深度研究 | 万字长文揭示我国数据流通安全现状和未来趋势

发布时间：2025-11-04 12:35:28 来源：技术快报 作者：域名

在我国大力推动数字经济发展和数据要素市场建设的深度势战略背景下，我国数据流通安全技术与应用正经历一个政策强力驱动、研究市场需求快速涌现、长文技术方案加速迭代、揭示据流但整体仍处于从初步探索向规模化应用过渡的国数关键发展阶段。 

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国内市场成熟度

1. 国内数据流通安全市场整体从起步迈向发展初期，通安政策合规双轮驱动

政策法规与合规强制驱动： 这是全现当前国内市场最显著的特征。《数据安全法》、状和《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的深度势意见》（又称“数据二十条”）等法律法规和行业监管要求为数据安全发展指明了方向。

然而，数据要素市场本身的交易机制、产权界定、价值评估等核心规则仍在探索和完善中，企业和政务部门对复杂数据流通场景下的安全认知、治理能力和技术实践水平尚在提升，成熟的、可大规模复制的商业模式仍在积极构建。

2. 国内数据流通安全市场的供给厂商类型多样，产品布局日益丰富。

国内数据流通安全市场产品供应商主要包括传统综合型网络安全厂商、

传统综合型网络安全厂商依托其在网络安全、应用安全、端点安全等领域的长期技术积累和广泛客户基础，将数据安全能力（特别是与流通相关的）作为其整体安全解决方案的重要延伸。源码库

绿盟科技作为老牌安全厂商，除了传统的网络安全产品线外，近年来积极布局数据安全，特别是推出了 “数据保险箱” 和可信数据空间（TDS）解决方案，其中 “数据保险箱” 是基于 TEE 的安全增强计算环境，具备高度的安全性和可靠性，而可信数据空间（TDS）则为数据的共享与流通提供了安全可控的环境。

数据安全垂直领域专业厂商长期专注于数据安全某细分领域（如数据加密、数据脱敏、DLP、数据库审计、API安全、文档安全等），在特定技术或场景下拥有较深的技术积累和市场认知。

新兴技术驱动型厂商聚焦于隐私计算（MPC、FL、HE）、可信执行环境（TEE）、AI赋能数据安全等前沿技术，旨在解决数据“可用不可见”的核心难题。

大型云服务提供商和大数据平台企业，依托其基础设施和数据处理能力，开始提供数据安全相关的服务和工具，如云上的数据加密、访问控制、安全计算环境等。

随着数据交易所、可信数据空间等基础设施的建设，出现了专注于这些平台运营、提供数据登记、撮合、清算、合规审查等服务的数据要素流通基础设施运营方/服务机构。

如国内多地（如北京、上海、深圳、济南、成都、南京等）已启动或建成了数据交易所或区域性/行业性可信数据空间，这些平台的运营方（通常是地方国资、数据集团或联合体）正在探索相关的服务模式和安全机制。

国内主流技术现状

国内技术应用现状整体处于发展初期，基础技术相对成熟，新兴技术加速落地。

1. 数据流通基础安全技术相对成熟，但流通场景适应性待提升

数据流通安全基础技术（数据分类分级、加密、身份认证与访问管理、数据防泄漏等）在国内已有多年应用，产品成熟度较高。挑战在于这些技术如何更好地适应跨组织、动态权限、细粒度控制的数据流通场景需求，并实现与新兴技术的协同，仍是厂商和用户共同探索的方向。例如，传统的网络边界防护思路在数据多方流转时面临挑战，应向零信任、数据为中心的安全模型演进。

2. API安全成为流通枢纽的核心防护，技术成熟度正在快速提升

随着API成为数据流通的主要通道，API安全网关、API审计、API资产发现与管理等技术快速发展，并日益受到重视，成为厂商投入的重点。除了提供API安全网关的基础防护能力，还强调API资产的自动发现、敏感数据识别、调用行为的智能分析与深度溯源，形成了体系化的API安全治理方案，并强调自动化和智能化的利用，API安全技术成熟度正在快速提升。

3. 隐私增强技术快速发展，但应用处于早期探索和试点阶段

隐私计算（如多方安全计算MPC、联邦学习FL）、可信执行环境（TEE）、同态加密（HE）等技术受到政策和市场的高度关注，国内厂商在此领域投入巨大，产品和解决方案不断涌现。然而，受限于性能开销、部署复杂度、标准化程度，以及用户对技术原理和效果的理解，隐私计算技术的规模化、常态化商业应用仍处于早期探索和试点阶段，多集中在金融风控、联合营销、医疗科研等对隐私保护要求极高且有明确业务驱动的场景。

4. 可信数据空间理念兴起，实践处于起步探索期。

在国家《可信数据空间发展行动计划》的推动下，可信技术空间作为一种促进数据安全可信流通的新型基础设施和解决方案框架，正受到产业各方的高度重视，各地已涌现出一批行业性或区域性的可信数据空间试点项目，如北京金融公共数据专区、城市可信数据空间、医疗可信数据空间、工业可信数据空间等；绿盟科技等国内厂商已推出可信数据空间平台，并积极参与试点建设。

可信数据空间在国内尚处于早期建设和试点探索阶段，其相关技术架构标准（如《可信数据空间 技术架构（征求意见稿）》）正在制定和完善中，并且可信数据空间的互操作性、治理机制、商业模式等仍需较长时间的探索和完善。

绿盟的可信数据空间解决方案可通过构建“技术+规则+生态”的三位一体信任基础，结合可信根、可信底座（基于可信硬件和多种验证机制）保障数据处理安全，通过接入认证实现多类型参与方的身份和访问安全控制，实现“原始数据不出域”和“数据可用不可见”，并支持企业、行业、城市、个人、跨境等五类可信数据空间建设。方案强调端到端全链可信，融合多种隐私计算技术，支持多主体协同运营，以及通过智能管控能力确保数据流通和利用过程受控且可审计。  

5. 非结构化数据流通安全产品正受到关注

国内非结构化数据流通安全技术应用正逐步获得关注，应用于对数据安全和商业秘密保护有高要求的行业，比如通信运营商、金融、政务、军工等涉及敏感个人信息和重要内部文档的领域，或制造业、软件开发等拥有核心商业秘密的行业，以保护内部商业秘密、技术资产不被泄露，满足日益严格的数据安全和合规要求。未来，随着法规落地，需求将持续增长，技术将向智能化识别、分类分级和有效保护利用发展，产品形态将更平台化并提供场景化方案。

6. 一体化数据安全平台整合成为趋势

面对数据流通带来的复杂管理需求，越来越多厂商开始提供一体化的数据安全治理平台或运营平台，通过整合数据资产发现、分类分级、风险评估、策略管理、安全审计、态势感知等多种能力，实现平台化、协同化、智能化的数据安全运营，这类平台成熟度正在快速提升，代表了市场从单点产品向平台化解决方案演进的趋势。

7. AI技术赋能数据安全运营

AI技术与数据流通安全深度融合，国内厂商普遍重视AI技术在数据安全领域的应用，如利用NLP进行敏感数据识别和分类分级，利用机器学习进行API异常行为检测和风险分析，利用AI辅助安全运营和告警降噪等，以提升安全运营的智能化水平和效率。

未来发展趋势

国内数据流通安全的未来技术趋势将紧密围绕数字中国，发展数字经济和数据要素市场化的国家战略需求，并重点围绕信任缺失、合规压力、技术门槛等市场应用痛点和AI赋能、隐私保护深化、平台化整合等技术自身演进规律发展。智能化、可信化、隐私保护的深化、体系化治理、以及对新兴威胁和应用场景（如量子计算、AI大模型）将是未来几年技术发展的主旋律。国内厂商将积极跟进这些趋势，并结合本土化的政策要求和市场需求进行创新，致力提供更安全、更合规、更高效、更智能的数据流通解决方案，以支撑我国数字经济的高质量发展。

目前我国数据流通安全领域的技术发展正处在一个加速演进的关键时期，受到国家战略引导、市场需求驱动和技术创新突破等多重因素的深刻影响，未来几年中国数据流通安全技术预计将呈现以下几个核心趋势，并伴随着国内厂商在这些方向上的积极布局和创新探索：

数据流通安全领域技术未来发展趋势

1. 人工智能与数据安全的深度融合与智能化升级

AI技术正从辅助角色加速向数据安全的核心驱动力转变，未来将更深度、更广泛地赋能数据流通安全的各个环节，实现从被动防御向主动预测、智能响应的跨越。国内厂商普遍将“AI+数据安全”作为核心创新方向，包括：

2. 隐私增强技术的性能优化、易用性提升与组合创新

隐私计算技术作为实现“数据可用不可见”的核心手段，其研发重点将持续聚焦于提升计算性能、降低应用门槛、增强安全性以及，与其他技术的融合创新。

3. 可信数据空间的标准化、互联互通与生态构建

在国家政策的大力推动下，可信技术空间将从试点探索逐步走向更广泛的部署和应用，成为数据要素市场的重要基础设施。

绿盟规划加强可信技术空间的技术研发与创新，特别是在隐私计算、区块链、数据沙箱等关键技术上的投入，以提升可信数据空间的安全性和效率。同时，绿盟科技计划拓展应用场景与市场需求，深入挖掘企业、行业、城市等多场景下的数据需求，并关注个人数据空间和跨境数据空间等新兴领域。此外，绿盟科技还致力于构建生态体系与产业协同，加强与产业链上下游企业的合作，推动产学研深度融合。   

4. 数据安全治理与运营平台的智能化、协同化与轻量化

集中的、智能化的数据安全治理与运营平台将成为企业和政务部门管理复杂数据流通风险的主流选择。

信安世纪在运营方面计划聚焦政企、医疗、运营商等高监管行业，通过“平台+场景化解决方案”模式打造行业标杆案例，并逐步向金融及其他行业扩展，构建跨行业数据安全协作生态。

5. API安全治理的体系化深化

API安全将从基础防护向全生命周期、全要素的体系化治理演进。

6. 数据溯源、审计与责任界定技术的增强

在多方参与的数据流通过程中，确保行为可追溯、责任可界定是建立信任和解决纠纷的关键。

7. 面向新兴威胁与技术的前瞻性布局

AI大模型自身的数据流通安全防护。AI大模型的训练和应用本身依赖于大规模数据流通，同时也带来了新的安全风险（如训练数据投毒、模型参数泄露、生成内容安全等）。未来，针对AI大模型相关的数据流通场景，将出现专门的安全防护技术和解决方案，如流通场景中大模型安全防护。

后量子密码的预研与逐步引入。随着量子计算技术的发展，对现有公钥密码体系的潜在威胁日益受到关注。虽然目前主要处于研究和标准化阶段，但未来数据流通安全技术（特别是涉及长期保密和跨境传输的场景）将逐步考虑引入和迁移到抗量子攻击的密码算法。

8.  “原始数据不出域”、“数据可用不可见”理念下的技术深化与融合创新

“原始数据不出域”、“数据可用不可见”的核心理念将持续驱动相关技术的深化发展和创新组合。隐私计算技术、可信环境、数据沙箱、联邦数据库、动态脱敏等技术将进一步优化性能、降低使用门槛，并探索更灵活、更高效的组合应用模式，以在不同场景下更好地平衡数据保护与价值利用。

绿盟科技规划加大在隐私计算、区块链、数据沙箱等关键技术上的研发投入，以提升可信数据空间的安全性和效率。推动技术创新与业务场景的深度融合，针对不同行业的数据需求，开发更多适用的数据空间解决融合方案，并积极探索在企业、行业和城市等多个场景下的应用架构，实现数据的安全共享和利用。

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