東協本土青年中文教師訓練營柬埔寨站圓滿落幕
2025-10-30 08:27 4,584次浏览旅客到派出所報案 「女士，您的航班因機械故障延誤，請立即操作理賠！」一個看似貼心的客服電話，卻讓市民林某瞬間損失數萬元——只因下載了對方指定的「航信通」App，並透露了驗證碼。近期，機票退改籤詐騙案件頻發，重慶已有多人受騙。昨日，重慶警方緊急發布「機票退改籤」騙局預警，提醒市民警惕「退改籤」詐騙的新套路。 「客服」來電 他被轉走1.7萬元 「您預訂的航班由於受到惡劣天氣狀況的影響，不得不遺憾地通知您航班將出現延誤。為了儘可能減少對您行程的幹擾，我們特別提供免費改籤服務，並且您還可以獲得300元人民幣的延誤補償……」8月3日，北碚區的居民崔先生接到了這樣一通突如其來的電話，電話那頭的聲音自稱是「中國民航客服」，語氣誠懇地告知崔先生，他近期所購買的飛機票因不可抗力的天氣因素導致延誤，需要進行改籤手續。 崔先生在聽到這一消息後，並未產生過多的疑慮，便順從地按照電話中「客服」人員的指示，下載了一款指定的App，並開啟了屏幕共享功能。緊接著，他又根據「客服」的引導，登錄了一個對方聲稱是「官方退票網站」的網頁。在這個過程中，「客服」以「為了確保改籤流程的順利進行，需要核對您的帳戶信息」為由，要求崔先生展示其銀行帳戶的相關信息。在獲取了崔先生的初步信任後，「客服」又巧妙地誘騙崔先生透露了其帳戶的支付密碼。毫無戒心的崔先生按照「客服」的一系列要求進行了操作，然而，令他萬萬沒有想到的是，這一系列操作最終導致他帳戶中的1.7萬元被不法分子轉走。意識到自己可能遭遇詐騙後，崔先生立即向北碚區公安分局報案，尋求警方的幫助。 「女士，您的航班因機械故障延誤，請立即操作理賠！」一個看似貼心的客服電話，卻讓重慶渝北區市民林某瞬間損失數萬元。今年7月，林某接到自稱是某航空公司的電話，告知其航班因機械故障延誤，可申請理賠。林某在對方引導下下載了名為「航信通」的App，並通過該App在各大銀行App上申請通過企業收款，將收到的驗證碼發送給對方。最終，對方利用驗證碼將林某銀行卡中的數萬元餘額轉走。 8月初，渝北區市民郭某接到自稱是某航空公司的電話，告知其航班延誤，可申請理賠。郭某信以為真，進入對方提供的網址後申請理賠但未成功。隨後，郭某下載了陌生App，並按照對方引導打開微信及銀行App，隨即卡上金額被轉走。 北碚區公安分局的相關負責人介紹道，每年的暑期都是旅遊出行的高峰期，機票的退改籤需求也隨之大幅增加。正因如此，一些不法分子也趁機將目光投向了這一領域，利用人們急於處理退改籤事宜的心理，精心策劃各種詐騙陷阱，企圖從中牟取不義之財。 差一秒輸驗證碼 3萬元保住了 「以前總笑話別人，沒想到自己也遇到了詐騙，還沒有及時辨別出來，真的太感謝你們了，我剛剛綁定的卡上有3萬餘元，要是真的把驗證碼輸了，我都不知道該怎麼辦了！」近日，險些遭遇「機票退改籤」騙局的吳先生在江津區公安局聖泉派出所連連道謝。回想起就在他準備將驗證碼發給騙子的千鈞一髮之際，民警的勸阻電話及時響起，成功保住了他卡內的3萬元血汗錢。 事發當天，吳先生接到一個自稱航空公司客服的退票電話。「客服給我打電話，說因為飛機有故障了起飛不了，補償我300塊錢延誤費，再給我把機票改籤，讓我下載一個軟體之後教我在網上操作，退到我的銀行卡上。」吳先生初聽航班取消很是失望，但聽說「航空公司」要給自己補貼300元，吳先生雖有疑惑，但想想也是情理當中。 放下防備之心的吳先生就這樣在對方的誘導下，提供了自己的銀行卡號。接著，對方又讓吳先生下載一款共享手機屏幕的App，並將吳先生加入某社交軟體的群聊。隨後，對方讓吳先生將收到的驗證碼發到群聊裡。吳先生的手指已經懸在發送鍵上方，正準備告訴對方驗證碼時，派出所民警的勸阻電話及簡訊及時趕到。 經了解，吳先生準備到外地旅遊，提前預訂了航班，當天接到「客服」電話說飛機故障改籤，要求其按照提示操作進行改籤。隨後，吳先生撥打了航空公司的官方客服電話確認了航班是正常起飛的，也最終確認是真的接到詐騙電話了。「真的太感謝你們了，差一點那3萬塊錢就沒了！」吳先生心有餘悸地再次向民警表達感激。正是民警在最後關頭按下了「停止鍵」，避免了他的財產損失。 理賠變詐騙 警方揭秘「退改籤」套路 這段時間，機票退改籤詐騙呈現高發態勢，被騙案例很多。今年7月，重慶市民林某接到自稱某航空公司的電話，被告知航班延誤可理賠。林某在對方引導下下載了「航信通」App，並在各大銀行App操作「企業收款」，將收到的驗證碼發送給對方，銀行卡餘額隨即被轉走。 無獨有偶，今年8月，渝北區市民郭某接到類似「航班延誤理賠」電話，在對方提供的網址申請理賠未果後，下載了指定APP並按引導操作微信及銀行App，卡內資金也瞬間消失。「『機票退改籤』類詐騙往往抓住旅客出行前行程變動的緊張心理和『退款補償』的誘惑。」渝北區公安刑偵支隊相關負責人強調，近期案件顯示詐騙手段升級，呈現利用App和屏幕共享實時套取信息的新特點。詐騙分子首先通過非法渠道獲取受害人詳細的航班訂票信息(姓名、身份證號、航班時間等)，在臨行前冒充航司客服致電或發簡訊，利用精準信息騙取信任。 隨後，謊稱因機械故障或天氣原因航班延誤/取消，需改籤/退票並主動提出賠償，誘導受害人下載指定視頻會議App(用於屏幕共享)或不明軟體(如「航信通」)。最關鍵的一步是，詐騙分子以「驗證帳戶安全」「確保理賠通道」等藉口，誘騙受害人開啟「屏幕共享」功能，通過實時窺屏，直接竊取受害人輸入的銀行卡號、密碼，特別是至關重要的手機驗證碼，瞬間轉走資金。 明明要退錢，錢怎麼就被騙走了？核心就是屏幕共享讓騙子如同「現場直播」般看到了驗證碼！重慶警方緊急提醒市民，請務必通過航空公司官網、App等官方渠道訂購機票，避免信息洩露；接到退改籤電話或簡訊，務必通過官方客服電話或App自行核實，切勿輕信對方提供的連結或聯繫方式；牢記任何理賠都無需下載不明App或開啟屏幕共享！這是識別新套路的關鍵；銀行驗證碼等同於取款密碼，任何索要驗證碼的都是詐騙！正規退改籤退款會原路返回，絕不會要求先支付費用、轉帳或刷流水。如不慎被騙或遇可疑情形，請立即保存證據並撥打110報警。 熱 評 警惕「溫情陷阱」背後的黑手 暑期本是出行旺季，機票退改籤需求激增，卻成了詐騙分子「狩獵」的黃金時機。全國多地接連曝出的機票退改籤詐騙案件警示我們：當「客服」的溫情提示遇上精準的個人信息，當便捷的App操作搭上實時的屏幕共享，一場針對旅客錢包的「精準掠奪」可能正在上演。 詐騙分子的套路看似不複雜，卻精準擊中了旅客的心理軟肋。他們通過非法渠道獲取旅客姓名、航班時間等詳細信息，冒充航司客服以「航班延誤理賠」「免費改籤」為誘餌，利用旅客對行程變動的焦慮和對補償的期待，一步步誘導受害者掉入陷阱。 值得警惕的是，這種詐騙手段已形成「技術升級閉環」。過去的釣魚連結逐漸被不明App和屏幕共享取代——前者可能植入惡意程序竊取數據，後者讓騙子如同「現場圍觀」般獲取銀行卡密碼、驗證碼等核心信息。這種「互動式詐騙」更具迷惑性，受害者在「客服指導」下的每一步操作，都可能成為資金流失的助推器。而驗證碼作為「最後一道防線」被輕易交出，恰恰暴露了公眾對支付安全認知的盲區。 案件頻發的背後，是個人信息保護的漏洞與防範意識的滯後。詐騙分子能精準報出旅客行程，說明航班信息洩露已形成黑色產業鏈，從購票平臺到中介機構，任何環節的管理疏漏都可能成為信息外流的缺口。而部分旅客面對「補償」誘惑時放鬆警惕，對「官方渠道核實」的忽視，更讓詐騙有機可乘。 築牢防騙防線，需要「個人警惕+多方共治」雙管齊下。對旅客而言，牢記「三不原則」是關鍵：不下載不明App、不開屏幕共享、不發驗證碼，遇退改籤務必通過航司官網或官方客服核實。對航企和平臺來說，需強化信息加密管理，切斷數據洩露源頭。對職能部門而言，既要嚴打非法信息販賣，也要加大對不明App的監管力度，從源頭遏制詐騙工具流通。 暑期出行的美好期盼，不應被詐騙陰影籠罩。當我們看清「退改籤理賠」溫情面具下的信息掠奪本質，用理性防範替代僥倖心理，才能讓每一次出行都走得安心、行得放心。畢竟，守護好驗證碼，就是守護好自己的「錢袋子」。 上遊財經-重慶晨報記者 鄭三波
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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