本书系统性阐述数据安全的范畴和目标，体系架构和关键措施，特别是根据对数据安全风险与挑战的全面和深入的分析，给出数据安全架构设计、隐私保护的监管要求、实施原则、技术选择和业界最佳实践。本书还针对IT网络、电信网络、云和物联网的数据安全展开阐述，对AI、区块链、5G等新兴场景和数据安全的结合点进行分析与介绍，希望能够全面地反映出国内外数据安全领域的理论和技术发展前沿水平。本书不仅可作为高等院校网络空间安全、计算机、信息技术类专业的教材和参考书，也可作为信息安全、数据安全、云计算、隐私保护的从业人员，以及相近学科的工程技术人员参考用书。

相较于传统网络安全，数据安全的标准化起步时间较晚，目前业内尚无完整、成熟的可借鉴技术落地方案。缺乏数据安全视角下有效的安全实践思路，使得大量组织在数据安全建设方面目前仍处于“摸石头过河”的状态，严重耗费了组织的人力、物力以及本不富余的安全资源。鉴于此，美创科技积极组织数据安全从业专家基于多年的数据安全治理经验著成本书，书中内容以GB/T37988—2019《信息安全技术　数据安全能力成熟度模型》和《数据安全能力建设实施指南》为依据，对数据安全全生命周期过程域逐一进行解读，并提供实践建议，总结归纳DSMM全部要求，整合生成基于数据安全风险评估的量化观察指标和建议实践目标，以期引导组织进行数据安全有序化、实效化建设和发展。

相较于传统网络安全，数据安全的标准化起步时间较晚，目前业内尚无完整、成熟的可借鉴技术落地方案。缺乏数据安全视角下有效的安全实践思路，使得大量组织在数据安全建设方面目前仍处于“摸石头过河”的状态，严重耗费了组织的人力、物力以及本不富余的安全资源。鉴于此，美创科技积极组织数据安全从业专家基于多年的数据安全治理经验著成本书，书中内容以GB/T37988—2019《信息安全技术　数据安全能力成熟度模型》和《数据安全能力建设实施指南》为依据，对数据安全全生命周期过程域逐一进行解读，并提供实践建议，总结归纳DSMM全部要求，整合生成基于数据安全风险评估的量化观察指标和建议实践目标，以期引导组织进行数据安全有序化、实效化建设和发展。

随着数字经济时代的到来，数据的价值不断被发掘。但是，围绕数据价值的挖掘也出现了诸多问题。例如，因为数据过于海量以及数据产权不明确导致用户不会用，因数据使用和保护不当引起隐私泄露等安全事件，等等。《数据治理与数据安全》正是围绕这些问题，以“数据治理与数据安全”为主题展开论述。 首先，《数据治理与数据安全》对数据治理的对象、主题、框架和方式等进行分析，使读者认识到数字经济时代数据流动的重要性和巨大意义。然后，从国内、国际两个方面进行阐述，力图为政府和企业开展个人信息保护、推进数据开放共享及跨境流动战略出谋划策。最后，基于我国的实际情况，借鉴国际经验，针对数据开放共享中存在的问题提出了具体落地的数据治理策略。总之，《数据治理与数据安全》具有很高的理论意义和应用推广价值。 《数据治理与数据安全》适合政府机构、科研机构、企事业单位中从事数据治理与安全工作的人员及高等院校相关专业的师生阅读。

随着数字经济时代的到来，数据的价值不断被发掘。但是，围绕数据价值的挖掘也出现了诸多问题。例如，因为数据过于海量以及数据产权不明确导致用户不会用，因数据使用和保护不当引起隐私泄露等安全事件，等等。《数据治理与数据安全》正是围绕这些问题，以“数据治理与数据安全”为主题展开论述。 首先，《数据治理与数据安全》对数据治理的对象、主题、框架和方式等进行分析，使读者认识到数字经济时代数据流动的重要性和巨大意义。然后，从国内、国际两个方面进行阐述，力图为政府和企业开展个人信息保护、推进数据开放共享及跨境流动战略出谋划策。最后，基于我国的实际情况，借鉴国际经验，针对数据开放共享中存在的问题提出了具体落地的数据治理策略。总之，《数据治理与数据安全》具有很高的理论意义和应用推广价值。 《数据治理与数据安全》适合政府机构、科研机构、企事业单位中从事数据治理与安全工作的人员及高等院校相关专业的师生阅读。

本书分为三个部分，分别介绍了数据要素市场、数据安全和隐私计算。第一部分介绍了数据要素市场的基本情况，包括数据要素制度体系和数据要素市场发展；第二部分结合数字化转型的背景，讲述了多个具备代表性的数据安全理论及实践框架、数据安全常见风险、数据安全保护最佳实践、代表性行业数据安全实践，以及数据安全技术原理、大模型与数据安全等内容；第三部分详细讲解了可信数据流通交易空间数据流通利用基础设施、隐私计算技术原理、隐私保护大模型基础设施等内容。 本书可以作为高校学生、数据要素市场从业者、数据安全行业从业者的入门读物，也可作为相关机构或组织进行数据要素市场流通体系建设实践的参考指南。

本书分为三个部分，分别介绍了数据要素市场、数据安全和隐私计算。第一部分介绍了数据要素市场的基本情况，包括数据要素制度体系和数据要素市场发展；第二部分结合数字化转型的背景，讲述了多个具备代表性的数据安全理论及实践框架、数据安全常见风险、数据安全保护最佳实践、代表性行业数据安全实践，以及数据安全技术原理、大模型与数据安全等内容；第三部分详细讲解了可信数据流通交易空间、隐私计算技术原理、隐私计算实践案例、隐私保护大模型基础设施等内容。 本书可以作为高校学生、数据要素市场从业者、数据安全行业从业者的入门读物，也可作为相关机构或组织进行数据要素市场流通体系建设实践的参考指南。

本书系统地介绍了大数据的基本概念，保障大数据安全的基本技术和管理策略。主要内容包括大数据的创建、大数据的传输、大数据的存储、大数据的处理、大数据的交换以及大数据的恢复与销毁等过程的安全技术与管理策略，还包括大数据安全态势感知的相关技术以及网络安全等级保护中关于大数据的扩展安全要求。

固态存储发展极为迅速，目前已成为一个新兴热点领域。云计算、物联网、大数据时代的到来，为存储技术的创新带来了新的机遇和挑战。随着新型固态存储介质的日渐成熟，延时越来越低，带宽越来越高，以动态随机存储器为代表的易失型存储设备在主存中的垄断地位将可能被非易失型固态存储设备所取代。而不断增大的容量和不断降低的价格，使固态存储技术越来越适合于构建高性能的外部存储设备。以磁盘为代表的机械驱动外部存储设备的主流地位将逐步被固态存储设备取代，使得存储系统的访问模式可能转为利用电子设备的电气特性而非机械转动。总之，固态存储已成为数据存储发展的必然趋势，其安全性、机密性、可靠性等值得关注。

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。