《个人信息保护法》落地,数据安全产业望迎来快速发展

《个人信息保护法》与《数据安全法》的出台加速了网络安全行业的政策催化,对互联网公司提出了更严格的数据安全管理要求。法律的实施预计将促使大小互联网公司增加数据安全投入,市场空间巨大。数据安全产品如加解密、安全交换等将迎来快速发展,预计短期内技术服务市场可达百亿,长期看SAAS运营收入有望破千亿。

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网络安全行业政策催化超预期

      网络安全行业政策催化超预期。继《数据安全法》落地后,网络安全行业再次迎来新催化。《中华人民共和国个人信息保护法》由人大常委会审批通过,2021年11月1日起正式施行。网安行业需求的核心驱动因素是政策,今年以来,政策落地节奏明显超预期,行业已经进入景气度上行阶段。

  《个人信息保护法》所影响的客户群体主要是互联网公司。根据《每日经济新闻》数据,目前中国互联网网站443万个,手机应用程序数量302万款。今年以来,国家网信办对地图导航、运动健身、短视频等十多种类型的手机应用程序进行了检测,351款APP因违法收集个人信息被通报,25款因严重违法违规收集使用个人信息被下架。《个人信息保护法》落地后,我们认为大大小小的互联网公司都会加大数据安全投入。

  处罚措施严厉,互联网公司将严格遵守法规。根据法律规定,违法处理个人信息的应用程序,责令暂停或者终止提供服务;拒不改正的,并处一百万元以下罚款。情节严重的没收违法所得,并处五千万元以下或者上一年度营业额百分之五以下罚款,并可以责令暂停相关业务或者停业整顿、通报有关主管部门吊销相关业务许可或者吊销营业执照。

  增量市场空间极为广阔。数据安全利好的产品包括加解密、安全交换、脱敏、过滤、分类治理、安全管控等。在没有《个人信息保护法》之前,互联网公司对于用户数据极为漠视,数据泄露的新闻比比皆是,除去阿里腾讯字节等头部互联网公司外,相关网络安全产品的渗透率很低。假设单个网站或者APP投入金额超过五万元,潜在市场空间即达到千亿元,因此《个人信息保护法》的落地标志着网安行业一个新时代的开始。

  风险提示:行业竞争加剧,政府预算不足


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数据安全产业有望迎来快速发展

 

8月20日,十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《个人信息保护法》,该法自2021年11月1日起施行,其中明确:通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销,应提供不针对其个人特征的选项或提供便捷的拒绝方式。处理生物识别、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等敏感个人信息,应取得个人的单独同意。对违法处理个人信息的应用程序,责令暂停或者终止提供服务。

  与此前的草案二审稿相比,8月17日提请审议的三审稿进一步回应了社会关切,特别对应用程序(APP)过度收集个人信息“大数据杀熟”等作出针对性规范,同时对个人信息跨境提供规则作出相关规定。

  国盛证券认为,数据安全成为互联网监管新内核,《个人信息保护法》、《数据安全法》、《反垄断法》或将构成未来中国互联网监管的三大法律支柱。数据安全市场具备快速发展条件:1)顶层立法与配套细节具备落地条件;2)互联网厂商及企业需求迫切,主动加大数据安全建设力度;3)第三方安全厂商具备符合监管要求的解决方案。监管政策加码与大数据加速应用驱动数据安全发展,短期百亿市场以技术服务收入为主,长期SAAS运营收入有望达千亿。

      来源:金融界网


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一图详解我国 首部 个人信息保护法

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内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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