头脑风暴：想象三场“信息安全风暴”
1. 开源大模型“乌云” —— 全球 175 000 余台暴露在互联网上的 Ollama 主机，像一支潜伏的“病毒雨”。

2. 税务数据泄露的“惊雷” —— Booz Allen Hamilton 因内部员工窃取并公开 40 万份税表，导致美国财政部砍单。
3. 南韩政府系统的“玻璃城堡” —— 7 套公开系统在一次红队演练中全部被突破，信息如同雨后甘甜的井水随手可得。

下面我们把这三场“信息安全风暴”拆解成案例，逐层剖析其根源、危害与防御要点，帮助每位同事在头脑中形成鲜活的警示画面。

---

案例一：开源大模型的“单点失效”——Ollama 暴露引发的全球安全隐患

1. 事件概述

2026 年 2 月，SentinelLABS 与互联网测绘平台 Censys 合作，对全网公开的 Ollama 部署进行扫描，发现 175 108 台 主机在 130 个国家直接暴露于公网。超过 90% 的实例运行 Llama、Qwen2、Gemma2 等量化模型，且压缩方式、包装方案几乎一致，形成了高度同质化的“AI 单体”。

2. 风险剖析

• 单点漏洞放大效应：量化模型在 token 处理上若存在特定的整数溢出或边界检查缺陷，同一漏洞会“一刀切”影响全部暴露节点。攻击者只需一次成功利用，即可在全球范围内触发资源横向劫持、远程代码执行等连锁反应。
• 缺失安全防护：多数实例开启了 tool‑calling API、Vision 能力，且提示模板未做安全过滤。攻击者可以通过精心构造的指令，让模型自动生成恶意脚本或调用系统命令，形成“AI 代理的后门”。
• 监控盲区：开源部署缺少统一的安全运营中心（SOC）监控，漏洞利用往往悄无声息，直至被外部安全团队公开披露。

3. 教训与对策

1. 强制身份验证：所有 Ollama API 必须采用双因素或基于证书的相互TLS，杜绝匿名访问。
2. 安全加固模型：在模型量化后执行安全审计，使用自动化工具检测 token 解析中的越界风险。
3. 网络分段：将 AI 推理服务置于内网或专用 VLAN，只有经批准的业务系统方可访问。
4. 持续监测：部署异常行为检测（UEBA），对 API 调用速率、请求体结构进行实时分析，及时拦截异常指令。
5. 安全更新机制：为开源模型制定统一的补丁发布流程，并在内部镜像库统一分发更新。

---

案例二：税务数据泄露的“惊雷”——Booz Allen Hamilton 与美国财政部的信任危机

1. 事件概述

2026 年 2 月 1 日，美国财政部宣布，因 Booz Allen Hamilton（BAH）内部员工 Charles Littlejohn 盗取并泄露了超过 40 万 份包括前总统特朗普在内的敏感税表，决定立即终止与该公司的 31 项 合同，总价值约 480 万美元。

2. 风险剖析

• 内部人威胁（Insider Threat）：员工对税务系统拥有 高权限，但公司未对关键操作进行细粒度审计，导致大量敏感文件被批量导出。
• 数据治理缺陷：缺乏 端到端加密（E2EE） 与 最小权限原则，导致税务数据在存储、传输、备份阶段均以明文形式存在。
• 合规检查失效：尽管有《联邦信息安全管理法》（FISMA）和《联邦信息处理标准》（FIPS）要求，BAH 的安全合规报告未能覆盖 关键资产的全生命周期，审计机构未发现问题。

3. 教训与对策

1. 零信任架构（Zero Trust）：对所有访问税务系统的主体实施 连续身份验证 与 动态授权，不再依赖传统的“信任边界”。
2. 行为审计：部署 安全信息与事件管理（SIEM） 与 用户行为分析（UBA），对文件下载、复制、打印等操作进行实时告警。
3. 数据加密：对税务数据实行 AES‑256 全盘加密，密钥采用 硬件安全模块（HSM） 管理，确保即使被导出也不可直接阅读。
4. 最小特权：采用 基于角色的访问控制（RBAC），仅在业务需要时临时提升权限，使用 Just‑In‑Time（JIT） 访问机制。
5. 离职与内部审计：对所有关键岗位员工实行 离职前后审计，确保账号、密钥、权限在离职瞬间即被撤销。

---

案例三：南韩政府系统的“玻璃城堡”——公共服务信息安全的血泪教训

1. 事件概述

2024 年底至 2025 年间，韩国政府组织了 红队渗透演练，针对国内 123 套公开系统抽取 7 套 进行攻击。结果显示 全部 7 套 被成功突破，其中 3 套 直接泄露了 近 1.3 亿 人口的居民登记号码，部分系统甚至以明文形式存储 银行账户、健康记录。

2. 风险剖析

• 缺乏安全设计：系统在交付时未进行 安全需求分析（SRS），导致默认启用了 匿名访问 与 弱口令。
• 加密缺失：大量敏感字段未加密存储，数据库备份未进行 加密压缩，攻击者可直接下载完整数据表。
• 补丁管理滞后：服务器操作系统与中间件多年未更新，已知漏洞（如 CVE‑2022‑22965、CVE‑2023‑4477）仍在生产环境中运行。
• 监控与响应不足：缺少 SOC 与 安全运营中心，入侵痕迹在 48 小时内未被检测。

3. 教训与对策

1. 安全工程化：在系统立项阶段即引入 安全开发生命周期（SDL），确保威胁建模、代码审计、渗透测试贯穿全流程。
2. 全面加密：对所有个人身份信息（PII）采用 国密 SM4 或 AES‑256 加密，并对传输链路使用 TLS 1.3。
3. 快速补丁渠道：建设 内部更新平台，实现 零时差 的补丁推送与回滚机制。
4. 安全监测：部署 EDR 与 网络流量分析（NTA），实现对异常登录、暴力破解、横向移动的即时告警。
5. 应急预案：制定 CISO‑级别的事故响应流程（IRP），明确角色职责、演练频次与事后复盘机制。

---

4️⃣ 时代坐标：智能体化、数字化、无人化的安全新边疆

“机器不眠，数据不休”。在 AI 大模型、云原生、边缘计算、无人仓、自动驾驶 等技术快速融合的今天，安全风险已不再局限于传统的网络边界，而是向 “数据流” 与 “模型流” 双向渗透。

4.1 智能体化：AI 代理的“双刃剑”

• 生成式 AI 越来越多地嵌入业务系统，用于自动化客服、代码补全、决策支持。若模型被投毒或触发 “Prompt Injection”，恶意指令会在不经人工审查的情况下执行，造成 系统失控。
• 模型窃取：攻击者通过查询次数、响应时间等侧信道，逆向恢复模型权重，实现 知识产权泄露。

4.2 数字化：全流程数字化让“痕迹”更易被“抹掉”

• 电子化合同、无纸化审批 带来高效，却让 电子签名、文档存储 成为攻击目标。若不做好 防篡改 与 唯一性校验，伪造文档的成本会大幅下降。
• 微服务架构 中的 API 频繁调用，如果缺乏 统一身份认证 与 速率控制，将形成 “API 滥用” 的攻击面。

4.3 无人化：机器代替人类的同时，也为 “无人监控” 留下漏洞

• 无人仓库、机器人巡检 依赖 IoT 传感器 与 边缘 AI。这些设备常使用 默认密码、弱加密，一旦被侵入，攻击者可控制 物流链路，进行 货物盗窃 或 供应链破坏。
• 自动驾驶 车辆的 车载系统 与 V2X 通信 仍是 未成熟的安全生态，一旦被攻击可能导致 物理伤害。

---

5️⃣ 呼吁行动：加入信息安全意识培训，打造“人‑机‑系统”三位一体的防线

5.1 培训的核心价值

1. 提升风险感知：通过真实案例学习，让每位员工从 “抽象化的威胁” 认识到 “身边的风险”。
2. 建立安全行为习惯：从 密码管理、钓鱼邮件辨识、云资源权限审计 到 AI Prompt 安全编写，让安全成为日常工作流的自然环节。
3. 强化合作文化：信息安全不是 IT 部门的专属任务，而是 全员共同的责任。培训后大家能够在 跨部门沟通 中主动提出安全建议，形成 “安全护航” 的协同效应。

5.2 培训内容概览（预计 4 周）

周次	主题	关键要点	互动方式
第 1 周	安全基础与零信任	账号管理、MFA、最小特权原则、网络分段	案例讨论、现场演练
第 2 周	AI 大模型安全	Prompt Injection、模型投毒、API 防护	模型攻击实验、红队演示
第 3 周	云原生与容器安全	镜像扫描、K8s RBAC、服务网格安全	CTF 竞赛、漏洞复现
第 4 周	边缘/IoT 与无人系统	设备固件签名、OTA 更新安全、异常检测	实战演练、应急演练

每节培训都配备 “安全护照”，完成全部模块并通过结业评测的同事将获得 《信息安全合规证书》，并可参与公司内部的 “安全创新挑战赛”，争取 专项奖励 与 晋升加分。

5.3 参与方式与时间安排

• 报名入口：公司内部门户 → “学习中心” → “安全意识培训”。
• 培训时间：2026 年 2 月 12 日至 2 月 28 日（每周二、四 19:00‑21:00）。
• 线上线下双轨：支持 Zoom 在线直播，也提供 线下教室 现场互动，确保每位员工都有最适合自己的学习方式。

---

6️⃣ 结语：从“危机感”到“安全文化”，让我们一起把“信息安全”写进每一次点击、每一次部署、每一次对话之中

“不以规矩，不能成方圆”。古人云：“防微杜渐”，今天我们不再是防止纸张泄露，而是要防止 微粒子级的模型漏洞、边缘节点的默认口令、云资源的匿名暴露。

过去的安全事故往往因 “缺乏认识”、“缺少防护”、“缺少监控” 而酿成。现在的我们，要把这些教训转化为 “安全意识”、“安全技术” 与 “安全制度” 的三位一体防线。

作为 昆明亭长朗然科技 的每一位职工，你们是公司业务的“发动机”，更是安全防线的“螺丝钉”。只有当每一个螺丝钉都紧固，整台发动机才能平稳运转，才能在 智能体化、数字化、无人化 的浪潮中保持 航向稳健。

让我们在即将开启的安全意识培训中，相互学习、共同进步，把“看不见的敌人”变成“看得见的风险”，并用实际行动把风险降到最低。安全不是口号，而是每一次点击背后那双看得见的手。

一起行动，守护数字资产；一起成长，迎接智能新时代！

昆明亭长朗然科技有限公司关注信息保密教育，在课程中融入实战演练，使员工在真实场景下锻炼应对能力。我们的培训方案设计精巧，确保企业在面临信息泄露风险时有所准备。欢迎有兴趣的客户联系我们。

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

---

一、头脑风暴：如果信息安全是一场“脑洞大赛”

在信息化浪潮汹涌的今天，安全已经不再是单纯的密码、加密和防火墙。它像一场无声的脑洞大赛，参赛者既有黑客的“鬼点子”，也有企业内部的“疏忽马大哈”。如果把每一次漏洞、每一次泄漏、每一次误操作，都当作一道“脑洞题”，我们会得到怎样的答案？

1. “模型泄漏”：AI 大模型的权重文件意外公开，导致竞争对手在几分钟内复制公司核心算法。
2. “硬件后门”：供应链的 NPU 加速卡暗藏未授权的调试接口，被攻击者利用进行横向渗透。
3. “跨平台迁移”：跨 Android、iOS、Web 的 LiteRT 推理引擎未统一安全审计，导致同一模型在不同终端被多次篡改。
4. “数据搬运”：AI 流水线中数据在 GPU‑CPU‑NPU 之间频繁搬迁，未加密的中间缓存被旁路攻击窃取。

以上四个“脑洞”，正是本篇文章将要细致剖析的四大典型安全事件。通过这些案例，我们希望把抽象的安全概念变成鲜活的警示，让每位同事在阅读的瞬间都能产生“这可能就是我”的共鸣。

---

二、案例一：模型权重泄漏——“AI 失窃案”

背景
2025 年底，某家国内人工智能初创企业在使用 TensorFlow Lite 与 Google LiteRT 加速推理的过程中，将训练好的模型权重（.tflite 文件）直接上传至开源社区的公共仓库，供内部团队调试。该模型是公司核心业务的关键——基于移动端 NPU 的实时语音识别系统，已在数百万部 Android 与 iOS 设备上部署。

事件经过
– 由于 LiteRT 支持跨平台（Android、iOS、macOS、Windows、Linux、Web），研发团队在不同设备上都使用相同的 .tflite 文件进行测试。
– 为了方便版本管理，工程师误将包含权重的文件放入了 GitHub 的公开仓库，而非内部私有仓库。
– 公开后不久，竞争对手通过搜索引擎发现了该文件的下载链接，直接下载并反向编译，提取出模型结构与权重。
– 仅在 48 小时内，对方公司在自家产品中上线了几乎相同的语音识别功能，抢占了市场份额。

危害分析
1. 技术泄密：核心模型的商业价值被瞬间摧毁，研发投入的数亿元研发成本直接“打水漂”。
2. 品牌信誉受损：客户对公司“技术保密能力”产生怀疑，导致后续合作项目被迫重新评审。
3. 合规风险：若模型中使用了受限数据（如用户语音数据）而未进行脱敏处理，还可能触犯《个人信息保护法》以及跨境数据流动规定。

教训与启示
– 最小化暴露面：敏感模型仅在受控的内部代码库中保存，并对源码进行访问控制（RBAC）。
– 自动化安全检测：在 CI/CD 流程中加入 “敏感文件检测插件”，自动扫描是否有 .tflite、.pb、.onnx 等可能泄漏的模型文件。
– 加密与签名：对模型进行加密存储（如使用 AES‑256），并在推理时使用安全硬件（TEE）解密，防止未授权获取。

《韩非子·外储》有云：“置之死地而后生。”信息资产一旦泄露，恢复成本远高于事前的防护投入。

---

三、案例二：供应链 NPU 硬件后门——“暗箱操作”

背景
2025 年，全球多家智能手机厂商在采用最新的 NPU（神经网络处理单元）加速芯片时，均选用了同一家第三方芯片提供商的产品。这些 NPU 被 LiteRT 的 NPU 委托层（Delegate）直接调用，用于执行高帧率的图像识别与自然语言处理任务。

事件经过
– 在一次安全审计中，红队意外发现该 NPU 芯片内部留下了一个未文档化的调试接口，默认开启且未进行鉴权。
– 攻击者通过 USB‑OTG 方式直接向 NPU 发送特制指令，获取了芯片内部的寄存器状态并读取了部分显存内容。
– 更进一步，利用该调试口，攻击者植入了后门固件，使得每当 LiteRT 调用 NPU 进行推理时，都会在显存中写入一段隐藏的密码学随机数，随后通过系统调用泄漏至外部服务器。
– 该漏洞在 3 个月内被植入到 10 万台设备上，形成了大规模的隐蔽信息泄露链路。

危害分析
1. 硬件层面的全盘控制：后门固件可在不触发系统安全监控的情况下，实现对设备的持久化控制。
2. 数据窃取：显存中往往存放了原始的感知数据（摄像头画面、语音波形），对隐私造成直接侵害。
3. 供应链信任崩塌：一旦硬件后门被曝光，整个供应链的可信度受到质疑，导致订单取消、品牌形象受损。

防护措施
– 供应链安全审计：对所有第三方硬件进行固件签名校验，确保仅运行官方签名的固件。
– 运行时检测：在 LiteRT 的 NPU 调度层加入异常指令监控，一旦出现未授权的调试指令立即阻断。
– 最小化特权：在操作系统层面使用 SELinux/AppArmor 等强制访问控制（MAC）限制对 /dev/npu* 设备的访问权限。

《孙子兵法·计篇》云：“兵马未动，粮草先行。”在硬件层面做好“粮草”——供应链安全，才能保证后续的作战不被暗算。

---

四、案例三：跨平台模型篡改——“多端同犯”

背景
一家金融科技公司在其移动端与网页端统一使用 LiteRT 推理引擎，构建了基于 TensorFlow Lite 的信用评分模型。模型通过 .tflite 文件在 Android、iOS、Web（WebGPU）三端同步更新，采用 AOT（Ahead‑Of‑Time）编译后直接部署。

事件经过
– 该公司在持续集成流水线中，将模型文件直接拷贝到 CDN 进行发布。由于未对 CDN 的边缘节点进行完整性校验，攻击者利用 DNS 劫持，将用户的下载请求重定向到恶意服务器。
– 恶意服务器提供了经过篡改的 .tflite 文件，其中加入了后门逻辑：在特定的输入特征（如年龄 > 60）时，将评分 artificially 降低 30%，从而误导信贷决策。
– 这些篡改的模型在 Android、iOS 与 Web 端均被加载，导致同一业务链路的信用评分出现异常。
– 受影响的用户数累计超过 12 万，金融监管部门随后对该公司发出整改通知。

危害分析
1. 业务决策失误：模型被篡改后直接影响信贷审批，导致潜在的金融风险与合规罚款。
2. 跨平台一致性破坏：同一模型在不同终端出现不同的行为，破坏了 “一次构建、随处运行” 的承诺。
3. 信任链中断：用户对公司技术能力产生怀疑，可能导致用户流失与品牌受损。

防御思路
– 模型签名与校验：采用公钥基础设施（PKI）对 .tflite 文件进行数字签名，客户端在加载前进行完整性校验。
– 安全的内容分发网络（CDN）：使用 TLS 1.3 加密传输并启用 HTTP Strict Transport Security（HSTS），防止中间人劫持。
– 运行时行为监控：在 LiteRT 的推理入口加入异常输出检测，一旦发现评分波动异常立即触发告警并回退到安全模型。

《礼记·大学》有言：“格物致知，正心诚意。”在模型的每一次“格物”过程中，都应保持正心，即对完整性与安全性的高度敬畏。

---

五、案例四：数据搬运未加密——“缓存泄露”

背景
一家大型零售企业在其智能推荐系统中，利用 LiteRT 在边缘设备（基于 ARM‑NPU）和云端 GPU（通过 ML Drift）进行协同推理。业务流程为：用户行为数据先在前端设备的 GPU/CPU 上进行特征抽取，再通过网络上传至云端进行深度模型推理，最后将结果返回。

事件经过
– 在一次性能调优中，工程师为了降低网络延迟，将中间特征缓存（以二进制文件形式）保存在本地磁盘的临时目录中，便于后续复用。
– 该临时目录的访问权限设置为 777（完全开放），导致同一服务器上的其他业务进程可以读取该缓存文件。
– 黑客通过获取服务器的非特权账号，读取了这些特征缓存，其中包含了用户的购物车、浏览历史等敏感信息。
– 更严重的是，这些特征在被上传前没有进行加密，导致在网络传输过程中被旁路攻击者抓取，形成了双重泄露。

危害分析
1. 隐私泄露：用户的消费偏好被外泄，可能导致精准营销的滥用乃至身份盗窃。
2. 合规风险：违反《个人信息保护法》对敏感个人信息的加密存储与传输要求，面临巨额罚款。

3. 业务中断：泄露事件导致用户信任度下降，线上交易额出现明显下滑。

安全实践
– 端到端加密：对所有跨设备、跨网络的特征数据使用 TLS 1.3 加密通道，并在本地对临时缓存使用文件系统加密（如 eCryptfs）。
– 最小权限原则：临时目录的权限应设置为仅可执行用户和系统进程访问（chmod 700），并在使用后立即删除。
– 安全审计日志：记录对缓存文件的所有读写操作，利用 SIEM 系统实时检测异常访问。

《庄子·逍遥游》提到：“夫天地者，万物之父母也。”在信息系统中，数据是万物之父母，若不加以护养，必将招致灾祸。

---

六、综合分析：从案例看信息安全的“致命点”

案例	关键失误	触发因素	防御缺口
模型泄漏	公开仓库误操作	对模型文件的敏感性认知不足	缺少自动化敏感文件检测、模型加密
NPU 后门	供应链未验证固件签名	第三方芯片调试接口默认开启	缺少硬件根信任（Root of Trust）
跨平台篡改	CDN 未签名、DNS 劫持	未对模型进行完整性校验	缺少公钥签名和安全 CDN
数据搬运	临时缓存未加密、权限过宽	为追求性能临时降级安全	缺少端到端加密和最小权限原则

从上表可见，“技术细节的疏忽”与“供应链与运维的薄弱”是信息安全的两大根本性致命点。面对日益智能化、数据化、无人化的业务场景，这些风险将呈指数级增长。

---

七、当下的技术趋势：具身智能化、数据化、无人化的融合

1. 具身智能（Embodied AI）
   机器人、无人机、智能硬件等具备感知与执行能力，直接与物理世界交互。它们依赖 LiteRT 等轻量推理框架在本地完成视觉、语音、控制指令的实时处理。任何模型泄漏或硬件后门，都可能导致实体设备失控，危及人身安全。

2. 数据化（Datafication）
   每一次用户交互、每一条传感器数据，都被实时转化为可分析的数值。数据在 GPU‑CPU‑NPU 之间频繁搬迁，若未加密或缺少访问控制，攻击者可以在任意环节截获、篡改或重放数据。

3. 无人化（Unmanned）
   无人仓库、自动驾驶、无人配送车等场景要求系统在 99.999% 的可用性下运行，容错空间极窄。一次未检测的安全漏洞可能导致系统停摆，甚至产生连锁事故。

安全需求的升级
– 零信任（Zero Trust）：不再默认内部安全，而是对每一次访问、每一次调用都进行身份验证和授权。
– 安全的 AI 生命周期管理：从模型训练、转换、部署、运行到废弃，每一步均应嵌入安全检查（Secure MLOps）。
– 硬件根信任（Root of Trust）：在芯片层面实现安全启动、固件签名、密钥管理，防止后门植入。
– 隐私计算：在边缘设备上采用同态加密、差分隐私等技术，确保敏感数据不离开设备即完成推理。

---

八、号召全员参与信息安全意识培训

信息安全不是少数 IT 部门的专属职责，而是每一位员工的日常使命。正如古语所云：“千里之堤，溃于蟻穴。”我们每个人的一个小小疏忽，都可能导致企业安全体系的整体崩塌。

培训计划概述
– 时间：2026 年 3 月 5 日至 3 月 12 日（为期一周的线上线下混合模式）。
– 对象：全体员工（含研发、运维、产品、市场、财务等）。
– 内容：
1. 信息安全基础：密码管理、钓鱼防范、移动设备安全。
2. AI 安全专题：模型保护、硬件可信、跨平台完整性校验。
3. 实战演练：红蓝对抗演练、CTF（Capture The Flag）微挑战。
4. 合规法规：个人信息保护法、网络安全法、跨境数据传输要求。
– 方式：
– 线上微课堂（每期 30 分钟，碎片化学习，便于随时观看）
– 面对面工作坊（现场演示 LiteRT 安全配置、硬件根信任实现）
– 安全问答闯关（答对即获公司内部安全徽章，累计徽章可兑换福利）
– 目标：
– 认知提升：实现 95% 员工能够识别常见安全威胁。
– 技能掌握：掌握模型加密、签名、LiteRT NPU/GPU 委托的安全配置。
– 行为改变：在日常工作中主动执行最小权限、最小暴露原则。

培训的重要性
– 抵御外部攻击：了解最新的攻击手段（如供应链后门、模型篡改），才能在第一时间发现异常。
– 降低内部风险：通过标准化的操作流程，杜绝因个人疏忽导致的泄密或误操作。
– 合规审计准备：培训累计的学习记录将作为内部审计与外部合规检查的证据。
– 企业竞争力提升：安全可靠的产品是赢得客户信任、打开市场的“硬通货”。

正所谓 “知耻而后勇”，只有在充分认识安全风险的前提下，才能在危机来临时从容应对。公司希望每位同事都能将本次培训视为一次自我提升的机会，让安全意识成为职业素养的必备标签。

---

九、结束语：让安全成为创新的基石

在 AI 与硬件加速技术日新月异的今天，LiteRT 为我们提供了前所未有的跨平台推理能力，让“一次构建、随处运行”成为可能。然而，技术的强大也意味着攻击面的扩大。上述四大真实案例提醒我们：安全永远是技术创新的底线。

让我们以“安全第一、创新无限”为座右铭，主动学习、积极实践，携手构建一个既高效又可靠的数字化工作环境。信息安全的防线，需要每一位同事的共同筑起——从今天起，从你我做起。

让安全成为我们共同的“AI 超能力”，让企业在智能化浪潮中稳步前行！

---

昆明亭长朗然科技有限公司在企业合规方面提供专业服务，帮助企业理解和遵守各项法律法规。我们通过定制化咨询与培训，协助客户落实合规策略，以降低法律风险。欢迎您的关注和合作，为企业发展添砖加瓦。

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