SecurionSphere is the penetration testing learning platform that focuses on web application exploitation. This platform is intended to address concerns seen in existing penetration testing platforms, such as resource sharing that may affect other users and the constant environment configuration the permits the same response leading to copy the answer from others. Supervisors can use templates to address various forms of web application vulnerability threats. Users can generate the instance of supervisor's templates machine. The platform also randomly generates the environment configuration for each machine has the difference environment and the answer. This allows the users get more realistic learning experiences without affecting the resources of others.
แพลตฟอร์มสำหรับการทดสอบเจาะระบบ (Cybersecurity Playground) คือ ระบบหรือสภาพแวดล้อมที่ถูกสร้างขึ้นมาโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้ที่ต้องการศึกษาทางด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ (cybersecurity) ได้ทดลองเจาะระบบด้วยการลงมือปฏิบัติจริง ค้นหาช่องโหว่เอง และเจาะระบบด้วยตัวเอง เพื่อให้ได้ประสบการณ์ที่ใกล้เคียงกับชีวิตจริง ตัวอย่าง แพลตฟอร์มสำหรับการทดสอบเจาะระบบ เช่น hackthebox.com, tryhackme.com, portswigger.com ฯลฯ ที่เราสามารถเข้าไปทดลองทำได้ด้วยตัวเอง แต่ปัญหาที่สังเกตได้แพลตฟอร์มเหล่านี้คือ โจทย์หรือแบบทดสอบบางข้อมีการสร้างสภาพแวดล้อม (Environment) ขึ้นมาเอง ซึ่งอาจส่งผลให้ต้องมีการแบ่งปันทรัพยากรและกระทบกับบุคคลอื่นที่กำลังทำโจทย์นั้นๆอยู่ นอกจากนี้การที่ใช้สภาพแวดล้อมแบบเดียวกัน ทำให้ผู้ใช้งานที่เข้ามาทำโจทย์ได้โจทย์แบบเดียวกัน รูปแบบเดียวกันเสมอ ทำให้สามารถคัดลอกคำตอบจากผู้ที่ทำเสร็จแล้วมาตอบได้ แต่ถ้าหากเราต้องการสร้างโจทย์ขึ้นมาเองการสร้างโจทย์และการเตรียมสภาพแวดล้อมก็เป็นสิ่งที่มีความยุ่งยากและซับซ้อน ทำให้บ่อยครั้งที่การสร้างโจทย์ขึ้นมาเองเพื่อใช้ในการศึกษาการทดสอบเจาะระบบ มีช่องโหว่อื่นๆที่อยู่นอกเหนือจากช่องโหว่ที่เราตั้งใจให้มี ซึ่งไม่ตรงกับวัตถุประสงค์ของโจทย์ที่สร้างขึ้นมา จากปัญหาดังกล่าว ทางผู้จัดทำจึงมีความประสงค์ที่จะสร้างโครงงานที่เป็นเว็บแอปพลิเคชันขึ้นมาชื่อว่า Penetration Testing Learning Platform (SecurionSphere) เพื่อเป็นแพลตฟอร์มสำหรับศึกษาและทดลองเจาะระบบที่มีการเตรียมเทมเพลตสำหรับโจทย์รูปแบบต่างๆเอาไว้แล้ว และผู้ที่ต้องการจะสร้างโจทย์สามารถเลือกใช้เทมเพลตที่แพลตฟอร์มเตรียมไว้ให้ในการสร้างโจทย์ได้อย่างสะดวกสบาย ปลอดภัย ไม่ไปกระทบกับทรัพยากรของบุคคลอื่น และมีการสุ่มสภาพแวดล้อม (Environment) ทำให้โจทย์มีสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน และคำตอบของโจทย์ไม่เหมือนกัน โดยแพลตฟอร์มนี้จะเน้นไปที่การศึกษาการโจมตีช่องโหว่ต่าง ๆ บนเว็บแอปพลิเคชัน (Web Exploitation) เท่านั้น
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
The objective of this research is to utilize waste slag in industrial applications and help mitigate flooding, water accumulation, and ponding issues. Currently, slag from the steel smelting or refining process is commonly used as a component in construction materials, such as road surfaces. However, slag has properties that make it difficult for water to permeate, leading to poor drainage and increased flooding problems. This study focuses on improving the properties of pavement materials to enhance their strength and water permeability. This can be achieved through physical structural modifications or the addition of chemical agents such as HPMC, which increases void spaces to facilitate water absorption and drainage according to required standards. The utilization of waste slag not only helps reduce production costs and improve material performance but also minimizes environmental impacts and promotes the sustainable use of resources.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.
คณะวิทยาศาสตร์
This study aimed to investigate the effectiveness of extracts from moringa seeds, roselle seeds, and tamarind seeds as coagulants to improve water quality in surface water sources. Extracts from these seeds serve as environmentally friendly coagulants and provide alternative options for enhancing surface water quality. The turbidity of surface water sources ranged between 14 and 24 NTU. The coagulation process used the Jar Test method, where the moringa seed, roselle seed, and tamarind seed extracts functioned as both primary coagulants and coagulant aids. In the preparation process, the seeds were finely ground and extracted using a 0.5-M sodium chloride (NaCl) solution. These extracts were then applied as coagulants to reduce turbidity and enhance water quality, with each concentration tested in 300 ml of water. The results indicated that the most effective way to remove turbidity using 2,000 mg/L of moringa seed extract, achieving a turbidity reduction of approximately 73.19% at a cost of 0.0309 baht per 300 ml of water. Followed by Tamarind seed extract, with a concentration of 4,000 mg/L, followed with a turbidity reduction of approximately 56.75% at a cost of 0.0933 baht per 300 ml. Lastly, roselle seed extract at 6,000 mg/L achieved a turbidity reduction of approximately 32.67% at a cost of 0.0567 baht per 300 ml of water.