数据要素安全流通

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内容简介

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1.0

4.1.2 数据流通2.0

4.1.3 数据流通3.0

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推荐

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