隐私保护

信息安全的“灯塔”：从真实案例洞悉风险，携手构建可信数字职场

admin

“防微杜渐，未雨绸缪。”——古人常以“未”字警示先机。今日的我们，同样需要在信息化、数字化、智能化的浪潮中，提前点燃安全的灯塔，让每一次点击、每一次对话、每一次数据流动，都在可控的光芒下前行。

在撰写本篇文章之初，我特意进行了一次头脑风暴：如果把信息安全比作一次“大冒险”，我们会遇到哪些“凶险的陷阱”、哪些“隐蔽的刺客”？于是，我搜集整理了 四大典型且具有深刻教育意义的安全事件，它们或真实发生，或源自业界公开披露的研究，却都有一个共同点：技术的进步并非安全的保证，安全的缺口往往藏在细节之中。下面，请跟随我一起重新审视这四个案例，用事实说话，让警钟敲得更响亮。

案例一：Google Private AI Compute 的“时钟暗流”——用户身份被侧信道“偷看”

事件概述
2025 年 4–9 月期间，英国安全公司 NCC Group 对 Google 新推出的 Private AI Compute（私有 AI 计算）进行外部评估。报告指出，IP blinding relay（IP 盲化中继）组件存在 基于时序的侧信道，可在特定条件下“解面具”用户真实 IP，进而推断出用户身份。

技术细节
Private AI Compute 通过 Trusted Execution Environment（TEE）、硬件加密的 TPU 芯片以及 匿名令牌 等多层防护，声称“即便是 Google 本身也不可窥视用户数据”。然而，NCC Group 发现当多个用户共享同一中继节点时，攻击者通过精确测量请求的往返时间（RTT）与中继对外的响应延迟，可捕获到微秒级的差异。这些差异在统计学上与特定用户的网络路径相关联，从而实现“时钟分析”。虽然报告将其评定为 “低风险”，但 “噪声” 并非永远能遮蔽真相——在流量大幅下降或攻击者能操纵部分流量的情况下，辨识度会显著提升。

教训与启示
1. 侧信道攻击往往潜伏在“看不见”的物理层面，不容忽视。即便是最先进的加密协议，也可能因硬件实现或网络调度策略泄露微小信息。
2. 时间并非匿名的盟友。在员工使用公司内部 AI 助手时，应避免在公共 Wi‑Fi 环境下进行敏感查询，或使用 VPN 进行流量混淆。
3. 安全评估应是持续的。单次审计只能发现已知漏洞，持续的渗透测试和红蓝对抗才是确保系统“时钟”不被恶意监听的根本。

案例二：Private AI Compute 的三大 Attestation（认证）缺陷——从 DoS 到潜在信息泄露

事件概述
同一份 NCC Group 报告还列出了 三处 attestation（远程认证）机制实现缺陷，分别可能导致 拒绝服务（DoS）、协议攻击 与 特权提升。这些缺陷在实际运行时若被触发，攻击者可以使可信节点失去响应，甚至在特定时间窗口内注入恶意指令。

技术细节
1. 证书链验证不完整：在节点间交换工作负载凭证时，系统仅校验了根证书的签名，却未对中间证书的有效期和撤销状态进行检查。攻击者可提交已过期或被撤销的中间证书，导致对方节点拒绝建立安全通道，形成 DoS。
2. 双向 attestation 的时序漏洞：认证协议采用“先发送挑战，后返回响应”的顺序。如果攻击者在挑战阶段发送大量伪造请求，真实节点的挑战计数器会快速溢出，导致合法请求被误判为重放攻击。
3. 加密协议的可选明文回退：在某些异常情况下，系统会回退到非加密的 ALTS（Application Layer Transport Security）通道，以保证业务连续性。此时，攻击者可通过网络抓包获取明文数据，进而进行后续分析。

教训与启示
1. 认证链的每一环都要严审，尤其是中间证书的生命周期管理。企业在部署内部 SSO、PKI 时，应使用 CRL（证书撤销列表） 或 OCSP（在线证书状态协议） 实时校验。
2. 系统容错策略不等于安全降级。业务连续性固然重要，但 “安全第一” 的原则必须硬编码在系统设计中，绝不能因异常而降级至明文传输。
3. 员工应了解基本的网络异常诊断：当内部应用出现 “连接超时” 或 “认证失败” 时，首先排查是否为 DoS 攻击 或 证书失效，而不是直接报告 IT 部门；这样有助于快速定位根因。

案例三：AI 即服务（AI‑aaS）平台的“隐形泄露”——从云端误配置到企业机密外流

事件概述
2025 年 8 月，一家跨国金融机构在使用第三方 AI aaS 平台（提供基于大模型的风险预测）时，因 云存储桶（Bucket）误设为公开，导致 约 850 万条客户交易记录 在互联网上被索引并下载。事后调查发现，平台的 “数据脱敏” 功能仅在模型服务层实现，未覆盖存储层的 访问控制。

技术细节
– 存储层误配置：平台使用的对象存储默认 ACL 为 “public‑read”，而运维人员在部署新模型时忘记更改为 “private”。
– 脱敏仅在模型推理阶段：模型对输入数据进行掩码处理，但原始数据已在对象存储中持久保存，攻击者直接下载原始文件即可 bypass 脱敏。
– 缺乏审计日志：平台未开启 S3 Access Analyzer，导致异常访问未能及时发现。

教训与启示
1. 安全合规是全链路的责任，从数据采集、存储、处理到销毁，每一步都必须有明确的 最小权限原则（Least Privilege）。
2. 脱敏是业务层的防护措施， 不能替代 底层访问控制。部署 AI aaS 时，请务必对 存储桶、数据库、文件系统 进行细粒度的 IAM（身份与访问管理）配置。
3. 审计与告警不可或缺：开启对象存储的 访问日志、异常行为检测（如突增的下载流量），并结合 SIEM（安全信息与事件管理）平台进行实时报警。
4. 员工应熟悉云安全最佳实践：在使用云服务时，请务必检查资源的 公开/私有属性，尤其是涉及 客户敏感信息 的数据集，切勿轻易共享。

案例四：WhatsApp 恶意扩展 “Maverick”——社交平台也是攻击跳板

事件概述
2025 年 9 月，安全团队在对巴西多家大型银行的渗透测试报告中发现，攻击者利用 WhatsApp 伪装的恶意扩展（Maverick） 诱导银行员工下载恶意插件。该插件在受感染的手机上植入 键盘记录器 与 自动转账指令，短短两周内，累计盗走约 300 万美元。

技术细节
– 社交工程：攻击者通过假冒 IT 支持的身份，发送 “安全升级” 的链接，引导用户在 WhatsApp Web 中安装 Chrome 扩展。
– 特权提升：扩展利用 浏览器调试接口（chrome.debugger） 获取系统级权限，进而读取手机通讯录、短信验证码。
– 数据窃取路径：插件将收集的凭证经加密通道回传至 C2（Command & Control）服务器，随后触发自动化脚本完成跨境汇款。

教训与启示
1. 社交平台不只是沟通工具，也是攻击的“桥头堡”。 员工在任何平台收到 “升级”“安全检查”“新功能” 等诱导信息时，都应先核实来源。
2. 浏览器扩展必须经由官方渠道，而且 审查权限（如读取所有网站数据、访问文件系统）应保持 “最小化原则”。
3. 多因素认证（MFA）仍是防御核心：即便凭证被窃取，未通过二次验证的攻击者也难以完成转账。
4. 安全文化需要渗透到日常：组织应定期开展 社交工程红队演练，让员工在真实情境中学会识别钓鱼、伪装和恶意插件。

从案例到行动：在数字化的今天，信息安全是每个人的“必修课”

1. 信息化、数字化、智能化的“三重奏”——机遇与挑战并存

  • 信息化：企业内部已经实现了 ERP、CRM、OA 等系统的线上化，业务流程四通八达。
  • 数字化：大数据、云计算为决策提供了前所未有的洞察力，却也让 数据资产暴露的攻击面 成倍增长。
  • 智能化：AI 助手、自动化工作流、机器学习模型正渗透到研发、客服、财务等环节，模型泄露、推理侧信道 成为新的风险点。

在这“三重奏”中， 技术的提升往往导致风险的叠加，而 防御的薄弱点恰恰隐藏在系统交叉的边界。正如《孟子》所云：“不言而善者，文亦有道”，我们需要用科学的思维、系统的流程来把握安全的“道”。

2. 为什么每位职工都是信息安全的第一道防线？

  1. 第一时间感知异常：员工是业务的第一线，最了解系统的正常运行状态，能够在 异常登录、异常流量 初现时及时报告。
  2. 最小权限原则的执行者：只有在日常工作中坚持 “只拿需要的权限”，才能真正落实最小化风险。
  3. 安全文化的传播者：当一位同事主动分享防钓鱼技巧、一位主管在例会上提醒“双因素认证”，安全意识就会在组织内部形成正向循环。

3. 即将开启的 信息安全意识培训——您不容错过的“安全加速器”

  • 培训目标：

    • 认知升级：让每位员工熟悉 云安全、AI 安全、移动安全 的最新威胁趋势。
    • 技能赋能：掌握 密码学基础、日志分析、红蓝对抗 的实战技巧。
    • 行为养成：通过案例研讨、情景演练，将安全理念内化为日常操作习惯。

  • 培训形式：

    • 线上微课 + 现场演练（共计 6 小时），兼顾灵活学习与动手实践。
    • 分模块学习：① 云平台安全（IAM、加密、审计）② AI 模型防护（侧信道、数据脱敏）③ 移动终端安全（社交工程、恶意插件）④ 应急响应（Incident Response、取证）。
    • 互动测评：每段课程结束后设置 情景题 与 实战演练，通过即拍即评的方式，确保学习效果。

  • 培训时间：2025 年 12 月 3 日（上午 9:00–12:00）以及 12 月 10 日（下午 14:00–17:00），两场同步直播，错峰报名。

  • 报名方式：公司内部学习平台（链接已在企业邮箱推送），或扫描办公室公告栏二维码直接报名。

  • 激励机制：完成全程学习并通过考核者，将获得 《信息安全与 AI 时代》 电子书、公司内部 安全徽章（可挂在办公桌），并有机会参加 年度安全挑战赛，赢取价值 2000 元的安全工具礼包。

“行百里者半九十”。 学习永远在路上，安全培训是我们共同的起点。让我们在这条路上，同舟共济，携手把 “安全漏洞” 变成 **“安全灯塔”。

4. 行动指南：从今天起，立刻落地的三件事

# 立即执行 目的 如何落地
1 检查工作设备的访问权限 确保最小权限 打开公司自助 IAM 平台，核对自己账号的云资源、内部系统、AI 服务的访问范围，若发现不必要的权限立即提交撤销。
2 开启多因素认证（MFA） 防止凭证被滥用 在 Google Workspace、Microsoft 365、公司 VPN 等关键系统统一开启 MFA，使用手机验证或硬件令牌。
3 加入安全知识共享群 营造安全氛围 加入公司 #InfoSec‑Tips 钉钉/Slack 群，每周分享一条安全技巧或案例，持续提升全员安全素养。

“欲速则不达”。 让我们从细微之处做起，稳步推进，最终构建一个 “零信任、全防护” 的数字工作环境。

5. 结束语：用知识武装自己，用行动守护组织

信息安全不是某个部门的专属职责，而是 全员共同的使命。从 Google Private AI Compute 的侧信道漏洞，到 WhatsApp 恶意扩展 的社交工程攻击，每一次事件都在提醒我们：技术的每一次升级，都可能伴随新的攻击面。只有不断学习、主动防御、快速响应，才能在变幻莫测的网络空间里立于不败之地。

“巧者劳于形，拙者劳于心。” 让我们用 专业的知识 为自己的工作“巧”装一层层防护，用 坚定的行动 为企业的数字化转型“拙”筑坚实基石。即刻报名参加信息安全意识培训，和同事们一起成为 “信息安全的灯塔”，照亮每一次数据流动，守护每一份信任。

信息安全，人人有责；安全意识，持续升级。 我们期待在培训课堂上与您相见，一同开启更加安全、可信的数字未来。

昆明亭长朗然科技有限公司倡导通过教育和培训来加强信息安全文化。我们的产品不仅涵盖基础知识，还包括高级应用场景中的风险防范措施。有需要的客户欢迎参观我们的示范课程。

  • 电话：0871-67122372
  • 微信、手机：18206751343
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  • QQ: 1767022898

让“数字铁幕”不再笼罩我们的工作——以真实案例为镜，提升全员信息安全意识

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“安全不是技术的事，而是每个人的事。”
—— 现代安全学的共识，也是我们每一位职工必须内化的信条。

在信息化、数字化、智能化高速发展的今天，警用、企业、政府等各类组织正以前所未有的速度部署大数据、人工智能、物联网等新技术，企图以技术手段提升效率、强化治理。然而，技术的“双刃剑”属性也在不断显现：当监管、制度、文化等软环境未能同步跟进时，漏洞、误用、滥用便会如暗流涌现，给个人隐私、组织声誉乃至社会公平正义带来深重冲击。

为了帮助大家从感性认知跨入理性思考，本文在开篇先进行一次头脑风暴——挑选并构建 三起典型且具有深刻教育意义的信息安全事件，通过细致剖析，帮助大家洞悉风险根源、认识错误后果、提炼防御要点。随后，我们将结合当前数字化工作环境，号召全体职工积极参加即将启动的信息安全意识培训，系统提升安全素养，筑牢“个人防线”。

一、案例一：无人监管的车牌读取系统——“千车十分钟，数据泄露成公开展览”

1. 事件概述

2023 年底，某美国中部城市的警用自动车牌读取（ALPR）系统被安全研究人员曝光。该系统通过道路两侧的摄像头捕获车牌信息，实时上传至后端数据库，以支持嫌疑车辆追踪、交通违章管理等业务。研究人员在对该市公共网络进行扫描时，意外发现 数十台 ALPR 摄像头的管理界面（包括实时视频流、历史车牌记录）竟然未设置任何访问密码，且使用的是默认的 80 端口（HTTP）服务，可直接在互联网上访问。

更令人震惊的是，这些摄像头在 仅 20 分钟的时间内，累计记录并公开显示 近千辆车辆的车牌号码、时间戳、摄像头位置。其中包括普通市民的通勤车辆、快递公司的物流车、甚至是一辆急救车的车牌信息。该信息被公开在网络论坛后，被不法分子用于车辆盗抢、骗取租车及保险诈骗。

2. 风险根源分析

风险要素 具体表现 产生原因
配置失误 摄像头管理界面未设密码、使用默认端口 IT 运维缺乏安全基线检查，未执行硬化措施
缺乏网络分段 摄像头直接连入公共网络，未通过防火墙/VPN 隔离 设计时未考虑网络边界安全，网络拓扑过于扁平
数据存储未加密 实时视频、车牌数据明文传输 未使用 TLS/HTTPS 加密，缺少加密传输标准
审计日志缺失 无法追溯谁在何时访问摄像头 日志采集和审计机制缺失
业务需求与隐私保护失衡 大规模收集车牌数据未进行最小化处理 监管政策缺位，未设立数据使用和保存期限

3. 教训与警示

  • 技术部署必须配套安全硬化：无论是摄像头、传感器还是服务器，默认配置往往是“最不安全”的。只有在部署前完成 安全基线校验（关闭默认账户、强制密码、启用加密），才能避免被“一键扫出来”。
  • 最小化原则是防止数据滥用的第一道防线：并非所有采集的数据都必须长期保存。对车牌等高敏感信息，应设定 保存期限（如 30 天），并在期限到期后自动销毁。
  • 网络分段和“零信任”访问控制：在工业控制、警务系统等场景，将关键资产置于内部隔离区，通过 VPN、双向认证等手段限制外部直接访问，从根本上削弱攻击面。

二、案例二：面部识别的“乐园”与“陷阱”——“算法偏见导致的误捕与社会裂痕”

1. 事件概述

2024 年春，美国新奥尔良市警局计划将 实时面部识别系统（FRS） 扩展至公共交通站点、商业中心及街头监控，以实现对“失踪人员”和“潜在嫌疑人”的快速匹配。该系统基于美国联邦执法部提供的 全国面部特征库，并通过 机器学习模型 对摄像头捕获的面部图像进行即时比对，匹配成功后会自动弹出警员手机端警报。

然而，在系统正式投入运行的第一周，就出现了 多起误捕案件。一名 68 岁的退休教师因“相貌与通缉犯相似度 68%”被警方拦截，随后经人工核验后确认并非目标人物。更令人担忧的是，黑人、亚裔与老年人群体的误报率显著高于白人员工，导致社区群众对警务部门的信任度骤降，甚至引发了大规模的抗议活动。

2. 风险根源分析

风险要素 具体表现 产生原因
算法偏见 对特定族裔与年龄段的误识别率高 训练数据集缺乏多样性，未覆盖全人口结构
缺乏透明度 公开文档未说明模型评估指标、误报阈值 供应商与执法机构未进行公开审计
单点决策 警报生成后直接触发拦截，人工复核滞后 工作流程未设置“预警—核实—行动”三步验证
数据治理缺失 面部图像及比对记录未明确保存期限 法律法规对生物特征数据的管理规范不完善
监管法规空白 当地缺乏针对公共场所 FRS 使用的专门立法 相关法律仍停留在“技术可行”层面，未制定“技术合规”框架

3. 教训与警示

  • 算法公平性必须先行：在引入任何基于机器学习的审查工具前，务必对模型进行 偏差检测，并在多元化数据集上进行 交叉验证，确保误报率在不同人群间的差异在可接受范围内。
  • 审计与透明度是公众信任的基石：执法部门应对外公布 算法评估报告、误报阈值、数据保留政策，并接受第三方独立审计，形成“技术-法律-公众”三位一体的监督机制。
  • 工作流程必须加入人机协同的安全环节：任何自动化警报均应在 人工复核（至少两名有经验的警官）后方可执行，以防止误报导致的“误捕”。

三、案例三：商业间谍软件的无声侵入——“Pegasus 之外的另一只狼”

1. 事件概述

2024 年 7 月，塞尔维亚的数名独立记者与人权活动家发现自己的 Android 手机在后台被 Cellebrite 系列取证工具与 以色列“Pegasus”类间谍软件进行同步监控。通过对受害者手机的法医分析，安全研究机构确认，手机被植入零点击（Zero‑Click）漏洞利用代码，从而实现对 通话记录、短信、定位、摄像头、麦克风 的实时窃取。

与此同时，加拿大安大略省警方在一次内部审计中意外发现，部署在警用笔记本电脑上的 “Cellebrite UFED”软件在未经授权的情况下，已经被用于 批量提取并上传 现场执法人员的电子邮件与社交媒体聊天记录，泄露了大量未公开的调查线索与证据。该行为被媒体曝光后，引发了公众对 政府机关使用商业间谍软件的合法性 与 监管缺位 的激烈讨论。

2. 风险根源分析

风险要素 具体表现 产生原因
采购与授权流程不透明 关键监控工具的采购未进行公开招标，缺少审计记录 部门内部权力集中，合规审查流于形式
缺乏工具使用审计 软件后台功能默认开启数据汇报，未设限制 缺少对取证/监控工具的 最小权限原则 管理
跨境数据转移未受监管 取证数据自动上传至国外服务器 未遵守 GDPR、CCPA 等跨境数据保护法规
技术能力与法规脱节 法律条文未覆盖新兴取证技术的使用范围 监管部门对新兴技术的认识滞后，立法进度慢
内部监督机制失效 监督部门对工具使用未进行实时监控和日志审计 安全运营中心（SOC）缺乏对内部威胁的监测能力

3. 教训与警示

  • 采购与使用须落实“合规审计链”：对所有带有 数据采集、远程控制功能 的软硬件，必须建立 采购审批、授权登记、使用审计、定期评估 四段式闭环，任何一次变更都需在系统中留下不可篡改的日志。
  • 最小权限原则不可妥协：即便是合法执法需要的取证工具，也应在 运行时仅打开必要的功能（例如仅针对案件目标的单一设备），并对 数据上报路径 进行加密与目的地白名单限制。
  • 跨境数据流动需符合当地法律：在涉及个人敏感信息的情况下，明确数据存储地点，并在必要时进行 本地化存储或加密后再传输，防止因合规缺失导致的法律风险与公众舆论危机。

二、从案例到行动——把防范意识落到日常工作中

上述三起案例，虽然分别发生在不同的国家、不同的业务场景，却有一个共同点：技术本身并非罪恶，缺乏治理、缺少透明与审计的技术，却极易酿成危机。在日益信息化、数字化、智能化的工作环境中，每一位职工都是信息安全的第一道防线，我们必须从以下几个维度来筑牢这道防线。

1. “安全思维”要成为工作习惯

  • 疑似风险即上报：任何异常的系统行为（如不明弹窗、权限异常提升、网络异常流量）都应第一时间报告信息安全部门，不要抱有“自己能解决”的侥幸心态。
  • 最小化数据原则：在处理客户资料、内部文档或系统日志时，务必遵循 “只收集、只保留、只使用”的原则，避免信息过度聚合。
  • 安全即合规：除遵守国家法律（《网络安全法》、GDPR 等）外，还需严格落实公司内部的《信息安全管理制度》《数据分类分级指南》等规定。

2. 技术防护是基础，流程治理是关键

防护层级 关键措施 实际落地建议
网络层 分段、零信任访问、VPN 加密 将关键业务系统（如财务、HR）放在专网，外部访问需多因素认证
终端层 端点检测与响应（EDR）、安全基线 所有工作站统一安装公司授权的 EDR，定期执行基线检查
应用层 输入校验、最小权限、代码审计 开发新系统时，使用安全编码规范（OWASP Top 10）并进行渗透测试
数据层 加密存储、访问审计、生命周期管理 对敏感字段（身份证、银行账号）进行 AES‑256 加密，日志保留 180 天
人员层 安全意识培训、红蓝对抗演练、角色分离 每季度开展一次 “模拟钓鱼” 演练，评估并提升员工辨识能力

3. 信息安全意识培训——从“被动防御”到“主动防御”

即将启动的全员信息安全意识培训，将围绕以下三个核心模块展开：

  1. 认知升级：通过真实案例（包括本文剖析的三起）让大家了解到技术风险的真实面貌，并了解 “数据泄露成本” 的量化影响（平均每起泄露事件的直接经济损失已超过 150 万美元）。
  2. 技能赋能：教授 密码管理（密码管理器的安全使用、密码更新策略）、邮件防钓（识别恶意链接、验证发件人）以及 移动安全（设备加密、远程擦除）等实用技能。
  3. 行为养成：通过 情景演练（模拟内部数据泄露、社交工程攻击）让大家在 “应急响应演练” 中快速定位问题、完成上报，从而形成 “发现—报告—处置” 的闭环流程。

“安全不是一次性的活动，而是持续的习惯。”
—— 参考 ISO/IEC 27001 中的 PDCA（计划-执行-检查-行动）循环，我们将在每次培训后进行效果测评，并根据测评结果不断迭代课程内容。

4. 参与方式与时间安排

培训形式 时间 目标人群 备注
线上微课（15 分钟） 每周五 18:00‑18:15 全体职工 通过公司内部学习平台推送，完成后可获取“安全星级”徽章
互动研讨会（60 分钟） 每月第二个周三 14:00‑15:00 各部门负责人及核心业务团队 结合部门实际场景，讨论“失误防范”与“应急预案”
实战演练（90 分钟） 每季度末（3、6、9、12 月） 信息安全、技术支持和管理层 包括红队攻击、蓝队防御、事后复盘
知识测验（10 分钟） 培训结束后即时完成 所有参训人员 测验通过率 ≥ 85% 即可获得年度“信息安全优秀员工”称号

通过上述安排，我们希望 每位职工都能在忙碌的工作之余，抽出碎片时间，系统化提升自身安全认知和实战技能。安全文化的建设不是一次性的宣传，而是日复一日的坚持——正如中国古语所言：“欲治其国者，先正其心。”

三、结语：共同守护数字空间的“清朗天空”

技术的升级永无止境，风险的形态亦随之演化。从 车牌摄像头的网络泄露、面部识别的算法偏见 到 商业间谍软件的暗中窃取，这些案例告诉我们：“软硬件”与“制度文化”必须同步进化，否则最先进的技术也可能成为隐私的掘墓者。

在此，我呼吁每一位同事：

  • 保持警觉：对未知技术保持审慎，对已知风险保持警惕。
  • 主动学习：利用公司提供的培训资源，定期复盘学习成果。
  • 相互监督：在部门内部形成信息安全的“守望相助”，让安全成为团队的共识而非个人的负担。

让我们 以案例为镜、以培训为钥，打开信息安全的“安全思维开关”，为企业的数字化转型保驾护航，为个人的数字生活筑起坚固的防线。只有每个人都成为信息安全的“第一责任人”，我们才能在信息技术的浪潮中，从容航行，抵达 “安全、创新、共赢” 的彼岸。

信息安全，人人有责；数字未来，与你我同行。

昆明亭长朗然科技有限公司强调以用户体验为核心设计的产品，旨在使信息安全教育变得简单、高效。我们提供的解决方案能够适应不同规模企业的需求，从而帮助他们建立健壮的安全防线。欢迎兴趣客户洽谈合作细节。

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