackernews.com/2017/12/triton-ics-scada-malware.html

from:https://www.techtalkthai.com/triton-malware-targets-industrial-control-systems/

กรณีศึกษา : การใช้ Machine Learning กับความมั่งคงปลอดภัยด้านไซเบอร์

นักวิเคราะห์จาก ABI บริษัทวิจัยประมาณการว่าภายในปี 2021 จะมีงบใช้จ่ายของ Machine Learning ในด้านความมั่นคงปลอดภัยสูงถึง 96$ พันล้าน ซึ่งในตอนนี้บริษัทยักษ์ใหญ่ เช่น Google หรือ Amazon ก็ขยับตัวเข้ามาในเรื่องนี้อย่างจริงจัง เช่น เดียวกับผู้ผลิตอุปกรณ์ด้านความมั่นคงปลอดภัยระดับองค์กรต่างๆ ก็เริ่มใช้เทคโนโลยีนี้เข้ามาตรวจจับภัยคุกคามแทนที่การใช้ Signature-based แบบเดิมเพียงอย่างเดียว เราจึงขอสรุปกรณีศึกษาตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน Machine Learning กับความมั่นคงปลอดภัยในปัจจุบันมาให้ผู้อ่านได้เห็นภาพมากขึ้น

Credit: ShutterStock.com
  1.   ตรวจจับพฤติกรรมที่ไม่ประสงค์ดี

Machine Learning จะช่วยภาคธุรกิจตรวจจับกิจกรรมที่ไม่หวังดีเร็วยิ่งขึ้นและหยุดยั้งการโจมตีได้ก่อนที่มันจะเริ่ม David Palmer ผู้อำนวยการของ Darktrace (Startup แห่งนึงในสหราชอาณาจักร) กล่าวว่าบริษัทของตนเพิ่งได้ช่วยเหลือคาสิโนแห่งหนึ่งในอเมริกาเหนือโดยอัลกอริทึมของบริษัทได้ตรวจพบการโจมตีเพื่อพยายามนำข้อมูลออกไป นอกจากนี้ลูกค้าของตนไม่ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์ Wannacry ที่เกิดขึ้นเมื่อกลางปีเลยแม้ว่าบางรายไม่ได้มีแพตซ์เพื่อป้องกันก็ตาม

2.   ช่วยสนับสนุนมนุษย์ในเรื่องความมั่นคงปลอดภัยสำหรับมือถือ

 Google เองก็มีเทคโนโลยี Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ภัยคุกคามบนมือถือเช่นกัน นอกจากนี้เมื่อเดือนตุลาคมที่ผ่านมาบริษัทอย่าง MobileIron บริษัทซอฟต์แวร์เพื่อบริหารจัดการมือถือระดับองค์กรและ Zimperium บริษัทที่พัฒนาซอฟต์แวร์ต่อต้านภัยคุกคามบนมือถือได้ร่วมกันพัฒนาโซลูชันเพื่อป้องกันมัลแวร์บนมือถือโดยการใช้เทคโนโลยี Machine Learning เพื่อตรวจจับอุปกรณ์ เครือข่าย ภัยคุกคามของแอปพลิเคชัน ให้สามารถตอบสนองกับเหตุการณ์และป้องกันข้อมูลของบริษัทได้อย่างอัตโนมัติ

  1. ช่วยสนับสนุนมนุษย์ในเรื่องการวิเคราะห์ภัยคุกคาม

ในปี 2016 MIT ได้พัฒนาแพลตฟอร์ม (AI2) ด้านความมั่นคงปลอดภัยที่ใช้ Machine Learning ช่วยตรวจสอบการล็อกอินหลายล้านครั้งต่อวันและส่งข้อมูลต่อไปให้นักวิเคราะห์ ผลปรากฏว่าสามารถลดการแจ้งเตือนได้กว่า 100 ครั้งต่อวัน โดยการทดสอบร่วมกันจาก MIT และ PatternEX (Startup แห่งนึง) พบว่าระบบมีความแม่นยำในการตรวจจับสูงถึง 85% และยังสามารถลด False Positive ลงไปถึง 5 เท่าอีกด้วย

  1. ช่วยงานด้านความมั่นคงปลอดภัยที่มีลักษณะซ้ำซากจำเจ

Palmer กล่าวว่าข้อดีของ Machine Learning ที่แท้จริงคือ “ลดการทำงานซ้ำซากจำเจ หรือกิจกรรมในการตัดสินใจบางอย่างที่มีคุณค่าไม่มากนัก เช่น การคัดแยกข้อมูลภัยคุกคามเป็นต้น” เพื่อให้เจ้าหน้าที่ไปดูแลงานอย่างอื่นที่มีความสำคัญมากกว่า

  1. ปิดช่องโหว่แบบ Zero-day

ทีมงานจากมหาวิทยาลัยรัฐ Arizona ได้ใช้ Machine Learning เพื่อติดตามข้อมูลใน Dark Web เพื่อระบุข้อมูลที่เชื่อมโยงไปยังช่องโหว่ที่เป็น Zero-day  สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์ต่อองค์กรเพื่อปิดช่องโหว่ก่อนจะนำไปสู่เหตุการณ์รั่วไหลของข้อมูล

ความเข้าใจผิดๆ และการโฆษณาเกินจริงเกี่ยวกับ Machine Learning
  • Machine Learning ไม่ได้ดีไปหมดทุกอย่าง มันยังคงมีสิ่งที่เรียกว่า False Positive (การแจ้งเตือนผิดพลาด) โดยนักวิเคราะห์บางคนถึงขนาดกล่าวว่ามันเป็นเหมือนโซลูชัน Black Box ที่ CISO ไม่ควรจะแน่ใจทั้งหมดกับสิ่งที่ซ่อนอยู่ภายใน คล้ายกับเอาความเชื่อถือและความรับผิดชอบฝากไว้กับเจ้าของผลิตภัณฑ์และ Machine
  • มีความเห็นจาก Palmer ว่าโซลูชัน Machine Learning จากผู้ผลิตบางรายไม่ได้เป็นการ Learning จริง ซึ่งควรเรียนรู้ข้อมูลจากสภาพแวดล้อมลูกค้าแต่กลับใช้ข้อมูลจาก Cloud ของผู้ผลิตเองแล้วนำมาให้ลูกค้าใช้ ดังนั้นมันก็ไม่ต่างอะไรกับ Signatures Antivirus
  • คุณภาพอัลกอริทึมขึ้นกับข้อมูลที่เรียนรู้ว่าสามารถป้อนข้อมูลที่เหมาะสมให้กับ Machine ได้หรือไม่ หากได้ข้อมูลคุณภาพต่ำไปผลลัพธ์ที่ออกมาย่อมไม่ดีเช่นกัน

from:https://www.techtalkthai.com/casestudy-how-machine-learning-can-help-cybersecurity/