寧夏銀川出臺涉企行政檢查「白名單」制度
2026-01-17 00:50 1,416次浏览「麻煩各位家長交一下 學習資料、練習題試卷等 費用共495元整……」 …… 又有騙子混入班級群 近日 某學校剛組建的新生家長群 卻混進了騙子 冒充老師發布收費通知 及收款二維碼 致使9名家長被騙共4000餘元 五類詐騙陷阱高發 2025年7月至8月錄取季期間 以下詐騙陷阱 請務必警惕 1 虛假通知，催繳費用 陷阱手法：收到看似正式的「錄取通知書」簡訊或郵件，要求點擊連結查詢詳情或支付「錄取確認費」。 2 謊稱可內部操作，花錢補錄 陷阱手法：接到電話或信息，自稱「招生辦老師」「內部人員」或「有特殊關係」，聲稱可以「破格補錄」「點招錄取」或「調劑到更好專業」，但需支付高額「疏通費」。 3 偽造信息，惡意謠言 謠言手法：不法分子編造傳播「XX高校錄取分數線大幅下降」「XX專業爆冷無人報」「某考生被頂替」等不實信息，製造恐慌或誤導志願填報。 4 助學貸款/助學金？ 陷阱手法：冒充教育部門、學校工作人員，以發放「助學金」「教育補貼」或「助學貸款」為由，要求學生提供銀行卡號、密碼、簡訊驗證碼，或要求先繳納「手續費」「保證金」。 5 釣魚連結陷阱 詐騙手法：簡訊附帶「錄取查詢連結」，誘導填寫身份證、銀行卡信息，盜刷資金。 防範詐騙 記住「四要、四不要」 四要 要官方查詢 錄取狀態通過省教育考試院官網/官方App、報考院校招生網查詢。 通知書物流狀態通過中國郵政EMS官方渠道查詢。 要仔細核對 收到紙質通知書後，認真核對學校名稱、專業、個人信息(姓名、考生號)是否與官方查詢結果一致，查看印章(學校公章、校長籤名)是否清晰有效。 要官方渠道繳費 如需繳納學費、住宿費等，務必按照錄取通知書內附的官方指南，通過學校指定的官方財務平臺或對公帳戶。 要主動核實 對任何來源不明的錄取信息、收費要求、助學通知，第一時間主動撥打高校招生辦公室、學生資助管理中心或省教育考試院公布的官方電話進行核實確認。 四不要 不要點 不點擊任何簡訊、郵件、社交軟體中來源不明的連結或二維碼。 不要信 不相信任何「內部指標」「花錢補錄」「提前繳費鎖定學位」等說辭。 不要給 不向任何陌生人透露個人身份證號、考生號、銀行卡號、密碼及簡訊驗證碼。 不轉帳 不向任何不明身份的帳戶或個人轉帳匯款。 監製丨唐怡 製片人丨劉博 編輯丨邱婧
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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