“知己知彼，百战不殆。”——《孙子兵法》
在信息安全的战场上，知晓企业内部的 AI 资产与风险，才是打赢这场没有硝烟战争的关键。今天，我们先用头脑风暴的方式，挑选出三起典型且深具教育意义的安全事件，让每位同事在真实案例中感受到“影子 AI”潜伏的危机；随后，结合当下无人化、数智化、电子化的企业环境，号召大家积极投身即将开启的信息安全意识培训活动，提升自身的安全意识、知识与技能。

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一、案例一：AI模型泄露导致客户数据被盗——“无形的“孔洞”让黑客轻松潜入

背景
2023 年底，某大型金融机构在内部研发部门部署了一套用于信用评分的机器学习模型（模型名为 ScoreX），该模型在生产环境中每日处理上百万笔贷款申请。由于该机构在 AI 资产管理上缺乏统一的发现与审计机制，ScoreX 的训练数据、模型文件以及 API 接口信息被散落在多个研发服务器、实验室笔记本以及某些未受管控的云存储桶中。

安全漏洞
– 缺乏资产可视化：安全团队对 AI 资产的全景视图几乎为零，无法快速定位模型所在的位置。
– 过度授权的访问控制：模型文件所在的 S3 桶对内部所有开发者开放了读写权限，外部攻击者通过社交工程获取了一个低权限账号后，即可直接下载模型及其训练数据。
– 未加密的模型存储：模型文件采用明文存储，攻击者利用泄露的模型文件逆向推断出训练数据的特征分布，进一步推导出部分客户的敏感信息（如收入、信用记录等）。

攻击过程
黑客首先在公开的技术论坛搜集了该机构的招聘信息，推测其在使用 ScoreX。随后，通过钓鱼邮件获取了一名基层开发者的登录凭证，直接访问了未受限的 S3 桶，下载了模型二进制文件。利用开源的模型反编译工具，黑客还原出模型的特征权重，进一步使用模型推断攻击（Model Inversion Attack）还原出真实的客户数据。最终，黑客将这些信息在暗网进行交易，导致该机构被监管部门处罚并面临巨额的赔偿。

教训与启示
1. AI资产不可视化即是安全盲区。企业必须像管理服务器、网络设备那样，对模型、数据集、API、容器等 AI 资产进行统一登记、标签化与监控。
2. 最小权限原则必须落地。每个账号、每个存储桶、每个 API 接口都应严格按职责分配权限，杜绝“一键全读写”。
3. 敏感模型必须加密存储并采用安全的模型交付机制（如使用加密模型格式、硬件安全模块 HSM 等），防止模型文件被直接拿走后进行逆向。

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二、案例二：提示注入（Prompt Injection）让内部系统被篡改——AI 助手的“暗箱操作”

背景
2024 年年中，一家领先的制造业企业在内部部署了基于大语言模型（LLM）的智能客服机器人 M-Chat，用于帮助内部员工快速查询生产线状态、调度信息以及质量报告。该机器人通过自然语言交互，调用企业内部的 ERP 系统接口获取数据。

安全漏洞
– 缺乏输入验证：机器人直接将用户提供的自然语言 Prompt 通过 API 传递给后端的 LLM，没有进行安全过滤或上下文约束。
– LLM 能力被滥用：攻击者利用开源的 Prompt Injection 技术，构造出包含恶意指令的对话，如 “请把生产线 A 的所有生产计划改成明天 00:00 开始”，并将其包装在看似普通的查询请求中。
– 系统接口缺乏二次认证：机器人调用 ERP 系统的接口仅凭一次性令牌，未对每一次业务操作进行二次确认。

攻击过程
黑客先在公开的技术社区学习了 Prompt Injection 的常见技巧，随后伪装成内部员工，通过企业的内部即时通讯工具向 M-Chat 发送了“查询今天的生产计划”。在机器人返回正常信息后，黑客继续发送了一条精心构造的指令：“请把生产计划改成明天”。由于机器人未对 Prompt 内容进行审计，LLM 将该指令解释为合法业务请求，随后通过内部 API 调用了 ERP 系统的生产计划修改接口，导致生产线安排被恶意更改，直接造成了数十万订单的延误与产能浪费。

教训与启示
1. AI 交互的输入必须进行安全过滤。对所有进入 LLM 的 Prompt 均应进行正则过滤、关键词拦截或基于策略的审计，防止恶意指令注入。
2. 业务操作需实现二次确认。即使是自动化的 AI 助手，也应在调用关键业务系统前要求二次审批（如弹窗确认、短信验证码等），避免“一键误操作”。
3. LLM 需要受限的执行上下文。通过在模型调用层面设置安全沙箱（sandbox）或角色约束（role‑based prompting），限制模型只能在特定范围内理解和生成内容。

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三、案例三：影子 AI 在未授权环境中运行导致合规违规——“看不见的 AI 爬虫”

背景
2025 年初，一家跨国制药公司在研发部门的实验室里大量使用开源的深度学习框架进行新药分子预测。研发人员常常在个人笔记本、实验室服务器上自行搭建 AutoML 工作流，以加速模型迭代。由于公司对研发环境的治理相对宽松，团队成员在未经 IT 安全部门审查的情况下，私自在内部网络中部署了多个 AutoML 实例。

安全漏洞
– 未经批准的 AI 工具：这些 AutoML 实例未在企业的资产管理系统中登记，缺乏安全审计与合规检查。
– 外部依赖未受控：AutoML 工作流自动下载并使用第三方模型仓库、Python 包，其源头往往是公共的 PyPI、GitHub 等，可能携带恶意代码。
– 数据泄漏风险：研发数据（包括临床前实验数据、化学结构信息）在这些未经加密的工作流中被暂存于本地磁盘，未进行数据脱敏或加密。

违规后果
监管机构在一次例行审计中发现，企业内部的研发服务器上运行着未经备案的 AI 系统，且其中涉及了受 欧盟《通用数据保护条例（GDPR）》 约束的个人健康信息。由于缺少合规评估与安全审计，企业被处以高额罚款，并被要求在三个月内完成所有影子 AI 的清理与合规整改。

教训与启示
1. 任何 AI 工作流都必须走资产登记管道。即使是科研人员的实验性项目，也应先在企业资产管理系统中登记，并接受安全合规审查。
2. 第三方依赖必须进行可信度评估。对每一次自动化下载安装的库、模型进行签名校验或使用内部镜像仓库，防止供应链攻击。
3. 数据加密与脱敏是必不可少的防线。尤其是涉及个人隐私或商业机密的数据，在任何 AI 处理环节都应采用端到端加密、最小化数据暴露。

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二、从案例到现实——影子 AI 已潜入我们的工作场景

上述三个案例的共同点，就在于 “影子 AI”——即企业内部已经部署或在使用、但未被信息安全部门感知、管理和防护的 AI 资产。随着无人化、数智化、电子化的快速发展，AI 正在渗透到 生产运营、供应链、客服、研发、财务 等每一个业务环节。下面，我们从宏观层面梳理影子 AI 对企业安全的三大冲击：

冲击维度	具体表现	潜在危害
可视性缺失	AI 模型、数据集、API、容器分布在不同部门、不同云/本地环境，缺乏统一登记	黑客或内部人员可轻易定位未受保护的资产，进行攻击或盗取
权限失控	研发人员常用最高权限账号进行实验，未执行最小权限原则	攻击者通过低成本的社会工程获取账号，即可横向移动、篡改关键系统
合规盲区	影子 AI 频繁使用外部开放数据与模型，未进行合规评估	触发 GDPR、等保、网络安全法等监管处罚，导致巨额罚款与声誉受损
攻击面膨胀	受 LLM、AutoML、Prompt Injection 等新技术影响，攻击手段日趋智能化	传统防火墙、杀软难以检测到 AI 所带来的语义层攻击，防守难度加大
运营风险	业务流程高度依赖 AI 决策，若模型被篡改或泄露，直接影响业务连续性	生产计划、金融信用、医疗诊断等关键业务出现错误，造成经济与人身损失

在这样的背景下，仅靠传统的“防火墙+杀毒”已远远不够。我们需要 全栈 AI 安全治理——从 资产发现 → 风险评估 → 政策治理 → 实时监控 → 响应处置，覆盖 AI 生命周期的每一个环节。

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三、打造全员信息安全防线——即将开启的安全意识培训

1. 培训目标：让每位同事成为“AI 安全的第一道防线”

• 认知提升：了解 AI 资产的种类（模型、数据、API、容器、工作流等）以及影子 AI 的危害。
• 技能赋能：掌握基本的 AI 安全检查方法，如模型加密、Prompt 过滤、最小权限配置、供应链签名校验等。
• 行为改变：养成在使用任何 AI 工具、部署模型前先向 IT 安全部门报备、登记、审计的习惯。

2. 培训内容概览（四大模块）

模块	核心议题	关键技能
AI 资产全景视图	资产登记、标签化、资产库建设	使用 AQtive Guard AI‑SPM（或等效工具）进行资产发现
AI 攻击技术与防御	Prompt Injection、模型逆向、数据泄露、供应链攻击	编写安全 Prompt、模型加密、依赖签名校验
合规与治理	GDPR、等保、网络安全法对 AI 的要求	制定 AI 使用政策、审计报告生成
实战演练	案例复盘、红蓝对抗、应急响应	现场演练影子 AI 检测、快速修复流程

3. 培训方式：线上+线下，理论+实操

• 线上微课（每期 15 分钟）：碎片化学习，随时随地刷。
• 线下工作坊（每季度一次，3 小时）：小组讨论、案例复盘、即时答疑。
• 实战实验室：提供隔离的沙箱环境，让大家亲自动手定位影子 AI、执行 Prompt 防护、进行模型加解密等。
• 安全挑战赛（CTF）：“找出公司内部的影子 AI”。获胜者将获得 “AI 安全卫士”称号及公司内部积分奖励。

4. 激励机制：让学习有价值

激励层级	达标要求	奖励
基础合格	完成所有微课 + 线下工作坊	电子徽章、内部证书
进阶达人	通过实战实验室的所有任务	专属安全工具试用权限、月度安全分享机会
顶尖卫士	在安全挑战赛中名列前茅	年度“安全领袖”奖杯、公司年度大会演讲机会、额外培训经费

5. 参与方式

1. 报名入口：公司内部门户 → “信息安全意识培训”。
2. 报名时间：即日起至 2025 年 12 月 20 日。
3. 注意事项：请务必使用公司统一账号登录，确保培训记录可追溯。

“千里之堤，溃于蚁穴。” 若我们每个人都把“影子 AI”这只蚂蚁驱除，企业的安全堤坝才能稳固、长久。

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四、结语：从“影子”到“光明”，从“盲点”到“慧眼”

在无人化工厂里，机器人手臂在高精度的控制系统下协同作业；在数智化供应链中，AI 预测模型帮助我们提前补库存；在电子化办公平台上，智能助手正在替我们撰写邮件、生成报告。AI 已经成为业务的血脉，亦可能是血液中的病毒——只要我们不及时发现与治理。

SandboxAQ 在其最新发布的 AQtive Guard AI‑SPM 中提出，“如果组织对 AI 的使用没有清晰的可视化，那么他们就只能盲目操作”。这句话正是对我们每一位员工的警示。让我们从今天起，主动审视自己手中的每一个 AI 工具、每一次模型调用、每一次数据交互，把影子 AI 揭开面纱，纳入公司统一的安全治理框架。

同事们，信息安全是一场没有终点的马拉松，但只要我们每一步都踏实、每一次学习都深入，终将在这条赛道上跑得更快、更稳。请加入即将启动的信息安全意识培训，用知识武装自己，用行动守护公司，用团队精神打造“全员守护、全链路防御”的安全生态。

让影子 AI 手无寸铁，让我们的业务光芒万丈！

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关键词

昆明亭长朗然科技有限公司专注于信息安全意识培训，我们深知数据安全是企业成功的基石。我们提供定制化的培训课程，帮助您的员工掌握最新的安全知识和技能，有效应对日益复杂的网络威胁。如果您希望提升组织的安全防护能力，欢迎联系我们，了解更多详情。

• 电话：0871-67122372
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“工欲善其事，必先利其器。”
——《礼记·学记》

在当今企业加速迈向数智化、无人化、信息化的时代，技术本身是一把“双刃剑”。它让业务流程更高效、创新更迅猛，却也为攻击者提供了更隐蔽、更丰富的渗透路径。正如2025年12月3日《Help Net Security》报道所指出的，“Shadow AI（影子人工智能）已经成为数据泄露的最重要、且最不为人所知的驱动因素”。在这样的大环境下，信息安全不仅是技术团队的职责，更是每一位职工的必修课。

为了让大家更直观地感受到信息安全风险的真实面目，本文将先通过两个典型案例展开头脑风暴，帮助大家明白“一颗螺丝钉也可能导致全车失控”。随后，结合当前企业数字化转型的趋势，系统阐述信息安全意识培训的必要性，号召全体员工积极参与，共同筑起企业的“数字防线”。全文约6800余字，望大家细细品读，并在实际工作中落实。

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案例一：金融行业的“ChatGPT暗箱”——未经授权的AI工具导致核心数据泄露

背景

2024年7月，某大型商业银行在一次内部审计中发现，一笔价值约2.5亿元人民币的跨行转账异常。调查显示，诈骗团伙利用该行内部员工在未经授权的AI聊天工具（类似ChatGPT的第三方平台）中输入客户敏感信息，利用该平台的强大文本生成能力合成伪造的授权邮件，进而完成转账指令。

事件经过

1. 员工使用暗网AI工具：该员工因工作压力大、希望提升撰写报告的效率，私自下载并使用了一个未经过IT部门审查的AI写作工具。该工具实际上是基于开源大模型搭建的，却没有任何数据脱敏或审计功能。
2. 隐蔽的数据流出：员工在工具中输入了数百条客户的姓名、身份证号、账户信息，系统自动将输入内容上传至云端进行模型推理。由于该工具未加密传输，且未进行访问控制，信息直接泄露至境外服务器。
3. AI生成的钓鱼邮件：黑客团队截获了这些数据后，利用同一模型生成了高度仿真的内部邮件模板，包括银行高层的签名、内部审批流程的细节，直接发送给财务部门的审批人员。
4. 审批失误，资金外流：财务人员因为邮件外观与真实邮件极为相似，加之对AI生成文本的真实性缺乏辨别能力，误将转账指令执行，导致巨额资金被转移。

影响

• 直接经济损失：银行最终损失约2.5亿元，虽通过司法追缴部分追回，但对信誉造成长期伤害。
• 监管处罚：监管部门依据《网络安全法》对该行处以2亿元罚款，并要求限期整改。
• 内部信任危机：员工对公司信息安全治理的信心下降，导致离职率提升。

案例剖析

• 影子AI使用率高：该案例呼应了BlackFog调查数据——49%的员工在工作中使用未授权的AI工具。
• 数据感知不足：仅53%的员工了解自己输入的数据会被如何处理，导致误以为本地工具不涉及外部传输。
• 生产力误判：71%的受访者认为未授权AI的效率优势超过风险，正是这种误判导致安全防线被削弱。
• 缺乏技术防护：组织未在终端层面部署AI使用监控，导致影子AI活动未被及时发现。

“防微杜渐，方能保航。”
——《左传·昭公二十五年》

此案例告诉我们，任何未经审查的应用，都可能成为信息泄露的“后门”。在企业数字化加速的今天，光靠传统防火墙、杀毒软件已不足以防御AI带来的新型风险，必须在终端层面实现“AI 可视化、可控化”，正如BlackFog推出的ADX Vision所倡导的那样：从设备出发，实时监测并阻断未经授权的AI交互。

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案例二：制造业的“自动化机器人”被恶意指令植入——逆向工程导致生产线停摆

背景

2025年3月，国内一家知名汽车零部件制造企业的自动化装配线在深夜突发大规模故障，导致生产线停摆整整48小时，直接损失约1.2亿元。事后调查发现，攻击者通过植入恶意指令的方式，利用该企业引进的“协作机器人（cobot）”进行内部网络渗透。

事件经过

1. 机器人系统更新：该企业为提升生产效率，引入了具备边缘AI推理能力的协作机器人，并通过第三方供应商提供的云端模型进行持续更新。
2. 供应链攻击链：攻击者入侵了机器人供应商的模型更新服务器，植入后门代码，使每次模型更新时携带恶意指令。
3. 无感更新：企业内部的机器人系统在夜间自动下载并部署更新，工作人员未发现异常。
4. 逆向指令执行：一旦更新完成，恶意指令立即在机器人内部执行，向企业内部网络发送横向渗透脚本，篡改PLC（可编程逻辑控制器）参数，使装配线运动异常。
5. 系统崩溃：由于PLC被错误指令覆盖，所有机器人同步失控，紧急停机系统未能及时响应，导致整条生产线被迫停机。

影响

• 生产损失：整整两天的停产导致约1.2亿元直接经济损失，且订单交付延迟，引发客户违约索赔。
• 品牌声誉受损：媒体迅速报道该事故，使企业在行业内的“智能制造”形象受损。
• 合规风险：涉及工业控制系统的安全事件被监管部门列为高危事件，企业被要求在三个月内完成全部系统安全审计。

案例剖析

• AI模型缺乏供应链安全：与案例一相似，企业在使用AI功能时忽视了模型来源的可信度。
• 终端防护薄弱：机器人本身未配备即时行为监控与异常阻断能力，导致恶意指令一旦执行即难以阻止。
• 人员安全意识不足：对系统更新的安全审计仅停留在“是否成功”，未对更新内容进行完整的代码审查与签名校验。
• 跨部门沟通缺失：IT安全、运营和研发部门对机器人更新流程缺乏统一管理，导致责任划分模糊。

“防不胜防有三策，防人者，防物者，防心者。”
——《孙子兵法·计篇》

此案例揭示，在数智化、无人化的生产环境中，AI模型本身同样可能成为攻击渠道。若不在模型供应链、设备端安全以及人员流程管理三方面同步构建防线，企业的自动化系统将随时面临“被招致自毁”的风险。

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透视当下的数智化、无人化、信息化趋势

1. AI 融入业务的全链路

从客服聊天机器人、文档自动生成，到研发中的代码补全、制造业的预测维护，AI 已经渗透到业务的每一个环节。“影子AI”（未经授权的AI工具）如同潜伏在系统内部的暗流，随时可能冲击企业的安全防线。BlackFog 的调研数据表明，一半以上的员工已经在使用未获批准的 AI，而对数据流向的认知不足导致了信息泄露的高风险。

2. 边缘计算与设备层面的 AI 决策

随着 5G、工业互联网 的普及，AI 推理从云端迁移至 边缘设备（如工业机器人、智能摄像头、终端笔记本）。这带来了实时性、低时延的优势，却也把 安全责任推至设备层。如果仅在网络边界设置防护，而忽视终端的 AI 行为监控，则等同于“把城墙建在河对岸”。

3. 无人化与自动化的双刃剑

无人化的仓库、无人机配送、自动驾驶——这些技术的共同点是 “高度自主”。一旦攻击者成功植入恶意指令，系统会自行执行破坏性操作，导致 “自我毁灭” 的局面。正如案例二所示，供应链安全、模型完整性校验、行为异常检测 必须同步到位。

4. 法规与合规的日益严苛

《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法规对企业的数据处理、跨境传输、关键基础设施安全提出了明确要求。未及时落实 AI 使用治理，不仅会导致 经济损失，更可能面临 高额罚款 与 监管处罚。

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信息安全意识培训的意义与目标

1. 让安全成为每个人的自觉行为

“千里之堤，溃于蚁穴。”
——《韩非子·外储说左上》

安全不仅是技术部门的职责，更是每位员工的第一道防线。通过系统化的安全意识培训，让每位员工能够在日常工作中主动识别风险、遵守规章、正确使用工具，才能真正形成 “全员、全时、全方位” 的安全防护网。

2. 建立统一的 AI 使用治理框架

培训的核心之一是 AI 合规使用。通过案例教学，让员工了解：

• 哪些 AI 工具是公司批准的，如何获取使用权限；
• 输入数据的风险（如个人隐私、商业机密），以及怎样进行脱敏；
• 数据流向的可视化：哪些数据会被上传，去向何处；
• 审计与日志：每一次 AI 调用都应留下可追踪的记录。

3. 强化终端安全和行为监控意识

• 终端防护：了解公司在终端部署的安全产品（如BlackFog ADX Vision），掌握其基本原理与使用方法；
• 异常行为识别：学习常见的异常提示（如异常网络流量、未授权进程启动），及时向安全团队报告；
• 安全更新：遵循公司政策，及时安装安全补丁和 AI 模型签名认证文件。

4. 培养跨部门协同的安全文化

安全事件往往是 技术、业务、运营多方失职 的结果。培训应强化：

• 信息共享：安全团队、业务部门、IT运维之间的沟通渠道；
• 责任明确：每个业务流程的安全责任人；
• 应急演练：定期开展 “影子AI泄露”、“机器人被植入恶意指令” 等情景演练，提高快速响应能力。

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具体培训方案与实施路径

（一）分层次、分模块的培训体系

层级	受众	培训内容	方式
高层管理	CISO、CTO、部门总监	信息安全治理框架、合规责任、风险评估	高端研讨会、案例分析
中层管理	项目经理、业务负责人	AI 合规使用、跨部门协同、事件响应流程	工作坊、情景演练
基层员工	全体职工	常见安全威胁、AI 使用规定、终端防护操作	线上微课、现场演示、测验
技术专员	IT、安全运维、研发	ADX Vision 部署与调优、模型签名校验、日志分析	实操实验室、技术沙龙

（二）培训时间安排

• 启动阶段（第1周）：发布培训计划，开展在线预热测评，了解员工对AI使用的现状与认知盲点。
• 集中学习（第2-4周）：每周2次线上微课，每次30分钟；配合案例研讨，确保知识点落地。
• 实操演练（第5-6周）：在模拟环境中进行影子AI泄露和机器人恶意指令的情景演练，要求每位参与者完成一次完整的 “发现—报告—处置” 流程。
• 评估与反馈（第7周）：通过在线测评和现场答辩收集学习效果，针对薄弱环节进行二次强化。
• 常态化运维（第8周起）：建立 安全学习俱乐部，每月一次专题分享，形成持续学习机制。

（三）培训工具与资源

1. 交互式学习平台：支持视频、测验、案例讨论，记录学习轨迹。
2. 模拟攻击实验室：基于容器技术搭建的影子AI渗透演练环境，保证安全。
3. AI 使用手册：公司批准的AI工具目录、使用流程、脱敏模板。
4. 安全日志仪表盘：实时展示终端AI调用情况，帮助员工直观了解自身行为对安全的影响。

（四）考核与激励机制

• 考核：所有员工必须在培训结束后一周内完成线上测评，合格率须 ≥ 90%；技术人员需通过实操演练的安全审计。
• 激励：对连续三次测评满分、积极参与演练并提出改进建议的员工，授予 “安全先锋” 称号，提供专项学习基金或额外带薪假期。
• 表彰：每季度在公司内部平台发布 “最佳安全行为案例”，增强正向激励。

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让安全意识成为企业竞争力的源泉

在信息化浪潮中，“安全即是竞争力” 已不再是口号，而是硬核事实。我们可以从以下三个层面感受到信息安全对企业价值的直接推动：

1. 信任是品牌的根基
   当客户、合作伙伴了解企业在 AI 使用、数据治理、终端防护方面具备完整、透明的安全体系时，自然会提升合作意愿。反之，任何一次数据泄露事件都可能导致品牌信任的崩塌。

2. 合规是成本的守护神
   主动遵循《个人信息保护法》《网络安全法》等法规，通过 AI 合规使用、日志审计 等手段提前布局，可避免高额监管罚款以及因合规不达标导致的业务停摆。

3. 创新是安全的加速器
   当安全成为组织的“加速器”，而非“刹车”，技术团队在研发新产品时能够更大胆地使用 AI、边缘计算等前沿技术，因为他们知道 安全机制已经在终端、网络、业务全链路上形成了防护网。

“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。”
——《荀子·劝学》

信息安全意识培训正是 “积跬步、聚小流” 的过程。只要每一位职工都能在日常工作中践行安全原则，企业就能在数字化转型的激流中保持稳健前行。

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行动召集：从今天起，让我们一起守护数字疆域

尊敬的同事们，今天我们通过 两个真实案例 看到了 AI 影子化、设备端渗透 带来的潜在危机；我们也深刻认识到 数智化、无人化、信息化 环境下，安全防护已经从“网络边界”转向了 终端与业务层。在此，信息安全意识培训 正式启动，期待大家积极参与、踊跃学习。

请记住：

• 不随意下载、使用未授权的 AI 工具，即便它们看起来“能让工作更高效”。
• 每一次输入敏感信息，都可能是数据泄露的入口；请先确认工具的合规性并进行必要的脱敏。
• 及时更新终端安全防护软件，尤其是 BlackFog ADX Vision 等行业领先的 AI 可视化防护产品。
• 遇到异常行为，第一时间向安全团队报告，切勿自行尝试解决，以免扩大影响。
• 参加培训、完成考核，不仅是个人的职业成长，更是对公司、对客户、对行业负责的表现。

让我们以 “安全先行、合规为本、技术赋能、共创价值” 为信条，携手构建企业的数字防火墙，保证每一次 AI 交互、每一次边缘计算、每一次无人化操作，都在可控、可审计、可追溯的安全框架内进行。

2025 年的 Black Friday 已经过去，但信息安全的“促销”永不打烊。让我们在新的一年里，用一次次学习和实践，把 “安全意识” 变成每位职工的第二天性，让企业在数智化的蓝海中乘风破浪、稳健前行！

信息安全意识培训——让每一次点击、每一次输入、每一次协作，都充满安全的力量。

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安全不是偶然，而是每一次有意识的选择；
防护不是工具，而是每一位员工的职责。

让我们从今天起，共同守护企业的数字根基！

除了理论知识，昆明亭长朗然科技有限公司还提供模拟演练服务，帮助您的员工在真实场景中检验所学知识，提升实战能力。通过模拟钓鱼邮件、恶意软件攻击等场景，有效提高员工的安全防范意识。欢迎咨询了解更多信息。

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