原创 从雅虎泄露到AI换脸,30年数据犯罪升级,你的身份还安全吗?
创始人
2025-12-14 10:01:21
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文 | 钱钱

编辑 | 阿景

一款号称“AI贴身助手”的限量版手机刚上市就吵翻了科技圈。

有人觉得这玩意能帮着回消息、订机票,简直是懒人福音,也有人扒出它的权限申请列表要访问通讯录、通话记录,甚至麦克风随时待命,“这不等于把自己的生活全摊开给AI看吗?”

这场争议的核心,其实是个老话题,AI时代,我们的隐私到底还能不能保住?

要聊明白这个问题,得先说说“数据泄露”这回事。

这可不是AI时代才有的新鲜事,往前倒腾三十年,互联网刚兴起那会儿,风险就已经埋下了。

1998年,雅虎第一次被黑客攻破,数百万用户数据泄露。

那时候大家对“数据”没什么概念,觉得丢了个邮箱密码不算大事。

谁能想到,这只是开始。

2013年是个“数据泄露大年”。

先是Adobe被偷了1.5亿用户的密码,接着雅虎自己又搞出个大新闻30亿账户信息泄露,直接导致公司估值暴跌,还惹上了集体诉讼

这时候大家才慢慢意识到,数据这东西值钱,而且能捅大娄子。

同年还有个更狗血的事,美国婚恋网站AshleyMadison被黑了,3200万用户的隐私曝光。

这网站主打“婚外情交友”,信息一泄露,不少家庭直接破裂,甚至有人因此自杀。

这事儿让大家明白,隐私不光是信息,更是尊严。

2017年,Equifax信用体系泄露更吓人,1.43亿美国人的信息没了,包括社保号、信用卡记录。

最后公司赔了6.5亿美元罚款。

这时候各国才开始认真琢磨,数据安全不是企业自己的事,搞不好就是“国家级风险”。

国内也没闲着。

2018年绍兴破了个“史上最大数据窃取案”,30亿条用户数据被非法利用,涉及百度腾讯等96家企业。

黑产公司年营收超3000万,更绝的是,他们还跟运营商签合同,打着“精准广告”的名义合法拿数据。

本来以为数据泄露只是技术漏洞,后来发现黑产早就把这玩成了产业链

从雅虎到绍兴,数据泄露早就不是新鲜事

黑产这行也讲究“技术升级”。

2018年后,他们不满足于偷单一信息了,开始搞“产业链运营”。

绍兴案里的公司就是典型,有技术团队写脚本爬数据,有销售团队对接客户,甚至还有“法务”团队研究怎么钻法律空子。

自动化工具一普及,爬数据跟喝水一样简单,为后来AI时代的“进化”打下了基础。

那时候大家还在担心“信息被偷了怎么办”,没人想到,AI一来,风险直接变了性质。

以前黑产费尽心机偷你的身份证号、通话记录,现在人家根本不用偷直接“模仿”你就行了。

AI来了,现在骗子连你的“声音”都能克隆

AI对黑产来说,简直是“效率神器”。

深度伪造技术能换脸换声音,语音克隆模型对着你的一段录音学几分钟,就能模仿你的声线打电话。

以前搞诈骗得团队协作,现在一个人加个AI工具,就能完成“打电话、骗转账”全流程。

成本也降了。

以前得请人写脚本、练话术,现在AI自动生成。

小团队也能搞大规模攻击,以前需要几十个人的活儿,现在几个人加个AI就能搞定。

最要命的是“身份盗窃”。

美国有家公司,骗子用AI克隆了CEO的声音,给财务总监打电话,说“有笔紧急转账,赶紧办”,几百万美元就这么没了。

国内也有AI换脸贷款的事,骗子伪造用户人脸信息去借网贷,受害者莫名其妙背上一身债。

以前验证身份靠密码、验证码,现在AI能模仿你的声音、长相,甚至行为习惯,传统验证机制跟纸糊的一样。

你以为接的是家人电话,可能是AI克隆的,你以为视频里是朋友借钱,可能是AI换的脸。

AI助手本身也有问题。

它能跨应用帮你操作,今天帮你回微信,明天帮你付账单,权限成了“流动资源”。

同一套数据被AI在社交、支付、金融场景反复用,一旦出问题,连锁反应。

法律也跟不上。

现在法律主要管“信息泄露”,但AI伪造身份、模仿行为,算什么罪?界定不清,黑产就敢钻空子。

那隐私还有救吗?也不是没办法。

技术上得多搞几道防线,比如多模态生物识别,指纹+虹膜+行为特征一起验证,AI换脸换声也没用。

还得搞“AI行为审计”,AI干了啥都记下来,出问题能追溯。

法律得赶紧补漏洞,明确AI伪造身份怎么罚,企业收集数据不能没底线。

科技公司也得有点良心,产品设计时就把隐私放第一位,别默认开一堆数据收集功能。

咱们自己也得清醒点。

陌生电话让转钱,别光听声音,打个视频电话确认下,AI助手别啥权限都给,敏感操作手动来。

如此看来,隐私保护不是某个人的事,得政府、企业、用户一起使劲。

从雅虎那时候的“小打小闹”到现在AI驱动的“精准打击”,数据犯罪跟着技术升级了,咱们的防护手段也得跟着变。

AI本身不是坏人,关键是怎么管得住。

既不能因为怕风险就不创新,更不能为了效率丢了安全。

咱们想要的是“可控的AI助手”,不是“失控的身份盗贼”。

在技术和安全之间找到平衡,才能让AI真正帮上忙,而不是添乱。

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