2025年「雛鳳計劃」訓練營在京開營
2026-01-20 23:25 6,471次浏览上海8月11日電 (李姝徵 馬凱)加QQ進群就能獲得免費明星周邊？日前，上海徐匯警方在「礪劍2025」夏季戰役中，在多地同步開展收網行動，搗毀一詐騙未成年人的犯罪團夥，抓獲涉案人員3名，收繳作案手機16部，串併案件9起，累計涉案金額26萬餘元。 2025年5月某晚，家住徐匯的女生小馮在某社交平臺看到一條帖文說可免費領取明星親筆籤名，便留言詢問。對方私信讓其加入一個QQ群。小馮進入該群後不久，有個QQ名「張警官」的人也進了群，聲稱該群已涉嫌「洩露他人隱私以及非法發放明星周邊」，需要群裡所有人配合調查。「警方已對本群實施實時監控，不配合調查擅自退群後果自負，也會留下終身案底……」年幼的小馮一下子懵了，私信「張警官」求助，對方發來一張警官證照片，還讓其掃碼添加了一個名叫「李某某」的企業微信號。對方還通過視頻通話(自己黑屏未露臉，僅讓小馮拍攝本人及周邊情況)稱需要排除其涉案嫌疑，未成年人要用家長手機掃碼驗證調查，並通過支付一定數量的款項來測試帳戶資金走向，查證是否存在為嫌疑人轉過錢款等違法犯罪行為。「張警官」還稱，在線調查過程要全程保密，否則將立即對小馮開展上門公開調查。 小馮猶豫片刻後，以做學校作業需要兩個手機為由問外婆借來手機，並騙外婆說交作業需要家長刷臉證明。不明就裡的老人均一一照辦。於是，當晚小馮通過外婆的微信零錢和網上銀行分8筆向「張警官」提供的幾個付款碼累計轉出15000餘元，並按照對方要求刪除了相關轉帳記錄。 其間，儘管小馮也有質疑，但架不住騙子的威逼利誘。騙子甚至讓其去拿母親的手機來操作，小馮不願意配合之際，對方變得氣勢洶洶，「讓你配合你不配合，你好好看看這裡是哪裡？」然後，原本黑屏的視頻通話那頭，一名戴著口罩、身著制服、坐在電腦前的警察形象一閃而過，桌上似乎還有幾本案卷。「不配合是吧？行，那錢也回不來了，你等著我們上門吧！」幾番催促無果後，對方掛斷通話並將小馮拉黑。 第二天，外婆發現自己的錢少了，詢問小馮才知道昨晚遇到騙子了，一家人這才報了警。 徐匯警方經過持續追蹤發現，該案系一組織化運行的詐騙團夥操控多個引流群、話術群所為。逐步釐清以柴某、張某為主要嫌疑人，向某等人為資金結算人員，以有償招募兼職人員進行相關引流的犯罪團夥。 2025年6月至7月間，警方分赴外省市多地開展抓捕，在當地警方協助下，先後抓獲柴某、張某、向某等涉案人員，收繳作案手機16部，在嫌疑人柴某手機內發現大量用於詐騙的警察照片、視頻和詐騙話術截圖。此外，警方關聯各地相關案件9起，被害人均為未成年人，累計涉案金額26萬餘元。 經訊問，犯罪嫌疑人柴某、張某、向某交代，自2024年起，柴某、張某二人開始利用相關話術在網上對追星心切的未成年人實施詐騙。其中，柴某、張某負責在幕後組織協調，張某還負責扮演警察與未成年被害人直接語音或視頻交流，對其實施恐嚇和脅迫。為了逃避追查，他們僱人拍攝各地茶館、麻將館等商業場所的收款碼照片，讓被害人掃碼付款，再和商家協商將已支付的款項套現。而在各社交平臺發帖引流的兼職人員，則是由向某等人負責建群管理和結算報酬的。 目前，犯罪嫌疑人張某因涉嫌詐騙罪已被檢察機關依法批准逮捕，柴某、向某被公安機關採取刑事強制措施，案件的深挖擴案、上下遊關聯團夥的打擊工作仍在進一步開展中。(完)
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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