官方持續部署甘肅榆中山洪災害搶險救災及重點地區防汛工作
2026-01-09 07:52 5,816次浏览「求知若渴」還是專業掏「心」 ——《反間諜法》普法提示(十七) 隨著世界百年未有之大變局加速演進，境外間諜情報機關高度關注我國經濟發展新動向，委託境外諮詢機構對我高科技等重點產業領域開展有針對性的間諜行為。國家安全機關工作發現，部分背景複雜的境外諮詢機構以「專業訪談」為名，大肆搜集我國重點產業領域敏感信息，為境外勢力制裁我高新技術企業提供精準「靶位」，威脅企業生存發展，危害我國家安全。 離職受訪惹官司 國家安全機關接到群眾舉報，我重點產業某頭部企業技術人員王某，在離職後以電話方式多次接受境內外諮詢機構所謂「專業訪談」，透露了原就職企業的重要敏感信息，並獲酬金。經調查，某背景複雜的境外諮詢機構通過其在華子公司，對王某原就職企業開展「調查諮詢」，因王某離職前是該企業骨幹技術人員而被納入視線。在高額諮詢報酬誘惑下，王某未能守住底線，接受了對方的「專業訪談」邀約，致使相關敏感信息外洩。掌握充足證據後，國家安全機關果斷採取措施，阻止了事態進一步擴大，等待王某的將是法律的制裁。 「專業訪談」套路深 為了搜集我國重點產業領域的敏感信息，為境外勢力制定遏制我國產業發展政策提供精確信息支持，境外間諜情報機關通常會將目標鎖定於我高新技術領域的頭部企業及研究機構等高價值目標，如人工智慧、量子技術、集成電路、無人設備等領域，並巧立名目開展有償「專業諮詢」，通常具有以下幾類特徵。 ——時間選擇敏感性強。此類商業間諜行為通常在企業經營的關鍵節點出現，尤其在企業產品換代、遭遇制裁、訂單暴增或驟減等時機。例如上述案例中，在該企業被某國納入制裁清單前，與其相關的有償諮詢需求顯著增加，背後實則是境外勢力為精準制定製裁措施而進行的搜情行為。 ——行為手段隱蔽性強。背景複雜的境外諮詢公司在接到搜情要求後，通常以指示在華子公司開展業務、層層轉包委託國內諮詢公司等隱蔽手段搜集敏感信息。在諮詢過程中，大多包裝為專家、學者訪談交流等形式，以降低受諮詢方的戒備心。 ——諮詢方式誘導性強。諮詢方式上，提問往往由表及裡，以周邊問題為切入點，試探受諮詢方對公司生產經營的了解程度。內容設置往往由淺入深，層層誘導，以非敏感問題為起始點，逐漸誘導套取目標企業重要敏感信息。 國家安全機關提示 不管境外間諜情報機關手段如何花樣百出、隱蔽細膩，都繞不開獲取涉密敏感信息或要求目標人員協助實施危害我國家安全行為的最終目的。一旦察覺境外人員對有關工作崗位、內部信息、項目進度等敏感情況有著異乎常人的興趣時，一定提高警惕、堅持原則、當機立斷，不給「惡意採訪」可乘之機。 《中華人民共和國刑法》第二百一十九條之一規定，為境外的機構、組織、人員竊取、刺探、收買、非法提供商業秘密的，處五年以下有期徒刑，並處或者單處罰金；情節嚴重的，處五年以上有期徒刑，並處罰金。《中華人民共和國反間諜法》第四條規定，間諜組織及其代理人實施或者指使、資助他人實施，或者境內外機構、組織、個人與其相勾結實施的危害中華人民共和國國家安全的活動，屬於間諜行為。 相關人員如遇以「專業訪談」「有償諮詢」等為名要求搜集提供涉密敏感信息的可疑情況，應及時通過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直接向當地國家安全機關進行舉報。 (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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