90後海歸,打造桐鄉「秋海棠王國」

2025-11-17 12:35 8,492次浏览

「麻煩各位家長交一下 學習資料、練習題試卷等 費用共495元整……」 …… 又有騙子混入班級群 近日 某學校剛組建的新生家長群 卻混進了騙子 冒充老師發布收費通知 及收款二維碼 致使9名家長被騙共4000餘元 ​五類詐騙陷阱高發​ 2025年7月至8月錄取季期間 以下詐騙陷阱 請務必警惕   1   虛假通知,催繳費用   陷阱手法:收到看似正式的「錄取通知書」簡訊或郵件,要求點擊連結查詢詳情或支付「錄取確認費」。   2   謊稱可內部操作,花錢補錄   陷阱手法:接到電話或信息,自稱「招生辦老師」「內部人員」或「有特殊關係」,聲稱可以「破格補錄」「點招錄取」或「調劑到更好專業」,但需支付高額「疏通費」。   3   偽造信息,惡意謠言   謠言手法:不法分子編造傳播「XX高校錄取分數線大幅下降」「XX專業爆冷無人報」「某考生被頂替」等不實信息,製造恐慌或誤導志願填報。   4   助學貸款/助學金?   陷阱手法:冒充教育部門、學校工作人員,以發放「助學金」「教育補貼」或「助學貸款」為由,要求學生提供銀行卡號、密碼、簡訊驗證碼,或要求先繳納「手續費」「保證金」。   5   釣魚連結陷阱   詐騙手法:簡訊附帶「錄取查詢連結」,誘導填寫身份證、銀行卡信息,盜刷資金。 防範詐騙 記住「四要、四不要」   四要   要官方查詢   錄取狀態通過省教育考試院官網/官方App、報考院校招生網查詢。   通知書物流狀態通過中國郵政EMS官方渠道查詢。   要仔細核對   收到紙質通知書後,認真核對學校名稱、專業、個人信息(姓名、考生號)是否與官方查詢結果一致,查看印章(學校公章、校長籤名)是否清晰有效。   要官方渠道繳費   如需繳納學費、住宿費等,務必按照錄取通知書內附的官方指南,通過學校指定的官方財務平臺或對公帳戶。   要主動核實   對任何來源不明的錄取信息、收費要求、助學通知,第一時間主動撥打高校招生辦公室、學生資助管理中心或省教育考試院公布的官方電話進行核實確認。   四不要   不要點   不點擊任何簡訊、郵件、社交軟體中來源不明的連結或二維碼。   不要信   不相信任何「內部指標」「花錢補錄」「提前繳費鎖定學位」等說辭。   不要給   不向任何陌生人透露個人身份證號、考生號、銀行卡號、密碼及簡訊驗證碼。   不轉帳   不向任何不明身份的帳戶或個人轉帳匯款。   監製丨唐怡   製片人丨劉博   編輯丨邱婧

  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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