在我國大力推動數字經濟發展和數據要素市場建設的戰略背景下，我國數據流通安全技術與應用正經歷一個政策強力驅動、市場需求快速涌現、技術方案加速迭代、但整體仍處于從初步探索向規模化應用過渡的關鍵發展階段。 

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國內市場成熟度

1. 國內數據流通安全市場整體從起步邁向發展初期，政策合規雙輪驅動

政策法規與合規強制驅動： 這是當前國內市場最顯著的特征。《數據安全法》、《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（又稱“數據二十條”）等法律法規和行業監管要求為數據安全發展指明了方向。

• 《數據安全法》《個人信息保護法》的全面實施，使得數據分類分級、重要數據保護、個人信息處理（特別是告知同意、跨境傳輸規則）、網絡安全等級保護等成為企業和政務部門必須履行的法律義務，直接催生了對相關安全技術和服務的強勁需求。幾乎所有受訪廠商的產品和解決方案都將滿足這些法律的合規性作為核心賣點。
• “數據二十條”等數據要素市場化政策，在激發數據流通需求的同時，也對數據流通的產權、交易規則、安全治理提出了綱領性要求。
• 數據出境安全評估辦法及相關規定，使得跨境數據流通場景下的合規性成為焦點。
• 行業特定監管要求，如金融行業的《銀行保險機構數據安全管理辦法》等，進一步細化了本行業數據流通安全的具體實踐標準。

然而，數據要素市場本身的交易機制、產權界定、價值評估等核心規則仍在探索和完善中，企業和政務部門對復雜數據流通場景下的安全認知、治理能力和技術實踐水平尚在提升，成熟的、可大規模復制的商業模式仍在積極構建。

2. 國內數據流通安全市場的供給廠商類型多樣，產品布局日益豐富。

國內數據流通安全市場產品供應商主要包括傳統綜合型網絡安全廠商、

（1）傳統綜合型網絡安全廠商

傳統綜合型網絡安全廠商依托其在網絡安全、應用安全、端點安全等領域的長期技術積累和廣泛客戶基礎，將數據安全能力（特別是與流通相關的）作為其整體安全解決方案的重要延伸。

案 例

綠盟科技作為老牌安全廠商，除了傳統的網絡安全產品線外，近年來積極布局數據安全，特別是推出了 “數據保險箱” 和可信數據空間（TDS）解決方案，其中 “數據保險箱” 是基于 TEE 的安全增強計算環境，具備高度的安全性和可靠性，而可信數據空間（TDS）則為數據的共享與流通提供了安全可控的環境。

（2）數據安全垂直領域專業廠商

數據安全垂直領域專業廠商長期專注于數據安全某細分領域（如數據加密、數據脫敏、DLP、數據庫審計、API安全、文檔安全等），在特定技術或場景下擁有較深的技術積累和市場認知。

案 例

• 信安世紀以密碼技術為核心，其NetEDS數據加解密服務系統、DSecDMS數據脫敏系統，以及身份安全產品在金融等行業有深厚積累，并積極將其應用于數據流通場景。
• 觀安信息擁有數據安全審計、敏感數據發現與分類分級、數據脫敏、數據流轉監測等方面系列產品，并強調AI賦能。
• 飛馳云聯則專注于企業級文件安全傳輸與交換，旨在解決非結構化數據在各種復雜網絡環境下的安全、高效、可控流轉問題。
• 明朝萬達以“動態數據安全，數據全生命周期管控”為理念，Chinasec（安元）互聯網數據泄露監測平臺是其特色產品之一，關注數據流出邊界后的外部風險。   

（3）新興技術驅動型廠商

新興技術驅動型廠商聚焦于隱私計算（MPC、FL、HE）、可信執行環境（TEE）、AI賦能數據安全等前沿技術，旨在解決數據“可用不可見”的核心難題。

案  例

• 信安世紀的NetPEC隱私計算平臺支持MPC、FL等多種技術，并規劃與區塊鏈、大模型融合。
• 保旺達非結構化數據安全流轉管控平臺和API安全解決方案融合AI技術（如NLP內容識別、行為分析）。
• 石犀科技的數據流動治理平臺也強調AI賦能，并擁有用戶指紋等創新技術

（4）大數據與云服務廠商

大型云服務提供商和大數據平臺企業，依托其基礎設施和數據處理能力，開始提供數據安全相關的服務和工具，如云上的數據加密、訪問控制、安全計算環境等。

（5）數據要素流通基礎設施運營方/服務方

隨著數據交易所、可信數據空間等基礎設施的建設，出現了專注于這些平臺運營、提供數據登記、撮合、清算、合規審查等服務的數據要素流通基礎設施運營方/服務機構。

如國內多地（如北京、上海、深圳、濟南、成都、南京等）已啟動或建成了數據交易所或區域性/行業性可信數據空間，這些平臺的運營方（通常是地方國資、數據集團或聯合體）正在探索相關的服務模式和安全機制。

國內主流技術現狀

國內技術應用現狀整體處于發展初期，基礎技術相對成熟，新興技術加速落地。

1. 數據流通基礎安全技術相對成熟，但流通場景適應性待提升

數據流通安全基礎技術（數據分類分級、加密、身份認證與訪問管理、數據防泄漏等）在國內已有多年應用，產品成熟度較高。挑戰在于這些技術如何更好地適應跨組織、動態權限、細粒度控制的數據流通場景需求，并實現與新興技術的協同，仍是廠商和用戶共同探索的方向。例如，傳統的網絡邊界防護思路在數據多方流轉時面臨挑戰，應向零信任、數據為中心的安全模型演進。

數據流通基礎安全技術廠商案例

• 信安世紀提供成熟的數據分類分級、靜態脫敏、動態脫敏、數據庫審計等成熟的安全產品，并提供成熟的傳輸加密方案，其NetEDS的加密能力覆蓋數據庫、文件和通用存儲等多種場景的加密，提供多種靈活的部署模式（在線、本地、旁路），具備高業務連續性保障和強大的密鑰管理能力，支持KMIP并具備千萬級密鑰和萬級并發處理性能。此外，還支持密文檢索、保留格式加密等高級功能，
• 觀安信息提供成熟的數據庫審計與數據脫敏產品。數據庫審計產品能自動識別數據庫類型及資產，通過監測訪問頻率、數據量等異常行為，并具備智能溯源能力。靜態脫敏支持多種脫敏規則及庫到庫模式，可處理關聯表并整合敏感數據分類分級功能；動態脫敏可實現即時脫敏敏感數據，依權限提供不同數據視圖，無需改造業務系統。
• 閃捷信息等其他廠商也提供較為成熟數據防泄露DLP等基礎技術的安全產品。  

2. API安全成為流通樞紐的核心防護，技術成熟度正在快速提升

隨著API成為數據流通的主要通道，API安全網關、API審計、API資產發現與管理等技術快速發展，并日益受到重視，成為廠商投入的重點。除了提供API安全網關的基礎防護能力，還強調API資產的自動發現、敏感數據識別、調用行為的智能分析與深度溯源，形成了體系化的API安全治理方案，并強調自動化和智能化的利用，API安全技術成熟度正在快速提升。

API安全廠商案例

• 信安世紀的DSecASG API網關系統和DSec ASM API審計系統，分別用于事中訪問控制和事后安全審計，共同構成體系化的API安全治理方案。DSecASGAP網關系統聚焦于API流量的敏感數據訪問控制和安全防護，除了傳統API網關的基礎功能外，還支持多種認證方式，能實現細粒度的數據訪問控制，對敏感數據進行脫敏或加密保護，具備強大的協議轉換能力，可抵御惡意請求和安全攻擊，基于高性能架構易于使用和配置。DSecASM API審計系統則側重于事后監測、分析和溯源，實現智能化API資產發現，監測并自動化繪制全鏈路訪問路徑圖，支持基于敏感數據內容的審計和溯源，滿足不同需求。
• 觀安信息的觀御API智能安全審計系統將API安全監測、敏感數據發現與分類分級、API安全網關功能集成于一體，形成從資產發現、風險檢測、防護阻斷到溯源審計的閉環體系，并提供智能化溯源能力。
• 石犀科技、保旺達等廠商也推出API安全產品和解決方案。

3. 隱私增強技術快速發展，但應用處于早期探索和試點階段

隱私計算（如多方安全計算MPC、聯邦學習FL）、可信執行環境（TEE）、同態加密（HE）等技術受到政策和市場的高度關注，國內廠商在此領域投入巨大，產品和解決方案不斷涌現。然而，受限于性能開銷、部署復雜度、標準化程度，以及用戶對技術原理和效果的理解，隱私計算技術的規模化、常態化商業應用仍處于早期探索和試點階段，多集中在金融風控、聯合營銷、醫療科研等對隱私保護要求極高且有明確業務驅動的場景。

隱私計算技術廠商案例

• 綠盟科技在可信數據空間中融合多方安全計算（MPC）、聯邦學習（FL）和可信執行環境（TEE）等多種隱私計算技術，確保從硬件到應用的全程可信，通過可信數據空間內的計算過程保障數據安全和隱私。綠盟數據保險箱是隱私計算技術的典型應用，旨在提供高安全等級的運行時數據保護。
• 信安世紀的隱私計算系統主要應用于金融、醫療、政務三大行業，例如參與數據交易所和跨行業聯盟。在技術上通過性能優化與硬件加速，降低了密文計算耗時；同時積極推動跨技術融合創新，如區塊鏈與隱私計算、聯邦學習與大模型的結合，在安全與效率之間尋求平衡。

4. 可信數據空間理念興起，實踐處于起步探索期。

在國家《可信數據空間發展行動計劃》的推動下，可信技術空間作為一種促進數據安全可信流通的新型基礎設施和解決方案框架，正受到產業各方的高度重視，各地已涌現出一批行業性或區域性的可信數據空間試點項目，如北京金融公共數據專區、城市可信數據空間、醫療可信數據空間、工業可信數據空間等；綠盟科技等國內廠商已推出可信數據空間平臺，并積極參與試點建設。

可信數據空間在國內尚處于早期建設和試點探索階段，其相關技術架構標準（如《可信數據空間 技術架構（征求意見稿）》）正在制定和完善中，并且可信數據空間的互操作性、治理機制、商業模式等仍需較長時間的探索和完善。

可信數據空間技術廠商案例

綠盟的可信數據空間解決方案可通過構建“技術+規則+生態”的三位一體信任基礎，結合可信根、可信底座（基于可信硬件和多種驗證機制）保障數據處理安全，通過接入認證實現多類型參與方的身份和訪問安全控制，實現“原始數據不出域”和“數據可用不可見”，并支持企業、行業、城市、個人、跨境等五類可信數據空間建設。方案強調端到端全鏈可信，融合多種隱私計算技術，支持多主體協同運營，以及通過智能管控能力確保數據流通和利用過程受控且可審計。  

5. 非結構化數據流通安全產品正受到關注

國內非結構化數據流通安全技術應用正逐步獲得關注，應用于對數據安全和商業秘密保護有高要求的行業，比如通信運營商、金融、政務、軍工等涉及敏感個人信息和重要內部文檔的領域，或制造業、軟件開發等擁有核心商業秘密的行業，以保護內部商業秘密、技術資產不被泄露，滿足日益嚴格的數據安全和合規要求。未來，隨著法規落地，需求將持續增長，技術將向智能化識別、分類分級和有效保護利用發展，產品形態將更平臺化并提供場景化方案。

非結構化數據案例

• 信安世紀的安全流轉管控平臺采用文件權限控制、脫敏、水印溯源保護等手段，保障終端、服務器的敏感數據只能被合法用戶合規使用，實現跨部門組織的文件協同管理和分級管控，可應用于非結構化數據對外共享發送的多種場景中，實現跨部門組織的文件協同管理和分級管控。
• 保旺達的非結構化數據安全流轉管控平臺通過AI內容識別實現非結構化數據的分類分級，并利用容器化在線編輯技術，實現敏感文檔“不落地”的安全使用。
• 飛馳云聯的Ftrans系列產品通過高性能安全傳輸協議、細粒度權限控制、審批流程集成、內容安全檢查和審計日志等功能，解決了企業在跨網、B2B等場景下的文件安全流轉痛點，以“安全+效率”為核心，為企業提供了從內網到跨網、從審批到傳輸的一體化文件流通解決方案。

6. 一體化數據安全平臺整合成為趨勢

面對數據流通帶來的復雜管理需求，越來越多廠商開始提供一體化的數據安全治理平臺或運營平臺，通過整合數據資產發現、分類分級、風險評估、策略管理、安全審計、態勢感知等多種能力，實現平臺化、協同化、智能化的數據安全運營，這類平臺成熟度正在快速提升，代表了市場從單點產品向平臺化解決方案演進的趨勢。

廠商案例

• 信安世紀的DSecCOP數據安全協同運營平臺以“數據為中心”為核心理念，實現“戰略－規則－控制－策略－執行－監測－反饋－優化”的閉環運營，實現安全與業務的有機融合，展現數據安全運營態勢，配合流程工單和數據安全知識庫，推動數據安全滾動治理，實現常態化數據安全運營。
• 觀安信息的觀智敏感數據監測與風險分析系統包括監控、分析和管控數據流轉，全面覆蓋發現和梳理API資產，智能識別和分類敏感數據，以及監控和溯源等能力，有效支撐了數據安全治理平臺對數據流轉環節的精細化管理和控制。
• 石犀科技、閃捷信息都提供一體化的數據流動治理平臺或數據安全管控平臺。  

7. AI技術賦能數據安全運營

AI技術與數據流通安全深度融合，國內廠商普遍重視AI技術在數據安全領域的應用，如利用NLP進行敏感數據識別和分類分級，利用機器學習進行API異常行為檢測和風險分析，利用AI輔助安全運營和告警降噪等，以提升安全運營的智能化水平和效率。

AI 廠商案例

• 信安世紀運用AI模型進行資產分析，具備深度審計和溯源能力，能自動化繪制全鏈路訪問路徑圖，支持基于敏感數據內容的審計和溯源。
• 綠盟在可信數據空間解決方案中利用AI實現智能的數據流通管控能力，確保數據流通和利用過程受控且可審計。
• 觀安信息利用AI技術全面賦能數據安全運營，如利用AI大模型和向量化分類推測引擎實現高精度的敏感數據識別與分類分級。借助AI算法進行智能審計、風險監測和動態策略生成，主動發現潛在威脅，提高風險識別效率。同時，應用AI模型進行告警降噪，顯著減少告警數量，提升安全運營效率。
• 閃捷等廠商利用AI實現告警降噪、分類分級和數據標記。

未來發展趨勢

國內數據流通安全的未來技術趨勢將緊密圍繞數字中國，發展數字經濟和數據要素市場化的國家戰略需求，并重點圍繞信任缺失、合規壓力、技術門檻等市場應用痛點和AI賦能、隱私保護深化、平臺化整合等技術自身演進規律發展。智能化、可信化、隱私保護的深化、體系化治理、以及對新興威脅和應用場景（如量子計算、AI大模型）將是未來幾年技術發展的主旋律。國內廠商將積極跟進這些趨勢，并結合本土化的政策要求和市場需求進行創新，致力提供更安全、更合規、更高效、更智能的數據流通解決方案，以支撐我國數字經濟的高質量發展。

目前我國數據流通安全領域的技術發展正處在一個加速演進的關鍵時期，受到國家戰略引導、市場需求驅動和技術創新突破等多重因素的深刻影響，未來幾年中國數據流通安全技術預計將呈現以下幾個核心趨勢，并伴隨著國內廠商在這些方向上的積極布局和創新探索：

數據流通安全領域技術未來發展趨勢

1. 人工智能與數據安全的深度融合與智能化升級

AI技術正從輔助角色加速向數據安全的核心驅動力轉變，未來將更深度、更廣泛地賦能數據流通安全的各個環節，實現從被動防御向主動預測、智能響應的跨越。國內廠商普遍將“AI+數據安全”作為核心創新方向，包括：

• 智能化的數據資產感知與治理：AI將被更廣泛地應用于敏感數據的自動發現、精準分類分級，基于AI模型的非結構化數據內容識別，以及數據風險的智能評估與動態管理。如信安世紀規劃強化AI在知識問答、策略優化、知識關聯分析中的應用，觀安信息信息利用AI賦能敏感數據識別等。
• 智能化的威脅檢測與響應：未來利用機器學習和用戶與實體行為分析（UEBA）進行API異常行為檢測、內部威脅識別，以及復雜攻擊鏈的智能研判和自動化響應將成為主流。例如信安世紀規劃強化AI在威脅預測（如攻擊鏈推理）中的應用。
• AI賦能安全運營與告警降噪：AI技術將輔助安全運營團隊從海量告警中篩選真實威脅，降低誤報，提升運營效率，如信安世紀和觀安信息信息均關注此方向。
• 針對AI大模型自身的數據流通安全：隨著AI大模型的廣泛應用，其訓練數據和模型本身在流通過程中的安全防護將成為新的技術焦點。

未來規劃案例

• 綠盟科技未來規劃中提到將加大在隱私計算、區塊鏈、數據箱等關鍵技術上的研發投入，以提升可信數據空間的安全性和效率。
• 信安世紀未來的技術研發重點之一強化人工智能在威脅預測（如攻擊鏈推理）以及數據安全治理知識關聯分析（如知識問答、策略優化等）中的應用。
• 觀安信息的技術規劃強調通過AI安全等前沿技術保持行業技術優勢，并計劃將這些技術深度結合金融、政務、醫療等行業的實際需求，提供定制化的解決方案。同時，觀安信息信息也關注數據安全與AI應用的合法合規。

2. 隱私增強技術的性能優化、易用性提升與組合創新

隱私計算技術作為實現“數據可用不可見”的核心手段，其研發重點將持續聚焦于提升計算性能、降低應用門檻、增強安全性以及，與其他技術的融合創新。

• 性能優化與硬件加速：解決隱私計算的性能瓶頸是規模化應用的關鍵，廠商將持續投入研發，并探索硬件加速方案。
• 易用性與標準化：提供更易于開發者使用和與現有系統集成的SDK、API和平臺化服務，并積極推動隱私計算技術的標準化和互操作性。
• 技術融合創新：探索隱私計算與區塊鏈、聯邦學習與大模型、可信環境與隱私計算算法等技術的深度融合，以應對更復雜的安全與隱私挑戰。
• 場景化深化應用：將隱私計算技術技術更緊密地結合金融風控、醫療科研、政務數據共享、聯合營銷等具體業務場景，開發更具針對性的解決方案。

未來規劃案例

• 綠盟規劃著重于隱私計算的技術研發與創新。一方面，加大在隱私計算、區塊鏈、數據沙箱等關鍵技術上的研發投入，以提升可信數據空間的安全性和效率；另一方面，推動技術創新與業務場景的深度融合，開發更多適用于不同行業的數據空間解決方案，從而更好地滿足市場需求。
• 綠盟科技在可信數據空間中融合多方安全計算（MPC）、聯邦學習（FL）和可信執行環境TEE等多種隱私計算技術，確保從硬件到應用的全程可信，通過可信數據空間內的計算過程保障數據安全和隱私。綠盟數據保險箱是隱私計算技術的典型應用，旨在提供高安全等級的運行時數據保護
• 信安世紀的隱私計算規劃聚焦于市場拓展與技術研發。在市場規劃方面，以金融、醫療、政務三大領域為主戰場，同時向物聯網、能源、零售等領域延伸，并注重生態化平臺建設，例如參與數據交易所和跨行業聯盟。在技術研發上，重點包括性能優化與硬件加速，以降低密文計算耗時；推動跨技術融合創新，如區塊鏈與隱私計算、聯邦學習與大模型的結合；以及在安全與效率之間尋求平衡，量化泄露風險，并研發后量子密碼學協議，應對未來量子計算機對現有加密體系的潛在威脅。
• 觀安信息技術規劃中強調通過隱私計算等前沿技術保持行業技術優勢，并計劃將這些技術深度結合金融、政務、醫療等行業的實際需求，提供定制化的解決方案。此外，觀安信息還關注技術與法規、倫理的結合，確保數據安全與AI應用的合法合規，并通過開源、合作與標準制定，構建數據安全技術生態。

3. 可信數據空間的標準化、互聯互通與生態構建

在國家政策的大力推動下，可信技術空間將從試點探索逐步走向更廣泛的部署和應用，成為數據要素市場的重要基礎設施。

• 技術架構標準化與核心組件成熟化：遵循國家發布的可信技術空間技術架構標準（如《可信數據空間技術架構（征求意見稿）》），推動可信連接器、數據目錄、策略管理、安全計算服務等核心組件的成熟與標準化。
• 互聯互通與聯邦化探索：未來將著力解決不同可信技術空間之間、以及可信技術空間與現有數據平臺/數據交易所之間的互聯互通問題，探索構建聯邦式的數據空間網絡，實現更廣泛的數據共享與協作。
• 行業深度應用與生態構建：廠商將深入挖掘企業、行業、城市等多場景下的數據需求，推動可信技術空間在金融、醫療、政務、工業、跨境等更多領域的應用落地。

未來規劃案例

綠盟規劃加強可信技術空間的技術研發與創新，特別是在隱私計算、區塊鏈、數據沙箱等關鍵技術上的投入，以提升可信數據空間的安全性和效率。同時，綠盟科技計劃拓展應用場景與市場需求，深入挖掘企業、行業、城市等多場景下的數據需求，并關注個人數據空間和跨境數據空間等新興領域。此外，綠盟科技還致力于構建生態體系與產業協同，加強與產業鏈上下游企業的合作，推動產學研深度融合。   

4. 數據安全治理與運營平臺的智能化、協同化與輕量化

集中的、智能化的數據安全治理與運營平臺將成為企業和政務部門管理復雜數據流通風險的主流選擇。

• 智能化增強：平臺將更深度地集成AI能力，實現數據資產的智能發現與分類、風險的智能研判與預測、安全策略的智能推薦與優化，以及安全事件的自動化響應。
• 協同化運營：平臺將更強調跨部門、跨系統，甚至跨組織（在可信技術空間等生態中）的安全信息共享、風險態勢感知，以及工單任務的協同處置和閉環管理。
• 輕量化與敏捷化部署：為適應不同規模組織和多樣化場景的需求，平臺將向更加模塊化、微服務化、低代碼/無代碼配置的方向發展，支持更靈活、更輕量化的部署模式，如信安世紀規劃的“輕量化”部署。

未來規劃案例

信安世紀在運營方面計劃聚焦政企、醫療、運營商等高監管行業，通過“平臺+場景化解決方案”模式打造行業標桿案例，并逐步向金融及其他行業擴展，構建跨行業數據安全協作生態。

5. API安全治理的體系化深化

API安全將從基礎防護向全生命周期、全要素的體系化治理演進。

• API資產的全面與動態管理：自動化發現、梳理、分類分級所有API接口，并進行持續的風險評估和生命周期管理。
• API流量的深度內容感知與安全控制：增強對API傳輸數據（特別是敏感數據）的識別、監控和動態脫敏/加密能力。
• API行為的智能分析與異常檢測：利用AI/UEBA技術精準識別針對API的復雜攻擊、業務邏輯濫用和內部違規行為。
• “內外兼修”：不僅關注對外開放API的防護，內部微服務間API的安全也將得到更多重視，以防范橫向攻擊和內部數據泄露。石犀科技在其規劃中也提及強化API風險監測與處置能力。

6. 數據溯源、審計與責任界定技術的增強

在多方參與的數據流通過程中，確保行為可追溯、責任可界定是建立信任和解決糾紛的關鍵。

• 不可篡改的審計日志：區塊鏈/DLT技術在關鍵操作日志存證、授權記錄、數據確權輔助等方面的應用將持續探索。
• 精細化的數據血緣追蹤：結合元數據管理和圖技術，實現對數據從產生到最終消費的全鏈路追蹤。
• 增強型數字水印與指紋技術：提升水印的魯棒性、隱蔽性和可檢測性，以支持更精準的泄露溯源。例如，觀安信息信息的文檔安全和流轉監測方案中均包含水印技術。

7. 面向新興威脅與技術的前瞻性布局

AI大模型自身的數據流通安全防護。AI大模型的訓練和應用本身依賴于大規模數據流通，同時也帶來了新的安全風險（如訓練數據投毒、模型參數泄露、生成內容安全等）。未來，針對AI大模型相關的數據流通場景，將出現專門的安全防護技術和解決方案，如流通場景中大模型安全防護。

后量子密碼的預研與逐步引入。隨著量子計算技術的發展，對現有公鑰密碼體系的潛在威脅日益受到關注。雖然目前主要處于研究和標準化階段，但未來數據流通安全技術（特別是涉及長期保密和跨境傳輸的場景）將逐步考慮引入和遷移到抗量子攻擊的密碼算法。

未來規劃案例

• 信安世紀計劃研發后量子密碼學協議，著眼于未來量子可能對現有加密體系造成的威脅。
• 觀安信息則將量子安全作為保持技術領先性的前沿技術之一，通過量子安全等技術保持其行業技術優勢。

8.  “原始數據不出域”、“數據可用不可見”理念下的技術深化與融合創新

“原始數據不出域”、“數據可用不可見”的核心理念將持續驅動相關技術的深化發展和創新組合。隱私計算技術、可信環境、數據沙箱、聯邦數據庫、動態脫敏等技術將進一步優化性能、降低使用門檻，并探索更靈活、更高效的組合應用模式，以在不同場景下更好地平衡數據保護與價值利用。

未來規劃案例

綠盟科技規劃加大在隱私計算、區塊鏈、數據沙箱等關鍵技術上的研發投入，以提升可信數據空間的安全性和效率。推動技術創新與業務場景的深度融合，針對不同行業的數據需求，開發更多適用的數據空間解決融合方案，并積極探索在企業、行業和城市等多個場景下的應用架構，實現數據的安全共享和利用。