"本书聚焦人工智能时代的数据安全领域，基于多年数据安全实践经验，从规划、设计、建设、实施和运营5个维度，系统梳理并解析数据安全体系构建过程中遇到的焦点与难点问题。全书采用专题问答的方式，按照背景篇、意义篇、落地篇和价值篇的架构组织相关技术内容和关键知识点，清晰地阐述了数据安全的理解、规划、落地、设计、实施和运营的理论思考内容和工程实现方法。 本书可作为数据安全体系构建的工程建设指导手册，适合承担数据安全建设规划、设计、研发、建设、管理及实施职责的管理和技术人员阅读；本书还可以作为“网络与数据安全”专业方向的教学参考书，适合该研究领域的本科生、硕士研究生和博士研究生阅读；本书也可以作为数据安全领域的在职培训教材，适合需要提升数据安全专业技术素质的相关人员阅读。"

"袁泉，现任国投智能信息科技股份有限公司行业首席科学家，公安部计算机与信息处理标准化技术委员会委员。多年来致力于行业信息化、数字化转型及安全体系规划设计、标准编制与落地实施工作。作为核心负责人，带领团队参与了多个国家级、部级项目建设任务，多次获得省部级科技进步奖；参与编制了公安行业大数据、网络和数据安全、业务应用标准。2019年开始，作为核心专家参与了某行业网络和数据安全体系设计，并带领团队完成了零信任系列产品、数据安全产品、安全管理与运营中心的开发，参与了多个省市单位的安全建设任务。？ 多年专注于从数据全生命周期管理、多场景数据使用、跨域数据流转视角研究网络和数据安全的理论、方法、标准等，重点有两个方向：一是探索建立与业务场景、技术发展适配的网络和数据安全方法体系，让安全成为信息工程、系统工程的内生部分；二是研究安全能力建设与运营体系，让安全与业务一体集成、协同发展。？ 在对理论、方法、标准体系进行研究的同时，致力于安全能力工程化设计、实施、运营方法的完善、验证和推广。"

前??言 当人工智能以燎原之势重塑全球产业格局，数据作为数字经济与数字社会的核心要素，其价值创造能力与安全风险隐患呈现出前所未有的共生态势。伴随而来的是，因管理和技术漏洞所引发的数据安全事件和案件急剧增加，针对国家安全的间谍窃密案件、针对商业竞争的数据泄露事件、针对国家金融秩序的电信诈骗案件、针对民生民事的“精准”推送事件以及针对个人隐私的数据交易案件屡见不鲜，为此国家已出台严格的数据安全法律法规和配套的数据安全问责机制。但在贯彻实施的过程中，如何能够完整而不空洞地理解数据安全理论，如何能够科学而又可行地设计数据安全防护体系，如何能够稳定而又高效地管理数据安全环境，正倒逼重新审视数据安全的底层逻辑和实践范式。 在多年的数据安全实践中，作者愈发清晰地认识到，AI时代的数据安全绝非单一技术层面的防御升级，而是一套覆盖架构、策略、业务与责任四大维度的复杂生态体系。立足于这一认知框架，本书聚焦数据安全体系在规划、设计、建设、运营等全环节中的难点、焦点和热点话题，力求为读者提供清晰务实的思维路径和具体的技术实现方法，与读者共同构建完整的数据安全防护理论体系、设计体系和工程方法体系。 在数据安全架构方面：传统的以“网络边界”为核心的防护架构，已难以适配AI时代数据“跨域流动、动态共享、价值衍生”的特征，亟须构建以“数据为中心”的动态自适应安全体系。该架构将零信任理念与AI技术深度融合，通过智能算法实现对数据全生命周期的动态感知、精准管控与自适应防护。这种架构不再是静态的技术堆砌，而是能够随数据流转、业务变化及风险演进实时调整的有机整体，构成AI时代数据安全的基石。本书提出的数据安全架...