營口團山：「無痕修復」重塑渤海生態樣本 「紅灘綠葦」再現溼地和諧生機
2026-01-02 20:43 6,165次浏览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，致使多名家長受騙！ 8月上旬正值中學新生錄取報到高峰期，反詐中心通報一起最新發案，提醒學校及老師組建新生家長群時務必進行身份核驗，不在群內收取錢款並做好防範提示，家長對群內收費信息也應謹慎甄別。 班級群未設置身份驗證 9名家長被騙共4000餘元 近日，北京一所中學近日完成新生錄取工作後，為了方便家長溝通信息，建立了兩個高一新生家長QQ群，並將QQ群二維碼列印在新生入學手冊上，和錄取通知書一起通過快遞發送給新生家長，家長們只要掃描二維碼就能入群。 沒承想，騙子也混入群內，冒充「群主」老師發送交費通知：「麻煩各位家長交一下季度學習資料、練習題試卷等資料費490元、複印費5元，合計共495元整。各位家長掃碼進行繳費並備註好學生名字，方便核對登記，謝謝各位家長配合……」緊接著還發布了支付二維碼，並@群內成員，要求儘快交費。 由於是學校建立的新生家長群，「老師」通知交費的數額也不多，還「貼心」地讓家長交費時備註好學生姓名，交費後截圖接龍便於登記，家長們便信以為真。短短40多分鐘內，共有9名家長掃碼交費，共計4000餘元。另一名「老師」還將交費的家長拉進小群。 群內有家長起了疑心，向學校老師核實。真正的群主老師立即在群內發布消息，告知家長有人冒充老師騙錢並封禁發言，將騙子「踢」出群，緊接著向學校報告並報警。 民警經初步詢問調查發現，這個200多人的新生家長群，未設置管理員審核後加入的權限，騙子在夜間趁人不注意混入群內，之後冒充老師發布交費信息。如果不是發現及時，騙子還可以在小群中繼續詐騙上當的家長。 警方提示 嚴禁在群內發布任何收費信息 「7月底至8月初正值中學新生錄取報到的高峰期，騙子就是利用新生家長對學校、老師的信任及對學校工作的不了解，混進群內實施詐騙。」 反詐民警提示，學校在組建新生家長群時，務必嚴格設置入群審核機制，確保群成員身份真實可靠。同時，要明確群內溝通規範，嚴禁在群內發布任何收費信息，所有涉及費用的事宜要通過校園官網、官方公眾號、線下通知等方式發布，並主動向家長說明收費項目、標準及繳費途徑，引導家長通過學校對公帳戶繳費。 家長們也要提高警惕，加入群後，可先與班主任或學校確認群內管理人員身份，對群內發布的收費、轉帳等信息保持高度警惕，切勿輕易掃描不明二維碼或點擊陌生連結。遇到疑問時，務必通過官方聯繫方式向學校核實，不要直接在群內詢問陌生「管理員」或「老師」，避免被騙子誤導。 一旦發現疑似詐騙行為，要第一時間向學校反映並報警，留存好相關聊天記錄、轉帳憑證等證據，配合警方調查處理。 (央視新聞客戶端綜合平安北京)
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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