2.1　全球数据安全产业发展背景
2.1.1　网络空间主导权竞争
2.1.2　各国数据主权争夺
2.1.3　数据安全重要性凸显
2.2　全球数据安全产业发展分析
2.2.1　全球数据安全发展态势
2.2.2　全球数据安全典型事件
2.2.3　全球数据安全产品分析
2.2.4　全球数据安全技术发展
2.2.4.1　全球数据安全技术特点
2.2.4.2　全球数据安全技术成熟度
2.2.5　全球数据安全规模预测
2.3　重点国家/地区数据安全发展分析
2.3.1　美国数据安全发展
2.3.1.1　美国数据安全政策分析
2.3.1.2　美国数据安全审查案例
2.3.2　欧盟数据安全政策
2.3.3　日本数据安全发展
2.3.4　印度数据安全政策
2.4　全球数据安全治理发展分析
2.4.1　全球数据安全治理背景
2.4.2　全球数据安全治理特点
2.4.3　全球数据安全治理现状
2.4.3.1　国际组织数据安全治理现状
2.4.3.2　主权国家数据安全治疗现状
2.4.4　数据安全治理主要领域
2.4.4.1　个人权利
2.4.4.2　社会发展
2.4.4.3　经济利益
2.4.4.4　国家安全
2.4.5　全球数据安全治理困境

3.1　数据安全产业政策体系分析
3.1.1　主要监管机构
3.1.2　政策发展特点
3.1.3　重点政策汇总
3.1.4　相关政策法规
3.1.5　标准体系建设
3.1.6　自律组织成立
3.1.7　政策启示及建议
3.2　数据安全重点法规解读
3.2.1　《中华人民共和国国家安全法》
3.2.2　《中华人民共和国网络安全法》
3.2.3　《中华人民共和国密码法》
3.2.4　《中华人民共和国数据安全法》
3.2.5　《中华人民共和国个人信息保护法》
3.3　中国数据安全合规管理政策
3.3.1　《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》
3.3.2　《数据安全管理认证实施规则》
3.3.3　《数据出境安全评估办法》
3.3.4　《促进数据安全产业发展的意见》
3.3.5　其他数据安全合规管理政策
3.4　地区数据安全政策发展分析
3.4.1　地区公布相关数据条例
3.4.2　地区公共数据管理政策
3.4.3　地方数据安全相关政策

4.1　宏观经济运行情况
4.1.1　全球经济形势
4.1.2　国内生产总值
4.1.3　对外经济分析
4.1.4　固定资产投资
4.1.5　宏观经济展望
4.2　数字经济发展状况
4.2.1　产业发展规模
4.2.2　产业发展增速
4.2.3　经济增长贡献
4.2.4　产业发展结构
4.2.5　生产效率情况
4.3　数据量增长环境
4.3.1　网民人口规模上升
4.3.2　物联网数据量巨大
4.3.3　数据规模持续增长
4.4　数据安全威胁频发
4.4.1　常见数据安全威胁
4.4.2　数据泄露主要原因
4.4.3　中国数据泄露事件
4.4.4　数据泄露成本增加
4.4.5　影响范围不断扩大

5.1　数据安全产业发展动力
5.1.1　数据安全重视程度提升
5.1.2　安全监管逐步释放需求
5.1.3　企业数字化步伐加快
5.1.4　新兴技术促进产业发展
5.2　数据安全产业发展综况
5.2.1　数据安全治理情况
5.2.2　数据安全相关执法
5.2.3　数据安全盈利模式
5.2.4　数据安全技术水平
5.2.5　数据安全技术特点
5.2.6　国际交流合作加快
5.3　数据安全产业运行情况
5.3.1　产业发展阶段
5.3.2　整体市场规模
5.3.3　项目采购规模
5.3.4　产品市场状况
5.3.5　服务市场状况
5.4　数据安全产业竞争分析
5.4.1　企业类别划分
5.4.2　企业竞争力评价
5.4.3　重点企业汇总
5.4.4　互联网企业布局
5.4.5　网络安全厂商布局
5.4.6　企业销售模式
5.5　数据安全产业发展问题及挑战
5.5.1　数据安全流通面临挑战
5.5.2　数据安全建设水平问题
5.5.3　数据安全人才发展困局
5.5.4　企业数据安全发展困境
5.6　数据安全产业发展对策及建议
5.6.1　数据安全流通措施建议
5.6.2　数据安全体系建设步骤
5.6.3　加强数据安全制度建设
5.6.4　提高数据安全技术水平
5.6.5　数据安全人才发展建议
5.6.6　企业数据安全发展建议

6.1　数据安全治理理念分析
6.1.1　数据安全治理愿景及目标
6.1.2　数据安全治理理念的核心
6.1.3　数据安全治理理念的深化
6.1.4　数据安全治理理念的实现
6.2　数据安全治理框架体系分析
6.2.1　数据安全治理框架的构成
6.2.2　数据安全治理的组织架构
6.2.3　数据安全治理的管理体系
6.2.4　数据安全治理的技术体系
6.2.5　数据安全治理的运营体系
6.2.6　数据安全治理的规划建设
6.3　数据安全治理实践路线分析
6.3.1　治理规划
6.3.2　治理建设
6.3.3　治理运营
6.3.4　治理成效评估
6.4　企业数据安全治理发展分析
6.4.1　企业数据安全特征分析
6.4.2　企业数据安全内生牵引
6.4.3　企业数据安全发展困境
6.4.4　企业数据安全合规图谱
6.4.5　企业数据安全治理架构
6.5　数据安全治理企业调研分析
6.5.1　数据安全建设驱动力
6.5.2　数据安全建设痛点
6.5.3　数据安全建设部门
6.5.4　数据安全技术应用
6.5.5　数据安全建设内容
6.5.6　数据安全建设进度
6.5.7　数据安全建设重点
6.6　企业数据安全治理实践分析
6.6.1　中国联通
6.6.2　蚂蚁集团
6.6.3　百度公司
6.6.4　吉利汽车
6.6.5　天翼云

7.1　电信领域
7.1.1　电信行业数据安全发展背景
7.1.2　电信行业数据安全的重要性
7.1.3　电信企业数据安全管理状况
7.1.3.1　制度体系建设现状
7.1.3.2　技术手段建设现状
7.1.4　电信行业数据安全管理建议
7.1.4.1　制度体系建设方面
7.1.4.2　技术手段建设方面
7.1.5　电信运营企业践行数据安全
7.1.5.1　中国移动
7.1.5.2　中国电信
7.1.5.3　中国联通
7.2　医疗领域
7.2.1　医疗行业数据安全发展背景
7.2.2　医疗行业数据安全事件特点
7.2.3　医疗行业数据安全风险分析
7.2.4　医疗行业数据安全供需分析
7.2.4.1　需求侧
7.2.4.2　供给侧
7.2.5　医疗行业数据安全发展建议
7.2.5.1　深化思想认识
7.2.5.2　完善监管配套
7.2.5.3　突出能力建设
7.3　金融领域
7.3.1　金融业数据安全相关政策
7.3.2　金融业数据安全技术现状
7.3.3　金融业数据安全风险分析
7.3.4　金融业数据安全发展策略
7.3.4.1　提高数据安全意识
7.3.4.2　明确数据所属权责
7.3.4.3　建立和完善相关制度
7.3.4.4　数据安全防护技术升级
7.4　汽车领域
7.4.1　汽车数据安全风险分析
7.4.1.1　汽车数据收集风险
7.4.1.2　汽车数据传输风险
7.4.1.3　汽车数据存储使用风险
7.4.1.4　汽车数据出境风险
7.4.2　汽车数据安全相关政策
7.4.3　汽车数据安全相关标准
7.4.4　汽车数据安全相关建议
7.5　电商领域
7.5.1　电商数据的内涵
7.5.2　电商数据的价值
7.5.3　电商数据泄露事件
7.5.4　电商数据安全风险分析
7.5.4.1　数据权属不清
7.5.4.2　大数据聚合分析风险
7.5.4.3　数据版权保护
7.5.4.4　数据跨境安全
7.5.5　电商企业数据安全建议
7.5.6　跨境电商数据安全问题
7.5.6.1　平台环节
7.5.6.2　物流环节
7.5.6.3　用户环节
7.5.7　跨境电商数据安全建议
7.6　教育领域
7.6.1　教育数据安全治理政策
7.6.2　教育数据安全建设现状
7.6.3　教育数据安全治理体系
7.6.4　教育数据安全建设路径

8.1　人工智能领域
8.1.1　人工智能技术发展水平状况
8.1.2　人工智能主要数据安全风险
8.1.2.1　数据质量安全风险
8.1.2.2　数据隐私安全风险
8.1.2.3　数据保护安全风险
8.1.3　人工智能数据安全风险成因
8.1.3.1　规则维度
8.1.3.2　技术维度
8.1.3.3　治理维度
8.1.4　人工智能数据安全治理路径
8.1.4.1　法律层面
8.1.4.2　平台层面
8.1.4.3　技术层面
8.1.4.4　协同层面
8.2　云计算领域
8.2.1　中国云计算产业发展状况
8.2.1.1　市场规模
8.2.1.2　市场格局
8.2.2　云计算数据安全主要问题
8.2.3　云计算数据安全应对策略
8.2.4　建立云数据安全保护的步骤
8.3　超级计算领域
8.3.1　中国超算技术发展水平
8.3.2　超算领域数据安全风险
8.3.3　超级计算数据安全事件
8.3.4　超算领域数据安全防范价值
8.3.5　超算领域数据安全防护案例
8.4　数据中心领域
8.4.1　中国数据中心建设规模状况
8.4.2　数据中心领域数据安全风险
8.4.3　数据中心领域的数据安全要求
8.4.3.1　技术性要求
8.4.3.2　合规性要求
8.4.4　高校数据中心数据安全风险及应对
8.4.4.1　高校数据中心数据安全风险分析
8.4.4.2　高校数据中心数据安全风险应对策略
8.5　工业互联网领域
8.5.1　中国工业互联网发展规模状况
8.5.2　工业互联网数据安全风险分析
8.5.3　工业互联网数据安全防护规范
8.5.4　工业互联网数据安全保护对策

9.1　数据安全专利技术申请情况
9.1.1　专利技术范围
9.1.2　专利申请状况
9.1.3　专利技术分布
9.1.4　专利申请主体
9.2　新兴数据安全技术分析
9.2.1　自动化数据分类分级技术
9.2.2　数据安全运营技术
9.2.3　零信任接入安全技术
9.2.4　差分隐私
9.2.5　数据水印及溯源技术
9.2.6　响应与处置自动化技术
9.2.7　数据安全监测技术
9.3　成熟数据安全技术分析
9.3.1　数据为中心的安全技术
9.3.2　数据资产梳理技术
9.3.3　身份认证和访问管理技术
9.3.4　数据安全采集技术
9.3.5　数据脱敏技术
9.3.6　数据加密技术
9.3.7　数据安全运维技术
9.3.8　数据库安全防护技术
9.3.9　用户和实体行为分析技术
9.3.10　数据泄密防护技术
9.3.11　数据备份保护技术
9.4　数据安全管理技术分析
9.4.1　数据资产安全分析技术
9.4.2　数据安全审计技术
9.4.3　人工智能管理技术

10.1　隐私计算技术基本介绍
10.1.1　技术基本概述
10.1.2　主要功能架构
10.1.3　关键技术分析
10.1.3.1　多方安全计算技术
10.1.3.2　联邦学习技术
10.1.3.3　同态加密技术
10.1.3.4　隐私求交技术
10.1.3.5　不经意传输技术
10.1.3.6　接口服务能力
10.2　隐私计算技术发展水平
10.2.1　技术专利统计背景
10.2.2　企业技术专利排行
10.2.3　各国技术专利情况
10.3　隐私计算产业发展状况
10.3.1　标准体系建设情况
10.3.2　行业产业链条
10.3.3　国外产业发展情况
10.3.4　国内产业发展情况
10.3.4.1　政策环境
10.3.4.2　市场规模
10.3.5　商业项目建设情况
10.3.6　产业技术路径
10.4　隐私计算技术应用场景
10.4.1　主要应用场景
10.4.2　各应用场景占比
10.4.3　应用于联合营销
10.4.4　应用于联合风控
10.4.5　应用于智慧医疗
10.4.6　应用于电子政务
10.5　隐私计算技术发展前景分析
10.5.1　发展机遇分析
10.5.2　发展面临挑战
10.5.2.1　安全性挑战
10.5.2.2　性能瓶颈
10.5.2.3　互联互通壁垒
10.5.3　发展前景展望
10.5.3.1　可用性提升
10.5.3.2　应用边界拓宽
10.5.3.3　应用加速落地

11.1　北京亿赛通科技发展有限责任公司
11.1.1　企业发展概况
11.1.2　数据安全理念
11.1.3　主要产品介绍
11.1.4　企业方案优势
11.1.5　企业竞争优势
11.1.6　企业战略规划
11.2　奇安信科技集团股份有限公司
11.2.1　企业发展概况
11.2.2　主要业务模式
11.2.3　数据安全布局
11.2.4　经营效益分析
11.2.5　业务经营分析
11.2.6　财务状况分析
11.2.6.1　盈利能力
11.2.6.2　偿债能力
11.2.6.3　运营能力
11.2.7　核心竞争力分析
11.2.8　公司发展战略
11.2.9　未来前景展望
11.3　启明星辰信息技术集团股份有限公司
11.3.1　企业发展概况
11.3.2　主要业务板块
11.3.3　数据安全布局
11.3.4　经营效益分析
11.3.5　业务经营分析
11.3.6　财务状况分析
11.3.6.1　盈利能力
11.3.6.2　偿债能力
11.3.6.3　运营能力
11.3.7　核心竞争力分析
11.3.8　公司发展战略
11.3.9　未来前景展望
11.4　浙江华途信息安全技术股份有限公司
11.4.1　企业发展概况
11.4.2　主要产品业务
11.4.3　主要解决能力
11.4.4　企业发展实力
11.5　北京北信源软件股份有限公司
11.5.1　企业发展概况
11.5.2　主要业务范围
11.5.3　经营效益分析
11.5.4　业务经营分析
11.5.5　财务状况分析
11.5.5.1　盈利能力
11.5.5.2　偿债能力
11.5.5.3　运营能力
11.5.6　核心竞争力分析
11.5.7　公司发展战略
11.5.8　未来前景展望
11.6　杭州安恒信息技术股份有限公司
11.6.1　企业发展概况
11.6.2　主要业务范围
11.6.3　经营效益分析
11.6.4　业务经营分析
11.6.5　财务状况分析
11.6.5.1　盈利能力
11.6.5.2　偿债能力
11.6.5.3　运营能力
11.6.6　核心竞争力分析
11.6.7　公司发展战略
11.6.8　未来前景展望
11.7　天融信科技集团
11.7.1　企业发展概况
11.7.2　主要业务范围
11.7.3　经营效益分析
11.7.4　业务经营分析
11.7.5　财务状况分析
11.7.5.1　盈利能力
11.7.5.2　偿债能力
11.7.5.3　运营能力
11.7.6　核心竞争力分析
11.7.7　公司发展战略
11.7.8　未来前景展望
11.8　深信服科技股份有限公司
11.8.1　企业发展概况
11.8.2　企业经营范围
11.8.3　经营效益分析
11.8.4　业务经营分析
11.8.5　财务状况分析
11.8.5.1　盈利能力
11.8.5.2　偿债能力
11.8.5.3　运营能力
11.8.6　核心竞争力分析
11.8.7　未来前景展望
11.9　北京天空卫士网络安全技术有限公司
11.9.1　企业发展概况
11.9.2　主要投资主体
11.9.3　主要解决方案
11.9.4　企业合作动态

12.1　数据安全企业投融资规模
12.1.1　融资规模走势
12.1.2　行业投资特点
12.1.3　企业融资动态
12.2　数据安全产业投资壁垒分析
12.2.1　产品侧壁垒
12.2.2　渠道侧壁垒
12.2.3　技术侧壁垒
12.2.4　政策侧壁垒
12.2.5　客户侧壁垒
12.3　数据安全产业投资风险分析
12.3.1　经济下行风险
12.3.2　企业管理风险
12.3.3　研发技术风险
12.3.4　软硬件垄断风险
12.4　数据安全产业投资热点分析
12.4.1　隐私计算领域
12.4.2　数据风险管理
12.4.3　个人信息保护
12.4.4　云原生数据安全
12.4.5　数字供应链安全
12.5　数据安全领域投资框架
12.5.1　需求侧
12.5.2　供给侧

13.1　数据安全产业发展机遇分析
13.1.1　占据一定发展优势
13.1.2　政策推动产业发展
13.1.3　“新基建”发展机遇
13.1.4　相关应用需求提高
13.1.5　技术发展进入新阶段
13.2　数据安全产业发展前景展望
13.2.1　产业成为战略重点
13.2.2　企业迎来发展机遇
13.2.3　产业生态发展展望
13.2.4　政策发展前景展望
13.2.5　技术创新发展展望
13.3　数据安全产业发展趋势分析
13.3.1　全球数据安全治理趋势
13.3.2　企业数据安全战略趋势
13.3.3　数据安全技术发展趋势
13.4　2024-2028年中国数据安全行业预测分析
13.4.1　2024-2028年中国数据安全行业影响因素分析
13.4.1.1　有利因素
13.4.1.2　不利因素
13.4.2　2024-2028年中国数据安全产品及服务市场规模预测
附录
附录一：《中华人民共和国数据安全法》

图表1　数据和数据安全概念的界定、关系以及联结
图表2　数据安全的分类
图表3　数据安全体系的构成
图表4　网络安全与数据安全的关系
图表5　狭义的数据安全产业链上中下游
图表6　部分国家（区域）网络安全保障指标评价排名
图表7　国外数据安全产品调研表（一）
图表8　国外数据安全产品调研表（二）
图表9　国外数据安全产品调研表（三）
图表10　2017-2021年Gartner数据安全技术成熟度曲线
图表11　《欧美数据隐私框架》下欧盟个人数据传输情况示意
图表12　全球数据安全治理领域与风险
图表13　数据安全法监管机构
图表14　数据安全相关政策的概念分布
图表15　分类分级保护的主体及职责
图表16　数据安全应急处置的主体及其职责
图表17　数据安全应急处置
图表18　网络安全审查触发条件及处理流程
图表19　数据安全评估主体及职责
图表20　数据安全评估主体及职责（续）
图表21　数据安全评估触发条件及处理流程（一）
图表22　数据安全评估触发条件及处理流程（二）
图表23　数据安全评估触发条件及处理流程（三）
图表24　数据安全管理责任的主体及职责
图表25　数据安全培训的主体及职责
图表26　数据安全审计的主体及职责
图表27　数据安全审计的触发条件及处理流程
图表28　中国数据安全行业相关政策
图表29　截至2023年数据安全相关国家标准汇总