序言2

隨著大數據和人工智能的興起，數據已成為重要的資源和資產，對數據安全和隱私保護的需求越來越強烈。為了保障數據安全和隱私保護，世界各國都在積極從頂層設計、政策法規、標準規范和技術體系等層面推進相關工作，取得了一系列重要成果和較為豐富的實踐經驗。

大數據時代的數據安全不僅包括傳統的機密性、完整性、可用性等，也包括隱私保護；隱私保護不僅包括防止數據泄露的隱私保護，也包括數據分析意義下的隱私保護。為了突出隱私保護的重要性，人們通常還是將數據安全和隱私保護這兩個詞并列起來使用，其實大數據時代的數據安全必然包括隱私保護的內容。在這種背景下，近年來催生出一大批數據安全和隱私保護新技術，如同態加密、函數加密、基于風險分析的訪問控制、具體高效的安全多方計算、差分隱私、聯邦學習、密文檢索、零信任等。

本書從數據安全和隱私計算兩個方面介紹其基本概念、技術原理和實際應用。在數據安全方面，介紹了使用對稱加密、非對稱加密、Hash函數等技術，構建以“身份”和“數據”為中心的數據安全實踐框架的方法，確保數據在采集、存儲、傳輸和處理過程中的安全性。在隱私計算方面，通過介紹機密計算、安全多方計算、聯邦學習等技術，在揭示這些技術如何在保護個人隱私的同時，實現數據價值的最大化。這些技術不僅有助于平衡數據應用與隱私權益的關系，還為行業合作和監管合規提供了可行方案。

本書可供從事數據安全的管理者、科研工作者和工程技術人員參考。尤其是本書通過案例分析和實踐操作，可為讀者提供實用的指導和建議，幫助讀者更好地理解和應用相關技術。希望本書的出版能夠為我國數據安全技術與觀念的傳播和普及做出應有貢獻。

中國科學院院士　馮登國

2023年4月于北京