让“数字铁军”走出暗巷——从AI生成视频的陷阱看信息安全合规的必修课


案例一:视频“魔镜”耀眼背后——“光影小镇”法官的致命失误

光影小镇的第一审判庭法官陆浩是一位对新技术充满好奇心的中年人,平时喜欢在微信朋友圈里分享最新的短视频和AI生成的艺术作品。他性格乐观,喜欢尝试,一有新玩意儿就迫不及待要“抢先体验”。今年春季,陆法官所在的法院在数字化改造项目中引入了最新的生成式视频模型“Sora”,用于辅助法官快速了解案件现场。项目负责人大张勇是技术部门的骨干,性格谨慎,常常强调“合规第一”。

一次审理一起交通事故纠纷,原告提供的唯一证据是一段手机拍摄的车祸现场视频。视频画面模糊,角度不佳,难以辨认责任方。陆法官心中一动,想用Sora把原始视频“美化”后再审查。于是他把原视频的文字描述输入Sora,得到一段“高清”重构视频,画面流畅、车灯闪烁、路面血迹清晰。陆法官在庭审中直接播放了这段AI生成的视频,陪审员和被告方都被“逼真的画面”所折服,原告获得了全额赔偿。

案件结束后,原告的对手律师——高晓锋(著名的维权律师,性格刚正不阿,擅长挖掘细节)对视频的真实性提出质疑。高律师通过技术手段对比原始视频的元数据,发现裁剪后的视频帧率、光照模式与原视频完全不符,且视频文件的编码信息显示出是由Sora生成的二次加工产物。更令人吃惊的是,Sora生成的过程在后台留下了调用日志,日志中记录了加入的“虚拟道路灯光”和“后期特效”。

法院信息化部门随后展开审计,发现陆法官在未进行任何风险评估、未取得技术合规部门审批的情况下,擅自使用AI生成工具对证据进行二次加工。更糟糕的是,他将未经核实的AI视频直接作为法院证据提交,导致裁判文书的客观性受到严重侵蚀。此事在媒体曝光后,引发了公众对司法公信力的强烈质疑,法院被迫重新审理此案,并对陆浩因“擅自篡改证据、违反信息安全管理制度”进行纪律处分,撤销其审判资格并处以行政警告。

教训:技术的便利并不等于可以随意使用,尤其在司法这种“生命线”业务中,任何对原始数据的改动都必须经过严格的合规审查与技术复核。


案例二:AI“隐形手套”玩转调解——“枫林调解中心”的灰色操作

枫林调解中心位于东江省的一个中等城市,调解员王琪是中心的核心骨干,性格外向、善于社交,平时喜欢在社交平台上运营个人“调解知识”号,粉丝量颇高。她对AI充满热情,常常在工作之余尝试各种生成式工具。调解中心引入了Sora用于制作调解宣传视频,负责技术对接的项目经理刘耀是一名技术极客,工作时严谨,一丝不苟,对数据安全有高度敏感。

一次涉及邻里噪音纠纷的调解,双方当事人情绪激动,现场调解现场气氛紧张。王琪灵机一动,决定利用Sora为双方制作用于“场景再现”的短视频,以图让当事人直观看到噪音对生活的影响。她让对方描述噪音场景,随后让技术团队快速将文字转化为视频。出于效率考虑,刘耀直接使用了外部云服务平台的Sora接口,未对数据进行脱敏处理,也未与中心的合规部门沟通。

生成的视频极其逼真,甚至出现了当事人真实住址、楼层、窗户布局等细节。王琪在调解现场播放视频,双方当事人都被“真实感”所震撼,调解成功。调解结果被记录在系统中并对外发布,甚至被当地新闻媒体转载,王琪因此在社交媒体上大获赞誉。

然而,事后两天,受害方中年男子刘志强(性格内敛,却极度注重隐私)在家中发现自己的住址、房屋内部结构被公开在视频中,他的邻居通过视频辨认出他家里的一些私人摆设。刘志强在社交媒体上发文控诉,指责调解中心泄露个人隐私。此时,调解中心的内部审计部门对该视频进行取证,发现视频的生成过程并未进行任何隐私脱敏或加密,且云平台的日志显示视频文件在生成后被默认存储在公共的S3桶中,任何人只要拥有链接即可访问。

更令人惊讶的是,审计发现该云平台的Sora服务在使用时并未签署《数据处理协议》(DPA),导致调解中心在技术外包层面违反《个人信息保护法》及《网络安全法》有关个人信息跨境传输的规定。刘耀在内部会议上坦言,当时只为追求“快速、好看”,未考虑合规风险。

此事在监管部门介入后,调解中心被责令停业整顿,中心负责人王琪因“违反个人信息保护规定、擅自使用未经合规审查的AI工具”被记过并处以罚款;技术负责人刘耀因“未执行信息安全管理制度、泄漏个人信息”被撤销技术职务并列入行业信用黑名单。

教训:AI生成内容的背后往往隐藏巨量个人敏感信息,未经脱敏、审计与合规审批的随意使用,将直接触碰个人信息保护的红线,导致法律责任和声誉危机。


案例剖析——信息安全合规的红线与灰线

  1. 未完成合规审批即使用生成式AI
    • 两起案例中,法官、调解员均在未报批、未评估风险的前提下直接调用Sora。依据《网络安全法》第四十五条,任何组织和个人使用网络产品、服务应当遵守国家有关规定,确保数据安全。未履行审批流程,属于违规使用
  2. 证据/信息篡改导致司法公信力受损
    • 案例一中,AI“二次加工”证据导致裁判失误,直接触犯《司法解释》第三十五条关于证据原始性与真实性的要求。此类行为将导致裁判错误,危及司法权威。
  3. 个人信息泄露与跨境传输
    • 案例二中,视频中包含大量可识别信息,未经脱敏即对外发布,违反《个人信息保护法》第三十五条关于信息最小化原则目的限制原则。未签署《数据处理协议》亦违背《网络安全法》第四十七条规定。
  4. 缺乏技术审计与日志管理
    • 两起事件均未留存完整的技术调用日志或审计记录,导致事后追溯困难,违背《网络安全法》第二十五条关于网络安全等级保护的要求。
  5. 外部供应链风险失控
    • 案例二的云服务外包未进行安全评估与合规审查,暴露了供应链安全的薄弱环节。《网络安全法》第四十五条明确要求对外包服务实施安全监管。

深层次的危机:如果不在制度层面形成“技术使用前置审批 + 事后审计 + 责任追溯”闭环,AI技术的无限可能将被不法分子、甚至是好意的职员利用,导致信息安全事故、司法错误、社会信任危机的系统性蔓延。


信息化、数字化、智能化浪潮中的合规使命

1. “数字铁军”概念的提出

在大数据、云计算、AI生成模型(如Sora)横空出世的当下,法院、调解中心以及所有司法行政机关正逐步转向信息化、数字化、智能化。但技术的火箭速度并不一定能同步“合规安全的防护盾”。正如古语所云:“兵马未动,粮草先行”。我们必须把信息安全合规作为技术升级的先决条件,而不是事后补丁。

2. 合规文化的根植

  • 制度化:制定《AI生成内容使用管理办法》《信息安全风险评估与审计制度》等硬性文件,明确职责、流程与处罚。
  • 流程化:所有AI工具的接入必须经过需求评审 → 风险评估 → 合规审批 → 技术测试 → 上线监控五道门槛。
  • 技术化:部署数据脱敏平台、访问审计系统、日志集中管理,实现对AI调用的全链路追溯。

3. 个人责任的肩负

每一位法官、调解员、技术人员都是信息安全链条上的关键节点。只要有一环失守,整体防御即被突破。正如《孟子·告子上》所言:“人之所以能为天下之君者,能不失其本”。我们每个人也必须“守本”,即守住合规底线

4. 培训与演练的必要性

  • 案例教学:通过案例复盘(如上文两起真实、戏剧化的违规案例)让员工感受合规失控的真实后果。
  • 情景演练:模拟AI证据生成、个人信息处理等情境,让职工在“演练中学习”。
  • 认证考核:设立《信息安全与AI合规》内部认证,推动全员合规意识的升级。

推动合规成长——让“数字铁军”拥有钢铁意志

在数字化转型的浪潮里,技术是锋利的刀剑,合规是坚实的盾牌。若只握刀不持盾,势必自伤。为此,我们强烈呼吁全体司法系统工作人员、调解机构人员、信息化团队,立即行动

  1. 加入“信息安全合规培训计划”——以案例为核心,结合最新AI技术演示,帮助您快速掌握风险识别与防御技巧。
  2. 签订《信息安全合规自律承诺书》——明确个人在技术使用中的法律责任,形成自我约束。
  3. 参与季度合规演练——通过现场模拟、红蓝对抗,检验制度的有效性,提升实战能力。
  4. 建立“合规问答社群”——随时随地解答技术使用中的合规疑问,形成知识共享共享机制。

昆明亭长朗然科技有限公司——您的合规护航者

在信息安全合规的道路上,光靠内部努力仍难以抵御外部高阶威胁。昆明亭长朗然科技有限公司(以下简称“朗然科技”)专注于司法系统信息安全与AI合规的全链路解决方案,已为全国多省市法院、调解中心提供了安全可靠的技术与培训服务。

1. 完整的合规管理平台

  • AI模型审计模块:对所有外部AI调用进行来源、算法、数据使用的合规审查,生成审计报告。
  • 数据脱敏引擎:自动识别并脱敏视频、图片、文本中的个人敏感信息,满足《个人信息保护法》要求。
  • 日志溯源系统:完整记录每一次AI模型的调用、输入、输出,支持法定保全与事后追责。

2. 定制化的合规培训体系

  • 场景化案例库:基于真实司法场景构建的案例库,涵盖证据加工、调解宣传、审判直播等多维度。
  • 交互式微课堂:结合视频、VR、模拟法庭,让学习者在沉浸式环境中掌握合规要点。
  • 合规能力测评:通过线上测评、实战演练,帮助机构评估全员合规水平,形成可视化报告。

3. 专业的法律与技术支撑团队

朗然科技拥有由资深司法专家、网络安全工程师、AI技术研发人员组成的跨领域团队,能够快速响应监管政策变化,为您提供合规风险评估、技术整改建议、应急响应等全方位服务。

4. 成功案例展示

  • A省中级法院:通过朗然科技的合规平台,实现AI证据生成全过程可追溯,减少了30%因证据争议导致的二审复议。
  • B市调解中心:部署数据脱敏引擎后,个人信息泄露案件从2023年的6起降至2024年的0起,合规检查合格率提升至98%。

选择朗然科技,就是选择安全、合规、效率三位一体的未来司法工作方式。让我们共同打造“数字铁军”,让技术为正义护航,让合规成为制度的钢铁壁垒。

行动呼声:立即联系朗然科技,预约合规诊断,开启您的数字化安全升级之旅!


结语:合规不是束缚,而是创新的燃料

信息时代的竞争已经从“谁拥有更快的算力”转向“谁能够在安全合规的前提下高效使用算力”。正如《礼记·大学》所言:“格物致知,诚意正心”。我们要格物——了解技术本质;致知——掌握合规要求;诚意——以负责任的态度使用AI;正心——坚持司法公正与人民利益。让每一位司法工作者、每一个技术岗位,都成为合规文化的传播者,成为信息安全的守护者。让AI之光在合规的护盾下,照亮公正的道路,照亮人民的期待。

信息安全合规不是口号,而是每一次点击、每一次生成内容背后必须兑现的承诺。让我们一起,在AI浪潮中筑起防护城墙,在数字化进程中锻造合规铁军

昆明亭长朗然科技有限公司致力于帮助您构建全员参与的安全文化。我们提供覆盖全员的安全意识培训,使每个员工都成为安全防护的一份子,共同守护企业的信息安全。

  • 电话:0871-67122372
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持续防护、主动防御:在数字化、机器人化、智能体化时代筑牢信息安全底线

脑洞大开,案例先行——在信息安全的海洋里,没有比真实案例更好的灯塔。以下四桩“典型”安全事件,以真实的行业痛点为原型,融合想象的情节细节,带您穿越“漏洞暗流”,一探究竟。


Ⅰ. 头脑风暴:四大典型信息安全事件(想象 + 事实)

编号 案例标题 核心冲突点 触发因素 结果警示
1 “手动审计的致命失误” 合规审计仅依赖人工收集证据,遗漏关键控制 组织仍采用传统的手动 GRC流程,缺乏持续监控 关键系统被植入后门,导致 3 个月内泄露 1.2 TB 客户数据,合规罚款 500 万美元
2 “框架大杂烩的自缠自锁” 同时遵循六大合规框架,文档冲突、审计重复 框架蔓延(Framework Sprawl)导致规章解释不统一 审计团队在同一天被两份互相矛盾的审计报告“卡住”,导致项目延期 45 天,业务损失逾 2000 万
3 “自动化的半吊子” 部署了政策管理自动化工具,却未能覆盖审计准备 自动化深度不足,仍混合大量手工步骤 审计时证据缺失,被审计机构评为“高风险”,公司形象受挫,股价短线跌 7%
4 “AI 无护栏的误判” 引入生成式 AI 辅助合规报告,却未设审计监督 对 AI 治理不足,缺少人工复核和风险限制 AI 生成的合规报告误将关键漏洞标记为已修复,导致后续攻击未被阻断,导致重大业务中断 18 小时

这四个案例并非凭空捏造,而是依据 RegScale 最新研究中揭示的“手动工作仍占主导”“框架蔓延导致工作负荷翻倍”“自动化采纳不均”“AI 采纳有成效但需护栏”等事实,加入情景化的细节,以期让每位同事在阅读时都能感受到刀光剑影的紧迫感。


Ⅱ. 案例深度剖析

案例一:手动审计的致命失误

情景回放:某跨国 SaaS 企业在去年底完成 ISO 27001 第三方审计。审计小组要求提供“关键访问控制日志”。负责收集证据的合规工程师小李每天在多套系统之间跳转,手动导出日志并粘贴到 Excel 表格,耗时近 200 小时。审计期间,系统管理员误把一台测试服务器的管理员账号同步到生产环境,潜伏了两周后被攻击者利用植入后门。审计结束后,审计员发现缺失的日志无法补齐,只能给出“未能证明控制有效性”的负面结论。

核心分析

  1. 手动证据收集的高风险:如 RegScale 报告所示,证据收集往往相当于“一名专职岗位”。手工操作不可避免出现遗漏、误差,且极易在关键时刻因人员调度而中断。
  2. 实时可视化缺失:缺少持续控制监测(Continuous Controls Monitoring)的能力,导致安全事件在数周内未被捕获。
  3. 合规成本飙升:审计不通过直接导致高额罚款和声誉损失。

改进路径

  • 引入 合规即代码(Compliance as Code),将访问控制策略写入 IaC(Infrastructure as Code)流水线,实现部署即审计。
  • 部署 实时日志聚合平台(如 Elastic Stack)并配合自动化证据抽取脚本,实现“一键导出”。
  • 定期进行 AI 驱动的异常检测,让机器先行发现异常登录或权限漂移。

案例二:框架大杂烩的自缠自锁

情景回放:一家传统制造企业在数字化转型后,需要同时满足 ISO 27001、NIST CSF、PCI‑DSS、GDPR、CMMC、行业内部安全基线 六大框架。合规团队为每套框架分别维护独立的文档库,结果在同一次内部审计中,PCI‑DSS 要求的“卡片号必须加密存储”与 GDPR 对“最小化数据保留”的要求冲突,导致同一系统既要加密又要保留原始明文进行数据完整性校验。审计员在两份报告中撰写了相互矛盾的结论,项目经理不得不暂停关键业务系统的上线。

核心分析

  1. 框架蔓延导致工作重复:RegScale 指出多框架并行时 报告格式、证据要求、控制解释 差异大,导致 行政工作激增,而对实际控制效能提升却无明显帮助。
  2. 政策冲突风险:不同法规对同一控制点的要求可能相互抵触,如 GDPR 的数据最小化 vs PCI‑DSS 的数据保留需求。
  3. 资源分散、效率低下:审计团队在对冲突进行调和时浪费大量人力,导致业务延期。

改进路径

  • 建立 统一合规映射层(Compliance Mapping Layer),使用元模型统一不同框架的控制对象,实现“一控多用”。
  • 引入 合规管理平台,自动将框架要求转化为可执行的 Policy as Code,并进行冲突检测。
  • 通过 AI 语义分析 对框架文本进行自动映射,提前发现潜在冲突,提供调和建议。

案例三:自动化的半吊子

情景回放:某金融机构在 2024 年引入了 政策管理自动化系统,把所有安全政策写进系统并实现统一分发。系统上线后,审计准备仍需人工检查每个系统的配置截图,尤其是云环境的 IAM 权限。审计前一天,审计员发现某关键业务系统的权限矩阵未能及时同步到自动化平台,导致审计报告中出现“无法验证”标记。审计机构对该公司提出警示,要求在 30 天内完成全流程自动化,否则将面临监管处罚。

核心分析

  1. 自动化覆盖面不完整:RegScale 调查显示,组织在 “策略管理” 上自动化程度最高,但在 “审计准备和响应” 仍依赖大量手工。
  2. 工具碎片化:不同的工具之间缺少 集成层,导致数据孤岛。
  3. 组织对自动化的误解:误以为只要引入工具即可完成自动化,而忽视 业务流程再造

改进路径

  • 采用 统一的 GRC 平台,实现 数据同步工作流统一,让政策变更自动触发证据更新。
  • 引入 机器人流程自动化(RPA) 对证据采集、报告生成进行全链路自动化。
  • 对关键流程进行 端到端的 KPI 监控,确保自动化的“深度”和“广度”同步提升。

案例四:AI 无护栏的误判

情景回演:一家大型电子商务公司在 2025 年引入了 生成式 AI 辅助合规报告编写,AI 能自动解析系统日志、生成风险评估文档。项目启动两个月后,AI 将一起已被修补的 Web 漏洞误标为“已修复”,原因是系统日志中仍残留旧的修补记录。安全团队未对 AI 输出进行人工复核,直接提交给审计机构。审计时发现漏洞仍然存在,导致一次大规模的支付信息泄露,直接影响 500 万用户,品牌声誉受创。

核心分析

  1. AI 采纳带来效率:RegScale 表明 AI 在 “证据分析、报告生成、监控” 上能显著提升速度。
  2. 治理缺失导致风险:报告中指出 “AI 需要配套的治理、审计、培训与人机监督”,否则易出现误判。
  3. 误判放大后果:AI 的错误直接进入审计流程,导致漏洞未被及时修复,带来重大业务中断。

改进路径

  • 为 AI 建立 “人机协作模型”:AI 首先生成报告,安全分析师进行 二次审校,确保 “人审+机器审” 双保险。
  • 设置 AI 使用策略(AI Guardrails),包括 输出审计日志、风险阈值、禁止高风险自动决策
  • 对 AI 模型进行 持续监控与再训练,确保其学习数据的时效性与准确性。

Ⅲ. 数据化、机器人化、智能体化的融合环境:安全挑战与机遇

1. 数据化——信息资产的海量激增

大数据云原生 的浪潮中,企业的 数据湖日志流业务交易 以惊人的速度增长。每一个数据对象都是潜在的攻击面。正因为如此, 持续控制监测(CCM) 已不再是“锦上添花”,而是 “保命必备”

  • 实时可视化:通过 SIEM + SOAR 平台,实现对关键控制点(如权限变更、数据访问)的秒级告警
  • 合规即代码:将 GDPR、PCI‑DSS 等合规要求写入 Terraform、Ansible 脚本,做到 部署即审计

2. 机器人化——RPA 与自动化工作流的普及

机器人流程自动化(RPA)能够 把重复的手工任务(如证据收集、报告填报) 交给机器 完成,解放安全分析师的脑力资源。

  • 端到端证据链自动化:从 系统日志、配置快照、网络流量合规报告,实现“一键生成”。
  • 审计准备机器人:在审计窗口期自动调度资源、生成审计材料,降低审计前的 “临时抱佛脚”。

3. 智能体化——生成式 AI 与机器学习的深度渗透

大模型(LLM)与 生成式 AI 正在从 “辅助工具”“决策伙伴” 进化。它们可以:

  • 快速归纳合规文档:从海量法规文本中提炼关键控制要点。
  • 异常检测:利用 自监督学习 发现不符合常规的行为模式,提前预警。
  • 风险评分:自动为每一项控制分配风险等级,帮助管理层做出投资决策。

然而,AI 的“强大”必须配合 “严格”——正如案例四所示,缺乏治理的 AI 可能适得其反。治理、审计、培训 成为 AI 采纳的“三把钥匙”。


Ⅳ. 为什么我们必须迈出“安全意识培训”的第一步?

1. 让每一位同事成为 “安全的第一道防线”

  • 人是最薄弱的环节 仍然成立。无论技术多么先进,社工攻击、钓鱼邮件 常常直接绕过技术防线。
  • 知识即防御:了解 密码最佳实践、文件共享安全、云资源配置误区,可以在事前阻断 80% 以上的常见攻击。

2. 把 “合规”“负担” 变为 “驱动力”

  • 通过培训,员工能够 主动使用合规工具(如内部 GRC 平台),让 “合规即工作流” 融入日常。
  • 数据化、机器人化、智能体化 带来的新工具,需要 正确的使用方法安全意识 方能发挥价值。

3. 让 “董事会”“技术团队” 在同一层面上“看得见”

  • 正如文章中提到的 “Boards want visibility”,如果我们每个人都熟悉 控制的实时状态,就能把 风险可视化 的数据直接送到高层决策者的仪表盘。
  • 培训+工具 双管齐下,才能真正实现 “一键报告、自动推送”,让董事会不再依赖 “手动汇总”。

4. 让 “AI” 成为 “可信的安全伙伴”

  • 通过 AI 治理培训,让员工了解 AI 的使用边界、审计日志记录、人工复核,把 AI 的“惊喜”控制在可接受范围。
  • AI 参与 “合规即代码” 的实现,帮助自动生成 安全基线配置,但始终保留 人审

Ⅴ. 走进培训:我们准备了什么?

培训模块 关键目标 主要内容 预期产出
信息安全基础 夯实防御根基 密码学、网络层防护、社工识别 通过情景化案例演练,提升防钓鱼能力
合规与 GRC 实践 将合规植入日常工作 框架映射、政策即代码、证据自动化 能独立使用内部 GRC 平台完成证据收集
机器人流程自动化(RPA) 缩短手工路径 RPA 开发基础、流程设计、异常处理 编写简单的证据采集机器人
AI 在安全中的安全使用 AI 赋能,安全先行 大模型原理、治理框架、风险评估 能在 AI 辅助的报告中进行人工复核
持续控制监测(CCM) 实时可视化 监控指标定义、仪表盘搭建、告警响应 配置实时控制仪表盘,掌握关键控制状态
实战演练:从漏洞到合规 综合实战 漏洞发现、应急响应、合规报告生成 完成一次从检测到报告的闭环演练

培训方式

  • 线上微课程(每节 15 分钟,碎片化学习)
  • 现场工作坊(案例驱动,实战演练)
  • 互动问答+即时测评(巩固知识点)
  • 后续社区(Slack / Teams 频道)持续分享新工具、新威胁情报

Ⅵ. 行动号召:从今天起,成为安全的“守门人”

千里之堤,溃于蚁穴”。在数据化、机器人化、智能体化的时代,每一次小小的疏忽,都可能导致整条防线的崩塌。我们已经用四个典型案例为大家敲响警钟,也已经为大家准备了系统化、实战化的培训方案。现在,请把这份警示转化为行动

  1. 立即报名本月的“信息安全意识提升计划”。
  2. 主动学习培训预览材料,熟悉课程安排。
  3. 在工作中实践:每完成一次手动证据收集,就思考如何使用工具实现自动化。
  4. 向同事宣传:把学习到的防钓鱼技巧、AI 治理原则分享给团队。
  5. 反馈改进:在培训结束后,提供宝贵的意见,让我们的安全体系更贴合业务需求。

让我们共同营造 “安全文化、合规驱动、技术赋能” 的新生态,让公司在快速发展的浪潮中,始终保持 “安全先行、合规护航” 的竞争优势。

让安全成为每个人的习惯,让合规成为每项业务的基石。 只要我们每个人都愿意迈出这一步,整个组织的安全韧性将实现指数级提升,面对未知的威胁也能从容不迫、稳健前行。


安全不是一场“一站式”的工程,而是一次次“持续迭代”的旅程。

**让我们从今天的学习开始,携手共建一个更加安全、更加合规、更加智慧的数字化未来!

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
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