违规收集个人信息，5家银行App或小程序被通报
出处：金融时报 4月30日，国家计算机病毒应急处理中心通过官网披露了在监测期间（2月26日至4月16日）发现的67款存在违规收集使用个人信息行为的移动应用。值得注意的是，名单中包含了5家银行机构（均为地方法人银行）的App或小程序。 依据公示详情，此次被通报存在违规问题的银行类移动应用具体为：《湖北银行线上贷款》（微信小程序）、《常熟农商银行》（版本6.0.0，应用宝）、《兴福村镇银行》（版本2.5.0，应用宝）、《武汉农村商业银行》（微信小程序）以及《江苏·农商行》（版本7.0.1，vivo应用商店）。
法治护航数字时代：2025网络法治报告深度解读
国家网信办近期公布了《中国网络法治发展报告（2025年）》（简称“报告”），全方位梳理了2025年度我国网络法治领域的显著成就，系统归纳实践经验，不断增进社会共识。 据国家网信办网络法治局相关负责人介绍，这是该机构连续第二年推出网络法治领域的综合性年度分析报告。 当下，网络空间迅猛发展，法治建设面临的实际情境日益错综复杂。从生成式AI的知识产权争议，到“内卷式”竞争对市场环境的破坏，再到外卖骑手等新型就业群体的权益维护，一系列时代性命题接踵而至。站在“十五五”规划开局的重要关口，报告既为新兴技术发展明确法
AI动态换脸诈骗套路曝光
在信息技术飞速发展的今天，人工智能既能提升生活效率，也可能被别有用心的人拿来牟利。近期，一类更具迷惑性的诈骗方式——AI动态换脸技术，正在对我们的网络安全带来新的挑战。警方接到群众马某某的报案称自己遭遇了“表哥”的骗局，起初以为对方在非洲务工最终损失1.5万元下面一起来了解这起案件的经过究竟是如何一步步发生的马某某平时没事时刷着网络平台视频，随后“表哥”通过消息联系他，提出添加好友。好友添加完成后，对方又发来视频电话，称自己人在非洲务工，当前网络不稳定，暂时不方便直接转账；但又说正急着与公司签合同，希望马
重拳打击“开盒”网暴，斩断信息泄露背后的暴利链条
界面新闻记者 | 翟瑞民 界面新闻编辑 | 王强 2026年5月8日，最高法公布了人民法院依法惩处侵犯公民个人信息犯罪及相关犯罪的典型案例。其中一起案件中，两名被告非法获取逾9亿条个人信息用于“开盒”网暴，最终分别被判刑。公开报道指出，该案背后藏匿着一个规模巨大的“网络开盒”及侵犯公民个人信息黑灰产业链，该团伙先后有5人被捕并受到法律制裁。 网络“开盒”属于新型的网络暴力违法犯罪行为，“开盒”这一行话，表面上是网络亚文化的俚语，实则是对公民基本权利的公然践踏。它指通过非法途径获取并公布他人的姓名、电话、住
协同治理剑指短剧“偷脸”乱象
随着人工智能技术加速迭代，视频内容的制作方式正在被持续改写。尤其在短剧赛道，人工智能换脸、深度合成等手段显著降低了制作投入、压缩了创作周期，让行业更快迭代并释放出新的增长动能。但在技术红利背后，“偷脸”早已不只是影视作品里的想象桥段，而已在现实中演变为侵权行为：部分短剧制作方在未获授权的情况下，擅自抓取并使用他人的面部生物识别信息，借助人工智能技术生成角色形象，进而侵害公民肖像权、个人信息权乃至名誉权。为回应这一持续出现的现实问题，有必要梳理现行法律制度在衔接与适用上的堵点与盲区，以形成系统化的治理思路。
AI复刻离职员工，别越保密红线
离职同事，被“炼化”出数字分身，竟然还能免费顶岗“打工”。这看似像科幻桥段的情节，最近却在现实里被搬上了台面。近日，一个名为“同事.skill”的项目在网上突然冒出，“公司用AI复刻离职员工继续工作”相关话题随即登上热搜，引发广泛讨论。不必做太多复杂操作，只要把同事的工作资料上传进去，就能用AI“炼化”出一个“赛博同事”。从普通职场从业者，到张雪峰、巴菲特等知名人士，只要数据足够，都可能被AI“复刻”出来。一时间，舆论热潮迅速升温。有人觉得这是职场“神器”，不必再追着旧同事反复问问题；也有人心里发凉，担心
AI安全一周速览：漏洞爆发、诈骗打击与监管动态
新闻速览CNNVD 发布 AI 漏洞通报：213 个漏洞集中爆发，超危 8 个高危 89 个国家信息安全漏洞库（CNNVD）发布了最新人工智能安全漏洞通报，统计周期内共收录 AI 相关漏洞213个，其中包含8个超危、89个高危漏洞。漏洞主要集中在AI智能体、MCP组件及大模型运行框架，常见类型包括命令注入、路径遍历等，可能导致未授权访问、权限提升等风险。OpenClaw组件的漏洞数量最多，风险尤为突出。CNNVD建议企业及时排查更新补丁，并加强权限与输入验证。国家计算机病毒应急处理中心通报：67 款移动应
AI内容标识违规平台受查处，高危漏洞激增成安全焦点
点击蓝字 关注我们新闻速览网信部门依法查处剪映 App 等 AI 生成合成内容标识违法平台CNVD周报：高危0day漏洞激增，Adobe、NVIDIA、Cisco成重灾区中央网信办通报 33 款 App 违法违规收集使用个人信息eBay遭DDoS攻击日损2亿美元，业务中断暴露防护短板医疗设备巨头遭网络攻击，900 万条用户信息面临泄露风险微软将 Anthropic Mythos 嵌入 SDL，AI 重构安全开发Sevii 发布 Cyber Swarm Defense，破解 Agentic AI 安全成本不
AI类人交互服务监管新规
国家互联网信息办公室中华人民共和国国家发展和改革委员会中华人民共和国工业和信息化部中华人民共和国公安部国家市场监督管理总局发布令第二十一号《AI类人交互服务监管规定》已于2026年2月2日通过国家网信办2026年第三次室务会审议，并获国家发改委、工信部、公安部、市场监管总局联合批准，现正式发布，将于2026年7月15日起正式实施。国家互联网信息办公室主任庄荣文国家发展和改革委员会主任郑栅洁工业和信息化部部长李乐成公安部部长王小洪国家市场监督管理总局局长罗文2026年4月10日AI类人交互服务监管规定第一章
前雇员变身AI虚拟人持续履职，法律边界亟待厘清
2026年4月6日，“企业利用AI技术克隆离职人员继续履职”议题引爆网络热议。山东某游戏传媒企业将一位已离职的人力资源专员制作为AI虚拟形象，使其持续承担咨询解答、面试邀约、PPT制作等基础性事务，其头像与自我介绍素材均源自该前员工本人，训练AI所用的数据资料亦由其亲自提供。该事件即刻引起法学界与社会各界的广泛关切。以下内容为当前已公开披露的相关法律解读与媒体资讯的客观数据汇总。基本信息概览核心词汇出现频率统计基于上述媒体报道及法律评论中的法律风险分析部分进行关键词提取，出现3次及以上的词汇如下：关键词组
AI短剧盗脸：普通人面临哪些法律风险？
近期，AI短剧盗用普通人面部引发热议。上个月底，汉服博主白菜发帖称，短剧《桃花簪》未获许可擅自盗用其汉服写真、合成反派角色，该角色“从脸型、五官，到妆容、服饰和配饰”，几乎与其写真一模一样。随后，模特七海发布视频，同样指出《桃花簪》盗用其人脸形象、合成反派角色。图 / 微博@新浪新闻4月3日，红果短剧平台发布声明，认定《桃花簪》出品方违反平台合规要求，已对该剧进行全面下架。此前，曾发生大量明星被短剧盗用人脸事件，而在相关制作方、平台方被起诉，明星一方胜诉后，短剧侵权的目标转向了更难辨认、维权能力较弱的普通
AI并非你的私密保险箱
北京某位用户因持续向豆包上传个人照片并要求AI评估体型，账号被冻结至2026年5月。平台最初曾发出警告，在他多次无视后采取了封禁措施。这张截图在圈子里迅速传播。某个深冬的夜晚，微信群中有人分享了一张图片：显示北京用户的豆包账号状态为“已冻结”，并标注了“解封时间：2026年5月”。这意味着整整三个月无法使用。众人最初的反应是：他做了什么，需要这样处理？后来有人查看聊天记录，发现这位用户把豆包当作“私人倾诉对象”：上传了一百多张照片，并频繁让AI评估身材。虽然听起来很极端，但这种做法可能有不少人尝试过，只是
防范AI保险诈骗，守护财产安全指南
风险提示人工智能技术为保险服务带来便利的同时，也为不法分子开辟了新的诈骗途径。民生保险提醒各位客户，务必重视潜在风险，保障自身保险权益与资金安全。核心风险需警惕1.AI 伪造身份诈骗不法分子运用换脸、语音合成等技术，假冒保险公司客服或亲朋好友，以“升级保单”“紧急赔付”等为由，诱使受害者转账，从而骗取保费或敏感资料。2.虚假产品误导利用人工智能制作虚假的“权威解读”宣传视频，夸大投资型保险的收益，刻意隐瞒相关风险，误导消费者仓促投保。3.信息滥用风险非正规平台以提供AI咨询服务为名，过度采集人脸、健康状况
警惕AI伪造公文骗局
真实案例警示：本省市民李先生接到一通冒充外地公安的陌生电话，对方准确说出其身份证号、银行卡号等隐私信息，宣称他的账户卷入一起跨境洗钱案，并通过短信发来AI伪造的《立案决定书》，要求他向所谓的“公安安全账户”转入15万元以协助调查。李先生在惊慌之下转了账，之后到附近派出所求证时才知上当，幸好警方迅速行动冻结了相关账户，帮其追回了部分经济损失。防骗指南 警方提醒：公安、检察、法院等部门从未设置任何“安全账户”，绝不会通过电话或网络要求市民汇款，更不会使用AI生成的文件进行通知。如有疑虑，请立即拨打110或96
AI浪潮下HR如何规避法律风险?实战培训为您指点迷津!
4月14日上午，由广西和泽盛教育科技有限公司主办的《AI时代人力资源管理法律风险与合规实战培训班》在南宁市高新区金奔腾大厦顺利举办。来自区内70多位企业的HR负责人、中高层管理者及合规相关人员参加了本次学习。本次课程聚焦企业在引入AI技术进行招聘、绩效、考勤等人力资源管理过程中面临的新型法律风险，系统构建了从风险识别到合规落地的完整方法论。培训围绕AI招聘与人才选拔的法律风险、企业AI人力资源合规体系两大方向展开。在AI招聘环节，课程重点剖析了算法隐性歧视、个人信息过度收集、自动化决策合规边界及背景调查越