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阿勒泰地区(阿勒泰市、青河县、布尔津县、哈巴河县、吉木乃县、福海县、富蕴县)
南京市(高淳区、雨花台区、秦淮区、六合区、江宁区、浦口区、建邺区、溧水区、栖霞区、玄武区、鼓楼区)
儋州市 宣城市(广德市、宁国市、郎溪县、宣州区、绩溪县、旌德县、泾县)
赤峰市(巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、巴林左旗、克什克腾旗、红山区、元宝山区、喀喇沁旗、敖汉旗、松山区、林西县、宁城县)
通辽市(开鲁县、库伦旗、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、霍林郭勒市、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗)
阜新市(彰武县、阜新蒙古族自治县、细河区、海州区、太平区、新邱区、清河门区)
哈尔滨市(双城区、通河县、五常市、道里区、阿城区、香坊区、松北区、方正县、道外区、呼兰区、平房区、木兰县、宾县、南岗区、依兰县、延寿县、巴彦县、尚志市) 崇左市(龙州县、天等县、宁明县、扶绥县、大新县、凭祥市、江州区)
沈阳市(和平区、沈河区、辽中区、大东区、沈北新区、法库县、浑南区、铁西区、苏家屯区、于洪区、新民市、康平县、皇姑区)
湘潭市(雨湖区、湘乡市、湘潭县、岳塘区、韶山市)
葫芦岛市(龙港区、南票区、兴城市、绥中县、连山区、建昌县)
广西壮族自治区
辽源市(东丰县、龙山区、西安区、东辽县)
山南市(措美县、浪卡子县、琼结县、错那市、洛扎县、乃东区、扎囊县、贡嘎县、加查县、曲松县、桑日县、隆子县)
晋中市(介休市、左权县、昔阳县、灵石县、榆次区、榆社县、和顺县、祁县、平遥县、太谷区、寿阳县)
西宁市(城北区、城西区、城东区、湟源县、城中区、大通回族土族自治县、湟中区)
常州市(溧阳市、钟楼区、武进区、天宁区、金坛区、新北区)
西藏自治区
防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)
新乡市(红旗区、牧野区、凤泉区、新乡县、延津县、获嘉县、卫滨区、长垣市、原阳县、卫辉市、辉县市、封丘县)
钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)
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周口市(扶沟县、项城市、商水县、沈丘县、鹿邑县、太康县、西华县、郸城县、淮阳区、川汇区)
海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)
肇庆市(封开县、广宁县、端州区、高要区、德庆县、四会市、怀集县、鼎湖区)
茂名市(电白区、茂南区、信宜市、高州市、化州市)
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宁夏回族自治区
泰安市(宁阳县、泰山区、肥城市、岱岳区、新泰市、东平县)
咸阳市(兴平市、长武县、渭城区、泾阳县、杨陵区、秦都区、旬邑县、永寿县、三原县、礼泉县、乾县、彬州市、武功县、淳化县)
郑州市(登封市、金水区、二七区、中原区、上街区、巩义市、中牟县、惠济区、新郑市、荥阳市、管城回族区、新密市) 喀什地区(岳普湖县、叶城县、莎车县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、泽普县、疏勒县、疏附县、巴楚县、英吉沙县、喀什市)
安康市(汉滨区、宁陕县、紫阳县、白河县、石泉县、镇坪县、汉阴县、岚皋县、旬阳市、平利县)
岳阳市(君山区、岳阳楼区、临湘市、岳阳县、汨罗市、华容县、云溪区、平江县、湘阴县)
张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)太原市(阳曲县、小店区、迎泽区、娄烦县、万柏林区、古交市、尖草坪区、清徐县、晋源区、杏花岭区)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、昌吉市、奇台县、吉木萨尔县、呼图壁县、阜康市) 淄博市(淄川区、沂源县、张店区、临淄区、博山区、高青县、桓台县、周村区)
嘉兴市(海盐县、南湖区、秀洲区、嘉善县、桐乡市、平湖市、海宁市)
南宁市(青秀区、良庆区、隆安县、西乡塘区、宾阳县、兴宁区、江南区、邕宁区、武鸣区、马山县、横州市、上林县)
池州市(东至县、石台县、青阳县、贵池区)镇江市(丹阳市、润州区、丹徒区、京口区、扬中市、句容市)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、金川县、茂县、松潘县、红原县、九寨沟县、壤塘县、阿坝县、汶川县、马尔康市、若尔盖县、理县、小金县)
运城市(闻喜县、绛县、垣曲县、临猗县、永济市、平陆县、万荣县、芮城县、稷山县、新绛县、河津市、盐湖区、夏县)
南阳市(社旗县、南召县、新野县、邓州市、宛城区、唐河县、卧龙区、方城县、内乡县、镇平县、淅川县、桐柏县、西峡县)
潍坊市(寒亭区、临朐县、潍城区、昌乐县、安丘市、诸城市、高密市、青州市、奎文区、坊子区、昌邑市、寿光市)
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黄山市(徽州区、祁门县、歙县、黄山区、屯溪区、黟县、休宁县)
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株洲市(醴陵市、茶陵县、芦淞区、渌口区、炎陵县、荷塘区、天元区、攸县、石峰区)
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衢州市(开化县、衢江区、江山市、柯城区、龙游县、常山县)
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。