冒充潜在的客户或合作伙伴来询价、体验服务甚至测试产品是商业领域里常见的间谍手法。一些实体店面甚至贴出了“不雅”的标语，企图令那些“心怀不轨”的情报刺探人员知难而退。

而在互联网驱动下的新经济中，间谍们已经无需到实体地点，借助常用的电话、即时通讯、电子邮件和社交网络，间谍们可以用种种方式和渠道来蒙骗目标对象的信任，进而窃取相关的敏感甚至竞争信息。

虽说领先的创意和技术来源自企业家精神和长期的研究开发，但是互相借鉴行业内玩家的设计理念和创新技术，是推动良性竞争和社会进步的促进剂。不过借鉴在多数情况下都会演变成模仿和抄袭，因为这样可以用最小的花费，快速推出有市场竞争力的新产品和服务。

我们无法100%地防止竞争者模仿或抄袭，但是却能从一定程度上增加这个模仿的难度和抄袭的成本。昆明亭长朗然科技有限公司的商业安全观察员James Dong称：如果说注册专利或商标等知识产权、利用法律手段维权是一种战略手法，那提升员工信息安全保密意识，防止敏感机密数据泄露便是一种战术手法。

骗子们常常在电话中使用诈骗伎俩，间谍们是高级别的目标专一的骗子，他们使用的是“社交工程学攻击术”，社交工程学是一门综合性学科，会将各种碎片信息进行有效整理、分析并加以充分利用，它利用人性的弱点、借用社会学、人类学、心理学等多门学科中的精华，目的就是获得人们的信任，进而获得非法的利益。

而即时通讯工具让实时的网络沟通成本变得几乎为零，所以大受商业领域的欢迎，同样，对方的身份校验是个难题。除了基于社会工程学技术的诈骗之外，传输含有定制恶意代码的文件，让计算终端中招，是黑客型间谍惯用的手段。

电子邮件是传统而经典的商业沟通工具，当然商业间谍不会放弃使用它。免费的匿名的邮件地址随处便可申请到，急于获得客户的员工会放弃这个可能的销售机会么？如果商业间谍再结合使用黑客技术，内嵌一些邮件钓鱼链接或可执行附件代码，员工中招的概率便上提升几何？

论坛、博客、微信、微博等社交网络的兴盛不仅给商业间谍更多刺探情报的机会，也让其更容易画出目标人员的关系图，通过分析历史信息，也更容易分析出员工们的性格特质和喜好，以便更有针对性选择策略的下手。

如何有效防范商业间谍无孔不入的渗透活动呢？昆明亭长朗然科技有限公司James说：商业间谍的电话沟通招数和潜在客户的正常方式有些不同，我们需要做的是将这些告知我们的员工。钓鱼邮件或消息与平常的猛消息看起来无异，细细辨识则能发现端倪，我们需要的是让员工们掌握这些识别安全风险的能力。除了安全能力的提升，我们也还需要员工们树立积极正确的安全态度，这样在发现异常情况时能够及时报告，以便安全专业团队能有正确快速的响应。

我们制作了一部防止社交工程学电话攻击的互动式教程，这个教程的设计真是让人玩一次，便终生难忘。如果您有兴趣体验一下，欢迎不要犹豫也不要客气地联系我们。

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随着生成式人工智能（AIGC）技术的迅猛发展，它为我们的创作和生产带来了前所未有的便利。然而，在享受AIGC带来的便利的同时，我们也必须正视它所带来的知识产权风险。AIGC模型通过学习大量数据进行训练，其中可能包含受版权保护的作品。当AIGC生成的内容与受保护作品高度相似时，就可能构成侵权。那么，我们该如何防范AIGC侵害我们的知识产权呢？对此，昆明亭长朗然科技有限公司网络安全法治与伦理研究专员董志军表示：知识产权保护话题很复杂，可是说是把双刃剑，创作者可以利用其来保护自身的利益，也可以来危害别人，同时还有一批流氓和寄生虫从中渔利，甚至阻止着人类共有知识的传播和流通。人工智能时代的到来，让知识信息的生成和获取变得比以往任何时候都容易。这无疑是一件有益于整体人类的大好事，然而总有些知识产权窃贼、强盗、无赖和流氓，会时不时滥用人工智能技术和知识权产大棒。让我们抬起头请问苍天：正义何在？苍天无语。让我们拿起计算设备问一问人工智能，其耐心地给出了回答。

了解AIGC的运作机制

要有效防范AIGC侵权，首先需要了解AIGC的运作机制。AIGC模型通过学习大量数据，从中提取特征和模式，然后根据这些特征和模式生成新的内容。在这个过程中，模型可能会无意中复制或改编受保护的作品。

用户的安全意识是第一道防线

• 谨慎选择AIGC工具： 在选择AIGC工具时，要仔细阅读其服务条款和隐私政策，了解其对知识产权的保护措施。优先选择那些提供明确知识产权保护承诺的工具。
• 避免输入受保护内容： 在使用AIGC工具时，避免输入受版权保护的作品、商标或其他受法律保护的内容。
• 保留创作过程记录： 在使用AIGC进行创作时，要保留详细的创作过程记录，包括输入的提示词、生成的版本等。这些记录可以作为您拥有作品的证据。
• 及时标记原创内容： 对于自己原创的内容，要及时进行版权登记或打上水印，以明确其归属权。
• 了解相关法律法规： 关注与AIGC相关的法律法规，了解自己的权利和义务。

企业的知识产权保护策略

• 加强数据管理： 对用于训练AIGC模型的数据进行严格审查，确保不包含侵权内容。
• 开发检测工具： 开发能够检测AIGC生成内容是否侵权的工具，及时发现并处理潜在的侵权问题。
• 完善服务条款： 在服务条款中明确规定用户不得输入侵权内容，并对侵权行为做出相应的处罚。
• 建立知识产权保护机制： 建立健全的知识产权保护机制，包括版权登记、侵权监测、维权等。

法律的完善与监管

• 明确AIGC生成内容的法律属性： 对于AIGC生成的内容是否具有著作权，以及著作权归属问题，法律应给予明确的规定。
• 完善侵权认定标准： 对于AIGC侵权行为的认定标准，应结合技术特点进行调整，以适应新的形势。
• 加强对AIGC企业的监管： 加强对AIGC企业的监管，使其承担相应的社会责任。

未来展望

随着AIGC技术的不断发展，知识产权保护面临着新的挑战。为了更好地保护知识产权，我们需要：

• 加强国际合作： 建立全球性的知识产权保护合作机制，共同应对AIGC带来的挑战。
• 推动技术创新： 鼓励开发能够有效保护知识产权的技术，例如水印技术、区块链技术等。
• 培养公众的知识产权意识： 通过教育和宣传，提高公众对知识产权的保护意识。

总结

生成式人工智能是一把双刃剑，既能为我们带来巨大的便利，也可能带来知识产权风险。通过加强用户安全意识、企业知识产权保护、法律完善和监管，我们可以更好地防范AIGC侵害知识产权，实现技术与法律的平衡发展。

注：本文仅为一般性介绍，不构成法律建议。如需获得针对性法律建议，请咨询专业律师。如果您想了解更多关于AIGC与知识产权的相关信息，欢迎联系我们一起探讨。

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