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焦作市(博爱县、修武县、解放区、山阳区、孟州市、沁阳市、中站区、马村区、武陟县、温县)
上海市(长宁区、静安区、宝山区、闵行区、杨浦区、徐汇区、奉贤区、黄浦区、青浦区、虹口区、浦东新区、金山区、普陀区、崇明区、嘉定区、松江区)
十堰市(丹江口市、竹溪县、茅箭区、郧阳区、郧西县、房县、竹山县、张湾区) 长春市(德惠市、宽城区、双阳区、绿园区、二道区、农安县、南关区、九台区、公主岭市、朝阳区、榆树市)
湛江市(坡头区、麻章区、吴川市、廉江市、霞山区、赤坎区、遂溪县、雷州市、徐闻县)
甘南藏族自治州(玛曲县、迭部县、卓尼县、碌曲县、夏河县、临潭县、合作市、舟曲县)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、建平县、凌源市、朝阳县、双塔区、北票市)
茂名市(茂南区、化州市、信宜市、电白区、高州市) 沧州市(盐山县、献县、泊头市、海兴县、孟村回族自治县、黄骅市、青县、河间市、东光县、南皮县、任丘市、新华区、肃宁县、运河区、沧县、吴桥县)
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抚顺市(望花区、东洲区、清原满族自治县、新抚区、顺城区、抚顺县、新宾满族自治县)
漳州市(长泰区、漳浦县、华安县、东山县、芗城区、南靖县、龙文区、云霄县、龙海区、诏安县、平和县)
张掖市(山丹县、民乐县、甘州区、高台县、临泽县、肃南裕固族自治县)
宿州市(埇桥区、萧县、砀山县、泗县、灵璧县)
重庆市(渝中区、长寿区、綦江区、垫江县、云阳县、璧山区、南岸区、彭水苗族土家族自治县、武隆区、大足区、北碚区、秀山土家族苗族自治县、渝北区、巫山县、江北区、铜梁区、沙坪坝区、荣昌区、梁平区、开州区、涪陵区、九龙坡区、大渡口区、巴南区、奉节县、万州区、石柱土家族自治县、南川区、江津区、潼南区、黔江区、酉阳土家族苗族自治县、永川区、丰都县、合川区、巫溪县、忠县、城口县)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、乌兰县、德令哈市、茫崖市、格尔木市、都兰县)
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梅州市(大埔县、梅江区、五华县、梅县区、平远县、丰顺县、蕉岭县、兴宁市)
辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)
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玉树藏族自治州(曲麻莱县、囊谦县、杂多县、治多县、称多县、玉树市)
徐州市(丰县、邳州市、泉山区、云龙区、睢宁县、新沂市、鼓楼区、沛县、贾汪区、铜山区)
滨州市(沾化区、惠民县、邹平市、阳信县、博兴县、无棣县、滨城区)
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海南藏族自治州(兴海县、贵南县、共和县、贵德县、同德县)
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宜宾市(筠连县、江安县、叙州区、南溪区、屏山县、长宁县、珙县、兴文县、翠屏区、高县)
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近日，数说安全正式发布《2025年中国数据安全市场研究报告》(以下简称《报告》)。该报告从数据安全背景与政策、市场发展态势、重点行业市场需求侧分析、技术方向、供给侧分析等维度，研究分析了我国数据安全市场的概况与细节。绿盟科技凭借在数据安全领域的持续投入与专业服务，位列数据安全TOP20品牌热度榜第2名，在整体品牌热度榜中排名第3，体现出行业对公司技术实力与服务能力的高度认可。
报告深度剖析政务、金融、运营商、医疗领域的数据建设现状，分析各行业核心驱动力，明确未来重点建设方向；同时，对数据安全技术与产品发展趋势展开研究，跟踪观察隐私计算、AI大模型赋能、API流转监控、数据安全沙箱、检查工具箱等数据安全技术与产品发展动态。
多年来，绿盟科技注重传统安全与数据安全结合，在数据安全领域，不断沉淀成熟的产品、服务和方案，秉承数据安全“有效保护、合法利用、持续安全”的目标，积累各行业不同场景、不同业务、不同数据对于数据安全的个性化需求。持续改进数据安全解决方案，从“产品级解决方案、业务级解决方案、生态级解决方案、战略级解决方案”的不同维度，形成了解决方案库。创新性地以“纵向行业，横向场景”的方法，先后形成了金融、政务、电力、交通、工业等多行业的数据安全解决方案二十余个，通过多年的实践和持续改进，赢得了客户的一致好评。
绿盟科技秉承初心，紧扣数字化转型与网络安全的核心需求，致力于为用户构建智能、敏捷、高效的安全防御体系，持续加大在数据安全领域的技术与产品投入，依托AI赋能，开展分类分级、分级管控、监测预警、安全检查和编排响应、数据流通交易等场景化探索。
当前，为了促进数据要素价值化市场化，国家在整体布局数据基础设施建设中，可信数据空间是其中很重要的组成部分，绿盟科技以“数据流通利用全流程可信可控”为目标，开展数据可信流通技术研究，先后发布可信连接器、可信数据空间服务平台，实现数据供需双方的安全对接、流转与利用。通过可信连接器作为软硬件一体化终端，保障数据安全流通；通过可信数据空间服务平台提供空间管理、数据管控、使用控制、存证溯源等能力，确保数据安全接入、跨域可控、流通可信，为数据加工、共享、授权运营等应用场景提供有力支撑。
在数据分类分级技术领域，随着数字化转型加速，企业数据量呈指数级增长，传统人工分类分级方式难以应对海量数据（维权）处理需求。绿盟科技率先通过大模型赋能数据分类分级，利用大模型生成分类分级的可解释性、置信度及RAG方式极大减少了人工投入及干预，经实验，使用绿盟风云卫大模型+数据分类分级自动化系统生成模板的准确率较原始内置机器学习算法生成模板的准确率可提升20%左右、交付效率较之前可提升20-40倍左右，显著提升了数据分类分级的效率和准确性。
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