拾光紀·日本無條件投降80周年，習近平這樣回顧這場「大決戰」
2026-01-21 11:17 1,591次浏览上海8月12日電 (記者 李姝徵)記者12日從上海市公安局閔行分局獲悉，今年3月及7月，警方連續破獲兩起針對「蜂花」品牌的銷售假冒註冊商標商品案，打掉兩個犯罪團夥，累計抓獲17名犯罪嫌疑人，現場查獲假冒「蜂花」產品3000餘瓶、標籤4萬餘張，涉案金額逾1000萬元。 警方清點假冒「蜂花」產品。(上海市公安局閔行分局 供圖) 今年年初，上海蜂花日用品公司通過閔行公安「一站式」警企在線服務平臺反映，其電商部門發現多個電商平臺存在店鋪未經授權銷售「蜂花」洗髮水、護髮素等產品。經企業鑑定，相關商品均為假冒註冊商標產品，涉嫌侵犯智慧財產權，損害品牌聲譽。 接報後，警方迅速成立專案組開展偵查。經查，30餘家店鋪使用「正品國貨」標籤並配以「蜂花」產品圖片，上架銷售多款洗護產品，其中「生薑健發」「石榴滋養」洗髮露及兩款「柔順營養」護髮素為假冒高發品類。這些假冒產品在外包裝、香型等方面與正品高度相似，普通消費者難以有效識別。部分店鋪還同時混售其他日化用品，以「魚目混珠」方式幹擾平臺監管和消費者判斷。據統計，涉案店鋪的假冒「蜂花」產品銷售金額均超過5萬元。 偵查過程中，專案組還發現犯罪團夥為製造「原產地」的假象，刻意將發貨面單標註為「上海」，企圖利用「蜂花」作為本土老字號「原產地」的公眾認知，為假冒商品披上「正品」外衣，而實際發貨地則為外省某地。 經深入調查，專案組確定犯罪團夥具有明顯「家族化」特徵。其中，犯罪嫌疑人遊某負責拓展下線，其妻王某負責接單發貨，其母楊某負責資金管理，由王某堂兄楊某的日化加工廠生產假冒「蜂花」產品，最後通過電商渠道銷售。據此，警方還鎖定了以陳某、郭某為首的下遊銷假團夥。 圖為抓捕現場。(上海市公安局閔行分局 供圖) 3月，專案組在多地同步開展收網，抓獲遊某、王某等7名犯罪嫌疑人，並當場查獲完整制假生產線及相關設備。 專案組持續深挖擴線，於7月鎖定並抓獲另一10人犯罪團夥。經查，犯罪嫌疑人楊某松夥同他人，從外省採購假冒「蜂花」成品，以當地承租的倉庫作為儲藏、貼標、物流中轉的據點，並通過線上店鋪銷售牟利。據嫌疑人交代，一款市場價30餘元的洗髮水，在其網店的售價低至半價，而採購成本僅為3元至4元，仍具可觀利潤空間。 此外，為規避電商平臺監管和消費者投訴，嫌疑人楊某松還頻繁借用他人身份信息「換殼」開設新網店，數量達20餘家。 目前，上述兩起案件中的17名犯罪嫌疑人因涉嫌銷售假冒註冊商標的商品罪，已被閔行警方依法採取刑事強制措施。其中，3人已移送檢察機關依法審查起訴，案件正在進一步偵辦中。(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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