文章核心观点 - 远望谷阐述了RFID技术面临的两类主要数据安全威胁 并介绍了公司在数据安全合规与技术保障方面的措施及市场应用成果 [2] RFID数据安全潜在威胁 - 第一类威胁是在芯片设计与制造源头进行仿造或篡改 其技术门槛与实施成本较高 [2] - 第二类威胁是在数据传输过程中进行窃取或干扰 [2] 行业法规与公司合规体系 - 针对数据传输过程中的安全威胁 国内外均已建立较为完善的法律法规体系进行严格规范 [2] - 公司高度重视数据安全与合规经营 坚持落实国家商用密码认证要求 并严格执行相关法律法规 [2] 公司内部安全与风险防控措施 - 在商业秘密保护与数据传输风险防控方面 公司建立了明确的内部政策、合规管理体系及技术保障措施 确保全流程安全可控 [2] 产品与市场应用 - 为应对市场需求 公司已开发了相应的产品解决方案 [2] - 公司相关产品解决方案已有成功的销售案例 [2]

公司与柬埔寨国家旅游局合作事件 - 携程集团与柬埔寨国家旅游局于2025年9月1日签署了一项营销合作协议 合作期限为2025年9月1日至2026年3月31日 协议内容为柬埔寨国家旅游局委托携程在其关联机构发布广告服务[2][5] - 该合作协议原计划在柬埔寨对华免签政策实施后上线广告内容 但基于中国驻柬埔寨大使馆近期发布的安全提醒 公司已第一时间暂停了原定的广告投放动作 并强调合作未曾启动[2] - 公司声明该协议不涉及任何数据合作 绝不存在泄露用户隐私信息的情况 并已将合作协议及实际情况提交相关部门验证核查[2] 用户反应与市场影响 - 合作消息引发网络热议 大量用户在社交平台表示将卸载携程应用 并晒出注销账号和删除应用的截图 其中不乏携程高等级的钻石用户[1][5] - 用户的主要担忧在于隐私信息泄露可能引发的安全问题[1] 柬埔寨相关背景与风险 - 柬埔寨王国政府批准 自2026年6月15日至10月15日 将对从中国出发的中国公民实施免签试点政策[5] - 近期泰国和柬埔寨之间爆发激烈武装冲突 自12月8日起 中国驻柬埔寨大使馆多次发布提醒 请靠近柬泰边境的中国公民加强安全防范 12月22日 柬埔寨马德望省有一中国公民受柬泰边境冲突炮火波及受轻微伤[5] - 中国驻柬埔寨大使馆于12月11日发布提醒 警惕海外高薪诱骗 切实防范电诈风险 指出电诈园区普遍存在非法拘禁、暴力胁迫等犯罪现象[5] 公司的数据安全措施 - 公司高度重视数据与信息安全建设 已获得ISO 27001信息安全管理体系认证、ISO 27701隐私信息管理体系认证、通信网络安全防护三级备案以及公安网络安全等级保护三级备案[2] - 公司每年接受相关部门组织的网络数据安全风险评估 2025年的评估已于10月完成并通过[2] - 公司承诺未来将继续以更严格的标准落实数据安全主体责任[3]

公司股价表现 - 2025年12月26日，电科网安股价触及涨停，涨停价为20.33元，涨幅为10.01% [1] - 公司总市值达到171.92亿元，流通市值为171.85亿元，当日总成交额为8.47亿元 [1] - 当日网络安全板块部分个股同步活跃，形成一定的板块联动效应 [2] - 同花顺资金监控显示当日超大单呈现净流入状态，主力资金的流入推动了股价涨停 [2] 公司业务与竞争优势 - 公司在密码安全领域拥有20余年行业经验，具备国家级密码科技创新能力与全产业链布局，优势显著 [2] - 公司打造了国内首个在线数据合规服务平台，并与世纪华通合作获得三年1.2亿元订单，显示出数据安全业务拓展良好 [2] - 公司业务涵盖密码、网络安全和数据安全三大板块，能为多行业提供解决方案 [2] 行业与政策环境 - 《商用密码管理条例》修订等政策出台，使行业进入强监管时代，带来持续性需求增长，为公司发展提供了政策支持 [2] 公司治理与市场技术信号 - 公司通过修订公司章程等制度，取消监事会简化决策层级，治理结构更加规范高效，有利于公司长远发展 [2] - 技术形态上，若该股MACD指标形成金叉等积极信号，会吸引部分技术派投资者关注 [2]

事件概述 - 高盛警告其部分另类投资基金的投资者 其数据可能因外部律师事务所的网络安全漏洞而泄露 [1][2] - 事件涉及高盛的外部法律顾问Fried Frank Harris Shriver & Jacobson LLP 该律所发生了一起“网络安全事件” [1][2] - 高盛表示其自身系统未受此次事件影响 目前仍然安全 [1][2] 事件进展与各方回应 - Fried Frank律所告知高盛 其网络现已安全 导致数据泄露的漏洞已被修复 并称任何被泄露的数据“不太可能被传播或不当使用” [2][3] - Fried Frank表示已迅速控制事件 聘请了外部数据安全专家协助应对并验证系统安全性 同时已将此事报告给执法部门 其客户服务未受影响 [1][3] - 高盛正在对Fried Frank的安全控制措施进行独立评估 以验证其补救措施的有效性 并强调数据安全至关重要 [2][3] 相关法律行动 - 高盛于12月19日发出的警告信函 被包含在一宗针对Fried Frank提起的拟议集体诉讼中 [1][2] - 该集体诉讼的原告为高盛旗下Petershill Private Equity Seeding II Offshore Fund的投资者Andrew Sacks [1][2]

文章核心观点 - 一款名为“固信安全管控平台”的监控软件在社交平台公开售卖 其以隐蔽监控员工电脑为卖点 涉嫌侵犯员工合法权益 并可能带来严重的数据安全与社会危害 [1][2] - 企业对办公终端的管理需遵循告知、必要、最小化原则 而该软件的设计逻辑已超出合理管理范畴 构成对员工隐私的侵犯 [1][2] - 此类软件的滥用不仅威胁员工个人信息安全 也可能使企业成为数据安全事故的源头 并面临明确的法律合规风险 [2][3] 软件功能与销售情况 - 软件面向公司用户销售 单套价格或不足300元人民币 [1] - 软件支持笔记本和台式机 监控过程中员工无法察觉 [1] - 软件安装后隐藏极深 无法在任务管理器及应用列表中找到 杀毒软件也无法拦截 [1] - 软件能监控并获取员工通过微信发送的文字、图片、视频、文件等全部聊天记录 [1] - 销售人员以“员工完全察觉不到”作为主要卖点在社交平台进行宣传和售卖 [1][2] 潜在风险与危害 - 软件监控范围从工作行为扩展到微信、QQ等社交软件的具体聊天内容及原始数据 远超办公场景的合理界限 [2] - 若软件落入不法分子手中 可能被用于窃取保密数据、隐私信息甚至金融资产等违法行为 [2] - 软件的随意销售和滥用 可能导致员工个人信息泄露 并使企业自身成为更大规模数据安全事故的源头 [2] - 长期、隐蔽、不可监督的监控可能导致员工信任崩塌 并引发企业合规风险累积 [3] 法律与合规框架 - 根据刑法及《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》 核心标准在于是否公开收集使用规则 明示目的、方式、范围 并取得被收集者的真实、明确同意 [2] - 新闻中提及的软件行为并非处于法律灰色地带 其未履行告知义务且未获同意 涉嫌违法 [2] 企业管理原则 - 企业对办公终端进行管理的合法前提是明确告知员工 阐明安装目的的合理性及意义 [1] - 监控范围应有明确界限 只监控“工作相关”内容 禁止触碰员工个人隐私 [1] - 依赖隐蔽监控技术进行管理 可能导致企业治理结构走向技术滥权 失去制度边界 影响其长期发展 [3]

文章核心观点 - 数字金融作为数字经济核心支柱正高速发展并重构金融体系，但创新伴随的数据安全风险日益凸显，对行业安全治理构成挑战，需从技术、制度、行业等多层面应对 [1][4] AI技术驱动金融生态重构 - 金融机构数字化转型成为必然趋势，业务模式向“以客户为中心”深度演进，包括推出个性化产品服务及深耕场景化金融 [2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景 [2] - 招商银行“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位 [2] - 邮储银行“邮智”大模型适配多款主流模型，开展230余项大模型场景建设，其票据业务机器人“邮小盈”实现全流程智能化管控，债券包销机器人“邮小宝”使询价交易效率提升95%以上 [2] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能通过长周期任务规划、非结构化数据分析及融合用户画像与产品特征，提供高度定制化服务 [3] 数据安全风险的具体挑战 - 生成式AI应用带来双重风险：利用用户数据训练可能窥探投资偏好与群体行为；可能未经授权爬取数据，且模型自身安全漏洞或过高权限易导致敏感信息泄露 [5] - 生成式AI存在“幻觉”问题，因模型知识源于训练语料，需通过引入高质量专业语料及搭建传统数据库校验机制来优化 [5] - 技术领域三大典型风险：生成式AI易引发隐私泄露与模型“记忆”反推；区块链数据难以删除与个人信息“被遗忘权”冲突；量子计算对现有加密体系构成长期破解威胁 [6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面 [6] 风险防控的专家建议与行业实践 - 监管层肯定技术创新价值，但强调创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序 [4] - 应对区块链匿名性风险，可利用现有分析技术对公共区块链交易进行全链路溯源与主体定位，逐步降低风险 [7] - 应对量子计算挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，通过5年到10年准备期构建适配的安全体系，实现“平滑切换” [7] - 金融机构应多管齐下：强化防护如数据脱敏；推动监管科技发展；完善数据全生命周期治理框架；制定完善的响应预警机制 [8] - 期待数据接口安全标准落地以利于数据流通，并持续优化规则以同步技术发展 [8] - 技术层面需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等实现“数据可用不可见”；制度层面需完善数据分级分类、最小必要授权、第三方准入评估，并将数据安全纳入全面风险管理框架 [8] - 行业层面需推动数据安全标准统一与能力共建，如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系，避免安全孤岛 [9]

文章核心观点 - 数字金融作为数字经济的核心支柱，正以前所未有的速度与深度重构金融体系，成为推动经济社会高质量发展的关键引擎，但其发展伴随着数据安全等多维度风险，需要高度关注和有效应对 [1] - 政策层面已将数字金融高质量发展提升至国家战略，明确支持发展，同时监管层强调创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序 [2][4] - 以人工智能（AI）为代表的新技术正在重构金融服务生态，金融机构正加速数字化转型和AI应用，以提供个性化、场景化的服务 [2][3] - 生成式AI、区块链、量子计算等新技术的深度应用，与API滥用、第三方合作漏洞等问题交织，形成了多维度、全链条的数据安全挑战，数据安全已成为核心挑战 [5][6] - 应对风险需要技术迭代与前瞻布局并行，包括采用隐私增强技术、完善数据治理与风险管理框架、推动行业标准统一与能力共建等 [7][8][9] 政策与战略部署 - 党的二十届三中全会强调加快构建促进数字经济发展体制机制，并对积极发展数字金融作出部署 [2] - 2023年10月召开的中央金融工作会议首次将数字金融写入中央文件，明确提出要大力发展数字金融 [2] - 2024年11月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，强调数字金融对建设金融强国、巩固和拓展我国数字经济优势具有重要意义 [2] - 国家金融监督管理总局副局长肖远企强调，监管鼓励金融机构运用最新科技优化服务、降低成本、提升效率，但创新不能脱离风险管控的底线 [4][5] 金融机构数字化转型与AI应用 - 金融机构业务模式创新朝着“以客户为中心”的方向深度演进，推出个性化金融产品与服务，并深耕场景化金融 [2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在个人金融、金融市场、对公信贷等重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景 [2] - 招商银行的“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位 [3] - 邮储银行“邮智”大模型适配吸收多款主流大模型，开展了230余项大模型场景建设 [3] - 邮储银行票据业务交易机器人“邮小盈”实现全品种票据的全流程智能化管控；投行业务交易机器人“邮小宝”实现债券包销交易的智能询价应答，询价交易效率提升95%以上 [3] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能够通过长周期任务规划、非结构化数据分析，融合多维度用户画像与金融产品特征，提供高度定制化服务 [3] 数据安全风险与挑战 - 核心金融数据一旦泄露，可能直接危及金融体系稳定和公众利益，此类风险具有高度集中、跨行业传导迅速、技术手段隐蔽性强等特征 [1] - 中小金融机构普遍存在安全防护能力薄弱、跨机构间权责边界不清等现实短板，加剧了风险防控的复杂性 [1] - 生成式AI技术的应用可能带来双重风险：利用用户数据进行训练以了解投资偏好和群体行为；以及未经授权爬取数据 [5] - 大模型自身的安全漏洞可能导致金融敏感信息泄露，若AI系统被赋予过高权限且存在后门或缺陷，极易引发连锁风险 [5] - 生成式AI依赖海量训练数据，易引发客户隐私泄露与模型“记忆”反推风险 [6] - 区块链虽具不可篡改优势，但链上数据一旦写入便难以删除，与个人信息保护法中的“被遗忘权”存在冲突 [6] - 量子计算对现有加密体系的潜在破解能力已构成先存储后解密的长期威胁 [6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面 [6] 风险防控与应对建议 - 应对生成式AI的“幻觉”问题，可从两方面着手：在训练环节引入更高质量、更专业的语料；在场景应用中搭建传统数据库校验机制进行交叉比对 [6] - 区块链的匿名性风险具备可控空间，例如Chainalysis的区块链分析技术已能对公共区块链上任意一笔交易全链路溯源、精准定位交易主体 [7] - 面对量子计算的挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，通过5年到10年的准备期，构建适配量子计算时代的安全防护体系，实现“平滑切换” [7] - 加快“隐私增强”等新技术的落地应用是当下首要任务，金融机构需强化防护，如设置防火墙、进行数据脱敏脱密 [8] - 需要推动监管科技发展，用技术来监管技术，以应对远超人工管控能力的新型风险 [8] - 需完善数据治理框架，对数据全生命周期进行有序的全链条安全管理，并制定完善的响应预警机制 [8] - 期待数据接口安全标准落地，以利于数据流通，并应同步技术发展进行持续的规则优化 [8] - 技术层面需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等新型防护工具，实现“数据可用不可见” [9] - 制度层面亟需完善数据分级分类管理、最小必要授权机制及第三方准入评估标准，并将数据安全纳入全面风险管理框架 [9] - 通过常态化攻防演练、员工安全意识培训和问责机制，培育安全即底线的组织文化 [9] - 行业层面需要大力推动数据安全标准统一与能力共建，例如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系 [9]

文章核心观点 - 数字金融作为数字经济核心支柱正高速发展并重构金融体系，但创新伴随的数据安全风险日益凸显，对行业安全治理构成挑战，需高度关注并应对[1] 数字金融发展趋势与AI应用 - 金融机构数字化转型是必然趋势，业务模式向“以客户为中心”深度演进，包括推出个性化产品服务以及深耕场景化金融提供一站式解决方案[2] - 工商银行开展“领航AI+”行动，在重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景[2] - 招商银行“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位[2] - 邮储银行“邮智”大模型适配多款主流模型，开展230余项大模型场景建设，其票据业务交易机器人“邮小盈”实现全品种票据全流程智能化管控，债券包销交易机器人“邮小宝”使询价交易效率提升95%以上[3] - 新一代大模型具备强逻辑推理能力，能通过长周期任务规划、非结构化数据分析，融合用户画像与产品特征，提供高度定制化服务推荐[3] 数据安全风险与挑战 - 生成式AI应用可能带来双重风险：利用用户数据训练可能解读群体投资行为方便大机构博弈；可能未经授权爬取数据，且大模型自身安全漏洞若被利用易导致金融敏感信息泄露[5] - 技术领域存在三大典型风险：生成式AI易引发客户隐私泄露与模型“记忆”反推风险；区块链数据难以删除与个人信息“被遗忘权”冲突；量子计算对现有加密体系构成长期威胁[6] - API滥用、跨系统数据共享边界模糊、第三方合作方安全能力参差不齐等问题，放大了数据在全生命周期中的暴露面[6] - 金融数据的特殊性意味着泄露可能引发连锁风险，且风险具有高度集中、跨行业传导迅速、技术手段隐蔽性强等特征[1] - 中小金融机构普遍存在安全防护能力薄弱、跨机构间权责边界不清等短板，加剧了风险防控复杂性[1] 风险防控建议与措施 - 监管层鼓励金融机构运用科技优化服务，但创新不能脱离风险管控底线，必须确保金融市场稳定有序[4] - 应对生成式AI幻觉问题可从两方面着手：在训练环节引入更高质量专业语料；在应用场景搭建传统数据库校验机制进行交叉比对[5] - 应对区块链匿名性风险，可利用现有分析技术对公共区块链交易进行全链路溯源和主体定位，从而将风险逐步降至较低水平[7] - 应对量子计算挑战，建议金融机构尽早启动前置性布局，头部机构应主动投入研发与系统改造，通过5年到10年准备期构建适配的安全防护体系[7] - 金融机构应多管齐下强化防护：做好防火墙设置、数据使用前脱敏脱密；推动监管科技发展；完善数据治理框架进行全生命周期安全管理；制定完善的响应预警机制[8] - 需加快部署隐私计算、同态加密、零信任架构等新型防护工具，实现“数据可用不可见”[8] - 制度层面需完善数据分级分类管理、最小必要授权机制及第三方准入评估标准，并将数据安全纳入全面风险管理框架[8] - 通过常态化攻防演练、员工安全培训和问责机制，培育安全文化[8] - 行业层面需推动数据安全标准统一与能力共建，例如建立金融级隐私计算互操作规范、共享威胁情报平台和可信第三方评估认证体系，避免安全孤岛[9]

公司产品：信源密信AI平台 - 公司为信息安全龙头企业北信源（股票代码：300352），自主研发了信源密信AI平台，旨在解决政企应用AI的痛点 [1] - 平台定位为“一站式智能化底座”，提供从AI模型对接到开发、再到安全管控的全链路解决方案 [1] - 平台具备六大核心特色：私有部署自主研制、模块架构智能选体、语言交互专词识别、复杂流程自由编排、数据安全围栏防护、权限密级双重管控 [1][2][18] 核心技术架构与能力 - 平台采用模块化技术架构，可灵活接入技术工具并适配复杂环境 [1] - 平台已对接国内外主流大模型及私有化部署模型，通过统一API接口实现快速接入，覆盖语言理解、图像识别、语音交互等全场景需求 [3][19] - 平台支持多模态融合能力，宣称可“百种大模型一键接入” [6][21] - 平台基于检索增强生成（RAG）技术，提供可视化界面整合企业内部知识库，员工可通过自然语言提问获取精准答案 [5][20] - 平台创新推出可视拖拽式工作流编排工具，业务人员无需编码即可快速构建定制化AI应用 [8][23] - 平台接入多元化的MCP协议工具，通过统一入口支持调用翻译、摘要、数据分析等各类应用能力 [10][25] 安全与合规特性 - 平台完全自主知识产权，支持私有化部署，保障核心业务数据不出域，满足政企对数据安全和合规性的最高要求 [1][18] - 平台实现大模型训练数据本地化存储，可对数据进行分级保护和敏感词过滤，避免合规与安全隐患 [3][19] - 平台在处理前对全量用户数据在安全闭环中全程防护，防止数据外泄 [2] - 平台提供用户权限和密级标准的双重管控，可根据权限分级适配组织架构 [2] - 平台支持一个大模型账号服务整个公司或集团，避免了个人私连大模型导致的数据外泄风险 [3][19] 产品易用性与管理 - 平台通过智能中枢管理所有接入的大模型功能，任何应用只需1次API调用即可安全合规上线运行，大模型升级扩展无需重复开发 [5][20] - 平台提供智能体管理功能，业务人员可零门槛使用，轻松实现文本分析、数据归纳、创意生成等能力 [5][20] - 平台界面展示支持智能体管理、模型管理、知识库管理、MCP工具管理、工作流管理等多种配置功能 [7][11][16][22][26][31] 应用场景与成效 - 平台深度融入政企“办文、办事、办会”全流程办公场景，提供智能化体验 [12][14][27][29] - 在政府机关，平台可提升公文处理效率，支持政务数据私有化处理，其应急信息处理子系统已实现应急广播业务链条闭环管理 [15][30] - 在企业，AI Agent可辅助审批流程、智能推荐解决方案，基于平台开发的“智能风控沙箱”已帮助客户拦截针对性APT攻击17起 [15][30] - 在政务场景，平台的多模态生物识别模块将身份核验准确率推升至99.97% [15][30] - 在金融机构，平台可实现会议纪要自动生成、讨论重点提炼、待办事项跟进等功能 [15][30] - 平台通过“教AI”、实时更新知识库等功能，可不断提升AI答复质量，打造专属助手 [14][16][29][31] 公司战略与定位 - 信源密信已从一款高安全即时通信工具，演进为深度融合AI能力的智能化协同平台 [17][32] - 平台旨在成为政企组织数字化转型中的“智能工作中枢”，让员工在日常工作中轻松调用AI能力，实现人机协同与智能提效 [17][32]

事件概述 - 携程与柬埔寨签订旅游推广协议后 引发用户对数据安全的强烈担忧和恐慌 导致大规模用户卸载和注销潮 网上流传“48小时卸载量飙升217%”、“300万人点击注销”的说法 尽管数字可能夸张 但恐慌情绪真实存在 [4][8][12] - 此次事件是用户对携程长期积累的数据安全与商业行为不满的总爆发 柬埔寨合作成为导火索 触发了“信任雪崩” [13][26][54] 用户反应与直接诱因 - 用户担忧个人敏感信息如身份证号、行程单 通过合作协议泄露至电诈与绑架新闻频发的柬埔寨 产生“宁可多花钱 也不想接到柬埔寨的诈骗电话”的朴素恐惧 [13][41] - 用户以“用脚投票”的方式快速反应 出现“卸载、注销、解绑”的“数字时代静默起义” 速度远超公司的官方声明 [4][8][32] 公司回应与声明内容 - 携程发布“郑重声明”回应 声明合作是纯广告不涉及数据 相关投放已暂停且绝无泄露 协议已上交可供核查 [6][34] - 声明被描述为具有大厂特有的“沉稳与规范” 试图将事件定性为“误会” [6][36] 深层问题与历史积怨 - 当前危机是“新仇勾起旧账” 携程历史上的安全“前科”被重新提及 包括2014年的支付漏洞和2018年的数据过度收集 这些如同埋在信任里的地雷 [13][41] - 危机是复合型的 数据安全焦虑仅是其一 长期被诟病的“大数据杀熟”、“捆绑销售”以及云南民宿协会控诉的“二选一”垄断嫌疑等问题 在此次事件中产生共鸣并加剧了信任崩塌 [20][48] - 用户注销账户过程被指不便捷 存在“重重关卡” 尽管相关教程和传说未必全部真实 但反映了用户感知与法律要求“注销应当便捷”之间的落差 [14][42][46] 行业启示与核心观点 - 事件核心观点在于“出来混 迟早要还的” 平台过去在灰色地带游走积累的怨气在此刻完成了总清算 [3][26][30][54] - 对互联网平台而言 “大厂的样子”不仅在于财报光鲜和声明严谨 更在于对用户最基本的敬畏 即坚守“数据伦理”与“商业底线” [27][55] - 平台的当务之急并非仅解释单一协议的安全性 而是需系统性重新审视高风险合作、垄断嫌疑及“杀熟”算法等 这些行为正在侵蚀公司的根基 [27][55] - 用户信任一旦失去便难以挽回 “信任这东西 注销了 可就很难再注册回来了” 这是所有平台生意悬顶的达摩克利斯之剑 [27][55]