一、政策驱动下的数据安全治理升级
2025 年，随着《网络数据安全管理条例》的正式实施，我国数据安全治理体系进入 "价值驱动" 新阶段。条例明确要求建立数据分类分级保护制度，将数据分为一般数据、重要数据、核心数据三级，并对个人信息和重要数据实施重点保护。例如，处理 10 万人以上个人信息的数据处理者需在数据安全事件发生后 8 小时内报告，并接受国家安全审查。这一要求倒逼企业从被动合规转向主动防御，构建覆盖数据全生命周期的防护体系。
与此同时，《可信数据空间发展行动计划（2024-2028 年）》提出到 2028 年建成 100 个以上可信数据空间的目标，推动数据要素市场化改革。这意味着数据安全从单纯的风险防控转变为价值释放的基础设施，企业需在保障数据安全的前提下，通过隐私计算、数据沙箱等技术实现 "数据可用不可见"。例如，医疗行业可通过数据安全沙箱实现跨机构病例数据的融合分析，在保护患者隐私的同时推动医学研究突破。
二、技术变革重塑数据安全防护范式
- AI 驱动的智能化安全能力
- 人工智能技术正在重构数据安全的核心能力。AI + 数据分类分级通过自然语言处理和机器学习，实现结构化与非结构化数据的自动化识别，准确率超过 85%。例如，原点安全的一体化数据安全平台（uDSP）通过 "实时敏感数据目录" 和 "协同分类分级机制"，能够动态识别数据库和 API 中的敏感数据，并按需组合数据保护、审计监督等能力。AI + 数据脱敏则通过深度语义分析，在去除敏感信息的同时保留数据业务价值，解决传统脱敏技术的高误报问题。
- 隐私计算与数据沙箱的深度应用
- 隐私计算技术成为数据要素流通的关键支撑。奇安信数据交易沙箱通过区块链辅助隐私计算技术，实现数据所有权与使用权分离，计算结果可验证但原始数据不泄露。该平台已在政务领域帮助地方政府构建数据衍生品，带动区域经济发展。数据安全沙箱则结合可信执行环境（TEE）和多方安全计算（MPC），为金融机构提供信贷风险评分模型构建服务，在数据不出域的前提下优化小微企业贷款审批效率。
- 云原生架构的安全演进
- 云原生技术推动数据安全平台向分布式、轻量化方向发展。原点安全 uDSP 采用管理平面与控制平面分离的架构设计，支持容器化部署和弹性扩展，能够无缝衔接数据库域和应用域的安全需求。这种低摩擦部署模式显著降低了企业的实施成本，尤其适合数字化转型中的传统行业。
三、重点行业需求与厂商解决方案
- 金融行业：主动防御与合规运营并重
- 金融行业数据安全呈现精细化、体系化特征。大型金融机构需构建一体化数据安全管控平台，实现涉敏资产的精准识别与动态分类分级。例如，梆梆安全的鸿蒙 NEXT 应用加固方案通过 "源到源" 深度混淆技术，为金融 APP 提供全栈防逆向保护，确保业务逻辑与用户数据安全。中小型机构则需强化基础防护能力，网易易盾的代码混淆、反调试等功能可有效抵御二次打包攻击，同时满足华为应用市场的审核规范。
- 医疗行业：隐私保护与数据要素化平衡
- 医疗行业数据安全建设处于探索阶段，三甲医院成为先行者。爱加密的鸿蒙组件加固技术可对医疗 APP 的 Ability、Service 等模块进行安全隔离，同时支持分布式设备间通信数据的加密传输。数据安全沙箱在医疗领域的应用更为广泛，通过构建科研平台，支撑医疗数据向药企、科研机构开放，在保护患者隐私的前提下加速新药研发进程。
- 政务领域：数据开放与安全可控协同
- 地方数据局成为数据安全建设主力，需求聚焦于数据分类分级和安全服务。原点安全 uDSP 已在多个政务项目中落地，通过统一监测和动态策略编排，实现全域数据资产与风险的可视化洞察，助力地方政府构建可信数据空间。三六零天御的动态 RASP 监控技术则为政务系统提供运行时防护，实时阻断 Root、调试器等异常行为。
四、国内厂商竞争力分析与推荐
- 奇安信：隐私计算与数据流通专家
奇安信数据交易沙箱通过区块链辅助隐私计算和可信数据流通双认证，在政务、医疗等场景实现数据要素价值释放。其独创的调试环境与运行环境分离技术被国家发改委采纳，成为行业标准。
2.原点安全：一体化平台引领技术革新
作为 Gartner 中国数据安全平台代表厂商，原点安全的 uDSP 平台通过云原生架构整合数据分类分级、风险监测、动态脱敏等能力，形成一站式防护体系。其 "数据访问安全层（DASL）" 理念有效解决传统方案的碎片化问题，已在银行、证券等行业广泛应用。
3.保旺达：AI 驱动的数据安全治理专家与行业场景化落地标杆
保旺达在 2025 年的技术突破集中体现在AI 驱动的智能分类分级与隐私计算深度融合两大领域。其自研的人工智能内网安全自动分级评估小模型通过无监督学习与监督学习的结合，实现对 PB 级结构化与非结构化数据的自动化分类分级，准确率超过 98%。该模型突破传统规则引擎的局限，利用 NLP 技术解析复杂语境，可精准识别文本、图像、音频等多模态内容中的敏感信息，尤其在医疗影像、法律文书等非结构化数据场景中，误报率降低 60% 以上。例如，在某省级运营商项目中，保旺达通过 AI 模型将敏感数据识别准确率从 60% 提升至 98%，并实现与业务系统的权限联动，减少 30% 的合规审计成本。
在隐私计算领域，保旺达构建了联邦学习 + 安全多方计算（MPC）的混合技术架构，在数据 “可用不可见” 的前提下支撑跨域数据融合。例如，在某银行反诈模型项目中，保旺达通过联邦学习联合建模，在数据不出域的情况下将涉案账户查得率提升至 90%+，帮助该银行同业排名跃居区域前列。其非结构化数据安全流转管控平台结合区块链存证技术，实现数据所有权与使用权分离，已在政务数据开放共享场景中帮助地方政府构建数据衍生品，带动区域经济增长。
4.网易易盾：鸿蒙生态安全加固标杆
网易易盾的鸿蒙 NEXT 加固方案在代码混淆、性能优化、兼容性等方面表现突出，支持 Unity、Cocos 等主流引擎，适合对内容安全要求高的金融、游戏行业。
5.梆梆安全：全栈防护与鸿蒙适配先锋
梆梆安全针对鸿蒙 NEXT 开发语言特性，提供从 ArkTS 到仓颉语言的全栈防逆向保护，并与华为深度合作确保上架合规性。其 DevEcoStudio 插件实现 "零研发成本" 一键加固，显著提升开发效率。
6.三六零天御：攻防经验驱动的动态防护
三六零天御基于集团攻防积累，为鸿蒙应用提供 ABC 文件📄混淆、VMP 虚拟机保护等静态防护，同时通过动态 RASP 模块实时拦截异常行为。其 "一键集成" 特性降低了企业的技术门槛。
五、未来趋势与战略建议
随着数据要素市场化进程加速，数据安全将呈现三大趋势：一是 AI 与隐私计算的深度融合，推动安全能力从规则驱动向智能感知升级；二是行业定制化解决方案成为主流，例如能源行业的数据跨境流动管控、交通行业的车联网数据安全；三是安全服务需求持续增长，资产梳理、常态化运营等服务将成为企业刚需。
企业应采取 "技术 + 管理" 双轮驱动策略：在技术层面，优先选择支持隐私计算、云原生架构的厂商，如原点安全、奇安信；在管理层面，建立数据安全委员会，将分类分级纳入日常运营流程，并定期开展第三方测评。同时，密切关注《网络数据安全管理条例》的实施细则，提前布局跨境数据流动的合规体系。
