打好要素改革組合拳 激活統一大市場新動能
2025-10-26 11:03 8,352次浏览8月4日電 據「工信微報」微信公眾號消息，近期，經組織第三方檢測機構進行抽查，工業和信息化部發現23款APP及SDK存在侵害用戶權益行為，於8月4日予以通報。 通報全文如下： 關於侵害用戶權益行為的APP(SDK)通報 (2025年第4批，總第49批) 根據中央網信辦、工業和信息化部、公安部、市場監管總局等四部門聯合發布的《關於開展2025年個人信息保護系列專項行動的公告》，依據《個人信息保護法》《網絡安全法》《電信條例》《電信和網際網路用戶個人信息保護規定》等法律法規，我部對APP、SDK違法違規收集使用個人信息等問題開展治理。近期，經組織第三方檢測機構進行抽查，共發現23款APP及SDK存在侵害用戶權益行為(詳見附件)，現予以通報。 上述APP及SDK應按有關規定進行整改，整改落實不到位的，我部將依法依規組織開展相關處置工作。 附件：工業和信息化部通報存在問題的APP(SDK)名單 工業和信息化部信息通信管理局 2025年8月4日 在遇到侵害用戶權益APP時 我們如何舉報？ 日常使用APP過程中 如何防範個人信息洩露？ 小編為大家送上實用「防身術」 共築個人信息安全防線↓↓ 遇到侵權APP不用忍 可以這樣舉報 一、記錄侵權行為：準確記錄APP的侵權行為、方式。 二、記錄侵權APP信息：包括名字、版本號、下載平臺等基本信息。 三、通過官方平臺進行舉報：舉報方式可從以下任選其一。 ① 「工信微報」微信公眾號：底部服務欄→我要投訴→手機應用軟體↓↓ ② 「12321受理中心」微信公眾號：底部服務欄→其他投訴→手機應用↓↓ ③ 通過「平臺商店」進行舉報： 安卓用戶：打開應用商店→選擇要舉報的應用→選擇「舉報」功能。 蘋果用戶：打開APP Store→選擇要舉報的應用→下拉找到「報告問題」。 鴻蒙用戶：打開應用商店→選擇要舉報的應用→下拉選擇「內容舉報」。 防範個人信息洩露 這六招要牢記 ① 下載APP認準「正規超市」 避免通過第三方連結或非正規渠道下載APP，優先選擇應用商店內經過安全認證的APP，以降低惡意軟體或釣魚程序的風險，更好地保護個人信息安全。 ② 謹慎授權APP應用權限 安裝或使用APP時，避免授予非必要的權限(如通訊錄、定位、麥克風等)。建議開放與功能相關的基礎權限，並定期在系統設置中檢查權限管理，關閉冗餘授權。 ③ 警惕陌生連結與虛假彈窗 不隨意點擊APP內推送的廣告、陌生連結，尤其是涉及「領現金」「中獎」等誘導性內容，防止誤入釣魚網站。 ④ 定期給手機「做體檢」 進入手機的隱私設置頁面，查看APP隱私數據訪問行為記錄，對存在異常訪問的APP予以清除，可以有效地防止個人隱私洩露的風險。 ⑤ 使用高強度密碼並開啟雙重驗證 為帳號設置包含大小寫字母、數字及符號的複雜密碼，避免重複使用同一密碼。同時，開啟簡訊驗證、人臉識別等驗證功能，增強帳戶安全性。 ⑥ 及時更新應用與系統版本 定期更新APP至最新版本，修復已知漏洞。同時保持手機作業系統處於最新狀態，以獲取最新的安全補丁和防護措施。 手機安全無小事 快轉發給你的親友們 更好保護個人信息安全和合法權益！ 讓我們從點滴做起 共同守護美好「數字生活」！
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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