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售后服务上门服务电话，智能分配单据：商家被“AI索赔”盯上 新型造假碰瓷如何治理？
央广网北京6月15日消息(总台记者周益帆 俞翔)据中央广播电视总台中国之声《新闻纵横》报道，近日，上海市杨浦区人民法院公开审理并当庭宣判了一起利用AI技术敲诈勒索的案件。被告人杨某某利用AI软件伪造医院诊断证明、收费单据和投诉材料，以“就餐致病”为名敲诈餐厅，累计非法获利2500元。最终，法院一审认定杨某犯敲诈勒索罪。
记者调查发现，通过AI工具伪造图片恶意索赔并非个案，涉及餐饮外卖、生鲜果蔬、数码小商品等多个品类的商家。面对这种真假难辨的技术型“碰瓷”，商家往往缺乏鉴别能力与举证精力，维权困难。
据了解，多家平台近日推出了相关治理工具，用技术对抗AI造假，能否挡住恶意索赔？
今年上半年，上海杨浦警方接到辖区一家烤肉店店长报警，称有顾客编造“吃坏肚子”，恶意索赔。经了解，该名顾客声称在店内用餐后身体不适，同时出示了就诊记录、医疗发票，要求商家赔偿2000元医疗费，否则将持续投诉曝光，迫于压力，店家赔付了2000元。此后，烤肉店店长在与另一家饭店的店长攀谈时，发现双方遭遇的套路如出一辙。
杨某某利用AI软件伪造医院诊断证明、收费单据和投诉材料，以“就餐致病”为名敲诈餐厅
上海市公安局杨浦分局五角场环岛治安派出所案件办理队民警王浩同说：“两家店的店长是熟悉的朋友，他们闲聊的时候发现，你的情况跟我的情况太像了，而且举报人都姓杨。两个人拿材料一对，发现材料高度相似，可能就日期改了改。他们就到派出所来报案了。”
餐厅的公共视频显示，杨某确实曾在餐厅消费，但过程并无异常，民警与当日同时在店内就餐的其他顾客取得联系，顾客均反馈用餐后并没有出现任何腹泻、腹痛等症状。警方在对比嫌疑人提交的材料与医院真实的电子票据后，发现了疑点。
王浩同说：“嫌疑人自己伪造的材料明确写明‘食用未熟透牛肉细菌感染’，现实操作中医生不可能会这样写。其次，嫌疑人所提交电子发票很明显是一个税票，盖有上海市税务局的一个章，医院也没有这种章。”
医院证实，杨某并没有就医记录。经审讯，杨某对犯罪事实供认不讳，索赔提供的材料都是他通过AI工具生成的。
王浩同说：“我说他怎么做的？他说是通过手机AI(工具)生成的，做了一个虚假的材料。”
据杨某供述，他偶然从网上看到，有网友发布利用“急性肠胃炎”诊断证明获得赔偿的帖子，于是他也伪造了材料，向12345、市场监管部门等进行多次投诉举报，逼迫商家赔付。去年11月第一次索赔成功后，他在随后的一个月内以同样方式向四家餐厅提出索赔，要求的赔付金额一次比一次高。最终，杨某因利用AI篡改伪造材料，以就餐后身体不适为由威胁投诉、刷差评，犯敲诈勒索罪，被法院判处拘役四个月、缓刑四个月，并处罚金2000元。
类似的“AI索赔”并非个案。河北一家餐厅的经营者韩先生告诉中国之声记者，在日常经营中，这种恶意骗赔行为频次高发、分布零散，且金额往往卡在行政处罚的边界，商家维权十分困难。不久前，他刚经历过一次“AI索赔”。
河北一家餐厅的经营者韩先生告诉记者，在日常经营中，面对这种恶意骗赔行为，商家维权十分困难
韩先生说：“有一个顾客(发现)我们汉堡里有一根毛发，那张照片看起来挺真实的。我们对自己的产品肯定是有信心的，最简单的(破绽是)如果有毛发，肯定会沾上沙拉酱，但(照片上的毛发)特别干净，而且经过高温炸毛发也会变形。但是这个用户联系了平台的消费者客服，判定是我们商家的责任，就强制给退款了。”
电商平台的一些生鲜、数码小商品卖家也遭遇过类似的“AI索赔”。淘宝原创手机壳卖家“橘子”算了一笔账，明面上的成本和隐形的商品损耗对于商家来说是不低的成本。
橘子说：“图片连AI水印都没有去掉。他说产品有点脏，就发给我们一张图片，图片上确实有污渍，但右下角也写了是AI生成的。我们这边发货时有检查的全程录像。其实损失还蛮大的，首先，如果没有这种信任危机，可能发货时就不会用那么多设备来做防备，人力成本、物力成本也不用说。其次，如果没有打AI水印，这一单我们就可能真的以为是产品的问题，他退了货，我们来回的运费、包装费就是十多元。再加上是质量问题退款，会影响到平台给我们推的流量以及店铺评分，就算我们证据链充足，也要花费大量的精力去申诉。”
通过监测高频恶意行为，有外卖平台认为，故意投放异物、差评威胁、AI敲诈、谎称未收到餐、职业索赔是五种最常见的类型。对于个体小微商家来说，面对此类行为几乎没有“还手之力”。
据记者了解，面对因技术滥用带来的乱象，目前主流互联网平台主要采取“技术识别+风控规则+法律威慑”的组合拳进行防御。
记者梳理发现，不少互联网平台正通过算法模型进行自动化识别。
某外卖平台恶意骗赔治理相关负责人向中国之声表示：“这套系统的底层是一个基于亿级真实订单和评价数据训练的AI风控模型，整合了用户行为、订单特征、评价语义等多维特征。AI伪造食品安全凭证、不同人反复使用同一张索赔图片、真假难辨的医疗凭证，系统都可以自动识别。对异常高频的差评、退赔金额严重不符的订单，可实现秒级标记。”
不少互联网平台正通过算法模型进行自动化识别可疑图片
面对高频风险账号，此类系统还将触发审核，向商家预警。
另一电商平台工作人员介绍：“当商家遇到已售商品图片疑似经AI处理或存在明显失真时，可通过(系统)入口向平台反馈，保护自身正当权益。商家端可直接右击图片，选择‘反馈虚假售后凭证’，选择对应订单和场景，一键提交，AI假图判定成立后将直接影响判决结果，并向商家预警。”
河北某餐厅的经营者韩先生表示，依托平台的技术防控手段，商家维权的被动局面得到改善。
韩先生说：“现在有一些顾客会被平台标记，他下单以后，我们商家端会有一个提醒，说这个用户在平台有过什么历史行为，他想申请退款或申请保险理赔是不可以的。恶意差评，平台都会给我们拦截掉。”
多位受访者认为，想要从根源遏制AI恶意索赔乱象，更需要借助法律手段。中国政法大学知识产权中心特约研究员赵占领指出，利用AI生成的图片去索赔，本质上就是利用技术手段去虚构事实来非法占有财物。
赵占领说：“没有达到刑事立案标准的，按照治安管理处罚法进行行政拘留或者罚款。如果多次实施，累计金额达到当地诈骗罪数额较大的标准，通常是三千元以上，是构成诈骗罪。要注意，即便单次金额小，但跨平台针对不同商家、连续有类似行为的，那么这个数额可以累计来认定。如果只是虚构图片，去网上投诉、要求退款等，涉嫌构成诈骗罪。但如果还以‘我要曝光你’‘我要投诉你’来要挟，这种情况是涉及敲诈勒索行为。”
中国人民大学法学院副教授黄尹旭强调，AI工具使得造假更便利，极低的违规成本，要求公安、市场监督管理等部门和网络平台建立更多元的治理体系。
黄尹旭说：“在规则上，对于这样一些使用AI造假的索赔，(需要)能够有惩罚机制。在执法端，包括市场监督管理部门，如果数额较大、涉及犯罪，公安也要采取措施进行制止。商家也应当提高识别能力，当然这需要监管部门、平台、商户进行多方协同。也要加强消费者的教育，自觉抵制这样的造假行为。”
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在现代空战中，远程导弹打击能力的提升已成为各国空军发展的关键趋势。然而，随着电子战技术的不断进步，导弹在飞行过程中面临着日益严峻的干扰与信息更新被阻断的挑战。
2025年3月7日，兰德发布报告《导弹干扰和交战模式》，系统分析了空射导弹在复杂电磁环境下的作战效能，构建了导弹干扰与目标更新依赖性的数学模型（MJEM），并评估了电子干扰对导弹命中概率的影响。
报告背景与动机
美国国防部广泛共识认为，增加远程打击能力是提升空军作战效能的关键。在此背景下，美国陆军、海军和空军正致力于提升其“杀伤链”能力，以实现对远程目标的发现、定位、跟踪和攻击。在远程空射巡航导弹打击过程中，目标位置、速度和航向信息可能存在不确定性，且目标可能改变其速度和航向。导弹飞行时间越长，目标定位误差积累越大，因此在飞行过程中为导弹提供目标更新（IFTU）显得尤为重要。同时，导弹可能通过全球定位系统（GPS）获取自身位置更新。然而，敌方可能会通过干扰导弹接收器来阻断GPS更新和IFTU，或者通过动能或非动能攻击破坏提供信息的卫星或飞机。一旦这些更新被阻断，导弹将依赖惯性导航系统（INS）来估算自身位置，但INS的准确性会随时间降低，目标和导弹自身的位置不确定性也会增加，可能导致打击失败。
研究方法与模型概述
为解决上述问题，RAND开发了导弹干扰与交战模型（MJEM），并用Python编程语言实现了该模型。模型输入包括射手、导弹、目标和干扰机的海拔与距离信息、导弹上的无线电接收器及其相关电子保护措施、信息源的可用性和更新率、发射机和干扰机的功率水平、目标位置误差信息、导航系统性能规格以及导弹导引头特性等。MJEM将所有位置误差和不确定性视为零均值高斯随机变量，通过计算链路预算来估计干扰范围，并估计飞行过程中误差和不确定性的积累。模型输出包括干扰范围和导引头捕获范围处的横向位置误差作为性能衡量指标，以及导引头捕获概率作为效能衡量指标。
模型工作原理
干扰范围估计
模型通过计算干扰机与GPS接收器之间的功率链路预算，估计接收到的干扰与信号功率比，进而确定GPS干扰范围。对于IFTU接收机，干扰范围的计算过程与GPS类似，但需根据通信系统的设计确定干扰阈值。同时，模型考虑了视距限制，只有在干扰机与接收机之间存在视距时，干扰才可能发生，因此有效干扰范围是链路预算分析估计干扰范围与视距范围中的较小值。
导航系统误差估计
模型对GPS和惯性导航系统（INS）的位置误差进行了详细估计。GPS位置误差由伪距误差和基于卫星几何的地理精度稀释因子决定，不同代码的GPS信号具有不同的位置误差范围。INS的位置误差主要来源于陀螺仪偏差不稳定性、陀螺仪角度随机游走误差以及从宿主飞机到导弹的转移对准误差。模型对这些误差源进行了量化分析，并估计了其对导弹位置的累积影响。
目标位置与速度误差估计
模型假设目标位置、速度和航向由外部源（如信号情报、光电/红外传感器、合成孔径雷达等）估计，并考虑了目标位置误差（TLE）和目标速度估计误差。通过分析目标位置的两次估计值及其时间间隔，模型估计了目标速度，并预测了目标在未来时间的位置。同时，模型考虑了目标在导弹接近导引头捕获范围时进行规避机动对位置误差的影响。
关键发现与建议
关键发现
MJEM模型为量化导弹在复杂条件下对GPS和IFTU信息源的依赖程度提供了有效工具。研究发现，导弹对这些信息源的依赖程度因任务、导弹类型、目标及其他因素而异。惯性导航系统性能主要受宿主飞机转移对准的影响，目标速度误差估计在无加速度情况下可通过位置变化除以时间间隔得到，且模型的效能衡量指标强烈依赖于导引头捕获范围和视场。
报告建议
报告提出了多项建议以进一步提升模型的应用价值和效能。建议将模型应用于评估类似任务中的依赖关系，如压制或摧毁陆基敌方防空系统，或针对其他类型威胁编队的舰船。同时，建议增加惯性导航系统加速度计的表示，以便评估范围误差，这将提高模型的保真度，并使其能够应用于洲际弹道导弹打击等更多场景。此外，还需进一步研究惯性导航系统从宿主飞机到导弹的转移对准估计方法，以更准确地反映INS性能。最后，建议对MJEM模型进行更新，以提高其在表示多导引头导弹方面的效率，并探索将其应用于地空导弹与飞机交战、反舰巡航导弹与舰船交战以及多导弹齐射等更多场景的可能性。
结论
联参智库现有全球军事领域情报资料80万份，纵向贯穿战略规划、条令法规、指南手册、标准报告，横向覆盖全球主要50个防务智库报告。
资料专题，作战概念、指挥控制、无人系统、人工智能，试验鉴定等；
数据产品，如全球武装力量数据、军用无人机数据等；
软件产品，如全球装备参数数据库、全球现代军用飞机数据库等；
译文产品，如参联会系列文件、联合部队作战与条令等；
研究报告，如世界无人作战力量建设、星链反制等。
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