城市安全不能忘记的死角！

双11刚刚结束，秒杀血拼好不热闹，接下来最激动人心的就是拆包裹时刻，整个过程看似稀松平常，但是你是否想过包裹上的快递单会泄露个人信息？随手一扔的快递单在不法分子看来可能就是“一夜暴富”的机会。个人信息泄露往往就在一刹之间，很多时候让我们猝不及防，毫无准备。习以为常的网购过后，就会受到各种垃圾短信或骚扰电话。生活中类似的信息安全死角不胜枚举，好像一片阴霾，久久不能散去。

在刚刚过去的“双11”，据360互联网安全中心发布的《2016年双十一中国网购安全专题报告》显示，在全民网购狂欢的同时，骚扰电话创下历史新高，钓鱼网站也进入异常活跃状态。360手机卫士拦截的骚扰电话多达1.8亿次，垃圾短信拦截量高达1.9亿次，广告推销、诈骗、中介等主体榜上有名，可见不法分子也趁机过“劫”了。

信息泄露在明星身上更为常见，几天前，吴亦凡在上海某家医院的体检报告被医院员工私自公布到网络上，对个人隐私造成极大侵犯，虽然医院表示会严肃处理，但是更多的普通民众的个人信息是否也会成为交易砝码进入黑市？名人案件受到广泛关注后，下一步更应该关注的是如何用科技手段杜绝类似事件发生，保障每个民众的信息安全才是正事。信息安全了，城市才能称得上“安全”。

隐私泄露只是冰山一角

骚扰电话、垃圾短信只是信息安全中的一个缩影，虽然是对个人信息而言比较严重的问题，但如果发生信息泄露的是社会机构拥有的公共数据库，那就会对城市信息安全造成威胁，好似定时炸弹潜伏在城市不知名的角落中。一旦公共数据被用于非法途径，后果不堪设想。

据国家信息中心信息安全专家赵睿斌博士介绍到，我国目前的信息安全和数据安全保障中面临着诸多挑战和威胁，这远不止大众所想到的隐私泄露这么简单。具体来说包括以下几方面：

1·数据基础设施频受攻击，数据丢失及泄露风险加大；

2、新型网络威胁层出不穷，倒逼数据保护技术革新；

3、数据交易地下产业链活动猖獗，治理仍需长期展开；

4、数据跨境流动成为关注热点，监管机制面临挑战；

5、数据资源需求强烈，开放共享与安全保护矛盾凸显。

信息安全的挑战不只在于信息泄露，更多时候是非法操控信息或利用个人信息攻击其他账户谋取利益，这些是信息泄露的后续问题，也是对个人和城市信息安全造成重大威胁的重灾区。特别是在移动互联网时代，数据量呈几何级增长，同时互联网的快速传输又增大了信息泄露的风险。解铃还须系铃人，解决网络信息安全的问题根本上必须依靠先进的科技手段，最近大红大紫的“人工智能”正是广受欢迎的利器。

人工智能一秒识破金融非法交易

路透社网站近日刊文称，人工智能技术正在被美国的金融业监管部门所关注。监管部门希望，利用这类技术去防止欺诈，避免操纵市场的行为。伦敦交易所和纳斯达克已经表明将会近期投入使用人工智能系统，准确快速地甄别违规操作，规范行业。

例如，在发生大规模交易时，人工智能技术可以跟踪聊天室消息，分析是否有人发布虚假消息。另外，人工智能也可以迅速解决复杂问题，例如发现可能有交易员迅速下单随后迅速取消，从而人为推高股价。

人工智能技术在金融交易中将会广泛应用，各大金融机构正是看中了其核心——机器学习技术。机器学习技术通过计算机记录的上百次交易行为和交易数据，进行自行分析，像人脑神经网络一样自主学习其中规律。计算机自我总结的违规操作特征远比人工最初设置的那些更为全面，甚至其中很多特征是人工难以发现、从未想到的，某种程度上也提升了“人的智能”。

利用机器学习技术，计算机无需预先编程就能学会新技能。对于市场监控，这意味着计算机可以“学习”什么样的交易模式最终引发了指控，从而提高识别不当行为的正确率。金融机构的交易数据中蕴藏大量市场信息，深度挖掘分析后可以得到有关行情走向的一手信息，这些内容如果用于非法途径或非法操控，会对市场运行造成极大波动，甚至百亿资产瞬间“蒸发”也不在话下。比如内幕消息提前披露、散步假消息等，都会在系统中留下蛛丝马迹，甚至很多被忽视的小动作都难以逃脱，人工智能利用计算机自主学习能力编织了一张天网，任何违规操作无所遁形、难逃法眼。

支付宝里的钱不翼而飞  生物识别有妙招

如今，移动支付已经深入到我们生活中，但同样也伴随了诸多隐患，可能有一天，你突然发现自己移动支付被攻击，钱财不翼而飞，造成个人损失。针对这一问题，清华大学语音和语言技术中心主任郑方教授提出，生物识别是最佳解决方案，未来可利用语音识别和情感识别能精准证明“我是我”，有效避免恶意攻击，保护我们的财产安全。

生物识别是利用生理特征、行为特征进行个人身份鉴定的，具有高安全性、极低误识率。主要包括指纹、声纹、虹膜、人脸识别等；行为特征包括键盘按键行为、鼠标移动轨迹、笔迹、指压等。对于支付宝等移动支付平台来说，利用虹膜识别、语音识别等生物特征作为支付的最后一道锁，用户不必苦心设计复杂密码或担心密码被盗，而是“一看”、“一滑”就能轻松支付。这些生物特征的识别完成也是依靠计算机的机器学习技术的，计算机在收录了海量的生物特征后，会自主寻找某种生理信息的识别特征，从海量生物信息中总结出识别唯一用户的特征后，可以帮助用户在支付时便捷、安全完成付款。

生物识别解锁支付平台的方式确实给用户带来很多便捷，今后也许“带脸”出门就能走遍天下了。

提起城市安全，很容易想到外在设施建设，硬件基础设施受到很大重视，但是对于信息安全、网络信号等软件层面的问题却很忽视，由此造成大量信息泄露或安全隐患，不仅侵犯个人权益，而且对城市、甚至国家整体安全也有极大威胁。当前的人工智能技术能对违法行为或操作及时甄别，能够自主学习、找到规律，甚至超越人的智能。

这是人工智能的一大优势，但并不是一片光明。以生物识别为例，仍然需要存储大量的用户生理特征信息：指纹信息、声纹信息、虹膜信息等，这些数据存储也会成为黑客攻击的主要对象。如果生理特征信息被盗取，之后再非法登录个人账户或组织账户，那么同样会造成信息泄露或利益损失。所以，人工智能技术保障信息安全的同时，更需要对底层数据完成保密工作。人工智能在发展日趋成熟后，可以反过来保护底层数据库的信息安全，由此形成良性循环最终保障信息安全。