信息安全

AI 时代的安全警钟：从“闭环投票”恶意软件说起

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“千里之堤，溃于蚁穴；一瞬之间，危机四起。”
——《韩非子·解蔽》

在信息化高速发展的今天，企业的数字化、智能化、无人化建设正以前所未有的速度推进。云计算、物联网、人工智能等新技术已渗透到生产、运营、管理的每一个角落，给我们带来了效率与创新的“双刃剑”。然而，技术的飞跃往往伴随着风险的升级。若安全意识仍停留在传统的防火墙、病毒库层面，那么我们很可能会在不经意间为黑客打开后门，甚至让“AI 也成为黑客的帮凶”。

为了让全体职工深刻认识到网络安全的紧迫性与复杂性，本文将以 三桩典型且富有教育意义的安全事件 为切入点，进行深入剖析，并结合当下数智化、无人化、智能化的融合趋势，号召每位同事积极参与即将开启的信息安全意识培训，提升自身的安全防护能力。

一、案例一：CLOSEDQUORUM——让四个 AI 模型投票决定“偷、注、持、移”

1. 事件概述

2026 年 9 月，全球知名安全团队 Cisco Talos 发布报告，披露一种名为 CLOSEDQUORUM 的 Windows 恶意程序。该程序的最大亮点在于，它不再依赖传统的远程指挥与控制（C2）服务器，而是将 战术决策权交给四个商业大模型（DeepSeek、Qwen、Mistral、Google Gemini），通过“投票”方式决定下一步的恶意行为。

2. 技术细节

  • 自我情报收集：恶意程序首先读取主机的基本信息（主机名、OS 版本、是否管理员等），并把这些信息包装成 Prompt，发送给四个 LLM。
  • 四选一指令：每个模型只能返回四个选项中的一个：Steal（盗取）、Inject（注入）、Persist（持久化）或 Move（迁移）。若返回格式不符，则该响应被丢弃。
  • 投票机制：四个模型的答案进行统计，票数最多的指令被执行；若出现平局，则按照 DeepSeek → Qwen → Mistral → Gemini 的固定顺序决定最终指令。
  • 数据外泄渠道：盗取的凭证、密码、加密货币钱包信息会被 AES‑256‑GCM 加密后，以 Discord Webhook 的形式发送到攻击者的 Discord 频道。
  • 弱加密陷阱：密钥来源于当前日期，意味着只要知道发送日期就能解密，表面安全实则脆弱。

3. 事件意义

  1. “努力置换”概念的首次落地
    传统的攻击链中，人类攻击者负责目标选择、工具配置、命令下达等关键环节。CLOSEDQUORUM 将 决策阶段 完全交给 AI，真正实现了“人类不在场、机器自行决策”。这是一种 Effort Displacement（努力置换），大幅降低了攻击者的时间成本与注意力消耗。

  2. 检测难度升级
    恶意程序的网络流量看似普通的 HTTPS 请求，目标是 AI 提供商的官方 API（如 api.deepseek.com），在常规防火墙或 IPS 中很难被直接拦截。再加上使用 Discord Webhook 进行数据外泄，进一步混淆了流量特征。

  3. 供应链安全警示
    四个 LLM 均为商业化服务，意味着 攻击者只需要购买或盗取 API 密钥，便能在全球范围内部署同一套攻击逻辑。对企业而言，第三方云服务的使用安全 也必须纳入风险评估。

4. 防御要点

  • API 流量可视化：开启 TLS 解密或采用基于代理的检测策略，监控本地进程向外部 AI 平台的异常请求。
  • 行为关联分析：将 短时间内多次调用不同 LLM API + 访问 Discord Webhook 视为高危行为，触发告警。
  • 最小化特权：尽量限制普通用户对 LSASS、浏览器密码存储的访问权限，降低 “Steal” 指令成功率。
  • 强化审计：对 Discord Webhook 及其他外部 Webhook 的使用进行白名单管理，任何未授权的 Webhook 必须经过人工审批。

二、案例二：EvilTokens——把钓鱼即服务（PhaaS）推向“一键”化

1. 事件概述

2026 年 5 月，安全研究团队披露一种名为 EvilTokens 的钓鱼即服务平台。该平台提供 “一键生成钓鱼网站” 的功能，使用者只需输入目标公司或品牌名称，系统即自动生成完整的钓鱼页面、域名、邮件模板，并提供 “托管 + 统计” 业务。通过付费即可获得完整的钓鱼攻击链，甚至连 SMTP 发送 都由平台代为完成。

2. 技术细节

  • 自动化页面生成：平台内部集成了数百套钓鱼页面模板，利用 AI 文本生成 自动填充目标公司的 LOGO、业务口号、表单字段等，从而提升仿真度。
  • 域名暗流：平台使用 一次性注册的子域名，并通过 CDN 隧道 隐蔽真实服务器 IP，规避传统 DNS 解析拦截。
  • 邮件投递即服务：通过与第三方邮件发送服务（如 SendGrid、Mailgun）合作，平台提供 批量邮件发送 API，并附加 投递成功率统计 面板。
  • 回收与支付：受害者一旦在钓鱼页面输入凭证，信息会直接推送至平台的 Webhook，随后由支付系统扣除服务费用，攻击者可即时拿到收益。

3. 事件意义

  1. “低门槛、即付即用” 的商业化钓鱼模式，使得 非技术型犯罪分子 也能轻松发起大规模钓鱼攻击。过去需要一定编程或社工经验的门槛被大幅降低。
  2. 后链自动化：从页面生成、域名获取、邮件投递、信息回收全流程自动化，极大提升了攻击效率与成功率，也让安全团队在事件响应时难以快速追溯责任链。
  3. 平台化的黑色生态：EvilTokens 的出现表明 黑市服务化 已进入成熟阶段，类似的“勒索即服务（RaaS）”“Botnet 即服务（BaaS）”也在快速演进。

4. 防御要点

  • 邮件安全网关强化：部署基于 DMARC、DKIM、SPF 的严格策略，并开启 AI 驱动的钓鱼邮件检测，对异常发件人域名、链接进行实时拦截。
  • 品牌监测：使用第三方 Brand Monitoring 服务，及时发现未经授权的品牌域名或相似页面。
  • 员工安全培训：让全体员工了解 钓鱼攻击的最新手法（如 AI 生成的仿真页面），提升识别能力。
  • 事件响应预案：建立 钓鱼攻击快速响应流程，包括快速回收泄露凭证、强制密码重置、监控异常登录行为。

三、案例三：AI 幻觉引发的“军事误判”——中美紧张局势背后的技术隐患

1. 事件概述

2025 年底，美国国防部在一次高层会议上使用了 AI 辅助决策系统（基于大型语言模型的情境推演工具），该系统在对某次海上冲突的“可能后果”进行预测时，出现了 严重的“幻觉”（Hallucination）：误将对方的常规巡航导弹误判为 “核弹发射指令”。该误判一度导致美方战术指挥部准备启动核级别的预警程序，幸而在后续人工核实后才得以避免。

2. 技术细节

  • AI 推演的输入：系统接收了来自卫星情报、雷达监测以及公开媒体的综合信息，自动生成情境报告。
  • 幻觉根源：由于训练数据中缺乏足够的海上冲突案例，模型在进行推理时产生了 信息拼接错误，将常规舰载导弹的发射声纳特征误写为 “核弹头装载完毕”。
  • 缺乏人机协同：该系统的设计初衷是 “加速情报分析”，但在关键决策环节缺少必要的 人工复核，导致潜在错误未被及时发现。

3. 事件意义

  1. AI 幻觉的危害远超商业领域。在金融、医疗之外，国家安全、军事行动同样高度依赖 AI，错误的预测可能导致 不可逆的战略后果。
  2. “人机共治”必须落到实处。任何高风险决策系统，都必须在 AI 输出后设置 强制人工审查，否则“一键误判”将成为现实。
  3. 技术透明度与可解释性：对重要领域的 AI 系统，必须提供 可解释的推理路径，让审查者能够追溯模型为何得出特定结论。

4. 防御要点

  • 多层次复核：在 AI 生成的情报报告上，加入 交叉验证（结合传统情报模型、专家经验）并进行 人工批准。
  • 模型审计：定期对关键任务模型进行 性能评估、数据质量检查，确保训练数据覆盖足够的边缘案例。
  • 风险阈值设定：对模型输出的 置信度 进行阈值管理，低置信度结果必须标记为 “待核实”，禁止直接进入指挥链。

二、从三大案例看信息安全的“新常态”

事件 典型风险点 对企业的启示
CLOSEDQUORUM AI 决策自主、跨平台 C2、弱加密 强化对外部 API 流量监控、零信任访问、密钥管理
EvilTokens 钓鱼即服务、供应链自动化、品牌盗用 加强邮件安全、品牌资产监控、全员钓鱼防范演练
AI 幻觉误判 决策模型失准、缺乏人工审查 人机协同、模型审计、置信度阈值治理

可以看到，AI 已不再是仅仅提供“效率提升” 的工具，而是 攻击者新的“武器箱”，同时也可能成为 组织决策的隐形风险源。在数智化、无人化、智能化快速融合的今天，任何对技术的盲目乐观，都可能让我们在不知不觉中把“安全门”推开。

三、数智化浪潮下的安全治理新思路

1. 零信任（Zero Trust）体系的全员化

  • 身份即安全：不再只对外部访问进行验证，而是对 每一次内部资源请求 都进行身份校验与最小权限授权。结合 多因素认证（MFA） 与 行为分析（UEBA），实现“即使内部已被渗透，也无法随意横向移动”。
  • 设备安全即准入：在无人化车间、智能工厂中，机器人、PLC、边缘网关等设备同样需要 数字证书、完整性校验，防止恶意固件或后门植入。

2. AI 赋能的安全运营（SecOps）

  • 异常行为检测：利用 机器学习 对网络流量、系统日志进行建模，自动识别 AI API 调用、WebHook 异常 等新型攻击特征。
  • 威胁情报自动化：通过 CTI 平台 将外部情报（如 CISA 已知漏洞、行业攻击趋势）与内部威胁监控联动，实现 快速关联、自动化响应。

3. 安全合规与法规同步

  • 数据合规：在 IoT 与边缘计算场景下，必须落实 数据最小化、加密传输、审计日志 等要求，防止在 “数据流动” 中被植入后门。
  • AI 伦理：企业在使用 AI 服务时，需要审查提供商的 数据使用政策、模型可解释性，避免因第三方模型漏洞而导致连锁安全事件。

4. 人员层面的“安全文化”

  • 持续教育：信息安全不是一次性的培训，而是 循环迭代、情境化 的学习过程。通过 微课、情景模拟、红蓝对抗演练，让安全意识深入血液。
  • 激励机制：对主动报告安全隐患、参与安全演练、提出改进建议的员工给予 积分、晋升、奖励，形成 **“安全谁来” 的正向氛围。

四、号召：加入全员安全意识培训，共筑数字防线

亲爱的同事们，面对 AI 驱动的攻击、供应链的自动化渗透、以及决策模型的潜在幻觉，我们不能再把安全交给 “技术部门” 独自承担，也不能把防护当作 “IT 的事”。每一位员工都是组织安全的第一道防线，只有当全员具备 “识别、响应、反馈” 的安全思维，企业才能在瞬息万变的威胁环境中稳健前行。

培训亮点

  1. 案例驱动：通过 CLOSEDQUORUM、EvilTokens、AI 幻觉误判 三大真实案例，直观展示最新攻击手法及其危害。
  2. 实战演练：提供 AI 生成钓鱼邮件识别、Discord Webhook 检测脚本、零信任访问实验 等动手环节，让理论立刻转化为操作能力。
  3. 跨部门协作：邀请 法务、合规、研发、运维 多方专家共同解读安全政策，帮助大家在实际工作中落地安全要求。
  4. 随时回顾：培训结束后，提供 微课视频、知识卡片、测评系统，实现 碎片化学习，随时温故知新。

参与方式

  • 报名入口：公司内部网 “学习中心” → “信息安全意识培训（AI 时代）”
  • 培训时间：每周三、周五晚 20:00‑21:30（线上直播 + 现场互动）
  • 考核体系：完成全部模块并通过 80 分以上 的结业测验，即可获得 “信息安全合格证”，并计入年终绩效的 安全贡献分。

我们的期望

  • 零容忍：对任何发现的安全漏洞或可疑行为，必须 第一时间报告，绝不容忍“置之不理”。
  • 主动防御：在日常工作中主动检查 AI API 调用日志、外部 Webhook 配置，及时修复潜在风险。
  • 持续学习：将安全学习视为 职业成长的一部分，把每一次培训、每一次演练都当作提升自我的机会。

“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。”
——《绢纱露·结语》

让我们一起 携手共建数字安全防线，在数智化、无人化、智能化的新时代，让安全成为企业最坚实的基石，让每一位同事都成为 信息安全的守护者。

我们在信息安全和合规领域积累了丰富经验，并提供定制化咨询服务。昆明亭长朗然科技有限公司愿意与您一同探讨如何将最佳实践应用于企业中，以确保信息安全。

  • 电话：0871-67122372
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让安全“看得见、管得住、管得好”——从楼宇层到工控层的全景思考

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头脑风暴
当我们把注意力从“防火墙、入侵检测、终端防护”这些传统 IT 资产转向“电梯、暖通、摄像头、泵站”这些看似“无害”的建筑与工业设备时，会碰撞出怎样的认知火花？下面，我把三起典型且极具教育意义的安全事件摆在大家面前，让我们先用想象的力量，把潜在的风险呈现在脑海里，再用事实的重量，把教训砸得更实在。

案例一：美国多州水务 PLC 被黑——“水”也会被“泼”冷水

背景概述

2024 年 8 月，美国联邦调查局（FBI）和环境保护署（EPA）披露，至少七个州的自来水系统被黑客远程入侵。攻击者针对的是 Internet‑Facing 可编程逻辑控制器（PLC）——这些小型工业计算机负责控制泵站、阀门和水处理装置的开闭与运行参数。黑客通过漏洞利用或默认凭据，获得了对 PLC 的指令执行权，导致水厂监控失灵、流量异常甚至被迫降级供水。

关键技术因素

  1. 外网暴露的 PLC：原本设计为内部隔离的控制器，却因远程监控需求被硬性放到公网。
  2. 缺乏身份认证与加密：多数老旧 PLC 仍使用明文 Telnet/Modbus，未实现强认证。
  3. 资产不可视：受影响的水务公司在安全资产清单中根本没有登记这些 PLC，导致监控、补丁、日志收集全程缺失。

影响及教训

  • 业务中断：平均每起事故导致系统离线 16.2 小时，部分地区出现供水压力骤降、居民用水受限。
  • 公共安全：水质监控失效，潜在的细菌滋生与化学污染风险激增。
  • 品牌与信任危机：媒体曝光后，水务公司面临舆论和监管双重压力。

教训：对 工业控制系统（ICS） 的安全防护不能仅靠网络边界防火墙，必须实现 资产全景可视化、强身份认证、定期渗透检测。尤其是对那些“只负责泵水、看不见摸不着”的设备，必须把它们拉进资产管理的“清单里”，才能在危机时刻快速定位、隔离。

案例二：写字楼智能化系统被攻——电梯“罢工”，高层“翻墙”

背景概述

2025 年 3 月，北京一家大型写字楼的 楼宇自动化系统（BAS） 被黑客渗透。攻击者利用供应商未打补丁的楼宇管理平台（含 HVAC、照明、门禁与电梯控制），植入后门后，在凌晨时段对电梯调度算法进行篡改，使电梯在特定楼层停留时间异常延长。结果导致 12 位员工被困电梯，且紧急报警系统未能正常触发。

关键技术因素

  1. 统一管理平台的单点失效：楼宇系统往往把数百个子系统（灯光、暖通、门禁、升降机）集中在一个平台，平台的任何漏洞都可能导致 横向渗透。
  2. 默认凭证未改：安装工程师使用的默认管理员用户名/密码在交付后未被强制更改。
  3. 缺乏持续流量监控：楼宇 IT 团队只在年度审计时检查设备清单，未对设备的实时网络行为进行监测。

影响及教训

  • 人员安全风险：电梯被锁住直接危及被困员工的生命安全。
  • 业务运营受阻：高层办公区因电梯不可用，导致会客、文件递送等日常业务陷入停滞。
  • 法律责任风险：根据《建筑消防安全管理条例》，物业方对电梯安全负有不可推卸的责任，事件后被监管部门处以高额罚款。

教训：楼宇层的资产同样是 关键基础设施。必须做到 “三层防护”：①资产识别（完整清单），②行为监测（持续流量、异常行为检测），③访问控制（强密码、最小特权）。尤其在 数字化、智能化、大数据驱动 的背景下，楼宇系统不再是孤岛，而是与 IT、OT 融合的 “横向网络”，任何薄弱环节都可能被放大。

案例三：旧版摄像头成“后门”——企业内部机密在不经意间泄露

背景概述

2026 年 1 月，某金融机构在一次内部审计中发现，数十个 IP 摄像头（型号均为 2015 年前的低端产品）被植入了 Rootkit。这些摄像头原本用于监控大堂、会议室和数据中心的出入口。但黑客通过已知的 CVE‑2023‑XXXX 漏洞，植入后门后，每天凌晨自动将 视频流、音频及网络抓包 上传至境外的暗网服务器。更为惊人的是，摄像头所在的会议室曾多次进行高级别的项目评审，会议内容包括未公开的业务计划与技术路线图。

关键技术因素

  1. 固件未更新：摄像头生产厂商在 2024 年已发布安全补丁，但客户因繁琐的手工升级流程，仍在使用原始固件。
  2. 缺乏网络分段：摄像头直接连入企业核心网络，未做 VLAN 隔离，也未对其进行访问控制列表（ACL）限制。
  3. 没有审计日志：摄像头日志功能被默认关闭，导致无法追溯异常的网络行为。

影响及教训

  • 商业机密外泄：竞争对手可能通过视频内容提前获悉新产品研发进度，导致市场竞争力下降。
  • 合规风险：依据《网络安全法》《个人信息保护法》，企业对摄像头采集的个人信息负有保护义务，泄露将面临巨额罚款。
  • 信任危机：内部员工对企业的“安全防护”产生怀疑，影响团队凝聚力。

教训：IoT 设备往往被视作“看得见、摸得着”，却容易被忽视其 “看不见的安全风险”。必须 强制固件升级、网络分段、日志审计，并将这些设备纳入 统一资产管理平台，实现 全生命周期安全治理。

资产可视化的价值——从“看不到”到“掌控全局”

1. 全景资产清单不是“纸上谈兵”，而是 **“恢复时间（RTO）”的加速器

Honeywell 的调研显示，拥有 完整资产清单 的组织在重大安全事件后，42% 能在 6 小时内恢复业务；而清单不完整的组织，这一比例仅为 25%。虽然调查本身只能说明关联性，却足以让我们意识到：一张清晰的资产地图，等同于一套快速定位、快速隔离的救援指南。

2. 持续监控是把“黑夜”变成“白昼”

仅在审计期间进行一次性检查，等同于 “把灯点亮一次就不管了”。事实上，攻击者的渗透往往是 “潜伏—横向—激活” 的过程，只有 实时流量监控、行为分析、异常告警，才能在攻击者还未完成破坏前警觉。

3. 资产层级映射帮助“跨部门协同”

OT（工业控制）与 IT（信息技术）常常存在 “信息孤岛”，导致同一设备在两条管理链路中出现 “双重记录、信息矛盾”。构建 层级映射（物理‑网络‑业务），能够让 安全、运维、业务 三方在同一张地图上对话，快速完成 “谁负责、谁处理、何时完成” 的闭环。

具身智能化、数字化、自动化的融合——安全挑战的升级版

1. 具身智能化：从“感知”到“决策”

具身智能（Embodied AI）让机器人、自动导引车（AGV）能够 感知 环境、学习 行为并 执行 任务。这意味着 物理空间的每一次动作 都可能在 数字空间留下痕迹。如果攻击者能够控制这些具身机器人，就可能在实际生产线上进行 “物理破坏”（例如，让 AGV 把关键部件搬走、让机器人误操作机器），其后果往往比网络攻击更直接、更难以逆转。

2. 数字化转型：数据即资产，数据亦是攻击目标

企业正把 生产、物流、客服 等核心业务搬到 云平台、边缘计算节点。这些节点往往依赖 API、微服务 进行协同，任何 未授权的 API 调用 都可能导致 数据泄露或业务中断。例如，2025 年的 “云端库存误删” 事件中，一名内部开发人员因缺乏最小权限原则，误执行了删除 API，导致全站商品信息消失。

3. 自动化运维：脚本即武器

在自动化运维（AIOps）时代，脚本、配置即代码（IaC） 成为每日工作的重要组成。但如果攻击者获取了 CI/CD 流水线的凭证，就能在 部署阶段植入后门，实现 “一次部署、全网受控”。这也是 2026 年 “DevOps 后门事件” 的根本原因，攻击者利用泄露的 Docker 镜像令牌，向生产容器注入木马。

综合洞察

  • 技术融合放大了攻击面：一个攻击链可能 simultaneously 跨越 IT、OT、AI、IoT 四个层次。
  • 安全思维必须从“点防”转向“全局观”：不再只关注防火墙、终端防护，而是要 “把所有设备、所有数据、所有自动化脚本都纳入统一的安全视角”。
  • 人是最关键的防线：再强大的技术若没有合格的操作人员、合规的流程和安全意识，仍然会在 “人‑机‑环境” 的交互点崩溃。

呼吁——让每一位职工成为安全的“站岗哨”

1. 让“安全文化”从口号变为行动

“防不胜防，万变不离其宗”。
——《孙子兵法·计篇》

如果我们把安全视作 “企业的第二条心脏”，则每位员工都是 “心脏的每一次跳动”。我们鼓励大家：

  • 主动报障：发现异常流量、未知设备请第一时间报告 IT 安全部门。
  • 及时更新：即使是摄像头、楼宇控制器，也请在系统提示后第一时间进行固件升级。
  • 强密码，双因素：不论是登录工控后台、楼宇管理平台还是 VPN，务必使用复杂密码并开启 MFA（多因素认证）。

2. 参与即将开启的安全意识培训——“从零到一，构筑全景防线”

我们将在 9 月 30 日 正式启动 “全景资产可视化与持续监控” 培训系列，内容包括：

  1. 资产清单实战：如何使用 自动扫描工具（Nmap、Masscan、Qualys）快速生成完整清单。
  2. 行为基线与异常检测：通过 SIEM、UEBA（用户和实体行为分析）技术，学习识别潜在的横向渗透。
  3. OT‑IT 融合安全：案例剖析美国水务 PLC 攻击、楼宇系统电梯劫持、摄像头后门泄密，讲解 分段、认证、加密 的最佳实践。
  4. 具身智能与自动化安全：针对机器人、AGV、CI/CD 流水线的安全硬化措施、最小特权原则以及代码审计要点。
  5. 红蓝对抗实战：模拟渗透攻防，让学员亲身感受“一秒钟的疏忽，带来数小时的停机”。

培训采取 线上 + 线下 双轨模式，提供 实战实验室 与 案例讨论组，每位参与者将获得 《企业全景安全手册》（含清单模板、监控脚本、应急流程），并在培训结束后通过 安全认知测评，获取 “安全护航员” 认证。

“不怕路长，只怕心不在”。
——《礼记·大学》

我们相信，只有把安全意识根植于每个人的日常操作，才能把 “隐形的玻璃墙” 变成 “坚不可摧的钢铁堡垒”。

3. 小技巧，大收益：职场安全的五个“日常小金句”

场景 常见误区 正确做法
登录系统 使用同一个密码遍历多个系统 密码管理器 + MFA
连接摄像头 仅靠物理遮挡，忽视网络隔离 VLAN + ACL
更新固件 “改完了，明天再升级” Plan‑Do‑Check‑Act 迭代，周检
使用脚本 把脚本直接复制粘贴到生产环境 代码审计 + CI/CD 流水线审计
发现异常 “这只是一次误报” 立即上报 → 日志保存 → 根因分析

结语：从“知道”到“做到”，让安全成为企业的基因

在信息化、智能化、自动化高速交织的今天，“安全不再是单点防护”，而是一个 “全景、全链、全员”** 的系统工程。我们每个人都是这条防线上的关键节点；每一次主动的资产盘点、每一次及时的异常上报、每一次认真完成的培训，都在为企业筑起一道不被忽视的防护墙。

让我们 从今天起、从每一次登录、每一次刷卡、每一次打开摄像头监控画面 开始，把 “资产可视化、持续监控、最小特权” 融入工作习惯。在培训中学习，在实践中验证，在复盘中提升，让安全成为我们共同的语言、共同的文化、共同的竞争力。

安全不是别人的事，而是我们每个人的事。 期待在即将开启的培训课堂上，与每一位同事相见，一起把“看得见、管得住、管得好”落到实处，让企业在数字化浪潮中稳健前行。

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。

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