本书从数据权属、数据价值、数据安全和数据流通等方面，对国内外关于数据有序流动和利用过程中的理论、模式、技术、法规等进行了全面梳理和解读，可以为数据要素市场建设的各方参与者提供重要并且完成的知识体系参考。

星环科技数据安全专家匠心巨制，面向数据要素市场从业者的指南
详解数据要素流动和应用过程的理论、法规、模式、技术和应用

大数据

数据从人类文明之初就开始扮演着一个重要角色。互联网、人工智能技术的出现，终于将数据推到了作为人类生产要素的新高度，数据流通的安全合规性就变成了社会各个层面的一个重要课题。本书作者就是从这样一个高度来审视数据安全与流通的，将数据安全流通技术、架构与实践做了很好的概述，但又不乏一些深入的细节，能帮助读者对这些话题从理论到实践都有一个全面的了解。有些话题的描述可以直接在实战中使用，有些话题则是对未来发展的畅想。作者有着丰富的经验，也是用了心的，值得推荐给大家。
王晓阳　复旦大学教授、中国计算机学会会士、中国人工智能学会会士　

数据安全体系建设不仅需要理解法律法规本身，还需要结合技术与系统架构、组织与制度、业务场景与模式，使技术支持下的业务场景、业务模式与法律规则相匹配，最大限度地支持企业数据安全合规。本书立足数据安全立法视角，通过合规体系建设、数据交易与流通以及实践，多角度为读者提供了非常好的参考。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　戴昌久　北京市昌久律师事务所创始人

2020年国家文件将数据作为一种新型生产要素以来，数据要素的战略性地位和重要性不断提升，但整体来看数据要素流通还处于较为传统和起步阶段，数据交易流通还没有一套成熟的方案和规则。这本书从新的数据时代、数据安全、数据流通、实践与展望多个层面为数据要素流通厘清了思路，为数据交易场所发展探索了一条可落地的实践之路。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 周海扬　北部湾大数据交易中心副总经理

我国数据要素市场正在迅猛发展，数据安全风险也日益突出，解决数据安全问题对企业而言已经迫在眉睫。本书着眼数据安全与合规流通，兼顾政策、法规、技术和实操多个层面，是一本不可多得的为数据要素市场建设的各方参与者提供知识体系参考的书籍。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 孙元浩　星环科技创始人兼CEO

目录
序言 5
第一章 数据权属 8
1.1. 产权内涵 9
1.1.1. 政府数据产权 9
1.1.2. 个人数据产权 10
1.1.3. 企业数据产权 12
1.2. 重点权益 13
1.2.1. 数据可携带权 13
1.2.2. 数据用益权 25
1.3. 学术观点 28
1.3.1. 数据财产权说 28
1.3.2. 无产权说 28
1.3.3. 新型人格权说 29
1.3.4. 商业秘密说 29
1.3.5. 知识产权说 30
1.3.6. 有限产权说 30
1.3.7. 新型财产权说 31
1.3.8. 所有权共享说 31
1.4. 数据权属法律法规 33
1.4.1. 中国 33
1.4.2. 美国 40
1.4.3. 欧盟 42
1.4.4. 日本 44
第二章 数据价值 45
2.1. 经济学视角 46
2.1.1. 背景 46
2.1.2. 静态定价策略 47
2.1.3. 动态定价策略 56
2.1.4. 应用场景 58
2.2. 机器学习视角 61
2.2.1. 信息的价值（VoI，Value of Information） 61
2.2.2. 数据沙普利值（DSV，Data Shapley Value） 63
第三章 数据安全 67
3.1. 数据安全法律法规 68
3.1.1. 中国 68
3.1.2. 美国 76
3.1.3. 欧盟 79
3.1.4. 其他国家 82
3.2. 数据安全治理 82
3.2.1. 制度与体系 82
3.2.2. 数据分类分级 85
3.2.3. 个人信息去标识化 86
3.2.4. 安全合规 86
3.3. 数据安全防护建设 87
3.3.1. 数据安全防护体系 87
3.3.2. 基础设施安全防护 90
3.3.3. 数据平台层安全防护 93
3.3.3.1. 数据加密存储与密钥管理 93
3.3.3.2. 身份认证与权限管理 95
3.3.3.3. 数据库与大数据平台安全审计 101
3.3.4. 数据资产的安全防护 105
3.3.4.1. 敏感数据防护体系 105
3.3.4.2. 数据脱敏与去标识化 108
3.3.4.3. 数据水印与溯源体系 111
3.3.4.4. 数据安全的监测体系 112
3.3.4.5. 数据API的安全防护 114
第四章 隐私计算 117
4.1. 隐私保护技术 118
4.1.1.1. 不经意传输 118
4.1.1.2. 秘密共享 118
4.1.1.3. 同态加密 119
4.1.1.4. 差分隐私 120
4.1.1.5. 匿踪查询 121
4.1.1.6. 联邦学习 121
4.1.1.7. 可信执行环境 123
4.2. 基于联邦学习的安全数据流通 125
4.2.1.1. 联邦学习下的数据处理 126
4.2.1.2. 联合模型训练与预测 127
4.2.1.3. 基于联邦学习的数据流通案例 128
第五章 数据流通 131
5.1. 数据流通场景 132
5.1.1. 数据合规业务 133
5.1.2. 数据的“三化” 135
5.1.3. 数据交易角色及模式 142
5.2. 数据流通法律法规 148
5.2.1. 法律法规 148
5.2.2. 交易规章 151
5.2.3. 监管机制 152
5.2.4. 数据跨境流通 152
5.3. 数据流通现状 159
5.3.1. 市场概况 159
5.3.2. 国外数据交易平台 159
5.3.3. 国内数据交易平台 165
5.3.4. 非交易所模式 172
5.4. 数据流通平台建设 175
5.4.1. 数据流通业务分析 175
5.4.2. 可信数据流通方案 177
第六章 结语 数据与未来 182
参考文献 185