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
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents a deep learning method for generating automatic captions from the segmentation of car part damage. It analyzes car images using a Unified Framework to accurately and quickly identify and describe the damage. The development is based on the research "GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding," which has been adapted for car image analysis. The improvement aims to make the model generate precise descriptions for different areas of the car, from damaged parts to identifying various components. The researchers focuses on developing deep learning techniques for automatic caption generation and damage segmentation in car damage analysis. The aim is to enable precise identification and description of damages on vehicles, there by increasing speed and reducing the work load of experts in damage assessment. Traditionally, damage assessment relies solely on expert evaluations, which are costly and time-consuming. To address this issue, we propose utilizing data generation for training, automatic caption creation, and damage segmentation using an integrated framework. The researchers created a new dataset from CarDD, which is specifically designed for cardamage detection. This dataset includes labeled damages on vehicles, and the researchers have used it to feed into models for segmenting car parts and accurately labeling each part and damage category. Preliminary results from the model demonstrate its capability in automatic caption generation and damage segmentation for car damage analysis to be satisfactory. With these results, the model serves as an essential foundation for future development. This advancement aims not only to enhance performance in damage segmentation and caption generation but also to improve the model’s adaptability to a diversity of damages occurring on various surfaces and parts of vehicles. This will allow the system to be applied more broadly to different vehicle types and conditions of damage inthe future
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
The research on improving the strength of solid electrolytes aims to enhance the properties of solid electrolyte materials produced from cement and additives that help develop the cement structure to generate electricity. The main components include sodium chloride (NaCl) and graphite, which contribute to the material’s ability to generate a weak electrical current. The objective is to develop an electricity-generating flooring material. This study involves preparing a mixture of cement, water, sodium chloride (NaCl), and graphite to enhance the material’s electrical conductivity. It is highly anticipated that this research will lead to the development of concrete flooring capable of generating electricity and can be further expanded for future applications.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project objectives are 1) investigate the utilization of coconut husk and rubber latex in construction applications, 2) determine the optimal ratio of coconut husk and rubber latex mixtures, and 3) test the properties of ceiling panels made from coconut husk and rubber latex composite under Thai Industrial Standard (TIS) 219-2552 for gypsum ceiling boards. The methodology involves the following steps: 1) planning the project, 2) designing the mixture for the coconut husk and rubber latex composite ceiling panels, 3) producing the composite ceiling panels, 4) testing the product for properties according to TIS 219-2552 for gypsum ceiling boards, and 5) summarizing the test results.