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嘉兴市(海宁市、海盐县、秀洲区、南湖区、平湖市、嘉善县、桐乡市)
泰州市(姜堰区、高港区、靖江市、兴化市、海陵区、泰兴市)
福州市(罗源县、长乐区、台江区、闽清县、仓山区、永泰县、闽侯县、连江县、鼓楼区、平潭县、马尾区、福清市、晋安区)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
本溪市(明山区、南芬区、平山区、溪湖区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)
鄂尔多斯市(准格尔旗、康巴什区、伊金霍洛旗、乌审旗、鄂托克旗、杭锦旗、鄂托克前旗、东胜区、达拉特旗)
宿迁市(泗洪县、宿豫区、泗阳县、沭阳县、宿城区)
莆田市(荔城区、秀屿区、涵江区、仙游县、城厢区)
五指山市(琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、临高县、屯昌县、白沙黎族自治县、万宁市、定安县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、文昌市、东方市、澄迈县、琼海市)
南平市(建瓯市、邵武市、武夷山市、光泽县、顺昌县、建阳区、政和县、延平区、松溪县、浦城县)
淮安市(涟水县、清江浦区、金湖县、盱眙县、洪泽区、淮安区、淮阴区)
凉山彝族自治州(越西县、布拖县、昭觉县、宁南县、美姑县、木里藏族自治县、甘洛县、德昌县、冕宁县、普格县、金阳县、盐源县、雷波县、会东县、喜德县、会理市、西昌市)
甘孜藏族自治州(道孚县、丹巴县、甘孜县、九龙县、巴塘县、雅江县、乡城县、康定市、色达县、德格县、石渠县、新龙县、泸定县、稻城县、炉霍县、理塘县、白玉县、得荣县)
松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县、长岭县)
南阳市(内乡县、镇平县、社旗县、新野县、邓州市、淅川县、唐河县、宛城区、方城县、西峡县、桐柏县、南召县、卧龙区)
秦皇岛市(卢龙县、海港区、青龙满族自治县、北戴河区、抚宁区、山海关区、昌黎县)
赤峰市(元宝山区、松山区、翁牛特旗、巴林右旗、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、红山区、林西县、喀喇沁旗、克什克腾旗、宁城县、巴林左旗)
芜湖市(繁昌区、南陵县、镜湖区、弋江区、鸠江区、无为市、湾沚区)
黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)
漳州市(芗城区、诏安县、长泰区、云霄县、平和县、华安县、东山县、南靖县、漳浦县、龙文区、龙海区)
三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)
昌都市(察雅县、洛隆县、卡若区、丁青县、左贡县、贡觉县、边坝县、江达县、类乌齐县、芒康县、八宿县)
广元市(利州区、朝天区、剑阁县、旺苍县、青川县、昭化区、苍溪县)
大连市(沙河口区、中山区、庄河市、普兰店区、金州区、长海县、甘井子区、西岗区、瓦房店市、旅顺口区)
桂林市(临桂区、永福县、全州县、资源县、叠彩区、兴安县、灵川县、秀峰区、雁山区、七星区、阳朔县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、象山区、平乐县、灌阳县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
东莞市
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、和硕县、且末县、轮台县、和静县、博湖县、焉耆回族自治县、库尔勒市、尉犁县)
伊春市(丰林县、铁力市、南岔县、嘉荫县、汤旺县、大箐山县、友好区、金林区、乌翠区、伊美区)
定西市(漳县、临洮县、通渭县、岷县、安定区、渭源县、陇西县)
廊坊市(永清县、安次区、霸州市、大厂回族自治县、广阳区、固安县、大城县、三河市、文安县、香河县)
北京市(顺义区、西城区、密云区、昌平区、延庆区、丰台区、通州区、门头沟区、海淀区、怀柔区、朝阳区、石景山区、平谷区、大兴区、东城区、房山区)
商丘市(夏邑县、睢县、宁陵县、民权县、柘城县、睢阳区、虞城县、梁园区、永城市)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
雅安市(宝兴县、石棉县、名山区、芦山县、汉源县、雨城区、荥经县、天全县)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
舟山市(普陀区、岱山县、嵊泗县、定海区)
南京市(高淳区、江宁区、秦淮区、浦口区、栖霞区、鼓楼区、溧水区、玄武区、雨花台区、建邺区、六合区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)
天津市(东丽区、津南区、河北区、北辰区、河西区、武清区、蓟州区、宝坻区、红桥区、河东区、和平区、静海区、滨海新区、南开区、宁河区、西青区)
揭阳市(榕城区、揭东区、揭西县、惠来县、普宁市)
杭州市(富阳区、拱墅区、临平区、桐庐县、滨江区、余杭区、建德市、上城区、西湖区、钱塘区、临安区、淳安县、萧山区)
塔城地区(额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、沙湾市、裕民县、乌苏市、塔城市)
白城市(镇赉县、大安市、通榆县、洮南市、洮北区)
安庆市(岳西县、潜山市、桐城市、迎江区、太湖县、大观区、宜秀区、望江县、怀宁县、宿松县)
张家口市(下花园区、阳原县、蔚县、涿鹿县、尚义县、张北县、怀来县、赤城县、宣化区、桥西区、桥东区、万全区、康保县、崇礼区、怀安县、沽源县)
新乡市(原阳县、红旗区、卫滨区、延津县、牧野区、凤泉区、卫辉市、封丘县、长垣市、新乡县、获嘉县、辉县市)
厦门市(集美区、翔安区、思明区、海沧区、湖里区、同安区)
深圳市(罗湖区、坪山区、宝安区、光明区、福田区、盐田区、龙岗区、龙华区、南山区)
洛阳市(栾川县、洛宁县、偃师区、瀍河回族区、新安县、洛龙区、孟津区、涧西区、伊川县、老城区、嵩县、汝阳县、宜阳县、西工区)
镇江市(丹徒区、京口区、丹阳市、扬中市、润州区、句容市)
阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)
益阳市(南县、桃江县、安化县、赫山区、沅江市、资阳区)
齐齐哈尔市(讷河市、甘南县、龙江县、富拉尔基区、碾子山区、梅里斯达斡尔族区、龙沙区、依安县、拜泉县、铁锋区、泰来县、克东县、昂昂溪区、克山县、建华区、富裕县)
怀化市(芷江侗族自治县、鹤城区、会同县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、洪江市、辰溪县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、中方县、麻阳苗族自治县、沅陵县)
安顺市(普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、西秀区)
锦州市(北镇市、凌海市、义县、黑山县、古塔区、太和区、凌河区)
嘉峪关市
来宾市(忻城县、金秀瑶族自治县、兴宾区、象州县、合山市、武宣县)
汕尾市(陆丰市、陆河县、海丰县、城区)
楚雄彝族自治州(永仁县、姚安县、牟定县、双柏县、楚雄市、武定县、大姚县、南华县、禄丰市、元谋县)
阜新市(阜新蒙古族自治县、新邱区、彰武县、太平区、清河门区、细河区、海州区)
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张掖市(山丹县、高台县、肃南裕固族自治县、民乐县、甘州区、临泽县)
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绥化市(安达市、肇东市、兰西县、北林区、望奎县、明水县、海伦市、青冈县、庆安县、绥棱县)
白山市(抚松县、江源区、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县)
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淮南市(八公山区、潘集区、谢家集区、寿县、田家庵区、大通区、凤台县)
襄阳市(枣阳市、襄州区、保康县、老河口市、宜城市、南漳县、襄城区、谷城县、樊城区)
百色市(隆林各族自治县、德保县、右江区、乐业县、那坡县、平果市、凌云县、田阳区、靖西市、田林县、西林县、田东县)
枣庄市(山亭区、薛城区、峄城区、市中区、滕州市、台儿庄区)
阜阳市(颍州区、颍东区、颍泉区、阜南县、临泉县、颍上县、太和县、界首市)
遵义市(赤水市、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、正安县、凤冈县、绥阳县、红花岗区、习水县、湄潭县、汇川区、仁怀市、播州区、桐梓县)
铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)
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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。
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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