网络诈骗是大数据的“原罪”吗?

大数据时代刚刚来临,本应造福人类的大数据技术却被诈骗分子利用,屡屡成为诈骗利器。山东临沂学生徐玉玉事件让网络诈骗浮出水面,成为新闻热点;清华大学教师被骗1760万元,则说明无论年龄老少、学历高低,都有可能成为网络诈骗的受害者。诈骗分子利用大数据按“数”索骥,实现了对受害人的精准诈骗。于是,不少人将罪恶归之于大数据技术,认为隐私泄漏、网络诈骗是大数据的“原罪”。网络诈骗是大数据的“原罪”吗?我们又该如何让大数据成为造福人类、防止诈骗的利器呢?

大数据时代,犯罪分子通过挖掘网上公开数据和购买黑市数据,预先对诈骗对象进行数据分析,以实行精准诈骗

首先我们必须了解,诈骗者究竟是如何利用大数据实现精准诈骗的。

数据是大数据时代最重要的资源,也是构成大数据的基础。诈骗者要成功实现诈骗,第一步就必须拥有数据资源,必须解决数据源的问题。诈骗者的数据来自哪里呢?无非两条路径,要么利用网上公开数据,要么购买黑市数据。

一条途径是挖掘网上公开数据。大数据时代的各种智能系统能够自动记录、采集、存储、处理和传输各种数据,我们的一举一动都被记录在案,例如照片视频、行动路径、上网足迹、聊天记录、文字档案等等,一切所思所想所为都变成了数据,各种数据汇聚网络,积聚为海量的大数据。我们在不知不觉的情况下留下了一条几乎不间断的数据足迹,更为重要的是这种数据足迹还存于网络,永不消逝。他人只要有心掌握我们的行踪,只要循着数据足迹,我们的一切就了如指掌。诈骗者有些信息就是利用网上的这类公开数据,只要对这些网上数据进行汇聚和挖掘,他们就可以找到许多所需要的数据。

另一条更重要的途径是购买黑市数据。大数据时代虽然时时处处产生数据,但这些数据往往被少量部门垄断,作为数据生产者的个人并不拥有自己的数据。特别是一些重要数据往往被政府部门、个别公司所掌控。例如移动、联通、电信三大公司垄断了电话语音和短信数据,教育部门垄断了学生数据,医院掌握了医疗数据,腾讯掌控了社交数据,淘宝、京东掌控了各类商业数据。这些数据被少量部门掌控,本来应该是比较安全的,但是,因为这些数据蕴含大量信息,存在权力寻租的空间,于是被部门内部人员非法售卖,大量蕴含个人信息的数据被流入黑市,因此诈骗者通过购买黑市数据轻松掌握了大量的个人信息。

诈骗者找到个人信息大数据后,必须进行数据挖掘,比如分类、筛选、聚集等,从中挖掘出诈骗对象。网上公开数据虽然蕴藏着丰富的个人信息,但信息不太集中,挖掘难度较大,对于文化程度不高的诈骗者来说,利用具有一定的难度。但是,部门垄断信息比起网上公开数据来说,信息更加集中,具有更大的针对性和精准性,诈骗者不需要掌握高深的数据挖掘技术,只要进行简单分类、聚集,就可以进行精准诈骗。更可怕的是,如果将内部的部门数据与公开的网上数据相结合,则可以对诈骗对象进行更加全面的分析、掌控,被诈骗者则成了透明的裸奔者。因此,在大数据时代,犯罪分子如果要对一般群众(特别是学生、老年人等)实行诈骗,早已经对诈骗对象进行了数据分析,以便实行精准诈骗。

数据的公开、共享、透明,是大数据的基本精神;问题是我们尚未做好准备,世界却已透明

既然大数据时代的许多数据都是公开透明,为什么诈骗者已经瞄准了自己,而我们却浑然不知,乖乖成为诈骗者的猎物呢?简单说来,在刚刚到来的大数据时代,我们为什么这么容易被骗呢?我们是如何上当受骗的?

首先,我们的一切信息都几乎存于网络空间,成了公开透明的信息,因此容易被骗。大数据技术已经把我们的一切都变成了数据,无论我们愿意与否,也不管我们是否知晓,这些数据都永久存储于网络云端。我们的一举一动其实都透露了自己的信息,大数据时代成了没有隐私的时代,一切都被暴露于光天化日之下,我们成了裸奔者。当然,数据的公开、共享、透明,是大数据的基本精神。如果一切都藏而不显,则不可能形成大数据,更不可能进入大数据时代,因此数据公开透明并不是大数据时代的错误,更不是大数据技术的原罪。但我们尚未做好准备,世界却已透明,我们就容易成为诈骗者的猎物,成为大数据时代的牺牲品。

其次,许多关键数据无奈被他人记录和转卖,因此容易被骗。我们经常被要求填写各种表格,其中有不少重要信息,比如姓名、身份证、手机号、银行卡号、家庭住址、家庭成员等等。这些重要数据本来因特殊用途而被少数部门采集和拥有,被采集者也没曾想这些数据会被用做他途,因此被采集者往往懵然不知自己的重要数据已经被他人掌握。拥有数据的少量部门日积月累拥有了大数据,其间有时是因为管理不当而外泄,有时是少数人为了个人利益暗中出售数据,于是诈骗者就轻松掌握了信息更加集中、更加重要的个人数据。诈骗者只要简单挑选就可以精准定位诈骗对象。

再次,数据单向透明,信息不对称,因此容易上当受骗。在大数据时代,我们每个人都时时刻刻在生产着数据,但这些数据并不被数据生产者所拥有和支配,而是被某些部门所垄断,并形成各种数据孤岛,对我们自己来说是一个个数据黑箱。但是,骗子们却通过数据挖掘或黑市购买,拥有了海量的个人数据,并细心研究揣摩,所需数据一应俱全。数据的单向透明现象就像单向透视玻璃,我们看不到骗子,而骗子却清清楚楚地能看见我们,因此我们往往已进入各种骗局而浑然不知。

最后,从数据能力来看,我们也因能力不对称而处于劣势,因而容易上当受骗。在大数据时代,数据成了一种新资源,其中蕴含着无尽的价值。然而,面对数据宝藏,不同的人由于挖掘能力不同,数据的价值也就不同。例如,我们普通人面对各种个人数据,并不能变为金钱,然而骗子们却看出了其中的机会。这种数据认知和挖掘的能力,我们可称之为数据能力。从数据能力来看,由于刚刚迈入大数据时代,人们还停留在原处,尚未具备数据能力,因此不但没有用数据识别各类骗局,甚至无法保护自己的数据。但是,骗子们早就曾利用传统小数据进行过各种骗局,进入大数据时代后则更加如鱼得水,而且骗子们往往以集群方式,整村、整乡甚至整县,全部从事一种诈骗活动,相互传授经验,实现数据共享,于是数据能力突飞猛进。由此可见,民众与骗子的数据能力完全不对等,民众处于劣势,上当受骗在所难免。

面对大数据洪流,我们的思维不能停留在小数据时代,把一切都封闭了事;而应抓紧数据立法、提高数据能力,利用大数据技术实现对犯罪分子的精准打击

那么,在这大数据时代里,我们应该采取哪些措施来治理网络诈骗呢?我们又该怎样反其道而行之,将大数据变为治理网络诈骗的利器呢?笔者认为,主要有以下四条途径。

抓紧数据立法。我们的时代虽然已经开始迈入大数据时代,然而我们的立法却总是滞后一步,仍然停留在小数据时代。面对滚滚的大数据洪流,数据立法成了迫在眉睫的大事。如何立法呢?如果完全按照小数据时代的思维,把一切都封闭了事,那肯定行不通。根据大数据时代的特点,不同的数据类别应该有不同的法律应对。对网络公共数据,如果完全禁止挖掘、使用,那就与大数据的时代精神相背离,应该允许挖掘、使用,但数据使用者必须承担相应责任,谁挖掘使用谁负责,政府应立法规范使用者,并负责追责、惩戒。对被少数部门掌握的专有数据,国家立法应该强调收集、储存者的责任,即谁收集存储,谁承担相应的保护责任,一旦泄露则一追到底。因此,专有数据应该强调数据源头的责任,当然也同样要追究挖掘使用者的责任。

实现双向透明。数据的单向透明让我们处于不利地位,要防止上当受骗,就必须实现数据双向透明,做到信息完全对称。为此,我们可以通过严格实名制、消灭数据孤岛、提高数据能力来实现。作为大众的我们,基本上实现了处处实名,然而目前尚有部分手机号段尚未实名,银行开户也有逃避实名的,这样公安机关对诈骗者就无法掌握其数据足迹,诈骗者就没有在阳光下透明,因此一旦案发就无法追查。如果严格实名制,诈骗者就暴露在阳光下,他们的一切行为就可以处于监控之下。目前大数据库分属不同部门,形成数据孤岛,这对公安等部门跟踪、打击诈骗者很不利。要实现连续跟踪、轨迹不断,就必须消灭数据孤岛,实现开放、共享、透明。

提高数据能力。数据能力应该成为大数据时代人们必备的基本能力。虽然我们不可能人人都成为数据挖掘专家,但应该转变数据意识,提高基本的数据能力。首先应该树立数据资源意识,因为在大数据时代,万物皆变成数据,而任何数据皆有其价值,都是资源,因此应该重视数据资源。其次应该树立数据保护意识,因为数据成为资源之后,就有许多眼睛盯着我们留下的数据轨迹,因此我们应该有数据保护意识,能不留痕迹的地方尽量不留,能不上网的信息尽量不上传网络。最后要提高数据甄别意识,对陌生短信、电话、微信等信息保持高度警惕,不贪图便宜,不害怕敲诈恐吓,对各种信息小心甄别。

打击数据犯罪。公安机关应该提高数据挖掘、处理能力,对各种诈骗行为实行智能跟踪、警报,一旦发现异常,立即启动相关措施。应建立反诈骗数据库,对有过诈骗行为的人员进行跟踪监控。网警应该把反诈骗列入自己的工作议程。一般警察机关也应该提高数据意识和数据能力。一旦发生诈骗案例,公安机关应能够根据诈骗者的数据轨迹,利用大数据工具进行跟踪、挖掘,实行精准打击,并坚决打击数据买卖行为。如此,我们就能利用大数据技术,让一切犯罪行为变成公开透明、无处可藏,让大数据技术从诈骗者的工具变成诈骗者的克星。

本文转自d1net(转载)

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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