供应链攻击

在智能化浪潮中筑牢防线——用真实案例点燃信息安全意识的火种

admin

引言：头脑风暴的三幕剧

在信息技术高速演进的今天，企业的每一次创新、每一次云上部署，都可能暗藏“暗流”。如果把企业的数字资产比作一座现代化城市，那么网络攻击者就是那些潜伏在暗巷里的“潜行者”。今天，我先把三幕充满意外与警示的真实剧本抛到大家面前，让我们一起在脑海里进行一次“头脑风暴”，从而点燃对信息安全的深度思考。

  1. “云桶夺位”——Google Vertex AI SDK 预置存储桶漏洞
    受害者：一家使用 Vertex AI 部署机器学习模型的跨国金融科技公司。
    攻击者：在同一区域提前抢占了与受害者项目 ID 对应的默认 Cloud Storage 桶，利用 2.5 秒的时差，将恶意 pickle 文件注入模型构件，最终在模型上线后窃取 OAuth Token 与内部环境变量，导致数千笔交易的安全凭证泄露。

  2. “供应链插针”——第三方开源库被植入后门
    受害者：一家大型制造业企业的工业 IoT 平台，使用了常见的 Python 机器学习库 joblib 来序列化模型。攻击者在 GitHub 上发布了一个同名的 joblib 包，内含隐蔽的远控代码，企业在 CI/CD 流水线自动拉取最新版本后，后门随模型一起被推送到生产环境，造成生产线控制指令被篡改，导致数十万美元的产能损失。

  3. “钓鱼伪装的 AI 助手”——针对企业内部协作平台的社会工程
    受害者：一家咨询公司的内部 Slack 频道。攻击者伪装成公司 AI 助手（基于内部部署的 LLM），向员工发送“请将最新模型文件上传至指定的临时存储桶以完成训练”。受害者点击链接后，凭证被盗，攻击者随即利用这些凭证在云平台创建恶意实例，进行加密挖矿，导致云费激增，账单飙至原来的十倍。

这三幕剧，各有侧重点，却在同一个核心上相互呼应：在智能化、信息化、自动化深度融合的今天，技术本身的便利性往往伴随安全隐患的放大。下面，我们将对每个案例进行逐层剖析，帮助大家从攻击思路、漏洞链路、损失评估和防御措施四个维度建立完整的风险认知。

案例一：Google Vertex AI SDK “预置存储桶”漏洞的全链路复盘

1. 背景与技术细节

Vertex AI 是 Google Cloud 上面向机器学习全流程的统一平台，支持模型的训练、调优、部署与在线预测。开发者通过 Vertex AI Python SDK 上传模型时，SDK 会在后台创建一个 临时 Cloud Storage 桶（bucket）用于暂存模型文件。若调用者未显式指定 bucket，旧版 SDK 会依据 project_id + region 自动生成默认名称，例如 vertex-ai-temp-123456789-us-central1。

2. 漏洞根源

  • 缺乏所有权校验：在创建 bucket 前，旧版 SDK 只检查 bucket 名称是否已被占用，却未确认该 bucket 是否属于调用者的 GCP 项目。
  • 全局唯一命名：Cloud Storage 桶的命名在全局唯一，攻击者只要知道受害者的 project_id，即可在自己的项目下抢先创建同名 bucket。
  • 时序窗口：模型文件从 SDK 上传至临时 bucket 再由 Vertex AI 服务读取，约有 2.5 秒 的时间差，足以让攻击者利用 Cloud Functions、Eventarc 等事件驱动服务在文件写入后即时替换。

3. 攻击路径

  1. 攻击者通过公开信息、泄露的 CI 日志或社交工程获取受害者 project_id 和 区域。
  2. 在自己的 GCP 项目中提前 创建同名 bucket（例如 vertex-ai-temp-123456789-us-central1），并配置 Cloud Function 监听 OBJECT_FINALIZE 事件。
  3. 当受害者使用旧版 SDK 上传模型时，文件被直接写入攻击者控制的 bucket。
  4. Cloud Function 在触发后，将模型文件 替换为恶意 pickle（或 embed 了 os.system 调用的代码）。
  5. Vertex AI 服务读取该文件进行模型注册与部署，pickle 反序列化过程执行攻击者的恶意代码。
  6. 恶意代码读取 服务账号的 OAuth token、元数据服务（metadata server）中的内部凭证，甚至抓取容器环境变量，然后把信息发送给外部 C2。

4. 实际影响

  • 凭证泄露：攻击者获得可用于访问受害者所有 GCP 资源的 服务账号密钥。
  • 横向移动：凭证被用于在同一项目或组织内部进行 权限提升、资源盗取（如 Cloud SQL、BigQuery 数据集）。
  • 业务中断：恶意代码可能在模型推理阶段植入后门，导致对外提供的 AI 服务被利用进行 数据篡改或信息泄露。

5. 防御措施（已修补）

  • SDK 更新：Google 已在 1.148.0 及以上版本加入 bucket 所有权校验，若同名 bucket 不属于当前项目则直接报错。
  • 显式指定 bucket：开发者在调用 upload_model 前务必 自行创建并指定 受控 bucket，禁用默认行为。
  • 最小权限原则：为 SDK 使用的服务账号仅授予 storage.objectCreator 权限，避免其拥有读取其他项目 bucket 的能力。
  • 监控与审计：开启 Cloud Audit Logs，对 storage.buckets.create、storage.objects.create、cloudfunctions.function.invoke 等关键事件进行实时告警。

案例二：供应链插针——开源库“伪装”后门的漫长渗透

1. 背景

在机器学习模型的持久化过程中，joblib 与 pickle 是最常用的序列化方式。它们的便利在于“一键 dump，一键 load”，但也正因为 反序列化时会执行对象的 __reduce__ 方法，成为攻击者植入恶意代码的温床。

2. 漏洞链路

  1. 恶意发布：攻击者在 PyPI 上注册了一个同名为 joblib 的包（版本号略高于当前流行的 1.2.0），在 setup.py 中加入 post‑install 脚本，在安装时将一段隐藏的恶意 Python 代码写入系统的 site‑packages。
  2. CI/CD 自动拉取：受害企业的 CI 流水线使用 pip install -U joblib 自动更新依赖，以保持与最新模型库兼容。
  3. 后门激活：恶意代码在运行时检测是否在 生产环境（通过判断环境变量 ENV=prod），若是则把 反向 Shell 注入到模型加载函数 joblib.load，并将所有模型文件重新压缩为含后门的 pickle。
  4. 横向扩散：后门代码利用 Kubernetes ServiceAccount 的 token，向企业内部的每个节点发起横向扫描，进一步植入 容器逃逸 脚本。

3. 影响评估

  • 数据篡改：模型的预测结果被恶意影响，直接导致业务决策错误（如误报、漏报）。
  • 资源耗尽：后门脚本利用生产节点进行 加密挖矿，导致 CPU/GPU 资源被吞噬，系统响应时间提升数倍。
  • 合规风险：被篡改的模型输出涉及 个人敏感信息，若泄露则触发 GDPR、台湾个人资料保护法等合规处罚。

4. 防御对策

  • 锁定依赖版本：在 requirements.txt 中使用 哈希校验（--hash=sha256:...）或 内部私有 PyPI，防止意外拉取外部恶意同名包。
  • 签名验证：启用 Python 包签名（PEP 458/480），在安装前验证包的 PGP 签名。
  • 代码审计：对引入的模型文件进行 二进制哈希比对（SHA‑256），并在生产环境使用 只读挂载 防止模型被改写。
  • 运行时硬化：在容器中使用 --no-privileged、readOnlyRootFilesystem，并限制 PYTHONPATH 可见范围，降低恶意代码的执行空间。

案例三：钓鱼伪装的 AI 助手——社交工程与自动化攻击的交叉

1. 场景还原

一家拥有 300 余名员工的咨询公司，引入了内部部署的 大型语言模型（LLM），作为项目管理、文档生成的 AI 助手。该助手通过 Slack Bot 与员工交互，具备自然语言指令解析与自动化脚本触发功能。

2. 攻击过程

  1. 信息收集：攻击者通过公开招聘信息、LinkedIn 资料获取公司使用的 LLM 名称及其部署方式（Kubernetes + GKE）。
  2. 伪装：攻击者注册一个与公司官方 AI 助手同名的 Slack Bot，使用相似的头像与简介，甚至模仿公司内部常用的问候语。
  3. 钓鱼指令：在内部沟通高峰期，伪装 Bot 发送消息：“请在本周五前将最新的模型文件（.pkl）上传至 gs://company-temp-bucket/model_v2.pkl，系统会自动完成训练”。
  4. 凭证窃取：员工点击链接后，被重定向至仿冒的 Google 登录页面（使用 OAuth 钓鱼），输入企业邮箱与密码后，攻击者得到 OAuth Refresh Token。
  5. 云资源滥用：凭证被用于在 GCP 中创建 GPU 加速的 Compute Engine 实例，启动 加密货币挖矿 脚本。监控报警因资源使用突增被误认为是业务峰值，未及时发现。

3. 产生的后果

  • 费用膨胀：一个月内云费用从原来的 30,000 USD 激增至 300,000 USD，财务审计发现异常后才追溯。
  • 品牌受损：内部钓鱼事件被媒体曝光，导致客户对公司 数据安全管理 产生怀疑，合同续签率下降 15%。
  • 法律风险：泄露的 OAuth 凭证被用于访问含有客户敏感信息的 BigQuery 数据集，触发数据泄露报告义务。

4. 防御思路

  • 多因素认证（MFA）：强制所有云平台、内部工具使用 MFA，即使凭证泄露也难以直接登录。
  • Bot 可信度标识：在 Slack 中使用 Enterprise Grid 的 App Management，对内部 Bot 进行白名单管理，未在白名单的 Bot 均不允许发送指令。
  • 行为分析：部署 UEBA（User and Entity Behavior Analytics），对异常的云资源创建、费用波动进行实时告警。
  • 安全培训：定期开展 “社交工程防御” 模拟钓鱼演练，提高员工对可疑链接与未知 Bot 的辨识能力。

融合发展的大环境：智能体化、信息化、智能化的“三位一体”

在 AI 大模型、边缘计算、5G+云原生 的共同驱动下，企业的业务系统正向 “智能体化”（Intelligent Agents）迈进：从传统的 信息化（IT），升级为 “智能化（AI）” 的业务流程，再进一步 “智能体化”——让自主学习的 AI 代理在系统中执行决策、调度资源、自动修复。

然而，“三位一体”的技术进步也让攻击面呈几何级数增长：

  • 横向扩散路径：AI 代理拥有跨服务的 API 权限，一旦被劫持，可在几秒钟内横跨 计算、存储、网络 层面。
  • 模型供应链风险：模型的训练、发布、推理涉及 数据集、代码、容器镜像 多层次资产，任何一环被破坏均可能导致整体系统失效。
  • 自动化响应误判：智能化的监控系统若误判为业务需求而自动扩容、部署，攻击者可利用这些自动化流程实现 快速横向移动。

因此，信息安全不能再是技术部门的附属选项，它必须成为整个组织的 “智能安全”（Intelligent Security）基石。只有在安全意识、技术防护、制度治理三层面同步提升，才能真正把握智能化浪潮的主动权。

号召：加入信息安全意识培训，点燃自我防护的自驱力

同事们，前文的三个案例并非遥不可及的“科幻情节”，而是正在或已经发生在我们身边的真实写照。面对日益复杂的攻击手法，光靠技术防线的硬件、软件升级是不够的。人是最关键的“最后一层防御”。下面，我诚挚邀请每一位同事踊跃参与即将开启的 信息安全意识培训，让我们一起把“安全”从概念走向行动。

培训亮点

主题 关键收益 适合对象
云端存储安全与最小权限 掌握 GCP、Azure、AWS 中的 Bucket Policy、IAM Role 配置，避免“同名 bucket 抢占”类漏洞。 开发、运维、项目管理
供应链安全与开源治理 学会使用 SBOM、SCA 工具、私有 PyPI 镜像，防止恶意依赖渗透。 开发、测试、DevSecOps
社交工程防御实战 通过模拟钓鱼、伪装 Bot 演练，提升对可疑信息的辨识与报告能力。 全体员工
AI 模型安全与安全审计 了解 pickle、joblib 的安全风险，掌握模型加密、签名、审计日志的最佳实践。 数据科学家、机器学习工程师
** Incident Response（响应演练）** 进行全链路的 检测 → 报警 → 隔离 → 恢复 演练，熟悉应急流程。 安全团队、运维、管理层

参与方式

  1. 报名渠道：公司内部门户 → “培训与发展” → “信息安全意识培训”。
  2. 培训时间：每周三、周四上午 10:00‑12:00（共 4 次），可自行选择任选两场。
  3. 学习材料：培训前将发送 案例视频、操作手册、测评问卷，完成后可获得 信息安全微证书（可在内部系统展示），并计入年度绩效。
  4. 激励机制：在培训结束后，所有 答对 80% 以上测评 的同事，将有机会获得 公司内部安全积分，用于兑换 电子书、云资源使用券 等福利。

我们的共同目标

  • 从被动防御到主动预警：让每一次登录、每一次代码提交、每一次模型发布，都带有安全防护的“标签”。
  • 形成信息安全的“安全文化基因”：在日常工作、会议、邮件交流中，主动提及安全检查，让安全思考成为习惯。
  • 构建全员协作的安全生态：安全团队不再是 “警察”，而是 “安全教练”，帮助大家发现风险、改进流程、提升效率。

结语：让安全成为创新的加速器

正如古语所云：“防微杜渐，未雨绸缪”。在智能体化、信息化、智能化交织的时代，每一次技术迭代都可能打开一扇新窗，也可能泄露一条新路。我们要用 持续学习 的姿态，去捕捉每一次安全警报背后的教训；要用 合作共赢 的精神，去构筑组织内部的安全壁垒；更要用 创新思维，把安全机制编织进业务流程，使之成为 加速创新的燃料，而非 阻碍前行的绊脚石。

愿每位同事在这场信息安全的“头脑风暴”中，找准自己的定位，积极加入培训，以更强的安全意识和更扎实的技能，迎接未来智能化浪潮的每一次挑战。

让我们一起，用防护的火花照亮数字化的前路！

信息安全意识培训组
2026‑06‑17

AI‑Sec Team

通过提升员工的安全意识和技能，昆明亭长朗然科技有限公司可以帮助您降低安全事件的发生率，减少经济损失和声誉损害。

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

AI 时代的安全防线——从真实案例看信息安全的必要性

admin

在信息技术高速发展的今天，企业的每一次系统升级、每一次平台对接，都可能隐藏着潜在的安全隐患。正如一次头脑风暴后所发现的：若把信息安全比作城墙，那么“砖瓦”是技术与制度，“守城将士”是每一位普通职工；若城墙有微小的裂缝，敌军再小的渗透也能形成致命的突破。下面，我将通过两个典型且深具教育意义的案例，帮助大家从“血的教训”中汲取经验，提升安全防护的自觉性与主动性。

案例一：“Velvet Ant”潜伏十年——关键基础设施被暗网黑客悄然侵蚀

1. 背景概述

2026 年6月15日，iThome 报道“一支代号为 Velvet Ant 的中国黑客组织，在关键基础设施的隔离网络中潜伏近十年”。这支组织利用零日漏洞和供应链后门，长期对能源、交通、金融等行业的核心系统进行暗中监控与数据抽取。虽然表面上看这些网络均实现了“物理隔离”，但攻击者通过供应链软硬件的隐蔽植入，实现了对“空中楼阁”的远程控制。

2. 攻击链拆解

步骤 攻击手法 关键失误点
① 供应链渗透 通过植入带后门的第三方库（Python Package、Node 模块） 未对第三方组件进行 SBOM（软件清单）核查
② 侧信道突破 利用电磁泄漏、冷启动攻击获取隔离网络的管理凭证 缺乏硬件安全模块（HSM）与可信启动（Secure Boot）
③ 持久化植入 在关键服务器上部署 C2（Command & Control）容器 未实施文件完整性监测（FIM）
④ 数据抽取 通过加密隧道定时上传敏感日志与配置文件 没有网络流量异常检测（NDR）与零信任访问控制
⑤ 清除痕迹 删除日志、修改审计策略 审计日志未做到不可篡改、离线备份不足

3. 教训提炼

  1. 供应链安全是底层防线：仅靠传统防火墙、入侵检测系统（IDS）已难以抵御带后门的第三方库。企业必须实现 SBOM+动态代码分析，并对关键业务依赖的开源组件进行定期签名校验。
  2. 硬件根信任不可或缺：即便系统在物理上实现隔离，若硬件启动链被篡改，仍然可能被“背靠背”攻击。部署可信平台模块（TPM）与安全启动（Secure Boot），并强制使用硬件安全模块（HSM）进行密钥管理。
  3. 零信任原则要落地：在内部网络中实施最小权限（Least‑Privilege）原则，对每一次跨系统调用进行强身份验证和持续授权审计。
  4. 审计与日志的防篡改：采用区块链或写一次只读（WORM）存储对关键审计日志进行加密签名，确保即使攻击者获得管理员权限，也无法轻易销毁痕迹。

4. 与企业的关联

面对日益复杂的供应链攻击路径，朗然科技的研发、运维、采购部门都必须重新审视 “组件来源” 与 “权限分配” 两大环节。任何一次轻率的库升级、任何一次未经审计的凭证共享，都可能为黑客打开通往核心系统的大门。

案例二：Anthropic Claude Agent SDK计费争议——从“计费”到“安全” 的意外连锁

1. 事件概览

2026 年6月17日，Anthropic 官方宣布暂停原定于 6 月 15 日实施的 Claude Agent SDK 新计费模式。该 SDK 允许开发者将 Claude Code 的“代理循环、工具执行与上下文管理”能力嵌入 Python 或 TypeScript 项目，实现自动化代码审查、漏洞扫描等功能。新计费方案本意是将 SDK 使用量从订阅额度中剥离，改为按 Token 消耗计费，并提供等额的月度抵用额。

然而，这一计费变更在技术社区引发强烈争议：
– 代理工作负载特性：AI 代理通常需要多轮调用模型与外部工具，导致 Token 消耗呈指数级增长。若未做好限额与成本监控，企业可能在短时间内产生巨额费用。
– 安全风险隐形：在“费用压制”与“使用上限”双重压力下，开发者往往会关闭安全审计、日志记录等功能，以降低 Token 用量，进而削弱对模型输出的追溯与审计能力。
– 数据泄露潜在：Claude Agent SDK 支持读取本地文件、执行系统指令、通过 MCP 连接外部系统。若 SDK 的权限管理不当，恶意代码或受感染的代理可能被利用为“内部渗透工具”，对公司内部的数据与业务系统进行非法访问。

2. 安全漏洞的链式反应

  1. 成本驱动的安全妥协
    • 为避免 Token 超支，团队关闭了对模型请求的日志记录（Log‑Retention）与输入过滤（Prompt‑Sanitization）。
    • 结果：攻击者通过注入恶意 Prompt，使 Claude 自动执行系统命令（如 rm -rf /），而团队无从发现。
  2. 权限滥用导致数据外泄
    • SDK 默认以当前运行用户的权限读取文件。若在 CI/CD 流程中使用，包含凭证的 .env 文件被代理读取并上传至外部存储（如 S3），导致凭证泄露。
  3. 缺乏审计导致追溯困难
    • 费用模型调整前，所有 SDK 调用被计入订阅上限，企业内部已有统一的费用审计与使用监控。计费分离后，费用数据散落在不同账单系统，安全团队失去对 AI 代理行为的全局视图，难以及时发现异常调用模式。

3. 关键防御建议

  • 建立 Token 使用的预算警戒线：为每个项目设定硬性上限，并在接近阈值时自动触发审计报警。
  • 强制安全审计：无论计费模式如何变化，模型调用日志、Prompt 内容、工具调用记录均应写入不可篡改的审计系统。
  • 最小权限原则：在 CI/CD 环境中运行 SDK 时，使用专用的低权限 Service Account，禁止读取包含敏感信息的文件。
  • 安全测试嵌入开发流水线：借助 Anthropic 官方提供的“源码漏洞扫描示例实现”，将 AI 代理的输出结果交由静态代码分析（SAST）和模糊测试（Fuzz）双管齐下。

4. 对朗然科技的启示

在 AI Agent 时代，技术的便利往往伴随新的攻击面。我们要认识到：“计费不是安全的替代品，安全是成本的根基”。只有把安全治理嵌入到每一次功能开发、每一次成本评估中，才能在激烈的技术竞争中保持业务的韧性与合规。

信息化、数据化、智能体化的融合浪潮——安全挑战与机遇

1. 信息化：全流程数字化

企业的 ERP、CRM、供应链管理系统正逐步迁移至云端，业务数据实现实时共享。信息化带来了 “数据孤岛消失” 的好处，也让 “横向渗透路径” 更加宽广。任何一处未加防护的 API，都可能成为黑客的入口。

2. 数据化：大数据与机器学习的深度融合

海量业务日志、用户行为轨迹被收集用于模型训练，构筑精准营销与风险预测能力。然而， “数据泄露” 和 “模型投毒” 也随之升温。一次未经授权的 CSV 文件导出，或者一次对训练数据的微小篡改，都可能导致模型偏差，进而影响业务决策。

3. 智能体化：AI Agent 与自动化工作流的崛起

从智能客服到自动化运维，AI Agent 正在取代传统脚本，承担 “读‑写‑执行” 的多重职责。智能体的 “自主学习” 与 “持续交互” 使其可以在短时间内完成复杂任务，却也让 “行为可审计性” 成为新的难点。若缺乏对 Agent 行为的细粒度控制，恶意用户可能借助代理执行横向移动、提权甚至数据外泄。

4. 三位一体的安全新范式

维度 关键控制点 对应技术 实践要点
信息化 API 鉴权与访问控制 零信任网络访问（ZTNA） 采用动态访问策略、基于风险的实时决策
数据化 数据脱敏与加密 同态加密、差分隐私 对敏感字段进行加密存储，训练时使用隐私保护技术
智能体化 Agent 行为审计 可观察性平台（OpenTelemetry）+ 行为模型 捕获每一次工具调用、模型 Prompt，构建审计链路

号召：加入信息安全意识培训，筑牢个人与企业的防火墙

亲爱的同事们，安全不是某个部门的专职任务，也不是一场短期的演练，而是 “每个人的日常”。正如古语所说：“防患未然，祸兮福所倚”。在信息化、数据化、智能体化交织的今天，“安全”已成为企业竞争力的关键指标。

1. 培训的目标与价值

  • 提升风险感知：通过真实案例（如 Velvet Ant、Claude Agent SDK）让大家直观感受到威胁的多样性与隐蔽性。
  • 掌握基本防护技能：学习安全密码管理、 phishing 防范、最小权限配置、日志审计等实用技巧。
  • 培养安全思维：在开发、运维、采购、财务等环节，始终坚持 “安全第一、成本第二” 的原则。

2. 培训的形式与安排

时间 形式 主题
第1周 线上微课（30 分钟） 信息安全基础概念、常见攻击手法
第2周 案例研讨（1 小时） Velvet Ant 与供应链渗透、Claude Agent 计费争议背后的安全隐患
第3周 实操演练（2 小时） Phishing 模拟、密码强度检测、日志审计搭建
第4周 圆桌对话（90 分钟） “AI Agent 与安全的平衡”：研发、运维、合规的协同治理
第5周 测评与反馈 在线测评、培训满意度调查、后续改进计划

3. 参与方式

  • 报名渠道：公司内部邮件系统统一发布报名链接，每位职工须在截止日期前完成注册。
  • 激励机制：完成全部培训并通过测评的同事，将获得公司统一发放的 “信息安全先锋” 电子徽章，同时在年度绩效评估中加分。
  • 持续学习：培训结束后，安全团队将定期推送 “安全速递”（包括最新漏洞、行业动态、内部安全公告），帮助大家保持警觉。

4. 小贴士：在工作中的安全“好习惯”

场景 好习惯 可能的风险
邮件 不随意点击未知链接；使用公司提供的加密邮件服务 钓鱼攻击、恶意软件
代码仓库 在提交前使用 SAST 工具扫描；不将凭证硬编码在代码中 代码泄露、凭证被盗
云平台 启用多因素认证（MFA）；定期审查 IAM 权限 账户被劫持、权限滥用
AI Agent 为每个 Agent 配置独立的 Service Account；记录所有 Prompt 与工具调用 代理被利用进行横向渗透
数据备份 采用 3‑2‑1 备份策略（3 份拷贝、2 种介质、1 份异地） 数据丢失、勒索攻击

结语：从“安全文化”到“安全行动”

信息安全不是一次性的技术部署，而是一场 长期的文化建设。只有当每位员工都把安全视为工作的一部分，企业才能在 AI Agent、云原生、零信任等新技术的浪潮中，保持 “稳如磐石，灵若水形” 的竞争优势。

让我们一起 从今天起，主动学习、积极实践、共同守护 朗然科技的数字资产与商业信誉。期待在即将开启的信息安全意识培训中，与你相遇、共同成长。

我们的产品包括在线培训平台、定制化教材以及互动式安全演示。这些工具旨在提升企业员工的信息保护意识，形成强有力的防范网络攻击和数据泄露的第一道防线。对于感兴趣的客户，我们随时欢迎您进行产品体验。

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