美媒：美國國民警衛隊已開始在華盛頓特區執行任務
2025-11-02 09:31 2,574次浏览咖啡廳，現在成了不少人處理工作，休閒聊天的場地，但有人專門盯著這些地方下手盜竊筆記本電腦等貴重財物。在北京海澱警方偵辦的一起案件中，男子作案後還三次更換衣物，企圖混淆視線。 事發當日下午，市民王女士在北京市海澱區一家咖啡廳辦公。因臨時接到電話，她起身走到門口接聽，將筆記本電腦和一副價值千元的耳機留在桌上。可返回時，桌上的物品已不見蹤影。確認被盜後，王女士於次日到派出所報案。 男子舉止可疑 坐在角落四處觀看 公共場所視頻顯示，當天下午，一名戴著墨鏡和口罩、穿著印有1977圖標上衣的男子出現在這家咖啡店內，坐在王女士身旁的座位。 北京市公安局海澱分局田村派出所民警 蘇皓：他先是坐在大廳，大廳用電腦的人特別多，但人挨人比較密集，他沒有辦法下手。於是他後面選擇了咖啡館裡比較偏僻的角落，一直坐著，沒有叫任何吃的喝的，但店員覺得咖啡店這種人太多了，也沒有注意。 當時王女士專注於用電腦辦公，並沒有察覺這名在室內仍戴口罩、墨鏡的男子有什麼異常。「嫌疑人充電玩手機，動作很輕微，時不時歪一下頭，奔事主這邊。」民警介紹。 見王女士起身離座，該男子緊隨其後，確認王女士出門接電話後，迅速返回。左右張望一番，便對王女士桌上的物品動了手，他戴著手套，把電腦、耳機放在手提袋裡後拎走。 嫌疑男子進入衛生間後消失 怎麼回事？ 然而，當警方試圖通過公共場所視頻追蹤嫌疑人的逃跑路線時，卻遇到了難題，視頻畫面中竟然找不到這個穿著1977圖標上衣的男子進出商場的畫面，嫌疑人仿佛人間蒸發了一樣。 作案後，男子最後消失的畫面是進入了衛生間。民警將同時段所有進出衛生間的人員，進行比對，發現一名穿著黑色西裝的男子，跟嫌疑人有很多相似之處。 進入商場後換裝 盜竊得手後再換回 反覆比對後，警方終於理清頭緒，嫌疑人並非真的消失，而是穿著黑色西裝進入商場，隨後去衛生間換上1977圖標的上衣，再前往咖啡廳伺機作案，盜竊得手之後，再次前往衛生間，換回黑西裝，離開商場。 將盜竊物品存入儲物櫃 再次換裝後取走 警方順著線索繼續追蹤視頻，發現該男子又換回1977圖標上衣，來到附近一家超市，將盜竊物品藏進儲物櫃後便在一旁暗中觀察。 直到當晚超市臨近關門，嫌疑人換了一身胸口帶紅標的黑色休閒裝，才到儲物櫃取出盜竊來到物品。 精心策劃三次換裝 專在咖啡廳尋找目標 儘管嫌疑人精心策劃了換裝計劃，進行了三次換裝，但警方通過對他的體態、步態和隨身物品的細節分析，最終鎖定了一名有盜竊前科的男子周某。 民警蘇皓介紹，警方通過鞋、走路的姿態，還有某超市的白色購物袋，辨認出三次變裝是同一個人。他本人有過兩次的盜竊前科。 在掌握充分證據後，民警在周某的暫住地將其控制，當場起獲了王女士被盜的筆記本電腦和耳機。 經審訊，周某對盜竊事實供認不諱，目前，嫌疑人周某因涉嫌盜竊，被北京警方依法刑事拘留。據周某交代，自己因長期無業，便重操舊業，專門在咖啡廳、圖書館等場所尋找作案目標。 針對此類案件，警方提示，在公共場所務必提高防盜意識，保護好自己的財物。畢竟，防範勝於補救，安全意識的提升才是避免損失的關鍵。(來源：央視新聞客戶端)
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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