男子交友遇電詐 對方提出「存6萬元再見面」
2025-11-09 22:50 9,631次浏览昆明8月11日電 (記者 韓帥南)記者11日從雲南省林業和草原局獲悉，2025年以來，該局在全面調查基礎上，按照穿山甲在雲南的分布區和潛在分布區，將雲南4個國家級自然保護區和2個省級自然保護區確定為雲南省穿山甲監測單元，並對穿山甲種群數量、棲息地質量及其威脅因素等開展長期、系統監測，已初步建立穿山甲保護監測體系。 雲南拍攝到馬來穿山甲活動影像。雲南省林草局 供圖 穿山甲又名鯪鯉，隸屬於哺乳綱、鱗甲目、鯪鯉科，全球共3屬8種，其中亞洲4種(馬來穿山甲、中華穿山甲、印度穿山甲和菲律賓穿山甲)，非洲4種(樹穿山甲、長尾穿山甲、大穿山甲和南非穿山甲)。為進一步加強對穿山甲物種保護，2017年瀕危野生動植物種國際貿易公約(CITES)將全球8種穿山甲從附錄Ⅱ提升到附錄Ⅰ。2020年國家林業和草原局將穿山甲所有種提升為國家一級保護野生動物。中國境內有2種穿山甲分布，其中中華穿山甲分布範圍較廣，馬來穿山甲僅分布於雲南省狹小區域。 2023年至2024年，雲南省林業和草原局委託西南林業大學牽頭組成技術團隊對雲南可能有穿山甲分布的36個區域，包括31個保護區、3個林場和2個鄉鎮集體林區開展了穿山甲資源調查。調查顯示，雲南省內分布有中華穿山甲和馬來穿山甲。其中，中華穿山甲主要分布於西雙版納、納板河流域、南滾河3個國家級自然保護區和太陽河、銅壁關2個省級自然保護區，以及文山壯族苗族自治州西疇縣等區域；馬來穿山甲主要分布於銅壁關省級自然保護區。 2025年，在全面調查基礎上，雲南省林業和草原局根據國家林業和草原局建立全國性珍稀瀕危野生動植物監測體系要求，按照穿山甲在雲南的分布區和潛在分布區，將雲南西雙版納國家級自然保護區、納板河流域國家級自然保護區、雲南南滾河國家級自然保護區、雲南烏蒙山國家級自然保護區等4個國家級自然保護區和銅壁關省級自然保護區、太陽河省級自然保護區2個省級自然保護區確定為雲南省穿山甲監測單元。 該局通過設立固定監測樣線，架設監測設備，培養監測隊伍，對穿山甲種群數量、棲息地質量及其威脅因素等開展長期、系統監測。截至2025年6月，西雙版納保護區監測單元5臺紅外相機拍攝到中華穿山甲活動影像，發現新鮮洞穴23個；納板河保護區監測單元4臺紅外相機拍攝到中華穿山甲活動影像，發現新鮮洞穴37個；南滾河保護區監測單元發現新鮮洞穴5個；銅壁關保護區監測單元7臺紅外相機拍攝到中華穿山甲活動影像，發現新鮮洞穴97個。同時，3臺紅外相機拍攝到馬來穿山甲活動影像，發現新鮮洞穴2個。 雲南拍攝到中華穿山甲活動影像。雲南省林草局 供圖 建立穿山甲保護監測體系，是雲南對瀕危野生動物保護持續發力、久久為功的具體實踐。雲南作為國內唯一的馬來穿山甲分布區，開展穿山甲物種及其棲息地保護對中國穿山甲保護意義重大。下一步，雲南省林業和草原局將繼續聯合相關保護和科研機構，持續推進穿山甲監測和保護研究工作，促進雲南穿山甲種群恢復。(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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