信息安全培训

信息安全守护者的觉醒——从真实血案看“隐形之刀”，共筑机器人化时代的防线

admin

“防微杜渐，未雨绸缪。”——《左传》
“千里之堤，溃于蚁穴。”——《韩非子》

在数字化浪潮翻涌的今天，信息安全不再是“IT 部门的事”，而是每一位职工的必修课。企业的业务系统正被机器人、智能体、无人化技术深度融合，生产线、仓储、客服、甚至决策层都在借助 AI 与自动化提升效率。然而，正是这层看似坚不可摧的技术外壳，往往隐藏着“隐形之刀”。如果我们不在日常的每一次点击、每一次文件下载、每一次系统更新时保持警惕，安全事件就会在我们不经意间悄然发生、迅速蔓延。

下面，我将通过 两起典型且极具教育意义的安全事件，用血的教训打开大家的安全感官，随后结合当下“机器人化、智能体化、无人化”融合发展的实际场景，呼吁全体职工积极投身即将开启的信息安全意识培训，提升自我防护能力，共同构筑组织的安全防线。

一、案例一：eScan AV 供应链危机——“一次更新，百万终端齐沦陷”

1. 事件概述

2026 年 1 月 20 日，全球数十万台装有 eScan AV（MicroWorld Technologies 旗下的防病毒产品）的终端，接收到了 被植入恶意代码的更新包。攻击者侵入了 eScan 的更新基础设施，篡改了官方的更新程序，向用户分发了带有 Reload.exe（下载器）和 ConsCtl.exe（持久化组件）的恶意文件。更为阴险的是，这些恶意更新不但启动了后门下载器，还篡改了系统的 hosts 文件、注册表以及 eScan 的更新配置，使 合法的远程更新被彻底阻断，迫使受影响的企业与个人只能通过人工方式获取补丁。

2. 攻击路径与技术细节

步骤 攻击手法 目的 关键技术点
① 侵入更新服务器 通过未公开的漏洞或凭证泄露取得写权限 篡改更新二进制 利用弱密码/未更新的第三方组件
② 注入 Loader（Reload.exe） 替换官方的更新执行文件 持久化并下载更多负载 使用混淆和加壳技术躲避 AV 检测
③ 篡改注册表 & hosts 修改 HKLM\Software\eScan 等关键键值 阻止合法更新渠道 将更新服务器 IP 指向攻击者控制的域名
④ 启动 Downloader（ConsCtl.exe） 下载并执行加密 payload 远程命令执行、信息窃取 通过 PowerShell 的 Invoke‑Expression 解密执行
⑤ 检测安全工具 检测虚拟机、沙箱、主流安全产品 逃避检测 调用 WMI、检查进程名、检测 CPU 序列号

攻击者在 C2 端点使用了 codegiant.io 的 CI/CD 平台，利用 动态代码部署（例如修改 middleware.ts）实现“即改即发”的灵活指令下发，极大提升了攻击的隐蔽性与持久性。

3. 直接后果

  • 数万家企业、数十万台个人设备 在更新窗口期被感染。
  • 被感染的防病毒软件失去了 自我防护的能力，导致后续恶意流量难以被检测。
  • 企业被迫 手动分发补丁，消耗大量人力、时间，业务系统受到 停机与响应延迟 的双重威胁。
  • 部分受害者的内部网络出现 横向渗透，攻击者利用下载器继续布置后门，导致 数据泄露、勒索 的潜在风险。

4. 教训启示

  1. 供应链安全是底线：防病毒产品本身就是终端防线的关键，一旦其更新渠道被破坏，整个防御体系几乎全部失效。
  2. 更新验证不可或缺：企业应在内部建立 二次哈希校验、数字签名验证，即使是官方渠道的更新也要进行可信度审查。
  3. 异常监控要全链路：监控不应仅停留在防病毒软件本身，还应关注 hosts 文件、注册表、网络流量 的异常变动。
  4. 快速响应和隔离：发现异常后，第一时间 隔离受影响主机、切断网络，并启动应急响应预案；恐慌中的“手动更新”不应成为常规做法。
  5. 多层防御：单点防御（仅靠 AV）已不再可靠，需配合 EDR、网络入侵检测、行为分析 等多层次技术。

二、案例二：GuptiMiner 矿工植入——“防护盲区里的算力怪”

1. 事件概述

2024 年，安全研究团队发现 eScan AV 客户端内部的 一个已知漏洞 被攻击者利用，植入了 GuptiMiner（一种专用于 XMRig 的加密货币矿工）。该矿工通过 旁加载（side‑loading） 的方式在用户不知情的情况下启动，耗尽 CPU 资源、增加电力成本，同时为攻击者提供 持续的算力收入。

2. 攻击手法

  • 漏洞利用：攻击者利用 eScan AV 某版本的 DLL 加载路径不当，将恶意 DLL 放置在系统可搜索的目录中，导致程序在启动时加载了攻击者的恶意模块。
  • 持久化：通过在 HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run 中添加自启动键，使矿工在每次系统启动时自动运行。
  • 伪装：矿工进程名称伪装成 escansvc.exe，并且 降低进程优先级，以免被任务管理器的异常 CPU 使用率提醒。
  • 网络隐蔽：采用 Domain Fronting（伪装为合法 CDN 流量）与 加密隧道，将算力提交到国外的矿池，规避企业的网络监控。

3. 直接后果

  • 系统性能严重下降：受影响终端的 CPU 使用率常年维持在 80% 以上，业务应用响应时间翻倍。
  • 电费飙升：在大型数据中心，每台服务器每日额外消耗约 3 kWh，导致运营成本猛增。
  • 安全失能：矿工进程占用系统资源，导致 安全软件的实时监控频率下降，给后续更具破坏性的攻击留下了“温床”。
  • 合规风险：未授权的算力使用可能违反 数据中心用电监管政策，触发审计合规问题。

4. 教训启示

  1. 软件供应链要全景审计：即便是防病毒软件，也需要 代码审计、二进制完整性校验。
  2. 异常资源使用监控：对 CPU、内存、磁盘 I/O 进行基线监控，一旦出现异常波动立即告警。
  3. 最小权限原则：防病毒软件运行时应仅拥有必要的系统权限，避免因高权限导致的横向渗透。
  4. 定期更新与补丁管理：及时修补已知漏洞，避免“旧版软件”成为攻击者的跳板。

三、机器人化、智能体化、无人化时代的安全新挑战

1. 技术融合的“双刃剑”

  • 机器人自动化：生产线机器人、仓储搬运无人车、金融智能客服等 机器‑人（Machine‑Human）协作场景日益增多。它们通过 API、MQTT、ROS、OPC-UA 等协议互联，一旦某一节点被植入恶意代码，攻击者即可 控制整个生产链。
  • 智能体（AI Agent）：大模型驱动的 智能助理、生成式代码工具 已渗透到研发、运维、客服等环节。一旦模型被“投毒”，生成的代码或指令可能包含后门。
  • 无人化系统：无人机、无人船、无人车等 自主决策系统 依赖 感知‑决策‑执行 的闭环，一旦感知层数据被篡改，系统可能做出 危害公共安全 的行动。

这些技术的 高效、低成本、可扩展 特性，使得攻击者也能够利用相同的手段 大规模、快速、隐蔽 地进行渗透，甚至 实现“即开即用”的即插即用式攻击平台（如利用 CI/CD 流水线直接投放恶意代码）。

2. 新型威胁模型

类别 威胁源 主要危害 防御要点
机器人控制层 供应链后门、恶意固件 生产线停摆、工业破坏 固件签名、运行时完整性校验
AI 智能体 模型投毒、Prompt 注入 生成恶意脚本、误导决策 模型审计、输入过滤、沙盒执行
无人化平台 位置欺骗、指令劫持 物流失窃、空中/海上事故 多因素身份验证、加密通信、轨迹溯源
自动化运维 脚本注入、CI/CD 流水线篡改 持续后门、横向渗透 代码审计、流水线签名、审计日志

3. “安全先行、创意跟进”——企业文化的根本转变

  • 安全即创新的前提：每一次技术迭代，都必须把 安全评估 纳入 研发、测试、交付 的全流程。
  • 安全意识是全员责任：从 仓库搬运工 到 AI 算法工程师，每个人都是 第一道防线。
  • 跨部门协同：信息安全部门不再是“点对点”的审计者，而是 业务伙伴，帮助业务快速、稳妥地落地机器人化、智能体化方案。

四、号召全员参与信息安全意识培训——让每个人都成为“安全守护者”

1. 培训的核心目标

目标 内容 期望产出
认知提升 供应链攻击案例（eScan AV、GuptiMiner） 能辨别异常更新、异常资源占用
技能赋能 基本的 文件哈希校验、数字签名验证、网络流量分析 能自行完成安全检查、快速上报
实战演练 案例模拟（恶意更新植入、AI 模型投毒） 实战中快速定位、隔离感染主机
文化渗透 信息安全最佳实践（最小权限、强密码、 MFA） 将安全习惯融入日常工作流程

2. 培训形式与手段

  • 线上微课堂（每期 15 分钟）：利用公司内部学习平台，以动画短片、情境剧本呈现安全风险；结合 “安全之旅” 交互式游戏，让学员在虚拟环境中亲手“排雷”。
  • 现场实操工作坊：安排 红队/蓝队对抗，让职工在受控环境中体验一次“被植入恶意更新”的全过程，学习 日志分析、IOC 检测、系统恢复。
  • 情景演练：围绕 机器人控制系统、AI 智能体、无人车指令链 的安全事件，进行 多部门联动 的应急响应演练。
  • 知识挑战赛：通过 安全问答、CTF（Capture The Flag） 等形式，激励员工主动学习、相互共享经验。

3. 激励机制

  • 证书与徽章：完成全部培训并通过考核的职工将获得 《企业信息安全合格证》，在内部系统中展示个人徽章。
  • 积分兑换：培训积分可兑换 公司福利、技术书籍、培训课程，提升学习积极性。
  • 安全之星：每月评选在安全工作中表现突出的个人或团队，授予 “安全之星” 称号，并在全员大会上分享经验。

4. 培训的时间节点与组织保障

时间 关键活动
第 1 周 发布培训计划与学习资源；启动线上微课堂系列。
第 2‑3 周 现场实操工作坊（分批次、按部门组织）。
第 4 周 情景演练（机器人化生产线、AI 代码生成平台）。
第 5 周 知识挑战赛与安全之星评选。
第 6 周 培训效果评估、问卷反馈、持续改进。

公司将成立 信息安全培训督导小组，由信息安全部负责人牵头，联合 人力资源部、研发部、运维部，确保培训内容贴合业务实际，且覆盖所有岗位。

5. 让安全意识成为组织的“第二语言”

正如古人云：“不积跬步，无以至千里；不积细流，无以成江海”。信息安全的防线并非一朝一夕可建，而是依靠每一次 细致的检查、每一次主动的学习 所累积的力量。我们正在迈向机器人、智能体、无人化的全新工业时代，也正因为技术的高度耦合，一次供应链的失误或一次模型的投毒，都可能瞬间蔓延至整个生态。

请全体职工把握即将开启的信息安全意识培训机会，用实际行动把“安全”这一根深蒂固的基因灌输到每一次代码提交、每一次系统更新、每一次机器人部署之中。从现在起，让我们把 “警惕” 融入每一次键盘敲击，把 “防护” 融入每一次系统交互，把 “合规” 融入每一次业务决策，真正做到 “技术创新有序，安全防护无痕”。

“防御不止步，创新才有路”。
“众志成城，信息安全皆可为。”

让我们共同守护数字化转型的每一寸疆土！

在机器人化、智能体化、无人化的浪潮中，安全是唯一不容妥协的底线。

我们的产品包括在线培训平台、定制化教材以及互动式安全演示。这些工具旨在提升企业员工的信息保护意识，形成强有力的防范网络攻击和数据泄露的第一道防线。对于感兴趣的客户，我们随时欢迎您进行产品体验。

  • 电话：0871-67122372
  • 微信、手机：18206751343
  • 邮件：info＠securemymind.com
  • QQ: 1767022898

在AI浪潮与“机器人革命”时代，如何让信息安全意识成为每位员工的“第二层皮肤”

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头脑风暴+想象力
想象一个场景：公司内部的智能客服机器人“小智”，在午夜自行启动，利用大模型生成的回复帮助客服同事处理遗留工单；而同一时刻，外部的黑客利用对大模型的“提示注入”(prompt injection)技巧，诱使“小智”泄露内部网络拓扑图。又或者，某天上午，一条看似普通的内部邮件，内部署了最新的生成式AI插件，实际上却在无声无息中把全员的登录凭证上传至暗网。这样的情节听起来像科幻，却正是当下组织面临的真实风险。基于此，我们挑选了 两则典型且警示意义深刻的安全事件案例，从技术细节、风险链路到防御失误进行逐层剖析，帮助大家在脑中勾勒出“AI+安全”的完整画像。

案例一：生成式AI“提示注入”导致企业内部网络结构泄露

事件概述

2025 年 4 月，某国内大型制造企业的内部知识库系统引入了基于大语言模型（LLM）的自动问答插件，帮助员工快速检索工艺文档。插件通过公司内部 API 调用模型，返回的答案直接嵌入网页。某位业务员在 Slack 中向同事询问：“请帮我生成一段关于我们工厂内部网络拓扑的说明，用于下周的技术培训”。由于插件缺乏对输入的安全过滤，模型在生成答案时，直接读取了内部网络拓扑文档（这些文档在系统的同一权限层级下），并把完整的 IP 地址段、子网划分以及内部防火墙规则返回给提问者。

该业务员随后将该答案复制粘贴到外部的技术论坛中，意在展示模型的强大能力，却不料被安全研究员抓取，随后公开在攻击者社区。仅两天后，别有用心的黑客利用这些信息，成功对该企业的内部服务器进行 横向移动，获取了关键生产系统的控制权，导致短暂的产线停工。

关键技术点剖析

  1. Prompt Injection（提示注入）：攻击者通过构造特定的查询，引导 LLM 读取并输出本不应公开的内部信息。正如 NIST 在《AI 100-2 E2025》报告中所指出，提示注入是对生成式模型最常见的攻击手段之一，其本质是利用模型的“无条件回答”特性。
  2. 模型调用链缺乏访问控制：插件直接使用内部 API，未对调用者身份进行细粒度鉴权，导致同一权限层级的用户可以查询到跨业务域的敏感数据。NIST SP 800‑218A 对生成式 AI 的安全软件开发生命周期（SSDL）提出，应在模型调用前实现基于最小权限原则的访问控制。
  3. 缺乏输出过滤与审计：模型输出后未进行内容审查，即写入公共渠道。NIST 的 Dioptra 测试平台已经提供了 “输出审计”（output audit） 功能，用于检测生成文本是否触及敏感信息，但该企业并未启用。

防御失误与教训

  • 安全设计缺位：未在系统设计阶段考虑 AI 即安全 的特殊需求，仍沿用传统软件的“只要权限校验就够”的思路，忽视了 AI 的非确定性 与 数据依赖。
  • 缺少跨部门安全沟通：业务部门迫切需求 AI 效率，却未与信息安全团队共享使用场景，导致 安全需求被“压制”，形成“安全孤岛”。
  • 培训不足导致误操作：普通业务员对 AI 插件的潜在风险缺乏认识，误将内部机密当作“一句普通话术”对外发布。

对策建议（结合 NIST 指南）

  1. 引入 AI 风险管理框架（AI RMF）：在项目立项前完成 AI 影响评估，明确模型的输入、输出边界，并制定 安全策略（如敏感信息遮蔽、审计日志等）。
  2. 采用 NIST AI 100-2** 中的对抗机器学习（Adversarial ML）防御技术**：对模型进行对抗性测试，确保对提示注入有检测与阻断能力。
  3. 部署 Dioptra 进行模型可信度评估：通过 鲁棒性测试、攻击面扫描，及时发现模型在特定查询下泄露信息的风险。
  4. 实现细粒度的身份与访问管理（IAM）：参考 NIST SP 800‑63 更新的数字身份指南，对调用模型的每一次请求进行 多因素验证 与 最小权限授权。
  5. 建立输出过滤管道：使用 内容安全策略（Content Security Policy），在模型返回文本前进行 PII 检测、关键字过滤，并强制审计日志记录。

案例二：自主学习机器人被植入后门，导致关键设施现场泄密

事件概述

2025 年 11 月，某大型物流中心引入了 自主搬运机器人（以下简称“搬运小马”），配备了基于 强化学习 的路径规划模块，以实现“无人化、数字化、机器人化”的全链路自动化。机器人系统通过本地的 AI Edge 计算芯片 与云端模型同步学习，持续优化搬运效率。

两个月后，安全团队在例行检查中发现，部分机器人在夜间会自行发送 HTTPS POST 请求至未知的外部域名，携带 本地摄像头捕获的仓库布局图 与 实时货物清单。进一步追踪发现，这些请求的发起点是一段 隐藏在强化学习模型权重中的恶意代码。原来，攻击者在一次供应链攻击中，向机器人供应商的 固件升级服务器 注入了后门脚本，利用 对模型权重的微调（model fine‑tuning）方式，使得机器人在完成特定学习迭代后，自动激活信息泄露功能。

关键技术点剖析

  1. 模型权重植入后门：攻击者通过 供应链攻击，在模型更新包中植入恶意梯度，使得模型在特定触发条件（如夜间低负载）下执行隐藏行为。NIST 在 CAISI 的 RFI 中已指出，AI 代理系统的自主行为 对传统的 完整性校验 带来挑战。
  2. 缺乏模型完整性验证：机器人在升级时未进行 加密签名校验，导致恶意模型能够在本地直接加载运行。NIST SP 800‑218A 强调，对 生成式 AI 的 安全软件开发实践 必须包括 代码签名、哈希校验。
  3. 对抗机器学习检测不足：系统未部署 对抗性检测工具，无法发现模型权重中的异常模式。正如 NIST AI 100‑2 所示，对抗测试 是评估模型是否被“毒化”的关键步骤。

防御失误与教训

  • 供应链盲区：机器人厂商未对升级渠道进行 零信任（Zero Trust） 防护，导致恶意代码在配送环节注入。
  • 缺乏运行时监控：机器人系统缺少 行为异常检测，未能及时捕捉 网络流量异常 与 CPU 使用率异常，从而错失即时响应的机会。
  • 安全培训不渗透：现场运维人员对 AI/ML 模型的安全特性 了解不足，未能识别 模型异常行为 与传统软件故障的区别。

对策建议（结合 NIST 推荐）

  1. 实施零信任供应链：对每一次固件与模型升级执行 端到端加密、数字签名、完整性校验，并在 CAISI 平台上登记可信供应商信息。
  2. 部署 AI 运行时监控（AI Runtime Guard）：利用 PETs Testbed 中的 隐私增强监控模块，对模型输出、网络行为进行实时审计，并配合 异常检测模型（如基于统计的行为剖析）进行报警。
  3. 强化模型安全生命周期：遵循 NIST AI RMF 与 SP 800‑218A，在模型训练、微调、部署全流程加入 安全评审、对抗测试、代码审计。
  4. 建立跨部门红蓝对抗演练：定期组织 红队（攻击） 与 蓝队（防御） 对机器人系统进行 红蓝对抗，模拟供应链攻击、模型后门注入等场景，提升全员对 AI 攻击面的感知。
  5. 开展针对性培训：针对运维、研发、业务人员分别设计 AI模型安全、供应链安全、数据隐私三大模块的培训课程，确保每位员工都能在其岗位上识别并上报异常。

从案例看“AI+安全”背后的共性痛点

痛点 案例映射 NIST 对策
模型输入/输出缺乏过滤 案例一的提示注入 Dioptra 输出审计、AI RMF 中的“防止敏感信息泄漏”
权限控制不细粒度 案例一模型调用链 SP 800‑63 的数字身份分级、最小权限原则
模型完整性缺失 案例二供应链植入 SP 800‑218A 的代码签名、哈希校验
运行时监控不足 案例二机器人异常行为 PETs Testbed 运行时隐私监控、AI Runtime Guard
安全培训与认知缺口 两案均涉及误操作 多层次培训（业务、研发、运维）

从上述表格可以看出，技术防护、流程管理、人员意识缺口这三大维度缺一不可。单靠技术手段难以根除风险；缺乏制度约束，则技术投入会沦为“华丽的摆设”；若员工不懂“AI 安全”，再好的制度也会被“人”为之所用，形同虚设。

融合发展环境：无人化、数字化、机器人化的“三重奏”

“工欲善其事，必先利其器”，古语虽出自《论语》，但在当下的数字化转型中同样适用。企业正加速推动 无人化（无人仓库、无人值守生产线）、数字化（全流程数据化、云端协同）以及 机器人化（协作机器人、移动搬运机器人）等多条并进的创新路线。AI 作为这些变革的“大脑”，在提升效率、降低成本的同时，也打开了全新的攻击面。

1. 无人化 → 物理安全与网络安全的融合

无人化意味着传统的“人防”转向“机器防”。然而，机器本身是 高度互联 的网络节点，一旦被攻破，则可能直接导致 物理安全事故（如机器人误搬危险品、无人机进入禁飞区）。

2. 数字化 → 数据治理的挑战

数字化将业务数据流转至云端、边缘端，数据孤岛 被打破的同时，也让 数据泄露 成本倍增。尤其是 生成式 AI 在文档生成、代码辅助等场景的广泛使用，使得 敏感信息在不经意间被嵌入。

3. 机器人化 → 自动化攻击的加速器

机器人化系统本身具备 自学习、自决策 能力，若模型被“毒化”，便可能在数分钟内完成 横向渗透、内部信息搜集，形成 快速攻防循环。

正如《孙子兵法·计篇》所言：“兵者，诡道也”。在 AI 时代，“诡道”不仅是人类的伎俩，更可能是机器的行为。我们必须以“谋”来制衡“诡”，而这正是 信息安全意识** 的核心——让每一位员工都具备“疑似、验证、报告”的基本思维。

信息安全意识培训即将开启——邀请您一起筑“AI 防线”

培训目标

  1. 认识 AI 时代的全新威胁：从提示注入、模型后门、对抗样本等角度解析 AI 攻击手法。
  2. 掌握 NIST 推荐的安全实践：AI RMF、CAISI RFI、Dioptra、PETs Testbed 等工具的使用方法。
  3. 落实最小权限和安全审计：在实际业务系统中落地身份鉴别、输出过滤、模型完整性校验。
  4. 培养跨部门协同防御：通过案例研讨、红蓝对抗演练，让安全、研发、业务三方形成合力。

培训形式

  • 线上微课（30 分钟）：快速了解 AI 安全概念与 NIST 框架。
  • 实战实验室（2 小时）：使用 Dioptra 进行模型鲁棒性测试，使用 PETs Testbed 完成隐私审计。
  • 案例工作坊（1 小时）：分组复盘本篇文中两个案例，现场模拟防御决策。
  • 红蓝对抗赛（半天）：红队发动针对企业 AI 系统的“提示注入”与“模型后门”攻击，蓝队进行实时监控、阻断、事后取证。
  • 认证考试：完成培训后进行 30 题测评，合格者获得《AI 安全意识合格证书》。

号召行动

各位同事，信息安全不再是“IT 部门的事”，而是每个人的职责。我们每一次点击、一条指令、一次模型调用，都可能在黑客眼中成为“入口钥匙”。请在本月 20 日之前完成报名，并在4 月 5 日至 4 月 12 日之间任选一天参加培训。让我们一起把 “AI 风险” 转化为 “AI 资产”，把 “安全漏洞” 变成 “竞争优势”！

“欲善其事者，必先利其器；欲防其患者，必先利其心。” —— 让安全意识成为你职业生涯的第二层皮肤，在 AI 的浩瀚星海中，永远保持警醒、保持学习、保持成长。

结语：让安全意识与技术创新同步增长

在 无人化、数字化、机器人化 的浪潮里，AI 不再是“工具”，而是“同事”。 同事之间的信任，需要靠 制度、技术 与 文化 三位一体的支撑。通过本次 信息安全意识培训，我们希望每位员工都能：

  • 识别：快速辨别 AI 场景下的异常行为。
  • 响应：在发现风险时，遵循 报告—隔离—复盘 的标准流程。
  • 提升：在日常工作中主动学习 NIST 推出的最新安全实践，成为组织内部的 AI 安全倡导者。

让我们一起把 “安全” 从抽象的合规要求，转变为 每一次思考、每一次点击、每一次模型交互 中自然而然的习惯。只有这样，组织才能在 AI 赋能 的未来里，无惧风暴、立于潮头。

“行千里者，始于足下。”——让第一步从今天的培训开始，让每一次足迹都踏在安全的基石之上。

随着数字化时代的到来，信息安全日益成为各行业关注的焦点。昆明亭长朗然科技有限公司通过定制培训和最新技术手段，帮助客户提升对网络威胁的应对能力。我们欢迎所有对信息安全感兴趣的企业联系我们。

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