根据相关调查数据，全球企业数据泄露保护(DLP)市场预计未来五年将以21.03%的复合年增长率增长，

到2026年市场规模将达到62.65亿美元。

早期，中国的数据泄漏防护主要应用于政府、军事、航空航天等领域，

后来随着网络安全关注度的提高，以及科技的进步，

DLP的应用范围逐渐扩大到能源、金融、通信、电信、物流、交通等领域，

数据泄漏防护的应用场景呈现出精细化、多元化的发展趋势。

如今，企业数据泄露预防市场包含许多产品，这些产品具有广泛的用例，

并且能够提供对整个组织的数据使用和数据移动的可见性。

它包括在对数据执行操作时基于内容和上下文动态执行策略的能力。

DLP可以通过监视、警报、警报、阻止和其他响应功能来解决与数据相关的威胁，

包括无意或意外数据泄露和敏感数据泄露的风险。

随着数字经济的发展，越来越多的结构化和非结构化数据导致企业的数字资产不断增长，

以数据为中心的组织或企业对数据安全服务的需求也在不断增长。

例如，近年来，中国电信、金融等行业的业务数据规模不断扩大，

数据泄露的风险也在增加，数据泄露保护的市场需求迫切。

数据泄露可能以多种不同的方式发生:机密数据可以通过电子邮件或即时消息离开网络;

用户可以复制数据到外部硬盘驱动器未经授权;

员工可以将数据上传到公司控制之外的公共云;

外部攻击者可以获得未经授权的访问并窃取数据等。

因此，为了防止数据泄露，DLP跟踪网络内、员工设备上以及存储在公司基础设施上的数据的移动。

然后，它可以发送警报，更改数据的权限，或者在某些情况下，在数据有离开公司网络的危险时阻止数据。

举几个例子，面对内部人员(如员工、前员工、承包商和供应商)的安全威胁，DLP可以通过跟踪网络中的敏感信息，

帮助阻止未经授权的转发、复制或破坏敏感数据;面对网络钓鱼和恶意软件等外部攻击，

DLP可以帮助防止恶意攻击者成功获取或加密内部数据。

在意外数据暴露的情况下，例如内部人员无意中发送敏感数据

类似于DLP防止内部攻击的方式，它可以通过跟踪网络中的敏感信息来检测和防止此类意外数据泄露。

此外，在一些DLP解决方案中，DLP与数据指纹识别、关键字匹配、模式匹配、

文件匹配、精确数据匹配等策略相结合，达到检测敏感数据的目的。

企业为什么需要内存安全

微软安全工程师马特·米勒在2019年以色列安全会议上表示，在过去12年里，微软旗下产品修复的所有漏洞中，

有70%是内存安全问题。在过去的一年里，内存安全问题日益严重，内存保护技术也开始受到重视，

内存安全问题是各种系统和应用面临的最大攻击来源，

往往UaF漏洞和堆溢出已经成为现阶段黑客常用的攻击手段，这也成为企业安全能力建设中的痛点。

首先，内存安全性的概念

存储器安全的核心原理是从计算机的体系结构出发，任何需要由CPU执行的代码和处理过的数据都需要存储在存储器中。

内存代码和数据状态可以通过监控CPU指令来监控。

通过内存虚拟化等技术监控内存的读、写和执行行为，可以有效防范各种威胁。

内存安全包括内存监控、程序行为监控、智能综合分析、系统安全增强和安全响应，

可以防止内存异常访问和恶意代码执行等攻击，为计算机系统构建完整的内存安全环境。

二、内存安全的主要功能

1. 漏洞检测与防御:通过对内存读、写、执行行为的细粒度监控，

实时检测堆栈代码执行、内存数据覆盖等内存异常行为，结合拦截模块有效防御漏洞攻击。

2. 内存数据防盗:通过硬件虚拟化技术锁定内存中的关键业务，通过服务关联分析，

应用监控业务相关内存数据的多读、勾读、篡改等行为，保护核心数据资产不被窃取。

3、威胁行为分析:基于CPU指令集监控，监控内存代码、数据状态，

实时感知内存数据流状态和程序的具体行为，配合AI技术实时识别病毒，可防范已知病毒和未知病毒。

第三，内存安全产品价值

1. 防范未知威胁

网络攻击手段具有复杂、智能、有组织等特点，传统的三种(防火墙、入侵检测、反病毒)只会增加攻击者的攻击成本，

基于规则匹配模式的保护方案，面对新的攻击几乎没有防御能力。

内存安全产品不依赖于传统的特征库匹配模式。

内存安全产品安信申佳智能内存保护系统基于硬件虚拟化技术对内存数据进行监控，

并可对内存数据进行分析，实现内存级应用监控。通过监控程序内存行为和执行路径，有效防范新的攻击。

2. 保障业务连续性

传统的安全方案侧重于网络保护和授权，无法防御发生在应用程序内部的基于内存的攻击。

内存保护技术通过映射程序的合法执行路径，实时检测并阻断攻击。

确保核心业务应用程序按预期运行，不受病毒或漏洞攻击，有效保护业务连续性。

3.解决安全白名单无法防范的威胁

安全边界正在消失，端点安全成为趋势，但大多数端点安全解决方案关注用户设备、系统遵从性和系统安全性，

并产生大量误报。白名单技术的应用越来越广泛，

但仍不能有效防范白利用和无文件攻击。内存安全性可以有效地防范此类威胁。

4、立体、精准保护

传统的安全产品只运行在应用层或系统层，内存安全产品可以在应用层、系统层和硬件层提供有机集成的三维保护。

传统的安全产品会产生大量的警报，但很难做出反应，

而内存安全产品可以准确地防御各种攻击，并在威胁造成破坏之前将其阻止。

5. 内存安全应用场景

虽然企业和组织已经部署了大量的安全防护产品，但攻击者很容易突破层层防御。

复杂的网络攻击正在增加。

2016年Gartner将内存保护技术列为面向未来的十大信息安全技术之一，

2018年 CRN将内存安全产品被列为20个热门安全产品中的顶级产品。

内存安全可广泛应用于政府、金融、医疗、军工、能源等重要领域。

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数据作为数字经济时代的新型生产要素，正迅速融入经济社会的方方面面，常被形容为“未来的石油”。

在数字经济中，数据安全与数据流一样重要。

然而，随着中国数字经济驶入快车道 数据流与安全发展之间的矛盾逐渐显现。

数字化程度越高，安全风险就越大。

随着节点越来越多，各业务系统产生的数据呈指数级增长，这将给数据信息安全保护带来巨大的困难。

对于“未来石油”的数据来说，如何保证数据的安全，充分释放数据的价值，

既是一个重要的时代命题，也是一个巨大的产业机遇。

数据安全威胁渗透到各个领域

在数字化新发展格局下，数据成为国家重要战略资源，5G、人工智能等新一代数字技术与社会生产生活深度融合，

随之而来的是网络安全威胁向各个领域的进一步渗透，网络安全形势日趋复杂。

根据IBM和波耐蒙研究所联合发布的一项全球研究，全球数据泄露规模和平均成本在2022年创下历史新高，

数据泄露的平均成本达到435万美元，比2021年增长2.6%，比2020年增长12.7%。

数据安全风险也是多种多样的。在数据收集方面:2020年，滴滴非法收集和使用个人信息，

被罚款80亿元;数据存储端:2021年，健康分公共网络数据库位置密码保护未造成超过6100万健康数据泄露;

数据传输端:2022年，Accellion文件传输系统遭到黑客攻击，导致多家企业数据泄露;数据使用和处理:

2023年，日产汽车北美公司的第三方服务提供商在使用客户数据开发软件时发生数据泄露，

影响了大约18,000名客户;数据破坏方:2018年链家删除数据库事件，导致链家大部分业务瘫痪。

数据安全正在发展到3.0阶段

从技术发展的角度来看，数据安全的发展过程大致可以分为三个阶段，

从早期基于数据库的单系统安全，到数据生命周期的安全，再到数据基础设施的安全，

目前正在从第二阶段向第三阶段发展演变。

在行业发展初期，数据库等单一系统的安全性是核心。

在这一时期，数据安全主要强调数据边界保护和内容审计，特别是数据库系统作为数据的重要载体，

数据库安全是数据安全最重要的组成部分，数据库安全和网络边界安全在思想上也形成了直接对应，

数据库加密对应磁盘加密，数据库防火墙对应防火墙/UTM，

数据库审计对应IDS入侵检测，数据库泄漏扫描对应漏洞扫描等。

现阶段，数据安全产品主要是数据库安全、DLP等产品。

随着数据的使用和流动不再局限于单个业务部门，跨业务部门和网络边界的数据流动已经成为常态，

数据安全也逐渐开始关注企业的整体安全。

在此期间，随着网络架构和IT架构的演进

数据也从过去基于数据库的单一场景扩展到云、大、对象、迁移等其他场景。

现阶段，数据安全的重点不再仅仅是针对数据库等单一系统，而是针对数据的整个生命周期进行系统治理，

因此数据安全产品也开始迅速丰富起来，

同时更加强调技术的综合应用，包括数据分类、数据安全平台、

数据监控与审计、IAM等技术都得到了快速发展。

随着数字经济时代的到来，数据资产已经成为国家的战略资源和核心资产，

数据安全也从个人或企业层面分离出来，开始关注数字经济基础设施的安全。

在此期间，数据交易市场开始逐渐形成。对于银行、电信、能源等重点基础设施机构，

以及阿里、腾讯等大型互联网公司来说，数据泄露不仅给企业造成了严重损失，也威胁到了公共安全甚至国家安全。

因此，在此期间，必须需要一款保护终端安全管理的软件，

域之盾软件 保护您的终端安全，做您企业数据安全的管理。

如今，数据安全已经成为网络行业景气度最高的赛道之一。

从当前国家对数据安全的重视程度和政策出台的频率来看，未来将会有相关政策的持续落地。

无论是数据安全整体解决方案，还是数据防泄漏、APP隐私合规、

大数据交易沙箱、数据信托等细分赛道均存在较大机会，产业提速将成为大概率事件。