數據成為犯罪工具 司法實踐這樣解局
2026-03-04 11:45 5,637次浏览廣州8月14日電 (方偉彬 江子波 夏晨凱)廣東海警局14日發布消息，自2025年南海伏季休漁期至今，該局持續加大執法力度，嚴厲打擊各類非法捕撈活動，有力維護了海洋漁業生產秩序。據該局最新通報，休漁期間，廣東海警局登檢漁船共1300餘艘次，共查辦涉漁違法違規案件60餘宗，查扣涉案漁船150餘艘，查獲各類違法捕撈漁獲物總量超57噸。 「粵海亮劍2025」伏季休漁專項執法行動。廣東海警局 供圖 據悉，從今年5月1日中午12時起，廣東海警局周密部署、精準發力，圍繞珠江口、粵東、粵西等重點海域實施高強度、不間斷巡航監管。海警執法艦艇高頻穿梭於轄區漁港、錨地及傳統作業漁場之間，運用雷達、無人機等科技手段提升監控覆蓋面，高頻次開展執法檢查，讓違法船隻無處遁形。 7月初，根據95110報警平臺通報，廣東陽江海警局在陽江海陵對開海域成功鎖定一艘非法收購捕撈漁獲物的漁船，該船甲板堆放大量非法收購的漁獲物10餘噸；7月11日至14日，廣東江門海警局分別在銀湖灣溼地公園對開海域和臺山市大襟島附近海域成功查獲2起非法捕撈案件，現場查扣涉案船2艘，用於非法漁獲物轉運、藏匿的涉案車輛2輛，查獲漁獲物共250餘公斤，查扣網具漁具共160餘件，抓獲嫌疑人共6名；8月9日，該局直屬分局在珠海對開海域現場查扣涉案船舶一艘，抓獲嫌疑人共11名，查扣網具漁具共100餘件，漁獲物有大眼鯛魚、金線魚、帶魚、烏賊、石斑魚、銀鯧魚、海鰻等10餘種，共約250公斤。 海警執法員登船檢查。廣東海警局 供圖 此外，該局各海警機構深化與海洋綜合執法、公安、市場監管等職能部門的執法協作，完善信息共享與聯勤聯動機制，對涉漁違法違規行為實施「水上查、岸上堵、市場管」的全鏈條打擊，有效壓縮了非法捕撈、運輸、銷售的空間。 廣東海警局相關負責人表示：「保護海洋漁業資源、維護休漁秩序是海警的職責使命。我們必將持續保持執法高壓態勢，堅決捍衛休漁成果，守護好祖國的碧海銀灘。下一步將繼續強化科技賦能，完善智慧海防建設，為海洋生態可持續發展與海洋強國戰略貢獻海警力量。」(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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