本书为战略性新兴领域;十四五高等教育教材体系建设团队新一代信息技术（网络空间安全）建设项目。本书面向本科生，在数据存储和使用的多场景复杂应用现状下，深入浅出介绍了同态加密；隐私保护数据发布；差分隐私；密文查询；安全多方计算；密文集合运算；隐私保护机器学习；不经意随机存取等技术。有助于本科阶段的基础学习，全面了解数据安全涉及领域和应用场景及数据安全先进技术，适合作为高等院校信息安全、网络空间安全等相关专业的核心课程教材。

本书系统地介绍了数据安全与隐私计算涉及的典型密码技术、差分隐私、密文查询、安全多方计算、联邦机器学习等技术。全书共11章: 第1章数据安全概述，介绍了数据安全相关的法律法规；第2章密码基础，包括对称密码、公钥密码、可证明安全性、通用可组合安全及国密算法；第3章同态加密，包括半同态Paillier方案、类同态BGN方案、全同态典型方案及开发框架SEAL；第4章典型密码原语，包括承诺、零知识证明、秘密共享、茫然传输等内容；第5章隐私保护的数据发布，包括k匿名模型、数据脱敏与溯源、保留格式加密及应用等内容；第6章差分隐私，包括拉普拉斯机制、指数机制、随机响应机制、差分隐私应用等内容；第7章密文查询，包括可搜索加密、保留顺序加密、频率隐藏保序加密、密态数据库等内容；第8章密文集合运算，包括基本概念、隐私集合求交运算、应用实践等内容；第9章安全多方计算，包括布尔电路、电路优化、算术电路、ABY框架及应用实践等内容；第10章不经意随机存取模型，包括基本定义、典型构造、多云ORAM等内容；第11章联邦机器学习，包括联邦学习、横向联邦学习、纵向联邦学习、应用实践等内容。书中每章末都配有适量习题及实验，以供学生巩固和运用所学内容。书中标章节代表提升章节，教师在授课过程中可以作为提升部分进行讲解。本书是高等学校信息安全和网络空间安全专业本科生的教材，也可作为信息科学技术类专业（如计算机科学与技术、密码科学与技术、物联网科学与技术等）本科生和研究生的教材，同时也可供从事数据安全和其他信息技术工作的人员参考。

第1章数据安全概述11.1法律法规和相关制度21.1.1相关法律法规21.1.2相关权益51.1.3落地实施61.2技术体系81.2.1技术体系概述81.2.2基础技术81.2.3典型技术111.3典型案例121.3.1明文发布121.3.2半密文使用131.3.3全密文计算141.4数据胶囊15课后习题16

第2章密码基础182.1基本概念182.1.1算法复杂度182.1.2P问题和NP问题192.2对称密码192.2.1对称密码分类192.2.2设计思想192.2.3工作模式202.2.4应用示例212.3公钥密码252.3.1基本概念252.3.2设计思想262.3.3RSA算法262.3.4ElGamal算法272.3.5椭圆曲线密码292.3.6应用示例302.4可证明安全性342.4.1基本概念352.4.2敌手能力362.4.3安全性定义372.4.4安全性证明402.4.5安全性模型432.5通用可组合安全452.5.1基本概念462.5.2半诚实安全性462.5.3恶意安全性482.5.4组合性502.6国密算法52课后习题53

第3章同态加密543.1基本概念543.1.1定义543.1.2分类553.1.3发展历史553.2半同态Paillier方案583.2.1数学基础583.2.2方案构造593.2.3应用示例603.3类同态BGN方案663.3.1数学基础663.3.2方案构造683.3.3同态性693.4全同态典型方案693.4.1数学基础693.4.2Gentry方案723.4.3CKKS算法733.5开发框架SEAL753.5.1安装部署753.5.2应用示例77课后习题83

第4章典型密码原语844.1承诺844.1.1基本概念844.1.2哈希承诺854.1.3加法同态承诺854.1.4应用示例864.2零知识证明884.2.1基本概念884.2.2交互式Schnorr协议894.2.3非交互式零知识证明894.2.4应用示例914.3秘密共享1064.3.1基本概念1064.3.2Shamir方案1084.3.3应用实践1124.4茫然传输1194.4.1基本概念1194.4.2基础构造1194.4.3预计算OT1214.4.4OT扩展123课后习题127

第5章隐私保护的数据发布1295.1基本概念1295.1.1发布框架1295.1.2属性分类1305.1.3背景知识1315.1.4相关攻击1315.1.5匿名化方法1325.2k匿名模型1335.2.1k匿名1335.2.2l多样化1335.2.3t相近1355.2.4其他模型1355.3数据脱敏与溯源1365.3.1数据脱敏1365.3.2数据溯源1375.4保留格式加密及应用1385.4.1基本定义1385.4.2基本方法1395.4.3基本模型1415.4.4数据库水印应用143课后习题144

第6章差分隐私1456.1基本概念1456.1.1差分攻击1456.1.2差分隐私的概念1466.1.3差分隐私性质1486.1.4差分隐私模型1496.2拉普拉斯机制1506.2.1基础知识1506.2.2拉普拉斯噪声生成1526.2.3统计查询应用1536.2.4直方图发布应用1576.3指数机制1606.3.1适用场景1606.3.2工作原理1606.4随机响应机制1616.4.1适用场景1616.4.2工作原理1616.5差分隐私应用1636.5.1谷歌RAPPOR模型1636.5.2谷歌ESA模型1646.5.3基于图模型的数据合成165课后习题168

第7章密文查询1697.1可搜索加密1697.1.1基本概念1697.1.2对称可搜索加密1707.1.3非对称可搜索加密1807.2保留顺序加密1837.2.1基本概念1847.2.2顺序保留编码1857.2.3顺序揭示加密1877.3频率隐藏保序加密1887.3.1典型构造方案1887.3.2UDF示例1907.3.3FHOPE实现1937.4密态数据库2097.4.1基本概念2097.4.2CryptDB数据库2117.4.3openGauss数据库216课后习题223

第8章密文集合运算2248.1基本概念2248.1.1定义及分类2248.1.2可交换加密2258.1.3布隆过滤器2268.1.4不经意伪随机函数(OPRF)2288.2隐私集合求交运算2298.2.1基于朴素哈希的PSI2298.2.2基于可交换加密的PSI2298.2.3低通信非平衡PSI2318.2.4基于OPRF的构造2418.3应用实践2438.3.1协议流程2448.3.2实现方案244课后习题247

第9章安全多方计算2489.1布尔电路2489.1.1姚氏百万富翁问题2489.1.2混淆电路构造思想2499.1.3姚氏乱码电路协议2569.2电路优化2589.2.1行约减2589.2.2FreeXOR技术2589.2.3半门技术2609.3算术电路2629.3.1BGW协议2629.3.2Beaver三元组2649.4ABY框架及应用实践266课后习题272

第10章不经意随机存取模型27310.1基本定义27310.1.1定义27310.1.2基本方案27410.2典型构造27410.2.1层次结构27410.2.2树状结构27710.2.3分区ORAM27910.3多云ORAM28210.3.1MCOS方案28210.3.2NewMCOS方案286课后习题289

第11章联邦机器学习29011.1联邦学习29011.1.1基本定义29011.1.2联邦学习的分类29111.1.3威胁模型29211.2横向联邦学习29311.2.1联邦平均聚合29311.2.2安全聚合29411.3纵向联邦学习29711.3.1基本定义29711.3.2纵向联邦学习算法29811.4应用实践29911.4.1安装部署29911.4.2横向联邦学习示例30011.4.3纵向联邦学习示例302课后习题305

在当今信息时代，数据的重要性与日俱增，个人、企业和组织都依赖于数据来进行决策、创新和提供各种服务。2020年，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，强调;加快培育数据要素市场。这一政策标志着数据不仅是一种产业或应用，也成为了经济发展赖以依托的战略性资源。然而，随着数据价值得到高度重视，各类数据安全问题也日益突出。我国政府高度重视数据安全与隐私保护，并将其作为国家安全和发展的重要基石。在中共中央和国务院的引领下，我国制定了一系列相关政策和法律法规，旨在构建一个安全可靠的数据环境，保护国家和公民的数据安全与隐私权。其中，2021年，第十三届全国人大常委会第二十九次会议通过了《中华人民共和国数据安全法》，进一步强调了国家对数据安全的重视。如何应对大数据时代下严峻的数据安全威胁，不仅关乎国家经济发展和行业健康成长，更直接关系公民的切身利益。数据安全即确保数据免受未经授权访问、篡改、泄露和破坏的保护措施。隐私计算关注在数据处理和共享的过程中的隐私保护。数据安全和隐私计算是保证数字化社会长治久安的关键要素。当前，我国政府不断加大对数据安全相关技术研发和创新的支持力度，旨在通过科技创新和产业发展，推动数据安全和隐私计算的前沿技术研究。目前我国在数据安全领域已取得了突出进展，例如，安全多方计算、差分隐私、可信计算等技术的应用不断深化，为保障数据安全和隐私提供了新的解决方案。本书致力于我国数据安全与隐私保护相关学科专业的本科生和研究生教材建设、学术出版与人才培养，以应对未来复杂的国际网络空间安全环境和频发的数据泄露风险与隐私挑战。在编写本书时，我们不仅注重理论知识的讲解，还通过丰富的实例和案例，将抽象的概念和技术应用于现实场景，旨在帮助读者更好地理解和应用所学知识。因此本书不仅适用于没有相关基础的初学者，也适用于有意在数据安全领域深耕的实践者。本书由南开大学数据与智能安全实验室组织编写，刘哲理、吕思艺、李同、黄晏瑜老师编著。基于实验室的研究方向和内容，部分课程素材由博士生（郭晓杰、贾靖宇、张宝磊、王锐璇、谭畅）、硕士生（韩叶、杨越、李鑫豪、陈聘之）提供。

作者2024年10月