This capstone project develops an AI-powered chatbot to address cybersecurity vulnerabilities, leveraging the Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) system and the Common Vulnerability Scoring System (CVSS). The chatbot will provide accessible and informative support for understanding and mitigating these vulnerabilities, potentially leading to significant improvements in cybersecurity practices.
ในยุคที่การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว องค์กรต่างๆต้องเผชิญกับความท้าทายมากมายในการระบุและลดความเสี่ยงจากช่องโหว่ต่างๆ ภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นทำให้จำเป็นต้องมีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพื่อช่วยให้นักทดสอบเจาะระบบสามารถประเมินช่องโหว่และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้ วิธีการปัจจุบันมักเกี่ยวข้องกับการค้นหาด้วยตนเองผ่านฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งอาจใช้เวลานานและมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ แชทบอทที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำให้กระบวนการนี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยให้ข้อมูลที่รวดเร็วและแม่นยำเกี่ยวกับช่องโหว่เฉพาะ รวมถึงคำอธิบาย คะแนน CVSS และระดับความรุนแรง
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The design site of 22 hectares of agricultural land in this area is located in Tatata District, Iglenburg Province. The design concept of this area aims to encourage farmers and communities to earn income from the agricultural products produced in this area, and emphasizes that this area is a "living market", which can not only create food from a variety of crops, but also establish a balanced ecosystem and promote biodiversity in this area. The market will become a sustainable market area, which is not only beneficial to society in promoting economy, but also beneficial to the environment. The area will serve as a social and learning center, where community members can fully exchange agricultural information and experience and stimulate the economy in the community in another way.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Jaundice, a common condition in infants that results from high bilirubin levels in the blood, often requires early diagnosis and monitoring to prevent severe complications, especially in newborns. Traditional diagnostic methods can be time-consuming and subject to human error. This study proposes an approach for real-time jaundice detection using advanced image processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing images captured in RGB color spaces, pixel values are extracted and processed through Otsu’s thresholding and morphological operations to detect color patterns indicative of jaundice. A classifier model is then trained to distinguish between normal and jaundiced conditions, offering an automated, accurate, and efficient diagnostic tool. The system’s potential to operate in real-time makes it particularly suited for clinical settings, providing healthcare professionals with timely insights to improve patient outcomes. The proposed method represents a significant innovation in healthcare, combining artificial intelligence and medical imaging to enhance the early detection and management of jaundice, reducing reliance on manual interventions and improving overall healthcare delivery.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This app encourages users to clean by turning it into a fun game. Users can choose cleaning tasks, track dust levels, and earn reward points, making the cleaning process more engaging and enjoyable.