传统架构与新型威胁的脱节：面对 AI 驱动的自动化攻击（如批量社工破解、动态 Payload 生成），依 赖人工运营的传统安全体系误报率超 40%，响应滞后达小时级。 随着 5G 基站数量突破 374.8 万个、工业互联网标识解析节点覆盖全行业，运营商作为数据要素流通的 核心枢纽，既要应对 "日均数十亿条数据交互" 带来的防护压力，又要满足《数据流通安全治理实施方 案》中 "安全与利用并重" 的要求。在此背景下，数据安全厂商已从 "合规工具提供商" 转型为 "价值释 放赋能者"，形成以 AI 原生能力为核心、场景化落地为抓手的创新格局。本文基于行业实践与技术演 进，拆解创新厂商的核心能力与发展逻辑。 一、行业痛点：运营商数据安全的三重结构性矛盾 运营商的数据安全需求已超越传统 "防泄露、防篡改" 范畴，呈现出深度融合业务的复杂特征，其核心 矛盾集中在三方面： 合规与效率的失衡：需同时满足《数据安全法》分级分类要求与 5G 切片、边缘计算等业务的低延迟需 求，传统静态防护方案导致 "安全合规则业务卡顿，效率优先则合规失守"。 保护与利用的冲突：用户通信记录、位置轨迹等敏感数据既是核心资产，又是数据要素交易的关键 ...