隐私增强技术（Privacy Enhancing Technologies, PETs）是一系列旨在保护个人隐私的技术和方法，通过在数据处理过程中最小化敏感信息暴露、防止未经授权访问，并确保数据使用的合规性与安全性。这些技术包括加密、匿名化、假名化、差分隐私等，允许组织在遵守隐私法规（如GDPR）的同时进行高效的数据共享和分析，从而在数据驱动时代平衡隐私保护与业务价值。
在AI产品开发的实际落地中，PETs扮演着核心角色，例如采用差分隐私技术为机器学习训练数据添加噪声以防止个体识别；运用联邦学习框架进行分布式模型训练而不需共享原始用户数据；在数据预处理阶段实施数据脱敏以去除敏感属性。这些应用不仅帮助AI产品满足严格的隐私法规要求，还能提升用户信任、降低合规风险，并推动负责任的人工智能创新。
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