头脑风暴 + 想象力
设想一下：如果公司里所有的机器、脚本、容器、CI/CD 流水线都是“有血有肉”的小员工，它们会不会也像人类一样忘记改密码、随手泄露凭证，甚至在深夜偷偷打开公司内部的贵重数据库？如果答案是肯定的，那么我们面对的安全挑战就不再是“只管管好人”，而是要把“非人身份”（Non‑Human Identities，简称 NHI）纳入治理视野。为此，我们先从四起“真实而又典型”的安全事件说起，用案例警示、用数据说服，帮助每位同事在信息化、自动化、智能化深度融合的今天，快速升温安全意识，做好“人‑机协同防护”。

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案例一：AWS S3 桶泄露——机器身份的“忘记锁门”

事件概述
2023 年 9 月，美国某大型金融机构（以下简称“X 金融”）因为一名 DevOps 工程师在配置 AWS S3 桶时忘记添加访问控制策略，导致数十 TB 的原始交易日志对外公开。攻击者利用公开的 Access Key ID 与 Secret Access Key（均为长期有效的机器身份）直接下载了包含数千名客户的敏感信息，最终给公司带来了约 1.2 亿美元 的直接损失与巨额声誉成本。

安全根源
– 非人身份管理缺失：该桶的写入权限由一个长期有效的服务账号提供，且该账号未和任何人员绑定、也没有自动轮换机制。
– 秘密泄露：服务账号的密钥在内部代码仓库中以明文形式存放，GitGuardian 后续的 “隐藏成本” 报告正是通过扫描这类泄露发现此类风险。
– 缺乏审计：审计日志未开启对象访问日志，导致异常下载行为在事发前未被及时发现。

对业务的影响
1. 合规风险：违反 SEC 第 1.05 项披露要求，需在 4 个工作日内向监管部门报告。
2. 运营韧性受损：关键交易数据被外泄，导致后端结算系统需暂停服务进行审计。
3. 成本浪费：据 GitGuardian 估算，组织每 10 名开发者因手动管理机器密钥每年产生约 172,000 美元 的生产力税。

“防微杜渐，未雨绸缪。”——《尚书·大诰》
这起事件提醒我们，机器账号同样需要像人类员工一样佩戴“身份牌”，并接受定期体检。

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案例二：SolarWinds 供应链攻击——CI/CD 流水线被劫持的代价

事件概述
2020 年，SolarWinds 的 Orchestrator 软件更新被植入恶意后门，攻击者通过 受感染的构建机器账号（一个拥有写入代码库权限的服务账号）在 CI/CD 流水线中注入后门代码。该后门随后随官方更新一起下发到全球数千家企业的 IT 系统，导致“供应链攻击”成为信息安全的代名词。

安全根源
– 非人身份权限过度：构建机器账号拥有 写入、发布、执行 三大权限，却未进行最小化授权。
– 缺乏身份可见性：组织未对机器身份进行统一的 NHI Governance，导致该账号在日常审计中“隐形”。
– 缺少凭证轮换：该机器账号的密钥自 2018 年生成后未更换，成为长期存在的“高危凭证”。

对业务的影响
1. 危机响应迟缓：由于缺少对机器身份的清晰视图，安全团队在发现异常行为后仍需数日时间定位受影响的机器账号。
2. 成本飙升：据 Deloitte 调查，超过 50% 的审计委员会把 “供应链安全” 列为未来 12 个月的首要关注点。
3. 品牌信任受挫：受影响企业的客户信任度下降，直接导致业务收入在随后 6 个月内下降约 15%。

“兵者，外形之变动，内策之精密。”——《孙子兵法·计篇》
在供应链时代，机器身份的每一次“佩戴”都不应被忽视。

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案例三：ShinyHunters 改写 MFA——人类密码的“盲区”与机器自动化的协同漏洞

事件概述
2025 年 3 月，黑客组织 ShinyHunters 公布了一个新型攻击手法，利用 自动化脚本 通过浏览器插件抓取用户在登录时的一次性验证码（OTP），并配合已泄露的 API Token（机器身份）完成 MFA 绕过。该手法突破了传统的“双因素”防线，在 48 小时内侵入了多家 SaaS 平台的后台管理系统。

安全根源
– 机器‑人协同防护缺失：攻击者利用机器身份的长期凭证配合窃取的人类一次性密码，实现了跨身份的复合攻击。
– 凭证管理碎片化：公司对 API Token 的存储、轮换缺乏统一策略，导致这些机器凭证在被泄露后能够被直接用于 MFA 绕过。
– 安全意识薄弱：开发团队对 MFA 的安全边界认知不足，误以为 MFA 本身足以阻止所有攻击。

对业务的影响
1. 数据泄露：黑客在进入系统后下载了约 3TB 的客户数据，导致 GDPR 违规罚款 2,000 万欧元。
2. 运营停摆：受影响的 SaaS 平台为数千家企业提供服务，迫使其在 24 小时内切断所有外部 API 访问，业务中断造成直接经济损失约 800 万美元。
3. 信任危机：内部员工对 MFA 的信任度大幅下降，导致安全团队的多因素推广项目进度被迫重新评估。

“众星拱月，皆因中心。”——《老子》
人机协同防护如同星辰围绕中心运行，任一环节失效，整体安全就会出现倾斜。

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案例四：Notepad++ 更新劫持——开源生态的“供应链漏洞”

事件概述
2024 年 11 月，知名开源编辑器 Notepad++ 官方网站被攻击者入侵，攻击者在更新页面植入了恶意的 签名文件，并利用被泄露的 GitHub Action 的机器访问令牌 替换了官方发布的安装包。受影响的安装包在全球约 200,000 台机器上自动下载并执行，植入了后门程序。

安全根源
– 机器身份泄露：GitHub Action 使用的 CI 机器账号 长期未更换密钥，且密钥在项目的 secrets.yml 中以明文形式存放。
– 缺乏签名验证：Notepad++ 未在发布流程中强制执行二进制签名校验，导致用户直接信任了被篡改的安装包。
– 开源项目治理薄弱：项目维护者对第三方 CI/CD 平台的安全检查不足，未将机器身份纳入治理范围。

对业务的影响
1. 感染范围广：后门程序被用于 密码抓取 与 内部横向渗透，在数周内影响了大量使用该编辑器的企业内部系统。
2. 修复成本高企：根据 BDO 2025 年的董事会调查，约 63% 的高管计划在来年加大对供应链安全的投入，此次事件直接推动了该预算的提前落实。
3. 行业警示：此事让整个开源生态对 机器身份治理 产生了前所未有的关注，推动了 GitGuardian、CyberArk 等厂商加速推出 NHI Governance 解决方案。

“工欲善其事，必先利其器。”——《论语》
开源工具的安全同样需要“工具”——即机器身份的利器——来保驾护航。

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从案例到行动：为何每位员工都必须成为 NHI 治理的“守门员”

1. 数据化、自动化、智能体化的“三位一体”让风险呈指数级增长

• 数据化：业务数据正从本地向云端迁移，API、微服务、数据湖等成为新业务的血液；每一次数据流动，都可能伴随 机器密钥 的传递。
• 自动化：CI/CD、IaC（Infrastructure as Code）等自动化流水线极大提升了交付速度，却让 长期凭证 成为攻击者的“跳板”。
• 智能体化：AI 代理（ChatGPT、Claude、Anthropic 等）在内部被用于客服、代码审查、运营监控，这些智能体本身也需要 身份凭证，一旦泄露，将导致 AI 赋能的攻击 规模化。

在这种复合背景下，传统的“只看人、只看密码” 已经不再足够。正如 PwC 调研所示，只有 24% 的组织在主动防御上投入显著资源，剩余 76% 的组织在被动响应上投入大量成本——这是一条 “成本不对等” 的致命警示。

2. “非人身份治理”不再是技术团队的独角戏，而是全员的共同责任

• 董事会层面：如 Dwayne McDaniel 所言，董事会应围绕 “我们如何治理非人身份？我们对其清单的信心有多高？” 这个核心问题展开审议。
• 管理层：审计委员会应把 NHI 资产清单 纳入年度审计范围，确保每个机器账号都有 Owner、生命周期 与 访问审计。



• 开发运维：在代码审查、PR 合并前，必须使用工具（如 GitGuardian）自动扫描凭证泄露，并通过 凭证轮换策略 确保长期密钥被及时更新。
• 普通员工：即便不是直接管理机器身份的人员，也需要懂得 “不把密钥贴在代码里”、“不在公共渠道泄漏 API Token”，以及 “遇到异常登录提示及时报告”。

3. 业务收益：从“安全成本”转向“安全价值”

• 降低生产力税：依据 GitGuardian 的 “隐藏成本” 报告，每 10 位开发者因手动管理机器密钥每年损失约 172,000 美元，通过自动化凭证管理可将此成本降低 70%。
• 提升危机响应速度：有了 NHI 实时视图（GitGuardian 的 Analytics），安全团队可以在 分钟级 完成受影响机器的抹除或凭证轮换，避免数小时甚至数天的业务中断。
• 强化合规姿态：在 SEC、GDPR、等监管要求日益严格的背景下，具备可审计、可报告的机器身份治理体系，可为企业争取 监管豁免 与 合规加速。
• 加速创新：当每个服务、每个容器都在 可信身份 的保护下运行，研发团队可以放心使用 GitOps、Serverless 等前沿技术，真正实现 安全与速度双赢。

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动员令：加入即将开启的信息安全意识培训，与你一起筑起防御长城

培训概览

模块	目标	时长	关键收获
模块一：信息安全基础与合规要求	了解 SEC、GDPR、ISO 27001 等合规框架对身份治理的要求	1.5 小时	能在日常工作中识别合规风险
模块二：非人身份（NHI）概念与治理	掌握机器账号、服务账户、API Token 的全生命周期管理	2 小时	能使用 GitGuardian、CyberArk 等工具进行凭证发现、轮换、审计
模块三：实战演练——从泄露到快速响应	通过红蓝对抗演练，学习如何在 5 分钟内定位并封堵泄露的机器密钥	2 小时	熟悉应急响应流程，提升危机处置能力
模块四：AI 与自动化时代的安全思维	探讨 AI 代理、ChatOps、IaC 中的身份风险与防护措施	1.5 小时	能在 AI/自动化项目中嵌入安全治理
模块五：安全文化建设与个人行动计划	引导每位员工制定个人安全改进计划，形成“人人都是防火墙”的氛围	1 小时	形成可落地的安全行动清单

培训时间：2026 年 3 月 12 日（周六）上午 9:00‑12:30
地点：公司培训中心（亦提供线上直播链接）
报名方式：请在公司内部网 “安全培训” 栏目自行登记，名额有限，先报先得！

我们的号召

1. 主动学习：不要把信息安全当成“IT 部门的事”，它是每一次点击、每一次代码提交、每一次系统部署背后默默支撑业务的底层逻辑。
2. 分享经验：培训结束后，请将你在工作中发现的凭证泄露、权限过度等案例在内部论坛分享，让大家共同学习。
3. 形成闭环：培训结束后，部门经理需在两周内提交 《安全治理行动计划》，并在每月的部门例会上进行进度汇报。
4. 奖励机制：对在宽松期限内完成 机器身份全盘清查、凭证轮换、安全事件模拟响应 的个人或团队，公司将授予 “信息安全之星” 称号，并提供 专项学习基金。

“绳锯木断，水滴石穿。”——《韩非子》
安全治理是长期的坚持，需要每一位同事的点滴努力。让我们在本次培训中点燃热情，在日后工作中坚持不懈，真正把 “非人身份治理” 从概念变成每一天的行动。

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结语：从案例到实践，携手打造安全的数字未来

回顾四起典型事件，我们看到：

1. 机器身份的失控 能在数分钟内导致 上亿美元 的损失；
2. 供应链与自动化 为攻击者提供了 横向渗透 的通道；
3. 多因素验证 并非灵丹妙药，仍需 机器‑人协同防护；
4. 开源生态 的治理缺口同样会被 机器凭证泄露 所利用。

正因为如此，每一位员工 都必须成为 非人身份治理 的首要防线。从 日常代码提交、云资源申请、内部协作工具使用，到 AI 代理的接入，我们都要时刻保持“身份清晰、凭证即新、审计必备”的安全思维。

让我们在即将到来的信息安全意识培训中，结识志同道合的安全伙伴，掌握最新的 NHI 治理工具和方法，用 “知行合一” 的精神将安全落到实处。未来的数字化转型需要 “安全+效率” 的双轮驱动，而这正是我们每个人能够贡献的最大价值。

加入培训，做信息安全的“护航者”，让我们的业务在风暴中依旧稳健前行！

昆明亭长朗然科技有限公司深知每个企业都有其独特的需求。我们提供高度定制化的信息安全培训课程，根据您的行业特点、业务模式和风险状况，量身打造最适合您的培训方案。期待与您合作，共同提升安全意识。

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

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一、头脑风暴·想象剧本：三桩值得警醒的安全事件

在信息安全的世界里，真实的攻击往往比科幻电影更离奇、更令人毛骨悚然。下面，让我们先用“头脑风暴”的方式，构想出三个 典型且具有深刻教育意义 的信息安全事件。这三个案例，均与近期云端大数据平台（如 Google BigQuery）引入的 对话式分析、 生成式 AI 以及 自定义 UDF（User‑Defined Function） 密切相关，既贴近技术前沿，又蕴含普遍的安全警示。

案例序号	场景设定	关键技术点	触发的安全风险
案例一	某跨国制造企业的财务部门在 BigQuery Studio 中使用“自然语言提问”功能，试图快速查询“2025 年各厂区的原材料采购成本”。系统自动生成 SQL 并返回结果，却不慎把 原材料供应商的合同价格（含优惠条款） 也一并泄露给了有权限访问该数据集的实习生。	对话式分析 → 自动生成 SQL → 跨表关联查询	敏感业务信息未经严格授权即被下游用户看到，导致商业机密泄露。
案例二	某金融机构的风险监控团队为加速异常检测，编写了自定义 UDF detect_anomaly_v2，并在 BigQuery ML 中注册。黑客通过钓鱼邮件获取了内部开发者的凭证，利用该 UDF 在生产环境中植入恶意代码，实现 SQL 注入 + 远程代码执行，最终导致数十万笔交易记录被篡改。	自定义 UDF + IAM 权限管理不当	供应链攻击蔓延至核心业务系统，导致数据完整性受损、业务中断。
案例三	某政府部门将大量 PDF 档案（包括项目立项批复、预算报告）存入 Cloud Storage，并在 BigQuery 中建立外部表，实现“一键查询”。利用对话式分析的 自然语言问答，用户输入“请列出 2024 年所有涉及 XXX 项目的预算明细”。系统调用 AI.FORECAST 自动解析 PDF 内容，返回敏感的财政拨款信息给了外部合作伙伴的账号。	AI 驱动的文档解析 + 对话式查询	非结构化文档的隐私信息在缺乏严格访问控制的情况下被意外暴露，引发合规风险。

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二、案例深度剖析：从根源到教训

1. 案例一——“对话式分析”背后的信息泄露

1. 技术链路
   • 用户在 BigQuery Studio 的对话窗口输入自然语言。
   • 系统基于 Gemini 大模型解析意图，自动生成包含 JOIN 多表的 SQL。
   • 查询返回结果后，系统还会提供 文字摘要、图表 以及 代码片段（即生成的 SQL）给用户。
2. 安全漏洞
   • 权限粒度不足：自然语言请求默认使用执行者的全部查询权限，平台未对查询涉及的列级敏感度重新审计。
   • 自动化摘要失控：系统在生成摘要时，会无差别抽取关键字段，导致原本受限的合同优惠条款暴露。
   • 缺乏审计回滚：虽然每次查询都有审计日志，但缺少“查询后敏感字段屏蔽”机制，审计记录本身也可能成为泄密渠道。
3. 影响评估
   • 商业机密外泄：竞争对手可据此对价格策略进行精准定位。
   • 合规违规：若涉及欧盟 GDPR 或中国个人信息保护法，可能被认定为“未采取合理技术措施”。
4. 防御要点
   • 实施 列级访问控制（Column‑Level Security），让对话式查询只能返回经标注的“公开”字段。
   • 对 生成的 SQL 进行二次审计，自动检测是否涉及高敏感度列。
   • 引入 查询后脱敏（Post‑Query Masking）或 结果审阅（Result Review）流程，确保人工或机器审查后才呈现给终端用户。

2. 案例二——自定义 UDF 成为“后门”

1. 技术链路
   • 开发者在本地 IDE 中编写 JavaScript/SQL UDF，用于捕获异常模式。
   • 通过 bq 命令行将 UDF 注册到项目的 us_east1 区域。
   • 运营团队在生产查询中引用该 UDF，实现实时异常监测。
2. 漏洞剖析
   • IAM 过度授权：UDF 注册权限被授予了 roles/editor（编辑者）而非最小化的 roles/bigquery.user。攻击者凭借窃取的凭证即可创建或覆盖 UDF。
   • 代码审计缺失：平台对 UDF 内容的静态检查不足，允许执行任意 JavaScript，进而调用外部网络接口。
   • 审计日志脱沙箱：攻击者在 UDF 中写入隐蔽的 INSERT 语句，覆盖审计日志表，使事后追溯困难。
3. 后果
   • 数据完整性被破坏：数万笔交易记录被恶意改写，导致后续风控模型误判。
   • 业务连续性受损：金融系统短暂宕机，造成客户信任度下降。
   • 合规处罚：监管机构可能依据《银行业监督管理法》追责，导致巨额罚款。
4. 防护建议
   • 最小权限原则：仅为可信的管理员授予 bigquery.routines.create 权限，并通过 条件访问（Condition‑Based IAM） 限制 UDF 的部署范围。
   • UDF 代码签名：采用 Cloud KMS 对每一次 UDF 源码进行数字签名，执行时校验签名。
   • 沙箱执行：开启 BigQuery UDF Sandbox（Beta），限制其对外部网络和系统调用的能力。
   • 审计增强：对 INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES 进行实时监控，任何新增/修改都触发告警。

3. 案例三——AI 解析 PDF 带来的“文档泄密”

1. 技术链路
   • 外部表指向 Cloud Storage 中的 PDF 档案。
   • 对话式分析在后台调用 Gemini + AI.FORECAST，对 PDF 进行 OCR + 结构化抽取。
   • 生成的结构化表被普通业务用户查询，返回预算明细。
2. 安全失误
   • 文档标记缺失：PDF 未使用 DLP（数据丢失防护）标签，系统无法判断其中是否含有敏感字段。
   • 查询凭证混用：外部合作伙伴使用了与内部员工同一套 Service Account，未进行身份细分。
   • AI 结果未审计：AI 生成的结构化内容直接写入临时表，缺乏 结果审查（Result Validation）环节。
3. 危害
   • 财政信息泄露：项目预算被竞争方、媒体曝光，引发舆论危机。
   • 合规风险：政府采购信息在中国《政府信息公开条例》之外泄露，可能导致行政处罚。
4. 防御措施
   • 对 非结构化文档 强制使用 Google Cloud DLP 自动识别并标记敏感信息。
   • 为外部合作伙伴配置 专属 Service Account 并绑定 组织政策（Org Policy） 进行访问限制。
   • 在 AI 解析管道前加入 “内容审阅”微服务，人工或模型对抽取结果进行二次校验后方可写入查询可见的表。

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三、从案例看数字化、数据化、数智化时代的安全需求

1. 数字化：业务全链路迁移到云端

• 业务现场化 → 云端化：从 ERP、CRM 到数据湖，所有系统都在统一的云平台上运行。
• 威胁边界模糊：传统防火墙已难以兼顾内部与外部的交互，攻击面从网络转向 API、IAM、服务账户。

2. 数据化：海量结构化/非结构化数据的价值爆炸

• 数据即资产：数据泄露的直接损失往往远超硬件损失。
• 隐私合规压力：GDPR、CCPA、个人信息保护法等多部法规同步生效，违规成本呈指数级增长。

3. 数智化：AI/ML 深度嵌入业务决策

• 生成式 AI：从代码自动生成到自然语言查询，AI 已成为业务洞察的“加速器”。
• 新型攻击向量：攻击者可以利用 Prompt Injection、模型投毒 等手段，对 AI 结果进行误导或泄密。

正如《孟子·告子上》所言：“以能取天下者，必先安其身”。在信息安全的赛道上，只有先把 自身的安全防线筑牢，才能让业务的数字化跃迁真正安全、稳健。

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四、邀请全体职工加入信息安全意识培训的号召

亲爱的同事们，在上述案例中，我们看到了 技术“利器” 与 安全“盔甲” 之间的微妙平衡。无论是研发、运维、业务还是管理层，每个人都是这把“安全之剑”的持剑者。为此，昆明亭长朗然科技 将于 2026 年 2 月 15 日（周二）上午 10:00 通过 线上 + 线下 双模式，开启为期 两周 的 信息安全意识培训。

培训目标

目标	详细阐述
1. 夯实安全基础	通过案例复盘，帮助大家理解 最小权限、数据标记、审计日志 的核心概念。
2. 掌握安全工具	演示 IAM 条件访问、Cloud DLP、BigQuery Audit Logging 的配置与实战。
3. 养成安全习惯	引导每日 “安全五问”（谁在访问？访问了哪些数据？是否超出授权？有无异常行为？）的自检方式。
4. 建立响应机制	讲解 事件分级响应、演练流程，让每位员工在“发现异常”时能第一时间上报、定位、处置。
5. 思考安全创新	鼓励大家在 AI、自动化 场景下，提出 安全即设计（Security‑by‑Design） 的创新思路。

培训形式

• 线上微课堂（每场 30 分钟）：包括 视频讲解、实时投票、互动问答，配套 电子教材 与 知识测验。
• 线下研讨会（每周 1 次）：在公司培训中心设置 情境演练室，模拟 SQL 注入、UDF 恶意植入、Prompt Injection 等攻击场景。
• 安全挑战赛（Training Hackathon）：团队以 CTF 形式完成 “数据泄露防护”、“权限误配排查”、“AI Prompt 防护” 三大任务，胜出团队将获得 公司内部徽章 与 技术培训券。

参与方式

1. 扫码报名：公司内部企业微信或钉钉填写《信息安全培训报名表》。
2. 预习材料：在报名成功后，会自动发送 《信息安全基础手册（2026 版）》，请大家提前阅读。
3. 互相监督：每位员工在培训完成后需在内部系统提交 学习心得（不少于 500 字），并在部门内进行 知识分享。

“防微杜渐”，非一朝一夕之功； 让我们把安全意识从“可选”变为“必选”，把“安全”从 “概念”转化为 “日常”。只要每个人都愿意多点 “思考”，少点 “随手”，就能让数字化、数智化之路更稳、更快。

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五、结语：用安全编织企业的数字化未来

在大数据的海洋里，AI 驱动的对话式分析让我们能够像问答机器人一样快速获取洞见；在云平台的高楼上，自定义函数让业务逻辑自由伸展；在文件的深层，智能文档解析帮助我们把纸质资料转化为可查询的数据。可事实是，这些技术在提升效率的同时，也打开了 “攻击者的金钥匙”。

保护企业资产、守护用户隐私、遵循合规法规，不是单纯依赖技术供应商的责任，而是每一位职工的共同使命。通过本次安全意识培训，我们希望：

• 让每一次查询都带着审计的光环；
• 让每一个自定义函数都在最小权限的护盾下运行；
• 让每一次 AI 解析都经过多层审查的过滤。

只有把安全观念内化为思考习惯，才能在数字化、数据化、数智化的浪潮中，稳坐巨轮的舵位，驶向更加光明、更加可信的未来。

让我们一起行动起来——从今天的培训开始，打造属于我们的安全文化，让信息安全成为企业竞争力的核心基石！

昆明亭长朗然科技有限公司关注信息保密教育，在课程中融入实战演练，使员工在真实场景下锻炼应对能力。我们的培训方案设计精巧，确保企业在面临信息泄露风险时有所准备。欢迎有兴趣的客户联系我们。

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