超去年同檔期 2025年暑期檔電影總票房達116.44億
2025-10-27 09:53 8,952次浏览杭州8月8日電 (錢晨菲 吳怡欣)8月8日，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。2025年1月至7月，該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。 今年以來，杭州市公安機關堅持「打防治並舉，以防為主、以打為要、以治為基」總體策略，積極構建「全社會反詐」工作格局，取得明顯成效。 新聞發布會現場。杭州公安供圖 在打擊犯罪方面，杭州公安依託「專業+機制+大數據」新型警務運行模式，組建跨警種作戰單元，形成「以專業打職業、以團隊打團夥」格局。1月至7月，該市案損80萬元以上重大電詐案件破案率92%，打掉涉詐窩點43個、抓獲涉詐犯罪嫌疑人3717名，摧毀黑灰產鏈條117個。同時，聯動多行業打擊涉詐黑灰產，打處涉「兩卡」犯罪嫌疑人1729名；開展涉詐重點人員教育勸返工作，勸返率達92.14%。 預警反制工作中，杭州公安大力研發專門工作平臺，匯聚預警數據，完善勸阻策略。針對部分受害人被詐騙「洗腦」後難以勸醒的情況，聯合心理專家團隊定製個性化勸阻方案，顯著提高「喚醒率」。1月至7月，該市累計處置涉詐預警超440萬條，勸攔被騙資金超15億元，防止百萬元以上案件167起。 此外，在反詐宣傳方面，杭州公安還組織開展「全民反詐在行動」專題活動。凝聚內外合力，會同多單位開展「群體反詐」，建立反詐宣防隊伍；拓展數智宣傳，依託公安政務新媒體矩陣發布預警和反詐知識，在浙江省首創AI警察演繹的反詐短視頻；築牢聯防陣地，建立與多行業的聯防聯控機制，快速攔截被騙黃金、現金、商超充值卡券等。 下一步，杭州公安將持續深化「打防治並舉」舉措，升級警務模式，聚焦跨境電詐鏈條，強化境外協作，整治「兩卡」黑灰產，管控重點人員；加大技術投入，優化模型，聯合心理專家提升勸阻和資金攔截效果；擴大「群體反詐」覆蓋，借AI升級短視頻，深化行業聯防，完善反詐格局，守護民眾「錢袋子」。(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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