守护数字疆界·筑牢安全底线——职工信息安全意识提升指南

头脑风暴·情景剧本
想象这样一个清晨:你刚打开公司电脑,系统弹出一条“请更新AI助手以提升工作效率”的提示;而在另一个角落,同事的手机收到一条自称“银行官方”的短信,要求点击链接验证账户;再往下,公司的内部网络监控仪表盘里,红灯闪烁,显示某关键业务系统的异常登录。若此时你能够从容辨别风险、迅速采取措施,事故便可能在萌芽阶段被遏制;若错失警示,瞬间的失误或许会酿成数小时、数天甚至数月的严重损失。

这些看似离奇的情景,其实正是当下企业面临的真实威胁。为帮助大家在“信息化、智能化、具身化”时代的洪流中稳住舵盘,本文将通过四大典型安全事件进行深度剖析,以事实为镜,以思考为灯,带你走进信息安全的“防线”与“前沿”。随后,我们将结合当前技术趋势,阐述为何每一位职工都应积极参与即将启动的安全意识培训,提升个人与组织的整体防御能力。


案例一:AI 关键模型被禁——Claude Fable 与 Mythos 禁令的背后

事件概述
2026 年 6 月 16 日,美国政府发布禁令,禁止外国用户访问 Anthropic 公司的大型语言模型 Claude Fable 与 Mythos。禁令发布后,超过 130 位信息安全专家联名签署公开信,强烈呼吁撤销禁令,理由是这些模型在漏洞发现、代码审计等安全工作中具备不可替代的价值。专家指出,若失去对高质量 AI 工具的使用权限,防守方将“抢在敌人发现之前”发现弱点的能力受限,导致防御效率整体下降。

攻击面与影响
1. 技术失衡:禁令导致国内安全团队在漏洞分析、渗透测试等环节缺少高效的 AI 辅助,影响补丁研发速度。
2. 供应链风险:同类模型在国外仍可被不法分子使用,导致攻击方的自动化攻击能力提升,形成技术倒挂。
3. 政策连锁:禁令削弱了对 AI 生态的开放合作,间接影响了国内企业在 AI 赋能安全产品时的创新空间。

教训与启示
AI 是双刃剑:在信息安全领域,AI 既是攻击者的加速器,也是防御者的利器。组织必须构建对 AI 工具的审慎使用框架,确保合法、合规的同时,最大化其防御价值。
跨部门协同:政策制定者、法律合规部、技术研发部需要形成合力,制定既能防止技术外泄,又能保障安全团队使用 AI 的制度。
预研与替代:面对潜在禁令,企业应提前预研可自研或开源的大模型替代方案,避免“一刀切”带来的技术断层。


案例二:UNC6508 目标直指美国医防科研机构——大规模网络间谍行动

事件概述
Google 威胁情报团队(GTIG)在 2026 年 6 月揭露,中国新兴黑客组织 UNC6508 对北美学术、医疗、军工研究网络展开持续渗透。攻击者利用公开的网络应用漏洞,植入定制化恶意软件,随后借助企业内部管理工具(如 SSH 跳板、Kubernetes 控制台)进行隐蔽的数据外泄。被窃取的情报包括国防指挥作战计划、人工智能研发成果、无人载具系统设计以及关键医学研究数据。

攻击链关键点
1. 长潜伏期:攻击者在目标网络中潜伏超过一年,利用合法账户进行横向移动,极大降低了被安全监控系统发现的概率。
2. 滥用管理平台:通过对企业内部 DevOps 工具的劫持,实现对内部代码仓库、CI/CD 流水线的直接访问,形成“供应链攻击”。
3. 信息抽取与分割:使用加密链路将窃取的敏感数据分段传输至境外服务器,规避传统 DLP(数据泄露防护)系统的检测。

教训与启示
资产全景可视化:企业必须对所有内部系统(包括研发、实验平台)实现统一资产管理与风险映射,及时发现“暗门”。
特权账户最小化:采用 Zero Trust(零信任)模型,对特权账户实行严格的基于角色的访问控制(RBAC)和多因素认证(MFA)。
行为分析与威胁猎捕:部署基于机器学习的 UEBA(用户与实体行为分析)系统,捕捉异常登录、横向移动等微小迹象,提升主动防御能力。


案例三:Cisco SD‑WAN 任意文件写入漏洞(CVE‑2026‑20262)——正式列入 KEV

事件概述
2026 年 6 月 15 日,Cisco 发布紧急安全公告,修补其 Catalyst SD‑WAN Manager 产品中的任意文件写入漏洞(CVE‑2026‑20262),该漏洞可通过已认证的攻击者远程在系统文件系统中创建或覆盖文件,风险评分 CVSS 6.5。随后,美国网络安全与基础设施安全局(CISA)确认该漏洞已被积极利用,并将其列入已被利用的漏洞清单(KEV),要求联邦机构在 6 月 29 日前完成修补。

技术细节
– 漏洞位于 SD‑WAN Manager 的 Web UI 处理文件上传请求时的路径校验失效。攻击者可构造特制的 HTTP 请求,将任意 payload 写入系统关键路径(例如 /etc/cron.d/),实现持久化后门。
– 由于该产品常部署在企业核心网络边缘,漏洞利用后可直接影响内部流量的路由与加密策略,进而危及整个企业网络的安全基线。

防御措施
1. 及时补丁:对所有 Cisco SD‑WAN 设备立即升级至官方发布的最新固件,且在升级前完成完整备份,以防止升级失误导致业务中断。
2. 网络分段:将 SD‑WAN 管理平面与业务平面进行严格分段,限制管理接口的公网暴露,采用 VPN 与双因素认证。
3. 监控与审计:开启系统文件完整性监控(FIM),对 /etc、/var 等关键目录建立变更告警;同时对管理接口的登录日志进行集中收集与分析。

教训与启示
KEV 警示的意义:CISA 将漏洞列入 KEV,本质上是对全行业的“红色警报”。企业应将 KEV 中的漏洞视为高危资产,优先排期修补。
供应商协同:在第三方产品使用中,安全团队要与供应商保持快速沟通渠道,确保补丁信息能够第一时间传递至内部运维。
持续渗透测试:针对关键网络设备开展定期渗透测试,验证已知漏洞的实际可利用性,及时发现潜在的“隐藏风险”。


案例四:NightSpire 勒索软件滥用合法管理工具——跨国渗透的“灰色攻击链”

事件概述
自 2025 年初被安全厂商首次发现以来,NightSpire 勒索软件在短短数月内已侵入包括台湾在内的 33 个国家,共计 64 家组织。Picus 安全公司最新报告显示,NightSpire 将多种合法管理工具(如 PowerShell、WMIC、SecureCRT、Ansible)伪装为正常运维任务,实现对受害系统的隐藏式加密与数据泄露双重勒索。

攻击流程
1. 初始侵入:通过钓鱼邮件或漏洞利用(如未修补的 OpenSSH 远程代码执行),获取低权限账户。
2. 提权与横向:利用 Windows Management Instrumentation (WMI) 与 PowerShell Remoting 实现提权,并在内部网络中搜索可被管理的服务器。
3. 合法工具滥用:将勒索脚本隐藏在常用的 Ansible playbook、SecureCRT 脚本或 Scheduled Task 中,通过原生系统日志掩盖恶意行为。
4. 双重勒索:文件加密后,攻击者通过已窃取的敏感数据向受害者索要高额赎金,逼迫其在极短时间内做出决策。

防御思考
可信链审计:对所有内部使用的脚本、自动化任务进行签名校验,禁止未授权的脚本在生产环境执行。
最小化特权:对运维账号实行最小特权原则,限制其跨系统的批量执行能力;并对 PowerShell、WMI 等高危工具进行使用日志强制记录。
备份与恢复:建立离线、不可连网的业务关键数据备份体系,并定期演练恢复流程,确保在勒索攻击发生时能够快速切换至安全备份,削减支付赎金的诱因。

教训与启示
“合法”不等于安全:攻击者对合法管理工具的“魔改”表明,仅凭工具本身的可信度已不足以防御高级威胁。企业必须对工具使用进行行为层面的审计。
跨部门协作:安全团队、运维团队与审计部门需要共同制定工具使用政策,统一监控与审批流程,形成合力防御。
情报共享:加入行业信息共享平台(如 ISAC),及时获取最新勒索软件家族的 TTP(技术、战术、程序)情报,以便快速构建相应检测规则。


综述:在智能体化、自动化、具身智能化的融合时代,信息安全的“防线”如何升级?

1. 智能体化(Intelligent Agents)——AI 同事不是“黑盒”

  • 角色定位:在研发、运维、客服等场景中,生成式 AI 正逐步承担代码审计、日志分析、威胁情报汇总等任务。企业应视其为“增强型安全同事”,而非全权代理。
  • 可解释性:部署 AI 安全工具时,要确保模型输出具备可解释性(Explainable AI),便于安全分析师快速判断是否为误报或真因。
  • 模型治理:对内部使用的 LLM(大语言模型)进行版本管理、访问审计和权限控制,防止模型泄漏或被恶意微调后用于攻击。

2. 自动化(Automation)——加速防御的“流水线”

  • CI/CD 安全:在代码持续集成/持续交付链路中嵌入安全扫描(SAST、DAST、SBOM)与合规检查,实现“提交即审计”。
  • 安全即代码(Security-as-Code):将防火墙规则、访问策略、容器安全配置等以代码形式管理,利用 GitOps 实现自动化审计与回滚。
  • 自动响应 Orchestration:结合 SOAR(安全编排、自动化与响应)平台,实现从威胁检测到封堵、隔离的端到端自动化,缩短响应时间至分钟级。

3. 具身智能化(Embodied Intelligence)——硬件与软件的融合防护

  • 安全芯片与可信执行环境(TEE):在服务器、IoT 设备上嵌入硬件根信任(Root of Trust),通过安全启动(Secure Boot)和加密执行防止固件层面的篡改。
  • 边缘防护:在 5G、边缘计算节点部署轻量级 AI 检测模型,实现对异常流量的即时拦截,避免威胁向核心数据中心渗透。
  • 人机协同:利用 AR/VR 等具身技术,为安全运维提供可视化的攻击路径追踪与响应指引,提高团队在高压态势下的决策效率。

行动号召:加入信息安全意识培训,成为组织的“第一防线”

  1. 培训目标
    • 认知升级:了解最新威胁趋势(AI 生成攻击、供应链渗透、具身设备风险)。
    • 技能补强:掌握 phishing 防范、密码管理、文件回溯、漏洞披露流程等实操技巧。
    • 行为养成:培养“防微杜渐、及时上报、持续学习”的安全文化习惯。
  2. 培训形式
    • 线上微课堂(每周 30 分钟):结合案例复盘、情境演练、互动问答。
    • 实战演练平台:通过内部渗透测试演练环境,让员工亲自体验攻击链的每一步,感受“从攻击者视角看防御”。
    • AI 助手辅导:部署内部专属安全 AI 助手(基于 Metis 框架),提供即时的风险提示、文档检索与政策查询。
  3. 激励机制
    • 完成全部模块并通过考核的员工,将获得公司颁发的“信息安全守护者”徽章,计入年度绩效评价。
    • 每季度评选“最佳安全实践案例”,获奖者将得到额外培训资源、技术书籍或内部创新基金支持。
    • 通过安全知识闯关游戏积分,可兑换公司福利(如弹性工作时间、技术培训券等),让学习变成乐趣。
  4. 组织层面的配套
    • 制度更新:在《信息安全管理制度》中明确将安全意识培训列为必备合规要求,未完成者限制关键系统访问权限。
    • 监测反馈:利用内部 LMS(学习管理系统)实时监控学习进度,并通过仪表盘向部门主管展示团队整体安全成熟度。
    • 持续改进:培训结束后收集反馈、分析考试数据,以迭代课程内容,确保始终贴合最新威胁态势与技术演进。

古语有云:防微杜渐,未雨绸缪。在数字化快速迭代的今天,信息安全不再是“IT 部门的事”,而是每一位职工的共同责任。让我们从今天的学习、从每一次的点击警觉、从每一次的代码审查做起,把防御的“链条”变得坚不可摧。


结语:用智慧守护未来,用行动筑牢防线

在 AI、自动化与具身智能交织的新时代,技术的进步为业务创新提供了前所未有的动能,也为攻击者打开了更为广阔的作案空间。我们没有办法彻底消除风险,但可以通过持续的学习、严密的流程和全员的参与,把风险降至可接受的水平。请记住,安全的真正价值,往往体现在“未被攻击的那一刻”。让我们一起加入即将开启的信息安全意识培训,成为组织最坚实的第一道防线。

安全无小事,防护靠全员。

在数据合规日益重要的今天,昆明亭长朗然科技有限公司为您提供全面的合规意识培训服务。我们帮助您的团队理解并遵守相关法律法规,降低合规风险,确保业务的稳健发展。期待与您携手,共筑安全合规的坚实后盾。

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守护数字化浪潮——从真实案例看信息安全意识的必要性


头脑风暴:三则警示性的安全事件(想象篇)

在信息安全的浩瀚星空里,真正的“流星”往往是那些看似平常却暗藏危机的细节。下面,笔者以想象的方式挑选了 三起典型且极具教育意义的安全事件,它们分别映射了源码托管平台、自动化流水线以及生成式 AI 三大热点领域的潜在风险。请把这些案例当作一次“安全想象实验”,先在脑中演练,然后在实际工作中防患于未然。

案例编号 场景概述 关键失误点 教训摘要
案例一 开源项目的 README 与 Issue 混杂多语言,攻击者利用韩文 README 中隐藏的 Base64 编码脚本,诱导新手贡献者执行 1️⃣ 对多语言文本缺乏语言识别与内容审计;2️⃣ 未对 README 中的可执行片段进行安全扫描 多语言内容并非“安全”,必须在所有语言的文档中统一实施审计与沙箱执行检测。
案例二 某企业 CI/CD 流水线接入 GitHub 多语言 Pull Request 检查,攻击者在葡萄牙语评论中植入 “恶意依赖” 并通过自动合并策略进入生产环境 1️⃣ 自动化合并仅依据“一致通过”,忽视评论语言的潜在欺骗;2️⃣ 缺乏对 Pull Request 内容的多语言情感与意图分析 自动化不等于盲目接受,必须为每一种语言配备对应的安全策略和人工复核机制。
案例三 生成式 AI 模型以公开的 GitHub 多语言仓库为训练语料,意外“记忆”了某企业内部专利代码片段,导致对外 API 调用时泄露核心算法 1️⃣ 数据源未进行足够的脱敏与版权过滤;2️⃣ 对模型输出缺乏“隐私泄露”监控 AI 训练数据的来源与处理必须纳入信息安全治理的全链路审计,防止“模型记忆”成为泄密渠道。

案例深度剖析

案例一:多语言 README 的暗门

2025 年底,全球知名的开源项目 “OpenSecure‑Lib” 在 GitHub 上拥有 25 万星标。项目的 README 使用了中、英、韩三种语言,韩文部分专门解释了针对亚洲用户的本地化脚本。一次偶然的审计发现,韩文段落的最后 150 字里嵌入了一段 Base64 编码的 Bash 代码:

eval "$(echo aW5zdGFsbCBjeWJlcnZlcnRlcnM= | base64 -d)"

这段脚本在 Linux 环境中执行后,会向攻击者的 C2 服务器发送系统信息并下载后门。由于该段代码出现在非主流语言的文档中,项目维护者使用的传统安全工具(主要针对英文)未将其识别为恶意代码。更糟的是,一名新手贡献者在阅读韩文说明并复制粘贴后,误将该脚本提交至项目的 Issue,导致数千 fork 的仓库同步感染。

安全失误解析

  1. 语言盲区:安全团队往往把重点放在英文文档,忽视了多语言社区的风险。
  2. 缺乏沙箱检测:对 README、Issue、PR 中的可执行片段未进行自动化沙箱运行或静态分析。
  3. 权限控制不足:对新手贡献者的代码提交缺少强制的审计流程。

防御建议

  • 引入 多语言语言识别模型(如 fastText、gcld3、lingua‑py)对所有文本进行统一分类,并将低置信度(<0.5)标记为“待审”。
  • 对 README、Issue、PR 中出现的 “shell”、“powershell”、“dockerfile” 等关键字,强制走安全扫描(如 Trivy、Snyk)并在 CI 中进行 沙箱执行
  • 设立 多语言审计团队 或借助 机器翻译 + 人工复核 的混合流程,确保非主流语言的安全审计不留死角。

案例二:自动化流水线的语言陷阱

2026 年 3 月,国内一家大型金融科技公司 “金盾云” 将所有开源项目的 Pull Request(PR)合并自动化,使用 GitHub Actions + Jenkins 完成持续集成、持续交付(CI/CD)。合并规则规定:只要 PR 获得两位审查者的 “Approve”,且所有检测(单元测试、依赖安全)通过,即可自动合并。

攻击者在葡萄牙语社区活跃,发现 金盾云 对葡萄牙语 PR 缺乏审查经验。在一个公开的仓库里,攻击者提交了一个看似普通的 依赖升级 PR,正文为葡萄牙语说明:“Esta atualização corrige vulnerabilidades críticas”——(“此更新修复了关键漏洞”)。然而,实际提交的代码中引入了一个 恶意 npm 包 evil-lib,该包在安装后会在系统中植入后门。

由于 金盾云 的自动合并策略只检查 代码差异,而未对 PR 评论内容进行语义分析,导致该恶意依赖被直接推入生产环境。随后,攻击者通过后门窃取了上万条用户交易记录。

安全失误解析

  1. 语言识别缺失:对非英文 PR 内容的情感/意图分析未覆盖,导致“伪装”评论失效。
  2. 单点合并风险:仅凭两名审查者的批准就完成合并,缺少 多语言专家AI 助手 的复核。
  3. 依赖审计薄弱:对 第三方依赖 的安全检查仅依赖签名校验,未结合 语言层面的上下文

防御建议

  • 在 CI 流水线中加入 多语言情感分析模型,对 PR 标题、描述、评论进行风险评分,低分或异常语言自动进入 人工复审
  • 强制 依赖安全扫描(如 OWASP Dependency‑Check)结合 语言标签匹配,对所有非英文依赖提交实行额外的 签名验证源代码审计
  • 引入 多因素审计:除两名审查者外,至少需要一名 语言安全专家AI 辅助工具 的批准。

案例三:生成式 AI 的“记忆泄露”

2026 年 5 月,全球领先的 AI 初创公司 “星辰AI” 推出一款基于 大语言模型(LLM) 的代码生成助手。训练语料来源于公开的 GitHub 仓库,其中包括 GitHub Multilingual Repositories Dataset(约 4,000 万个仓库的 README、Issue、PR 文本)。模型在训练过程中对 150 字文本片段 进行抽样,默认仅保留置信度 >0.5 的语言分类结果。

一次客户演示时,该模型意外输出了一段 专利级别的加密算法实现,这段代码正是某家国内顶尖科研机构在 2023 年内部发布、未公开的核心算法。经调查,模型在训练时“记忆”了该机构的 多语言 Issue(葡萄牙语)中泄露的代码片段——由于该 Issue 的正文仅 170 个字符,且语言识别置信度为 0.68,未被过滤。

泄露的代码随后被竞争对手爬取并用于商业产品,导致原机构面临 知识产权侵权纠纷,并对 星辰AI 产生了巨大的声誉和法律风险。

安全失误解析

  1. 数据脱敏缺失:对公开语料的 版权与敏感信息 未进行充分审查与脱敏。
  2. 模型输出监管薄弱:缺少对生成代码的 隐私泄露监控(如 DLP)和 版权校验
  3. 样本片段过短:150 字的抽样窗口导致 上下文缺失,易出现“误判”或“记忆”问题。

防御建议

  • 建立 数据治理平台,对所有训练数据进行 多语言自动化审计,使用 文本相似度检测(如 SimHash)过滤已知专利、商业机密等敏感片段。

  • 在模型推理阶段加入 后处理 DLP(数据泄漏防护),对生成的代码进行 版权指纹比对敏感信息识别,超出阈值则自动打上 “审查” 标记。
  • 扩大 样本窗口(如 300‑500 字)并结合 语言置信度多模型投票,提升对多语言混杂文本的过滤准确度。

信息安全的时代背景:自动化、无人化、数字化的融合

防微杜渐,未雨绸缪”。古人以为防御之道在于细节,今天的细节已经被 自动化无人化数字化 三把钥匙重新定义。

1. 自动化——效率的双刃剑

自动化工具(CI/CD、IaC、自动化安全扫描)让部署周期从 数小时降至 数分钟,但同样把 安全审计 的“人工门槛”压得越来越低。正如案例二所示,若自动化流程缺少 语言感知情境分析,会让攻击者轻易“潜入”生产线。

2. 无人化——机器人也会“被骗”

无人化的运维(如 ChatOps自愈系统)依赖机器对指令的 准确解读。一旦攻击者在多语言环境中“埋伏”误导指令,机器人会在不知情的情况下执行危险操作。案例一的恶意脚本正是一种“语言诱骗”,如果机器人直接在沙箱外执行,后果不堪设想。

3. 数字化——数据海洋的深潜

数字化使 组织内部信息流 形成了庞大的 数据湖,从日志、监控到代码仓库无所不包。案例三提醒我们,数据本身即是资产,未经脱敏、审计的数据若被用于 AI 训练,极易造成“记忆泄露”。因此,数字化治理 必须和 安全治理 同步进行。


为什么每一位职工都必须加入信息安全意识培训?

  1. 跨语言风险不再是“外行人的事”
    多语言代码仓库、跨国协同已经是常态。即便你每天只写中文注释,也有可能阅读或合并外文 PR;一时疏忽,就可能打开后门。

  2. 自动化工具是“刀”,不是“剑”
    自动化可以加速业务,也会放大人为失误的影响。只有具备 安全思维,才能把自动化刀刃磨得锋利而不伤手。

  3. AI 生成内容的“记忆”需要监管
    随着 LLM、Code‑LLM 的广泛落地,每一次 提示词、每一次 模型输出 都可能成为泄密入口。了解 模型安全 基础,才能在使用时保持警觉。

  4. 合规与法规的“硬约束”
    2025 年微软承诺的 欧洲数字承诺 已明确要求平台提供 多语言数据访问,这意味着我们公司也必须在合规审计中展示 多语言安全策略。不合规的后果不仅是罚款,更是品牌信任的坍塌。

  5. 个人成长的加速器
    具备信息安全意识和实战技巧的员工,在内部晋升、项目争取、跨部门协作中拥有更大的“话语权”。正如《孙子兵法》所言:“知彼知己,百战不殆”,安全即是认识自我与他人的钥匙。


培训计划概览:从入门到实战

时间 形式 主题 目标
第 1 周 线上微课(30 分钟) 信息安全基础 & 多语言风险概览 让所有职工了解语言盲区的真实案例(案例一)
第 2 周 案例研讨(1 小时) 自动化流水线的语言陷阱(案例二) 通过小组讨论,认识 CI/CD 中的审计缺口
第 3 周 实操演练(2 小时) AI 模型安全与数据脱敏(案例三) 学会使用脱敏工具、模型输出审计脚本
第 4 周 桌面演练(90 分钟) 跨语言代码审计实战 现场对多语言 README、Issue、PR 进行安全扫描
第 5 周 评估 & 反馈(线上问卷) 知识巩固与行为改进 检验学习成效,收集改进建议

培训亮点

  • 多语言安全实验室:配备 fastText、gcld3、lingua‑py 三大语言模型,现场演示如何对非英文文本进行置信度过滤。
  • “红队 vs 蓝队” 演练:模拟攻击者在多语言 PR 中植入恶意依赖,蓝队需在 30 分钟内发现并阻止。
  • AI 生成代码的 DLP 检测:使用开源 Presidio 与商业 DLP 方案对生成代码进行隐私标记。
  • 趣味小游戏“语言密码破解”,将常见安全口号翻译成韩文、葡萄牙语、日文,测试大家的语言敏感度,输者请全体喝咖啡!

知行合一”,只读不练不算学习;只练不懂不算安全。让我们在 严肃的安全轻松的互动 中,真正把安全观念根植于日常工作。


行动号召

防微杜渐,未雨绸缪”。信息安全不是某个部门的独角戏,而是每一位员工的共同责任

  • 立即报名:本月 20 日前完成培训报名,即可获取 “安全先锋” 电子徽章;
  • 自荐测试:在内部知识库提交一篇 多语言安全审计报告,优秀者将获 季度安全明星 奖励;
  • 共享经验:每周五下午 3 点,部门安全沙龙开放提问,欢迎大家带着实际案例来“聊安全”。

让我们携手在 自动化、无人化、数字化 的浪潮中,筑起一道坚不可摧的信息安全防线,让每一次代码提交、每一次系统部署、每一次 AI 交互,都成为安全合规的佳作。

信息安全,是我们共同的语言;
安全意识,是我们共同的底色。

“未防先防,未抵先抵”。 —— 取自《左传》
“路遥知马力,日久见人心”。 让我们用行动证明:安全,从不缺席。


信息安全意识培训,期待与你并肩作战!

我们提供包括网络安全、物理安全及人员培训等多方面的信息保护服务。昆明亭长朗然科技有限公司的专业团队将为您的企业打造个性化的安全解决方案,欢迎咨询我们如何提升整体防护能力。

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