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根據相關調查數據，全球企業數據泄露保護(DLP)市場預計未來五年將以21.03%的復合年增長率增長，

到2026年市場規模將達到62.65億美元。

早期，中國的數據泄漏防護主要應用于政府、軍事、航空航天等領域，

后來隨著網絡安全關注度的提高，以及科技的進步，

DLP的應用范圍逐漸擴大到能源、金融、通信、電信、物流、交通等領域，

數據泄漏防護的應用場景呈現出精細化、多元化的發展趨勢。

如今，企業數據泄露預防市場包含許多產品，這些產品具有廣泛的用例，

并且能夠提供對整個組織的數據使用和數據移動的可見性。

它包括在對數據執行操作時基于內容和上下文動態執行策略的能力。

DLP可以通過監視、警報、警報、阻止和其他響應功能來解決與數據相關的威脅，

包括無意或意外數據泄露和敏感數據泄露的風險。

隨著數字經濟的發展，越來越多的結構化和非結構化數據導致企業的數字資產不斷增長，

以數據為中心的組織或企業對數據安全服務的需求也在不斷增長。

例如，近年來，中國電信、金融等行業的業務數據規模不斷擴大，

數據泄露的風險也在增加，數據泄露保護的市場需求迫切。

數據泄露可能以多種不同的方式發生:機密數據可以通過電子郵件或即時消息離開網絡;

用戶可以復制數據到外部硬盤驅動器未經授權;

員工可以將數據上傳到公司控制之外的公共云;

外部攻擊者可以獲得未經授權的訪問并竊取數據等。

因此，為了防止數據泄露，DLP跟蹤網絡內、員工設備上以及存儲在公司基礎設施上的數據的移動。

然后，它可以發送警報，更改數據的權限，或者在某些情況下，在數據有離開公司網絡的危險時阻止數據。

舉幾個例子，面對內部人員(如員工、前員工、承包商和供應商)的安全威脅，DLP可以通過跟蹤網絡中的敏感信息，

幫助阻止未經授權的轉發、復制或破壞敏感數據;面對網絡釣魚和惡意軟件等外部攻擊，

DLP可以幫助防止惡意攻擊者成功獲取或加密內部數據。

在意外數據暴露的情況下，例如內部人員無意中發送敏感數據

類似于DLP防止內部攻擊的方式，它可以通過跟蹤網絡中的敏感信息來檢測和防止此類意外數據泄露。

此外，在一些DLP解決方案中，DLP與數據指紋識別、關鍵字匹配、模式匹配、

文件匹配、精確數據匹配等策略相結合，達到檢測敏感數據的目的。

企業為什么需要內存安全

微軟安全工程師馬特·米勒在2019年以色列安全會議上表示，在過去12年里，微軟旗下產品修復的所有漏洞中，

有70%是內存安全問題。在過去的一年里，內存安全問題日益嚴重，內存保護技術也開始受到重視，

內存安全問題是各種系統和應用面臨的最大攻擊來源，

往往UaF漏洞和堆溢出已經成為現階段黑客常用的攻擊手段，這也成為企業安全能力建設中的痛點。

首先，內存安全性的概念

存儲器安全的核心原理是從計算機的體系結構出發，任何需要由CPU執行的代碼和處理過的數據都需要存儲在存儲器中。

內存代碼和數據狀態可以通過監控CPU指令來監控。

通過內存虛擬化等技術監控內存的讀、寫和執行行為，可以有效防范各種威脅。

內存安全包括內存監控、程序行為監控、智能綜合分析、系統安全增強和安全響應，

可以防止內存異常訪問和惡意代碼執行等攻擊，為計算機系統構建完整的內存安全環境。

二、內存安全的主要功能

1. 漏洞檢測與防御:通過對內存讀、寫、執行行為的細粒度監控，

實時檢測堆棧代碼執行、內存數據覆蓋等內存異常行為，結合攔截模塊有效防御漏洞攻擊。

2. 內存數據防盜:通過硬件虛擬化技術鎖定內存中的關鍵業務，通過服務關聯分析，

應用監控業務相關內存數據的多讀、勾讀、篡改等行為，保護核心數據資產不被竊取。

3、威脅行為分析:基于CPU指令集監控，監控內存代碼、數據狀態，

實時感知內存數據流狀態和程序的具體行為，配合AI技術實時識別病毒，可防范已知病毒和未知病毒。

第三，內存安全產品價值

1. 防范未知威脅

網絡攻擊手段具有復雜、智能、有組織等特點，傳統的三種(防火墻、入侵檢測、反病毒)只會增加攻擊者的攻擊成本，

基于規則匹配模式的保護方案，面對新的攻擊幾乎沒有防御能力。

內存安全產品不依賴于傳統的特征庫匹配模式。

內存安全產品安信申佳智能內存保護系統基于硬件虛擬化技術對內存數據進行監控，

并可對內存數據進行分析，實現內存級應用監控。通過監控程序內存行為和執行路徑，有效防范新的攻擊。

2. 保障業務連續性

傳統的安全方案側重于網絡保護和授權，無法防御發生在應用程序內部的基于內存的攻擊。

內存保護技術通過映射程序的合法執行路徑，實時檢測并阻斷攻擊。

確保核心業務應用程序按預期運行，不受病毒或漏洞攻擊，有效保護業務連續性。

3.解決安全白名單無法防范的威脅

安全邊界正在消失，端點安全成為趨勢，但大多數端點安全解決方案關注用戶設備、系統遵從性和系統安全性，

并產生大量誤報。白名單技術的應用越來越廣泛，

但仍不能有效防范白利用和無文件攻擊。內存安全性可以有效地防范此類威脅。

4、立體、精準保護

傳統的安全產品只運行在應用層或系統層，內存安全產品可以在應用層、系統層和硬件層提供有機集成的三維保護。

傳統的安全產品會產生大量的警報，但很難做出反應，

而內存安全產品可以準確地防御各種攻擊，并在威脅造成破壞之前將其阻止。

5. 內存安全應用場景

雖然企業和組織已經部署了大量的安全防護產品，但攻擊者很容易突破層層防御。

復雜的網絡攻擊正在增加。

2016年Gartner將內存保護技術列為面向未來的十大信息安全技術之一，

2018年 CRN將內存安全產品被列為20個熱門安全產品中的頂級產品。

內存安全可廣泛應用于政府、金融、醫療、軍工、能源等重要領域。

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數據作為數字經濟時代的新型生產要素，正迅速融入經濟社會的方方面面，常被形容為“未來的石油”。

在數字經濟中，數據安全與數據流一樣重要。

然而，隨著中國數字經濟駛入快車道 數據流與安全發展之間的矛盾逐漸顯現。

數字化程度越高，安全風險就越大。

隨著節點越來越多，各業務系統產生的數據呈指數級增長，這將給數據信息安全保護帶來巨大的困難。

對于“未來石油”的數據來說，如何保證數據的安全，充分釋放數據的價值，

既是一個重要的時代命題，也是一個巨大的產業機遇。

數據安全威脅滲透到各個領域

在數字化新發展格局下，數據成為國家重要戰略資源，5G、人工智能等新一代數字技術與社會生產生活深度融合，

隨之而來的是網絡安全威脅向各個領域的進一步滲透，網絡安全形勢日趨復雜。

根據IBM和波耐蒙研究所聯合發布的一項全球研究，全球數據泄露規模和平均成本在2022年創下歷史新高，

數據泄露的平均成本達到435萬美元，比2021年增長2.6%，比2020年增長12.7%。

數據安全風險也是多種多樣的。在數據收集方面:2020年，滴滴非法收集和使用個人信息，

被罰款80億元;數據存儲端:2021年，健康分公共網絡數據庫位置密碼保護未造成超過6100萬健康數據泄露;

數據傳輸端:2022年，Accellion文件傳輸系統遭到黑客攻擊，導致多家企業數據泄露;數據使用和處理:

2023年，日產汽車北美公司的第三方服務提供商在使用客戶數據開發軟件時發生數據泄露，

影響了大約18,000名客戶;數據破壞方:2018年鏈家刪除數據庫事件，導致鏈家大部分業務癱瘓。

數據安全正在發展到3.0階段

從技術發展的角度來看，數據安全的發展過程大致可以分為三個階段，

從早期基于數據庫的單系統安全，到數據生命周期的安全，再到數據基礎設施的安全，

目前正在從第二階段向第三階段發展演變。

在行業發展初期，數據庫等單一系統的安全性是核心。

在這一時期，數據安全主要強調數據邊界保護和內容審計，特別是數據庫系統作為數據的重要載體，

數據庫安全是數據安全最重要的組成部分，數據庫安全和網絡邊界安全在思想上也形成了直接對應，

數據庫加密對應磁盤加密，數據庫防火墻對應防火墻/UTM，

數據庫審計對應IDS入侵檢測，數據庫泄漏掃描對應漏洞掃描等。

現階段，數據安全產品主要是數據庫安全、DLP等產品。

隨著數據的使用和流動不再局限于單個業務部門，跨業務部門和網絡邊界的數據流動已經成為常態，

數據安全也逐漸開始關注企業的整體安全。

在此期間，隨著網絡架構和IT架構的演進

數據也從過去基于數據庫的單一場景擴展到云、大、對象、遷移等其他場景。

現階段，數據安全的重點不再僅僅是針對數據庫等單一系統，而是針對數據的整個生命周期進行系統治理，

因此數據安全產品也開始迅速豐富起來，

同時更加強調技術的綜合應用，包括數據分類、數據安全平臺、

數據監控與審計、IAM等技術都得到了快速發展。

隨著數字經濟時代的到來，數據資產已經成為國家的戰略資源和核心資產，

數據安全也從個人或企業層面分離出來，開始關注數字經濟基礎設施的安全。

在此期間，數據交易市場開始逐漸形成。對于銀行、電信、能源等重點基礎設施機構，

以及阿里、騰訊等大型互聯網公司來說，數據泄露不僅給企業造成了嚴重損失，也威脅到了公共安全甚至國家安全。

因此，在此期間，必須需要一款保護終端安全管理的軟件，

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如今，數據安全已經成為網絡行業景氣度最高的賽道之一。

從當前國家對數據安全的重視程度和政策出臺的頻率來看，未來將會有相關政策的持續落地。

無論是數據安全整體解決方案，還是數據防泄漏、APP隱私合規、

大數據交易沙箱、數據信托等細分賽道均存在較大機會，產業提速將成為大概率事件。