人工智能技术应用场景中的数据隐私保护技术研究

作　　者： 唐秀芳；王关发

摘　　要： 人工智能技术的深度应用离不开海量数据的驱动与支撑，深度学习、强化学习等算法模型的性能提升，高度依赖多维度、大规模数据集的训练。然而，人工智能在赋能各领域提质增效的同时，也引发了严峻的用户隐私数据保护难题。传统数据隐私保护手段在人工智能应用场景中逐渐暴露出局限性，难以平衡数据隐私安全与模型训练效能的需求。文章立足于人工智能技术应用场景，通过阐述数据隐私保护技术的概念及技术逻辑，深入剖析人工智能应用场景中数据隐私保护面临的挑战，并针对性提出技术优化路径，旨在为保护用户数据隐私、促进人工智能产业的合规化推进提供技术参考。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-04