把銘記化作行動(現場評論)
2025-10-24 02:41 6,832次浏览盤一盤手機換菜刀到底行不行？ 「舊手機、舊電腦換菜刀、換不鏽鋼盆嘍！」這與時俱進又略帶誇張的吆喝，您是否也曾聽過？一些閒置的「電子家當」留著無用，很多朋友會考慮出手置換，主打一個該省省該花花。那麼，其中的風險隱患您又是否全然了解？不如和小安一起盤一盤，如何「變廢為寶」又不「引火燒身」。 安全處置 守護「數字身家」 通訊錄記錄著社交網絡，聊天記錄關聯著親朋好友，相冊存儲著私密瞬間，瀏覽記錄承載著興趣偏好，地圖定位描繪著出行軌跡……一部經久使用的智慧型手機，就像一個濃縮的數字人生檔案袋，如果隨意交出，其中蘊含的信息安全風險便悄然升級。 ——帳戶信息遭竊。舊手機中存儲的個人身份信息、關聯的銀行帳戶、使用的支付或登錄密碼一旦被不法分子通過技術手段恢復獲取，可能危及個人隱私、財產安全。 ——隱私數據丟失。舊手機存儲的個人社交帳號、活動軌跡、生理數據等，若未經妥善處理，存在被不法分子用於分析機主個人特徵、社交關係、行為習慣及活動軌跡的風險，可能衍生出詐騙、身份盜用等問題。 ——工作信息洩露。舊手機中可能存儲工作郵件、會議記錄、客戶資料等敏感數據，如這些信息被不法分子恢復，可能導致工作信息洩露，給單位和個人造成損失。更有甚者，如手機曾接入單位內網，不法分子可能利用其殘留的網絡配置信息(如VPN設置)，作為入侵企業核心系統的通道。 此外，舊手機中未退出的雲端帳號還可能成為黑客攻擊的突破口。如手機曾綁定過智能家居，黑客甚至可能遠程操控家中智能設備實施竊聽竊視。 國家安全機關提示 簡單恢復出廠設置還不足以徹底清除舊手機中的個人信息，專業的數據恢復技術能輕易擊破這層屏障，回收流向的不確定性也讓這些敏感數據面臨更大的安全風險。對於個人而言，可以從以下幾方面保護自己的「數字家當」。 ——徹底清除數據。先退出手機上的所有應用程式(尤其是支付、社交媒體、郵箱等含重要數據的APP)帳戶登錄狀態；關閉手機自帶的「查找設備」功能，防止追蹤定位；最後再恢復出廠設置，覆蓋舊數據痕跡。 ——銷毀關鍵硬體。在處置設備前，務必取出手機內的SIM卡和存儲卡，並自行保管或剪毀，或確保其在正規機構處置流程中被粉碎處理，杜絕後患。 ——正規渠道回收。將淘汰的舊手機交予資質齊全的官方回收機構，優先選擇手機品牌官方以舊換新計劃、大型電商平臺的回收服務或具有國家認證資質的專業電子廢棄物回收處理企業。 ——培養保密意識。在日常生活中，避免在手機中存儲身份證或銀行卡照片、密碼明文等敏感信息；如確需在手機內存儲，務必使用可靠加密軟體或設備自帶的保險箱功能；及時刪除不再需要和含有個人信息的文件或圖片。 來源：國家安全部微信公眾號
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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