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随着互联网的不断发展，越来越多的企业和个人用户都开始关注数据隐私问题，而今天我们就一起来了解一下，机器学习环境下的隐私保护问题。
1.信息隐私
信息隐私(Privacy)：指的是当一个组织内敏感数据被拥有权限的人员所使用于某些技术、过程(如数据分析、训练模型)时，对数据敏感信息进行保护的过程与规则。
数据的隐私(Privacy)与安全(Security)并不等价：有的时候很多人提到数据隐私时，会与数据安全混为一谈，但其实两者并不等价。数据安全通常指防止数据被非法访问;而数据隐私则一般指在数据被合法访问时，防止其中的敏感信息被访问者以某些方式"逆向"获取，避免因数据被"逆向"推导出而造成的敏感信息泄露和滥用。当然，对于企业来说，数据隐私和数据安全都非常重要。
2.信息隐私问题
如今，在很多需要用到私人敏感数据的领域中，都存在数据隐私的问题。特别地，当机器学习技术应用在一些个人隐私数据上时，可能会暴露敏感数据，对个人造成很多负面影响。
虽然现实生活中有很多数据隐私的问题，但严格意义上，个人隐私不可能被绝对保护。
3.隐私泄露的危害
隐私泄露的危害，主要有：
隐私信息被应用于欺诈与骚扰：如盗刷信用卡、电话诈骗、冒用身份等
用户安全受到威胁：用户信息受到泄露，引起更多有目的犯罪
非法机构利用用户隐私信息操控用户
用户信任危机
违背相关法律
不过一般来说，对于不特别极端的情况，我们仍可以从很大程度上来保证数据在机器学习过程中不被泄露。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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