信息防护

AI 时代的网络安全防线——以案例为镜，筑牢信息安全意识

admin

前言：头脑风暴的三幕剧

在信息化、机器人化、数据化高度融合的今天，AI 已渗透到业务运营、产品研发、客户服务的每一个环节。它像一把“双刃剑”，在为企业创造价值的同时，也悄然打开了新的攻击面。为了让大家在抽象的概念之外看到真实的危机，本文将以 三起典型的 AI 相关安全事件 为切入点，进行深度剖析。从“数据毒瘤”、到“模型失窃”，再到“AI 生成的钓鱼”，每一起都触及 NIST 《Cyber AI 应用蓝图》所关注的核心领域。希望通过生动的案例，激发大家对信息安全的警觉心，并为即将启动的安全意识培训奠定认知基础。

案例一：数据供给链的“毒药”——数据中毒导致金融风控模型失效

事件概述
2024 年 9 月，国内某大型商业银行在上线新一代信用评估 AI 系统后，仅两周内就出现了大量错误的信用评分，导致高风险客户被误判为低风险，进一步导致信贷违约率瞬间飙升 12%。经过内部审计与外部渗透测试团队的联合调查，发现攻击者在公开的第三方数据集（该银行用于模型训练的宏观经济指标数据）中植入了微小的、但具有针对性的噪声。由于这些噪声在海量数据中难以被常规清洗算法检测，最终进入模型训练流程，造成了模型的系统性偏差。

攻击路径
1. 数据来源渗透：攻击者在数据提供商的 API 接口注入恶意噪声。
2. 模型训练链路：企业未对外部数据进行完整的完整性校验与异常检测。
3. 模型部署：未使用基线对比或鲁棒性验证手段，即将受污染的模型直接推向生产。

安全失误
– 缺乏数据供应链安全治理（NIST CSF 2.0 “Identify – Asset Management” 与 “Supply Chain Risk Management”）。
– 模型训练过程缺少对抗式检测（对应 Cyber AI 应用蓝图的“Securing AI Systems – Data Supply Chain”）。
– 运维监控未能及时捕捉异常评分趋势（对应 “Conducting AI-enabled Cyber Defense – Anomaly Detection”。）

教训与对策
– 对所有外部数据源实施 数字签名、哈希校验，并建立 数据完整性追踪日志。
– 引入 对抗性训练（Adversarial Training） 与 数据异常检测（Data Drift Detection） 机制，实时监控训练数据分布的漂移。
– 在模型上线前执行 红队评估 与 鲁棒性基准测试，确保模型对扰动有足够的容错能力。

正如《孙子兵法》所言：“兵者，诡道也”。在 AI 时代，这条诡道同样体现在 数据 的每一次流动上。只有做好数据的“防化”，才能阻止敌手在根基上动手脚。

案例二：模型盗窃与逆向工程——AI 资产被“黑客”“一键复制”

事件概述
2025 年 2 月，某国内领先的智能语音客服公司在一次内部审计时，发现其核心的语音识别模型 被泄露 至暗网。攻击者通过对公司提供的 API 进行 模型提取 (Model Extraction)，利用 查询溢出 与 梯度估计 手段，在不到 24 小时内复制出几乎等同于原模型的副本，并在竞争对手的产品中悄然上线。此举导致原公司在市场竞争中失去技术优势，同时也引发了 知识产权 与 数据隐私 双重纠纷。

攻击路径
1. API 访问滥用：外部攻击者通过合法的 API 调用配额，频繁提交特制的语音样本。
2. 梯度嗅探：利用返回的置信度分数与误差信息，逆向推算模型参数。
3. 模型重构：在本地利用生成式对抗网络（GAN）进行模型复制，完成“盗版”。

安全失误
– 缺少对模型查询的噪声注入（对应 “Securing AI Systems – Model Training & Deployment”）。
– 未对 API 调用进行频率限制与异常行为检测（对应 “Conducting AI-enabled Cyber Defense – Threat Detection”。）
– 对模型资产的价值评估与访问控制不足（对应 “Identify – Asset Management”。）

教训与对策
– 对外部 API 实施 差分隐私 (Differential Privacy) 与 结果模糊化，降低梯度泄漏风险。
– 使用 调用频率限流、行为分析、异常访问阻断 等技术手段，对异常查询进行即时响应。
– 对核心模型进行 分层加密、访问审计，并在内部制定 模型资产管理制度，明确模型的所有权与使用范围。

古代工匠常以“甄别材质、加密工艺”来防止伪造。现代企业面对的是 算法与模型，同样需要 “加密” 与 “鉴别”**，方能守住技术护城河。

案例三：AI 生成的钓鱼邮件——“深伪”欺骗横扫企业内部

事件概述
2025 年 11 月，某跨国制造集团的内部邮箱系统在短短三天内收到 上千封看似真实的商务合作请求。这些邮件全部由生成式 AI（如 ChatGPT、Claude）自动撰写，内容包含了公司内部项目代号、近期会议纪要甚至是高管的个人签名图片。受害者在不察觉的情况下点击了恶意链接，导致内部网络被植入 远控木马，并在两周内泄露了部分研发数据。后经调查，发现攻击者在公开的新闻稿、会议纪要中抓取了大量上下文信息，利用 AI 生成了高度定制化的钓鱼邮件。

攻击路径
1. 情报收集：爬取目标公司的公开信息、社交媒体动态。
2. AI 文本生成：使用大型语言模型生成“逼真”邮件内容。
3. 邮件投递与诱导：通过伪装的发件人地址与动态的邮件标题，提高打开率。
4. 恶意链接植入：链接指向钓鱼站点，诱导受害者下载木马。

安全失误
– 缺乏 AI 生成内容的检测机制（对应 “Conducting AI-enabled Cyber Defense – AI-enabled Threat Detection”。）
– 员工对新型钓鱼手段缺乏认知，安全培训未覆盖 生成式 AI 造假 场景。
– 邮件安全网关未启用 AI 驱动的内容审查 与 行为分析。

教训与对策
– 部署 AI 内容检测平台，对入站邮件进行 文本相似度分析、生成式模型痕迹检测（如检测重复模板、异常语言模式）。
– 在安全培训中加入 生成式 AI 钓鱼案例，提升员工对 “深伪” 邮件的辨识能力。
– 引入 多因素认证 (MFA) 与 最小权限原则，即使用户误点链接，也能降低后续横向渗透的风险。

《易经》有言：“观乎天地之大，执乎人事之微”。在信息安全的战场上，微观的 AI 生成细节 可能酿成 宏观的安全灾难。我们必须用更高维度的洞察，捕捉这些细微但致命的攻击线索。

从案例到行动：AI 时代的安全治理全景

1. NIST《Cyber AI 应用蓝图》——安全防线的结构化指南

2025 年 12 月，NIST 正式发布《Cybersecurity Framework Profile for Artificial Intelligence》（简称 Cyber AI Profile），为组织在 AI 采纳过程中提供了 系统化、层级化 的安全治理框架。该蓝图围绕三个 Focus Areas（关注领域）展开：

Focus Area 关键目标 对应 CSF 2.0 核心功能
Securing AI Systems 保障数据供给链、模型训练、部署环境的安全，防止数据中毒、模型窃取、对抗性输入 Identify, Protect
Conducting AI-enabled Cyber Defense 利用 AI 提升威胁检测、告警过滤、异常分析，同时防止 AI 误判与幻觉 Detect, Respond
Thwarting AI-enabled Cyberattacks 防御攻击者利用 AI 的快速、精准攻击手段（如深伪、自动化漏洞利用） Identify, Protect, Detect, Respond, Recover

这三大领域正好对应前文三起案例中的 风险根源、利用手段与防御缺口，为我们提供了清晰的对标路径。

2. 信息化、机器人化、数据化融合的“三位一体”环境

进入 智能制造、智慧城市、数字化运营 的新阶段，企业的业务系统不再是相互独立的孤岛，而是 AI、机器人、数据流 的高度耦合体。下面从三个维度阐述其安全意义：

维度 典型技术 安全挑战 对策要点
信息化 ERP、CRM、云服务 多租户环境的身份泄露、跨系统的访问越权 强化 身份与访问管理 (IAM)、实行 细粒度权限控制
机器人化 自动化生产线、协作机器人 (cobot) 机器人固件被篡改、控制指令被劫持 实施 固件完整性校验、 网络分段 与 零信任架构
数据化 大数据平台、数据湖、实时分析 数据供给链污染、数据泄露、模型漂移 建立 数据血缘追踪、 加密存储 与 持续的数据质量监控

在这三个维度交叉的节点上，AI 的安全风险往往呈指数级放大。因此，仅靠传统的防火墙、杀毒软件已经难以满足需求，必须将 AI 本身的安全能力 融入整体防御体系。

3. 为什么每一位职工都是安全链条的关键环节？

  1. 人是最薄弱的环节，也可以是最强的防线。无论技术多么先进，安全意识的缺口 都会导致防御失效。案例三正是因为缺乏对生成式 AI 钓鱼的认知，才让攻击得逞。
  2. 每一次登录、每一次点击，都可能触发 AI 驱动的防御或攻击。当你在企业内部系统中输入异常指令时，AI 监控系统能够 即时报警；反之，如果你打开了带有恶意 AI 代码的附件，攻击者的 AI 也可能在瞬间 渗透。
  3. 安全是全员参与的持续改进过程。NIST 强调 “持续检测、持续响应”，这需要每个人在日常工作中保持警觉、及时报告异常。

“工欲善其事，必先利其器”。在数字化浪潮中，工具是 AI，器材是安全意识。只有两者兼备，才能真正做到“善事”。

4. 即将开启的安全意识培训——你的必修课

为帮助全体员工系统掌握 AI 时代的安全防护知识，昆明亭长朗然科技有限公司 将于 2026 年 2 月 15 日 正式启动 《AI 安全与信息防护》 系列培训。培训内容包括但不限于：

  • AI 基础与风险概览：从机器学习原理到模型攻击手法的全景视角。
  • 案例研讨：深度剖析上述三起真实或模拟案例，学会识别风险点。
  • 实战演练：通过仿真平台进行 数据中毒检测、模型提取防御、AI 生成钓鱼识别 的实操。
  • 安全工具与平台：快速上手 NIST 推荐的 AI 监控平台、对抗性训练工具、差分隐私库。
  • 角色化演练：分别从 开发者、运维、业务人员 三个视角，演练安全事件的 报告、响应、恢复 流程。

培训的价值

受益对象 关键收益 对业务的直接影响
开发者 掌握 安全编码、模型防护 的最佳实践 减少因模型漏洞导致的业务中断
运维人员 熟悉 AI 监控、异常响应 的操作流程 提升系统弹性，缩短故障恢复时间
业务人员 了解 AI 钓鱼、深伪 的识别技巧 防止信息泄露、业务欺诈风险
高层管理 具备 风险评估、合规审计 的视角 为企业战略布局提供安全依据

正所谓 “授人以渔”，本次培训不只是一次知识灌输，更是一次 安全思维的升级。通过系统学习，你将成为公司安全生态的 守护者，而不是潜在的薄弱环节。

5. 如何参与并从中受益？

  1. 报名渠道：登录内部学习平台，在“安全培训”栏目搜索 “AI 安全与信息防护”，点击报名。
  2. 学习方式：提供 线上直播 与 录播 两种形式，兼顾不同工作安排。
  3. 考核奖励：完成全部课程并通过结业测评的员工，将获得 “AI 安全卫士” 电子徽章，并计入 年度绩效加分。
  4. 持续学习：培训结束后，平台将持续更新 最新威胁情报 与 案例库，鼓励大家形成 长期学习的闭环。

安全是一场马拉松，而不是百米冲刺。只有把培训当作日常的一部分，才能在 AI 时代保持竞争优势，防止被“黑客的 AI 助手”抢走先机。

结语：让安全意识成为企业文化的基石

从 数据中毒、模型盗窃 到 AI 生成的深伪钓鱼，每一起案例都向我们揭示了 AI 赋能的双刃剑——它可以让业务飞速增长，也能在瞬间撕开防线。NIST《Cyber AI 应用蓝图》为我们提供了 系统化、可操作 的防护路径，而真正的落地需要 每一位员工的参与。

如《庄子》所云：“天地有大美而不言”。在数字化的浪潮中，这份“大美”正是 安全、合规、可信 的企业形象。让我们从今天的三起案例出发，以科学的安全治理、持续的技能提升，共同打造 “AI 时代的坚不可摧防线”。

请立即报名培训，让我们一起把安全意识根植于每一次点击、每一次代码、每一次决策之中。

我们在信息安全意识培训领域的经验丰富，可以为客户提供定制化的解决方案。无论是初级还是高级阶段的员工，我们都能为其提供适合其水平和需求的安全知识。愿意了解更多的客户欢迎随时与我们联系。

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

让信息安全从“想象”走向“实践”：职工必读的安全意识大作战

admin

前言：一次头脑风暴的奇思妙想

在信息安全的世界里，往往从一次看似轻描淡写的灵感出发，才会揭开一场波澜壮阔的防御序幕。今天，我把视线投向了 2025 年 12 月 30 日 SiliconANGLE 报道的 Shai Hulud 3.0 恶意代码——它像是黑客世界的“变形金刚”，在 npm 包的“仓库跑道”上不断进化、隐匿、扩散。基于这篇技术深度稿，我进行了一次头脑风暴，衍生出 三大典型案例，每个案例都直指企业信息安全最薄弱的环节，且具备强烈的教育意义：

  1. 案例一：供应链“暗门”——Shai Hulud 3.0 在 Node.js 生态的潜伏
  2. 案例二：跨平台“钓鱼”——恶意 npm 包与 CI/CD 自动化的致命组合
  3. 案例三：从“火灾”到“灭火器”——一次误删密钥导致的灾难性数据泄露

下面，我将结合这三个案例进行细致剖析，帮助大家在情境中体会风险、认识危害、进而提升自我防护能力。随后，我会把视角拉回到 数字化、智能体化、具身智能化 融合的时代大背景，号召全体职工积极加入即将开启的 信息安全意识培训，把“想象的安全”落地为“实战的安全”。

案例一：供应链“暗门”——Shai Hulud 3.0 在 Node.js 生态的潜伏

1. 事件概述

2025 年 12 月底，Aikido Security NV 公开了 Shai Hulud 3.0 的技术细节——这是一款专针对 JavaScript 开发生态的自复制蠕虫。它通过 恶意 npm 包（即 Node 包管理器的第三方库）进入开发者本地环境，随后潜伏在 CI/CD 流水线、本地终端、容器镜像 之中，窃取 AWS、Azure、GCP 的凭证，并把这些凭证上传至攻击者控制的 C2（Command & Control）服务器。

与前两个版本相比，3.0 版在以下方面实现了显著升级：

  • 模块化设计：将核心功能拆分为若干独立插件，使用动态加载技术，可根据目标环境自行组合。
  • 兼容性提升：支持 Windows、Linux、macOS 三大平台的 Node.js 运行时，甚至对 Deno 与 Bun 等新兴 JavaScript 环境作了适配。
  • 高级混淆：引入自定义的 AST（抽象语法树）混淆 与 Polyglot 技术，使逆向分析成本大幅提升。
  • 容错机制：加入异常捕获与重试逻辑，确保在出现依赖冲突或网络波动时仍能继续传播。

2. 风险点剖析

风险点 说明 可能后果
供应链入口 恶意包伪装成常用的工具库或实用函数 开发者一键安装，恶意代码立刻执行
CI/CD 自动化 在构建脚本或 GitHub Actions 中执行恶意代码 自动化部署阶段盗取密钥，波及生产系统
跨平台兼容 针对不同操作系统的差异化逻辑 扩大攻击面，任何使用 Node.js 的团队都是潜在目标
混淆与自毁 代码高度混淆且具自毁功能 安全团队难以定位，取证成本激增

3. 教训与对策

  1. 严格审计依赖：采纳 Software Bill of Materials (SBOM)，对所有第三方库进行来源、维护者、下载次数等维度的审计。
  2. 实施签名验证：使用 npm 的签名功能（或第三方工具如 Sigstore）对重要依赖进行签名校验，防止恶意包伪装。
  3. 最小权限原则：CI/CD 环境中的云凭证应采用 短期令牌，并仅授权必要的操作范围。
  4. 异常行为监控：部署基于 行为分析的 EDR（Endpoint Detection and Response）或 SAST/DAST，实时捕捉异常网络请求与文件写入。

正如《孙子兵法·计篇》有云：“兵者，诡道也。”在供应链安全的战争里，“诡”往往体现在细枝末节的依赖上。我们必须做到“审计细致、验证严苛、权限收敛”，才能把“暗门”变成“正门”。

案例二：跨平台“钓鱼”——恶意 npm 包与 CI/CD 自动化的致命组合

1. 事件概述

2025 年 11 月，一家北美金融科技企业（化名 FinTech‑X）在其 GitHub Actions 工作流中，意外触发了 Shai Hulud 3.0 的恶意脚本。当时，开发团队在 package.json 中新增了一个名为 log4js 的依赖，实际该包是一枚 Typosquatting（拼写欺骗） 包，作者将包名写成了 log4js（缺少一个字母 “s”），诱导开发者误装。

该恶意包在 CI 运行时执行以下步骤：

  1. 读取 GitHub 环境变量 中的 Secrets（包括 AWS Access Key、GitHub Token）。
  2. 将凭证加密后通过 Telegram Bot 发送至攻击者控制的服务器。
  3. 用获得的凭证在 AWS EC2 中启动 加密挖矿 实例，消耗企业资源。

2. 风险点剖析

  • Typosquatting：利用拼写错误或相似名称的手段，骗取开发者误装恶意包。
  • CI 环境泄露：CI 系统往往持有高权限的 Secrets，若被恶意代码读取，后果不堪设想。
  • 多平台横向渗透：通过获取云凭证，攻击者可以横跨 AWS、Azure、GCP 甚至内部私有云，实现“一键式”资源滥用。

3. 教训与对策

  1. 引入包名白名单：在 npm install 前使用 npm audit 与 GitHub Dependabot，对所有依赖进行安全评估。
  2. Secrets 访问控制：在 CI 配置文件中明确 “least privilege”（最小权限）原则，仅授权必要的步骤访问 Secrets。
  3. CI 环境隔离：为每一次构建创建 短生命周期的容器，构建结束后立即销毁，防止持久化后门。
  4. 钓鱼防护培训：定期组织 “拼写陷阱” 案例复盘，让开发者对包名细微差异保持警惕。

《论语·卫灵公》有言：“审己而后可。”在 CI/CD 环境中，审视依赖、审视权限、审视行为，方能把“钓鱼”变成“防钓”。

案例三：从“火灾”到“灭火器”——一次误删密钥导致的灾难性数据泄露

1. 事件概述

2025 年 9 月，国内一家大型制造企业的研发部门（化名 华云制造）在一次 GitLab 仓库迁移中，误将 SSH 私钥（用于 Git 推送的部署钥匙）提交至公开的 GitLab 项目，且该仓库的 可见性 设置为 Public。攻击者通过 GitHub 自动抓取（GitHub’s “secret scanning”）快速发现了这把私钥，并利用其登录到公司的 内部 Git 服务器，进一步获取了 生产环境的配置文件 与 数据库凭证，最终导致数十万条业务数据外泄。

2. 风险点剖析

风险点 说明 可能后果
凭证泄露 私钥直接写入代码库，任何人均可获取 攻击者可直接登录服务器，执行任意命令
自动扫描 公共仓库被安全平台抓取并通报 攻击速度快，防御窗口极短
缺乏审计 没有实施 pre‑commit hook 检查 关键凭证在提交前未被拦截
权限过宽 私钥拥有对多项目的写入权限 单点泄露导致多系统被攻击

3. 教训与对策

  1. 凭证排除：在 .gitignore 中统一列出 私钥、证书、环境变量文件，并使用 git‑secret 或 SOPS 对敏感信息进行加密后提交。
  2. 预提交钩子：部署 pre‑commit、pre‑push 钩子脚本，利用 Git‑secrets 检测并阻止敏感信息提交。
  3. 密钥轮换：一旦发现泄露，立即 撤销旧钥、重新生成 短期凭证，并在所有受影响系统中同步更新。
  4. 审计日志：开启 SSH 登录审计 与 Git 操作追踪，对异常访问进行实时告警。

《左传·昭公二十六年》记载：“凡事预则立，不预则废。”信息安全同样如此——预防凭证泄露，才能在危机关头“立于不败之地”。

数字化、智能体化、具身智能化：新形势下的安全新挑战

1. 场景描绘

当 数字化 与 智能体化 深度交织，企业的 IT 资产不再是单纯的服务器、工作站，而是遍布 云原生微服务、AI 代理（Agent）、具身机器人（如自动化流水线上的协作机器人、仓库搬运机器人）等多元形态。每一个 “节点” 都可能成为 攻击者的跳板：

  • AI 代理：在企业内部帮助完成 自动化运维、异常检测，若被植入后门，将拥有 横向渗透 与 数据篡改 的能力。
  • 具身机器人：通过 IoT 传感器 与 边缘计算 进行实时交互，若固件被篡改，可能导致 生产线停摆 或 安全事故。
  • 数字孪生：为企业提供 仿真与预测，但若模型数据被篡改，决策将失准，甚至被用于 经济诈骗。

在这样一个 多模态、跨域 的生态系统里，传统的 “防病毒、打补丁” 已无法满足要求，必须转向 “治理、可观察、主动防御” 的新范式。

2. 关键安全概念

概念 含义 对企业的意义
Zero Trust（零信任） 不再默认内部可信，所有访问都需验证 防止横向渗透，降低内部威胁
Supply Chain Attestation（供应链鉴定） 对第三方组件进行可信度证明（签名、SBOM） 抑制恶意依赖、保证供应链完整
Agent Governance（代理治理） 对 AI 代理的行为、权限、生命周期进行统一管理 防止代理被劫持或滥用
Edge Security（边缘安全） 对边缘设备（IoT、机器人）进行身份认证、固件签名、实时监控 保障具身智能设备的安全运行
Security Observability（安全可观测） 统一日志、指标、追踪，实现跨层面的安全洞察 提升威胁检测与响应速度

《周易·乾卦》有云：“潜龙勿用，阳在上。”企业在迈向智能化的浪潮中，必须让 “潜龙”（安全防护）随时“阳在上”（可见、可控），才能化危为机。

邀请您加入信息安全意识培训：从“想象”到“行动”

1. 培训目标

  1. 认知提升：帮助职工了解 供应链攻击、凭证泄露、AI 代理风险 等最新威胁形态。
  2. 技能赋能：教授 SBOM 编制、npm 签名验证、CI/CD Secrets 管理、Agent Governance 等实战技巧。
  3. 行为养成：通过 案例复盘 + 案例演练，形成 “安全第一、审计为先、最小权限” 的工作习惯。
  4. 文化沉淀：打造 “安全共享、持续学习” 的团队氛围，让每位员工都成为 “安全的第一道防线”。

2. 培训形式

形式 内容 时间 方式
线上微课 供应链安全概念、案例解析、工具使用演示 15 分钟/次 直播+录播
实战工作坊 手把手配置 npm 签名、Git pre‑commit hook、CI Secret 授权 2 小时 互动演练
仿真红队演练 在受控环境中模拟 Shai Hulud 3.0 传播路径，练习检测与响应 4 小时 角色扮演
跨部门研讨会 探讨 AI 代理治理、边缘设备安全 的最佳实践 1 小时 圆桌讨论
安全知识闯关 通过 答题、CTF 形式巩固学习成果 持续进行 积分奖励

3. 报名方式

  • 内部企业邮箱：发送主题为 “信息安全意识培训报名” 至 security‑[email protected]。
  • 公司内部协作平台（钉钉/企业微信）：点击 “安全培训” 频道的 “立即报名” 按钮。
  • 报名截止：2026 年 1 月 15 日（名额有限，先到先得）。

4. 参与收益

  • 获得 “信息安全合规证书”（内部认证），可计入 年度绩效。
  • 通过 实战演练，掌握 零信任、供应链鉴定 等前沿技术。
  • 积分换礼：累计积分可兑换 安全硬件（U2F 密钥）、技术书籍、企业定制纪念品。
  • 与 安全团队、研发团队 深度交流，提升跨部门协作能力。

如《孟子·尽心上》所言：“尽其心者，天必助之。”只要我们 “尽心” 学习、“尽力” 实践，安全的天平必将倾向我们这边。

结语：从“想象”到“实践”，让安全成为每一位职工的自觉

回顾上述三个案例：供应链暗门、跨平台钓鱼、凭证泄露……它们共同揭示了 “细节决定成败” 的安全真理。正如《孝经》云：“事难易乎？”——困难往往蕴藏在看似平凡的细节之中。我们必须把头脑风暴的想象力转化为日常操作的严谨，只有这样才能在数字化、智能体化、具身智能化的浪潮中，保持 “安全的底线” 不被冲刷。

请各位同事把握这次 信息安全意识培训 的契机，主动学习、积极参与，让 “安全防线” 从个人的 “想象”，走向团队的 “行动”， 共同筑起公司 **“数字城墙”。

愿我们在新一年的技术创新旅程中， “防微杜渐、守正创新”， 让安全成为企业竞争力的 “隐形翅膀”。

昆明亭长朗然科技有限公司致力于成为您值得信赖的信息安全伙伴。我们专注于提供定制化的信息安全意识培训，帮助您的企业构建强大的安全防线。从模拟钓鱼邮件到数据安全专题讲座，我们提供全方位的解决方案，提升员工的安全意识和技能，有效降低安全风险。如果您希望了解更多关于如何提升组织机构的安全水平，欢迎随时联系我们，我们将竭诚为您提供专业的咨询和服务。

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