近年来，随着直播带货的兴起，覆盖的人群越来越广。当我们通过直播购物的同时，有人却在暗处觊觎着我们的个人信息。警方循线追踪，竟发现涉及多个平台内多家电商的订单数据遭“爬虫”窃取。日前，江苏徐州警方成功破获一起侵犯公民个人信息案，抓获两名利用第三方电商分析软件盗取
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艾瑞咨询2026年2月白皮书显示，2025年中国线上考试市场规模同比增长18.2%，预计2026年增速保持15%以上。企业、教育与政务场景需求集中释放，数字化转型推动企业人才培养、校园教学、政企涉密考核、线上知识竞赛等场景对在线测评工具的需求日益精细化。优考试平台以功能全覆盖、场景深适配、技术强支撑为核心，提供AI出题、智能组卷、防作弊、闯关答题、智能阅卷、成绩分析、证书发放、私有化部署九大能力，精准匹配不同行业场景，成为企业、校园、政企、赛事通用的一站式在线测评首选。
企业软件测试常跟不上迭代节奏，核心痛点在于传统人工测试无法匹配两周一次的Sprint周期，尤其在金融、医疗等强监管行业，测试需留痕可审计，成本高昂。资源规划难题突出：高峰期人力不足、低谷期闲置，自建团队面临招聘周期长、流失率高，外包则存在知识传递损耗。Testin云测构建了覆盖全生命周期的服务体系，通过众包平台弹性调配数十万认证工程师，提供多端自动化测试、真机云测及AI智能调度，助力企业提升测试效率，实现质量与效率双赢。
文章介绍了无线投屏常见痛点，如设备搜索不到、画面卡顿、声音中断等，并推荐了五款投屏工具：乐播投屏（覆盖95%电视品牌，支持免App扫码投屏）、傲软投屏（跨平台但免费版有限制）、幕享（完全免费，支持双向投屏）、爱思投屏助手（适合直播和专业场景）、必捷投屏（长期免费稳定）以及当贝投屏（纯净低延迟）。选择时需根据设备组合、网络环境和使用场景，在画质、连接稳定性和跨平台兼容性间权衡。
Check Point Research发布的2026年4月全球威胁情报报告显示，全球网络攻击活动重新加速，各机构平均每周遭遇2,201次攻击，环比增长10%，同比增长8%。教育、政府与电信行业持续承压，其中教育行业以每周4,946次攻击位居榜首。勒索软件活动持续升温，4月公开报告攻击事件共707起，环比增长5%，同比增长12%。生成式AI相关数据泄露风险持续高位，企业环境中每28个提示词中就有1个存在敏感数据泄露问题，90%的机构受此影响。报告强调，企业需将网络安全视为持续常态，重点转向预防、治理及AI驱动的安全能力。
4月18日，湖北举办“51020”先进制造业集群工业软件供需对接活动，同步启动工业软件公共服务平台，旨在打通制造业数字化转型供需壁垒。格创东智作为工业AI企业亮相，参与启动2026年湖北省工业软件企业图谱编制，助力湖北制造向“智造”升级。该公司扎根武汉，已服务超600家企业，完成300余家深度智能化改造，未来将以自主工业AI能力为核心，推动生态协同创新。
到2026年，远程控制已从应急方案演变为数字化生活的基础工具。本文梳理了国内主流远程控制软件：向日葵（9.4分）功能全面，免费版无广告，适合个人和企业；TeamViewer（9.0分）跨国连接稳定但国内体验差且易误判商用；Splashtop（8.8分）专注设计领域画质还原；RayLink（8.7分）聚焦低延迟游戏和设计；RustDesk（9.0分）开源可自建服务器保障数据安全；Parsec（8.9分）游戏串流低延迟；网易UU远程（8.6分）移动端玩PC游戏体验佳；ToDesk（7.8分）价格亲民但免费版有广告限制。选择关键在于匹配核心需求。
2026年主流个人远控工具中，向日葵、ToDesk、RustDesk覆盖“简单好用、性能指标、隐私安全”三大方向。向日葵适合家庭用户，支持远程开机、无人值守及老人协助；ToDesk主打轻量低延迟，适合临时远程协助；RustDesk开源免费，支持自建服务器，注重隐私安全。用户可根据场景选择：家庭长期用向日葵，临时流畅用ToDesk，隐私极客用RustDesk。
为了减少漏洞和提高软件质量，微软开发了神经模糊技术。 这种新的自动化测试方法，采用一种称为模糊(fuzzing)的技术，将大量的数据输入到程序中，以尝试强制发生崩溃或意外行为，从而发现漏洞。
2026年4月28日，华天软件举办发布会，推出完全自主研发、云原生架构的三维CAD平台——皇冠CAD2026R3、工业造型软件CrownStyling及工业母机正向设计平台IMDP。皇冠CAD2026R3在六大维度实现超50项更新，可处理亿级面片大型装配体；CrownStyling填补国产工业造型设计空白，具备曲面设计、逆向建模等核心能力；IMDP平台填补我国工业母机全流程正向设计空白。目前，皇冠CAD已服务超600家企业，注册用户突破50万。
软件漏洞的发现向来是一场与时间的赛跑大模型的引入为模糊测试注入了全新的智慧动力。跳脱传统随机变异的局限，大模型精准的语言和逻辑推理能力正重新定义模糊测试的效率与深度，助力安全团队快速定位潜在威胁，为软件安全提供更强的护盾。针对BusyBox的测试，Asmita等人专门针对在基于Linux的设备上广泛使用的BusyBox，提出了两种方法：利用大模型生成目标特定的初始种子以进行模糊测试，这显著提高了识别崩溃和潜在漏洞的效率；以及“崩溃重用”，利用之前获得的崩溃数据来优化新目标的测试流程。
