西藏雙湖發生4.7級地震 暫無人員傷亡及財產損失報告
2025-10-24 07:50 2,961次浏览無需掃碼下載、涉詐軟體全裝好，騙子又開始用「雲手機」詐騙了 在很多人還不知道雲手機為何物時，騙子已經「嘗鮮」用雲手機實施詐騙了！ 古稀之年的趙大媽在網絡交友時，被騙子引導使用「雲手機」進行股票投資，近20萬元養老錢血本無歸。北京市反詐中心12日發布預警，本市出現利用「雲手機」進行詐騙的新型手段。這一詐騙手段，免去讓事主下載註冊涉詐軟體的「麻煩」，不易引起警惕，特別是對不熟悉手機操作的老年人來說，更是防不勝防。 看得見取不出的「收益」 幾天前，70歲的趙大媽遭遇詐騙向北京警方報案。騙子是趙大媽在交友網站上認識的，經過長達幾個月的網聊，徹底獲得了趙大媽的信任。7月底，騙子自稱有內幕信息，可以炒股賺大錢，拉著趙大媽一起進行投資。 按照對方要求，趙大媽在微信搜索某「雲手機」小程序，不需掃碼也不用下載軟體，直接在網上登錄對方給的帳號，「雲手機」小程序裡已經安裝好了投資軟體和小眾聊天軟體。此後，趙大媽無論是與騙子日常聊天，還是炒股票，都在「雲手機」小程序中進行。 騙子自稱利用內幕信息炒股不能轉帳，只能購買超市購物卡，用卡密進行注資。為了展示自己的「誠意」，也讓趙大媽看到自己真有投資的「本事」，騙子主動給趙大媽轉帳25萬餘元，讓她取出現金買成購物卡注資炒股，兩人一起賺錢。看對方如此信任自己，再加上帳戶中不斷增長的收益，趙大媽放下了防備，陸續取出近20萬元積蓄，購買超市購物卡，將卡密發給對方進行注資。 趙大媽不知道的是，那25萬元其實是騙子剛剛詐騙他人獲得的贓款。騙子「一箭雙鵰」，不僅用這25萬獲得了信任繼續詐騙趙大媽的錢，還讓趙大媽變成「工具人」，幫自己「洗錢」。 炒股一周後，趙大媽問對方如何取出投資收益，結果就再也聯繫不上對方了，這才報了警。警方發現，「雲手機」裡的炒股軟體和聊天信息已經全部被騙子清除，蹤跡難尋。 8月初，年近花甲的張先生也遭遇了相同的詐騙。在交友網站結識的女網友自稱有投資渠道，引導張先生登錄了一個「雲手機」小程序，裡面已經預裝好了投資軟體。張先生先轉帳5000元小試牛刀，很快，張先生的親屬聽說此事，懷疑他被騙了，向警方報案。 被騙子相中的「雲手機」 記者了解得知，「雲手機」其實是網絡服務商提供的一種雲服務，它並非實體手機，而是在網際網路上運行的虛擬手機程序。雖然沒有實體，但一樣可以安裝軟體、玩遊戲等，憑藉強大的網絡支持，甚至具備比實體手機還強大的運算和存儲能力，深受遊戲玩家的青睞。 反詐民警告訴記者，騙子看中了「雲手機」虛擬運行、使用方便等特點，註冊「雲手機」帳號，預裝虛假投資的涉詐app和小眾聊天軟體提供給事主使用，一是通過小眾聊天軟體保持和事主的私密聯繫，不易被他人發現；二是在「雲手機」中安裝涉詐App進行投資，避免事主使用實體手機登錄涉詐軟體時收到風險提示；三是一旦事主醒悟，騙子可以遠程操控「雲手機」刪除相關證據。 反詐民警說，騙子實施詐騙經常會要求事主點擊陌生連結、掃描二維碼下載註冊涉詐軟體等，這些複雜操作容易引起事主警覺。而通過「雲手機」準備好全部詐騙要素，就省去了這些「麻煩」，尤其對不熟悉手機操作的老年人來說，更加防不勝防。 警方提示：別相信「穩賺不賠」投資承諾 警方提示，在「虛假網絡交友」詐騙中，騙子在婚戀、交友網站假意交友、談戀愛，為的就是在獲取事主信任後，引導事主在涉詐App中進行虛假投資。 公眾在網絡交友時一定要謹慎甄別，不要輕易透露個人信息和財務狀況；要選擇正規渠道投資，不要相信任何「穩賺不賠」「低風險高收益」的投資承諾，拒絕線下交付現金以及購買黃金、購物卡注資等非透明交易方式。 特別需要注意的是，凡是要求登錄「雲手機」聯繫、進行投資理財等操作的，一定要高度警惕，避免落入犯罪分子的圈套。 北京日報客戶端 | 記者 孫瑩
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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