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。