派拓网络:2024为AI助力的应用程序建立治理框架白皮书.pdf

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1、1Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 1 https:/ AI 助力的应用程序建立治理框架人工智能(AI)的发展日新月异,各行各业的企业都在以前所未有的速度部署 AI 助力的应用程序。例如,在 Prisma Cloud 的 2024 年云原生安全现状报告1 中,100%的受访者都表示自己欣然接受 AI 辅助的应用程序开发对于这个几年前还被许多人视为科幻的技术来说,这确实是一个让人惊讶的结果。然而,尽管 AI 系统提供了巨大的优势,但也带来了全新的安全风险和治理挑战,而传统的网络安全方法并不具备应对这些风险和挑战的能力。作为一名安全领导者,必须了解 AI

2、 的现状、其潜在隐患以及给企业带来的独特风险。在本白皮书中,我们概述了 AI 的形势,强调了关键的安全考虑因素,并提出了一个治理框架,帮助您在这个复杂的环境中做到游刃有余。您将清楚地了解企业可能有机会探索的关键 AI 技术及其安全隐患,以及需要考虑哪些潜在的防护和缓解措施。我们还将帮助您了解在制定 AI 安全战略时需要考虑哪些因素。2当前的 AI 形势及其安全隐患近年来,AI 领域发生了翻天覆地的变化,随着企业评估和实施一系列新技术,无论是通用系统还是专用系统都取得了重大进展。为了应对 AI 的相关风险和机遇,安全领导者需要时刻把握这个不断发展的生态系统的脉搏。风险可能以多种形式表现出来,正如

3、我们最近的研究发现的一样,47%的企业都在担心与 AI 生成的代码相关的安全风险2。在本文中,我们将重点关注部署 AI 助力的应用程序时出现的云基础设施风险。截止到今天,以下是 AI 领域的基本轮廓。“传统的”AI 和 ML多年来,各家企业一直在利用特定于领域的 AI 和机器学习(ML)推理工具来提高制造、供应链优化、欺诈检测、在线营销和其他领域的效率和自动化程度。这些狭义的系统在特定的数据集基础上进行训练,用于执行明确定义的任务。虽然这些系统已经成为许多业务流程不可或缺的一部分,但每个应用程序通常都是孤立的,并且作用范围有限。虽然这些工具已经存在了很长一段时间,并且近年来可能没有经历什么突破

4、性的进展,但它们受到了“水涨船高”现象的影响。围绕着 AI 的广泛热情正在推动着人们加速投入预算来部署这些工具以及最新的 LLM 工具。安全隐患 确保用于训练和运行 AI/ML 模型的数据的完整性和安全性 监控 AI/ML 系统是否存在异常行为、意外输出或性能下降,这些现象可能表明存在数据中毒攻击、模型规避和系统入侵等安全问题 验证 AI/ML 模型没有引入无意识的偏见、公平性问题或歧视性结果,从而避免产生法律和名誉风险,这就需要定期对模型审核公平性 提供适当的访问控制和治理,规定谁可以开发、修改或使用 AI/ML 系统Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治

5、理 用例 制造优化、供应链、欺诈检测、营销安全风险 数据完整性、模型性能监控、偏见审核、访问控制 2 https:/ AI 和机器学习3大型语言模型LLM 已经发展成一种高度全能的通用 AI 系统,能够进行开放式的对话、生成连贯的文本,甚至还能编写代码。虽然面向消费者的聊天机器人(如 ChatGPT)引起了广泛关注,但这也只是冰山一角。LLM 的更大影响力在于能够以终端用户通常无法立即察觉的方式,为各种各样的企业应用程序(包括内部应用程序和面向客户的应用程序)注入动力。在这个大背景下,有几类实现模式,每一类都依赖于一套不同的工具并带来相关的安全隐患。使用预训练的 LLM(专属或开源)OpenA

6、I 和 Anthropic 等云提供商提供 API 来访问功能强大的 LLM,并由其负责管理和保护。企业可以利用这些 API 将 LLM 功能纳入自家的应用程序,不必亲自管理底层的基础设施。另外,一些开源的 LLM(如 Meta 的 LLaMa)也可以在企业自己的基础设施上运行。这提供了更多的控制和定制选项,但需要大量的计算资源和 AI 专业知识才能安全实施和维护。LLM 有多种部署模式:基于 API 的 SaaS:基础设施由 LLM 开发者(如 OpenAI)提供和管理,通过公共 API 配置。由 CSP 管理:LLM 部署在超大规模云服务商提供的基础设施上,可在 Azure、OpenAI

7、和 Amazon Bedrock 等私有云或公有云中运行。自我管理:LLM 部署在公司自己的基础设施上,只适用于开源或自主研发的模型。Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 LLM用例预训练的基础模型 自定义模型训练 微调和 RAG 影子 AI 项目、数据隐私、模型治理、输出控制 微调过程中敏感数据的暴露、数据治理 数据中毒攻击、计算资源隔离、模型可问责性和可审核性 内容生成、聊天机器人、情感分析、翻译、代码助手 专业 AI 助手(支持、人力资源、IT)、问答应用(文档、代码、培训)高级应用(药物研发、材料科学、自主系统)安全风险4Prisma by Pa

8、lo Alto Networks|白皮书|AI 治理 典型用例LLM 的用例包括内容生成、聊天机器人、情感分析、语言翻译和代码助手。电子商务公司可能会使用 LLM 来生成产品描述,而软件开发公司可以利用 LLM 助力的编码助手来提高程序员的生产力。安全隐患方便访问的云 API 和开源模型的出现大大降低了向应用程序添加高级 AI 语言功能的门槛。开发人员现在不需要具备 AI 和 ML 方面的深厚专业知识,就可以将 LLM 植入自己的软件中。这在加速创新的同时,也增加了影子 AI 项目的风险,即缺乏适当的安全性和合规性监督。与此同时,开发团队可能会在没有充分考虑到数据隐私、模型治理和输出控制问题的

9、情况下尝试使用 LLM。微调和检索增强生成(RAG)为了针对特定的应用程序定制 LLM,企业可以在与目标任务相关的较小数据集基础上对 LLM 进行微调,或者实施 RAG,这就涉及将 LLM 与知识库整合,用于问答和内容概括。典型用例包括可以访问内部数据的专门 AI 助手(例如,用于客户支持、人力资源或 IT 帮助台)和问答应用程序(例如,用于文档记录、代码存储库或培训材料)。例如,电信公司的客户服务聊天机器人可以根据产品文档、常见问题解答或过往的支持互动进行微调,更好地帮助客户解决技术问题和进行客户管理。安全隐患微调和 RAG 使企业能够根据自身的特定领域和数据调整 LLM,从而获得更有针对性

10、、更准确的输出。但是,这种定制过程往往涉及到在训练过程中将模型暴露于敏感的内部信息。这就需要强有力的数据治理实践,确保只有经过授权的数据才能用于微调,并确保由此产生的模型是安全的。模型训练一些大型科技公司和研究机构正在寄希望于从头开始训练自己的 LLM。这是一个高度资源密集型的过程,需要大量计算能力和数据集。不过,这样一来公司可以完全控制模型架构、训练数据和优化过程,并对由此产生的模型拥有完全的知识产权。典型用例专属 LLM 的用例包括高度专业化的应用,比如药物研发、材料科学或自主系统。例如,医疗机构可以开发一种模型,帮助根据医疗记录和影像数据诊断疾病。云 API 和开源模型的可用性增加了影子

11、 AI 项目的风险通过微调和 RAG 进行模型训练可能会导致模型暴露于敏感的内部信息5Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 安全隐患 训练自定义的 LLM 需要精心策划海量数据集并构建高性能的计算基础设施,这可能会带来新的安全挑战。对于模型可以获取的敏感信息和个人数据,必须彻底审查训练数据。数据中毒攻击也令人担忧,因为这是指对手故意向训练数据中注入恶意示例来操纵模型行为。训练过程消耗大量的计算资源,因此需要对训练环境实施严格的隔离和访问控制,防止滥用或干扰。在处理复杂的黑盒模型时,如何保持模型行为的可问责性和可审核性也是一个难题。如果模型是自主研发的,这

12、些问题可能会更加紧迫。安全领导者应该如何理解 AI 风险的概念网络安全团队已经习惯了玩追赶游戏。更为常见的是,团队必须调整自己的战略和控制,才能跟上新技术(如云计算、容器化和无服务器架构)的采用步伐。然而,AI 的兴起给网络安全带来了新的障碍,其中许多障碍与过去的障碍有着本质的不同。变化更快,而且往往更极端AI 正在给企业带来翻天覆地的变化,而且这种变化的速度远超以往:新模型、新技术和新应用正在以惊人的速度涌现,每月甚至每周都会出现重大突破。企业正感受到巨大的压力,必须快速采用和整合这些技术才能保持竞争力并推动创新。通过简单的 API 就可以使用工具,支持工具和框架的生态系统也应运而生,这些都

13、消除了技能短缺造成的障碍,加速了技术的采用。快速的技术变革与紧迫的业务需求相结合,可能会带来独特的安全挑战。由于时间紧迫,很难在部署 AI 系统之前彻底评估风险并实施适当的控制。在匆忙面市的过程中,安全问题往往被抛在脑后。最佳实践和监管指导难以跟上步伐,这意味着安全团队必须在没有行业共识或明确标准的情况下随时适应并做出判断。不过,这也为从设计上确保 AI 的安全创造了机会。通过从一开始就将安全和治理考量纳入 AI 开发流程,企业可以积极主动地降低风险,建立更有弹性的 AI 系统。这就需要安全、法律和 AI 开发团队密切合作来遵循最佳实践,将必要的控制整合到 AI 生命周期中。训练自定义 LLM

14、 需要对敏感信息和个人数据进行彻底审查6Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 更广泛的影响AI 系统的潜在影响是深远的,但不一定能得到很好的理解。AI 模型可以自动做出重大决策,生成具有法律意义的内容(比如使用受版权保护的材料),还可以访问大量敏感数据。与 AI 相关的风险,比如结果偏差、侵犯隐私、知识产权暴露和恶意使用,需要一种完全不同的风险管理模式。要应对这些更广泛的影响,网络安全领导者需要与法律、道德和业务职能部门的利益相关者合作。需要建立合作治理结构,符合风险承受能力,制定政策和指导方针,并实施持续不断的监测和审核流程。网络安全团队必须与数据科学

15、和工程团队密切合作,将安全和风险管理纳入 AI 开发生命周期。需要新型的安全与合规监督传统的网络安全框架通常侧重于保护数据的机密性、完整性和可用性。然而,随着 AI 的发展,公平性、透明度和问责制等其他维度也开始发挥作用。欧盟人工智能法案等新兴的监管框架对企业在 AI 系统的监督和治理机制方面提出了新的要求。这些法规要求公司评估并降低与 AI 应用相关的风险,特别是在雇佣、信用评分和执法等高风险领域。合规义务可能会根据具体的用例和涉及的风险等级而有所不同。例如,用于雇佣决策的 AI 系统可能会接受更严格的审核和透明度要求,确保不会延续偏见或歧视。这意味着安全团队不能局限于一直以来对访问控制和数

16、据保护的关注,而是必须与法律和合规团队合作,建立对 AI 模型的实际输出和决策进行监控和验证的机制。这可能涉及实施可解释的 AI 技术,定期进行偏见审核,或维护有关模型输入、输出和决策逻辑的详细文档来支持合规报告与调查。威胁检测和补救方面的全新挑战确保 AI 系统安全所面临的技术挑战既新颖又复杂,既适用于检测,也适用于补救。新的威胁类别需要新的检测方法前面说过,安全团队不仅需要监控底层的数据和模型工件,还需要监控 AI 系统在生产中的实际输出和行为。这就需要分析大量的非结构化数据并检测新型威胁,比如数据中毒攻击、模型规避技术以及可能以有害方式操纵 AI 输出的隐藏偏见。现有的安全工具往往不具备

17、处理这些 AI 特定威胁的能力。网络安全团队必须与数据科学和工程团队密切合作,将安全和风险管理纳入 AI 开发生命周期7Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 补救远远不是一蹴而就传统的软件漏洞通常只要几行代码就可以修补,而 AI 模型的问题则不同,可能需要从头开始重新训练整个模型才能修复。AI 模型从训练使用的数据中学习,这些数据会深深嵌入模型的参数中。如果发现训练数据包含敏感信息、偏见或恶意示例,就不可能仅仅是删除或纠正特定的数据点了事。相反,必须在经过净化的数据集基础上对模型进行彻底的重新训练,这可能需要几周或几个月的时间,还要花费几十万美元的计算资

18、源和人力。再则,重新训练模型也不是万无一失的解决方案,因为可能会降低性能或带来新的问题。虽然对机器遗忘、数据去除和其他技术的研究仍在进行中,但这些技术仍然刚刚起步,并没有广泛应用。因此,预防和及早检测到 AI 漏洞至关重要,因为被动的补救可能会耗费大量的金钱和时间。AI 助力的应用程序建议的治理框架为了有效管理 AI 助力的应用程序带来的风险和机遇,我们建议企业采用新的治理框架,并重点关注两个关键方面可视性和控制能力。可视性是指清楚了解整个企业正在如何使用 AI,包括维护所有已部署 AI 模型的清单、跟踪用于训练和运行这些模型的数据,以及记录每个模型的功能和访问权限。如果没有这种基础的可视性,

19、就不可能评估风险或落实政策。控制是指为确保负责任地使用 AI 并与企业价值观保持一致而制定的政策、流程和技术保障措施。它涵盖了从规定哪些信息可用于 AI 的数据治理政策,到限制谁可以开发和部署模型的访问控制,再到验证模型行为和性能的持续监控和审核。其目的是为安全领导者提供一种结构化的方法来与整个企业的利益相关者(包括安全、合规和工程团队)合作,为 AI 设计和实施适当的治理机制。具体的实施细节和政策可能根据企业的要求、首要任务和当地法规而有所不同。8Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 可视性 控制(政策)模型数据用例访问合规性正在使用哪些模型?哪些数据

20、被用于训练/推理/微调?AI 是如何被使用的?谁在企业中使用 AI?相关的合规框架是什么?持续考虑当前和未来的风险违规行为的归属和问责0201对面向公众的 AI 应用程序进行更严格的监督控制政策0201批准和未批准的用例AI 代理的使用政策0201接受的敏感数据使用政策监督存储处理、数据流0201认可和不认可的模型新模型训练/使用部署的审批链02019Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 模型对模型清单的可视性首先,为整个企业部署的所有模型建立一个全面的清单。模型清单为了解企业的 AI 足迹提供了唯一的真相来源,并为风险评估和政策执行奠定了基础。清单应该

21、涵盖关键元数据,如模型提供方、目的和预期用例,以及模型类型(如 LLM)、计算机视觉、表格数据、训练数据源、访问权限和限制以及数据流图。自动发现工具可以帮助识别部署在生产环境中的模型,但可能需要手动流程来捕获开发中或外部托管的模型。认可和不认可模型的政策企业需要确定哪些模型被批准使用、评估和面向客户部署。政策应该与企业的整体风险承受能力和合规义务保持一致。在许可模型时应该考虑以下因素:模型出处和谱系(例如,知名供应商与开源)测试和验证等级 符合企业价值观和负责任 AI 的原则 遵守相关法规和行业标准 与安全和治理控制集成不符合这些标准的模型应该禁止部署,或接受更为严格的审批程序。对于获得许可的

22、模型,应该围绕以下几点来制定指导方针,适当的用例、所需的安全和合规控制,以及持续的监控和维护期望。这些指导方针有助于确保各种部署的一致性和风险管理。审查和批准新 AI 模型的政策企业需要结构化的流程才能支持安全和合规团队审查新的或预先部署的 AI 模型。这种审查流程应该根据许可标准对模型进行评估,并识别出具体的风险或必要的控制。在软件开发生命周期中,有必要制定明确的流程来推广批准的模型,因此从开发到试运行再到生产,每个阶段都有测试和签核要求。企业还应该制定流程来持续监控部署的模型,在发生重大变化(如重新训练模型、数据漂移或性能下降)时触发额外的审查。数据用于 AI 模型训练和部署的发现和分类数

23、据数据是 AI 模型的命脉。因此,清楚了解整个 AI 生命周期中使用的数据至关重要。这包括用于训练模型、用于生产中的推理或预测,以及用于随时间推移微调或重新训练模型的数据。企业应该时刻维护最新的 AI 清单,其中详细列出所有数据集并根据敏感程度、监管要求和批准的用例进行分类。这个清单应该与模型清单集成,提供模型与其底层数据之间的可追溯性。10Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 防止数据中毒的政策在数据中毒攻击的背景下,训练数据的治理尤为重要。如果对手能够操纵训练数据,就可以引入隐藏的后门或偏见,这些后门或偏见可能会被利用来破坏模型在生产中的行为。这就需

24、要强大的访问控制和持续的数据流监控来降低这种风险。有关使用敏感数据进行训练、推理和微调的政策企业应该制定明确的政策来规范如何将不同类型的数据用于 AI。政策应该基于数据的敏感程度、监管要求和道德考虑。例如,政策可以规定,未经明确同意和匿名化处理,不得将个人身份信息(PII)或受保护的健康信息(PHI)用于模型训练。同样,在没有适当许可和使用权的情况下,将敏感的知识产权或第三方数据用于 AI 可能会受到限制。政策还可以为不同类型的数据定义理想的安全和隐私控制,例如加密、访问控制和保留限制。合规团队应该参与制定这些政策,确保符合 GDPR、HIPAA 和 CCPA 等相关法规。用例了解 AI 的用

25、途不同的 AI 用例对安全性和合规性的影响可能大不相同。例如,用于客户支持的 AI 聊天机器人可能需要对数据隐私和内容过滤进行严格控制,而用于优化供应链物流的内部 AI 工具可能不会引起同样的担忧。用例文档应该记录下关键细节,例如:业务目的和预期成果 最终用户和利益相关者 数据输入和输出 决策作用范围和自主性 人为监督和干预点 绩效指标和成功标准 风险评估和缓解计划批准和未批准用例的政策企业必须制定政策,明确规定哪些 AI 用例是允许的,以及在什么条件下允许。批准用例时考虑的因素包括:符合企业价值观和负责任 AI 的原则 遵守相关法律法规和行业标准 造成伤害或意外后果的可能性 人为监督和控制的

26、程度 透明度和可解释性要求 声誉和品牌风险11Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 涉及个人决策的高风险用例(比如贷款、雇佣或医疗诊断)需要更严格的审查,可能需要专门的审查委员会或监督委员会。而内部生产力工具等低风险的用例则可以遵循更简化的审批流程。制定批准使用 AI 代理的政策AI 代理是一类特殊的 AI 系统,可以根据自身先前的输出做出自主决策并采取操作,每一步都没有人工干预。例如,AI 代理可用于编写、测试和优化代码。使用这类代理会带来额外的治理挑战,因为潜在风险和意外后果可能更难预测和控制。企业需要制定明确的政策,规定什么时候以及如何使用 AI

27、代理,包括:定义代理决策权的作用范围 设定性能界限和故障安全机制 对异常行为实施强有力的监控和警报鉴于 AI 代理有更高的自主性和潜在影响力,可能需要专门的风险评估和批准流程。权限和访问了解谁在企业中使用 AI有效的 AI 治理需要了解整个企业中谁参与了 AI 的开发和使用,包括:角色和职责(例如,数据科学家、机器学习工程师、产品经理)AI 开发和部署工具的访问权限 用于访问 AI 系统的机器身份,例如服务帐户或 API 密钥对面向公众的 AI 应用程序进行更严格的监督与内部企业应用程序相比,直接与客户或公众交互的 AI 应用程序需要更严格的治理和监督。这种额外的审查可能包括:对不同人口群体进

28、行严格的偏见和公平性测试 探测安全风险和滥用可能性的对抗性测试 更频繁或更全面的合规审核企业还应该考虑为面向公众的 AI 实施额外的技术防护,例如速率限制、内容过滤和基于预定义的风险阈值触发自动切断。定期进行审核和影响力评估对于主动识别和缓解新出现的风险非常重要。12Prisma by Palo Alto Networks|白皮书|AI 治理 合规性相关合规框架的监督AI 治理不能存在于真空之中,而是必须与企业的整体合规管理框架相契合。这意味着要使 AI 政策和控制与相关的法律、法规和行业标准保持一致。考虑以下关键合规框架:数据保护法规(例如 GDPR、CCPA、HIPAA)特定行业法规(例如

29、金融领域的 FINRA、医疗保健领域的 FDA)应运而生的 AI 特定法规(例如纽约市 AI 偏见法)自愿标准和认证(例如 IEEE、ISO、NIST)合规团队应该与 AI 开发和治理团队密切合作,规划出适用的要求并将其转化为切实可行的政策和控制。可能需要在 AI 生命周期的关键点进行差距评估、数据保护影响评估(DPIA)和合规性驱动的审核。合规监督还应该扩展到第三方 AI 供应商和合作伙伴,确保各方的做法符合企业的合规义务。供应商风险管理流程应该纳入特定于 AI 的尽职调查标准和合同要求。持续考虑当前和未来的合规风险围绕着 AI 的监管环境正在发生重大变化。新的法律和标准正在陆续提出和颁布,

30、这通常会对企业如何开发和部署 AI 产生重大影响。应该进行定期评估和审核,确保长期维护合规性。Prisma Cloud AI Security Posture Management:AI 的可视性、控制和治理鉴于上述风险和挑战,企业需要新的工具和方法来保护其快速扩张的 AI 部署。事实上,当被问及 2024 年的首要任务时,100%的企业都表示要致力于获得整个 AI 部署管道的可视性(参见 Palo Alto Networks 的 2024 年云安全现状报告3)。Prisma Cloud AI Security Posture Management(AI-SPM)提供了全面的解决方案,可以防范

31、与 AI、机器学习和生成式 AI 模型相关的独特风险。Prisma Cloud AI-SPM 提供对整个 AI 模型生态系统的可视性,从数据提取和训练到部署。通过分析模型行为、数据流和系统交互,它可以识别传统工具遗漏的潜在安全和合规风险。3 https:/ 9911 194 网址: 邮箱:contact_salesAPAC关注派拓网络 官方微信公众号 2024 Palo Alto Networks,Inc.。我们在美国和其他司法管辖区的商标列表可在 https:/ 上找到。此文档中提及的所有其他商标可能是各相应公司的商标。prisma_ds_AI Governance_July 2024解决方

32、案的主要功能包括:AI 模型发现和盘点:这涉及到为企业中使用的所有模型 API、开源模型和 VM 部署的模型创建清单。这样有助于控制模型蔓延和影子 AI,防止未经授权使用模型,确保实施适当的治理控制。预防数据暴露:AI-SPM 可以发现并分类用于训练和运行 AI 模型的数据集,标记敏感数据的潜在暴露。它可以监控实时的模型交互,检测误用或无意的数据泄露。态势和风险分析:通过扫描端到端 AI 部署管道,AI-SPM 可以识别错误配置、薄弱的访问控制和其他可能使模型和数据面临风险的漏洞。它提供了用户访问权限的可视化映射,有助于合理调整过于宽泛的权限。企业可以利用这些 AI-SPM 洞察来实施一致的安全策略,主动缓解特定于 AI 的威胁,持续遵守不断进化的法规(如欧盟 AI 法案)。Prisma Cloud AI-SPM 与其更广泛的 Code to CloudTM 平台无缝集成,提供完整的 CNAPP 功能(包括 CSPM 和 DSPM),在整个云原生堆栈中实现统一的可视性和控制。有了快速简便的无代理部署模型,Prisma Cloud 可以在几分钟内启动并运行,帮助保护您的关键 AI 资产并大规模实现负责任的创新。要了解更多信息,请访问 https:/

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