隐私计算让AI在"数据可用不可见"条件下工作。

核心技术

  • 联邦学习——模型到数据端训练，原始数据不出域
  • 差分隐私——添加数学噪声确保个体不可识别
  • 安全多方计算——加密状态下联合计算

落地案例

医疗：多家医院联合训练诊断模型(数据不共享)。金融：反欺诈模型跨行训练。广告：精准投放不泄露用户数据。

编译来源：IEEE Spectrum (2026)