普陀區舉行紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年主題活動暨全民國防教育月啟動儀式
2026-01-25 02:18 4,589次浏览一通「航班取消」的電話 一次被誘導的屏幕共享操作 讓旅客的銀行卡信息暴露無遺 卡內餘額「不翼而飛」 緊急預警 機票退改籤騙局多發 「機場客服」來電理賠 卡內15萬險些「不翼而飛」 近日，溫州的葉女士接到自稱「機場客服」的電話，稱其航班因「機翼受損」取消，需立即改籤領取理賠款。 在對方準確報出她的個人信息和航班信息後，葉女士信以為真，下載了指定App並開啟屏幕共享功能。所幸她及時察覺異常，趕到派出所緊急凍結帳戶，保住了卡裡的15萬元。 改籤還需線上「開會」 一次語音聊天花費49800元 無獨有偶，廣東清遠市清城區居民蘇某遭遇了同樣的騙局。詐騙分子以「飛機故障需改籤」為由，誘導蘇某下載「雲×通」App並加入指定會議房間。在語音聊天指導下，蘇某向陌生帳戶轉帳49800元，僅一次操作便轉帳成功，資金瞬間消失。 清遠市公安局清城分局對相關嫌疑帳戶採取止付凍結措施。但蘇某的損失已經造成，案件仍在進一步偵辦中。 正值暑期旅遊出行高峰期，此類詐騙案件呈現集中爆發態勢。這一類詐騙往往抓住旅客出行前行程變動的緊張心理，再加上退款補償等誘惑，旅客很容易上當。 認清騙子套路 拆解詐騙全流程手法 詐騙分子通過非法渠道獲取受害人訂票信息，能準確說出受害人姓名、身份證號、登機時間、航班班次等信息。在受害人臨出行前，通過電話或簡訊冒充航空公司客服人員，騙取信任。 初步取得受害人信任後，詐騙分子謊稱飛機故障、惡劣天氣等原因造成航班延誤或取消，需要受害人改籤或退票，並主動提出給予賠償金，誘導受害人聽信騙術，進行下一步操作。 進入操控階段後，騙子主要採取三種手法： 以「退款到帳/改籤確認」為由套取簡訊驗證碼； 誘導受害者使用一些遠程App並進行「操作指導」，通過屏幕共享竊取密碼和驗證碼； 發送偽造的「退款連結」獲取銀行卡信息。 防騙指南請查收 冷靜謹慎保安全 冷靜是防騙的第一道防線 詐騙分子在溝通中高頻使用「緊急」「超時」「最後機會」「負法律責任」等施壓話術，製造心理壓迫感。保持冷靜才能抵制理賠金「誘惑」，保護自身財產安全。 主動來電談退票或賠錢的99%是騙子 真正的航空公司除非極端情況，如全航班取消，極少主動致電退改籤。更不會索要簡訊驗證碼、銀行卡密碼。 核實渠道是防騙核心 接到航班變動通知，必須通過航空公司官方客服電話、官網等多種渠道交叉驗證。切記航空公司退款會原路返回支付帳戶，無需任何額外操作。 警惕來電號碼 航空公司或在線票務服務平臺一般只會通過其官方電話聯繫，如果是陌生的個人手機號碼或「00」「+」開頭的境外號碼來電，那就需要提高警惕。 牢記「四不原則」 不明連結不點擊 陌生App不下載 不開啟共享屏幕 不向陌生帳戶轉帳 暑期旅遊高峰詐騙頻發 大家一定要「擦亮眼睛」 謹防掉進騙子的陷阱 若不幸被騙 要保留證據並立即報警 爭取黃金止付時間
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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