供应链安全

信息安全新纪元：从“无声失控”到“合规勒索”，防范之道在你我手中

admin

“千里之堤，毁于蚁穴；百戏之城，毁于灯火。”
——《左传》·僖公二十三年

当我们把目光投向企业的防火墙、入侵检测系统和渗透测试报告时，往往忽略了那些潜伏在“看得见的光”背后的暗流。今天，我将以两桩真实且具有深刻教育意义的案例，带领大家穿越“技术迷雾”，探索在数字化、智能化、具身智能融合的时代，如何从根本上提升信息安全意识，防止从“破口大捷”到“隐形渗透”的转变。

一、案例一：数据“无声”滥用——AI模型的暗箱操作

(1) 背景

2024 年底，全球领先的制药公司 AstraPharm 与一家专注于机器学习的外包厂商 DeepHealth AI 合作，旨在利用自然语言处理技术加速临床试验报告的结构化。AstraPharm 将近 300 TB 的临床试验原始数据（包括患者匿名化的基因组序列、药物代谢曲线以及试验方案文件）上传至 DeepHealth 的云平台，签订了“仅用于模型训练、不可外泄”的合规协议。

(2) 事件经过

  • 2025 年 2 月：DeepHealth 在一次内部模型迭代中，误将训练好的模型 “GenomePredictor‑v2.1” 通过公开的 GitHub 项目仓库共享，附带了部分训练数据的元信息（包括患者样本的唯一标识符前缀）。
  • 2025 年 3 月：一家竞争对手的研究团队在公开搜索中发现了这些元信息，并通过交叉比对，推断出部分患者的基因特征，进而在未获授权的情况下，提交了针对同类药物的专利申请。
  • 2025 年 5 月：美国食品药品监督管理局（FDA）收到举报，启动了对 AstraPharm 数据治理的专项审查。审查中发现，AstraPharm 对外包厂商的数据使用路径缺乏实时可视化，长期依赖年度审计报告，导致“数据已被使用，却未被感知”。

(3) 安全失效点

失效环节 具体表现 潜在危害
数据治理 未对外包厂商的模型产出进行完整的元数据清洗和监控 违规泄露受保护的受试者信息，引发合规处罚
合规审计 仅依赖年度审计，未实现“实时治理” 监管部门假设控制失效，导致处罚力度加大
供应链可信度 对 DeepHealth 的内部安全能力缺乏持续评估 第三方安全事件直接波及本企业
AI模型安全 未对训练模型进行防泄漏（model watermark、access control） 关键模型被复制、滥用，导致知识产权损失

(4) 教训与启示

  1. 数据使用全链路可视化：仅靠“数据已加密、已备份”不足以证明合规。必须在数据进出、加工、模型训练、结果输出每一步建立审计日志，配合实时监控平台，实现“数据即在场，风险即可感知”。
  2. 第三方零信任：外包厂商不再是“信任即授权”的对象，而是需要通过 短效凭证、细粒度访问控制、持续行为分析 来验证其每一次请求。
  3. AI模型防泄漏：在模型发布前嵌入 水印（watermark）、访问审计，并对模型输出进行 差分隐私 处理，降低训练数据逆向推断的可能性。
  4. 合规从“纸上”走向“机器”：监管已从“是否有制度”转向“制度是否有效”。企业必须把合规检查自动化、嵌入业务流程，而非事后补救。

二、案例二：合规勒索的“终极武器”——监管驱动的双重敲诈

(1) 背景

2025 年春季，BioGenix（一家跨国生物制药企业）在进行全球供应链整合时，使用了多家云服务提供商（CSP）以及基于区块链的物流跟踪系统。其核心业务数据包括 定价模型、药物研发路线图、患者支付数据，均已在多个异构系统中同步。

(2) 事件经过

  • 2025 年 5 月 12 日：黑客组织 “ShadowRansom” 通过一次钓鱼邮件，取得了 BioGenix 高管的 VPN 凭证，随后横向渗透至其 ERP 系统，成功窃取了 关键研发数据、定价模型 与 供应链合约。
  • 2025 年 5 月 15 日：攻击者在内部网络部署了 双重勒索 脚本：
    1. 公开威胁：若不在 48 小时内支付比特币，公开研发数据、定价策略，使竞争对手抢占市场。
    2. 监管敲诈：利用已窃取的 患者支付数据 与 临床试验原始记录，声称已经违反 HIPAA、GDPR 等法规，要求 BioGenix 立即向监管机构主动披露，否则将自行向监管部门提交“违规报告”，导致巨额罚款与强制整改。
  • 2025 年 5 月 17 日：BioGenix 向美国司法部与欧盟数据保护机构报告了数据泄露，却在同一天收到了 ShadowRansom 发送的已训练完成的 AI 模型演示视频，展示了其利用窃取数据训练的 “药效预测模型”，并指出该模型已被投放至公开的机器学习平台，危及企业核心知识产权。

(3) 安全失效点

失效环节 具体表现 潜在危害
身份验证 高管 VPN 凭证未启用多因素认证（MFA） 攻击者轻易获取横向渗透入口
内部细粒度权限 ERP 中关键研发与定价模块未采用最小权限原则 一次凭证泄露即可窃取全局关键数据
监测与响应 纵向渗透后未触发异常行为检测（横向移动告警） 数据窃取未被及时阻断
合规应急 对监管披露流程缺乏预案，导致被动“新闻稿”式回应 法规处罚倍增，品牌声誉受损
AI生成内容防护 未对模型输出进行版权声明与防篡改措施 知识产权被公开、商业价值蒸发

(4) 教训与启示

  1. 零信任身份管理：所有远程访问必须使用 基于风险的自适应 MFA，并结合 行为生物特征（键盘敲击、鼠标轨迹）进行二次校验。

  2. 最小权限与动态授权：利用 细粒度属性基访问控制（ABAC），在业务流程触发时动态授予最小权限，防止“一把钥匙打开所有门”。
  3. 实时异常检测：部署 UEBA（User and Entity Behavior Analytics），对横向移动、异常文件访问、异常加密行为进行即时告警。
  4. 合规危机预案：提前制定 “监管泄露响应手册”，明确内部报告链路、外部披露时机和法律顾问参与节点，避免被攻击者“先声夺人”。
  5. AI模型防护：对所有内部模型进行 完整性校验（digital fingerprint），并使用 区块链不可篡改日志 记录模型版本与训练数据来源，防止模型被盗后再度商业化。

三、从案例到行动：数字化、智能化、具身智能时代的安全新常态

1. 具身智能（Embodied Intelligence）与安全的交叉

具身智能指的是 AI 与物理世界的深度融合——如机器人臂、智能实验室自动化系统、IoT 传感器网络等。在制药与生命科学领域，自动化化合物筛选仪、智能冷链物流、可穿戴生理监测设备 正在成为研发与生产的核心。

  • 攻击面扩大：每一个具身设备都是潜在的入口。例如，智能冷链车载系统如果缺少固件签名校验，黑客可植入后门，远程控制药品温度，导致产品失效甚至安全事故。
  • 数据流动更快：传感器实时上报的 PH 值、温度、湿度 等数据，若未加密或缺乏完整性验证，可能被篡改，导致实验结果失真，甚至导致监管部门的合规审查不通过。

防御建议：

  • 全链路硬件根信任：在每个具身设备出厂即植入 TPM（可信平台模块），并在运行时进行 Secure Boot 与 远程测量。
  • 边缘安全：在设备本地部署 轻量级 AI 检测引擎，实时监控异常行为——如温度突变、频繁的固件更新请求等。
  • 统一设备身份管理：为每个具身设备分配 唯一的 X.509 证书，并基于 Zero Trust Network Access (ZTNA) 实现细粒度网络访问控制。

2. 云原生与供应链安全的零信任转型

现代制药企业的 IT 基础设施已经高度 云原生：容器化微服务、服务网格（Service Mesh）、API 第三方集成层出不穷。供应链安全已经从 “谁能进入？” 转向 “谁是真的被授权？”。

  • 软件供应链攻击（SCA）：攻击者利用开源组件的隐藏后门，或在 CI/CD 流水线植入恶意代码。
  • API 滥用：跨租户 API 被不当调用，导致敏感数据跨域泄露。

防御建议：

  • 软件材料清单（SBOM）：在每个容器镜像中嵌入完整的 SBOM，并通过自动化工具定期比对 CVE（公共漏洞与曝光）数据库。
  • 持续完整性监测（CIM）：对运行时的容器、函数、API 调用进行 签名验证，任何未签名的代码或请求即被阻断。
  • 细粒度 API 零信任：使用 OAuth 2.0 + 细粒度作用域（Scope） 与 Identity‑Based Access Control (IBAC)，确保每一次 API 调用都在可审计的权限范围内。

3. AI 赋能的防御与攻击—我们站在哪一边？

从案例二的 “AI模型泄露” 到案例一的 “AI训练数据逆向”，可以看到 攻击者已经将 AI 融入了其攻击链的每一个环节：自动化网络扫描、生成针对性钓鱼邮件、模型逆向与数据中毒。

防御侧的 AI 必须在 以下两大维度 超越攻击者：

  • 速度（Speed）：利用 自适应强化学习，实现 毫秒级的威胁响应，自动隔离受感染的工作负载。
  • 情境感知（Context Awareness）：结合 业务上下文（如研发实验阶段、临床试验数据流向）进行 风险评估，避免因“误报”导致关键业务被误阻。

然而，AI 防御的短板 仍在于：

  • 对抗性数据投毒：攻击者利用微小的、隐藏在海量训练数据中的噪声，误导模型输出。
  • 针对性社会工程：AI 可以生成高度仿真的钓鱼邮件、语音信息，突破传统的识别规则。

提升对抗能力的路径：

  1. 对抗训练（Adversarial Training）：在模型训练阶段加入对抗样本，使模型对投毒具有韧性。
  2. 多模态验证：将文本、语音、图像等多模态信息进行交叉验证，以抵御单一模态的欺骗。
  3. 人机协同：在关键决策点，引入 Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) 与 安全分析师 的双层审核，确保 AI 的输出经过人工复核。

四、邀请您加入信息安全意识培训：从“知其然”到“知其所以然”

1. 培训目标

目标 说明
洞察新型威胁 通过案例剖析，了解 数据无声滥用、监管勒索、AI 对抗 等前沿攻击手法。
掌握零信任实践 学会在 身份、设备、API 三维度实施零信任，构建 “不信任默认、持续验证” 的安全架构。
提升 AI 防御能力 了解 对抗训练、模型防泄漏、持续监控 的最佳实践，防止 AI 成为攻击者的“放大镜”。
强化合规应急 通过模拟监管披露演练，学会快速制定 危机响应计划，将合规风险降至最低。
实践具身安全 探索 IoT/OT 安全基线、边缘检测、硬件根信任 的实现路径。

2. 培训形式

  • 线上微课堂（每周 1 小时）：以“场景+演练+答疑”模式，兼顾理论与实战。
  • 实战演练实验室：提供 仿真环境，让学员亲手配置 Zero‑Trust Network Access、部署 UEBA、进行 AI 模型防泄漏 实验。
  • 案例研讨会：邀请行业资深 CISO、合规官、AI 安全专家，围绕本文案例进行深度探讨。
  • 知识挑战赛：通过 CTF（Capture The Flag） 形式，加深对 供应链安全、数据隐私、AI 对抗 的理解。

3. 参与方式

  1. 登录企业内部学习平台（MyLearning），搜索关键词 “信息安全意识2026”；
  2. 选取适合自己的时间段完成报名，系统会自动发送 Zoom/Teams 链接；
  3. 请于报名后 48 小时内 完成 安全素养自评问卷，便于我们为您定制个性化学习路径；
  4. 在每次培训结束后，请提交 学习心得（不少于 300 字），我们将精选优秀作品在公司内部公众号进行展示，作者将获得 “安全先锋”徽章。

“学而不思则罔，思而不学则殆”。 ——《论语》
通过学习与思考的双轮驱动，让每一位同事都成为组织安全的第一道防线。

4. 价值回报

  • 个人层面：提升 职场竞争力，获得 安全认证（如 CISSP、CISM）加分；
  • 团队层面：减少因 信息安全事件 产生的 业务中断 与 合规罚款；
  • 组织层面：构建 安全文化，实现 合规零事故 的长期目标，提升 品牌信任度 与 市场竞争力。

五、结语：让安全成为企业基因，而非后天的补丁

从 “数据暗箱” 到 “监管勒索”，从 “AI 失控” 到 “具身智能的安全挑战”，我们正站在信息安全的十字路口。正如古人云：“防微杜渐，未雨绸缪”。只有把 安全意识 培养成每一位员工的本能，才能让 技术创新 与 合规监管 在同一条赛道上并驾齐驱。

请大家积极报名即将开启的 信息安全意识培训，让我们共同把“潜在风险”转化为“可控资产”，把“合规红线”变成企业竞争的 绿色护盾。在数字化、智能化、具身智能的浪潮中，安全不是阻力，而是助力，是我们在激烈竞争中稳健前行的 强心剂。

让我们从今天起，携手共建零信任、零泄露、零合规风险的安全新生态！

信息安全意识培训组 敬上

昆明亭长朗然科技有限公司致力于打造智能化信息安全解决方案，通过AI和大数据技术提升企业的风险管理水平。我们的产品不仅具备先进性，还注重易用性，以便用户更好地运用。对此类解决方案感兴趣的客户，请联系我们获取更多信息。

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

从硬件崛起到供应链暗潮——在AI时代筑牢信息安全防线

admin

前言：头脑风暴的三幕剧

在信息技术高速演进的今天，安全事件不再是“狗熊掰棒子”，而是层层叠叠、千丝万缕的网络暗流。下面用三个典型案例，把“安全失守”这本沉闷的教材，写成一部扣人心弦的短剧，帮助大家在阅读之初就体会到安全的重要性与紧迫感。

案例 事件时间/地点 关键要素 安全教训
案例一：GlassWorm 螺旋——VS Code 扩展变身“暗网金矿” 2026 年1月2日，全球开发者社区 黑客将恶意载荷隐藏在名为 “GlassWorm” 的 VS Code 插件中，利用 macOS 开发者的信任链，瞬间在数千台机器上植入加密货币矿工与后门。 ① 对第三方插件的盲目信任是致命的；② 开发环境的安全基线必须严密；③ 供应链审计不可或缺。
案例二：Shai Hulud 变种—NPM 供应链蠕虫的“潜伏与突袭” 2026 年1月2日，全球 NPM 仓库 通过在流行的 NPM 包中注入恶意代码，蠕虫在短时间内横跨 3 万项目，窃取企业凭证并完成横向渗透。 ① 开源依赖的安全审计是必修课；② 自动化扫描与签名验证可大幅降低风险；③ “最小权限”原则应从代码管理层面贯彻。
案例三：Biren Technology IPO 背后——AI 芯片高增长与供应链安全的“双刃剑” 2026 年1月2日，香港交易所 壁仞科技凭借 GPGPU 业绩在上市首日飙涨 76%，但其研发与生产链条高度集中于少数供应商，若关键制造环节遭受供应链攻击，可能导致大规模芯片失效或植入后门。 ① 高成长科技企业的供应链安全必须被提前评估；② 硬件可信根（TPM、Secure Boot）是防御链路的基石；③ “安全即价值”，是投资者与监管者共同的期待。

这三幕剧，从软件供应链到硬件研发，覆盖了当下企业最敏感的“安全触点”。它们的共同点在于——信任被攻击者利用，而我们每个人都是这条链条的节点。下面，让我们通过更深层次的分析，回到现实的企业环境，思考在具身智能化、无人化、自动化融合发展的新形势下，如何把安全意识落到实处。

一、AI 芯片浪潮背后的安全隐患

（一）AI 芯片市场的“金矿效应”

据灼識諮詢的最新报告，2020 年全球 AI 运算芯片市场规模仅 66 亿美元，却在四年内炸裂至 1 190 亿美元，复合年增长率超过 100%。中国市场从 17 亿美元飙升至 301 亿美元，预计 2029 年将突破 2 000 亿美元。如此高速的资本流入，使得 GPGPU、ASIC、FPGA 成为竞争焦点。

而 GPGPU 之所以被众多企业（包括壁仞科技）选为“首选”，正是因为它的 通用性、并行性与可扩展性。从云端大模型训练到边缘推理，GPGPU 几乎无所不能。然而，正所谓“金玉其外，败絮其中”，高性能背后隐藏着 硬件窃密、固件后门、供应链篡改 等多维度威胁。

（二）硬件供应链的薄弱环节

  1. 设计阶段的隐蔽植入
    当设计团队使用第三方 IP 核或开放源码的硬件描述语言（HDL）时，若未进行安全审计，恶意代码可能在 RTL（Register Transfer Level）层面埋入后门。攻击者只需在制造阶段触发，即可在成品中留下“幽灵”功能。

  2. 制造环节的恶意干预
    DFM（Design for Manufacturing）流程中，若代工厂的测试环境被不法分子渗透，可在晶圆级别注入硬件后门或微小的功能缺陷，使得芯片在特定指令触发时泄露密钥或执行恶意指令。

  3. 物流与仓储的篡改风险
    当芯片进行跨国运输、入库、分发时，如果缺少硬件链路完整性验证（如基于 PUF 的硬件指纹），供应链攻击者可以在中转环节对芯片进行物理或软件层面的篡改。

（三）案例回顾：壁仞科技的安全自评

壁仞科技在招股说明书中强调其 BIRENSUPA 软件平台 与硬件深度耦合，并且已经实现 “千卡集群商用”，连续 5 天无软硬件故障，30 天以上不间断训练服务。然而，这样的技术壁垒若缺乏以下措施，仍将面临风险：

  • 安全启动（Secure Boot）：确保固件在每一次上电时都经过签名校验。
  • 硬件根信任（Root of Trust）：利用 TPM、Secure Enclave 进行密钥存储与身份验证。
  • 供应链可视化：通过区块链或可信链路技术记录每一步组件的来源、检测结果与交付时间，实现“不可篡改的审计链”。

正是因为有这些安全基线，壁仞才能在竞争激烈的 AI 芯片赛道上稳步前进。对我们每一家企业而言，这同样是金科玉律。

二、软件供应链的暗流——从 VS Code 到 NPM

（一）代理插件的神奇魔术

GlassWorm 与 Shai Hulud 两大蠕虫的出现，提醒我们：“信任即攻击面”。在 VS Code 插件生态中，一个看似无害的扩展往往会拥有 系统级文件读写、网络请求、进程注入 权限。攻击者只需在源码库提交恶意代码，或在发布阶段通过劫持 CI/CD 流程，便能让数万名开发者在不经意间成为受害者。

（二）NPM 生态的连锁反应

NPM 作为前端与后端 JavaScript 包管理的“血脉”，其上亿的下载量决定了每一次 “install” 都是一次潜在的 代码注入。当黑客在流行库中加入小段加密货币挖矿脚本或凭证窃取代码，受害者的 CI 系统会在构建时自动编译并部署恶意代码，实现 “一次植入，全站渗透”。

（三）防御手段的系统化

  1. 签名验证：采用 GPG/PGP 对代码包进行签名，确保下载来源的完整性。
  2. SBOM（Software Bill of Materials）：为每个交付的应用生成完整的组件清单，并在 CI/CD 进行比对。

  3. 基于行为的检测：在运行时监控异常网络请求、异常文件系统操作，并利用机器学习模型对 “未知威胁” 进行实时报警。
  4. 最小权限：在容器、虚拟机或云函数中运行插件时，强制使用 least‑privilege 权限模型，限制其对系统的访问范围。

通过这些技术与管理手段的协同，我们能够在 “防患未然” 与 “快速响应” 之间搭建一座坚固的防线。

三、具身智能化、无人化、自动化：安全的全新坐标系

（一）具身智能化（Embodied Intelligence）

具身智能化意味着 AI 与实体装置的深度融合——从协作机器人（cobot）到智慧工厂的自动化装配线，硬件与软件形成不可分割的整体。此类系统的安全挑战包括：

  • 物理安全：机器人误操作导致人身伤害。
  • 网络安全：控制指令通过工业协议（如 OPC-UA、Modbus）进行传输，若缺少加密与鉴权，攻击者可远程控制设备。
  • 数据隐私：传感器收集的生产数据如果泄露，将为竞争对手提供工艺情报。

（二）无人化（Unmanned）

无人化的核心是 让机器完成全部作业，例如无人仓库、无人驾驶配送车。无人系统的安全核心在于：

  • 感知安全：摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）等传感器的数据若被篡改，机器将产生错误决策。
  • 决策安全：AI 推理模型若被对抗样本（Adversarial Example）攻击，可能导致误判或失控。
  • 通信安全：车联网（V2X）与云端的双向通信必须采用端到端加密与身份认证。

（三）自动化（Automation）

自动化带来了 流水线式的业务处理，但也使 单点失效的影响呈几何级数放大。如：

  • 业务流程自动化（RPA）：如果机器人的脚本被植入恶意指令，攻击者可借此窃取内部系统凭证。
  • 云原生平台：容器编排（K8s）若未开启 RBAC（Role Based Access Control）与网络策略，恶意容器可横向渗透。

综上，在具身智能化、无人化、自动化的三大趋势交叉点上，安全已不再是“边缘防护”，而是贯穿整个系统生命周期的全链路治理。

四、让安全成为每位职工的日常——呼唤信息安全意识培训

（一）从“知识”到“行动”

安全的根本在于 人的因素。技术再先进，若操作人员缺乏防范意识，也会成为攻击者的“敲门砖”。因此，我们即将在昆明亭长朗然科技有限公司展开一系列信息安全意识培训，内容涵盖：

  1. 认识威胁：从 GlassWorm、Shai Hulud 到硬件后门案例，帮助大家直观感知风险。
  2. 安全规范：代码审计、依赖监管、硬件签名、最小权限原则等实战技巧。
  3. 应急演练：通过红蓝对抗、渗透测试模拟，让每位职工亲身体验漏洞发现与响应流程。
  4. 工具实操：教会大家使用 SAST、DAST、SBOM 生成工具以及硬件可信启动检查工具。
  5. 文化建设：提倡“安全即价值”的企业文化，让安全理念渗透到每一次需求评审、每一次代码提交、每一次设备上线。

（二）培训形式的多元化

  • 线上微课程（每课 10 分钟短视频），适合碎片化学习。
  • 现场工作坊（每周一次），通过案例研讨、实机演练提升动手能力。
  • 安全竞技赛（CTF），以闯关方式强化攻防思维。
  • 安全路演（每月一次），邀请业界专家分享最新攻击趋势与防御技术。

（三）激励机制

  • 安全星积分制：完成培训、提交安全建议或发现漏洞均可获积分，累计可兑换技术书籍、培训课程或公司内部的荣誉徽章。
  • 年度安全之星：对在安全贡献方面表现突出的个人或团队进行表彰，提供额外晋升加分或项目资源倾斜。
  • 内部黑客马拉松：鼓励大家自发组织攻防演练，形成“安全自驱”的氛围。

（四）从企业层面到个人层面的回报

  • 降低风险成本：据 Gartner 统计，平均每一起安全事件的直接损失约为 3.5 万美元，而打造良好的安全意识可将损失降低 70% 以上。
  • 提升竞争力：在 AI 芯片与云计算竞争激烈的今天，具备安全合规性的企业更易获取合作伙伴与资本青睐。
  • 个人职业成长：安全技能已成为 IT 人才的“硬通货”，掌握链路安全、供应链审计等能力，将为职场晋升打开新路径。

五、行动指南——从今天起，筑起安全防线

  1. 立即报名：登录公司内部学习平台，搜索“信息安全意识培训”，完成报名并领取学习礼包。
  2. 第一步检查：今天就检查自己的工作站是否开启系统自动更新、是否使用官方渠道安装插件。
  3. 第二步审计：使用公司提供的 SCA（Software Composition Analysis）工具扫描项目依赖，生成 SBOM 并提交审计。
  4. 第三步互助：加入公司安全兴趣小组，每周分享一篇安全文章或案例，形成互相学习、共同提升的氛围。
  5. 持续迭代：把安全检查纳入每一次 Sprint 结束的 “安全回顾（Security Retrospective）”，让安全成为项目的必经环节。

正如《礼记·大学》云：“格物致知，诚意正心”。在信息安全的世界里，**“格物”即是审视每一行代码、每一块芯片；“致知”是把安全原理内化为行动；“诚意正心”则是以敬畏之心对待每一次可能的攻击”。让我们在新一年里，以技术为剑，以安全为盾，共同守护企业的数字疆土！

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。

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