文章总结： 本周报汇总多项安全威胁。技术焦点包括影响全路由器的Wi-FiAirSnitch漏洞、绕过杀软的ZombieZIP技术、窃取macOS凭据的恶意npm包及AI诈骗智能体。事件涉及上海无人机黑飞刑拘、维基百科遭蠕虫攻击及汽车胎压隐私泄露。数据领域LexisNexis与法国医疗数据外泄，FBI查封LeakBase论坛。建议及时修补漏洞、加强密码防护并提升对新型攻击的警惕。
综合评分： 86
文章分类： 威胁情报,漏洞预警,数据泄露,恶意软件,AI安全
安全威胁情报周报（2026/03/07-2026/03/13）
观安无相实验室
2026年3月13日 17:00
上海
#本期热点
01
热点安全事件
上海一男子破解无人机“黑飞”50多次，已被刑拘
Wi-Fi 爆出史上最大安全漏洞！ HTTPS 加密也没用
维基百科遭 JavaScript 蠕虫攻击，数千页面被恶意篡改
微软已修复：黑客暗网兜售 Win10/Win11 高危漏洞
恶意 npm 包伪装成 OpenClaw 安装程序窃取 macOS 凭据
汽车胎压传感器或成隐私泄露隐患，可悄无声息追踪车主行程
新型 “Zombie ZIP” 技术让恶意软件绕过安全工具
研究人员打造AI智能体 可全自动实施诈骗通
02
数据安全情报
黑客泄露文件后，LexisNexis 确认发生新的数据泄露事件
FBI 查封 LeakBase 网络犯罪论坛，查获 14.2 万会员数据
法国发生最大规模医疗数据泄露：高官档案、敏感病情等遭公开
癌症中心研究数据遭黑客攻击120万人信息受影响
03
网络安全监管动态
网信办关于OpenClaw“龙虾”的安全风险提示
国家安全部提醒：“高端局”可别出现低级错误
04
网络安全研究报告
生成式人工智能时代如何筑牢个人信息保护防线
《欧盟网络安全法2.0》—欧盟在ICT供应链领域对华脱钩的工具箱
01
热点安全事件
01
上海一男子破解无人机“黑飞”50多次，已被刑拘
破解无人机信息系统、违法违规飞行甚至超高“黑飞”等行为，严重扰乱空域安全秩序，甚至可能对民航安全造成威胁。近日，上海警方在“净空”专项工作中，依法查处一起无人机“黑飞”案件，犯罪嫌疑人汤某被上海警方依法刑事拘留。
图：嫌疑人被抓获
2026年2月上旬，上海警方在工作中发现，某网络平台上有一用户公然发布操控无人机在辖区内超高“黑飞”的视频。根据视频画面判断，该无人机的飞行高度明显远超规定限制。获悉该情况后，上海市公安局网安总队会同青浦公安分局立即开展调查，迅速锁定嫌疑人汤某。
面对警方核查，汤某故作镇定，称其短视频平台所发布的航拍照片及视频均系从网络付费购买或通过修图软件伪造，并主动出示自己二手交易平台上的无人机出售记录，谎称涉案无人机早已售出，企图以此误导警方调查，逃避法律追责。
然而，在后续调查中，警方发现汤某不仅实施了无人机“黑飞”行为，还曾在接受警方法律告知、明确知晓相关法律法规及超高飞行的严重危害后，仍多次超高“黑飞”，甚至在某无人机爱好者群组内“分享”如何规避警方核查，怂恿他人效仿。2026年2月22日，警方依法将汤某传唤至公安机关作进一步调查。
经查，汤某系摄影爱好者。为追求高空独特视角，自2025年起，汤某使用非法破解了安全控制信息系统的无人机，在未经空中交通管理机构批准的情况下，多次操控无人机在本市及多个外省市管制空域内累计超高“黑飞”50余次，其中，高度超过1000米的有11次。2026年1月下旬，汤某在淀山湖民航客机调度区域，3次操控无人机飞行高度超过2000米，最高达2700余米，严重影响民航飞行安全。此外，汤某还通过网络社交媒体招揽客户，为他人提供有偿航拍、爬楼登高等服务，非法获利2000余元。
图：警方查获无人机破解工具
目前，犯罪嫌疑人汤某已被青浦警方依法刑事拘留，案件正在进一步侦办中。
02
Wi-Fi 爆出史上最大安全漏洞！ HTTPS 加密也没用
据报道，安全研究人员近日披露一种名为 AirSnitch 的新型攻击手法，该漏洞存在于所有 Wi-Fi 路由器中，可完全绕过当前 Wi-Fi 加密标准，即便连接 HTTPS 加密网站，黑客仍能截取所有经路由器传送的流量。
图：示意图
与 2017 年 WPA2 被破解后升级为 WPA3 的情况不同，AirSnitch 并非破解现有加密，而是利用了网络层（第 1 层与第 2 层）的核心特性，通过修改第 1 层映射实施攻击。
这种映射本应负责将网络连接端口与受害者的 MAC 地址安全关联，但攻击者利用该漏洞，可以在数据到达预期接收者之前进行拦截、查看甚至修改。
这种完全双向的中间人攻击（MitM）意味着攻击者可以神不知鬼不觉地切入用户的通信链条中，掌控所有经由路由器传输的数据流量。
而且 AirSnitch 攻击实施门槛极低，黑客仅需获取 Wi-Fi 密码并连接网络，无论位于相同 SSID、不同 SSID，或同一接入点的不同网段，均可拦截所有链路层流量。
公共 Wi-Fi 环境下风险更是呈指数级上升，黑客甚至无需任何密码，连接即可发动攻击，未加密数据可被轻易查看篡改，并窃取身份验证 cookie、密码、支付信息等敏感资料。
即便采用 HTTPS 加密，攻击者仍能拦截域名查询流量、查看外部 IP 地址并关联特定 URL，通过破坏 DNS 缓存表最终骗取机密数据。
根据美国加州大学的研究报告，AirSnitch 攻击导致全球 Wi-Fi 用户的客户端隔离机制几乎在一夜之间被彻底瓦解，且目前尚无有效的技术补救措施。
好消息是，在私人 Wi-Fi 环境下，攻击者仍需首先知道密码才能发动攻击，因此对于普通用户，首要防御是确保私人 Wi-Fi 密码不外泄；公共 Wi-Fi 密码通常是公开的，这种场景下使用代理可能较为安全。
03
维基百科遭 JavaScript 蠕虫攻击，数千页面被恶意篡改
据安全媒体 Bleeping Computer 报道，维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）披露旗下维基百科近期遭遇网络攻击事件，多个百科页面遭到一种具备自我传播能力的 JavaScript 蠕虫入侵，为防止攻击蔓延，开发团队暂时限制了部分编辑功能，并紧急恢复受影响的页面内容。
图：示意图
据报道，本次攻击事件疑似是维基媒体基金会员工误触发了一段早前被黑客存放在百科某个页面中的恶意脚本所致。根据 Bleeping Computer 对被执行脚本 test.js 的分析，这段蠕虫代码会自动修改页面内容并传播恶意脚本，在短时间内已恶意篡改了 4000 余条页面，并悄悄替换了 85 个用户脚本以试图进一步扩散。
对此，维基媒体基金会采取紧急措施，临时限制了平台编辑操作，同时暂时停用部分用户指令码与 Gadget 功能，后续由工程团队陆续恢复受影响页面与清除恶意程序。基金会表示，目前尚未发现核心基础设施被入侵的证据。
Bleeping Computer 指出，此类事件凸显开放协作平台在 指令码管理 和 权限控制 上的潜在风险。因此建议平台加强用户脚本审核与审查机制，同时限制高权限脚本的修改权限，建立严格的内容安全策略以降低类似攻击再次发生的可能性。
04
微软已修复：黑客暗网兜售 Win10/Win11 高危漏洞
科技媒体 NeoWin 今天（3 月 10 日）发布博文，网名为 Kamirmassabi 的新用户在暗网以 22 万美元（注：现汇率约合 152.2 万元人民币）的价格，兜售针对 Windows 10、Windows 11 系统的远程桌面服务漏洞工具，能够让攻击者在受控电脑上获取系统级最高权限。
援引博文介绍，该漏洞追踪编号为 CVE-2026-21533，可以篡改 TermService 协议下的特定服务配置注册表键值，从而将自身权限直接提升至系统级。
不过，攻击者在触发该漏洞前，必须先获得本地计算机的低权限认证访问，意味着黑客通常需要先通过网络钓鱼等常见手段，诱骗目标用户下载恶意文件，以此获取系统的初始访问权。
该媒体指出，微软事实上已经修复了这一安全隐患，官方于 2026 年 2 月的 ” 补丁星期二 ” 更新中修补了该漏洞。
此次威胁的波及范围极广，受影响系统涵盖了多个版本的 Windows 10 和 Windows 11，以及从 Windows Server 2012 到 2025 的各大服务器版本。
黑客之所以仍在售卖，主要是赌定许多企业网络尚未更新系统，如果该漏洞未被官方修复，其暗网售价无疑会飙升得更高。
05
恶意 npm 包伪装成 OpenClaw 安装程序窃取 macOS 凭据
网络安全研究人员发现一款恶意 npm 包，该包伪装成 OpenClaw 安装程序，用于部署远程控制木马（RAT）并从受攻陷主机窃取敏感数据。
图：示意图
这款名为 “@openclaw-ai/openclawai” 的包由用户 “openclaw-ai” 于 2026 年 3 月 3 日上传至 npm 仓库，截至目前累计下载量达 178 次，撰写本文时该库仍可被下载。
发现该恶意包的 JFrog 公司表示，其设计目的是窃取系统凭据、浏览器数据、加密货币钱包、SSH 密钥、Apple 钥匙串数据库、iMessage 聊天记录，同时安装具备远程访问能力、SOCKS5 代理和实时浏览器会话克隆功能的持久化远程控制木马。
“此次攻击的显著特点在于其广泛的数据收集范围、利用社会工程学窃取受害者系统密码，以及其持久化机制和命令与控制（C2）基础设施的高度复杂性。” 安全研究员 Meitar Palas 指出，“该恶意软件在内部将自身标识为 GhostLoader。”
恶意逻辑通过 postinstall 钩子触发，该钩子会执行命令 npm i -g @openclaw-ai/openclawai 将包重新全局安装。安装完成后，OpenClaw 二进制文件会通过 package.json 文件中的 bin 属性指向 “scripts/setup.js” 文件。
值得注意的是，bin 字段用于定义在包安装过程中应添加到用户 PATH 环境变量的可执行文件，这使得该包成为可全局访问的命令行工具。
“setup.js” 文件作为第一阶段释放器，运行时会显示逼真的伪造命令行界面，搭配动画进度条，营造出正在主机上安装 OpenClaw 的假象。所谓的安装步骤完成后，脚本会弹出伪造的 iCloud 钥匙串授权提示框，要求用户输入系统密码。
与此同时，该脚本从 C2 服务器（trackpipe [.] dev）获取加密的第二阶段 JavaScript 载荷，随后对其解码、写入临时文件，并以分离的子进程形式启动，使其在后台持续运行。该临时文件会在 60 秒后被删除，以掩盖活动痕迹。
JFrog 解释道：“如果 Safari 目录无法访问（无全盘访问权限，FDA），脚本会显示一个 AppleScript 对话框，敦促用户为终端授予全盘访问权限，对话框中包含分步操作说明，还有一个可直接打开系统偏好设置的按钮。这使得第二阶段载荷能够窃取 Apple 备忘录、iMessage 消息、Safari 浏览记录和邮件数据。”
第二阶段 JavaScript 载荷约有 11700 行代码，是一个功能完备的信息窃取程序和远程控制木马框架，具备持久化、数据收集、浏览器解密、C2 通信、SOCKS5 代理和实时浏览器克隆能力。它还能窃取各类数据，包括：
·macOS 钥匙串（含本地 login.keychain-db 和所有 iCloud 钥匙串数据库）
·所有基于 Chromium 内核的浏览器凭据、Cookie、信用卡信息和自动填充数据
·桌面钱包应用和浏览器扩展数据
·加密货币钱包助记词
·SSH 密钥
·AWS、微软 Azure、谷歌云、Kubernetes、Docker、GitHub 的开发者和云凭据
·人工智能（AI）代理配置
·受全盘访问权限（FDA）保护的数据（包括 Apple 备忘录、iMessage 聊天记录、Safari 浏览历史、邮件账户配置、Apple 账户信息）
在最后阶段，收集到的数据会被压缩为 tar.gz 归档文件，并通过多个渠道外发，包括直接发送至 C2 服务器、Telegram Bot API 和 GoFile.io。
此外，该恶意软件会进入持久化守护进程模式，每三秒监控一次剪贴板内容，并传输所有匹配九种预定义模式的数据 —— 这些模式对应私钥、WIF 密钥、SOL 私钥、RSA 私钥、BTC 地址、以太坊地址、AWS 密钥、OpenAI 密钥和 Strike 密钥。
其他功能包括：监控运行中的进程、实时扫描传入的 iMessage 聊天内容、执行 C2 服务器下发的命令（运行任意 shell 命令、在受害者默认浏览器中打开 URL、下载额外载荷、上传文件、启动 / 停止 SOCKS5 代理、列出可用浏览器、克隆浏览器配置文件并以无头模式启动、停止浏览器克隆、自毁、自我更新）。
浏览器克隆功能尤为危险：它会启动一个无头 Chromium 实例，并加载包含 Cookie、登录信息和历史记录的现有浏览器配置文件。这使得攻击者无需获取凭据即可获得完全认证的浏览器会话。
JFrog 表示：“@openclaw-ai/openclawai 包将社会工程学、加密载荷传输、广泛的数据收集和持久化远程控制木马整合到单个 npm 包中。”
“制作精良的伪造 CLI 安装程序和钥匙串提示框足以从谨慎的开发者手中骗取系统密码，而一旦获取这些凭据，就能解锁 macOS 钥匙串解密和浏览器凭据提取功能 —— 这些操作原本会被操作系统级别的保护机制阻止。”
06
汽车胎压传感器或成隐私泄露隐患，可悄无声息追踪车主行程
现代汽车配备了大量安全功能，但这些实用工具可能泄露的远不止胎压数据。IMDEA Networks研究所与合作伙伴的最新研究表明，包括丰田、奔驰、雷诺和现代等主流品牌在内的数百万辆汽车搭载的胎压监测系统（TPMS），可在车主不知情的情况下被用于追踪行程。
系统工作原理存在安全隐患
这类系统的设计初衷是通过胎压不足警报保障行车安全。但研究显示，其与车载电脑的通信方式存在显著安全缺陷。由Domenico Giustiniano、Yago Lizarribar和Alessio Scalingi等专家组成的研究团队发现，多数车辆采用直接式胎压监测系统——每个轮胎内部装有电池供电的微型传感器，持续发射包含固定ID编号的无线电信号。
由于这些信号未经加密（以明文形式传输），任何配备基础接收设备的人都能截获。更关键的是，通过关联同一车辆四个轮胎的独特ID组合，观察者可生成该车的数字指纹。借助Jaccard指数这一数学工具，研究人员能以极高准确率将信号与特定车辆匹配。
低成本监控成为可能
为验证可行性，研究团队在道路沿线部署了五套单价仅约80英镑（约合700元人民币）的无线电接收设备，历时十周收集了来自2万余辆汽车的600多万条信号。为确保证据可靠性，实验还纳入了12辆已知胎压传感器ID的对照车辆。这些信号的有效接收距离超过50米，可穿透墙壁且无需直视，使得攻击者能轻易将接收器隐藏于建筑物或路边设施中进行交通监控。
图：追踪技术原理示意图
胎压数据暴露生活轨迹
通过持续追踪这些ID，攻击者可精准还原车主的私密生活轨迹：包括上下班时间、居家办公日等考勤信息，午休、夜校或健身等生活习惯变化。传感器广播的实际胎压值还会泄露车辆载重情况——较高胎压可能意味着重载或货运状态。
研究人员指出：”实践中将TPMS传感器与特定目标人物关联相当容易。只需将TPMS信号接收器与摄像头联动，或针对目标住址进行定向记录，即可获取其独特的传感器ID。一旦掌握这些ID，就能通过廉价的开源软件无线电设备持续追踪目标动向。”
法规监管存在空白
与智能手机不同，车主无法自行关闭胎压监测功能——英国和欧盟法律强制要求车辆配备该系统。尽管联合国第155号法规要求汽车制造商加强网络安全防护，但现行条款未明确规定胎压信号必须加密。为此，研究团队呼吁厂商和政策制定者采用定期轮换的动态ID机制，避免车辆成为永久性追踪信标。
07
新型 “Zombie ZIP” 技术让恶意软件绕过安全工具
一种被称为 “Zombie ZIP” 的新技术有助于将载荷隐藏在特制的压缩文件中，以躲避杀毒软件和终端检测与响应（EDR）产品等安全解决方案的检测。
图：示意图
使用 WinRAR 或 7-Zip 等标准工具解压文件时会出现错误或数据损坏。该技术通过操纵 ZIP 文件头，诱骗解析引擎将压缩数据视为未压缩数据。
安全工具不会将该压缩包标记为潜在危险，而是信任文件头，并将文件当作原始文件的副本在 ZIP 容器中进行扫描。
“Zombie ZIP” 技术由 Bombadil Systems 安全研究员 Chris Aziz 发明，他发现该技术可以绕过 VirusTotal 上 51 款杀毒引擎中的 50 款。
“杀毒引擎信任 ZIP 的 Method 字段。当 Method=0（STORED，存储模式）时，它们会将数据作为原始未压缩字节进行扫描。但数据实际上是经过 DEFLATE 压缩的 —— 因此扫描器看到的是压缩后的乱码，无法发现任何特征码。” 该研究员解释道。
威胁行为者可以制作一个忽略文件头的加载器，并按照实际情况处理压缩包：即使用现代 ZIP 文件中标准的 Deflate 算法压缩的数据。
该研究员已在 GitHub 上发布了概念验证（PoC），分享了示例压缩包以及该方法工作原理的更多细节。
研究员表示，要让主流解压工具（如 7-Zip、unzip、WinRAR）报错，必须将用于确保数据完整性的 CRC 值设置为未压缩载荷的校验和。
“但是，一个专门编写的加载器可以忽略声明的压缩方式，并按 DEFLATE 方式解压，从而完美还原载荷。”Aziz 说。
昨日，CERT 协调中心（CERT/CC）发布公告，就 “Zombie ZIP” 发出警告，并提高人们对畸形压缩文件所带来风险的认识。
该机构表示，虽然畸形文件头可以欺骗安全解决方案，但部分解压工具仍能够正确解压该 ZIP 压缩包。
该安全问题已分配 CVE 编号 CVE-2026-0866，该机构称其与二十多年前披露的一个漏洞类似，即 CVE-2004-0935，影响早期版本的 ESET 杀毒软件。
CERT/CC 建议，安全工具厂商必须根据实际数据验证压缩方式字段，添加检测压缩包结构不一致的机制，并实施更严格的压缩包检查模式。
用户应谨慎对待压缩文件，尤其是来自陌生联系人的文件，如果解压时出现 “不支持的方式” 错误，应立即删除。
08
研究人员打造AI智能体 可全自动实施诈骗通
ScamAgent 是由罗格斯大学研究员 Sanket Badhe 开发的全自动多轮对话 AI 框架，该系统展示了大型语言模型（LLM）如何被恶意利用，用于实施完全自动化的诈骗通话。
图：示意图
通过整合目标驱动规划、上下文记忆与实时语音合成（TTS），该系统成功绕过现有 AI 安全机制，实现高度逼真的社会工程学攻击。
ScamAgent 的架构不同于传统提示词注入，它采用中央调度器，在多轮交互中统一管理对话状态与欺骗策略。
当接收到恶意任务时，该智能体会通过目标拆解，将攻击目标分解为一系列看似无害的子目标，模拟人类诈骗分子逐步获取受害者信任的过程。
为绕过 GPT‑4、LLaMA3‑70B 等模型的安全过滤器，ScamAgent 会将恶意指令包装在角色扮演场景中，在标准单轮审核工具面前成功隐藏核心恶意意图。
在五种常见诈骗场景的实验评估中，ScamAgent 均能有效突破模型对齐机制与安全协议。
目标拆解：攻击者将恶意目标拆分为多个看似无害的步骤。防护需对多轮对话进行全程追踪检测。
欺骗与角色扮演：恶意请求隐藏在虚假剧情或官方身份中。可通过禁止身份仿冒、限制 AI 人设来降低风险。
上下文记忆：系统会记录历史对话并调整诈骗策略。限制记忆长度可降低此类风险。
实时语音合成：将文本转化为逼真的诈骗语音。在生成语音前对内容进行审核可防止滥用。
直接发送恶意查询的拒绝率为 84%～100%，而该智能体框架通过在多轮对话中分散恶意意图，将拒绝率降至 17%～32%。
值得注意的是，在求职身份诈骗模拟中，Meta 的 LLaMA3‑70B 模型完整对话完成率高达 74%，可完成所有子任务且不触发任何安全拦截。
研究人员表示，防御此类全自动生成式攻击，安全系统必须从简单的提示词过滤，升级为可理解用户意图的持续监控。
研究团队呼吁 AI 平台与安全团队部署多层防御体系，包括使用序列分类器预测长期攻击结果，并严格限制模型的记忆存储行为。
02
数据安全情报
01
黑客泄露文件后，LexisNexis 确认发生新的数据泄露事件
黑客于周二在一个网络犯罪论坛上宣布了此次入侵。根据其声明，他们曾试图向 LexisNexis 勒索但未成功。
图：示意网
LexisNexis 法律与专业解决方案部门代表在向媒体发布的声明中表示，尽管攻击者确实获取了部分服务器的访问权限，但受影响系统主要存储 2020 年之前的旧版及废弃数据。
该公司已确认，客户姓名、用户 ID、商务联系方式、客户调查受访者 IP 地址以及支持工单等信息已遭泄露。
公司表示：“LexisNexis 法律与专业解决方案部门已对一起安全事件展开调查，根据目前的调查与检测，我们认为事件已得到控制。没有证据表明我们的产品和服务遭到入侵或受到影响。”
黑客称，他们利用了 React2Shell 漏洞以及安全配置不当的 AWS 实例，访问并窃取了超过 2GB 的数据。据称此次网络攻击发生于上周。
威胁组织声称获取了数百万条数据记录，包括企业账户数据、员工凭证、软件开发密钥，以及 40 万人的个人信息，其中包括 100 余名使用 .gov 邮箱地址的人员。泄露的个人信息包括姓名、电话号码、电子邮箱地址和职务。
这并非 LexisNexis 近年来首次遭遇数据泄露。LexisNexis 风险解决方案部门去年证实，2024 年一起第三方入侵事件导致超过 36 万人的信息被盗。
02
FBI 查封 LeakBase 网络犯罪论坛，查获 14.2 万会员数据
FBI 查封了网络犯罪论坛 LeakBase，该论坛是网络犯罪分子买卖黑客工具和被盗数据的主要平台。此次查封行动是由欧洲刑警组织协调的国际联合行动 “Leak 行动” 的一部分，共有 14 个国家的执法机构参与。
图：示意图
3 月 3 日至 4 日，FBI 与执法人员查封了 LeakBase 的两个域名、张贴查封公告，并在收集更多证据后向该论坛成员发出警告。
美方及澳大利亚、比利时、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、西班牙、英国等国警方执行了搜查令、实施逮捕并进行问询。
LeakBase 域名（leakbase [.] la）现已显示公告：“本网站已由美国联邦调查局（FBI）在国际执法行动中查封。”
查封公告同时指出，该论坛数据库及所有内容（包括 IP 日志和私信）将作为证据用于后续调查。
公告称：“论坛所有内容，包括用户账号、帖子、积分信息、私信和 IP 日志均已固定并保存，用于取证。任何试图访问、修改或干扰本网站的行为都可能构成额外刑事犯罪。本次行动得益于国际执法部门及私营部门的协作，合作伙伴如下。”
图：LeakBase 查封公告
该域名的 DNS 服务器已切换为 ns1.fbi.seized.gov 和 ns2.fbi.seized.gov，为 FBI 查封域名时使用的官方服务器。
欧洲刑警组织表示：“3 月 3 日，执法部门在多国司法管辖区开展协同行动，包括逮捕、入户搜查和上门约谈。全球共开展约 100 次执法行动，针对平台 37 名最活跃用户采取措施。”
“3 月 4 日，当局进入技术关停阶段，查封论坛域名并替换为执法公告页面。行动现已进入预防阶段，旨在震慑后续犯罪活动，并警示参与网络犯罪的后果。”
LeakBase 自 2021 年运营，由 ARES 威胁组织支持创立；在 Breached 黑客论坛关闭后，其用户量逐步增长至 14.2 万以上。
该论坛免费注册，提供数据库访问、数据泄露交易、漏洞利用工具及各类黑产服务，并支持担保交易。此外，论坛还设有编程、黑客技巧、社会工程学、密码学和操作安全（OPSEC）教程板块。
本次行动前，美方已先后在 2022 年打掉 RaidForums、2023 年打掉 BreachForums 两大同类网络犯罪平台，并在 2025 年对 BreachForums 创始人完成定罪判刑。
03
法国发生最大规模医疗数据泄露：高官档案、敏感病情等遭公开
3月5日消息，法国卫生部近日表示，超过1500万人的行政信息和医疗记录被黑客窃取。
图：示意图
软件供应商被黑，约1500家医院1580万份档案文件泄露
法国电视二台（France 2）最先披露了这起医疗数据黑客事件。该电视台称，在数百万名受影响者中，包括多名高级政界人士，而且这些信息如今已经在网上可见。
该电视台表示，一些被黑客获取并已在网上出现的信息，包括患者是否为同性恋或是否感染艾滋病等细节。
法国卫生部表示，这起黑客事件发生在2025年末，涉及约1500家医疗诊所的信息，相关诊所使用了Cegedim Sante公司开发的患者档案管理和医患沟通软件MonLogicielMedical。
卫生部称，此次数据泄露主要涉及患者姓名、电话号码和邮寄地址。但在169000名患者的记录中，还包含医生的备注，“其中一些可能属于敏感数据”。
不过，卫生部强调，此次事件并未涉及任何处方信息或生物学检测结果。
Cegedim Sante公司称，此次黑客事件涉及“1580万份行政档案……其中16.5万份包含医生关于敏感信息的个人备注”。
该公司表示，在约3800名使用该软件的医生中，大约有1500人受到此次数据泄露事件的影响。
法国史上最大规模的医疗数据泄露事件
咨询公司Wavestone的网络安全专家Gerome Billois表示，这次泄露可能是“法国医疗领域规模最大的一次”，并可能带来“无法弥补的后果”。
Gerome Billois在接受法新社采访时表示：“一旦类似‘你感染了艾滋病’或‘你患有某种疾病’这样的健康信息被公开，就再也无法挽回。”
卫生部表示，已有个人或组织宣称对这起黑客事件负责，但未披露相关组织的具体细节。Cegedim Sante公司已于2025年10月就此事件提起刑事诉讼。
Cegedim Sante表示，公司正在“尽最大努力为其客户及其患者提供支持”，并将“全面配合当局的调查”。
就在这一事件公布的多天前，法国官员曾警告称，由于有人使用一名官员的凭证，约120万个法国银行账户的信息被黑客获取。
法国财政部2月18日宣布，一名黑客已经进入一个国家银行数据库，并查看了120万个账户的信息。
该部门表示，这名黑客使用了一名官员被盗的凭证，从而访问了包括账号、持有人姓名以及地址在内的详细信息。
04
癌症中心研究数据遭黑客攻击120万人信息受影响
去年 8 月，夏威夷大学癌症中心流行病学部门遭受勒索软件攻击，导致120 万人的信息受到影响，其中包含部分可追溯至 30 多年前的研究参与者个人数据。
图：示意图
以默认安全机制降低医疗行业云端风险
该癌症中心于今年 1 月披露了这起事件，并在上周五发布的公告中表示，此次网络攻击导致大量记录泄露，其中包括 2000 年从夏威夷交通运输部采集的社会安全号码与驾照号码，以及 1998 年从檀香山市县选民登记档案中获取的相关信息。
癌症中心说明，在当年，驾照与选民登记所使用的身份标识通常为社会安全号码。
这些驾照与选民登记资料主要用于招募研究参与者，尤其是服务于该中心自 1993 年启动并持续至今的多种族队列研究项目，该项目旨在分析不同种族与族裔群体间的癌症发病率差异。
该研究基线包含21.5 万名参与者，其中87,493 人可能受本次数据泄露影响。此外，历史驾照与选民登记档案中收录的、带有社会安全号码标识的另外115 万人的个人信息同样面临泄露风险。
对于部分受影响人员，泄露的数据还包含研究资料，其中涉及研究对象及其他相关人员的健康相关信息。
癌症中心声明：本次事件未对夏威夷大学癌症中心的临床试验运营、患者诊疗服务及其他部门造成影响，亦未波及本校学生档案。
此次网络攻击于 8 月 31 日被发现，攻击方式包含勒索软件加密与数据窃取。该癌症中心表示，已支付一笔未公开金额的赎金，以换取解密工具，并换取黑客承诺销毁所获取的全部信息（参见：癌症中心：黑客窃取研究文件并加密数据）。
事件发生后，夏威夷大学癌症中心表示已实施全面的网络安全与管理体系升级，包括重新设计并加固网络、扩大终端防护部署范围并实现 24/7 监控、升级硬件、对敏感数据实施更严格的访问控制，以及强化员工网络安全培训。
目前，该中心正将敏感研究服务器迁移至夏威夷大学信息技术服务数据中心。
此次事件为医疗行业机构，尤其是学术医学中心敲响警钟，凸显了历史研究数据面临的安全风险。
安全厂商 Sectigo 高级研究员杰森・索罗科表示：“研究机构会在本地服务器中存储大量历史数据集，但这些系统并未配备像在用电子病历系统那样严格的零信任架构与实时行为监控。”
他指出，要保护老旧研究数据，机构应推行严格的数据最小化策略—— 在纵向研究不再主动需要相关信息时，系统性删除历史个人身份信息，或对其进行假名化处理与加密。
“网络隔离是关键，这也是零信任的核心原则。 这些档案库必须通过严格的网络分段进行隔离，确保攻击者无法从已沦陷的终端横向渗透至历史数据仓库。”
03
网络安全监管动态
01
网信办关于OpenClaw“龙虾”的安全风险提示
近期，OpenClaw（曾用名：Clawdbot、Moltbot）（因图标被昵称为“龙虾”）在全球迅速走红，国内更是掀起“养龙虾”热潮。然而，技术热潮之下，安全风险不容忽视。我中心从“龙虾”技术内在风险、新型攻击手法、数据隐私保护、法律合规治理、外部生态信任等五个维度，系统梳理当前已暴露的主要风险点，提醒广大用户强化风险意识，促进人工智能技术朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。
图：封面图
文章来源于中央网信办数据与技术保障中心
提示1——提防AI“内鬼”：技术架构权限失控风险
1.权限边界模糊与越权控制。OpenClaw需持续运行、自主决策并调用系统资源，但默认缺乏严格的权限隔离和审计机制。攻击者可利用这一“信任边界模糊”特性，通过诱导或漏洞让AI执行越权操作，最终完全接管用户系统。
2.算法“幻觉”引发无意识破坏。AI模型固有的“幻觉”问题在获得系统控制权后风险剧增。OpenClaw执行任务时若判断失误，可能误删核心数据、篡改关键指令或进行错误操作，对用户数字资产造成不可逆损害。
提示2——谨防无声入侵：新型漏洞攻击防不胜防
1.提示词注入攻击。OpenClaw创始人警告，部分小模型和一些旧模型存在高风险提示词注入漏洞。攻击者通过构造恶意指令，可让AI忽略安全规则、泄露私密信息或执行高危操作，如诱导AI输出私密文件内容。
2.“ClawJacked”远程控制漏洞。ClawJacked漏洞，允许攻击者仅通过诱导用户访问一个恶意网页，即可远程控制其本地运行的AI Agent。无需安装额外软件，即可实现对系统的完全操控。
提示3——当心数字裸奔：你的隐私正被AI尽收眼底
1.个人行为轨迹数据裸奔。OpenClaw等智能体的工作通常依赖高频屏幕截图和系统底层接口调用，这意味着它能“看见”用户屏幕上的一切行为轨迹。一旦安全防线被突破，动态行为、敏感信息等所有隐私都将彻底曝光。
2.凭证与Token明文泄露风险。报道显示，超20万未启用认证或存在弱口令的实例暴露在公网中，攻击者可窃取Token盗刷AI服务，有用户遭遇Token日均消耗从20元飙升至300元的异常情况。
提示4——莫让责任真空：法律滞后让风险逍遥法外
1.数据合规性风险。OpenClaw在数据抓取和处理上边界模糊，自主执行任务时容易造成损失。由于目前法律对此类AI代理行为的权责划分尚属空白，因此责任难以界定。
2.安全评估风险。OpenClaw作为新兴技术迭代迅速，现有的安全评估标准与实施细则亟需细化，在抢抓产业机遇时风险评估考虑不够充分。
提示5——严防“养虾”陷阱：外部生态暗藏信任危机
1.技能市场大规模投毒。攻击者在官方平台ClawHub批量上传恶意Skills，通过伪装隐蔽、诱导传播等方式可窃取用户敏感数据、接管系统权限、篡改系统数据、破坏系统运行、自动横向渗透攻击。
2.第三方代装服务欺诈。由于安装门槛高，网上涌现大量收费代装服务（50-1000元不等）。有的可能是第三方个人行为，暗藏恶意程序植入、API密钥窃取等风险。用户付费请人“开门”，请进来的却可能是窃贼，导致系统从最初就被植入后门。
3.技术炒作下的认知误导风险。OpenClaw在国内热度远超全球，有的源于技术焦虑和商业化炒作。这种脱离技术实质的狂热，可能误导普通用户盲目投入，消耗大量时间精力却无实际产出，甚至因追逐伪概念而忽视真正有价值的技术方向。
综上，我中心建议大家在“养龙虾”时一定要注意防范潜在的各类安全风险，OpenClaw的火爆，是AI从“动口”走向“动手”的里程碑，也是我国人工智能产业蓬勃活力的生动注脚。对于广大用户而言，拥抱新技术的同时，请务必系好“安全带”，唯有发展与安全并重，才能让“龙虾”踏轨而行，让AI智能体真正成为推动高质量发展的得力助手，而非失控的风险源。
02
国家安全部提醒：“高端局”可别出现低级错误
当前以人工智能为代表的新技术的发展和应用正呈井喷之势。前沿科技的浪潮正以前所未有的力量改变社会形态。在这场“高端局”的竞赛背后，隐蔽战线的较量也日趋激烈。境外间谍情报机关企图在我前沿技术成果转化、合作应用的链条中寻找漏洞，窃取我高端技术秘密，给国家安全和社会稳定带来威胁和挑战。
图：示意图
转化环节繁杂 暗藏泄密风险
——保密意识较薄弱，项目推进藏风险。个别人员缺乏保密意识，在技术项目推进等过程中，给境外间谍情报机关可乘之机。某涉密科研项目负责人郭某，因项目受阻，进度滞后，将保密制度抛之脑后，遂联系已经转行做培训的李某帮忙。李某在跟进项目时，借鉴了其他项目的涉密材料，并在后期违规将其做成培训材料，导致秘密泄露。最终，郭某、李某等相关人员受到相应处理。
——合作对象难甄别，背景审查存盲区。产学研用深度融合背景下，合作方背景复杂多元，若未辨别其真实意图，可能导致科技成果在合作中被渗透窃取。一外籍男子以项目合作为由接近我国某科研人员赵某，在未查明其真实意图与背景下，赵某与其展开“合作”并获报酬。殊不知该外籍男子实为境外间谍情报机关人员，我国相关技术秘密随之泄露。最终，赵某受到了法律的严惩。
——数据流转难把关，跨境失控隐患大。前沿科技应用常伴随海量数据交互，若相关组织和个人对数据出境管理不善，可能导致敏感数据泄露甚至被境外间谍情报机关窃取。某科研单位与外方联合开发项目，合作结束后，外方参与该合作项目的人员金某企图将存有我机密级科研项目资料的U盘窃取出境，所幸，在返程前被我有关部门扣留。最终，金某因间谍罪获刑。
建立防护体系 筑牢安全防线
——把好保密准入关。相关从业人员应切实增强保密意识，严格遵守《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科学技术保密规定》等法律法规，深刻认识泄密严重后果，明确自身保密责任。
——严把合作审核关。在开展涉密项目合作特别是与国（境）外机构或人员开展合作前，应充分了解合作伙伴背景。在合作过程中，若发现任何违反保密规定或存在危害国家安全的行为，应立即采取有效措施，及时举报，消除隐患。
——守住数据流通关。相关从业人员应严格遵守《网络安全法》《数据安全法》《促进和规范数据跨境流动规定》等法律法规，严格管控涉密及重要数据出境。如数据确需出境，优先采用安全可信的供应链和数据处理平台，防范数据泄密风险。
国家安全机关提示
新发展需要新技术支撑，新技术需要新安全护航。推动前沿技术发展应坚持安全可控、自主可控的原则。广大相关从业人员如在科研项目成果转化、合作应用等过程中发现失泄密隐患或线索，请及时通过12339国家安全机关举报受理电话、网络举报受理平台（www.12339.gov.cn）、国家安全部微信公众号举报受理渠道或者直接向当地国家安全机关进行举报。
04
网络安全研究报告
01
生成式人工智能时代如何筑牢个人信息保护防线
党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确要求：“深化网络空间安全综合治理，加强个人信息保护。”个人信息权益作为数字社会运行的基石，直接关系到每个公民的尊严、自由与福祉。尽管个人信息保护法已为此奠定了法律基础，但技术的迭代速度正不断考验着现有保护框架的韧性。生成式人工智能（基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的人工智能技术分支）应用的爆发式增长，标志着AI从分析决策迈向了自主创造的新纪元，然而其依赖海量数据训练、生成内容不可控等特性，也在个人信息收集、使用与泄露环节引发了全新风险。如何在生成式人工智能浪潮中，通过构建动态、安全且可控的数据治理体系来筑牢个人信息保护防线，已成为推动数字时代健康发展必须直面和解决的关键命题。
图：示意图
文 | 系清华大学国家治理研究院研究员 卫子豪
构建分级分类保护路径
生成式人工智能技术的广泛运用，对个人信息权益保护提出新要求。传统统一规则主导的保护模式在应对模型训练、数据生成及跨场景应用等动态处理活动时存在不足，需探索基于风险分类、处理阶段差异化调整的保护路径，以契合技术实际，平衡保护与发展关系。保护措施需考量适当性与实效性，具体如下：
强化数据收集环节的目的约束与范围管控。生成式人工智能开发依托大规模数据收集，易出现收集范围不明确或超限情况，如部分大型语言模型训练数据含未充分去标识化的个人文本信息。应坚持并细化目的明确与最小必要原则，要求运营者披露数据收集类型与用途，建立独立机构定期评估机制审查收集相关性，依法纠正无关或冗余收集行为。
依据信息敏感度与使用场景实施差异化保护。个人信息风险随内容、上下文及处理方式动态变化，当前法律分类可进一步细化以应对生成式人工智能组合信息生成新内容的情况。例如医疗健康领域生成诊断建议时，个人健康数据应适用更严格标准，包括单独明确同意、高级别加密，算法设计嵌入数据脱敏或本地化处理等隐私增强技术。
重点规范与持续监督高风险处理活动。针对生成式人工智能常见的大规模、自动化及可能跨境的数据处理活动，法律应设置具体要求：模型运行中监控输出是否泄露训练数据特征或产生有偏结果；为个人提供质疑自动化决策、申请人工复查的渠道。监管需从单一事后处置拓展至全流程常态关注。
上述措施构建的分级分类保护路径有助于集中资源，提升高风险环节的保护针对性，既应对生成式人工智能新问题，也为技术在法律框架内有序发展提供指引，平衡个人信息权益保护与技术创新。
以技术手段“赋能”个人信息保护机制
生成式人工智能运行具有一定自主性与不透明性，传统以事后追责为主的法律规制模式，在应对其快速迭代及内部“黑箱”特性时，或难以实施及时有效的干预。因此，个人信息权益保护需向前端延伸，探索通过技术性手段将法律保护目标转化为人工智能系统运行的内在约束。
其一，模型开发阶段倡导并规范“通过设计保护隐私”原则，在系统初始架构设计时即考量隐私保护要求，推动采用联邦学习、差分隐私、同态加密等隐私增强技术，例如利用差分隐私技术在数据训练中添加噪声以降低信息泄露风险，通过技术标准制定使隐私保护成为系统开发默认选项。
其二，数据处理与生成阶段探索部署可审计的技术性约束机制，集成敏感信息过滤工具、模型决策解释技术，为用户提供关键词屏蔽、数据禁用范围设置等控制接口。
其三，系统运行全周期鼓励采用自动化合规监测工具，对数据处理行为持续追踪记录并与法律规则比对，识别潜在风险点并生成合规报告，提升监管及时性与覆盖范围。
将法律要求转化为系统内在运行逻辑，是使保护措施贴合技术特性的方式，为法律落实提供直接稳定的实现路径，有助于在技术发展背景下持续保障个人信息权益。
形成政府、企业、社会多元协同规范体系
生成式人工智能的应用可能扩大个体与信息处理者的能力差距。技术复杂性下，个体对个人信息的控制与理解能力或趋弱化，而开发者与运营者凭借模型和数据流掌控具有一定影响力。单一主体规制模式存在局限，宜构建政府、企业、社会多方参与、各负其责的规范实施框架，形成稳定有效的治理格局。
构建该框架旨在整合主体优势与责任，推动个人信息保护法律规范充分转化为实践，其有效运行依赖多层面协同。
明确政府规则供给与监管执行的核心职能。政府需设定清晰底线规则，提供稳定监管预期，针对生成式人工智能技术特性细化个人信息收集、训练、生成等环节的合法性基础与透明度要求；监管方式可依据模型用户规模、信息敏感程度及场景风险等级实施分类分级管理，集中资源于高风险活动，提升监管精准度。
推动企业完善内部治理机制。企业作为技术开发者与应用者，需设立伦理或合规评估程序，在产品开发部署前识别评估个人信息影响；融入隐私设计理念，建立便捷的用户行权与投诉反馈渠道。
引导专业社会力量发挥监督作用。学术机构与行业组织可开展风险研究、制定伦理指南或实践标准；技术成熟时，第三方机构可探索算法影响评估或数据保护认证；普及知识提升公众数字素养与权利意识，营造理性监督环境。
通过明确政府监管边界与重点、落实企业内控责任、吸纳社会力量参与，形成多元协同规范实施路径，有助于缩小法律与技术实践差距。在生成式人工智能时代，应寻求技术发展与权利保护之间的动态平衡。唯有在个人信息保护的范围、边界和实现路径上形成更加清晰的制度安排和广泛共识，才能更好应对新业态发展带来的新情况新问题，推动数字经济健康有序发展，为人工智能时代个人信息权益提供坚实保障。
图：示意图
02
《欧盟网络安全法2.0》—欧盟在ICT供应链领域对华脱钩的工具箱
2026年1月20日，欧盟委员会正式发布《欧盟网络安全法2.0》（CSA 2.0）修订草案，该草案是欧盟强化网络安全防御能力、提升战略自主性的关键举措，旨在从技术合规治理转向涵盖地缘政治考量的供应链风险管理，如在能源、交通、ICT服务管理等关键行业排除所谓“高风险供应商”，以系统应对地缘政治、供应链依赖等新兴网络风险。
图：示意图
CSA 2.0属于欧盟层面的条例（regulation），一旦欧盟官方公报发布并过了生效期，即在27个欧盟成员国自动生效并实施，无需成员国再转化为国内法。该法案具有明显政治色彩，意在以安全为由排除中国企业，将对中国企业市场准入、供应链与合规成本形成多重压力，甚至导致中欧在部分ICT领域供应链全面脱钩风险，负面影响巨大。
一、通过可信ICT供应链安全框架，排除高风险供应商
CSA 2.0是对2019年《网络安全法》和2022年《网络和信息系统指令2》（NIS 2）的进一步升级，反映了欧盟网络安全策略的持续深化。其核心变化点包括构建可信ICT供应链安全框架、优化欧盟网络安全认证框架体系（ECCF）、强化欧盟网络安全局（ENISA）核心职能和角色等，其中可信ICT供应链安全框架，旨在欧盟法律层面系统性地解决由非技术性因素引发的供应链风险，强制要求成员国在能源、交通、ICT服务管理等关键行业排除所谓“高风险供应商”，尤为值得重点关注。
可信ICT供应链安全框架将欧盟2020年出台的《5G网络安全工具箱》中的建议性措施升级为强制性要求。适用范围从5G等特定领域扩展至移动网络（5G/6G）、固定网络、电力、自动驾驶、云服务、半导体、医疗设备等18类关键资产。CSA 2.0草案首次在立法层面提出“高风险国家”（HRC）概念，并建立“高风险供应商”（HRV）名单。核心特点是从技术安全审查转向地缘政治和制度环境的评估。
高风险国家（HRC）认定标准（Art.100）：欧盟委员会可基于以下三项标准将第三国认定为“构成网络安全担忧的国家”：(a) 该国法律是否要求企业向政府报告漏洞；(b) 该国政府是否支持或发起网络威胁活动；(c) 是否缺乏独立司法救济和民主控制机制。 一旦中国被认定为HRC，所有中国供应商将自动推定为HRV，无需逐一举证，这被称为“一键脱钩”工具。
高风险供应商（HRV）认定标准（Art.104）：欧委会可基于所有权结构、外国政府控制力、情报法义务、历史安全记录等因素，将特定企业列入HRV清单。欧盟2020年出台的《5G网络安全工具箱》已实质性认定华为、中兴为HRV，CSA 2.0大概率将这一认定法律化。一旦被认定为HRV，企业将面临六项硬性禁令（Art.100, 111）：
· 存量拆除：移动网络关键资产必须在36个月内完成物理拆除（Art.110），固定网络和卫星网络时间表由后续执行法案确定。
· 新建禁入：禁止在关键ICT资产（附录II清单）中使用HRV组件。
· 资金切断：禁止参与任何欧盟资助项目，包括“地平线欧洲”（955亿欧元）等研发计划。
· 采购关门：禁止参与公共采购及18个NIS 2关键行业的敏感采购。
· 标准除名：禁止参与CEN/CENELEC/ETSI标准制定，已获ECCF认证证书立即撤销。
· 人才封锁：禁止成为欧洲网络安全技能认证（ECSF）的授权提供者。
二、指向性明显，中国企业将遭受巨大损失
CSA 2.0草案的出台，标志着欧盟对华科技政策发生了质变：它不再是一部单纯的技术认证法规，而是转变为“主权博弈”工具，成为对华脱钩的法律工具箱，覆盖18个关键行业，为未来全面脱钩做好法律准备。
通过ICT供应链安全框架，欧盟委员会试图将原本属于成员国的“国家安全定义权”收归布鲁塞尔。其战略逻辑呈现“双重性”：一是战术上“精准脱钩”，当前阶段在维持消费电子、绿色能源等低敏感领域合作的同时，通过法律强制力在5G、云、量子等关键基础设施领域实施“外科手术式”剔除；二是战略上“全面储备”，通过“高风险国家”(HRC)认定机制，欧盟实际上完成了对华“全面脱钩”的法律工具储备。HRC/HRV机制指向性明显，认定标准近乎为中国“量身定制”。这是一把悬在中国ICT产业头上的“达摩克利斯之剑”——一旦地缘形势变化，欧盟可随时利用此法律接口，将封锁范围从关键基础设施瞬间扩展至全行业，对中国科技企业造成巨大的负面影响：
· 中国企业将遭受重大损失：CSA2.0草案已明确移动、固网、卫星网络的关键组件要全面排除HRV，规定移动网络排除HRV的时间线为HRV公布之日36个月内，固定网络、卫星网络的排除时间将通过执行条例进一步明确。欧盟委员会执行副主席亨娜·维尔库宁（Henna Virkkunen）曾多次表示电信行业HRV已由2023年6月欧委会文件确认，指向中国企业。一旦CSA 2.0草案通过，HRC/HRV机制全面启用，中国企业将首当其冲，而且影响远超电信领域，将系统性冲击新能源、医疗、云服务、安防监控、无人机、智能网联车等18个关键行业市场，将使整个中国ICT产业在欧洲面临市场准入危机。
· 供应链重构与成本攀升：欧洲企业为满足监管合规要求，会加速“去中国化”，中国供应商将被挤出核心供应链，会扰乱全球ICT供应链，增加不确定性。同时，中国企业需要为每一类ICT产品取得欧盟统一认证，合规与运营成本激增。例如网络设备获得substantial级别网络安全认证的费用可达数十万欧元，认证周期为6-24个月，部分中小厂商可能会不堪重负，被迫退出。
· 技术标准与规则壁垒：认证体系向欧盟标准对齐，中国企业在标准制定中被边缘化，长期技术合作与市场拓展受限。CSA 2.0草案也限制高风险供应商参与欧洲标准的制定，无法申请欧洲网络安全证书，并撤销已有欧洲网络安全认证证书。例如，按照新的认证框架，华为公司所有产品/设备无法申请CSA框架内的网络安全认证，已获证书会被撤销。
· 声誉受损与示范效应：欧盟在缺乏公开、可验证事实证据的情况下，将中国企业贴上“高风险”标签，直接损害其国际声誉。此举把经贸议题安全化、政治化，可能引发连锁反应，例如其他国家若照搬欧盟模式出台类似限制，将产生“示范效应”，进一步撕裂全球供应链。印度、日韩、拉美部分国家已启动类似“可信供应商”清单，中国厂商或被集体贴上“不可信”标签，影响全球销售。
我们需要清醒的认识到，CSA 2.0草案违背了公平竞争和非歧视的市场原则，是将经贸科技问题政治化、泛安全化、对华脱钩的工具。尽管其尚处于草案阶段，还需要经过完整的立法流程，争取成员国的“有效多数”同意，但其负面影响已初见端倪，因为未来前景面临极大不确定性，部分欧洲公司已经开始启动风控措施，减少中国ICT产品的采购，一旦获得通过，影响将更为巨大。因此CSA 2.0草案应当引起我们的高度重视，需要我国政府、行业、企业迅速采取必要措施积极应对，坚定维护中国企业的合法权益。
图：外网文章
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本文转载自：观安无相实验室 《安全威胁情报周报（2026/03/07-2026/03/13）》