标签：隐私

2026-01-22andy阅读(39)评论(0)

在AI模型部署和训练中，数据隐私合规性是不可回避的挑战。数据保护法规（如GDPR、CCPA）要求严格保护用户敏感信息，但这往往与模型对高质量、大规模数据的需求相冲突。差分隐私（Differential Privacy, DP）技术提供了一种...

2026-01-15andy阅读(61)评论(0)

随着大型语言模型（LLM）被广泛应用于企业级服务和数据处理，建立一个健壮的隐私影响评估（PIA）流程变得至关重要。与传统软件不同，LLM面临独特的隐私挑战，包括训练数据泄露（Memorization）、提示词（Prompt）中的敏感信息暴露...

2026-01-14andy阅读(62)评论(0)

简介：RAG系统中的数据隐私挑战 检索增强生成（RAG）系统通过从私有语料库中检索相关信息来增强大型语言模型（LLM）的回复质量。然而，当RAG系统应用于企业级或多租户场景时，数据隔离和隐私保护成为一个关键的架构问题。 如果用户A的查询不小...

2026-01-12andy阅读(51)评论(0)

在训练大型语言模型（LLM）时，数据泄露是一个核心风险。强大的模型往往会“记忆”训练集中的特定样本，导致敏感的个人信息（PII）被恶意重构或提取。为了解决这一问题，差分隐私随机梯度下降（Differential Private Stocha...

2025-12-17andy阅读(195)评论(0)

简介：联合学习与隐私保护的交汇点 随着数据隐私法规（如GDPR、CCPA）的日益严格，AI模型的训练面临着严峻的挑战。联合学习（Federated Learning, FL）允许多个数据持有方（各方数据不离开本地）共同训练一个全局模型。然而...

2025-12-14andy阅读(162)评论(0)

简介：差分隐私与Opacus 在模型训练中保护用户数据隐私是AI基础设施面临的关键挑战。差分隐私（Differential Privacy, DP）提供了一种量化的、数学上可证明的隐私保护机制。实现DP-SGD（Differentially...

2025-11-28andy阅读(275)评论(0)

简介：大模型时代下的隐私挑战 随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，模型输出中意外泄露敏感个人信息（PII，Personally Identifiable Information）的风险日益增加。这可能是由于训练数据泄露、模型幻觉、或用户在...