การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยแต่มีผลมากมายด้านความมั่นคงคอมพิวเตอร์

Photo by FLY:D on Unsplash

นักวิจัยจาก University of California, San Diego (UCSD) และ Purdue University พบว่าพวกเขาสามารถเสริมความแข็งแกร่งให้กับความมั่นคง (security) ของคอมพิวเตอร์ได้โดยการวิศวกรรมย้อนกลับ  (reverse-engineering) ของตัวทำนายการแยกสายการทำงานตามเงื่อนไข (conditional-branch) ในโปรเซสเซอร์รุ่นเรือธงของ Intel ผ่านวิธีการที่เรียกว่า Half&Half

ช่องโหว่ที่ร้ายแรงมีรากฐานมาจากโปรเซสเซอร์สมัยใหม่ที่ใช้ตัวทำนายการแยกสายการทำงานร่วมกันระหว่างเธรดและโพรเซสที่กำลังทำงานอยู่ทั้งหมด นักวิจัยพบว่าพวกเขาสามารถแยกตัวทำนายสายการทำงานของ Intel ออกเป็นสองส่วนโดยเปลี่ยนเลขที่อยู่ของสายการทำงานเพียงเล็กน้อย

Hosein Yavarzadeh จาก UCSD กล่าวว่า "ด้วยการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในวิธีที่เราสร้างโค้ด ตอนนี้เราสามารถรันสองเธรดร่วมกันบนแกนประมวลผลเดียวกันได้ และเป็นไปไม่ได้ที่จะมีการรั่วไหลของข้อมูลผ่านตัวทำนายสายการทำงาน หรือกระตุ้นให้เกิดการคาดการณ์ผิดเพื่อเริ่มการโจมตี Spectre

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC San Diego Today

ถอดรหัสความเครียดจากเทคโนโลยีอุปกรณ์สวมใส่

ภาพจาก IEEE Spectrum

นักวิจัยจากโรงพยาบาล Mount Sinai ในนครนิวยอร์กใช้การวัดความแปรปรวนของอัตราการเต้นของหัวใจ (heart rate variability) หรือ HRV จากนาฬิกาอัจฉริยะเพื่อตีความสภาพจิตใจของผู้สวมใส่

นักวิจัยได้วัดความสัมพันธ์ของกลุ่มระหว่างค่าการฟื้นตัว (resilience) มาตรฐาน กับค่า HRV ในช่วงเวลาของผู้เข้าร่วมการศึกษาแต่ละคน พวกเขาสอนตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อคาดการณ์การฟื้นตัวและคะแนนรวมของการฟื้นตัว การมองโลกในแง่ดี และการสนับสนุนทางอารมณ์ของผู้เข้าร่วมตามรูปแบบ HRV ของพวกเขา

นักวิจัยกล่าวว่าวิธีการของพวกเขาทำให้ผู้คนเข้าถึงการดูแลสุขภาพจิตแบบองค์รวมที่พวกเขาไม่เคยมีมาก่อน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

หาโทรศัพท์ไม่เจอใช่ไหม? หุ่นยนต์ช่วยได้

ภาพจาก University of Waterloo (Canada)

วิศวกรที่ University of Waterloo ของแคนาดาได้ตั้งโปรแกรมหุ่นยนต์เพื่อช่วยผู้ป่วยโรคสมองเสื่อมในการค้นหาสิ่งของที่วางผิดที่

Ali Ayub จาก Waterloo และเพื่อนร่วมงานใช้อัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุเพื่อตั้งโปรแกรมหุ่นยนต์แบบเคลื่อนที่ได้ที่เรียกว่า Fetch เพื่อตรวจจับ ติดตาม และเก็บบันทึกวัตถุที่มองเห็นจากกล้องเก็บไว้ในวิดีโอ จากนั้นจึงสร้างอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกสำหรับผู้ใช้เพื่อเลือกวัตถุที่จะติดตาม โดยพิมพ์ชื่อวัตถุเพื่อค้นหาโดยแอปพลิเคชันสมาร์ทโฟนหรือคอมพิวเตอร์

หุ่นยนต์สามารถส่งสัญญาณว่าเห็นวัตถุที่ต้องการครั้งล่าสุดเมื่อใดและที่ไหน Ayub กล่าวว่า "ผลกระทบระยะยาวของสิ่งนี้น่าตื่นเต้นจริง ๆ"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Waterloo (Canada)

วิธีการที่ดีกว่าในการศึกษากระแสน้ำในมหาสมุทร

ภาพจาก MIT News

ทีมสหสาขาวิชาที่นำโดยนักวิจัยจาก Massachusetts Institute of Technology (MIT) ได้พัฒนาตัวแบบที่รวมเอาการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และไดนามิกของของไหล (fluid dynamic)  เพื่อทำนายกระแสน้ำในมหาสมุทรและระบุความแตกต่างได้ดีขึ้น

ตัวแบบนี้ใช้ข้อมูลเดียวกันจากทุ่นที่ติด GPS แต่รับข้อมูลฟิสิกส์พื้นฐาน ตัวแบบใหม่นี้มีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการทั่วไปในการทดสอบโดยใช้ข้อมูลจากทุ่นทะเลทั้งแบบสังเคราะห์และของจริง

ตัวแบบที่ใช้การเรียนรรู้ของเครื่องนี้จะช่วยในการติดตามมลพิษจากขยะพลาสติก น้ำมันที่ไหลลงทะเล และช่วยในการค้นหาและกู้ภัย 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News

เรื่องราววิวัฒนาการของมนุษย์ถูกเขียนใหม่ด้วยข้อมูลใหม่และพลังการประมวลผลที่มากขึ้น

ภาพจาก Nature

ตัวแบบการคำนวณที่ใช้ซอฟต์แวร์ใหม่และข้อมูลจีโนมจำนวนมหาศาล กำลังท้าทายความเชื่อที่มีมายาวนานว่ามนุษย์มีต้นกำเนิดมาจากภูมิภาคเดียวของแอฟริกา แทนที่จะเกิดขึ้นจากประชากรบรรพบุรุษหลายกลุ่มทั่วทั้งทวีป

ทีมนักวิจัยนานาชาติใช้ซอฟต์แวร์เพื่อควบคุมพลังการประมวลผลที่ต้องใช้ในการสร้างตัวแบบ ซึ่งรวมข้อมูลการจัดลำดับจีโนมจากประชากรแอฟริกาตะวันออกและตะวันตกที่มีอยู่ และชนเผ่า Nama ทางตอนใต้ของแอฟริกา 

ตัวแบบทำนายการไหลเวียนของยีนในช่วงเวลานับพันปีโดยใช้ปัจจัยต่างๆ เช่น การอพยพและการรวมประชากร จากนั้นจึงเปรียบเทียบการทำนายเหล่านั้นกับความผันแปรทางพันธุกรรมสมัยใหม่

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Nature