在橫店的微短劇片場，記者「貼身」觀察行業的裡裡外外
2025-11-15 06:32 7,498次浏览親！可得長點心吶！ 從清晨醒來手機收到的一條天氣提醒，到開啟旅途的一份行程規劃，到工作中依賴網絡開展的業務往來，再到閒暇時暢遊網絡世界的娛樂放鬆......網絡已深度融入我們的日常工作生活。然而這份便捷的背後，卻也暗藏風險隱患，近年來，網絡攻擊手段層出不窮，對公民個人信息安全和國家秘密安全造成威脅。作為網絡空間的使用者、網絡安全的維護者，每個公民都應自覺提高警惕，多一分留心，少一分憂心。 劃重點！事出反常必有「妖」 ——異常附件引危機。黨政機關、高校、科研院所等單位有時因工作需要，設有向全社會公開的工作郵箱，而這類郵箱也被境外間諜情報機關視為攻擊目標。某單位在正式發布一項公告前，按規定公開郵箱並向社會徵集意見。隨後，郵箱內陸續收到了意見建議。一日，工作人員照常打開了一份標題為《XX事項的反饋意見》的郵件，但電腦界面卻異乎尋常地自動跳轉至「某郵箱超大附件下載」界面。這時，該工作人員沒有足夠的警惕，直接點擊下載並解壓。殊不知，郵箱的帳戶信息和相關內容竟因此洩露。經查，該郵件實為境外間諜情報機關的「釣魚」郵件。此類攻擊性郵件通常偽裝成日常事務性郵件，誘使目標用戶點擊惡意連結或下載惡意文件，竊取用戶憑證和數據資料等敏感信息，有的甚至可能入侵並控制相關終端設備。 ——默認密碼藏風險。李某在海邊開了家小商鋪，為保障商鋪安全，在商鋪門口安裝了具有旋轉監控功能的智能網絡攝像頭。一段時間後，李某發現異常，每到午休或夜間時，攝像頭總會自動旋轉，面向商鋪外遠處的港口方向。李某認為其可能是受到了網絡攻擊，被用來監視遠處的港口，於是撥打12339向國家安全機關舉報。經查，該攝像頭存在定期訪問境外網址並傳輸數據的情況。由於該設備使用的是出廠默認弱口令密碼，且長期未進行軟體更新，被境外黑客攻擊，導致監控系統控制權限被攻擊者獲取。後續國家安全機關幹警指導相關人員修改密碼、設置軟體自動更新、調整攝像頭安裝位置，有效防止了後續危害。 ——自動備份有隱患。某涉密企事業單位技術人員小王，為方便技術交流，在社交平臺上加入了某網絡技術工作討論群組。為避免遺漏群組內分享的技術資料，小王在工作電腦同步登錄了自己的個人帳戶，並設置了文件自動下載功能。隨後不久，在一次例行保密檢查中，國家安全機關發現小王的電腦已經悄悄感染了病毒，自動下載了群內分享的木馬軟體，並定期主動訪問境外網址。工作發現，境外間諜情報機關常利用此類渠道投放病毒，向我境內重點人員實施攻擊竊密活動，需引起高度警惕。 敲黑板！網絡安全「三個要」 ——安全意識要築牢。不輕易點擊不明連結或打開可疑附件，學會甄別虛假信息；不輕易在陌生網址輸入帳戶密碼、個人信息、敏感內容；不在非涉密工作電腦上傳輸、處理、發布涉密內容。若遭遇釣魚攻擊，應及時斷開網絡、查殺病毒、重置密碼。 ——軟體防護要做到。工作電腦應安裝可靠的殺毒軟體，定期掃描系統，查殺惡意軟體；及時更新安裝官方發布的安全補丁，修復已知漏洞。在生活中，要謹慎使用社交平臺的自動下載功能，從官方或可信來源下載軟體，避免安裝來路不明、可能攜帶病毒的軟體。 ——帳戶管理要知曉。網際網路設備應避免使用默認的弱口令密碼或簡單密碼；重要帳戶應定期更換密碼，開啟雙重驗證、異常登錄報警等防護功能；單位內部使用的帳戶可啟用白名單功能，減少被網絡攻擊入侵風險。 國家安全機關提示 網絡安全，人人有責。廣大公民和有關單位應自覺提高防範意識，履行網絡安全義務，做好日常防護。廣大公民如發現網絡攻擊等危害網絡安全的情況，應第一時間通過12339國家安全機關舉報受理電話、網絡舉報平臺(www.12339.gov.cn)、國家安全部微信公眾號舉報受理渠道或直接向當地國家安全機關進行舉報。 來源：國家安全部微信公眾號
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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