泄密发生在“正常操作”里，上网行为管理怎么防？

很多企业做网络安全，首先想到的是加固边界：防火墙、入侵防御、病毒过滤，把外部攻击者挡在门外。

但真正让安全负责人睡不着的，常常是从内部递出去的那把“钥匙”。

2026年，某互联网大厂通报两起内部泄密事件：一名前员工长期将协同办公账号出借给已入职同行的前员工，对方利用该账号持续下载保密信息；另一名员工用AI工具整理业务信息，生成百余份保密文档后备份至个人协同账号，同时备份了内部代码库。此类事件可能让竞争对手侵蚀公司先发优势或产品竞争壁垒，造成核心技术损失。

2025年，韩国电商巨头Coupang确认一起前员工导致的大规模个人信息泄露事件：该员工离职后身份验证密钥仍有效，他利用权限通过平台页面访问用户信息，3370万名韩国用户的姓名、邮箱、电话、住址及部分购物记录等隐私信息遭泄露。韩国政府启动跨部门调查，最终对企业处以合计约?6247亿韩元?（约合人民币27.7亿元）的罚款。

内部泄密追踪

盲区常藏在“正常操作”里

梳理这几起案例的共同点会发现，相关行为大多发生在安全设备的盲区里。某大厂第一起案件中，认证通过的是账号持有人，实际操作者却可能是另一人；设备若只做应用识别和实名认证，日志里就只有“某账号使用了协同应用”，没有“下载了什么、下载了多少次”。第二起案件中，员工使用个人账号备份文档，每一步看起来都像正常操作；审计若只能告诉管理员“此人使用了协同应用”，却不能告诉管理员“此人把百余份保密文档同步到了个人账号”，泄密在发生时便难以被及时发现。

韩国案例则表明，盲区还可能延伸到数据导出。信息在内网可以被合法查看，但“查看”和“批量保存、带出、外发”是两回事。审计颗粒度若只到登录和访问，不到查询、保存和外发动作，内部人员一点点搬走数据的过程就不容易触发记录。

审计颗粒度决定追溯有效性

要补上这层盲区，审计需要从“应用识别”进一步下沉到“动作识别”。安博通上网行为管理平台在应用识别和身份认证之间补上了动作层审计。

平台内置7500+应用特征，通过对用户流量进行全面分析，可深入识别应用的内置动作。例如针对微信可识别控制多达30+种行为动作。支持电影、音频、文本、图片等7大类共60+种文件类型的识别，以及基于特征的文件格式识别，即使被修改文件后缀，也能够识别真实的文件类型。

此外，还支持对IM聊天、搜索引擎、论坛社区、邮件收发、文件传输、娱乐股票等模块的应用行为、内容、状态等进行细粒度审计，支持QQ和微信聊天内容审计、传输文件还原、文件大小设置等特色功能。

对用户上网的关键信息进行精细化审计也很关键，平台可审计包含网页访问、网络发帖、 Email、IM、文件传输、游戏、炒股、在线影音、病毒、P2P 下载等行为的详细信息，帮助企业单位及时拦截不良言论，避免内部信息外流。

如此一来，哪怕面临内部泄密事件，在调查阶段，管理员也可以沿一条较完整的链条进行回溯：某个身份、在某个时间、通过某个应用、对什么内容、执行了什么动作，而不是从几GB流量日志里手工拼凑“某IP在某时段有流量”。

内部管控让合规和追责有据可依

对员工上网行为做审计，容易被误解为不信任。但诸多前车之鉴表明：缺乏动作层审计能力的企业，在类似事件面前往往难以形成完整证据链，既无法在泄密事件发生时及时识别，也难以在事后提供具体的行为记录。

安博通上网行为管理平台把“谁、在什么时间、用什么应用、对什么内容、做了什么”变成一条可检索、可还原、可举证的记录。它不替代边界防护，补的是边界防护看不见的那一层：内部人用合法账号在日常应用里做了什么，出了事能不能查清楚。

锁好大门是对的。但门里面的钥匙在谁手上、被拿去开了哪扇门，同样值得我们重视。

安博通
，AI时代安全算力生态构建者  
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