隐私保护

隐私保护涵盖差分隐私、联邦学习、安全多方计算、同态加密和k-匿名等关键技术。差分隐私通过加噪使查询结果不暴露个体信息；联邦学习让数据留在本地、仅共享模型更新。随着GDPR等法规出台，隐私保护成为AI系统合规部署的必要环节，需在模型效用与隐私预算之间取得平衡，并防范成员推断、模型反演等攻击。