ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး
Cyber Threats မှ AI ကို ကာကွယ်ခြင်း- MWC Conference Insights
မှာ Mobile World Congress တွင် (MWC) ညီလာခံတွင် ပစ်မှတ်ထားသော ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုများမှ “Shielding AI” ၏ အဓိကပြဿနာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ကျွမ်းကျင်သူများ ခေါ်ယူကျင်းပခဲ့သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများ တိုးများလာနေသောခေတ်တွင် AI စနစ်များကို ကာကွယ်ရန် လိုအပ်သော ဗျူဟာများကို အလေးပေးကာ ၎င်းတို့၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ အတူ AI သည် နက်ရှိုင်းစွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ သို့ ကဏ္ဍအသီးသီးအန္တရာယ်ရှိသော တိုက်ခိုက်မှုများမှ ဤစနစ်များကို ခုခံကာကွယ်ရန် လိုအပ်မှုမှာ အရေးအကြီးဆုံး ဖြစ်လာသည်။ MWC တွင် ဆွေးနွေးမှုများသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းတွင် AI ၏ လုံခြုံရေးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေရန်အတွက် လိုအပ်သော အရေးတကြီး၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် မဟာဗျူဟာများကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။
ခြိမ်းခြောက်မှုအခင်းအကျင်းကို နားလည်ခြင်း။
ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) တွင် မကြုံစဖူးသော တိုးတက်မှုများကို တွန်းအားပေးခဲ့သော်လည်း ထိုတိုးတက်မှုများကြောင့် အားနည်းချက်များ တိုးပွားလာသည်။ AI စနစ်များသည် လူသားနှင့်တူသော အရည်အချင်းများကို ရရှိလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့သည် ဆိုက်ဘာရာဇ၀တ်ကောင်များအတွက် ပစ်မှတ်များနှင့် ကိရိယာများဖြစ်လာသည်။ Kirsten Nohl ရဲ့ MWC Conference တွင် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများသည် AI ၏စွမ်းဆောင်နိုင်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အားသာချက်များကိုသာမက ကျွန်ုပ်တို့၏အားနည်းချက်များကိုပါ ချဲ့ထွင်စေသည့် ဤအedged reality ကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ AI ကို အသုံးချနိုင်သည့် လွယ်ကူမှု phishing အီးမေးလ်များ လူမှုရေး အင်ဂျင်နီယာ တိုက်ခိုက်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့ သွားလာနေသော ခေတ်မီ ခြိမ်းခြောက်မှု အခင်းအကျင်းကို မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။
မူပိုင်ခွင့်ဒေတာခိုးယူမှု၏ပျံ့နှံ့နေသောပြဿနာသည် "Shielding AI" တွင်စိန်ခေါ်မှုကိုမီးမောင်းထိုးပြသည်။ တွဲဖက်လေယာဉ်မှူးများအဖြစ် AI ကို အသုံးပြုနေသည့် ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်သူများသည် AI နည်းပညာများကို လုံခြုံအောင်ပြုလုပ်ရန် ပြိုင်ဆိုင်မှုမှာ ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာပါသည်။ ဖြားယောင်းသောအီးမေးလ်များ ဝင်ရောက်လာမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ကြီးမားသော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များ (LLMs) လုံခြုံရေးကို ပျက်ပြားစေရန် AI ၏ အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချနိုင်ပုံကို နမူနာပြသည်။ ရာဇ၀တ်ကောင်များသည် ၎င်းတို့၏ ဟက်ကာစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန် AI ကို အသုံးပြုနေပြီး ခုခံကာကွယ်မှုဗျူဟာများကို ပြောင်းလဲစေသည်ဟု လက်ခံပါသည်။ ဘုတ်အဖွဲ့သည် ခြိမ်းခြောက်မှုများကို တုံ့ပြန်ခြင်းထက် ခုခံကာကွယ်ရန် AI ၏ အလားအလာကို အလေးပေး၍ တက်ကြွသောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု လိုအပ်ကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြခဲ့သည်။ ဤမဟာဗျူဟာမြောက် လှည့်ကွက်သည် AI လုံခြုံရေး၏ ရှုပ်ထွေးပွေလီသော အခင်းအကျင်းကို အသိအမှတ်ပြုပြီး ကျွန်ုပ်တို့ကို ရှေ့သို့တွန်းပို့ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ကိရိယာများသည် ကျွန်ုပ်တို့ကို ဆန့်ကျင်ဘက်သို့ တွန်းလှန်နိုင်သည်။
Cybersecurity တွင် AI ကို Dual အသုံးပြုခြင်း။
ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများမှ “Shielding AI” နှင့်ပတ်သက်သည့် စကားဝိုင်းတွင် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစစ်မြေပြင်၏ နှစ်ဖက်စလုံးတွင် AI ၏အခန်းကဏ္ဍကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ AI ၏ နှစ်ထပ်အသုံးပြုမှုသည် ဆိုက်ဘာကာကွယ်ရေးအတွက် ကိရိယာနှင့် တိုက်ခိုက်သူများအတွက် လက်နက်တစ်ခုအဖြစ် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးဗျူဟာများတွင် ထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများနှင့် အခွင့်အလမ်းများကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။
Kirsten Nohl သည် AI သည် ပစ်မှတ်တစ်ခုသာမက ဆိုက်ဘာစစ်ပွဲတွင် ပါဝင်သူတစ်ဦးဖြစ်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိထားပြီးဖြစ်သည့် တိုက်ခိုက်မှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ချဲ့ထွင်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားကြောင်း Kirsten Nohl က မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ ၎င်းတွင် phishing တိုက်ခိုက်မှုများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို မြှင့်တင်ခြင်းမှ ဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် အားနည်းချက်များကို အလိုအလျောက်ရှာဖွေခြင်းအထိ အရာအားလုံးပါဝင်ပါသည်။ AI မောင်းနှင်သည့် လုံခြုံရေးစနစ်များသည် ဆိုက်ဘာရာဇ၀တ်မှုကျူးလွန်သူများ အသုံးပြုသည့် နည်းဗျူဟာအသစ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် စက်သင်ယူမှုကို ယခင်ကထက် ပိုမိုထိရောက်စွာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများကို တုံ့ပြန်နိုင်သည်။
မိုဟာမက် ချောင်ဒရီကြီးကြပ်သူသည် AI ၏ အခန်းကဏ္ဍနှစ်ခုကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ရပ်ကို ဖော်ဆောင်ခဲ့သည်- AI လုံခြုံရေး ကြိုးပမ်းမှုများကို အထူးပြုအဖွဲ့များအဖြစ် ပိုင်းခြားကာ အန္တရာယ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ လျော့ပါးသက်သာစေရန်။ ဒီချဉ်းကပ်မှုကို အသိအမှတ်ပြုပါတယ်။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအတွက် AI ၏လျှောက်လွှာ monolithic မဟုတ်ပါ။ ကွန်ရက်လုံခြုံရေးမှ ဒေတာခိုင်မာမှုအထိ ဒစ်ဂျစ်တယ်အခြေခံအဆောက်အအုံ၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို ကာကွယ်ရန် မတူညီသော AI နည်းပညာများကို အသုံးချနိုင်သည်။
စိန်ခေါ်မှုမှာ ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်သူများနှင့် လက်နက်ပြိုင်ဆိုင်မှု မပြင်းထန်ဘဲ AI ၏ ခံစစ်အလားအလာကို အသုံးချခြင်းဖြစ်သည်။ ဤနူးညံ့သိမ်မွေ့သော ချိန်ခွင်လျှာသည် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးကျွမ်းကျင်သူများကြားတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ နိုးနိုးကြားကြားနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု လိုအပ်ပါသည်။ AI ၏ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးတွင် နှစ်ကြိမ်အသုံးပြုမှုကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏စွမ်းအားကို အသုံးချနေစဉ်တွင် “Shielding AI” ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လမ်းညွှန်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ် ကာကွယ်ရေးကို ခိုင်ခံ့စေသည်။.
AI လုံခြုံရေးရှိ လူသားဒြပ်စင်များ
Robin Bylenga ခိုင်မာသော အရန်သိမ်းဆည်းမှု အစီအစဉ်ကို သေချာစေရန် AI နှင့်အတူ အလယ်တန်း၊ နည်းပညာမဟုတ်သော အစီအမံများ လိုအပ်ကြောင်း အလေးပေးပြောကြားခဲ့သည်။ နည်းပညာအပေါ် မှီခိုမှုတစ်ခုတည်းက မလုံလောက်ပါဘူး။ လူသားတို့၏ ပင်ကိုယ်ဥာဏ်နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် AI က လျစ်လျူရှုထားနိုင်သည့် ကွဲလွဲချက်များနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် မရှိမဖြစ် အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် သီးခြားဖြေရှင်းချက်တစ်ခုအဖြစ်မဟုတ်ဘဲ လူသား၏ထိုးထွင်းသိမြင်မှုဖြင့် မြှင့်တင်ပေးသည့် နည်းပညာတစ်ခုအနေဖြင့် မျှတသောမဟာဗျူဟာတစ်ရပ်ကို တောင်းဆိုထားသည်။
Taylor Hartley ရဲ့ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ အဆင့်တိုင်းအတွက် စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ပညာရေး၏ အရေးပါမှုအပေါ် အာရုံစိုက်ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပါသည်။ AI စနစ်များသည် လုံခြုံရေးဘောင်များတွင် ပိုမိုပေါင်းစပ်လာသည်နှင့်အမျှ အဆိုပါ “တွဲဖက်လေယာဉ်မှူး” များကို ထိရောက်စွာအသုံးချနည်းနှင့်ပတ်သက်၍ ဝန်ထမ်းများအား ပညာပေးခြင်းသည် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ AI ၏ အလားအလာနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ ကာကွယ်ရေး ယန္တရားများကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် အထူးသဖြင့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးတွင် အသိပညာသည် အမှန်တကယ်ပင် စွမ်းအားရှိပါသည်။
ဆွေးနွေးပွဲများသည် AI လုံခြုံရေး၏ အရေးပါသော ကဏ္ဍကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်- လူသားအန္တရာယ် လျော့ပါးရေး။ ၎င်းတွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အသိပညာပေးရုံသာမက လူသားအမှားအယွင်းများနှင့် အားနည်းချက်များအတွက် ထည့်သွင်းထားသည့် AI စနစ်များကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းလည်း ပါဝင်သည်။ “Shielding AI” အတွက် မဟာဗျူဟာသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များနှင့် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်း လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပတ်ဝန်းကျင်ကို အသိပေးကာကွယ်သူများအဖြစ် လုပ်ဆောင်ရန် စွမ်းဆောင်နိုင်မှု နှစ်ခုလုံးကို လွှမ်းခြုံထားရမည်ဖြစ်သည်။
စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုများ
AI အားနည်းချက်များကို ကာကွယ်ရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအား လုံခြုံရေးနှင့် ဟန်ချက်ညီစေမည့် စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများကို ဖန်တီးရန်အတွက် စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် AI သည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် စိတ်ချရပြီး အပြုသဘောဆောင်သည့်ပုံစံဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေရန်၊ အလွဲသုံးစားလုပ်မှုအန္တရာယ်များကို လျော့ပါးစေပါသည်။
အဖွဲ့အစည်း၏မျက်နှာစာတွင်၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွင်းရှိ AI ၏ တိကျသောအခန်းကဏ္ဍနှင့် အန္တရာယ်များကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသည်။ ဤနားလည်မှုသည် ထူးခြားသောအားနည်းချက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည့် အံဝင်ခွင်ကျလုံခြုံရေးအစီအမံများနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အသိပေးသည်။ Rodrigo Brito မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောဝန်ဆောင်မှုများကိုကာကွယ်ရန် AI လေ့ကျင့်မှုကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် လိုအပ်ချက်ကို မီးမောင်းထိုးပြထားသည်။ Daniella Syvertsen ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများကို ကြိုတင်ကာကွယ်ရန်အတွက် လုပ်ငန်းပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ အရေးကြီးမှုကို ထောက်ပြသည်။
Taylor Hartley သည် AI စနစ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ကနဦးအဆင့်များမှ လုံခြုံရေးအင်္ဂါရပ်များ ပေါင်းစပ်မှုအတွက် လှုံ့ဆော်ပေးသည့် 'ဒီဇိုင်းဖြင့် လုံခြုံရေး' ချဉ်းကပ်မှုကို ချန်ပီယံဖြစ်စေခဲ့သည်။ ဆက်လက်လေ့ကျင့်မှုနှင့် လုံခြုံရေးစံနှုန်းများကို ကတိကဝတ်ပြုမှုတို့နှင့်အတူ သက်ဆိုင်သူများကို AI-ပစ်မှတ်ထားသော ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများကို ထိထိရောက်ရောက် တန်ပြန်ရန် တပ်ဆင်ပေးပါသည်။
AI လုံခြုံရေးကို မြှင့်တင်ရန် အဓိက မဟာဗျူဟာများ
Kirsten Nohl မှ မီးမောင်းထိုးပြထားသည့်အတိုင်း ကြိုတင်သတိပေးစနစ်များနှင့် ပူးပေါင်းခြိမ်းခြောက်မှုဆိုင်ရာ ထောက်လှမ်းရေးမျှဝေမှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ Taylor Hartley သည် အားနည်းချက်များကို လျှော့ချရန် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအစတွင် လုံခြုံရေးအင်္ဂါရပ်များကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် 'ပုံမှန်အားဖြင့် လုံခြုံရေး' အတွက် ထောက်ခံအားပေးခဲ့သည်။ အဖွဲ့အစည်းအဆင့်များအားလုံးတွင် စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းသည် ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများ၏ ပြောင်းလဲနေသော သဘောသဘာဝနှင့်အညီ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
Tor အင်စတွိုင်း AI စနစ်များကို လုံခြုံစွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ပြီး ထိန်းသိမ်းထားရန် သေချာစေရန် ISO လမ်းညွှန်ချက်များကဲ့သို့ နိုင်ငံတကာစံနှုန်းများကို လိုက်နာရန် အရေးကြီးကြောင်း ထောက်ပြခဲ့သည်။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအသိုက်အဝန်းအတွင်း ထောက်လှမ်းရေးမျှဝေခြင်း၏ လိုအပ်ချက်များကိုလည်း အလေးပေးခဲ့ပြီး ခြိမ်းခြောက်မှုများမှ စုပေါင်းကာကွယ်ရေးကို တိုးမြှင့်ခဲ့သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကာကွယ်ရေးဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကို အာရုံစိုက်ပြီး လုံခြုံရေးဗျူဟာများတွင် AI မော်ဒယ်များအားလုံးအပါအဝင် ပြည့်စုံသောကာကွယ်ရေးယန္တရားတည်ဆောက်ခြင်းအတွက် အဓိကခြေလှမ်းများအဖြစ် ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုများသည် AI ကို ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများမှ ထိထိရောက်ရောက်ကာကွယ်ပေးရန်အတွက် မဟာဗျူဟာဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။
အနာဂတ် လမ်းကြောင်းများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ
ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများမှ “Shielding AI” ၏အနာဂတ်သည် အဓိကစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် တိုးတက်မှုအတွက် အခွင့်အလမ်းများကို အသုံးချခြင်းအပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးတွင် ကာကွယ်ရေးနှင့် အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေသော အခန်းကဏ္ဍနှစ်ခုစလုံးကို ထမ်းဆောင်ပေးသည့် AI ၏ နှစ်မျိုးသုံးသဘောသဘာဝသည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာအသုံးပြုမှုကိုသေချာစေရန်နှင့် အန္တရာယ်ရှိသောသရုပ်ဆောင်များမှ အမြတ်ထုတ်ခြင်းကိုကာကွယ်ရန် ဂရုတစိုက်စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်ပါသည်။ နယ်နိမိတ်များတစ်လျှောက် ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများကို ထိထိရောက်ရောက် တိုက်ဖျက်ရန် စံပြုပရိုတိုကောများနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက်များဖြင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
AI လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုသည် ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ AI ဖြင့်မောင်းနှင်သော လုံခြုံရေးအစီအမံများ. ၎င်းတွင် AI နည်းပညာများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကန့်သတ်ချက်များအကြောင်း ရှင်းလင်းစွာ ဆက်သွယ်မှု ပါဝင်သည်။ ထို့အပြင် လိုအပ်ချက်တစ်ခု ရှိနေပါသည်။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးကျွမ်းကျင်သူများကို ပြင်ဆင်ရန် အထူးပြုပညာရေးနှင့် လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်များ ပေါ်ပေါက်လာသော AI ခြိမ်းခြောက်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်။ ခြိမ်းခြောက်မှုအသစ်များအတွက် စဉ်ဆက်မပြတ် စွန့်စားအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများကိုရှာဖွေရာတွင်၊ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးတွင် AI ၏လုံခြုံပြီးအကျိုးရှိသောဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုသေချာစေရန်အတွက်ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာအုပ်ချုပ်မှု၊ နိုင်ငံတကာပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့်ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေသောပညာရေးကိုအာရုံစိုက်ရမည်ဖြစ်သည်။
