数据要素安全流通

　　这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家重点实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态链，深度解读了国内外重点政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。本书共分为11章。第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通进行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理+案例的形式进行解读，可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通进行展望，并给出能够促进数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。

暂缺《数据要素安全流通》作者简介

目　录
创作委员会
前言
第1章　为什么数据需要安全流通001
1.1　数字经济新发展机遇002
1.2　政策法规逐步趋严003
1.2.1　中国003
1.2.2　欧盟004
1.2.3　美国005
1.3　数据要素市场化要求数据安全005
1.4　数据流通技术迭代发展007
第2章　数据安全流通产业的挑战009
2.1　国际挑战009
2.2　国内挑战010
2.3　技术挑战011
2.4　政策与法律的挑战012
2.5　产业生态挑战014
第3章　深入理解数据安全流通016
3.1　数据要素解读016
3.1.1　数据资源化、资产化与资本化016
3.1.2　数据要素的特征017
3.1.3　数据要素的独特性018
3.2　数据流通的形式及特征018
3.2.1　数据流通的3种类型019
3.2.2　数据流通的主要参与体021
3.2.3　数据流通的内容和形式023
3.3　数据安全流通体系024
3.3.1　数据安全流通体系的基本构建要求025
3.3.2　数据安全流通体系的构成要素025
第4章　数据流通机制、模式、监管与保护029
4.1　过往数据流通方式029
4.1.1　数据流通1.0029
4.1.2　数据流通2.0030
4.1.3　数据流通3.0031
4.2　数据流通机制032
4.2.1　业务视图下的数据流通机制032
4.2.2　案例：盐南高新区城市驾驶舱项目数据共享034
4.3　数据流通模式036
4.3.1　数据流通基本模式037
4.3.2　交易撮合模式038
4.4　流通的监管与保护038
4.4.1　法律层面038
4.4.2　安全管理040
4.5　案例：政务领域的nXDR式网络安全监管与指挥协调041
第5章　数据可信确权技术045
5.1　区块链技术046
5.2　分布式数字身份046
5.3　数字水印047
5.4　数据存储加工阶段048
5.5　数据流转阶段049
5.6　案例一：标信融051
5.7　案例二：汽车大数据区块链平台052
5.8　案例三：海关AEO区块链服务平台055
第6章　数据资产化技术059
6.1　数据价值评估概述059
6.2　数据价值评估方法061
6.2.1　主流数据价值评估方法061
6.2.2　其他数据价值评估方法065
6.3　数据价值评估技术对比066
6.3.1　贡献度度量法066
6.3.2　SHAPLEY方法071
6.4　案例：某省级数据资产化服务项目073
第7章　数据安全保障技术078
7.1　数据安全风险评估技术078
7.1.1　数据安全风险评估技术路线078
7.1.2　数据安全风险评估过程079
7.2　数据治理技术084
7.2.1　数据分类分级085
7.2.2　数据脱敏087
7.3　数据安全防护技术089
7.3.1　数据采集安全089
7.3.2　数据传输安全092
7.3.3　数据存储安全093
7.3.4　数据处理安全096
7.3.5　数据共享安全098
7.3.6　案例一：抚州市“数据银行”项目105
7.3.7　案例二：“爬梳剔抉”车企数据，“曲突徙薪”
数安风险110
7.3.8　案例三：零信任助力普陀大数据中心数据安全开放111
7.3.9　案例四：翼集分大数据平台114
7.3.10　案例五：跨行业数据在联合营销场景下的共享应用116
7.3.11　案例六：城市级碳治理平台119
7.4　多方安全计算121
7.4.1　多方安全计算技术分析122
7.4.2　案例：港口多式联运可信数据空间123
7.5　联邦计算125
7.5.1　联邦计算技术原理125
7.5.2　案例一：群租房智能分析127
7.5.3　案例二：纵向联邦深度学习助力跨域视频推荐128
7.5.4　案例三：全基因组关联研究GWAS分析130
7.6　TEE134
7.6.1　TEE概述134
7.6.2　TEE技术分析134
7.6.3　案例：引入可信第三方的ID去标识化流通案例136
7.7　同态加密137
7.7.1　同态加密技术原理138
7.7.2　案例：多源数据共享应用平台139
7.8　数据安全溯源与确权技术142
7.9　数据安全计算技术案例解读145
7.9.1　案例一：智能风控建模145
7.9.2　案例二：宜昌传染病多点触发监测和智能预警平台147
7.9.3　案例三：基于隐私计算的车险智能核保方案150
7.9.4　案例四：隐私计算助力中国工商银行普惠金融
创新实践152
7.9.5　案例五：基于隐私计算的小微商户普惠金融服务155
7.9.6　案例六：隐私计算算力解决方案157
第8章　全国数据流通产业生态链160
8.1　数据流通核心产业160
8.2　数据流通基础设施产业163
8.3　数据流通咨询服务产业169
第9章　数据流通行业相关政策、法规与标准分析175
9.1　数据流通政策解读175
9.1.1　美国数据流通政策176
9.1.2　欧洲数据流通政策176
9.1.3　亚洲数据流通政策177
9.1.4　中国数据流通政策178
9.2　数据流通法律法规解读179
9.2.1　美国数据流通法律法规179
9.2.2　欧洲数据流通法律法规180
9.2.3　亚洲数据流通法律法规182
9.2.4　中国数据流通法律法规183
9.3　数据流通标准解读184
9.3.1　国际数据流通标准184
9.3.2　国内数据流通标准186
9.4　数据流通合规188
9.4.1　数据处理合规188
9.4.2　技术方案合规192
9.4.3　产出结果合规193
9.4.4　审计监督合规193
第10章　六大领域典型行业数据安全流通案例解读195
10.1　通信领域：中国电信“数信链网”实践案例195
10.2　金融领域199
10.2.1　数智化助推保险业数字化转型升级199
10.2.2　基于隐私计算的货车风险评估应用201
10.2.3　跨企业数据在金融风控中的应用205
10.2.4　某证券企业数据安全治理207
10.2.5　芜湖大数据信用贷209
10.3　政务领域209
10.3.1　经济领域政务数据安全共享209
10.3.2　某政府公共数据开放平台211
10.3.3　基于隐私计算的省级政务数据开放平台213
10.4　政企领域：基于数据安全流通用RPA在政企之间统计
报表215
10.5　能源领域：某市智慧能源大数据平台改建项目217
10.6　工业领域：基于区块链隐私计算的工业数据流通平台218
第11章　数据安全流通的未来趋势221
11.1　数据价值与产业崛起221
11.2　多数据技术融合创新发展222
11.3　数字经济发展的主要动力222
11.4　市场规范化与协同繁荣223
11.5　安全产业链不断延伸覆盖224