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、国金测评、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，从核心业务、基础支撑、服务咨询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章对数据可信确权技术、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要素安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。

华东江苏大数据交易中心（简称“华东数交”），华东数交是在“国家大数据战略”背景下，于2015年经国家批准的华东地区首家数据交易场所。2017年8月获江苏省发改委批准，华东数交成立江苏第一批省级工程实验室——江苏省大数据交易和流通工程实验室。华东数交秉持“开放、共享、互动、共赢”的运营理念，立足江苏，辐射华东，服务全国，力求打造“特色行业+区域性”的标杆数据交易场所。
华东数交聚焦特色垂直行业，回归数据交易本质，以场景促应用，以服务促交易，以生态促创新，通过“1体系+1平台+行业生态联盟+多特色中心”的运营体系，基于“场内交易为主，场外撮合交易为辅”的数据交易模式和“数据可用不可见，用途可控可计量”的新型交易范式，搭建“云旗”数据要素流通交易平台，打造具备数据产品登记、数据资产评估、数据清洗治理、数据产品加工、数据合规审核、数据场景应用、数据交易清结算、数据产业生态孵化八位一体功能的数据交易场所。

创作委员会
前言
第1章 为什么数据需要安全流通
1.1 数字经济新发展机遇
1.2 政策法规逐步趋严
1.2.1 中国
1.2.2 欧盟
1.2.3 美国
1.3 数据要素市场化要求数据安全
1.4 数据流通技术迭代发展
第2章 数据安全流通产业的挑战
2.1 国际挑战
2.2 国内挑战
2.3 技术挑战
2.4 政策与法律的挑战
2.5 产业生态挑战
第3章 深入理解数据安全流通
3.1 数据要素解读
3.1.1 数据资源化、资产化与资本化
3.1.2 数据要素的特征
3.1.3 数据要素的独特性
3.2 数据流通的形式及特征
3.2.1 数据流通的3种类型
3.2.2 数据流通的主要参与体
3.2.3 数据流通的内容和形式
3.3 数据安全流通体系
3.3.1 数据安全流通体系的基本构建要求
3.3.2 数据安全流通体系的构成要素
第4章 数据流通机制、模式、监管与保护
4.1 过往数据流通方式
4.1.1 数据流通1.
4.1.2 数据流通2.
4.1.3 数据流通3.
4.2 数据流通机制
4.2.1 业务视图下的数据流通机制
4.2.2 案例：盐南高新区城市驾驶舱项目数据共享
4.3 数据流通模式
4.3.1 数据流通基本模式
4.3.2 交易撮合模式
4.4 流通的监管与保护
4.4.1 法律层面
4.4.2 安全管理
4.5 案例：政务领域的nXDR式网络安全监管与指挥协调
第5章 数据可信确权技术
5.1 区块链技术
5.2 分布式数字身份
5.3 数字水印
5.4 数据存储加工阶段
5.5 数据流转阶段
5.6 案例一：标信融
5.7 案例二：汽车大数据区块链平台
5.8 案例三：海关AEO区块链服务平台
第6章 数据资产化技术
6.1 数据价值评估概述
6.2 数据价值评估方法
6.2.1 主流数据价值评估方法
6.2.2 其他数据价值评估方法
6.3 数据价值评估技术对比
6.3.1 贡献度度量法
6.3.2 SHAPLEY方法
6.4 案例：某省级数据资产化服务项目
第7章 数据安全保障技术
7.1 数据安全风险评估技术
7.1.1 数据安全风险评估技术路线
7.1.2 数据安全风险评估过程
7.2 数据治理技术
7.2.1 数据分类分级
7.2.2 数据脱敏
7.3 数据安全防护技术
7.3.1 数据采集安全
7.3.2 数据传输安全
7.3.3 数据存储安全
7.3.4 数据处理安全
7.3.5 数据共享安全
7.3.6 案例一：抚州市“数据银行”项目
7.3.7 案例二：“爬梳剔抉”车企数据，“曲突徙薪”
数安风险
7.3.8 案例三：零信任助力普陀大数据中心数据安全开放
7.3.9 案例四：翼集分大数据平台
7.3.10 案例五：跨行业数据在联合营销场景下的共享应用
7.3.11 案例六：城市级碳治理平台
7.4 多方安全计算
7.4.1 多方安全计算技术分析
7.4.2 案例：港口多式联运可信数据空间
7.5 联邦计算
7.5.1 联邦计算技术原理
7.5.2 案例一：群租房智能分析
7.5.3 案例二：纵向联邦深度学习助力跨域视频
7.5.4 案例三：全基因组关联研究GWAS分析
7.6 TEE
7.6.1 TEE概述
7.6.2 TEE技术分析
7.6.3 案例：引入可信第三方的ID去标识化流通案例
7.7 同态加密
7.7.1 同态加密技术原理
7.7.2 案例：多源数据共享应用平台
7.8 数据安全溯源与确权技术
7.9 数据安全计算技术案例解读
7.9.1 案例一：智能风控建模
7.9.2 案例二：宜昌传染病多点触发监测和智能预警平台
7.9.3 案例三：基于隐私计算的车险智能核保方案
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
7.9.5 案例五：基于隐私计算的小微商户普惠金融服务
7.9.6 案例六：隐私计算算力解决方案
第8章 全国数据流通产业生态链
8.1 数据流通核心产业
8.2 数据流通基础设施产业
8.3 数据流通咨询服务产业
第9章 数据流通行业相关政策、法规与标准分析
9.1 数据流通政策解读
9.1.1 美国数据流通政策
9.1.2 欧洲数据流通政策
9.1.3 亚洲数据流通政策
9.1.4 中国数据流通政策
9.2 数据流通法律法规解读
9.2.1 美国数据流通法律法规
9.2.2 欧洲数据流通法律法规
9.2.3 亚洲数据流通法律法规
9.2.4 中国数据流通法律法规
9.3 数据流通标准解读
9.3.1 国际数据流通标准
9.3.2 国内数据流通标准
9.4 数据流通合规
9.4.1 数据处理合规
9.4.2 技术方案合规
9.4.3 产出结果合规
9.4.4 审计监督合规
第10章 六大领域典型行业数据安全流通案例解读
10.1 通信领域：中国电信“数信链网”实践案例
10.2 金融领域
10.2.1 数智化助推保险业数字化转型升级
10.2.2 基于隐私计算的货车风险评估应用
10.2.3 跨企业数据在