什么是隐私保护机器学习（Privacy-Preserving Machine Learning, PPML）？

隐私保护机器学习（Privacy-Preserving Machine Learning, PPML）是一种在机器学习过程中采用特定技术手段来保护数据隐私的方法，其核心目标是在训练和推理模型时防止敏感信息泄露，同时确保模型的性能和准确性。它通过联邦学习、差分隐私、安全多方计算等技术，实现在不暴露原始数据的前提下进行高效的数据分析和模型优化，从而平衡AI创新与隐私合规需求。

在AI产品开发的实际落地中，PPML技术尤为重要。例如，在医疗健康领域开发AI诊断工具时，PPML允许模型在本地设备或分布式环境中训练，避免患者数据被传输或泄露，符合HIPAA等隐私法规；在金融科技应用中，PPML保护用户交易数据的同时训练风险评估模型，推动安全可靠的AI产品设计。随着GDPR等全球隐私法规的加强，PPML已成为AI产品经理必须掌握的关键技术，促进可信、负责任的AI应用发展。