🔍 什么是隐私保护？
隐私保护是确保在机器学习过程中，个人数据的安全性和用户隐私不被泄露的技术与实践。随着数据驱动技术的发展，隐私问题已成为AI领域的核心议题之一。
📌 主要挑战
- 数据收集：训练模型可能需要大量用户数据，存在信息滥用风险
- 模型推理：预测结果可能间接泄露敏感信息（如医疗记录、行为习惯）
- 数据共享：跨机构协作时，如何在不暴露原始数据的前提下进行知识传递
🔒 常见保护方法
| 方法 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| 数据脱敏 | 删除或加密敏感字段 | 替换身份证号为XXXXXXX |
| 差分隐私 | 在数据中添加噪声以掩盖个体信息 | Google的联邦学习框架使用此技术 |
| 联邦学习 | 在不共享原始数据的情况下协作训练 | 用于医疗数据分析的隐私保护方案 |
🧠 相关技术与工具
- 同态加密：允许在加密数据上直接进行计算（了解更多)）
- 可信执行环境（TEE）：通过硬件隔离保护数据处理过程
- 隐私计算联盟：推动行业标准的组织
📚 延伸阅读
想深入学习隐私保护技术？可参考我们的隐私与机器学习教程页面，包含实践案例与代码示例。