國臺辦：臺灣是中國的一部分 從來就不是一個國家
2025-11-18 12:09 2,762次浏览杭州8月8日電 (錢晨菲 吳怡欣)8月8日，浙江杭州舉行打擊治理電信網絡詐騙犯罪工作情況新聞發布會。據悉，今年前7月，杭州公安積極開展涉詐重點人員教育勸返工作，敦促滯留境外的涉詐人員回國。截至目前，該市涉詐重點人員勸返率達92.14%。 數據顯示，今年1月至7月，杭州全市電信網絡詐騙案件受理數、損失數、重大案件數同比分別下降10.1%、33.2%、68.6%，破獲案件數、抓獲犯罪嫌疑人數分別同比上升13.6%、7.3%，返還涉案資金1.94億元。同時，該市明確了600餘名境外電詐回流人員的身份和落腳點。 「雖然杭州反詐工作取得了一定的實效，但電信網絡詐騙犯罪依然是刑事犯罪的主流。當前，犯罪手法更新迭代快，攻防對抗不斷升級，犯罪形勢依然嚴峻。」杭州市公安局黨委委員、副局長田國剛表示。 8月8日，浙江杭州舉行打擊治理電信網絡詐騙犯罪工作情況新聞發布會。杭州公安供圖 具體來看，犯罪手段迭代變化加速。通聯手段從電話、通用聊天軟體等向FaceTime、小眾聊天軟體、境外通訊軟體等方式轉變，犯罪分子運用屏幕共享、遠程控制、AI技術等，迷惑性更強。同時，犯罪組織化特徵更加明顯。詐騙團夥組織嚴密、分工明確，詐騙金主、頭目和骨幹往往在境外，具有產業化分布、精細化分工、跨境式布局等特徵。 例如，2025年3月21日，杭州市公安局拱墅區分局接某女士報警稱，3月初通過某網絡社交平臺相親帖認識嫌疑人，被網戀誘導投資虛擬幣，共損失超100萬元。案發後，杭州市區兩級公安機關立即成立專案組，前往中國多地進行抓捕，明確詐騙窩點位於東南亞某地，境外詐騙分子通過小眾加密聊天軟體發布指令，由境內灰黑產犯罪團夥接單收取黃金。截至目前，該案已經抓獲多環節犯罪嫌疑人9人，合計追贓挽損超20萬元。(完)
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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