头脑风暴:想象一下,凌晨三点的办公楼灯火通明,服务器机房的风扇呼呼作响,然而一条加密的勒索信息正悄然弹出,屏幕上写着“你的数据已经被锁定,支付比特币即可恢复”。又或者,一位技术骨干在研发新模型时,无意间将内部机密数据喂给了外部的“大语言模型”,致使企业核心竞争力在网络上被“泄漏”。这两个场景看似极端,却正是当下信息安全的真实写照。下面,让我们通过 两个典型且具有深刻教育意义的案例,深入剖析威胁本质,进而探讨我们每一位职工应如何在信息化、数据化、电子化的新时代里提升安全意识,主动参与即将开启的安全意识培训。

案例一:Akira 勒索软件席卷制造业巨头——从“进门”到“被锁”
1. 事件概述
2025 年 8 月底,位于华东地区的一家年产值超千亿元的汽车零部件制造企业(以下简称 华东零部件)在例行的生产计划审查会上,突然发现 ERP 系统无法登录,关键设计文件和供应链数据被“一键”加密。攻击者在受害者的桌面留下了 Akira 勒索软件的典型勒索信,其中写明了两天内支付 5,000 枚比特币的要求,并威胁若不付款将公开泄露数 TB 的生产配方与客户信息。
2. 攻击链条详细拆解
| 阶段 | 攻击手段 | 关键技术点 |
|---|---|---|
| 初始入口 | 利用暴露的 VPN 端口(未强制 MFA)以及被窃取的管理员凭证 | “凭证重放 + 暴力破解” |
| 横向渗透 | 使用 Mimikatz 抽取本地系统密码,随后通过 SharpDomainSpray 对 AD 进行暴力枚举 | “凭证滥用 + 域内横向” |
| 特殊目标 | 针对 Nutanix AHV 超融合平台的虚拟机磁盘文件(.img)执行批量加密,利用 CVE‑2024‑40766 漏洞提升到 hypervisor 层 | “虚拟化层攻击 + 零日利用” |
| 数据外泄 | 在加密前通过 AnyDesk 将关键设计文件压缩后上传至外部 FTP,随后删除本地备份 | “双重勒索 + 备份破坏” |
| 勒索敲诈 | 通过暗网发布“泄露预告”,并使用加密的 PayPal 账户收取比特币 | “暗网支付 + 威胁宣传” |
3. 影响评估
- 业务中断:生产线因 ERP 系统瘫痪停摆 3 天,造成直接经济损失约 2.3 亿元人民币。
- 数据泄漏:超过 5,000 万条客户订单与供应链合同被泄露,导致合作伙伴信任度急剧下降。
- 声誉损害:媒体频繁曝光,企业品牌在行业内的美誉度下降 27%。
- 合规风险:因未能妥善保护个人信息,企业面临《网络安全法》及《个人信息保护法》下的行政处罚,预计罚款约 800 万人民币。
4. 教训与警示
- MFA 不是选配,而是必装:攻击者正是借助缺失 MFA 的 VPN 入口获得初始立足点。
- 虚拟化平台同样是攻击面:传统的终端防护无法覆盖 hypervisor 层,需引入专门的 VM 监控与不可变备份。
- 备份的“三重保险”:仅有在线备份不足以防止勒索软件的“备份破坏”。离线、不可变、跨区域的备份才是硬核保障。
- 行为分析是最后防线:普通的签名检测在面对不断混淆的加密流量时失效,基于 AI 的异常行为检测(如 BlackFog 的 ADX)能够在加密前阻断数据外泄。
案例二:大语言模型(LLM)助推内部数据泄露——从“好奇心”到“失控”
1. 背景设定
2025 年 9 月,一家金融科技公司(以下简称 金科创新)的研发团队正在探索 LLM 在信用评估模型中的应用。项目负责人在内部 Slack 群组中分享了一段实验代码,使用开源的 GPT‑5 微调了公司内部的信用历史数据集,以测试模型的预测能力。为加快实验进度,研发人员将包含 1.2 TB 个人信用信息的原始数据集上传至公司内部的实验性 Jupyter Notebook 环境,并通过 API 调用了外部的云端 LLM 服务。
2. 漏洞链路剖析
| 步骤 | 事件 | 关键失误 |
|---|---|---|
| 数据上传 | 将未脱敏的原始数据(包含身份证、手机号、交易记录)放入共享文件系统 | 缺乏数据分类与脱敏 |
| API 调用 | 使用公开的 API 密钥调用外部 LLM,未对请求进行加密或签名 | 凭证泄露 + 明文传输 |
| 模型训练 | 外部 LLM 将训练样本存入其内部训练库,后续被用于其他商业模型 | 数据主权丧失 |
| 结果返回 | LLM 返回的模型权重被下载至本地,未进行完整的安全审计 | 缺少审计日志 |
| 意外泄露 | 该模型权重被误上传至公开的 GitHub 仓库,导致 500 万条个人数据被爬虫抓取 | 误操作 + 社交工程 |
3. 影响评估
- 合规违规:违背《个人信息保护法》关于最小化收集原则,面临监管部门的行政处罚,预计 1,200 万人民币。
- 信用风险:泄露的信用信息被用于伪造身份进行金融欺诈,导致公司客户的信用分被恶意降低。
- 品牌危机:媒体暴露后,用户信任度下降 35%,新业务拓展受阻。
- 技术成本:为清除泄露痕迹、修复系统、重新设计数据治理框架,额外投入约 3,000 万人民币。
4. 教训与警示
- 数据分类治理是根本:所有涉及个人敏感信息的原始数据必须先进行脱敏、加密后方可用于模型训练。
- API 安全不容马虎:调用外部服务时必须使用 TLS 加密、双向认证,并对密钥进行轮换与审计。
- 模型资产同样需要防泄露:训练得到的模型权重与参数是“数据的二次产物”,同样需要加密存储、权限控制。
- “好奇心”需加装“安全闸门”:研发过程中的每一次实验都应经过安全评审,避免因便利而忽视合规。
信息化、数据化、电子化时代的安全新常态
1. “数字化”不等于“安全化”
过去十年,企业的 IT 架构从 本地化 向 云端化、微服务化、AI 驱动 迅速转型。系统边界被打破,数据流动的速度与广度前所未有。例如,企业内部的 VPN、云备份、容器平台、AI 开发环境 等,都可能成为攻击者的立足点。正因如此,安全已经从 “防火墙之外的防御”,演进为 “全链路、全生命周期的防护”。
2. “人因”仍是安全最大的薄弱环节
技术再先进,若员工缺乏安全意识,仍会成为 最易被攻击的入口。据 CISA 2025 年的报告显示,70% 以上 的成功攻击均源于 凭证泄露、钓鱼邮件 或 内部误操作。这也正是 BlackFog 在其“预防优先”理念中一再强调的:“人—技术—流程三位一体,缺一不可”。
3. 何为“安全文化”?
- 安全即服务:安全不是 IT 部门的专属职责,而是每位职工的日常工作习惯。
- 安全即学习:安全技术与威胁形势日新月异,只有不断学习、及时更新知识,才能保持防御有效。
- 安全即行动:从点击陌生链接到使用强密码,每一个细小的安全行为,都在构筑组织的整体防线。
号召:加入信息安全意识培训,成为“安全卫士”
1. 培训的核心价值
- 系统化认知:从勒索软件、AI 数据泄露到供应链攻击,全面了解最新威胁画像。
- 实战演练:通过模拟钓鱼、红蓝对抗、数据泄露演练,提升防御技能。
- 合规指南:解读《网络安全法》《个人信息保护法》《数据安全法》等法规要求,帮助部门对标合规。
- 工具实操:学习 BlackFog ADX、端点检测与响应(EDR)以及云原生安全工具的基本使用方法。
2. 培训安排(示例)
| 日期 | 时间 | 内容 | 主讲 |
|---|---|---|---|
| 10 月 5 日 | 09:00‑12:00 | Akira 勒索软件全链路剖析(案例复盘 + 防御实操) | 黑影资安专家 |
| 10 月 5 日 | 14:00‑17:00 | LLM 与数据泄露防护(技术原理 + 合规审查) | 数据治理顾问 |
| 10 月 12 日 | 09:00‑11:30 | 密码学与 MFA 实战(密码管理、硬件令牌部署) | 安全运维工程师 |
| 10 月 12 日 | 13:30‑16:30 | 云原生安全基础(IAM、容器安全、备份不可变) | 云安全架构师 |
| 10 月 19 日 | 09:00‑12:00 | 安全演练工作坊(蓝队响应、取证分析) | 红蓝对抗团队 |
| 10 月 19 日 | 14:00‑16:30 | 安全文化构建(沟通、激励、考核机制) | HR 与资安管理层 |
温馨提示:培训使用线上线下混合方式,届时请提前在企业内网 安全学习平台 报名;每位参加者均可获得 《信息安全最佳实践手册》 与 BlackFog 安全工具试用许可证。
3. 你我共同的“安全承诺”
“非淡泊无以明志,非安全无以立业。” —— 引自《后汉书》。
我们每个人都是企业的 “安全守门人”:
– 不随意点开未知邮件;
– 不在公共网络中使用公司凭证;
– 不把未脱敏数据随意上传至云端;
– 不在社交平台泄露内部信息。
在信息化浪潮中,“防御在先,响应快速” 已不再是口号,而是生存的硬性要求。让我们在即将开启的培训中,以案例警示为镜,以技能提升为盾,携手打造全员参与、全链路防护的安全生态。
结语:安全从“认识”到“行动”,从“个人”走向“组织”
回顾 Akira 勒索的血淋淋案例,和 LLM 数据泄露的潜在危机,我们看到的是 技术不断进化,攻击面随之扩张;更重要的是,人因仍是最薄弱的环节。只有让每一位职工都拥有 风险感知、防御技能 与 合规意识,才能在危机来临之际,做到 **“防患未然、快速响应、持续恢复”。
信息安全是一场没有终点的马拉松, 让我们以本次培训为起点,跑出属于 昆明亭长朗然科技(不必写公司名)的一段安全新篇章!

昆明亭长朗然科技有限公司提供全面的安全文化建设方案,从企业层面到个人员工,帮助他们形成一种持续关注信息安全的习惯。我们的服务旨在培养组织内部一致而有效的安全意识。有此类需求的客户,请与我们联系。
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