內蒙古二連浩特的風,照亮京津冀千家萬戶

2025-10-21 20:44 9,352次浏览

  救贖   隨著我國綜合國力不斷提升,國際間交流合作逐漸增多,我國公民出國境活動愈發頻繁。當前,境外間諜情報機關高度關注我黨政軍機關、國防軍工單位和科研院所出國境人員情況,想方設法打探情報、企圖竊取我國家秘密,危害我國家安全。   某重點單位組織一批人員出國交流考察,王某是團組成員之一,第一次出國的他,一切都是那麼的新奇、「美妙」。殊不知,自己早已被境外間諜情報機關納入視線。他們精心設計,安排事先策反的同行翻譯,盛情邀請王某前往當地特色酒吧小酌,大肆渲染鼓吹異國風情特色,讓王某豔羨不已,放鬆了警惕。同行翻譯見時機成熟,便提出帶王某體驗特色「夜生活」,在酒精的催化下,王某欣然接受了對方的安排。此時,一場異國針對王某的「圍獵」行動正式開啟......   正當王某陷入異國香豔女郎「溫柔鄉」之際,幾個身穿制服、橫眉怒目的外國人破門而入,對王某大聲恐嚇並拿出相機進行拍攝。隨後,強行把王某帶入一個封閉房間,在亮明某國間諜情報機關人員身份後,以「向國內檢舉揭發」為由脅迫王某籤署參諜協議。在長達數小時的暴力威逼下,王某的心理防線徹底崩潰,為求儘快結束這場「噩夢」,無奈只有「籤字畫押」。考察結束回國後,這段可怕的經歷在他腦海中揮之不去,負罪感越積越深。   期間,國家安全機關在該單位開展《反間諜法》宣傳活動,通過宣講人員的普法闡釋,王某逐漸意識到自己或許還有改過自新的機會。經過激烈的思想鬥爭,他聯繫上了當地的國家安全機關。在國家安全機關執法幹警的開導和教育下,他終於向國家安全機關報告了在境外被脅迫參諜的事實經過,並積極配合查明案情。   經查,王某在境內外期間未產生實質性危害。鑑於其能夠主動向國家安全機關報告且有強烈的改過自新意願,符合法律規定的從輕、減輕或者免除處罰情形,國家安全機關決定對其不予追究法律責任。同時,國家安全機關依據有關規定,會同行業主管部門開展教育挽救工作。經王某所在單位黨委研究決定,對王某作出從輕處分,給予其記大過處分。近年來,個別出國境人員在境外被攀拉策反,回國後心存僥倖,隱瞞不報,最終越陷越深,走向人民的對立面。針對嚴峻複雜的敵情形勢,國家安全機關從統籌發展與安全的角度出發,在法律、政策上進行頂層設計,積極開展教育挽救工作實踐,鼓勵如實報告,粉碎境外間諜情報機關拿捏要挾我相關人員,危害我國家安全的圖謀。   國家安全機關提示   重點領域涉密人員出國境期間,要嚴格遵守保密紀律和工作紀律,增強防範意識和應對能力,如遇特殊情況,回國後要及時如實向國家安全機關報告。國家安全機關堅持「懲前毖後、治病救人」的一貫方針和寬嚴相濟的法律政策,對於在境外受脅迫或受誘騙從事間諜活動的人員,明確了教育挽救措施。   《中華人民共和國反間諜法》第五十五條規定,實施間諜行為,有自首或者立功表現的,可以從輕、減輕或者免除處罰;有重大立功表現的,給予獎勵。   在境外受脅迫或者受誘騙參加間諜組織、敵對組織,從事危害中華人民共和國國家安全的活動,及時向中華人民共和國駐外機構如實說明情況,或者入境後直接或者通過所在單位及時向國家安全機關如實說明情況,並有悔改表現的,可以不予追究。   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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