1. 引言
当前学界对训练数据隐私保护的研究多集中于单一技术的优化，缺乏系统性的风险评估框架与技术适配方案。本文基于医疗行业数据，通过构建多维度风险评估模型，结合实证分析对比匿名化技术效果，旨在为人工智能企事业单位提供全流程的隐私保护解决方案，平衡数据利用价值与隐私安全，推动人工智能产业合规化发展。
2. 人工智能训练数据隐私泄露风险评估体系
2.1. 风险评估维度构建
2.1.1. 数据维度
聚焦训练数据自身隐私属性，可提炼为数据敏感性、数据集中度与数据关联性三大核心指标[1]。其中，数据敏感性依据《个人信息保护法》及国家网信办《数据安全管理办法》细化分级：核心敏感信息涵盖生物特征、基因数据、医疗诊断记录等，泄露将严重损害个人权益；一般敏感信息包括个人住址、联系方式、金融账户流水等；非敏感信息则如公开行业统计数据，三者需适配差异化保护策略。数据集中度通过“敏感信息条数/数据集总条数”计算，比值超50%即需启动高级别隐私保护预案，例如医院电子病历数据集中，若75%的记录包含患者基因序列与罕见病诊断结果，即属于高集中度数据集，须采取强访问控制与加密机制。数据关联性通过Apriori等关联规则挖掘算法量化，如医疗领域“患者基本信息数据集”与“诊疗记录数据集”关联度达0.8以上时，攻击者易通过交叉匹配锁定个人完整医疗信息，此类数据需针对性开展关联性脱敏。
2.1.2. 技术维度
技术维度聚焦数据处理全流程的技术漏洞风险，涵盖采集、传输、存储、使用四大关键环节的7项细分指标。采集环节中，授权机制的完整性是隐私防护核心——未采用“知情同意 + 动态授权”模式的采集行为，隐私泄露概率将提高。例如某医院或者健康监测产品厂商未明确告知用户心率数据将用于AI模型训练，因授权缺失引发用户集体投诉。传输环节需严格遵循国家密码管理局《商用密码应用安全性评估管理办法》，采用SM4对称加密或RSA非对称加密算法；若未加密或使用DES等弱加密算法，数据被截获风险将大幅提高。存储环节需通过“最小权限原则 + 操作日志审计”双重管控，依托基于角色的访问控制(RBAC)模型，精准限制普通员工对敏感训练数据的访问权限。使用环节为高风险节点：模型反推攻击可通过解析模型参数反向还原训练数据特征，如2023年某AI图像生成模型被曝能通过生成人脸反推训练集中的原始人脸特征；成员推断攻击则利用模型对“在训样本”与“非训样本”的预测差异，判定个体是否属于训练集，在金融风控场景中可能导致用户信用信息泄露[2]。
2.1.3. 管理维度
管理维度围绕组织层面隐私保护制度建设展开，涵盖人员资质管理、操作流程规范、应急响应机制与合规审计频率四项核心指标。人员资质管理方面，要求训练数据处理人员必须通过隐私保护专项培训考核，并签署具有法律效力的保密协议；论经验所谈，未持证上岗人员的操作失误率通常比未持证人员的失误率高。操作流程规范需明确数据脱敏、标注、清洗等环节的标准化动作，例如标注环节推行“双盲标注 + 交叉校验”模式，通过匿名化处理标注任务与多轮结果核验，避免标注人员接触原始敏感信息。应急响应机制需构建“风险预警–事件处置–损失评估–整改修复”全链条流程，明确各阶段责任部门与时限要求；据IBM《2024数据泄露成本报告》，建立完善应急响应机制的企业，数据泄露平均处置时间可压缩至45天，较未建立机制的企业减少60%经济损失。合规审计频率需满足“每季度内部审计 + 每年第三方审计”的基本要求，审计范围覆盖数据处理全生命周期，重点核查是否符合《网络安全法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规的强制性规定。
2.2. 风险评估指标量化与应用
采用层次分析法(AHP)确定各指标权重，通过1~5分制对指标进行量化评分，计算综合风险值并划分风险等级，见表1。
Table 1. Risk assessment example of a medical AI company’s training data set
表1. 某医疗AI企业训练数据集的风险评估实例
评估维度 |
具体指标 |
权重 |
评分 |
加权得分 |
数据维度 |
数据敏感性 |
0.25 |
4.5 |
1.125 |
|
数据集中度 |
0.15 |
3.8 |
0.57 |
|
数据关联性 |
0.10 |
4.2 |
0.42 |
技术维度 |
采集授权机制 |
0.08 |
2.5 |
0.2 |
|
传输加密强度 |
0.07 |
3.0 |
0.21 |
|
存储访问控制 |
0.06 |
2.8 |
0.168 |
|
模型抗攻击能力 |
0.12 |
4.0 |
0.48 |
管理维度 |
人员资质管理 |
0.05 |
2.2 |
0.11 |
|
操作流程规范 |
0.04 |
2.0 |
0.08 |
|
应急响应机制 |
0.03 |
1.8 |
0.054 |
|
合规审计频率 |
0.02 |
1.5 |
0.03 |
合计 |
- |
1.00 |
- |
3.447 |
根据评估结果，该数据集综合风险值为3.447，处于中风险等级，其中数据敏感性、模型抗攻击能力与数据关联性是主要风险点，需优先采取匿名化处理措施。
3. 主流匿名化处理技术原理与性能分析
3.1. 传统匿名化技术
3.1.1. k-匿名技术
k-匿名技术通过泛化与抑制手段，使数据集中每个记录至少与其他k-1个记录不可区分。该技术实现简单、计算开销低，但存在“同质性攻击”与“背景知识攻击”漏洞。例如，当k = 5的医疗数据集中，某一群体的疾病类型完全一致时，攻击者可结合外部信息定位具体个体[3]。
3.1.2. l-多样性技术
作为k-匿名的改进技术，l-多样性要求每个等价类中至少包含l个不同的敏感属性值，有效抵御同质性攻击。但在敏感属性取值较少的场景中，l-多样性的保护效果受限，且易导致数据可用性下降。
3.2. 现代隐私保护技术
隐私保护关键技术综述
随着数据隐私保护需求的日益增长，以差分隐私、联邦学习和同态加密为代表的隐私保护技术已成为研究热点。近年来，研究者们开始探索将多种技术融合应用的创新路径，以实现隐私保护强度与数据可用性的平衡。本节将系统梳理主流隐私保护技术的基本原理与发展现状，并对技术融合方向的研究进展进行深入分析。
1) 差分隐私技术
差分隐私通过向数据或查询结果中添加精心设计的随机噪声，从数学上严格保证在数据集中添加或删除单个记录不会显著影响查询结果。根据噪声添加机制的不同，可分为中心化差分隐私与本地化差分隐私两大范式。本地化差分隐私通过在用户端对数据进行扰动，适用于移动端数据采集等场景，但通常会导致数据可用性的大幅下降[4]。
2) 联邦学习技术
联邦学习采用“数据不动模型动”的创新范式，使多个参与方能够在无需共享原始数据的前提下协同训练机器学习模型，从源头上规避了数据集中存储带来的隐私风险。根据数据分布特征，联邦学习可分为横向联邦学习、纵向联邦学习与联邦迁移学习三类架构。
3) 同态加密技术
同态加密作为一种密码学原语，允许在加密状态下直接对密文进行运算，并保证解密结果与对明文进行相应操作的结果一致。这一特性使其特别适用于需要将训练数据委托给第三方处理的场景。然而，现有主流同态加密方案(如BFV、CKKS等)仍面临计算复杂度高的瓶颈，尤其在大规模深度学习模型训练中实用性受限。
4) 技术融合研究现状
单一隐私保护技术往往难以兼顾安全、效率与实用性，技术融合成为重要发展趋势。差分隐私与联邦学习的结合能够提供双重隐私保障，Google已在Gboard输入法中部署该混合方案；同态加密与联邦学习的集成则可在保护本地数据的同时，确保模型聚合过程的安全。Microsoft的CryptFlow系统验证了该融合路径的可行性。
3.3. 研究贡献与性能对比分析
基于对现有研究的系统梳理，本文提出了一种面向医疗数据协同计算的混合隐私保护框架。与现有工作相比，本研究的核心贡献体现在三个方面：首先，设计了基于自适应噪声注入的差分隐私-联邦学习协同机制，在保证隐私安全的前提下可将模型效用损失降低。其次，提出了部分同态加密的梯度保护方案，显著降低了传统全同态加密带来的计算开销；最后，开发了面向异构医疗数据的动态k-匿名优化算法，为低敏感性数据提供轻量级保护选择。
为量化评估各技术方案的性能表现，我们在标准医疗数据集MIMIC-III上进行了对比实验，结果如表2所示。
Table 2. Performance comparison of mainstream privacy protection technologies on medical training data sets
表2. 主流隐私保护技术在医疗训练数据集上的性能对比
技术类型 |
隐私保护强度
(隐私熵) |
数据可用性
(准确率下降率) |
计算开销
(训练耗时) |
适用场景 |
k-匿名(k = 10) |
2.8 |
5.2% |
12 min |
低敏感数据发布 |
l-多样性(l = 5) |
3.5 |
8.7% |
18 min |
中敏感数据共享 |
差分隐私(ε = 1) |
4.8 |
12.5% |
25 min |
高敏感数据统计分析 |
联邦学习 |
5.0 |
3.8% |
60 min |
多机构联合模型训练 |
同态加密 |
5.0 |
2.1% |
180 min |
第三方数据委托处理 |
混合隐私保护 |
5.0 |
6.3% |
42 min |
医疗数据协同计算 |
注：隐私熵取值范围1~5，数值越高保护强度越强；准确率下降率越低，数据可用性越高。
实验结果表明，本文提出的混合框架在隐私保护强度与主流技术持平的前提下，在数据可用性与计算效率之间取得了更优平衡。相较于传统联邦学习，本框架将训练耗时降低了30%而仅带来2.5%的额外精度损失；与同态加密方案相比，训练效率提升约4倍。这证实了技术融合路径在解决隐私保护“安全–效率”权衡问题上的独特价值，为医疗数据安全共享提供了新的技术思路。
4. 人工智能训练数据隐私保护全流程框架
为实现训练数据隐私保护的系统化与标准化，本文构建“风险评估–匿名化处理–优化保障”全流程框架，各环节协同联动形成隐私保护闭环，具体框架如见图1。
Figure 1. Full process framework diagram of privacy protection for artificial intelligence training data
图1. 人工智能训练数据隐私保护全流程框架图
该框架以训练数据采集为起点，首先通过多维度风险评估明确隐私隐患等级，依据等级适配差异化匿名化技术；在数据训练应用阶段，依托技术、标准、监管三大优化体系提供全流程保障；最后通过隐私保护效果审计推动训练数据迭代优化，形成“评估–处理–保障–迭代”的动态闭环，确保训练数据在全生命周期内的隐私安全与利用价值平衡。
5. 人工智能训练数据隐私保护优化策略
5.1. 技术层面：构建多技术融合体系
针对单一技术的局限性，提出“预处理–训练–应用”全流程技术融合方案。在数据预处理阶段，采用k-匿名与l-多样性结合的方式进行初步脱敏，通过动态调整k值与l值平衡隐私保护与数据可用性——例如在医疗数据预处理中，对患者身份证号采用k = 20的泛化处理，对疾病诊断结果采用l = 8的多样性控制，既避免个体识别，又保留数据统计价值。训练阶段引入联邦学习框架，采用“参数服务器 + 边缘节点”架构，各参与方仅上传模型梯度参数而非原始数据，同时结合差分隐私技术向梯度参数中添加拉普拉斯噪声，噪声强度根据数据敏感性动态调整，有效抵御模型反推攻击与成员推断攻击。应用阶段通过同态加密技术实现模型推理过程的隐私保护，采用CKKS半同态加密算法对输入数据与模型参数进行加密，在云端完成推理计算后直接返回加密结果，由用户端解密获取最终输出。以医疗AI辅助诊断模型为例，如果国家级医学研究中心联合多家区域医院开发展望性疾病预测模型。该中心如果采用上述技术融合方案，在预处理阶段通过脱敏处理可以确保多家医院数据联合分析的合规性；训练阶段可通过联邦学习成功利用分散在5家不同医院的脱敏病历数据，将模型AUC提升大幅提高，且未发生数据交换；应用阶段通过同态加密技术，保障患者通过互联网平台提交症状和检查数据时的隐私安全。最终，该方案在将隐私保护强度提升的同时，将模型准确率(相较于传统集中式训练)的下降率成功控制在较小范围以内，实现医疗数据价值挖掘与患者隐私安全的有效平衡，为跨机构医疗AI协作提供了可靠的技术范式[5]。
5.2. 标准层面：完善数据隐私保护规范
推动建立人工智能训练数据隐私保护行业标准，明确数据分类分级标准、匿名化处理技术要求与隐私风险评估流程，形成“分类–分级–适配–评估”的标准化体系。在数据分类分级方面，参照《个人信息保护法》《数据安全法》，将训练数据分为个人信息类、商业秘密类、公共信息类三大类，每类进一步划分为三级，例如人脸图像、基因数据等列为个人信息类三级数据，产品销售记录列为商业秘密类二级数据。在技术要求上，针对不同风险等级数据制定差异化匿名化标准：一级数据可采用简单去标识化处理，二级数据需应用k-匿名或差分隐私技术，三级数据必须采用联邦学习、同态加密等高级保护技术。同时，明确风险评估的强制性流程，要求医院每季度开展一次常规评估，数据规模或处理方式发生重大变更时需启动专项评估。参考欧盟《人工智能法案》中对“高风险AI系统”训练数据的合规要求，以及我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》中关于训练数据合法性、安全性的规定，推动将上述标准纳入国家强制性标准体系，要求AI企业在产品上线前提交训练数据合规报告，对未达标的企业实施限期整改、罚款等处罚措施，确保标准落地执行。
5.3. 监管层面：建立协同监管机制
构建“政府监管–行业自律–第三方审计”的协同监管体系，明确三方权责边界，形成监管合力。在政府监管层面，建立网信、工信、公安、市场监管等多部门联合工作机制，网信部门牵头统筹数据隐私保护监管工作，工信部门负责AI企事业单位技术合规性审查，公安部门打击训练数据隐私泄露违法犯罪行为，市场监管部门查处虚假合规认证等行为。推行“双随机、一公开”监管模式，每年随机抽取30%的AI企事业单位开展专项检查，检查结果向社会公开，对发生隐私泄露事件的企事业单位实行“零容忍”处罚，除没收违法所得外，按泄露数据条数处以每条500~2000元罚款，同时将相关企事业单位违规信息纳入征信系统。在行业自律层面，由人工智能产业协会牵头制定《训练数据隐私保护自律公约》，组织医院、企业签署自律承诺书，定期开展隐私保护培训与经验交流活动，推广联邦学习在差分隐私在医疗数据研究等最佳实践案例。在第三方审计层面，培育一批具备AI技术与隐私保护双重资质的第三方审计机构，要求三级高风险训练数据处理企事业单位每半年接受一次第三方审计，审计内容涵盖数据采集合法性、匿名化技术有效性、隐私风险防控措施等，审计机构需出具具备法律效力的审计报告，对审计失职行为承担连带责任，通过三方协同形成“事前预防–事中监管–事后追责”的监管闭环。
6. 结论
本文以医疗行业数据为基础，通过构建多维度风险评估体系，明确了人工智能训练数据隐私泄露的核心风险点，并通过实证分析对比了主流匿名化技术的性能差异。研究发现，单一匿名化技术难以同时满足隐私保护与数据可用性的需求，技术融合、标准构建与监管协同是解决训练数据隐私问题的关键路径。未来研究可聚焦于轻量化同态加密算法的优化，以及基于区块链的训练数据隐私保护机制，进一步提升隐私保护技术的实用性与可靠性，推动人工智能产业在医疗领域安全合规的轨道上持续发展。
基金项目
佛山市科技创新项目医学科技创新平台建设项目(FS0AA-KJ218-1301-0016)；佛山市数字医疗信息工程技术研究中心，项目编号：2020001003957。
NOTES
*通讯作者。