Category Archives: 安全体系

一、事情概要
2025年12月22日晚22:00，快手直播遭遇了一次里程碑式的业务逻辑DDoS攻击，攻击者利用自动化工具操控海量账号，通过推流接口漏洞绕过审核，导致违规内容大面积“沦陷”。平台最终被迫采取全量关闭直播频道的 “熔断” 措施。
2025年12月23日早00:30-08:00，直播功能陆续恢复。
此次事件对快手的口碑与股价造成了巨大冲击。

二、时间线
根据火绒12月24日发布的复盘报告，本次事件分为以下几个阶段：

1、攻击试探，12月22日18:00-20:00
平台出现零星违规内容，处于常规风控处理范围，未引起警觉。攻击者控阈值，校准攻击参数。

2、攻击爆发，12月22日22:00
攻击正式开始。正值流量高峰，约1.7万个僵尸号或被劫持号同步开播，推送预制违规内容。

3、攻击僵持，12月22日22:00-23:00
违规直播间如潮水般涌现，用户举报失效，平台封禁严重滞后，系统陷入瘫痪。

4、应急熔断，12月22日23:00-12月23日00:30
平台被迫采取极端措施：全量关闭直播频道，页面提示“服务器繁忙”或“无内容”。

5、服务恢复，12月23日00:30-08:00
平台开始清洗，直播功能陆续恢复正常。

三、本次攻击的要素
1、快手直播的封堵业务流程，瓶颈十分明显
先开播（人工审核资源不足，先播起来）-》AI抽帧审核+用户举报-》人工审核（资源不足）-》调用封堵接口进行封堵（封堵操作并不简单，需要处理下游多种操作）

2、攻击者对快手的审核流程十分了解，应该是长期潜伏关注或有其他信源
1）攻击者准备了大量的攻击账号，包括一批“高质量”账号，攻击高峰期有1.7万攻击账号同时开播（DDoS攻击的基础）
2）攻击者发现了快手推流接口的业务逻辑漏洞，可以绕开业务服务器的鉴权机制，伪造推流地址（Token），推流给CDN节点（本次DDoS攻击奏效的大前提）
3）攻击者没有针对AI自动审核功能，而是精准DDoS攻击了封堵接口（本次DDoS攻击的重点）
4）攻击者特地选择了22:00左右，用户多、流量大且快手审核人员换班的时间窗口开启DDoS攻击（雪上加霜）

3、攻击者使用了“具备自适应能力的自动化攻击框架”替代了过往的攻击脚本，提升了封杀的难度（虽然不严谨，但为了便于理解，后面称之为“AI Agent”）
1）AI Agent可以根据封堵情况，灵活的执行切换IP，粗暴的封杀IP几乎就没用了
2）AI Agent可以根据平台策略，灵活的调整攻击频率，其他路径的识别、封杀更加困难
3）AI Agent可以模拟人类操作欺骗平台行为，其他路径的识别、封杀难以奏效

四、攻击是如何成立的
1、攻击者做了大量的踩点工作及前期准备（团队）
2、攻击试探，校准攻击参数(老手)
3、1.7万攻击账号，利用推流漏洞，同步违规开播，向CDN推送违规视频
4、快手的AI审核还在工作，人工审核疲于应对，大量合法封堵请求到达“封堵接口”
5、攻击者同步DDoS精准狙击“封堵接口”，封堵请求数量比平时暴增上千倍，封堵接口崩溃，拒绝服务，封堵失败
6、平台虽然能识别出违规内容，但没有资源进行封堵，造成了“业务逻辑耗尽”（攻击成立）
7、攻击者利用推流接口漏洞，让被封杀的账号，仍然可以开播，账号封杀无效
8、攻击者借助AI，自动应对IP封堵等防守措施，人工封堵效果极差
9、攻击者借助AI，自动适配平台策略，自动调整攻击频率，封堵效果极差
10、平台难以应对，最终只能关闭整个直播服务

五、快手存在的问题
1、审核过程，大量依靠人工，封堵手段，过于传统，难以对抗AI攻击（作为头部直播平台，理应做的更好）
AI审核工具其实没有生杀大权，只能发现问题，并不执行
人工审核也只是同意封堵，执行也是给到下游的封堵接口
2、推流接口存在严重的逻辑漏洞，可以被攻击者绕过鉴权机制，账号封杀没有用（据说是为了兼容低版本应用，特殊情况下不做二次校验，作为头部直播平台，理应做的更好）
3、封堵接口设计时，并没有考虑到如此大的并发量，被直接打爆了（平台前序防御措施被绕过，超过平时上千倍的请求一起过来，确实比较难）
业务逻辑复杂，没有主动降级，扩容也不及时，有提升空间
流量预计：平时请求级别大概率在1秒钟十几个几十个，被攻击时请求级别可能在1秒钟可能有几万几十万个，请求数量可能提升了上千倍
4、没有对抗AI攻击的应对能力，面对AI自动换IP、调整攻击频率、模拟用户行为等操作，缺少防御手段（确实比较难）
5、决策者缺少快速熔断的决断力，导致负面影响扩大化（这条十分苛刻，按当时的情况判断，很考验决策者的判断力和勇气，很难很难很难）

六、对我们的启示
本次攻击，攻击者利用接口漏洞+AI工具，用“合法流量”发起“自杀式”业务拥堵，暴露出当前安全架构在自动化防御与极限架构上的双重短板。
这次事件不仅仅是一次技术事故，更像是一场针对“传统互联网防御体系”的公开处刑。咱们的安全防疫体系，也要尽快从“被动修补”快速过渡到“主动免疫”：
1、零信任：不再区分“内外”，所有请求默认可疑，严验“行为”而非只验“身份”
2、入口决胜：在入口处就把机器人挡在外面，别等出事了再“救火”
3、防流不能只防点：攻击者用“合法流量”淹没你，防御必须从“堵漏洞”升级为“控流速”
4、用AI对抗AI：对于高置信事件，审核权和封堵权也要给到AI，人工只做复核，必须实现秒级自动熔断
5、独立救命通道：核心防御接口（如封禁）必须物理隔离，必须做好熔断和降级，扩容资源要充足，哪怕天塌下来也要打得开
6、成本换生存：安全无小事，平时看似浪费，关键时刻能救命。AI时代，安全防护的成本会与攻击成本会更加的不对称
7、高危风险：必须及时发现和修复，不能被业务牵着鼻子走

持续记录中。。。

2026年1月：Bluspark Global物流平台数据暴露
事件经过：1月14日安全研究员发现其Bluvoyix物流平台存在明文密码存储、未授权API接口漏洞，2007年以来的所有货运记录、客户核心数据直接暴露于互联网，攻击者可直接创建管理员账户操控数据；漏洞2025年10月已被发现，企业长期未采取修复措施。
攻击方式：漏洞利用、未授权访问、数据暴露
造成损失：影响数百家大型企业供应链数据安全，企业面临合规追责与客户流失风险，凸显物流行业云平台权限管控、漏洞响应及常态化安全审计的短板。

2026年1月：中央缅因医疗中心数据泄露
事件经过：1月13日披露，该中心2025年3月19日~6月1日遭黑客持续入侵超2个月，导致14.5万名患者的个人与医疗数据泄露，涵盖姓名、联系方式、诊疗记录等。
攻击方式：系统潜伏入侵、数据窃取。
损失影响：患者隐私暴露，面临身份盗用与医疗诈骗风险；医院需承担数据修复、合规处罚及声誉损失，倒逼医疗行业强化长期入侵检测能力。

2026年1月：欧洲铁路运营商Eurail数据泄露
事件经过：1月10日首次披露，泄露数据含用户姓名、出生日期、护照号等身份信息，通过DiscoverEU项目购票的用户还可能泄露身份证复印件、银行参考号及健康数据，暂未披露具体受影响人数。
攻击方式：数据窃取、身份信息泄露
造成损失：违反欧盟GDPR合规要求，引发欧盟监管机构介入调查；用户面临身份盗用与跨境出行安全风险，Eurail需投入巨额成本修复系统、排查风险并重建用户信任。

2026年1月：暗网论坛 BreachForums 用户数据库泄露（网络犯罪生态）
事件经过：1月9日，黑客James通过shinyhunte.rs公开泄露该论坛32.4万用户数据，含显示名、邮箱、密码哈希、Telegram关联账户等，数据经PGP签名验证真实；论坛方称源于2025年8月恢复过程中数据存于不安全目录被盗。
攻击方式：内部数据窃取、暗网数据公开。
损失影响：大量网络犯罪参与者身份面临暴露，或遭执法部门追查；冲击暗网数据交易生态，暴露地下论坛自身安全防护薄弱问题。

2026年1月：Instagram“密码重置风暴”及信息泄露争议
事件经过：全球数百万Instagram用户集中收到异常密码重置邮件，引发广泛恐慌；后曝光约1750万个账户的非密码类个人信息（用户名、真实姓名、邮箱、电话、部分住址），于2024年通过API接口遭非法获取，2026年1月8日被威胁行为者在BreachForums论坛公开发布。Meta声明无数据泄露，仅为已修复的技术漏洞导致虚假重置请求触发。
攻击方式：API接口非法获取、数据暗网公开、技术漏洞利用
造成损失：虽无账户被盗案例，但泄露信息易被用于鱼叉式钓鱼、身份冒用等犯罪；Meta声誉受影响，引发用户对社交平台数据存储与API管控的质疑，推动行业强化漏洞应急响应机制。

2026年1月：Ledger数据泄露事件
事件经过：知名硬件钱包提供商Ledger确认遭遇数据泄露，攻击并非破解硬件钱包本身，而是通过其第三方电商合作伙伴Global-e的系统漏洞，导致通过Ledger.com购物的客户个人数据（姓名、联系方式、配送地址）遭未授权访问；Ledger强调自有硬件与软件钱包安全，用户资金、私钥及支付信息未受影响，已聘请独立法证专家调查。
攻击方式：第三方服务商漏洞利用、供应链安全攻击、用户数据窃取
造成损失：虽无资金损失，但27万余名用户面临精准钓鱼诈骗风险，引发加密货币行业信任危机；暴露“冷钱包”背后的供应链安全短板，警示行业安全性取决于整个合作生态中最弱环节，倒逼企业强化第三方服务商安全审核。

2026年1月：美国电信巨头Brightspeed数据泄露
事件经过：黑客组织Crimson Collective宣称入侵，在Telegram公开泄露超100万驻站用户核心信息，含姓名、邮箱、电话、账户状态及网络配置数据。
攻击方式：系统入侵、数据窃取与公开泄露。
损失影响：用户面临精准诈骗、身份盗用风险；企业遭监管问询与声誉打击，凸显电信行业用户数据防护与应急响应不足。

2026年1月：法国邮政跨年“连环劫”攻击
事件经过：攻击者选在圣诞2025年12月22日、新年假期2026年1月1日业务高峰期，对法国邮政（La Poste）及其邮政银行发起两次分布式拒绝服务（DDoS）攻击。12月22日攻击导致部分投递业务、线上服务及邮政银行部分线上移动端服务瘫痪，12月26日逐步恢复；1月1日再次攻击，造成官网、App及包裹追踪系统全面瘫痪，线下投递及邮局柜台服务未受影响。
攻击方式：分布式拒绝服务（DDoS）攻击、高峰期精准打击
造成损失：客户数据未被泄露，但线上服务中断严重影响民众假期包裹查询、业务办理，引发广泛社会困扰；凸显基础设施在节假日高峰期的网络防御薄弱点，推动法国强化公共服务机构的DDoS防护与应急响应能力。

整理了一些大模型常见攻击方法，用拟人的方法描述，感觉还挺有趣的：

在 AI 深入生活的今天，大模型不仅是高效助手，也成了被攻击的目标 —— 有人用 “礼貌话术” 套取隐私，有人用复杂指令 “累死” 模型，甚至有人通过数据污染让模型输出错误信息。这些看似 “套路” 的操作，本质都是针对大模型的攻击手段。今天就拆解 LLM 最常见的攻击方式，让你看懂背后的逻辑，也知道该如何规避风险。

一、数据投毒：给模型喂 “有毒饲料”，从根源带偏认知
数据是大模型的 “粮食”，一旦粮食被污染，模型的判断自然会出错，这是最隐蔽也最根本的攻击方式：
内容污染：比如在训练数据或 RAG 知识库中混入错误信息、偏见内容，像 “有毒教材” 一样误导模型 —— 比如恶意篡改历史事实、植入虚假商业数据，让模型后续输出时 “以讹传讹”；

行为污染：通过反复的错误交互进行心理暗示，比如每次对话都刻意强化错误认知，让模型逐渐接受并固化这些错误，变得像 “顽固的吹牛爱好者”，坚持输出误导性内容；

工具污染：利用 Agents、Plugins 等第三方工具的接口漏洞，注入恶意数据，或通过爬取恶意网站信息污染模型的信息来源，让模型在调用工具时被带偏。

这种攻击的可怕之处在于 “潜移默化”，等发现模型输出异常时，往往已经造成了误导。

二、提示注入：用 “话术陷阱”，诱导模型违规或泄密
通过精心设计的提示词，绕过模型的安全限制，让其做出本不该做的事，就像给模型 “下套”：
直接诱导型：用角色扮演、分步对话、多语种翻译等方式模糊边界，比如让模型扮演 “无视规则的黑客”，诱导其输出有害言论、违规方法，或泄露训练数据中的隐私信息；

间接伪装型：表面谦和礼貌、主动套近乎，实则绕大圈子反复试探，比如以 “学术研究” 为借口，诱导模型透露提示词模板、系统设定，也就是 “提示泄露”；

文档注入型：将恶意指令隐藏在文档中，让模型解析文档时执行攻击指令，比如在上传的资料中嵌入违规内容，诱导模型生成偏见性、攻击性回复。

这类攻击利用了模型 “忠于指令” 的特性，用看似合理的场景掩盖恶意目的。

三、资源耗尽与后门攻击：要么 “累死” 模型，要么埋下 “定时炸弹”
除了误导，攻击还可能直接破坏模型的正常运行，或预留长期风险：
烧脑攻击（Prompt DoS）：利用模型 “不辞辛苦” 的特性，发送海量复杂、循环的指令，让模型持续进行高负载计算，最终因资源耗尽而无法响应，相当于 “把模型活活累死”；

模型后门：在基础模型训练、参数微调或代码部署阶段，植入 “木马”，就像潜伏的间谍 —— 平时不影响使用，一旦触发特定条件（比如特定关键词、时间），就会输出错误信息或泄露敏感数据；

模型逆向：通过分析模型的输出结果，反向推导训练数据、模型参数甚至核心算法，就像 “DNA 测序” 一样破解模型的核心机密，进而实施更精准的攻击。

四、信息操控与隐私泄露：把模型变成 “泄密工具”
这类攻击的目标是获取敏感信息，或通过模型操控舆论：
隐私泄露诱导：利用模型的记忆特性，通过对话试探用户或模型自身的隐私，比如诱导模型透露其他用户的对话信息、训练数据中的商业机密，或是通过 “模型逆向” 获取个人隐私数据；

信息操控：通过大量重复的恶意提示，让模型生成带有强烈偏见的内容，进而影响公众认知，比如传播虚假新闻、煽动对立情绪，利用模型的影响力放大负面效应。

五、如何防范？记住这3个核心逻辑
不管是个人使用还是企业部署，防范大模型攻击的关键的是 “建立边界、验证信息、控制权限”：
源头把控：企业部署时要严格筛选训练数据和第三方工具，定期检测数据质量，避免 “有毒数据” 流入；个人使用时，不向模型上传敏感信息（如身份证号、商业机密）；

过程防护：警惕 “过度热情”“要求越界” 的对话请求，不配合角色扮演类的违规诱导；企业可设置提示词过滤机制，禁止模糊边界、高负载的异常指令；

结果验证：对模型输出的关键信息（如数据、结论、方法）保持质疑，尤其是涉及事实、安全、隐私的内容，必须交叉验证来源，不盲目相信模型的回复。

总结：AI 越强大，安全边界越重要
大模型的核心优势是 “高效响应、广泛适配”，但这也让它成为攻击目标。这些攻击手段看似复杂，本质都是利用了模型的 “认知盲区” 或 “规则漏洞”。

对普通用户来说，不用过度恐慌，只要保持警惕、不轻易泄露敏感信息、不配合违规诱导，就能规避大部分风险；对企业和开发者来说，需要从数据、算法、部署全流程建立安全防护，让模型在 “有边界” 的前提下发挥价值。

毕竟，技术的进步永远伴随着风险，我们既要用好 AI 的便利，也要守住安全的底线。你在使用大模型时遇到过可疑的 “套路” 吗？欢迎在评论区分享你的经历～

PS：
感觉现在的大模型，越来越像《思考快与慢》中的系统1和系统2：
先看人脑，人脑平时工作用系统1，能耗低，效率快，系统2处于低能耗的待机观察状态；
但系统1吃不准的时候，就会把主动权给到系统2。系统2更理性，更克制，但耗能更高，输出速度更低。

回到大模型，当前大模型相当于一个系统1异常发达，系统2刚开始发育的状态。
当前系统2仅仅是拦截，能耗相对较低。
如果要系统2能处理更复杂的任务，输出一个比系统1更合适，更优雅的答案，势必就要更多的计算和能耗了。
人脑的系统2由于能耗高，经常会偷懒，系统1就会有不少犯错的机会。
如果大模型成本因素也变的特别重要，大模型的系统2，是不是也会偷懒呢？

现在多模态大模型能力都很强，但大模型安全防御难度也会急剧增加。
如果攻击者剑走偏锋会更难防护，比如：
1、将原有诱导方式，通过中文+拼音+其他语种混杂编码的方式传递
2、将原有诱导方式，通过错误拼写、错误的多音字等传递
3、和大模型约定一种新的编码方式，编码后，发给大模型解码
4、将部分诱导内容，放到参考数据中，通过引用参考数据
5、将诱导内容，放到一段编码中，要求参考输出内容
6、将部分诱导内容，隐藏到参考图片中，甚至视频中

进一步拉通视觉与和文本语义防护策略，比分别应用不同的防护策略，效果应该更好一些

最近和朋友聊天的时候，大家聊到了MCP，然后聊到了MCP的安全问题。
大家后面一致认为，MCP协议，目前只描述了如何通讯，如何调用MCP服务端的能力，在安全方面还是很薄弱的。

尤其是当前阶段，暂且不说个人提供的MCP服务品质，其实各大厂提供的MCP服务也只是做了部分的能力封装而已。
而应用MCP的下游，无论是服务器还是应用，在处理MCP返回输出方面，如何进一步规避风险，是严重缺乏经验和手段的。

这就导致了，无论是MCP的客户端还是服务端，都很容易成为攻击者，也很容易成为被攻击者。

很多传统的攻击方式，都可以用到MCP攻击上，比如：
1、DNS攻击
2、中间人攻击
3、MCP供应链攻击
4、大模型投毒
5、大模型地址替换
6、社会工程学攻击

举个例子，对一个自动编码的MCP服务，一旦攻破该MCP服务，就可以返回代码时，自动插入一段删除数据文件的恶意代码。
如果MCP的下游，没有做任何校验，就执行了代码，后果不堪设想。

目前看来，最好的方式，还是相对集中式的管理。
1、统一的平台，审核、发布、维护MCP服务，各厂商负责开发，最后发布到统一平台上。
2、建立MCP服务的信息评价体系，对于恶意版本及时下线，对于恶意厂商及时封堵。
3、推行零信任的认证方式。

传统开发中，“安全” 往往是上线前的 “临门一脚”—— 发现漏洞再返工，不仅延误工期，还可能因紧急修复引入新问题。而 DevSecOps 的核心逻辑是 “安全左移 + 持续防护”，将安全需求、检测、加固融入开发全生命周期，让安全成为开发的 “内置功能” 而非 “额外负担”。今天就拆解 DevSecOps 的核心流程与关键技术，帮你搭建从计划到适应的全链路安全体系。

一、计划阶段：安全前置，从源头定规则
开发未动，安全先行，这一步的核心是 “明确安全需求，搭建防护框架”：
梳理安全需求与设计规范，结合业务场景制定安全编码规范（如避免 SQL 注入、XSS 攻击的编码准则）；
开展威胁模型与风险评估，识别潜在攻击面（如核心接口、数据存储环节），提前规划防护策略；
统一安全框架与 API，选用经过安全验证的组件和工具，避免因基础架构存在漏洞埋下隐患；
全员开展安全培训与宣导，提升开发、测试、运维人员的安全意识，让安全理念贯穿团队。

二、创建阶段：编码防护，实时规避基础漏洞
编码过程中嵌入安全检测，及时发现并修复漏洞，避免漏洞积累：
开发工具集成安全插件：在 IDE 中安装静态扫描（SAST）插件、恶意组件 / 函数库扫描（SCA）工具，实时检测代码漏洞、依赖组件漏洞；
遵循安全编码规范：通过自动化工具校验代码是否符合安全准则，比如禁止硬编码密钥、规范输入校验逻辑；
搭建纵深防御体系雏形：提前规划 WAF、HIDS、RASP 等安全工具的部署方案，确保后续开发与防护工具兼容。

三、验证阶段：全面检测，不留安全死角
测试环节不仅验证功能，更要全面排查安全漏洞，核心是 “多维度检测，精准定位问题”：
自动化安全测试：通过动态扫描（DAST）模拟攻击场景，检测运行时漏洞；用交互式安全检测（IAST）结合静态与动态优势，提升漏洞检测准确率；
专项渗透测试：开展外部渗透测试，模拟黑客攻击行为，挖掘隐藏漏洞（如逻辑漏洞、权限绕过）；
敏感信息与配置检查：检测代码中是否存在敏感信息泄露（如密码、接口密钥），校验系统安全加固配置是否合规；
容器与镜像安全：针对容器化部署场景，进行镜像扫描，排查基础镜像中的漏洞，确保容器运行环境安全。

四、预发布与发布阶段：安全门禁，守住上线最后一关
上线前的安全校验与发布后的持续防护，确保系统在生产环境中安全稳定：
预发布阶段：设置安全门禁，只有通过所有安全测试（漏洞修复率 100%、配置合规）的版本，才能进入发布流程；
发布阶段：进行签名校验，防止部署过程中代码被篡改；同步开启运行时安全检测（如 RASP 实时拦截攻击）；
灰度发布防护：发布初期逐步放量，结合 UEBA（用户与实体行为分析）监控异常行为，快速响应潜在安全问题。

五、运营阶段：检测响应，快速处置安全事件
系统上线后，安全防护不能松懈，核心是 “实时监控、快速响应、持续优化”：
实时检测与预警：通过安全感知平台收集漏洞情报，结合日志分析，实现漏洞分析预警与检测响应综合分析；
应急响应机制：建立安全事件处理流程，一旦发生漏洞攻击、数据泄露等事件，快速启动应急方案，减少损失；
持续优化迭代：根据安全事件复盘结果，优化安全技术、工具与策略；动态调整纵深防御体系，适配新的业务场景与攻击手段；
合规与风险再评估：定期开展系统漏洞扫描、风险评估，确保系统符合行业安全合规要求，及时应对新的安全威胁。

总结：DevSecOps 的核心逻辑 ——“安全不是负担，而是生产力”
DevSecOps 不是 “给开发加活”，而是通过 “提前规划、实时检测、持续优化”，将安全成本分摊到开发全流程，避免后期返工的高额代价。其核心是 “人人都是安全员”：开发人员关注编码安全，测试人员聚焦漏洞检测，运维人员保障部署与运行安全，形成全链路安全闭环。
随着攻击手段的不断升级，只有将安全深度融入开发流程，才能从源头抵御风险，让系统在高并发、复杂环境中稳定运行。

你在落地 DevSecOps 时遇到过哪些难点？是工具集成问题还是团队意识磨合？欢迎在评论区分享你的经验～

在数字化时代，网络攻击、数据泄露、恶意软件入侵等风险无处不在 —— 小到员工弱口令导致账号被盗，大到 APT 高级持续威胁窃取核心机密，安全问题一旦爆发，可能给企业带来毁灭性损失。其实安全防护的核心是 “全方位、无死角”，从网络边界到终端设备，从数据存储到开发流程，都需要建立对应的防护机制。今天就拆解企业常见的安全举措，帮你搭建全面的安全防护体系。

一、网络安全：筑牢 “第一道防线”，抵御外部入侵
网络是企业与外界连接的通道，也是攻击的主要入口，核心目标是 “阻止非法访问、过滤恶意流量”：
1、边界防护：部署 NGFW 下一代防火墙、WAFWeb 应用防火墙、DDoS 防火墙，精准拦截恶意请求、SQL 注入、暴力破解等攻击；启用 DNS 防护，防范域名劫持、DNS 污染等风险；

2、入侵检测与响应：通过 IDP 入侵检测、IPS 入侵防御系统实时监控网络流量，发现异常行为及时告警；搭建蜜罐系统，诱捕黑客并收集攻击特征，为防护优化提供依据；

3、网络隔离与访问控制：采用网络隔离、网闸技术，将核心业务网络与外网、办公网络物理或逻辑隔离，减少攻击面；通过上网行为管理，管控员工网络访问权限，禁止访问高危网站；

4、流量与安全感知：部署安全感知探针，实时分析网络流量，结合威胁情报，提前预警 APT 高级持续威胁等隐蔽攻击；建立 SOC 安全运营中心，集中监控网络安全态势。

二、主机与终端安全：守住 “内部阵地”，防范终端风险
主机（服务器、虚拟机、容器）和终端（电脑、移动设备、哑终端）是数据存储和业务运行的载体，也是攻击的重要目标：
1、安全配置与加固：制定主机、容器、中间件的安全基线，统一配置安全策略（如关闭无用端口、禁用高危服务）；通过终端配置管理、服务器配置管理，确保所有设备合规；

2、恶意软件防护：安装杀毒软件、恶意软件防护工具，定期更新病毒库，实时拦截病毒、木马、勒索软件等恶意程序；对终端进行磁盘加密，防止设备丢失导致数据泄露；

3、终端接入与管控：实施终端接入审计，只有合规设备才能接入企业网络；管控移动设备、云桌面、非标机、哑终端的安全，禁止未授权设备接入；通过弱口令管控、账号管控，规范终端账号使用；

4、特殊终端防护：重点保障移动设备安全、移动 APP 安全，采用数据加密、水印、截屏与粘贴板管控等技术，防范移动场景下的数据泄露。

三、数据安全：守护 “核心资产”，全生命周期防护
数据是企业最宝贵的资产，安全防护需覆盖 “存储、传输、加工、销毁” 全生命周期：
1、数据分类分级与管控：对数据进行分类分级（如公开数据、内部数据、核心机密数据），针对不同级别制定差异化防护策略；实施数据防泄漏（DLP）技术，监控并阻断网盘泄密、邮件外发、打印等场景的数据泄露；

2、存储与备份安全：保障数据库安全、大数据安全，启用数据库审计，监控数据访问与操作；定期对数据进行备份，并验证恢复效果，确保数据损坏或丢失后能快速恢复；规范数据销毁流程，防止废弃数据被非法获取；

3、数据传输与加工安全：采用 SSL 网关、加密连接等技术，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改；加强数据加工过程中的安全管控，防止加工环节的数据泄露或篡改；

4、身份与访问控制：通过 IAM 身份认证、统一身份认证、EAM 企业身份与访问管理、IDaaS 云身份认证、CIAM 用户身份认证等系统，严格管控数据访问权限，遵循 “最小权限原则”；采用生物识别等强认证方式，提升身份认证安全性。

四、开发安全：从 “源头把控”，避免代码与流程漏洞
很多安全风险源于开发阶段的漏洞，核心是 “将安全融入开发全流程”：
1、SDL 安全开发生命周期：在需求、设计、编码、测试、部署等各个阶段嵌入安全活动，从源头减少漏洞；

2、代码安全检测：采用静态扫描、动态扫描技术，在编码阶段发现并修复代码漏洞（如缓冲区溢出、逻辑漏洞）；重视源码安全，规范代码管理流程，防止源码泄露；

3、DevSecOps 集成：将安全测试融入 CI/CD 流水线，实现 “自动化安全检测、持续合规”；在接口开发阶段进行接口安全测试与审计，防范接口未授权访问、参数篡改等风险。

五、安全管理与审计：健全 “制度保障”，实现合规与追溯
技术防护离不开制度和管理的支撑，核心是 “规范流程、明确责任、全程追溯”：
1、安全制度与基线：制定安全准入标准、SOP 操作流程、安全配置管理规范，让所有安全工作有章可循；建立安全基线，定期开展主机扫描、漏洞扫描，确保设备和系统合规；

2、安全审计与追溯：开展数据库审计、接口审计、流量审计、日志审计、终端接入审计、上网行为审计，全面记录安全事件和操作行为，为事故追溯提供依据；启用 SEM 安全信息和事件管理系统，集中分析审计日志；

3、身份与权限管理：通过堡垒机，集中管控服务器、数据库等核心设备的访问权限，记录操作日志，实现 “操作可追溯、权限可管控”；部署域控系统，统一管理企业账号，规范权限分配；

4、应急响应与宣导：建立 SRC 安全应急响应中心，制定安全事件应急预案，发生安全事故时快速响应、减少损失；加强员工安全宣导、教育与考试，提升员工安全意识，避免因人为失误导致安全风险。

六、特殊场景安全：覆盖 “薄弱环节”，补齐防护短板
除了核心场景，以下特殊场景也需重点防护，避免成为安全短板：

1、办公场景安全：管控邮件、网盘、打印等办公工具的安全，防范办公过程中的数据泄露；建立员工看板，展示员工安全合规情况，督促员工遵守安全制度；

2、虚拟化与容器安全：加强虚拟机安全、容器安全，防范容器逃逸攻击；采用沙箱安全技术，隔离高危操作和未知程序，降低攻击影响；

3、反欺诈与认证安全：部署反欺诈系统，防范账号盗用、交易欺诈等风险；采用 eID 认证等强认证方式，提升关键操作（如转账、数据导出）的安全性。

总结：安全防护的核心逻辑 ——“技术 + 制度 + 人” 三位一体
企业安全防护不是单一技术的堆砌，而是 “技术防护（网络、主机、数据、开发）+ 制度管理（基线、审计、应急）+ 人员意识（宣导、教育）” 的有机结合。

核心原则是 “最小权限、纵深防御、合规可控”：通过多层防护减少攻击面，通过制度规范操作行为，通过技术手段实时监控响应，最终实现 “事前预防、事中告警、事后追溯” 的全流程安全保障。

你所在的企业在安全防护中遇到过哪些痛点？欢迎在评论区分享～

整理资料的时候，发现之前汇总过的一些安全法规，上次更新大概在24年中：

从古代的狼烟传警、旗语通讯，到如今的 5G 高速下载、卫星实时传输，数据传输的方式一直在迭代升级。本质上，人类的发展史就是一部 “让信息传递更快速、更精准、更遥远” 的进化史。今天就拆解常见的数据传输方式，看看我们是如何一步步打破空间限制，实现 “万物互联” 的。

一、传统原始传输：依赖自然与人力，传递简单信息
在技术落后的年代，数据传输只能借助自然现象或人力物力，核心是 “传递关键信号，而非复杂数据”：
视觉传输：最直观的原始方式，通过视觉信号传递信息。比如狼烟（边境告警）、旗语（战场或航海短距离通讯）、二维码（现代视觉延伸，快速存储并传递文本信息）；
声音与震动传输：利用声波或机械振动传递信号，比如古代的号角、锣鼓（传递指令），现代的声波传输（近距离设备配对）、机械振动（特殊场景下的简单信号传递）；
触觉与生物质传输：通过身体接触或生物信息传递，比如盲文（触觉识别文字）、气味 / 信息素（生物间的本能信号传递）；
介质携带传输：靠实体介质承载信息，人力或物力传递，比如书本信件、竹简（古代文字记录与传递），这是早期 “数据存储 + 传输” 的结合形式。

二、有线传输：依托物理线路，稳定高效的 “信息通道”
工业革命后，有线传输技术出现，通过物理线路构建稳定的传输通道，成为现代通讯的基础：
传统有线：以电线、网线为载体，比如电话线（早期语音与低速数据传输）、网线（以太网传输，办公与家庭网络核心）、电力猫（借助电线实现数据传输，无需额外布线）；
高速有线：为满足大容量、高速传输需求，出现光纤（利用光信号传输，带宽大、抗干扰，支撑互联网骨干网）、闭路电视线路（早期视频信号传输）；
优势：传输稳定、抗干扰能力强、速度快（尤其是光纤）；
适用场景：固定办公场景、家庭网络、互联网骨干网、长距离大容量数据传输（如企业数据中心互联）。

三、无线短距离传输：摆脱线路束缚，适配近距离互联
随着移动设备普及，无线短距离传输技术解决了 “设备间无绳连接” 的需求，核心是 “便捷、快速配对”：
代表技术：蓝牙（设备配对、文件传输，如耳机、音箱连接）、WIFI（局域网无线互联，家庭 / 办公场景高速上网）、NFC（近场通信，如手机支付、设备快速配对）、红外 IrDA（早期设备遥控，如电视遥控器）、超宽带 UWB（高精度定位 + 高速传输，如智能家居互联）、Zig-Bee（低功耗、低速率，适合物联网设备，如传感器通讯）；
优势：无需布线、使用灵活、配对便捷；
适用场景：移动设备互联、智能家居、物联网感知层、近距离文件传输与遥控。

四、无线远距离传输：打破空间限制，实现全球互联
无线远距离传输技术让信息突破地域限制，从 “点对点” 走向 “点对面” 的广域覆盖：
蜂窝通讯：面向移动终端的广域无线传输，从 2G GSM（语音 + 短信）、2.5G Edge（低速数据）、3G CDMA（初步互联网访问）、4G LTE（高速移动上网、视频通话），到 5G（超高速、低延迟，支撑物联网与高清视频），持续迭代升级；
卫星通讯：通过卫星作为中继，实现全球无死角覆盖，比如远洋航行、偏远地区的通讯，以及灾害场景下的应急通讯；
物联网专用：针对物联网设备低功耗、广覆盖需求，出现 LoRaWAN、NB-IoT、SIGFOX 等技术，支撑海量传感器数据传输（如智慧农业、环境监测）；
传统无线广播：如调频 FM、调幅 AM、电视及数据广播，属于 “一对多” 的单向远距离传输，主要用于信息发布。

五、现代介质传输：实体与数字结合，大容量数据迁移
虽然无线传输普及，但实体介质传输仍在特定场景发挥作用，核心是 “大容量、离线传输”：
代表介质：U 盘、硬盘、光盘（现代实体存储介质，用于离线数据拷贝、大容量文件迁移，如企业数据备份、影视文件传输）；
优势：不依赖网络、传输容量大、安全性高（离线传输减少泄露风险）；
适用场景：无网络环境下的数据迁移、大容量文件备份与传输、敏感数据的离线传递。

六、电磁波传输：无形的 “信息载体”，支撑无线通讯核心
无论是无线短距离还是远距离传输，核心载体都是电磁波：
电磁波作为无形的 “信息桥梁”，承载着无线电波、微波、红外光等信号，实现信号的远距离传播；
从早期的无线电广播，到如今的 5G、卫星通讯、WIFI，本质上都是通过调制电磁波的频率、振幅，携带数据信息并传输；
电磁波的特性（如频率、波长）决定了传输距离、带宽和抗干扰能力，不同场景下选择不同频段的电磁波适配需求。

总结：数据传输的进化逻辑 ——“更快、更远、更便捷、更海量”
从原始的狼烟旗语，到如今的 5G、卫星互联，数据传输的进化始终围绕一个核心：打破空间、速度、容量的限制。有线传输保障稳定与高速，无线传输提供灵活与广覆盖，实体介质传输补充离线与大容量场景。
未来，随着 6G、量子通讯等技术发展，数据传输将朝着 “超高速、超低延迟、全球无缝覆盖” 的方向演进，进一步支撑物联网、元宇宙、远程医疗等新兴场景。

你平时最常用哪种传输方式？有没有体验过特别便捷或印象深刻的传输技术？欢迎在评论区分享～

本以为我们的系统安全和网络安全做的很好，静态扫描、动态扫描、组件扫描、主机扫描、网络扫描，都把系统扫烂了，而且有集团安全提供的各安全供应商的各类工具，发现的问题，包括0day漏洞都会尽快修复，于是膨胀了。

邀请了集团及合作的安全专家，对系统的测试环境进行了渗透攻击，我们进行防御，不出意外，意外很快就发生了，很快就收到了被攻破的报告。
被打脸了，攻击路径：
1、在测试环境发布的时候，为了调试方便，开启了一个配置，导致关键组件可以不授权访问
2、该漏洞被蓝军利用，直接获取了数据库、配置中心等内外服务地址和账号密码
3、蓝军通过修改网关配置，直接将配置中心管理界面映射到了外网，获取了配置中心的全部配置
4、通过配置信息，蓝军很快就获取了OBS访问密钥、部分AK/SK信息、数据库地址信息、开放平台配置信息等
*此时安全团队才发现问题，及时进行了干预，阻断了进一步的攻击
5、后续蓝军可以访问数据库，导出数据库信息，直接挂到网关上，外网可以直接下载
6、后续蓝军可以访问OBS，枚举文件，将部分文件挂到网关上，外网可以直接下载
7、后续蓝军可以继续挂马，继续向内渗透攻击其他主机，进一步扩大战果
8、后续可以通过获取的信息，加上社会工程学信息，继续进行渗透
9、后续蓝军可以继续投放勒索病毒等，达到进一步的攻击目的

后续我们进行了集体反思，看似铜墙铁壁的防护，被一行简单的配置全部破掉了。
后续整改措施很多，包括：
1、及时排查和修复此类问题，对开放、测试、生产进行全面整改
2、通过访问日志，确认过往未发生数据泄露问题
3、再次确认网络安全策略，对办公、开发、测试、特别是生产环境进行隔离
4、不仅生产，在测试和开发环境上也要保持配置隔离，宁可增加一些资源
5、不仅生产，在测试和开发环境上也要加强管控，否则问题一定会蔓延到生产环境
6、部分关键信息是明文存储的，必须调整为加密存储
7、非必要，开发及测试环境不对外开放，即使必要，及时关闭
8、加强对软件提供商的管理，避免
9、与多个安全厂商合作，引入外部专家，进一步加强渗透及越权测试