从“暗网通道”到“AI 伪装”,信息安全意识的全链路防护之路


一、头脑风暴——三起典型安全事件的现场回放

在信息化浪潮的浪尖上,安全事故往往像一颗颗定时炸弹,随时可能在不经意间引爆。下面,我将以三起高度典型、教训深刻的安全事件为切入点,用“现场+解析+警示”三步走的方式,为大家还原事故全貌,帮助每位同事在脑中构建起一幅立体的安全风险图谱。

案例一:Open WebUI “直连”漏洞(CVE‑2025‑64496)——AI 端口的“钓鱼鱼竿”

现场
2025 年底,网络安全公司 Cato Networks 的研究员在对 Open WebUI(一个开源的 AI 对话界面)进行常规渗透测试时,意外发现当该系统启用 Direct Connections 功能时,浏览器会接受来自模型服务器的 Server‑Sent Events(SSE) 推送。攻击者只要伪装成合法的 OpenAI 兼容模型服务器,就可以发送特制的 SSE 消息,诱发浏览器执行任意 JavaScript 代码,从而窃取 localStorage 中保存的 JWT(JSON Web Token)——相当于直接拿走了用户的“钥匙”。

解析
信任链错位:原本信任的模型服务器被用于跨站脚本(XSS)攻击,说明“外部即可信”在 AI 生态中已不再成立。
前端存储泄露:JWT 本应放在 HttpOnly Cookie 中以防 JavaScript 读取,但 Open WebUI 为了便利性直接将其放入 localStorage,导致一次跨站脚本即可完成会话劫持。
权限放大效应:若受害者本身拥有 workspace.tools 权限,攻击者还能借助已泄露的 API Key 发起远程代码执行(RCE),实现从账号劫持到服务器侵入的全过程。

警示
1. AI 直连功能必须审计:任何“自动拉取模型”或“外部链接”都应设置白名单、强制 TLS 双向认证。
2. 前端令牌安全要硬核:生产环境必须使用 HttpOnly、Secure 标记的 Cookie,杜绝在 localStoragesessionStorage 中存放敏感凭证。
3. 最小权限原则:即便是内部工具,也应默认关闭高危权限(如 workspace.tools),仅在确有业务需求时手动授权。

“安全不是一个功能,而是一种思维。”——《黑客与画家》


案例二:HashJack 间接提示注入(Prompt Injection)——网站成为 “AI 诱捕器”

现场
2025 年 11 月,《Infosecurity Magazine》披露,攻击者利用 HashJack(一个公开的 Prompt Injection 框架)将恶意提示代码嵌入目标企业的公开文档、博客甚至在线表单。AI 模型在生成答案时,无意间执行了攻击者预设的指令,导致敏感信息(API 密钥、内部代码)被泄露至攻击者控制的服务器。该攻击方式之所以成功,是因为模型在“接收用户输入 → 拼接系统提示 → 生成内容”的流水线中,未对外部输入进行足够的 上下文过滤

解析
模型即服务(AIaaS)盲区:很多企业把 LLM 直接接入业务系统,却忽视了 Prompt Injection 的危害。
信息泄露链路:攻击者通过诱导模型输出敏感信息,进而在后台日志或网络流量中捕获,完成间接信息泄露
防御难点:传统的 WAF、输入过滤对 Prompt Injection 并不友好,因为攻击载体是自然语言,而非典型的恶意代码。

警示
1. Prompt Sanitization:对所有进入 LLM 的上下文进行语义脱敏,删除可能泄露凭证的关键词。
2. 输出审计:在模型返回结果前加入安全审计层,检测是否出现硬编码的 API Key、密码等信息。
3. 安全培训:业务部门必须了解 Prompt Injection 的概念,避免在用户可编辑的字段中直接拼接系统提示。

“技术的每一次突破,都伴随新的攻击面。”——《信息安全的本质》


案例三:Bad Bots 引发的年度 ATO(Account Takeover)高峰——自动化“脚本狂人”

现场
2024 年 4 月,数据安全公司发布报告称,仅在 2023 年底至 2024 年初,全球因 恶意机器人(Bad Bots) 发起的账号劫持(ATO)事件激增 10%。这些机器人利用公开的登录接口,搭配 密码喷洒(credential stuffing)和 人机验证绕过 技术,快速尝试数千万组账号密码组合。某大型 SaaS 平台在未及时开启登录限流和 MFA 的情况下,约 30 万用户账号被批量劫持,导致内部数据泄露、业务中断。

解析
自动化攻击链:从信息收集(泄露的凭证) → 机器学习预测密码强度 → 并行登录尝试 → 成功后自动转移 Session Cookie。
防护空缺:缺少登录速率限制、异常登录行为监控以及多因素认证(MFA)是主要的失误。
业务连锁反应:一次成功的 ATO 不仅威胁个人隐私,还可能被用于 内部钓鱼供应链攻击,形成更大规模的安全事件。

警示
1. 启用 MFA:所有关键业务系统必须强制 MFA,尤其是管理员和高权限账户。
2. 登录行为监控:引入异常检测模型,实时阻拦异常 IP、设备、登录频率。
3. 密码安全教育:定期提醒员工更换强密码,避免使用泄露的凭证。

“防御永远是被动的,主动才是安全的第一法则。”——《网络安全的艺术》


二、数字化、数智化、智能体化融合趋势下的安全挑战

1. 数字化 —— 信息资产的无形化与数据流动加速

在过去的十年里,企业的业务流程已经从 纸质本地化云端移动端 完全迁移。ERP、CRM、HR 系统的 SaaS 化让数据跨部门、跨地区流动不再受限,却也让 “边界” 成为最薄弱的环节。攻击者只需要突破 一个入口,便能获取全链路的业务信息。

  • 资产可视化不足:很多部门仍然只能看到自己负责的系统,缺乏全局资产清单。
  • 合规压力激增:GDPR、PCI‑DSS、国内的网络安全法、数据安全法等对数据生命周期提出了更高要求。

2. 数智化 —— AI、机器学习与大数据的深度融合

AI 技术为业务提供了“洞察”和“自动化”,但同时也带来了 模型安全数据投毒Prompt 注入 等新型危害。正如 Open WebUI 案例所示,AI 直连 功能若未加防护,将直接把浏览器变成 “Trojan horse”。

  • 模型攻击面:对外提供的 APIWeb UI 必须进行 输入验证访问审计
  • 数据安全:训练数据如果包含敏感信息,模型可能在推断时“泄密”。

3. 智能体化 —— 自动化工作流、RPA 与数字助手的普及

RPA(机器人流程自动化)和智能体(Digital Assistant)正被广泛嵌入到审批、客服、运维等业务环节。这些自动化工具往往拥有 高权限,一旦被攻破,后果不堪设想。

  • 凭证管理:自动化脚本需要持有服务账号,若凭证未加密或轮转,极易成为攻击者的“金钥”。
  • 行为异常检测:智能体的行为模式相对固定,异常偏离应触发 实时告警

“技术进步是把双刃剑,企业要在刀锋上跳舞,必须先学会自我保护。”——《企业安全转型之路》


三、呼吁全员参与信息安全意识培训——从“被动防御”到“主动协作”

1. 培训的意义:让安全从“技术部门”走向“每个人”

信息安全不再是 IT安全团队 的专属话题。每一位同事在日常工作中,都可能成为 攻击链 的节点——无论是 点击钓鱼链接在内部系统中复制粘贴凭证,还是 在会议中泄露业务敏感信息。因此,构建 全员安全意识 是防止“链条断裂”的根本。

  • 认知升级:从“安全是 IT 的事” → “安全是我的事”。
  • 行为改变:通过案例学习,让每个人在面对可疑邮件、陌生链接时能够本能地 “停、想、验证”

2. 培训的内容设计:结合案例、交互与实战演练

针对我们公司业务特点,我们将推出以下模块:

模块 目标 关键要点
A. 安全基础与密码管理 理解密码强度、密码管理器的使用 1. 长度 ≥ 12;2. 包含大小写、数字、特殊字符;3. 密码不共享、定期轮换
B. 钓鱼邮件与社交工程 识别常见钓鱼手段、快速报告流程 1. 检查发件人域名;2. 不随意点击链接;3. 使用 “安全中心”一键上报
C. AI 与 Prompt 安全 防范 Prompt 注入、模型泄密 1. 输入脱敏原则;2. 输出审计工具使用;3. 不在公开渠道暴露模型 API Key
D. 登录安全与 MFA 强化账号防护、异常检测 1. 强制开启 MFA;2. 监控异常登录;3. 账户锁定策略
E. 自动化脚本与凭证管理 安全使用 RPA、数字助手 1. 机密信息加密存储;2. 凭证轮转与审计;3. 最小权限原则
F. 实战演练:红蓝对抗 通过模拟攻击提升防御技能 1. Phishing 釣魚演練;2. XSS/CSRF 演練;3. AI Prompt Injection 案例复盘

每个模块将采用 案例驱动 + 小测验 + 现场演练 的方式,让理论与实践同步进行。

3. 培训时间安排与激励机制

  • 启动时间:2026 年 1 月 15 日(线上直播 + 线下微课),全员必须出席。
  • 周期:共计 6 周,每周一次 90 分钟的专题课。
  • 考核:每位同事将完成 四次 在线测验,累计得分 80 分以上 方可获得 信息安全合格证
  • 激励:合格者将获得 公司内部安全徽章,并列入 年度安全之星 候选名单;部门整体合格率≥90%者将获 团队激励基金

“没有最好的安全,只有最合适的安全。”——《企业零信任手册》

通过系统化、持续性的培训,我们希望每位同事都能在日常工作中自然地形成 安全思维,让“安全”成为 组织文化 的一部分,而非孤立的技术任务。


四、实用安全操作指南——从今日起可以立刻执行的 10 条铁则

  1. 邮件先审后点——收到陌生邮件,先在浏览器中打开发件人域名进行核实。
  2. 使用密码管理器——不再记忆或写下密码,使用企业统一的密码库。
  3. 开启 MFA——所有重要系统(邮件、ERP、Git、云平台)统一开启多因素认证。
  4. 定期审计浏览器扩展——删除不必要的插件,防止恶意脚本注入。
  5. 不在公共 Wi‑Fi 下登录核心系统——使用公司 VPN 或移动数据。
  6. 对 AI Prompt 进行脱敏——在向模型发送业务数据前,使用正则或模板剔除敏感字段。
  7. 凭证轮转——自动化脚本使用的 API Key、Token 每 90 天更换一次。
  8. 最小权限原则——仅为需要使用功能的账号授予相应权限,避免“一键全开”。
  9. 异常登录即时报告——若发现异常登录弹窗,请立即联系安全中心。
  10. 备份关键数据——采用 3‑2‑1 备份法(3 份拷贝,2 种介质,1 份离线),确保灾难恢复。

五、结语:让安全成为企业竞争力的基石

回顾 Open WebUI 漏洞HashJack Prompt InjectionBad Bots ATO 三大案例,我们不难发现:技术创新的背后,总有新的攻击面出现人的行为仍是最薄弱的环节。在数字化、数智化、智能体化深度融合的今天,安全已经不再是 “事后补救”,而是 业务持续的前置条件

公司将通过即将开启的 信息安全意识培训,帮助每位同事从 “安全概念”“安全实践” 完成质的跃迁。让我们一起把 “警惕、验证、加固” 融入日常,把 “安全思维” 变成职业素养,把 “防护措施” 落到每一次点击、每一次输入、每一次部署。

安全无小事,防护需全员。希望在未来的日子里,大家能够以更加清晰的风险认知、更坚定的防御行动,为公司构筑起一道坚不可摧的数字安全防线。让我们在信息化浪潮中,既乘风破浪,又稳坐安全的灯塔。

让安全成为你我的共同语言,携手共筑数字文明的明天!

信息安全 合规 培训 关键词

在数据安全日益重要的今天,昆明亭长朗然科技有限公司致力于为企业提供全面的信息安全、保密及合规解决方案。我们专注于提升员工的安全意识,帮助企业有效应对各种安全威胁。我们的产品和服务包括定制化培训课程、安全意识宣教活动、数据安全评估等。如果您正在寻找专业的安全意识宣教服务,请不要犹豫,立即联系我们,我们将为您量身定制最合适的解决方案。

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《在AI浪潮下守护数字边疆:从四大安全案例看信息安全意识的必修课》


一、头脑风暴:如果“AI 代理”成了黑客的“伪装大师”?

想象一个清晨,公司的客服系统正忙于处理数千条来自“AI 助手”的查询——它们声称是来自 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude,甚至是新晋的 Grok。员工们点开链接、提交表单,毫无异常;后台的安全日志却悄然记录下成百上千条 POST 请求,正是这些请求在不知不觉中把公司的账号、财务、甚至客户的健康数据推向了黑暗的深渊。

在这个“AI 代理随处可见、POST 请求如潮汐般涌来”的新形势下,传统的“好坏 Bot 分类”已经失灵。我们不再是与传统爬虫搏斗,而是要面对一场“智能体伪装、行为混淆”的信息安全对决。

为此,本文将从四个典型且极具教育意义的安全事件入手,详细剖析攻击手段、失误根源与防御思路,帮助每一位同事在日常工作中提升安全敏感度,做好“零信任、零盲点”的自我防护。


二、案例一:AI 代理冒充搜索引擎,发动大规模账号劫持(APT‑AI)

事件概述
2025 年 3 月,某国际金融服务平台的数万用户账号在短短 48 小时内被劫持。黑客使用伪装成 ChatGPT Agent Mode 的 AI 代理,对受害者的登录页面发起 POST 请求,利用浏览器自动填表功能完成密码重置。整个过程只留下了看似合法的 “User‑Agent: ChatGPT‑Agent/2025” 与 “Referer: https://chat.openai.com/”。平台的传统 Bot 检测系统仅依据 User‑Agent 与 IP 白名单,误判为合法 AI 流量,导致防御失效。

技术细节
1. POST 权限滥用:ChatGPT Agent Mode 自带“浏览器代理”功能,需要 POST 请求才能完成表单提交。黑客正是抓住这一点,构造完整的登录与密码更改请求。
2. IP 与 User‑Agent 伪装:利用公开的 OpenAI 代理节点 IP 池,结合动态 IP 轮换,使得源头看起来合法。
3. 会话劫持:在用户登录后,AI 代理通过脚本自动读取 CSRF Token,完成跨站请求伪造(CSRF),实现无感劫持。

根本原因
缺乏对状态改变请求的零信任校验:平台默认对 POST 请求进行“放行”,只检查是否来自可信 IP,却未对请求体进行深度校验。
未对 AI 代理行为进行行为画像:没有区分“交互式 AI 调用”(必须伴随用户交互)与机器自动化请求。

防御启示
– 对所有涉及状态改变(如登录、支付、密码重置)的 POST 请求实施 多因素校验(如一次性验证码、硬件令牌)。
– 引入 动态行为分析:监测请求频率、访问路径与交互时长,一旦出现异常即触发人工审计。
加固 CSRF 防护:在每次交互中动态生成 Token,并在服务器端进行严格校验。


三、案例二:酒店预订机器人被恶意利用,导致信用卡信息泄露(AI‑Booking‑Leak)

事件概述
2025 年 6 月,一家国内领先的在线旅游平台(以下简称“途行网”)出现大规模信用卡信息泄露事件。黑客利用伪装成 Google Gemini “URL Context Tool” 的 AI 代理,批量提交酒店预订请求。每笔预订携带用户的信用卡信息,随后通过平台的内部 API 泄露至黑客控制的外部服务器。短短三天内,超过 12 万笔交易受到影响,损失逾 3 亿元人民币。

技术细节
1. 多 URL 上下文:Gemini 允许一次请求中携带最多 20 条 URL,黑客一次性提交 20 家酒店的预订请求,极大提升攻击效率。
2. POST + JSON Payload:请求体中包含完整的预订信息及支付数据,平台的 WAF 只检测请求头未对 JSON 中的敏感字段进行过滤。
3. Session 劫持:黑客通过外部脚本与 Gemini 代理的“交互会话”同步,获取合法用户的 Session Cookie,完成身份冒充。

根本原因
对 AI 代理的 POST 权限缺乏细粒度控制:平台默认接受任意来源的 POST 请求,只要携带合法的 API Key。
对支付数据的加密与脱敏不足:在传输层虽使用 TLS,但在业务层未对敏感字段进行加密存储或脱敏。

防御启示
– 对所有涉及支付的接口实行 端到端加密(如采用 JWE/JWS),确保即使请求被截获也无法直接读取信用卡信息。
– 实施 API 金融级限流与行为模型:对同一 API Key 的并发请求、请求频率进行严格限制。
– 引入 AI 代理身份认证框架:为不同 AI 供应商颁发专属的 JWT 令牌,凭证中携带权限范围(如仅 GET 请求),强制阻止非法 POST。


四、案例三:医疗门户被 AI 伪装的爬虫攻击,患者信息被窃取(AI‑Health‑Scrape)

事件概述
2025 年 9 月,一家大型省级医院的患者门户网站(“健康云平台”)被不法分子利用伪装成 Anthropic Claude “Computer Use” 能力的 AI 代理,批量抓取患者的电子病历、检查报告和个人信息。黑客通过模拟真实用户的鼠标点击、键盘输入,躲过了传统的 CAPTCHA 与行为检测,最终窃取约 85 万条敏感健康记录。

技术细节
1. 桌面交互模拟:Claude 的 Computer Use 能力支持真实的鼠标移动与键盘输入,黑客通过脚本驱动这些交互,实现“人机混合”。
2. 分布式爬取:攻击者租用全球多个云服务器,利用不同的 IP 与地理位置模拟真实患者登录,规避单点 IP 封禁。
3. 会话持久化:通过 AI 代理保存登录后的 Session,随后批量导出数据,极大提升数据泄漏规模。

根本原因
缺少对交互式 AI 代理的行为审计:平台只对普通浏览器行为进行监控,未对 AI 代理的桌面交互做异常检测。
对敏感数据的访问控制过于宽松:患者信息的最小权限原则(Least Privilege)未落实,导致同一登录账户可以一次性获取全部病历。

防御启示
引入交互式 AI 行为监控:对鼠标轨迹、键盘输入模式进行机器学习分析,识别非人类的高精度交互。
实现细粒度访问控制:采用基于属性的访问控制(ABAC),对每一次查询都进行权限校验,只返回业务必要的字段。
强制审计日志加密与归档:对所有访问健康记录的日志进行不可篡改的加密存储,满足合规要求的同时便于事后取证。


五、案例四:电商平台库存抢购机器人被 AI 代理掩盖,引发巨额损失(AI‑E‑Commerce‑Flash)

事件概述
2025 年 11 月,某知名电商平台在“双十一”期间遭遇大规模库存抢购攻击。黑客利用伪装成 Grok AI 代理的自动化脚本,批量发送库存查询与下单请求。由于平台对 AI 代理的 POST 请求缺乏校验,导致机器人在毫秒级完成抢购,瞬间把热销商品的库存刷空。最终,平台因违约赔付、退货处理与品牌方的信用危机损失超 5 亿元人民币。

技术细节
1. 高并发 POST 请求:Grok 代理的实时 web 交互能力允许一次请求发送多达 50 条商品 SKU 查询,配合并发下单。
2. 库存锁定缺陷:平台的库存锁定机制基于 “先到先得”,未对同一用户的多次请求进行去重,导致抢购脚本能够瞬间抢占全部库存。
3. IP 隐蔽:黑客通过 CDN 与 Cloudflare 代理隐藏真实 IP,使得平台的 IP 黑名单失效。

根本原因
对 AI 代理的请求频率缺乏限流:平台对普通用户请求进行速率限制,但对 AI 代理的 POST 请求视为 “可信来源”,未加限制。
库存管理缺少事务级别的原子性:并发抢购时库存扣减未使用分布式事务,导致数据竞争与超卖。

防御启示
– 对 每一个库存变更操作 实施 分布式锁乐观锁,确保并发请求的原子性。
– 对 AI 代理的 请求速率 实行 基于令牌桶的限流,即使是可信来源也必须遵守流量规则。
– 引入 多因子身份验证(如短信验证码)在大额或高价值商品的下单环节,提高抢购成本。


六、从案例看共性:AI 代理时代的安全“三大漏洞”

  1. POST 权限失控
    AI 代理需要 POST 请求完成交互与事务,而传统防御多聚焦于 GET 流量,导致 POST 成为“黑客的后门”。
  2. 身份与行为认证缺失
    简单的 User‑Agent、IP 白名单已经不足以判断请求的可信度,缺少对 AI 代理的凭证(Token)行为画像 的综合判定。
  3. 零信任未落地
    对状态改变请求的 “默认放行”内部系统的最小权限 未严格执行,形成“大门常开”的安全隐患。

七、信息化、数字化、智能化浪潮中的安全新常态

防微杜渐,方得始终。”
——《增广贤文》

在当下企业正加速向 云原生、AI 驱动、全流程数字化 转型的背景下,安全已经不再是 “事后补丁”,而是 业务的底层基石。以下几点值得每一位同事深思并付诸行动:

  1. 零信任(Zero Trust)是必然
    • 身份即信任:无论是人类用户还是 AI 代理,都必须经过强身份认证(多因素、硬件令牌、基于行为的连续认证)。
    • 最小权限原则:每一次请求只授予完成业务所需的最小权限,防止“一键全开”。
    • 微分段:将系统划分为多个安全域,即使某一环被攻破,也无法横向迁移。
  2. 动态检测取代静态规则
    • 基于机器学习的 行为异常检测,实时捕捉 AI 代理的异常交互模式(如高频率 POST、跨域请求)。
    • 威胁情报共享:与行业情报平台对接,获取最新的 AI 代理攻击手法与恶意 IP 列表。
  3. 加密与签名全面覆盖
    • 传输层(TLS 1.3)之外,还要在 业务层 对敏感字段进行 端到端加密(JWE)。
    • 对关键请求(如支付、账号修改)使用 数字签名(JWT + RS256),确保请求不可篡改。
  4. 安全意识教育的常态化
    • 每月一次的实战演练:模拟 AI 代理攻击场景,让大家在受控环境中体会风险。
    • 案例复盘与知识库建设:把每一次的安全事件、每一次的应急响应记录成文档,形成可搜索的经验库。

八、即将开启的《信息安全意识提升培训》——邀请全体同事共襄盛举

为帮助大家在 AI 代理的浪潮中保持清醒、提升防护能力,昆明亭长朗然科技有限公司(以下简称“公司”)将于 2025 年 12 月 5 日(周五)上午 9:30 正式启动 《信息安全意识提升培训》,为期 两周,共计 六场 线上线下结合的专题课。培训内容紧扣上述案例与防御要点,涵盖以下模块:

课时 主题 目标
第 1 课 AI 代理与 Bot 生态概览 了解 AI 代理的工作原理、常见厂商与攻击手法
第 2 课 零信任架构实战 掌握身份验证、最小权限、微分段的落地技术
第 3 课 动态行为分析与威胁情报 学会使用行为模型、SIEM 与威胁情报平台
第 4 课 加密、签名与安全 API 设计 掌握端到端加密、数字签名、API 访问控制
第 5 课 案例复盘:从失败到成功 深度剖析本公司近期安全事件,提炼经验教训
第 6 课 实战演练:AI 代理渗透测试 现场模拟 AI 代理攻击,现场演练应急响应

培训福利
– 完成全部课程并通过考核的同事,将获得公司颁发的 “信息安全守护者”数字徽章,可在内部系统、邮件签名中展示。
– 参与实战演练的团队,将有机会获得 “最佳防御案例” 奖励,奖金 2000 元(个人)或 5000 元(团队)。
– 所有课程资料、录像、练习题均会上传至公司内部知识库,方便随时复盘学习。

学而不思则罔,思而不学则殆。”
——《论语·为政》

我们相信,信息安全是一场全员参与的长跑,而非仅靠少数人筑起的围墙。每一次点击、每一次提交、每一次对话,都是防线的一块砖瓦。让我们一起把 “安全” 从抽象的口号,变成可触可感的每日行动。


九、行动号召:从今天起,做自己数字资产的“护城河”

  • 立即报名:登录公司内部学习平台,搜索 “信息安全意识提升培训”,点击“一键报名”。
  • 自查自纠:回顾本篇文章中的四大案例,检查自己所在部门的系统是否存在 POST 权限失控、AI 代理身份缺失、零信任未落地 等风险点。
  • 分享传播:将本文章转发至部门群、技术论坛,邀请同事一起讨论防御措施,让安全知识在组织内部形成病毒式传播
  • 持续学习:关注公司每日安全早报、行业安全博客、威胁情报平台,保持对新型 AI 代理攻击手法的敏感度。

让我们把 “防微杜渐” 的古训,注入到AI 时代的防御矩阵中;把 “未雨绸缪” 的智慧,转化为每一次登录、每一次请求的安全审计。只有这样,我们才能在智能化浪潮中,守住数据的底线,捍卫公司的商业信誉与用户的信任。

让安全成为每一天的习惯,让每一次点击都安心无忧!


作为专业的信息保密服务提供商,昆明亭长朗然科技有限公司致力于设计符合各企业需求的保密协议和培训方案。如果您希望确保敏感数据得到妥善处理,请随时联系我们,了解更多相关服务。

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