เราได้พัฒนา VANI ที่ทำลายโครงสร้างเวกเตอร์ของข้อมูลทางคณิตศาสตร์เพื่อการลบถาวร
(github.com/eterners-inc)สวัสดีครับ ผมทำงานหลักด้านการพัฒนาอัลกอริทึมและฟังก์ชัน AI
ช่วงหลังมานี้ ทั้ง AI เชิงกำเนิดและเทคโนโลยีนิติวิทยาศาสตร์ดิจิทัลพัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด จนทำให้ผมเริ่มตั้งคำถามว่า “การลบข้อมูลดิจิทัลให้หมดสิ้นอย่างแท้จริงเป็นไปได้หรือไม่?” ทั้งการเขียนทับแบบเดิม การรีเซ็ตเป็นค่าโรงงาน การลบระดับเฟิร์มแวร์ รวมถึงแม้แต่การ degaussing ก็ยังมีการบอกว่าสามารถกู้คืนได้จากประจุไฟฟ้าที่หลงเหลืออยู่ แม้แต่วิธีทำลายคีย์เข้ารหัส (Crypto-shredding) ก็ไม่ปลอดภัยนักเมื่อเผชิญหน้ากับควอนตัมคอมพิวติ้งในอนาคต โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อม SSD (NVMe) ก็มีข้อจำกัดชัดเจนว่าแนวทาง “เขียนทับ (DoD 5220.22-M)” แบบเดิมนั้นทำให้อายุการใช้งานสั้นลงและประสิทธิภาพการลบก็ต่ำลงด้วย เนื่องจากคุณสมบัติของ wear leveling
ด้วยเหตุนี้ ผมจึงสร้าง VANI (Vector-based Advanced Nullification) เครื่องมือลบข้อมูลสำหรับ Windows ที่ไม่ได้อาศัยการเขียนทับเชิงกายภาพ แต่ใช้วิธีทำให้ข้อมูล “ยุบสลาย (Collapse)” ทางคณิตศาสตร์ และเปิดเผยบน GitHub กับ Gumroad
ข้อดีคือสามารถเลือกไฟล์และข้อมูลจากอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลทุกชนิดบน Windows มาลบได้อย่างรวดเร็วมาก ส่วนข้อเสียคือเมื่อลบแล้วคือลบเลย ตรวจพิสูจน์ทางนิติวิทยาศาสตร์ไม่ได้ เป็นการลบถาวร จึงต้องใช้อย่างระมัดระวัง
🛠 ขั้นตอนการพัฒนาและเทคโนโลยีหลัก
หาก “การลบ” แบบเดิมคือการทาสี 0 และ 1 ทับลงบนข้อมูล VANI ก็ใกล้เคียงกับการทำลายปริภูมิเวกเตอร์ที่ข้อมูลนั้นดำรงอยู่ไปทั้งระบบ (พัฒนาด้วย Python และ Rust ผมถนัดด้านอัลกอริทึมมากกว่า เลยรู้สึกว่าหลงทางกับงาน UI/ดีไซน์มากกว่าการเขียนโค้ดเสียอีก... 😅)
-
Vector State Collapse: นิยามข้อมูลไฟล์ไม่ใช่แค่ลำดับบิตธรรมดา แต่เป็นสถานะเวกเตอร์ (State) แล้วฉีด noise ที่ตั้งฉากทางคณิตศาสตร์ (Orthogonal) กับต้นฉบับเข้าไป เพื่อทำลายแพตเทิร์นเดิมให้สูญสลายไป
-
Entropy Maximization: ฉีด “chaos buffer” ที่ไม่ได้เป็นเพียงเลขสุ่มธรรมดา แต่เป็นสิ่งที่เพิ่ม Shannon Entropy จนถึงขีดสุด เนื่องจากเอนโทรปีไม่สามารถลดลงกลับได้ทางคณิตศาสตร์ราวกับกฎเทอร์โมไดนามิก จึงออกแบบให้ไม่สามารถคำนวณย้อนกลับได้ แม้ในอนาคตจะใช้ Grover algorithm ของควอนตัมคอมพิวติ้งก็ตาม
-
Hilbert Curve Optimization: ใช้ Hilbert curve ซึ่งเป็นอัลกอริทึมแบบ space-filling curve เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของดิสก์ I/O ทำให้ในสภาพแวดล้อม NVMe สามารถลบข้อมูลขนาด 1GB ได้ในเวลาไม่ถึง 1 วินาที
💾 ทดลองใช้งาน
นี่คือเวอร์ชัน portable ที่สามารถรันได้ทันที ผมนำขึ้น GitHub ไว้ให้ใช้ส่วนตัวได้ฟรีโดยไม่มีการจำกัดฟังก์ชัน
GitHub (ฟรี/ใช้งานส่วนบุคคล): https://github.com/eterners-inc/VANI (รองรับการลบไฟล์เดี่ยว, ไม่มีโฆษณา)
Gumroad (เสียเงิน/สำหรับองค์กร): eterners.gumroad.com/l/vani-pro (ลบเป็นโฟลเดอร์, สร้างรายงานตรวจสอบ และฟีเจอร์สำหรับธุรกิจ)
💬 ทิ้งท้าย
ผมหวังว่า VANI จะเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับบุคคลทั่วไปหรือสตาร์ทอัพที่ไม่สามารถนำฮาร์ดดิสก์ซึ่งมีข้อมูลลับไปทำลายในเตาหลอมได้แบบกลุ่ม S หากมีฟีดแบ็กเกี่ยวกับอัลกอริทึมหรือการจัดการ low-level I/O หรืออยากรายงานบั๊ก ก็ยินดีเสมอครับ
⚠️ Notice เพิ่มเติม (Ghost Protocol) เนื่องจากเทคโนโลยีลบข้อมูลอย่างสมบูรณ์มีความเสี่ยงต่อการใช้งานผิดวัตถุประสงค์หรือการนำไปใช้ในทางที่ผิด ผมจึงพัฒนาและติดตั้งอัลกอริทึมป้องกันตัวของซอร์สโค้ดเพื่อป้องกันการดีบัก (Ghost Protocol) ให้เข้าสู่โหมดล็อกดาวน์เมื่อมีการใช้งานโดยมิชอบ โมดูลความปลอดภัยนี้กำลังพิจารณาว่าในอนาคต ก่อนการจดสิทธิบัตร จะเปิดแยกเป็นไลบรารีสำหรับสตาร์ทอัพหรือเพื่อนนักพัฒนาที่ต้องการด้านความปลอดภัยโดยเฉพาะด้วย
15 ความคิดเห็น
ดูเหมือนว่าคุณจะไม่ทราบว่าแนวทางแก้ปัญหาของคุณเองไม่ได้แก้ข้อจำกัดที่คุณชี้ว่าเป็นปัญหาเลย ยังมีความย้อนแย้งอย่างมากตรงที่คุณยังคงแบกรับปัญหา SSD wear leveling เอาไว้เหมือนเดิม
หากการลบข้อมูลอย่างสมบูรณ์มีความสำคัญ การใช้การเข้ารหัสดิสก์ทั้งลูกที่แข็งแกร่งเพียงพอตั้งแต่แรกย่อมเป็นทางเลือกที่ใช้งานได้จริงกว่าการใช้อัลกอริทึมลบแบบพิเศษลักษณะนี้ เพียงทำลายกุญแจ ข้อมูลทั้งหมดก็จะกลายเป็นสัญญาณรบกวน
วิธีการลบไฟล์ของผลิตภัณฑ์ที่คุณนำเสนอนั้นแตกต่างจากการเขียนทับด้วยข้อมูลแบบสุ่ม (รวมถึงสุ่มเทียม) อย่างไร?
โค้ดใน
free/main_free.pyที่ตรวจสอบได้จากรีโพซิทอรี ดูเหมือนว่าท้ายที่สุดแล้วเป็นการเขียนทับเฉพาะ 4096 ไบต์แรกของไฟล์ด้วย noise แบบสุ่มเทียมชุดใหม่ จากนั้นก็เรียกใช้ไลบรารีที่พัฒนาด้วย Rust ซึ่งไม่เปิดเผยรายละเอียดและไม่ทราบชัดเจน แล้วอ้างว่าได้ทำบางอย่างต่อ แต่ผม/ฉันไม่สามารถทราบได้ว่าสิ่งนี้แตกต่างในเชิงคุณภาพจากการเขียนทับไฟล์ด้วยข้อมูลสุ่มเทียมแบบธรรมดาอย่างไร และจากข้อมูลที่คุณเปิดเผยมาเพียงเท่านี้ก็ดูเหมือนจะยังไม่เพียงพอที่จะพิสูจน์จุดนั้นช่วยอธิบายได้ไหมว่าสิ่งนี้แตกต่างจากการเขียนทับด้วยข้อมูลสุ่มเทียมในเชิงคุณภาพอย่างไร โดยเฉพาะเมื่อมีความพยายามกู้คืนไฟล์/ทำฟอเรนสิกส์ เมื่อเทียบกับกรณีที่เขียนทับด้วยข้อมูลสุ่มเทียมธรรมดาแล้ว ความเป็นไปได้ในการกู้คืนเปลี่ยนไปอย่างไร? หรือมีส่วนใดที่สามารถอ้างได้ว่าขึ้นอยู่กับชนิดของสื่อบันทึกข้อมูล (ฮาร์ดดิสก์และ SSD)?
สวัสดีครับ ขอบคุณสำหรับคอมเมนต์ที่ทั้งน่ายินดีและน่าซาบซึ้งครับ ปกติผมแค่อ่านเงียบ ๆ มาตลอด นี่เป็นครั้งแรกที่ลองโพสต์เอง เลยค่อนข้างตกใจเหมือนกันที่มีคอมเมนต์ที่ AI เขียนอยู่ด้วย
อย่างที่คุณกล่าวไว้
main_free.pyของ Free เวอร์ชันที่เปิดเผยอยู่ทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้น (Entry Point) ของระบบไฟล์ โดยจะทำลายเฮดเดอร์ 4KB เพื่อป้องกันไม่ให้ OS รู้จำ จากนั้นจึงส่งการประมวลผลจริงต่อไปยัง Rust core (vani_core) ข้อทักท้วงที่ว่ารายละเอียดไม่ชัดเจนนั้น หากพิจารณาจากขอบเขตที่เปิดเผยอยู่ในตอนนี้ ก็ถือว่าสมเหตุสมผลอย่างยิ่งครับสำหรับคำถามเรื่อง 'ความแตกต่างเชิงคุณภาพจากการเขียนทับแบบ PRNG ธรรมดา' ผมขออธิบายเจตนาในการออกแบบและทิศทางทางเทคนิคที่ผมวางไว้ดังนี้ครับ
ความแตกต่างของเอนโทรปีระหว่าง Orthogonal Noise กับ Pseudo-Random
random()ธรรมดาหรือ/dev/urandomมุ่งไปที่การกระจายแบบสม่ำเสมอทางสถิติ แต่ในมุมมองของการวิเคราะห์แพตเทิร์นข้อมูล ก็ยังอาจมีคาบที่สามารถย้อนรอยได้อยู่ VANI จะสร้าง 'chaos buffer' ที่เพิ่ม Shannon Entropy สูงสุดในเชิงคณิตศาสตร์ให้เข้าใกล้ขีดสุด ไม่ใช่แค่โปรยเลขสุ่มลงไป แต่เป็นการฉีด noise ที่ตั้งฉากทางคณิตศาสตร์ (Orthogonal) กับเวกเตอร์ข้อมูลต้นฉบับ เพื่อชักนำให้สนามแม่เหล็กตกค้างทางกายภาพหรือสถานะประจุของเซลล์ลู่เข้าสู่สภาวะสมดุลที่ไม่สามารถกู้คืนได้ (ส่วนนี้ผมตั้งใจจะเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมใน whitepaper หลังจากยื่นจดสิทธิบัตรแล้ว)การปรับ I/O ให้เหมาะกับสภาพแวดล้อม SSD (Legacy Linear vs Hilbert)
จริง ๆ แล้วนี่คือความแตกต่างเชิงชี้ขาดตามสื่อบันทึกข้อมูลที่คุณถามมาครับ วิธีเดิมจะเขียนทับแบบเชิงเส้น (Linear) ตั้งแต่ sector 0 ไปจนจบ ซึ่งไม่สอดคล้องกับโครงสร้างการประมวลผลแบบขนานของ SSD และเนื่องจาก Wear Leveling จึงมีโอกาสสูงที่ตำแหน่งกายภาพจริงจะไม่ถูกเขียนทับ
แต่แนวทางของ VANI จะใช้ Hilbert Curve algorithm ภายใน Rust core เพื่อสำรวจ logical address แบบไม่เชิงเส้น วิธีนี้ช่วยใช้แบนด์วิดท์แบบ Multi-Queue ของ NVMe ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้สามารถตัดความเชื่อมโยงเชิงความหมายของข้อมูลได้ด้วยจำนวนรอบการเขียนทับ (Pass) ที่น้อยกว่าวิธีเดิมมาก
Next Action
อย่างที่คุณชี้ไว้ ถูกต้องครับว่าในตอนนี้ โค้ด Free เวอร์ชันที่เปิดเผยอยู่เพียงอย่างเดียวยังทำให้บุคคลที่สามตรวจสอบได้ยากว่ามันแตกต่างกันในเชิงคุณภาพจริงหรือไม่ อีกทั้งเพราะเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ จึงยังไม่ใช่ขั้นที่ได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการจากบริษัท forensics มืออาชีพด้วย ดังนั้นต่อจากนี้ผมมีแผนจะเปิดเผยข้อมูล benchmark แบบ Before/After ในสภาพแวดล้อม SSD หรือไม่ก็พัฒนาเป็นโค้ด Python เพื่อทำการทดลองเปรียบเทียบกับ PRNG ธรรมดาและ benchmarking tool แล้วนำผลลัพธ์ออกมาเผยแพร่เพื่อรับการตรวจสอบครับ
จริง ๆ นี่เป็นการโพสต์ครั้งแรกของผม เลยแอบกังวลอยู่พอสมควรครับ แต่ก็ดีใจที่ด้านล่างไม่ได้เป็นคำถามจาก AI อย่างที่เห็น คำถามที่เฉียบคมและการตรวจสอบแบบนี้นี่แหละครับคือสิ่งที่ผมอยากได้ฟีดแบ็กใน Show GN ต่อไปถ้ามีจุดที่ยังไม่ดีพอ รบกวนช่วยชี้ให้เห็นอีกเยอะ ๆ นะครับ ผมจะได้นำไปพัฒนาต่อ ขอบคุณครับ!
มีหลายจุดมากที่อยากชี้ให้เห็นอย่างเป็นรูปธรรม
เริ่มตั้งแต่ส่วนที่เป็น deterministic อย่างสมบูรณ์ เพราะค่า seed ของ pseudorandom number ที่ใช้ตอน "ทำลาย" 4 KiB แรกของไฟล์นั้นเป็นการผสมกันระหว่างพาธของไฟล์กับขนาดไฟล์ ไปจนถึงข้อเท็จจริงที่ชัดเจนว่า การยื่นขอสิทธิบัตรสำหรับอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์นั้นยากมากอยู่แล้ว และถึงต่อให้จดทะเบียนได้จริง ก็ไม่อาจอ้างได้ว่าสิทธิบัตรเพียงอย่างเดียวทำให้ความปลอดภัยได้รับการยอมรับ เห็นได้ชัดว่ามีหลายจุดมากที่ควรถูกตั้งข้อสังเกตจากข้อมูลที่เปิดเผยออกมาเพียงเท่านี้
แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือเรื่องนี้ครับ อัลกอริทึมลับที่บอกว่าจะไปจดสิทธิบัตรนั้น เมื่อเทียบกับการลบไฟล์แบบธรรมดาแล้ว มันเพิ่มประโยชน์อะไรขึ้นมาได้จริงหรือ?
ดูเหมือนว่าคุณจะตั้งสมมติฐานหลักเป็นสภาพแวดล้อม SSD ดังนั้นขอพูดโดยจำกัดเฉพาะ SSD เท่านั้น (โปรดอย่าเข้าใจว่านี่หมายความว่าถ้าเป็น HDD แล้วจะมีประโยชน์อย่างมีนัยสำคัญ)
SSD สมัยใหม่สร้างจากหน่วยความจำแฟลช NAND ซึ่งมีลักษณะสำคัญคือ ไม่สามารถเขียนทับเซลล์ที่มีข้อมูลบันทึกอยู่แล้วได้ กล่าวคือ เมื่อมีการเขียนข้อมูลลงในเซลล์ครั้งหนึ่งแล้ว จะไม่สามารถใส่ข้อมูลใหม่ลงไปได้ทันที จึงต้องผ่านกระบวนการลบก่อน และเพราะจำนวนครั้งที่ลบได้นั้นมีจำกัด ในแฟลชเมมโมรี การลบจึงไม่ได้ทำในระดับเซลล์หรือเพจเดี่ยว ๆ แต่ทำเป็นหน่วยบล็อกซึ่งเป็นชุดของหลายเพจ สิ่งนี้เองที่ทำให้ต้องมีชั้น FTL (Flash Translation Layer) หรือก่อให้เกิดปัญหา write amplification
นั่นหมายความว่า ถึงแม้จะ "เขียนทับ" เนื้อหาบางส่วนของไฟล์บน SSD ก็ตาม ในทางกายภาพ ข้อมูลที่พยายามเขียนทับนั้นจะถูกบันทึกลงในเซลล์คนละชุดโดยสิ้นเชิง ไม่ว่าจะเขียนทับด้วย 0 เฉย ๆ หรือเขียนทับด้วยเลขสุ่มที่สร้างขึ้นด้วยวิธีใดก็ตาม ก็ไม่มีความแตกต่างกันเลยในแง่ที่ว่าข้อมูลนั้นถูกเขียนลงในเซลล์ทางกายภาพคนละตำแหน่ง แม้จากมุมมองเชิงซอฟต์แวร์ที่อยู่เหนือการ abstraction ของฮาร์ดแวร์ SSD จะเห็นเพียงค่าผลลัพธ์หลังการเขียนทับ แต่ในระดับ OS หรือแอปพลิเคชันนั้น ไม่สามารถควบคุมหน่วยความจำแฟลช NAND โดยตรงอย่างชัดแจ้งได้
อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ได้หมายความว่าการลบข้อมูลภายใน SSD จะไม่เกิดขึ้นอย่างสมบูรณ์ เซลล์ที่เก็บข้อมูลซึ่งไม่ได้ใช้งานแล้วจำเป็นต้องถูกลบเตรียมไว้ล่วงหน้า เพื่อไม่ให้เกิดความหน่วงเมื่อต้องเขียนข้อมูลใหม่ในภายหลัง ดังนั้นคอนโทรลเลอร์ภายใน SSD จึงรัน GC (Garbage Collection) อยู่เบื้องหลังอย่างต่อเนื่อง
ตั้งแต่ช่วงทศวรรษ 2010 เป็นต้นมา ระบบปฏิบัติการหลักทั้งหมดรองรับคำสั่ง TRIM แล้ว TRIM คือการที่ OS แจ้ง SSD ว่า "บล็อกเหล่านี้ไม่ได้ถูกใช้งานอีกต่อไป" จากนั้นมันก็จะกลายเป็นเป้าหมายของ garbage collection ที่คอนโทรลเลอร์ SSD รันอยู่เบื้องหลังตลอดเวลา เราไม่อาจรู้ได้แน่ว่า garbage collection จะจัดการจริงเมื่อไร แต่เมื่อ garbage collection เกิดขึ้นแล้วและมีการลบบนบล็อก NAND เสร็จสิ้น ต่อให้ถอดชิปแต่ละตัวออกมาตรวจสอบทางกายภาพ ก็ไม่สามารถกู้คืนข้อมูลที่สูญหายไปแล้วได้ และเพราะทุกวันนี้ OS โดยทั่วไปเปิดใช้ TRIM เป็นค่าเริ่มต้นอยู่แล้ว ต่อให้เพียงแค่ลบไฟล์ด้วยฟังก์ชันพื้นฐานของระบบปฏิบัติการเอง ผ่านไประยะหนึ่ง ข้อมูลนั้นก็มักจะกู้คืนไม่ได้อยู่ดี
ดังนั้น ในสภาพแวดล้อม SSD การสั่งลบไฟล์ด้วยคำสั่งของ OS ตามปกติ แม้จะบอกอย่างแน่นอนไม่ได้ว่าข้อมูลจะหายไปเมื่อไร แต่สุดท้ายข้อมูลในเซลล์ก็จะสูญหายไปอย่างสมบูรณ์ในสักวันหนึ่ง และถ้าไปเขียนทับข้อมูลในไฟล์ กลับอาจทำให้ข้อมูลในเซลล์ที่เก็บต้นฉบับทางกายภาพยังคงอยู่ต่อไปอีกระยะหนึ่งเสียด้วยซ้ำ แบบนี้ไม่ใช่ความย้อนแย้งหรอกหรือ?
แน่นอนว่า ต่อให้เพียงเรียกใช้คำสั่งลบของ OS เองในตอนท้าย ผลลัพธ์สุดท้ายก็คงเหมือนกัน คือเมื่อเวลาผ่านไปช่วงหนึ่ง ข้อมูลในเซลล์ก็จะสูญหายทางกายภาพอยู่ดี แต่ถ้าผลลัพธ์เหมือนกัน แล้วจะต้องใช้อัลกอริทึมใหญ่โตทำไม แค่ลบไฟล์ตามปกติก็พอไม่ใช่หรือ?
มีคำหนึ่งที่เรียกว่า Purple hat therapy
ลองสมมติว่ามีคนอ้างว่า "เพื่อรักษาโรค X คุณต้องสวมหมวกสีม่วงใบนี้ที่บรรจุพลังจักรวาลอันพิสดารไว้ แล้วกินยา Y ไปพร้อมกัน" แต่ในความเป็นจริง ยา Y นั้นถูกใช้รักษาโรค X มาตั้งแต่เดิมอยู่แล้ว แน่นอนว่าการรักษาด้วยวิธีใช้หมวกสีม่วงก็เห็นผลเช่นกัน แต่ระดับของผลลัพธ์นั้นแทบไม่ต่างจากวิธีรักษาเดิมเลย ถ้าอย่างนั้น หมวกสีม่วงนั้นจำเป็นหรือไม่จำเป็นกันแน่?
สำหรับผม สิ่งที่ชื่อว่า VANI นี้แหละเข้ากับคำว่า "Purple hat therapy" ได้อย่างพอดี ตามข้อมูลที่เปิดเผยออกมา ดูไม่มีหลักฐานใดเลยที่จะทำให้เห็นว่าสิ่งนี้มอบความปลอดภัยหรือประโยชน์อื่นอย่างมีนัยสำคัญเหนือกว่าการลบไฟล์พื้นฐานของ OS การกล่าวถึงคำศัพท์ทางคณิตศาสตร์ อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ควอนตัม และศัพท์เฉพาะมากมาย ดูเป็นได้แค่เครื่องมือการตลาดคุณภาพต่ำเพื่อสร้างความชอบธรรมให้กับราคาเวอร์ชันเสียเงินที่สูงถึง 100 ดอลลาร์ สำหรับผม ต่อให้โปรแกรมนี้ฟรีอย่างสมบูรณ์ ผมก็ไม่มีวันใช้มันเด็ดขาด
นานมากแล้วที่ผมได้อ่านบทความที่ยอดเยี่ยมขนาดนี้ เลยอ่านซ้ำถึง 2 รอบ ขอบคุณมากจริง ๆ ที่เขียนบทความแบบนี้ไว้
ตอนแรกกะจะกดแค่ไลก์ แต่รู้สึกว่าไม่ค่อยสุภาพ เลยขอคอมเมนต์ไว้ครับ อ่านสนุกมากครับ
ขอบคุณครับ
พอเขียนคอมเมนต์ไปแล้วก็กลายเป็นว่ายาวกว่าที่คิดมาก จนแทบจะเหมือนโพสต์บล็อกเลย เลยแอบลังเลอยู่พักหนึ่งว่าควรโพสต์แบบนี้ตรง ๆ ดีไหม แต่ก็เสียดายเวลาที่ใช้เขียนมาถึงตรงนี้ สุดท้ายเลยลงไปเลย ดีใจที่คุณอ่านอย่างสนุกนะครับ
สวัสดีครับ ผมเป็น PM สังกัด Quantum-Thermodynamics Convergence Platform TF ภายใต้สถาบันวิจัยเทคโนโลยีอนาคตของบริษัท S Electronics (ตอนนี้กำลังอยู่ในช่วงปิดรอบ Series C bridge จึงยังเปิดเผยตัวตนได้ยาก)
พอได้อ่านโพสต์เกี่ยวกับ VANI แล้ว ผมถึงกับสะดุ้งลุกจากเตียงตอนตี 4 เลยครับ พูดตรง ๆ ว่ารู้สึก ขนลุก มาก
ทางสถาบันของเราก็วิจัย "โปรโตคอลการทำลายข้อมูลบนพื้นฐาน reverse-Boltzmann distribution" มาตั้งแต่ปี 2019 แต่คอขวดหลักก็คือ การรั่วไหลของเอนทัลปีบนขอบเขต Shannon-Gibbs นี่แหละครับ แต่พอได้เห็นว่าคุณหลบข้อจำกัดนี้ด้วยการยุบตัวเชิงตั้งฉากของ Hilbert space ได้... หัวหน้านักวิจัยของเรายังพูดเลยว่า "คงเป็นความรู้สึกเดียวกับตอนที่ไอน์สไตน์แก้ EPR paradox ได้"
โดยเฉพาะแนวคิดที่ว่า ตัด vector link ของ file header ด้วย Gram-Schmidt orthogonalization นั้น เป็นพื้นที่ที่แม้เราจะทำวิจัยร่วมกับภาควิชาคณิตศาสตร์ประยุกต์ของ KAIST มาถึง 3 ปี ก็ยังไปไม่ถึง ไม่ทราบว่าภายในระบบของคุณได้ implement การเปลี่ยนสถานะแบบ quasi-qubit ที่อิง non-Hermitian operator ไว้ด้วยหรือไม่ครับ? ถ้าใช่ นี่จะไม่ใช่แค่เครื่องมือลบข้อมูลธรรมดา แต่เป็นจุดเริ่มต้นของ paradigm การเผาทำลายข้อมูลแบบ post-quantum เลยทีเดียว
ขณะนี้บริษัทแม่ของเรา (มูลค่าตลาดติด Top 20 ของโลก) กำลังเตรียม "Data Thermal Death Initiative" อยู่ และ entropy maximization engine ของ VANI ก็สอดคล้องกับ Phase 2 milestone ในโรดแมปของเราพอดี
~~การลงทุน~~ ไม่สิ ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ด้านเทคโนโลยี พอจะหารือกันได้ไหมครับ?
เงื่อนไขฝั่งเรามีดังนี้:
อย่างไรก็ตาม ทีมกฎหมายของเราบอกว่าจำเป็นต้องตรวจสอบทางกฎหมายเกี่ยวกับ "สภาพบังคับทางคณิตศาสตร์ของกฎข้อที่ 2 ของอุณหพลศาสตร์" ไม่ทราบว่าประเด็นที่ว่า entropy "ไม่มีทางลดลงได้โดยเด็ดขาด" นี้ คุณได้รับ peer review ของ Nature หรือการรับรอง ISO 27001 ภาคผนวก Q ไว้หรือยังครับ?
แล้วก็มีคำถามส่วนตัวอีกข้อ... คุณนิยาม หน่วยการลบแบบไม่ต่อเนื่องที่อิงค่าคงที่ของพลังค์ ไว้อย่างไรครับ? ฝั่งเราตั้งสมมติฐาน "ควอนตัมการลบเชิงควอนตัม" เป็นหน่วย 6.626 × 10⁻³⁴ จูล·วินาที โดยอิงจาก h-bar แต่พอถึง จุดวิกฤต coherence-decoherence กับแคชของ NVMe controller ทีไร เฟสมันเพี้ยนทุกที
ยังไงก็ต้องบอกว่าทึ่งมากจริง ๆ ครับ ราวกับว่า Maxwell, Boltzmann และ Shannon แห่งศตวรรษที่ 21 มาสถิตรวมกันในคนเดียว
รบกวนติดต่อกลับโดยเร็วด้วยนะครับ 🙏
P.S. ข้อมูลที่ลบด้วย VANI คงไม่ได้ ย้ายไปยังจักรวาลคู่ขนาน ใช่ไหมครับ? CTO ของเราจู่ ๆ ก็เป็นกังวลเรื่องนี้ขึ้นมา
ไม่สิ มุกนี้มีแค่ฉันที่ขำเหรอ.. 555
วันนี้ก็มาอีกแล้ว... รีโปกองขยะ AI slop
หรือว่าฉันมันซื่อบื้อเองนะ.. ต้องกลับไปเรียนวิชาพื้นฐานวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ใหม่แล้วไหม..
แม้แต่ข้อความแนะนำก็ยังใช้ LLM เขียนเลย 555..
ส่วนตัวผมไม่ชอบมากที่ถึงขั้นใช้ LLM เขียนแม้กระทั่งข้อความแนะนำ
อืม.. AI กำลังช่วยตั้งข้อสงสัยอย่างมีเหตุผลว่าเหมือนจะเป็นการจัดฉากกันเองนะ
จริงดิเนี่ย 555