數字經濟浪潮奔涌向前，數據已成為驅動產業升級的核心生產要素，而數據安全則是守護要素價值、筑牢發展根基的關鍵屏障。隨著《“數據要素×”三年行動計劃》深化實施、“東數西算”工程安全保障要求落地，2026年中國數據安全行業正迎來“合規深化、技術迭代、場景賦能”的全新變革期。作為中國新一代信息安全技術企業的代表廠商，明朝萬達的數據安全專家憑借深厚的行業洞察與前瞻視野，針對數據安全領域未來一年的發展態勢進行了預測，旨在為企業有效應對新興的數據安全挑戰提供策略指引。
1、數據安全治理邁入“合規驅動”與“價值驅動”雙輪融合新階段
2026年，數據安全治理將告別過去依賴“合規deadline”的被動模式，邁入“合規驅動”與“價值驅動”深度融合的新階段。合規層面，監管重心從“有無制度”轉向“有效落地”，標桿性處罰倒逼企業構建貫穿業務全流程的常態化數據保護體系，合規成為核心持續運營能力；價值層面，企業將深刻認知到數據安全既是規避風險的“防護盾”，更是通過數據分類分級、隱私計算等技術激活數據共享、打通合作場景、開辟新增長空間的“引擎”。二者的有機融合將實現風險可控與創新發展的動態平衡，數據安全負責人也將從“成本控制者”轉型為“業務賦能者與風險平衡者”，助力企業在數字經濟賽道行穩致遠。
2、數據安全態勢管理（DSPM）平臺成為企業剛需
2026年，數據安全態勢管理（DSPM）將從可選配項升級為企業剛需平臺。當前企業數據分散于多云、SaaS應用及終端等場景，形成“看不見、管不住”的安全盲區，傳統點狀安全工具已難以應對。DSPM以“數據資產為中心”，提供全環境敏感數據的自動發現、分類、測繪與全生命周期監控能力，既通過統一管理平面破解多云混合環境管理難題，又能為合規提供可審計證據鏈條，更實現從被動響應到主動風險治理的轉變，滿足復雜環境、合規問責與主動防御三大核心需求。其將成為企業安全運營中心的“數據安全大腦”，推動數據安全建設從“以邊界/設備為中心”徹底轉向“以數據本身為中心”的新范式，成為企業實現數據安全全掌控的關鍵支撐。
3、垂直領域數據流通安全風險愈發嚴峻
面向垂直領域的數據流通安全防護，需要圍繞行業業務特性、數據敏感度分級、跨系統交互模式以及監管要求開展全鏈路建設。針對數據類型復雜、跨主體協作頻繁、數據價值高且泄露風險大。
一旦發生泄露或非法濫用，不僅可能造成經濟損失，還會直接影響行業安全與公共利益。因此需要結合行業特點，對關鍵數據的分類分級識別、細粒度訪問控制、全流程權限校驗及動態策略管控。同時，需要采用脫敏、加密、密態計算等技術在不降低業務效率的前提下確保數據可控使用，并通過審計、溯源和異常檢測強化對數據流動行為的實時監測與責任追蹤，從而形成可用、可控、可溯的行業級安全防護能力。
4、云端數據安全技術興起與集成
隨著數據在云和SaaS環境中分散化，組織正在從邊界工具轉向云數據安全態勢管理，以映射數據流、大規模實施最小權限原則，并持續修復錯誤配置和過度權限帶來的有害組合。云端數據安全正從單點工具向“云原生安全能力集群”轉變，通過在云平臺中原生嵌入數據分類分級、訪問控制、動態脫敏、密鑰管理、數據水印、行為分析等能力，形成統一的安全底座。同時，AI驅動的智能識別、風險預測與自動化策略編排，讓數據安全從“事后響應”走向“實時檢測與主動防護”。多云協同、數據安全即服務、合規一體化等趨勢進一步推動數據安全技術深度集成，使企業能夠以更低成本、更高效率構建可擴展、可審計的云端數據安全體系。
5、流通全鏈路動態防護落地，可信數據空間規模化賦能行業場景
可信數據空間將成數字經濟核心基礎設施，推動數據要素從資源化向資產化、資本化轉變。安全技術層面，隱私計算、區塊鏈、可信執行環境深度集成構建完善動態防護體系，零信任模型與數據水印成標準配置；應用場景向個人、跨境拓展，供應鏈協同成重要增長點，破解數據孤島與信任缺失難題。同時，生態體系持續完善，匯聚數據四方主體并通過智能合約實現價值分配，形成良性循環；伴隨國家數據基建指引推進，統一目錄標識、身份登記等標準逐步完善，助力跨域安全流動，為各行業數字化轉型提供安全可信數據支撐。
6、“數據安全左移”催生開發安全與數據安全深度集成
“數據安全左移”正驅動一場開發流程的變革。傳統上，數據安全通常在應用部署后由運維或審計部門實施，屬于“事后補救”。而“左移”理念將安全防護點提前至軟件開發和數據流程的源頭——在需求設計、代碼編寫和數據接入階段，就主動嵌入安全能力。這促使安全、開發與數據工程團隊深度協作。核心是實現“安全即代碼”：將數據分類分級標準、脫敏規則、訪問控制策略等，封裝成可被流水線識別和自動執行的安全腳本或策略模板。當開發人員提交代碼，或在數據流水線處理任務時，這些安全策略能自動觸發——例如，自動識別代碼中的敏感數據調用、在測試環境中對敏感字段強制脫敏、或校驗數據訪問權限是否符合最小化原則。通過將安全無縫集成到業務環節與數據流水線，安全不再僅是外圍的審計節點，而成為內生于研發與數據流程的自動化能力。這不僅從源頭降低了數據泄露風險，更實現了安全與效率的平衡，推動更快交付兼具功能性與合規性的可靠應用。
7、AI安全逐步轉向原生安全架構防護
在數據要素市場化配置改革全面深化的當下，數據已從“資產”躍升為“資本”，其價值釋放速度決定組織乃至國家的競爭力。然而，數據流通量級呈指數級增長，傳統安全范式面臨“失效”風險。以AI對抗AI的防護邏輯全面落地，安全體系從“被動適配”轉向“原生設計”，專門應對AI代理攻擊、模型投毒等新型威脅。AI安全平臺防護焦點從網絡層延伸至模型層、數據層，重點防范提示注入、深度偽造等AI原生風險。
8、數據安全成為全國一體化算力網基礎設施的必備項
隨著全國一體化算力網成為數字經濟核心底座，國家發改委、國家數據局等部門發布:《關于加強“東數西算”工程國家樞紐節點安全保障的實施意見》(發改數據[2024]1199號)明確了提升國家樞紐節點安全保障方向。國家數據局在貴陽數博會期間召開了數據基礎設施建設先行先試工作會，部署了一批全國一體化算力網建設先行先試工作任務。數據安全已從“事后補充防護”升級為算力網規劃、建設、運營全流程的“剛性必選項”，與算力調度、網絡傳輸、存儲架構深度綁定，成為算力設施合規準入、安全運行的前置條件，筑牢新型基礎設施安全根基。
9、AI賦能安全治理，智能化防御進入規模化應用期
AI正成為數據安全治理的核心引擎，智能化防御全面邁入規模化應用新階段。政策層面，《數據安全法》《人工智能法（草案）》等法規持續加碼，明確AI安全的合規要求，為規模化落地筑牢制度根基；市場端，AI安全市場規模預計突破160億元，金融、政務、醫療等領域需求集中釋放。技術迭代讓規模化應用成為可能，頭部廠商的AI原生安全平臺，使威脅檢出率提升300%，響應閉環時間縮短60%。從金融風控的實時反欺詐，到政務數據共享的智能審批，AI已實現從單點工具到全域防護的跨越。隨著可信AI技術成熟與信創生態完善，智能化防御正從被動響應轉向主動治理，成為數字經濟安全發展的壓艙石，推動數據安全與業務創新深度協同。
10、數據要素流通安全機制落地，交易合規形成閉環
數據要素流通安全機制加速落地以及交易合規閉環體系全面成型，將為數字經濟高質量發展打通關鍵脈絡。政策層面，《“數據要素×”三年行動計劃》深化實施，《甘肅省數據條例》《個人信息跨境處理安全認證要求》等法規相繼生效，構建起了國家統籌+地方實踐的制度框架，明確了數據流通全流程合規要求。機制落地與技術賦能雙向發力，大理州通過數據主管部門+數源方+運營方鐵三角體系，在貴陽大數據交易所實現公共數據產品合規交易，達成授權-開發-交易-追溯全鏈路閉環；泰州首單醫療公共數據場內交易落地，經隱私計算脫敏處理后，實現“數據可用不可見”的安全流通。全國30余個數據交易所統一合規標準，區塊鏈存證讓交易追溯率達100%，跨區域合規審核效率提升50%。隨著場內交易規模預計突破800億元，合規閉環不僅破解了數據流通難、安全無保障的痛點，更讓數據要素價值在安全邊界內充分釋放，成為數據要素市場化配置的核心支撐。
結語
從合規驅動到價值賦能，從技術迭代到場景深耕，2026年的數據安全行業正迎來高質量發展的關鍵拐點。未來明朝萬達將持續秉承“安全鑄就數據價值，安全服務用戶業務”的發展理念，致力于成為數據安全領域的領航者。我們將緊跟時代步伐，不斷探索和應用最新的數據安全技術，為用戶提供更加全面、高效、智能的數據安全防護方案。
