重要性
- 数据隐私：AI模型训练依赖海量数据，保护用户敏感信息是首要任务👤
- 防止滥用：数据泄露可能导致算法被恶意利用，威胁社会安全⚠️
- 合规要求：遵守《数据安全法》等法规，避免法律风险⚖️
核心挑战
- 数据脱敏技术不足（如医疗/金融数据）🏥💸
- 模型推理中的隐私泄露风险（如差分隐私实现难度）🧠🔐
- 恶意攻击手段升级（如数据投毒、模型反演）👾🛠️
技术解决方案
- 加密传输：使用TLS 1.3协议保护数据流动（🔗了解更多）
- 联邦学习：在分布式环境中实现数据不出域的协作训练🌐🤝
- 可信执行环境：通过TEE技术隔离敏感计算任务🛡️💻