วันพุธที่ 20 เมษายน พ.ศ. 2565

ข้อมูลจากเพื่อน และคนที่ไม่รู้จักสามารถบอกได้ว่าเราอยู่ที่ไหน

location-tracking
ภาพจาก Futurity.org

ทีมนักวิทยาศาสตร์นานาชาติระบุว่าข้อมูลจากเพื่อนและคนแปลกหน้าสามารถใช้ทำนายตำแหน่งของใครบางคนได้ แม้ว่าฟังก์ชันการติดตามข้อมูลบนอุปกรณ์ส่วนตัวของพวกเขาจะถูกปิดไว้ก็ตาม 

Gourab Ghoshal University of Rochester และเพื่อนร่วมงานได้วิเคราะห์ชุดข้อมูลเครือข่ายโซเชียลที่มีข้อมูลตำแหน่งที่อยู่สามชุดที่รวบรวมการเช็คอินนับล้านครั้งบนแอปพลิเคชัน เช่น Brightkite, Facebook และ Foursquare และบันทึกของข้อมูลการโทรมากกว่า 22 ล้านครั้งโดยผู้ใช้ที่ไม่ระบุชื่อเกือบ 36,000 ราย 

ทีมงานใช้ทฤษฎีสารสนเทศและการวัดเอนโทรปี (entropy) เพื่อเรียนรู้ว่ารูปแบบการเคลื่อนไหวของผู้ที่มีความสัมพันธ์ทางสังคมกับบุคคลนั้น สามารถรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ในการประเมินความเคลื่อนไหวของบุคคคลนั้นได้มากถึง 95%  แม้แต่ข้อมูลจากคนแปลกหน้าก็สามารถนำมาใช้ทำนายการเคลื่อนไหวของบุคคลได้ถึง 85%

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Futurity.org

วันอังคารที่ 19 เมษายน พ.ศ. 2565

แอปประชุมทางไกลอาจยังฟังเสียงเราอยู่ถึงแม้เราจะปิดไมค์แล้ว

Favaz-And-Yucheng
Fawaz and Yucheng ภาพจาก  University of Wisconsin-Madison News

Kassem Fawaz และ Yucheng Yang แห่ง University of Wisconsin-Madison พบว่าแอปพลิเคชั่นการประชุมผ่านวิดีโอจำนวนมากยังคงฟังเสียงของเราอยู่เมื่อมีเราปิดไมโครโฟน นักวิจัยได้ทดสอบแอปเหล่านั้นบนระบบปฏิบัติการหลายตัว และได้เรียนรู้ว่าโดยส่วนใหญ่ "เมื่อคุณปิดเสียงตัวเอง แอปเหล่านี้ไม่ได้หยุดเข้าถึงไมโครโฟน" Fawaz กล่าว 

Fawaz ร่วมกับ Yang และเพื่อนร่วมงานที่ Loyola University Chicago ติดตามเสียงในแอปการประชุมทางวิดีโอยอดนิยม และพบว่าพวกมันทั้งหมดเก็บรวบรวมข้อมูลเป็นครั้งคราวขณะปิดเสียง แอพหนึ่งยังคงรวบรวมและส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ในอัตราปกติแม้จะปิดเสียงไมโครโฟน 

นักวิจัยได้ฝึกอบรมตัวแยกประเภทกิจกรรมโดยใช้เสียงจากวิดีโอ YouTube ซึ่งแสดงถึงกิจกรรมพื้นหลังทั่วไป 6 กิจกรรมเพื่อระบุกิจกรรมพื้นหลังจากแอปการประชุมทางวิดีโอที่ปิดเสียง โดยคะแนนความแม่นยำที่ได้อยู่ที่ 82% 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Wisconsin-Madison News


วันจันทร์ที่ 18 เมษายน พ.ศ. 2565

นักวิจัยสามารถระบุคนที่มีอาการเครียดหลังเหตุการณ์สะเทือนใจได้อย่างแม่นยำโดยดูจากข้อความเท่านั้น

man-with-tablet
ภาพจาก Folio (University of Alberta, Canada)

ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่ได้รับการฝึกฝนโดยนักวิจัยจาก University of Alberta (U of A) ของแคนาดา เพื่อระบุผู้ที่มีความผิดปกติจากความเครียดหลังเหตุการณ์สะเทือนใจ (post-traumatic stress disorder) หรือ PTSD โดยการวิเคราะห์ข้อความที่พวกเขาเขียน

Jeff Sawalha แห่ง U of A และเพื่อนร่วมงานวิเคราะห์ข้อความในชุดข้อมูลที่รวบรวมไว้ที่ University of Southern California จากการสัมภาษณ์ 250 ครั้งกับตัวละครที่สร้างขึ้นระหว่างการประชุมทางวิดีโอกับคน 188 คนที่ไม่เป็น PTSD และ 87 คนที่เป็น PTSD 

นักวิจัยสามารถระบุบุคคลที่มี PTSD ได้อย่างแม่นยำถึง 80% จากคะแนนที่ระบุความถี่ของคำพูดของพวกเขาโดยดูคำพูดที่มีความรู้สึกเป็นกลางหรือเป็นลบเป็นหลัก Sawalha กล่าวว่า "การมีเครื่องมือเช่นนี้ที่ก้าวหน้าไปเรื่อย ๆ อาจเป็นประโยชน์กับโลกหลังการเกิดโรคระบาด"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Folio (University of Alberta, Canada)

วันอาทิตย์ที่ 17 เมษายน พ.ศ. 2565

การแฮกที่เรียกว่า Brokenwire อาจขัดขวางการชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า

car-ev-charger
Photo by Ernest Ojeh on Unsplash

นักวิจัยจาก University of Oxford ของสหราชอาณาจักรและ Armasuisse S+T ของสวิตเซอร์แลนด์ ระบุวิธีการโจมตีระบบ Combined Charging System (CCS) และขัดขวางช่วงการชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า เทคนิค Brokenwire ขัดขวางการสื่อสารการควบคุมระหว่างรถกับที่ชาร์จ ทำให้แฮกเกอร์สามารถหยุดการชาร์จแบบไร้สายได้จากระยะไกลถึง 151 ฟุต (46 เมตร)
นักวิจัยไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติม เพื่อป้องกันการหาประโยชน์จากช่องโหว่ดังกล่าว แต่ระบุว่าการโจมตีดังกล่าวอาจเกิดขึ้นได้ด้วยการใช้องค์ประกอบเหล่านี้ร่วมกัน ซึ่งก็คือวิทยุที่ใช้องค์ประกอบเป็นซอฟต์แวร์ (software-define radio) ที่หาซื้อได้จากร้านค้า เครื่องขยายเสียง และเสาอากาศไดโพล (dipole antenna)  

นักวิจัยกล่าวว่า "การใช้ PLC [power-line communications] สำหรับการสื่อสารในการชาร์จเป็นข้อบกพร่องด้านการออกแบบที่ร้ายแรง ซึ่งทำให้ยานพาหนะหลายล้านคัน ซึ่งบางคันเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ มีช่องโหว่สำหรับการจู่โจม"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Hacker News

วันเสาร์ที่ 16 เมษายน พ.ศ. 2565

เมืองต่าง ๆ ใช้ฝาแฝดดิจิทัลอย่าง SimCity เพื่อช่วยสร้างนโยบาย

city-plan
ภาพจาก Bloomberg CityLab

เมืองต่าง ๆ เช่น ออร์แลนโด ฟลอริดา และสิงคโปร์ใช้ฝาแฝดดิจิทัลในการสร้างแบบจำลองเสมือนจริงของตนเอง เพื่อจำลองผลกระทบของนโยบายหรือโครงการโครงสร้างพื้นฐานใหม่ ๆ ที่อาจให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจในโลกจริง

ตัวอย่างเช่น  Orlando Economic Partnership และบริษัทเกม Unity ได้พัฒนาตัวแบบสามมิติ (3D) ของพื้นที่ในเมืองนำไปแสดงต่อนักลงทุนทีมีศักยภาพ เพื่อพยายามขยายพื้นที่ดังกล่าวให้เป็นศูนย์กลางทางเทคโนโลยี

ในขณะเดียวกัน โมเดล Virtual Singapore รวมภาพระดับถนนมากกว่า 3 ล้านภาพและภาพถ่ายทางอากาศ 160,000 ภาพ รวมถึงจุดข้อมูล 3 มิติอีกนับพันล้านจุด ซึ่งกินข้อมูลดิบเกินกว่า 100 เทราไบต์ Victor Khoo แห่งหน่วยงาน Singapore Land Authority กล่าวว่าแบบจำลองนี้มีความแตกต่างระหว่างองค์ประกอบแต่ละอัน ทำให้ง่ายต่อการทดสอบการตอบสนองต่อสภาวะต่าง ๆ ในการจำลองแบบต่าง ๆ

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Bloomberg CityLab