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梅州市(蕉岭县、平远县、梅江区、大埔县、梅县区、兴宁市、丰顺县、五华县)








沈阳市(大东区、苏家屯区、皇姑区、于洪区、辽中区、新民市、康平县、沈河区、沈北新区、和平区、铁西区、浑南区、法库县)








抚州市(广昌县、南城县、南丰县、崇仁县、金溪县、宜黄县、资溪县、乐安县、东乡区、临川区、黎川县)








天津市(静海区、津南区、河西区、红桥区、河北区、蓟州区、滨海新区、西青区、宝坻区、武清区、北辰区、河东区、和平区、宁河区、东丽区、南开区)  酒泉市(肃州区、敦煌市、玉门市、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、金塔县)








松原市(宁江区、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县)








阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)








贵阳市(观山湖区、开阳县、清镇市、息烽县、南明区、修文县、白云区、云岩区、乌当区、花溪区)宁德市(柘荣县、霞浦县、周宁县、福安市、屏南县、福鼎市、蕉城区、寿宁县、古田县)








乌兰察布市(集宁区、兴和县、卓资县、化德县、四子王旗、察哈尔右翼后旗、商都县、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、丰镇市、凉城县)  北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县)








潍坊市(坊子区、奎文区、诸城市、高密市、潍城区、昌乐县、安丘市、青州市、寒亭区、临朐县、寿光市、昌邑市)








佛山市(顺德区、南海区、三水区、禅城区、高明区)








嘉峪关市








铜陵市(郊区、铜官区、枞阳县、义安区)








聊城市(冠县、茌平区、阳谷县、东阿县、莘县、东昌府区、高唐县、临清市)








安庆市(宜秀区、怀宁县、大观区、桐城市、迎江区、太湖县、岳西县、宿松县、潜山市、望江县)








巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、若羌县、轮台县、焉耆回族自治县、博湖县、和静县、且末县、和硕县、库尔勒市)








阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)








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阳泉市(盂县、矿区、城区、平定县、郊区)








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文山壮族苗族自治州(丘北县、广南县、西畴县、马关县、文山市、麻栗坡县、富宁县、砚山县)








六安市(霍邱县、金安区、裕安区、金寨县、叶集区、霍山县、舒城县)








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株洲市(醴陵市、石峰区、攸县、荷塘区、茶陵县、芦淞区、渌口区、天元区、炎陵县)








乐山市(峨眉山市、市中区、沙湾区、夹江县、沐川县、金口河区、峨边彝族自治县、犍为县、马边彝族自治县、五通桥区、井研县)








无锡市(江阴市、梁溪区、锡山区、滨湖区、宜兴市、新吴区、惠山区)








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福州市(晋安区、仓山区、马尾区、连江县、闽清县、长乐区、罗源县、台江区、闽侯县、鼓楼区、福清市、平潭县、永泰县)
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固原市(泾源县、彭阳县、西吉县、原州区、隆德县)








马鞍山市(含山县、博望区、雨山区、当涂县、花山区、和县)








铁岭市(调兵山市、银州区、清河区、铁岭县、西丰县、昌图县、开原市)








白银市(景泰县、平川区、会宁县、靖远县、白银区)  绥化市(青冈县、肇东市、望奎县、兰西县、庆安县、海伦市、绥棱县、安达市、明水县、北林区)








黄山市(祁门县、歙县、徽州区、黟县、屯溪区、黄山区、休宁县)








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西宁市(城东区、湟源县、城西区、城中区、城北区、大通回族土族自治县、湟中区)宜宾市(翠屏区、高县、长宁县、兴文县、江安县、珙县、筠连县、南溪区、叙州区、屏山县)








北京市(西城区、延庆区、密云区、海淀区、昌平区、门头沟区、顺义区、通州区、平谷区、房山区、丰台区、怀柔区、大兴区、朝阳区、东城区、石景山区)  洛阳市(新安县、老城区、栾川县、孟津区、宜阳县、涧西区、瀍河回族区、洛宁县、嵩县、汝阳县、西工区、洛龙区、偃师区、伊川县)








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果洛藏族自治州(达日县、班玛县、甘德县、玛多县、玛沁县、久治县)








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晋中市(榆社县、左权县、灵石县、榆次区、平遥县、和顺县、祁县、昔阳县、寿阳县、介休市、太谷区)








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定西市(通渭县、临洮县、陇西县、渭源县、漳县、岷县、安定区)








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伊春市(金林区、友好区、铁力市、南岔县、伊美区、乌翠区、丰林县、大箐山县、嘉荫县、汤旺县)








本溪市(明山区、溪湖区、南芬区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、平山区)








杭州市(拱墅区、余杭区、萧山区、桐庐县、西湖区、淳安县、滨江区、建德市、富阳区、临平区、临安区、钱塘区、上城区)








朔州市(山阴县、朔城区、右玉县、怀仁市、应县、平鲁区)








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全文共1226字,阅读大约需3分钟。

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。

在数据安全3.0理念的指引下,绿盟科技发布了一系列创新成果,既加强了数据流通环节的安全防护,又通过智能化技术提升了数据处理的效率与精准度。未来,绿盟科技将持续深化在数据安全领域的探索与实践,推动数据的安全、高效流通与精准利用,为我国数字化转型和新质生产力发展注入新的动力。

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