🔒 差分隐私（Differential Privacy）
差分隐私通过数学算法在数据收集和分析过程中引入噪声，确保个体隐私不被泄露。例如，苹果在iOS 10中采用差分隐私技术保护用户的搜索记录。
🔍 联邦学习
联邦学习允许模型在分布式数据上训练，无需集中存储原始信息。谷歌的Gmail使用该技术保护用户邮件内容。
🧠 同态加密
同态加密使数据在加密状态下可被处理，如IBM的同态加密方案可保障医疗数据隐私。
🔍 数据脱敏技术
通过替换、加密或泛化敏感信息，如信用卡号替换为“**** **** **** 1234”以降低泄露风险。
🔗 隐私计算框架
多模态隐私保护技术（如多方安全计算、可信执行环境）正成为行业标准，例如隐私计算指南提供更深入解析。
📌 扩展阅读
如需了解AI隐私技术在金融、医疗等领域的应用案例，可访问AI隐私技术应用。