江蘇南京清晨彩雲漫天

2025-10-25 06:03 8,342次浏览

  經常有受害人問:「我被騙了錢,警察能幫我追回來嗎?」「騙子抓到了嗎?」「有卡號、電話、網站,為啥抓不到人?」……公安回復來了! 為什麼騙子抓不到?   因為騙子「藏」得太深了!有層層的偽裝:   第1層,地理偽裝。   騙子熟練掌握反偵查技能,善用各種偽裝,隱去一切可能會曝光自己身份的痕跡。團隊基本都在國外待著。根據不少地區警察追蹤到的信息顯示,大部分詐騙團夥的落腳點都在東南亞。   第2層,身份偽裝。   大量丟失、被盜的第二代居民身份證,在網絡黑市被公然叫賣。黑市,為詐騙分子提供了源源不斷的身份信息資源。在普通人眼裡,實名制是身份識別,但在詐騙分子眼中,實名製成為了規避風險的最佳手段之一。因為這些身份信息的所屬人和詐騙分子壓根沒有關係。   第3層,技術偽裝。   在詐騙案件中,最難突破的其實是技術層面的偽裝。簡訊詐騙中最常用的就是偽基站群發器,只需一個筆記本電腦、一個軟體、一個發射器,就可以向周邊的手機用戶發送編輯好的詐騙簡訊。想靠手機定位抓人?較困難。   浮動IP和改號平臺也是詐騙分子較為常用的兩種技術偽裝的方式。浮動IP就是利用網絡跳板不斷掩蓋真實IP,利用虛假IP實施網絡詐騙行為。改號平臺則是掩蓋其真實號碼,將電話改成任何你想要的,哪怕是「110」。若幸運,查詢到了背後真實的身份,等警察準備好機票護照等一系列文件後,飛到定位地點一查,結果發現背後是一臺被黑客控制的私人電腦,也就是「肉雞」。 騙子都抓到了, 被騙的錢為什麼追不回來?   因為錢「跑」得太快了!「騙子」們有以下「洗錢」渠道:   1、專業化的洗錢詐騙集團   專業洗錢集團主要服務於各類詐騙團夥,他們用最短的時間,將其他詐騙同行「辛辛苦苦」騙來的錢取出來,並用合法途徑返還。將銀行卡上的一串串數字變成能裝在口袋裡的真金白銀。集團各個層級的人分工合作、隨時響應,形成了一張無形卻又強大的蜘蛛網,只要一有資金觸網,立即就會在這張網絡的作用下消失得無影無蹤。   詐騙洗錢集團內部分工極其精細,一般分為五個層級。第一層稱為「聲佬」,專門負責打電話、發信息、郵寄等工作;第二層稱為「接數佬」,負責連接「聲佬」和下一層;第三層稱為「刷機佬」,顧名思義就是負責刷POS機,把錢刷到網上結算中心去;第四層是「卡佬」,負責提供各種銀行卡,分別自己轉移;第五層就是「取款仔」,專門負責取錢,可以自己去取,也可以付費叫別人去取。   層級紀律嚴明。五個層級職責明確,紀律嚴明。跨級之間相互不認識也無聯繫,每個層級只能跟上一層對接,決不能也無法越級與上上層聯繫。這樣,即使「取款仔」被抓,一般也很難問出上一級的人是誰、在哪,更無法抓到上上一層,最高一層級幾乎就是毫無風險。   多路出擊分散資金。比如「聲佬」騙到20萬,可以叫「接數佬」A處理10萬,「接數佬」B處理十萬;「接數佬」A又可以叫「刷機佬」A處理五萬,叫「刷機佬」B處理五萬;「刷機佬」A又可以叫「卡佬」A處理貳萬五,叫「卡佬」B處理貳萬五;「卡佬」A又可以叫「取款仔」A取一萬,叫「取款仔」B取一萬五。   2、錯綜複雜的「子孫帳戶」   「子孫帳戶」通俗點解釋就是,詐騙犯在收到騙款後,會對騙款進行拆分,通過銀行帳戶和第三方支付平臺進行N+1次的分散轉帳,之後再通過「車手」取現。錢款一旦進入到這一步,想要證明資金來源和凍結帳戶就難了。   如果詐騙分子想更安全一點,則會找「水房」處理。水房這個詞很多人可能第一次聽,如它的字面意思一般,就是專門用來洗白贓款的新型犯罪窩點。一般「水房」都服務於多個詐騙團夥,洗白速度快,且最終款項大多都會流向海外帳戶,難以被追討。   3、難以追蹤的數字貨幣。   詐騙分子在獲得騙款時,第一時間需要做的事情就是安全地將所獲贓款洗白,通過購買比特幣這類數字貨幣,能夠快速、安全地讓錢款成功變身,並完美躲避法律的制裁。   比特幣所採用的是一個去中心化的支付系統,已經脫離了傳統的金融清算系統。它利用特殊手段將詐騙分子所擁有的相同額度的比特幣在多個錢包地址之間跳躍,從而清除掉它原本的加密貨幣信息。想要追查最終的地址?可以,去深不見底的暗網上找吧。   銀行卡、電話、網站信息都是假的,辦案民警鬥智鬥勇的程度,遠超過你的想像,所以保護好自己「錢袋子」的最好方法,就是提高防騙意識。 普通人怎麼避免被騙錢?   如何防止網絡詐騙?做好這6個基本措施:   1、個人信息保護好   不要隨便洩露自己的電話號碼及身份信息。現在是信息泛濫的社會,同時個人信息的洩露異常嚴重,很多不良分子利用各種手段竊取他人信息,以此為基礎,通過電話、網絡,偽裝自己身份,騙取大眾錢財。   2、多問多漲「姿勢」   收到不利於自己的信息或接到同樣的電話,不要自己盲目行事, 可以與家人溝通商量或到有關部門查詢事情真偽,不要輕易給陌生人匯款。   3、貪小便宜吃大虧   在網上購物時,同一商品,有的賣家會用遠遠低於其他店鋪的價格來吸引消費者眼球。很多消費者,因為看見價格低廉,就趕快下手買下商品。結果花了錢卻遲遲不見快遞的到來,其實這時賣家已經「捲鋪蓋走人」了,由此騙取廣大消費者錢財。   4、吸引眼球的毒糖果   有的危險網站,以奪人眼球的標題,吸引人們點擊進入網站。其實,在點進網站的那一刻,用戶的信息已經洩露,尤其是那些手機、電腦中信息較多的用戶更需要注意。   5、獲取信息要甄別   在微信、QQ等社交信息中,總會流傳著高薪聘請打字員、淘寶客服等消息,看到可以在家兼職,很多人都心動不已。但這些信息中存在很多令人爭議的地方,在聯繫負責人時,切勿輕易交錢,損害個人利益。   6、 掃二維碼贈送禮品易洩露個人信息   現在街上時常會出現掃二維碼贈送禮品的活動,很多朋友看到只是掃一下二維碼就有禮品,覺得很划算,就掃描二維碼並根據提示註冊用戶,其實,這時您的信息已經洩露,給了不良分子可乘之機。   最後提醒:一旦被騙後,只要醒悟時間「快」、報警(110、96110)「快」、接警員止付「快」,將被騙資金止付在銀行卡或者帳號內,並不是沒有可能趕在騙子取款之前制止支付。   來源:「央視網」微信公眾號

  2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是,人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示,轉向探索替代人類作業的場景與方案,核心競爭力聚焦「能否更快上崗」,工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時,「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來,業內人士表示,若進展順利,人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1~2年內到來。   文/廣州日報全媒體記者 張露   現場直擊:處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」   當前,人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段,在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。   大會期間,記者走訪現場發現,與去年行業普遍「秀」機器人才能不同,今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線,到商業空間的導覽臺,處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。   中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景,包括:3C製造領域的物料質檢,電力生產領域的電站操作,船舶製造領域的打磨拋光,安全應急領域的災害應對與安全救助,商業服務領域的導覽迎賓與服務交互,家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料,農業生產領域的田間精細作業等。   「先上崗,再進家,是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為,人形機器人率先落地的,將是低速、高頻、剛需的商業場景,例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控,適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示,相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景,進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。   不僅僅是單個機器人進入工廠,未來更是「群體打工」。記者注意到,本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率,還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示,其多機系統在工業場景下,強調的是系統化優化,比如多臺機器人可以協同完成生產線操作,在動作路徑、任務分配上實現高效協同。   高速成長:去年機器人產業營收近2400億元   「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持,整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長,需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上,宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示,2024年,機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年,工業機器人產量37萬套,服務機器人產量882.4萬套,同比分別增長35.6%和25.5%。   王興興認為,現在最大的問題其實是模型問題,當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱,真正讓機器人「用得起來」,不是某一個算法或傳感器的突破,而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行,這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。   展望   人形機器人「ChatGPT時刻」最快1~2年內到來   展望未來,根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告,預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺,2050年將超過3億臺,2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元,人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測,未來3年機器人能力將有10倍增長,5年將達100倍,屆時它們才有可能真正進入千行百業。   「如果順利,未來1~2年或者2~3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻,最慢的話3~5年。」王興興如是預測。他還表示,未來2~5年智慧機器人技術的重心,是統一、端到端智慧機器人大模型,更低成本、更高壽命的硬體,超大批量的製造,以及低成本、大規模算力。

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