从数据集中去除个人身份信息（PII），确保个人记录无法追溯到特定个人。

将单个数据点组合成分组摘要，降低识别特定个体的风险。

生成模拟原始数据的属性和模式的人工数据，但不包含任何真实的个体信息。

在数据中添加噪声以确保个人隐私受到保护，同时仍允许进行有用的分析。该方法提供了一种可量化的隐私保护措施。

不是共享原始数据，而是在每个数据所有者的设备上本地训练 AI 模型，并仅共享模型更新。这种方法可确保敏感数据永远不会离开设备。

这种加密技术使多方能够联合计算其输入的函数，同时保持输入的私密性。

以无需先解密即可用于计算的方式对数据进行加密，从而允许 AI 模型在加密数据上进行训练。

建立具有法律约束力的协议并实施技术访问控制，以限制数据的使用并确保其仅用于约定的目的。

百科专有数据安全验证系统，可快速使用验证数据集验证数据安全性。

可以快速验证数据安全性的算法，目前正在测试。