Showcase

Development of a behavioral model for analyzing security prices using deep learning: A case study: The Stock Exchange of Thailand

งานวิจัยนี้จัดทำโดยนายชัยพร รักรี ซึ่งอยู่ภายใต้การดูแลของ ดร. สุขสวัสดี ณัฏฐวุฒิสิทธิ์ มุ่งพัฒนาตัวแบบวิเคราะห์พฤติกรรมราคาหลักทรัพย์ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก ข้อมูลจากแพลตฟอร์มเทรดดิ้งวิวระหว่างปี 2566-2567 ถูกแบ่งเป็นชุดฝึก 70% และชุดทดสอบ 30% เพื่อนำมาทำนายแนวโน้มราคาหุ้น ผลการวิจัยพบว่าตัวแบบมีค่าความแม่นยำ 48.89% และต้องได้รับการพัฒนาเพิ่มเติม ตลาดหลักทรัพย์มีบทบาทสำคัญต่อเศรษฐกิจ โดยราคาหลักทรัพย์ได้รับอิทธิพลจากปัจจัยภายในและภายนอก เทคนิค Deep Learning ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยวิเคราะห์แนวโน้มและค้นหารูปแบบของราคาหุ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Social Engineering Cyber Attack Simulation Using Deep Learning to Enhance Cybersecurity Awareness for SMEs

SOCIAL ENGINEERING ATTACK SIMULATION USING DEEP LEARNING TO ENHANCE YBERSECURITY AWARENESS FOR SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES (SME) งานวิจัยครั้งนี้เป็นของนางสาวสิรินทรา พิฤทธิ์บูรณะ ภายใต้การดูแลของ ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.สุรศักดิ์ มังสิงห์ ในฐานะอาจารย์ที่ปรึกษา และศาสตราจารย์ ดร.ประสงค์ ปราณีตพลกรัง ในฐานะอาจารย์ที่ปรึกษาร่วม โดยเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม งานวิจัยนี้มุ่งศึกษาภัยคุกคามทางไซเบอร์ในวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม โดยจำลองการโจมตีด้วยวิศวกรรมสังคมผ่านการเรียนรู้เชิงลึก ประเมินผลกระทบ และนำเสนอแนวทางป้องกันและบรรเทาภัยไซเบอร์ ผลการวิจัยพบว่าอัลกอริทึม 4 รูปแบบช่วยเสริมสร้างความตระหนักรู้ด้านความปลอดภัย เช่น การตรวจจับและป้องกันการหลอกลวง ผู้วิจัยยังพัฒนากรอบการป้องกัน 6 ด้าน เพื่อให้วิสาหกิจสามารถรับมือกับการโจมตีและกู้คืนข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Development of a cyber threat prevention and warning system on a host computer using real-time threat response event analysis techniques

DEVELOPING CYBER THREAT PREVENTION AND ALERT SYSTEMS ON THE SERVER USING REAL-TIME THREAT RESPONSE EVENT ANALYSIS TECHNIQUES งานวิจัยครั้งนี้เป็นของนายกฤษ ศรีเงินดี ภายใต้การดูแลของ ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.สุรศักดิ์ มังสิงห์ ในฐานะอาจารย์ที่ปรึกษา และศาสตราจารย์ ดร.ประสงค์ ปราณีตพลกรัง ในฐานะอาจารย์ที่ปรึกษาร่วม โดยเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบป้องกันและแจ้งเตือนภัยคุกคามทางไซเบอร์บนเครื่องคอมพิวเตอร์แม่ข่าย โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์เหตุการณ์ตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ ผลการศึกษาพบว่า1. ระบบที่พัฒนาขึ้นสามารถตรวจจับและแจ้งเตือนภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในการโจมตีแบบ Brute Force Attack ซึ่งสามารถตรวจจับพฤติกรรมที่เป็นอันตรายผ่านข้อมูลจาก Honeypot และระบบ SIEM ทำให้สามารถวิเคราะห์และสร้างมาตรการป้องกันที่เหมาะสมได้2. การออกแบบสถาปัตยกรรมความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์แบบ Zero Trust Security Architecture ช่วยเพิ่มระดับการรักษาความปลอดภัยภายในองค์กร โดยเน้นหลักการตรวจสอบตัวตนและพฤติกรรมของผู้ใช้และระบบอย่างต่อเนื่อง ลดความเสี่ยงของการบุกรุกทางไซเบอร์3. การประเมินประสิทธิภาพของระบบที่พัฒนาขึ้นแสดงให้เห็นว่าสามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามได้แบบเรียลไทม์ และได้รับการยอมรับในแง่ของความเหมาะสมต่อการใช้งานจริงในองค์กร4. ข้อเสนอแนะจากการวิจัยชี้ให้เห็นถึงแนวทางการพัฒนาระบบที่ควรบูรณาการกับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามในอนาคต

Development of an AI-based data analysis model to predict the estimated value-added tax collection of the Revenue Department, Thailand

DEVELOPED AN ANALYTICAL MODEL USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO PREDICT THE RESULTS OF THE VALUE ADDED TAX A CASE STUDY OF THE REVENUE DEPARTMENT THAILAND This research aims to study the factors related to the collection of VAT by the Revenue Department of Thailand, to develop an AI-based data analysis model to predict the estimated value-added tax collection of the Revenue Department of Thailand, and to test and evaluate the results of the forecasting of the estimated value-added tax collection of the Revenue Department using AI. The samples include the data of the VAT collection of the Revenue Department, the Gross Domestic Product (GDP), and the data of foreign tourists traveling to Thailand for 16 years, which are data from 2007 to 2022 and the period of the COVID-19 situation. The research tool is RapidMiner Studio using Neural Networks, Random Forest, and Support Vector Machines techniques to create a data analysis model for application in preparing the estimate of the value-added tax collection. The research results found that the Neural Networks technique can predict the value closest to the actual value-added tax collection. With the mean absolute error (MAE) of 768.27, the lowest root mean square error (RMSE) of 920.96 and the highest variance (R-squared: R²) of 0.98.

Slide me application is easy to call, slides quickly—feel safe on every route

2nd year student of Computer Science and Software Development Innovation launches a slide car calling system. When your car breaks down, don’t wait too long. Just call Slide me and we’ll take care of you. Currently, the towing service is still not systematic. Most rely on social media channels such as Facebook Group to find service providers and promote. This causes delays in requesting services, risks of incomplete information, and risks of being deceived. As a result, service users and drivers lack confidence in the system. This application was created to reduce the gap between contact and increase confidence for service users and drivers.

Dek CPE wins Huawei HCIA IoT Cert.

Congratulations to Computer Engineering students who have passed the Huawei HCIA IoT Certification, an international standard. This exam is an important step in confirming IoT expertise. Ready to embrace new opportunities in the technology industry #ITSPU #Faculty of Information Technology #CPE #Computer Engineering #ITSPUProfessional #SripathumUniversity #Learnwithrealpeoplewithrealexperience

CSI Showcase ‘Fire Extinguisher Monitoring System’

2nd year Computer Science and Software Development Innovation student launches smart fire extinguisher monitoring system that combines IoT and AI for ultimate safety! This system regularly checks the pressure, damage and life of the fire extinguisher, with smart features that record real-time data and automatically send alerts via the internet or smartphone to ensure the fire extinguisher is ready for use in case of emergency. System Highlights: Real-time monitoring: IoT sensors help analyze fire extinguisher data instantly Automatic notification system: Notification via application when abnormalities are detected Supports multiple roles: Super Admin, Admin, User, and Guest, making data management easier. Using AI: Analyze usage trends and common issues to improve performance. Complete data management: from head office to individual users The system also supports multiple languages and is designed to be accessible to a wide range of users, increasing security, reducing errors, and supporting efficient maintenance!

CSI Releases #3: Student Showcase Week

Showcase your creative ideas through website creations from first-year students. This activity answers the question of creativity and reflects the ability to apply technological knowledge in both design and system development . This activity is the first step to build confidence and readiness to become a quality software developer in the future. “Show your creativity through Front-End Applications! Year 2” The 2nd year students presented their creative Front-End Applications that combined beautiful design with efficient usability. Their work demonstrated a deep understanding of Front-End technologies, from HTML, CSS, JavaScript to popular Frameworks. Each application presented reflects creativity, determination and the ability to develop practical systems that meet the needs of the digital age. Students learn problem-solving, UI/UX design and develop apps that stand out in terms of aesthetics and user responsiveness. Dive into the Back-End world with the cutting-edge work of 3rd-year students!” Third-year students presented outstanding Back-End Applications in terms of system structure design, security, and processing efficiency. These works demonstrate expertise in programming and database management using modern technologies such as Node.js, Python, Java, and working with SQL and NoSQL databases. Students developed applications that support enterprise-level operations, emphasizing stability, security, and smooth user response. They also learned to solve complex problems at the system structure level to prepare for becoming professional software developers in the future.

CPE qualified for I New Gen Award 2025

Congratulations to the Computer Engineering students at Sripathum University 🎉 Who has qualified for the Thailand New Gen Inventors Award 2025 (I-New Gen Award 2025) invention and innovation competition project at the higher education level (Tourism and Creative Economy Group) with the work “TourGuard” TourGuard is an intelligent energy lighting system that enhances safety for tourists and supports area management using IoT and AI technologies for sustainable tourism development. I would like to encourage the students to present their work in the final round, which will be held at the “Inventors’ Day” in 2025. At BITEC Bangna, from 2-6 February 2025