人工智能大模型的隐私保护与数据安全技术研究

摘要

随着大数据和人工智能技术的迅速发展，数据隐私和安全问题日益受到全球关注。个人信息的泄露、滥用及不当利用带来了严重的社会和法律风险，迫切需要有效的隐私保护技术来保障数据安全和用户隐私。本文旨在探讨基于人工智能技术的大数据隐私保护与数据安全技术，重点分析其重要性、面临的挑战以及相关的保护方法。首先，阐明大数据隐私保护的必要性，包括提升数据安全性、增强用户信任和提高隐私保护效率等方面。接着，详细介绍当前常用的几种人工智能驱动的大数据隐私保护方法，如差分隐私、联邦学习、生成对抗网络以及隐私感知的数据共享。这些技术通过不同的方式来确保在保证数据价值的同时，尽可能减少隐私泄露的风险。本文总结了人工智能技术在大数据隐私保护中的应用前景，并对未来研究方向提出了建议，旨在为相关领域的技术创新和实践应用提供理论支持和参考。