前言

在这个信息飞速流动的时代，数字经济如潮水般席卷而来，改变了我们的生活，重塑了世界的经济版图。数据作为这场变革的核心要素，已然成为推动社会进步和经济发展的新引擎。在传统经济时代，数据是记录历史的工具和辅助决策的资料。而今，数据成为新的生产要素，它不仅代表着一种资源，还承载着创新的力量，是企业竞争的关键，也是国家安全的重要屏障。

随着数据的重要性日益凸显，如何保障数据的安全与有效治理，已成为全球关注的焦点。数据的复杂性、多样性和广泛流通性，使数据安全和治理面临前所未有的挑战。无论是企业的商业机密，还是个人的隐私信息，都可能在数据泄露和滥用中遭受损失。因此，构建健全的数据安全机制和完善的治理体系，是确保数字经济健康发展的关键。

在这样的背景下，将数据安全与治理引入大学教育，培养学生在这一领域的意识和技能显得十分重要。本书正是为应对这一需求而编写的，旨在为广大师生提供理论与实践相结合的教材，帮助学生理解数据安全与治理的核心问题，掌握相关的技术和策略。

在第一章“数字经济与数据要素”中，我们从数字经济的兴起谈起，揭示数据作为新型生产要素的重要性。通过梳理数据的概念、价值及历史演变过程，帮助学生理解数据在数字经济中的核心地位。

在第二章“数据安全与治理政策”中，我们探讨了全球范围内的数据安全与治理政策。我们从国际与国内的双重视角出发，分析不同国家和地区的数据安全策略，并探讨数据跨境流动的治理挑战。

在第三章“数据产权”中，我们聚焦数据产权的法律与技术支持。通过探讨数据产权的概念、法律与政策及技术支持，分析数据资产化过程中所面临的挑战与机遇。

在第四章“数据质量”中，我们探讨了数据质量管理。我们详细介绍了数据质量评估的方法与工具，解析了数据治理中的质量控制策略。

在第五章“数据采集的数据泄露与防御方法”中，我们关注数据采集过程中可能引发的安全风险，通过分析数据泄露的主要原因与防御措施，向学生介绍了安全管理策略。

在第六章“数据开放共享的隐私泄露与防御方法”中，我们探讨了数据开放共享中隐私保护的复杂性。通过分析隐私泄露的途径及防御技术，帮助学生在推动数据共享的同时保障数据安全。

在第七章“机器学习模型开放的数据安全与防御方法”中，我们针对机器学习领域，讨论模型开放带来的数据安全风险。通过介绍模型训练数据的攻击方式和保护方法，提供保护模型训练数据的策略。

最后，在第八章“联邦学习的数据隐私与防御方法”中，我们探讨了联邦学习这一新兴技术中的数据隐私保护问题。通过介绍联邦学习的安全威胁和防御方法，帮助学生在应用这一技术的同时加强数据安全意识。

在编写这本书的过程中，我们认识到数据是时代的馈赠，但也带来了新的挑战。数据安全与治理并非是一成不变的，而是一个不断发展的过程，需要我们持续地关注与学习。愿书中内容能为学生的数据探索奠定基础，帮助他们在数据探索的旅程中挖掘数据的价值，迎接数字时代的挑战与机遇。

在本书编写的过程中，我们团队里非常优秀的研究生们付出了大量的时间和精力，协助完成本书的撰写。其中，许玉晨、方昕、颜思宇、张坤等博士生参与编写了第一章至第四章，王金金、贾宇阳、周存尧、陈晋、祁婷婷等同学参与编写了第五章至第八章。此外，方昕、张坤、陈晋等同学在统稿方面做出了很多贡献，电子工业出版社的编辑团队在书稿的编辑、校对与排版中付出了巨大的努力。在此向以上所有贡献者表示我们最诚挚的谢意！没有他们的辛勤付出与卓越贡献，本书将无法顺利完成。同时，在编写过程中，我们参阅了大量的著作和相关文献，在此也对这些著作和文献的作者表示衷心的感谢。由于我们的水平有限，书中可能存在不足及错误之处，敬请各位专家和读者不吝赐教，提出宝贵的意见与建议。

陈媛　韩潇
2024.9