序

數據安全已然成為當今社會一個極為復雜且棘手的問題。它涵蓋了諸多方面，既包括數據本身的數據確權、數據分類分級等法律法規和標準化難題，也涉及數據訪問權限控制等IT基礎設施相關問題，同時還存在在原始數據不流通的前提下如何實現價值流通等的創新技術困境。在國家將數據視為第五大生產要素的當下，中國各級政府與企業都對數字經濟的蓬勃發展寄予厚望，然而數據安全問題卻如同攔路虎般橫亙在數字經濟發展的道路上。

盡管數據要素流通的需求日益強勁，但能夠保障數據要素安全流通的技術與產品卻遠未成熟。數據確權并非單純的法律問題，更需要相應的技術作為支撐；數據分類分級的準確性與效率問題長期困擾著我們，在過去很長一段時間里都難以得到有效解決，直到人工智能大模型的出現，才讓我們窺見了低成本解決這一問題的可能性；數據訪問的細粒度控制依賴于權限管理和訪問控制機制，而老舊的IT系統往往不具備這樣的機制，面對海量老舊系統的改造，高昂的成本令人望而卻步，我們急需找到成本可接受的解決方案；原始數據的流通極易引發數據泄露與個人隱私保護問題，而諸如安全多方計算、同態加密、聯邦學習等旨在避免原始數據流通的計算方法，也面臨計算效率低下、存在潛在數據泄露風險等問題。市場上的各類數據安全解決方案魚龍混雜，用戶在選擇時面臨著很高的試錯成本。

劉文懋是多年戰斗在技術一線的優秀安全研究人員，擁有豐富的攻防實戰經驗。尤為難得的是，他具備將復雜技術用通俗易懂的語言闡釋清楚的非凡能力。這本書便是有力證明：本書從體系、技術洞察和實踐案例3個維度，圍繞數據安全自用、數據可信確權、數據可控流通、協同安全計算等典型應用場景，對敏感數據識別與分類分級、區塊鏈、零信任架構、新型加密技術、去中心化身份、數字水印、數據脫敏、合成數據、API安全、同態加密、聯邦學習、安全多方計算、可信執行環境及機密計算、可信計算等數據安全相關技術進行了深入淺出的講解，并專門針對大模型的數據安全問題展開論述。

對有數據安全需求的讀者來說，這本書能夠幫助他們快速建立對相關技術基本概念的認知，并根據自身應用場景選擇合適的技術，從而避免被那些堆砌專業名詞的不可靠技術方案誤導，讓讀者少走彎路。這無疑是對我國數字經濟發展的重要貢獻。