新華社政論｜永遠做中華民族文明成果與人類和平事業的捍衛者——寫在中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年之際
2025-12-22 05:17 4,896次浏览一份豬腳飯 近日，一份神秘的豬腳飯外賣訂單引起了外賣員小王的注意，小王沒有絲毫猶豫，第一時間選擇了向國家安全機關報告可疑線索。到底是怎麼一回事？讓我們跟隨小王的外賣訂單一探究竟。 特殊訂單生疑慮 夏日午後，外賣員小王剛送完一單，正準備吃口飯稍作休息，手機提示又來了新訂單。顧客訂了一份豬腳飯，取餐位置距離送餐位置實際距離不到800米。正當其疑惑這位顧客的定位是否準確時，電話鈴聲響起。顧客急切地說道：「你到哪了，能否拍個照片給我看下？必須拍照才能確認送達......」一連串的催促，讓他下意識地又看了眼送餐地址，熟悉這一區域的他立馬提高了警惕，這是一家管理嚴格的涉密敏感單位。他隨即告知顧客涉密單位門前禁止拍照，這位顧客卻仍不依不饒，「外賣不要了，我再給你打點賞，你在附近幫我隨便拍幾張照片，發給我就好了。」顧客異常的要求引起了小王的懷疑，小王想起手機裡常看到的國家安全機關宣傳提示，覺得顧客的行為有竊密嫌疑，隨即撥打了12339國家安全機關舉報受理電話，向國家安全機關詳細說明了可疑情況。 特殊要求需警惕 經調查，這名顧客因與該涉密單位工作人員私人糾紛，且不知該單位相關保密要求才企圖利用外賣員小王拍照觀察。雖然排除了這位顧客與境外間諜情報機關勾連竊密的嫌疑，但外賣員小王維護國家安全的責任意識、防範意識仍然值得肯定。事實上，工作發現，境外間諜情報機關企圖利用外賣從業人員走街串巷、靈活機動、熟悉地形等優勢，對我開展觀搜竊密，確應加以重視。綜合分析案例手法，小安梳理出可能存在危害國家安全行為的注意事項，以便提高防範意識。 ——特殊拍照要求。要求拍攝特定建築，如黨政機關工作駐地、科研院所實驗場所、能源設施、交通樞紐等內部布局、安保措施甚至人員動態等。 ——捎帶不明物品。要求將非餐食的小型物品，如U盤、內存卡、文件袋、不明電子設備等夾帶在餐品中，轉交至指定地點或其他「顧客」。 ——異常搭訕閒聊。反覆詢問送餐區域內特定單位，尤其是涉密或敏感單位的人員作息、安保換班時間、內部管理情況，以「好奇」「做研究」「找朋友」等名義套取敏感區域信息。 ——高額打賞跑腿。訂單報酬異常豐厚，甚至專門打賞另付小費，但要求卻十分模糊，如「送到某地附近，有人接應」「放在指定隱蔽處即可」等。 國家安全機關提示 近年來，境外間諜情報機關在我境內活動往往披著看似普通甚至「友善」的外衣進行滲透，方式更加隱蔽，防範難度更加大。在看不見硝煙的戰場上，每位公民都是維護國家安全人民防線的衛士。廣大人民群眾如遇可疑情況可通過12339國家安全機關舉報受理電話、網絡舉報平臺(www.12339.gov.cn)、國家安全部微信公眾號舉報受理渠道或者直接向當地國家安全機關進行舉報。 （來源：國家安全部微信公眾號）
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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