無證經營菸草專賣品 快遞員幫郵寄成共犯
2025-12-27 18:55 5,132次浏览一通「航班取消」的電話 一次被誘導的屏幕共享操作 讓旅客的銀行卡信息暴露無遺 卡內餘額「不翼而飛」 緊急預警 機票退改籤騙局多發 「機場客服」來電理賠 卡內15萬險些「不翼而飛」 近日，溫州的葉女士接到自稱「機場客服」的電話，稱其航班因「機翼受損」取消，需立即改籤領取理賠款。 在對方準確報出她的個人信息和航班信息後，葉女士信以為真，下載了指定App並開啟屏幕共享功能。所幸她及時察覺異常，趕到派出所緊急凍結帳戶，保住了卡裡的15萬元。 改籤還需線上「開會」 一次語音聊天花費49800元 無獨有偶，廣東清遠市清城區居民蘇某遭遇了同樣的騙局。詐騙分子以「飛機故障需改籤」為由，誘導蘇某下載「雲×通」App並加入指定會議房間。在語音聊天指導下，蘇某向陌生帳戶轉帳49800元，僅一次操作便轉帳成功，資金瞬間消失。 清遠市公安局清城分局對相關嫌疑帳戶採取止付凍結措施。但蘇某的損失已經造成，案件仍在進一步偵辦中。 正值暑期旅遊出行高峰期，此類詐騙案件呈現集中爆發態勢。這一類詐騙往往抓住旅客出行前行程變動的緊張心理，再加上退款補償等誘惑，旅客很容易上當。 認清騙子套路 拆解詐騙全流程手法 詐騙分子通過非法渠道獲取受害人訂票信息，能準確說出受害人姓名、身份證號、登機時間、航班班次等信息。在受害人臨出行前，通過電話或簡訊冒充航空公司客服人員，騙取信任。 初步取得受害人信任後，詐騙分子謊稱飛機故障、惡劣天氣等原因造成航班延誤或取消，需要受害人改籤或退票，並主動提出給予賠償金，誘導受害人聽信騙術，進行下一步操作。 進入操控階段後，騙子主要採取三種手法： 以「退款到帳/改籤確認」為由套取簡訊驗證碼； 誘導受害者使用一些遠程App並進行「操作指導」，通過屏幕共享竊取密碼和驗證碼； 發送偽造的「退款連結」獲取銀行卡信息。 防騙指南請查收 冷靜謹慎保安全 冷靜是防騙的第一道防線 詐騙分子在溝通中高頻使用「緊急」「超時」「最後機會」「負法律責任」等施壓話術，製造心理壓迫感。保持冷靜才能抵制理賠金「誘惑」，保護自身財產安全。 主動來電談退票或賠錢的99%是騙子 真正的航空公司除非極端情況，如全航班取消，極少主動致電退改籤。更不會索要簡訊驗證碼、銀行卡密碼。 核實渠道是防騙核心 接到航班變動通知，必須通過航空公司官方客服電話、官網等多種渠道交叉驗證。切記航空公司退款會原路返回支付帳戶，無需任何額外操作。 警惕來電號碼 航空公司或在線票務服務平臺一般只會通過其官方電話聯繫，如果是陌生的個人手機號碼或「00」「+」開頭的境外號碼來電，那就需要提高警惕。 牢記「四不原則」 不明連結不點擊 陌生App不下載 不開啟共享屏幕 不向陌生帳戶轉帳 暑期旅遊高峰詐騙頻發 大家一定要「擦亮眼睛」 謹防掉進騙子的陷阱 若不幸被騙 要保留證據並立即報警 爭取黃金止付時間
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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