情感建模中的数据隐私保护技术：联邦学习与差分隐私的应用？ 热门官方

回答：情感数据包含高度敏感的个人信息（如心理状态、生理信号），隐私保护核心技术：①联邦学习（Federated Learning）：模型训练在本地设备（如手机、座舱）完成，仅上传模型参数（非原始数据），中央服务器聚合参数更新全局模型，实现“数据不动模型动”，隐私保护度达“原始数据不出域”，但需防范参数反演攻击（通过参数反推原始数据）；②差分隐私（Differential Privacy）：在数据采集中添加校准噪声（如拉普拉斯噪声），使得单个用户的情感数据无法被逆向推导（如查询“某用户是否焦虑”，噪声使查询结果的不确定性>99%），需平衡噪声强度与数据可用性（噪声过大导致模型准确率下降）；③同态加密（Homomorphic Encryption）：对传输的参数/数据进行加密，服务器可在密文上直接计算（如聚合加密后的模型参数），彻底杜绝隐私泄露，但计算开销是明文计算的1000倍以上，目前仅适用于小规模场景。实际应用中常采用联邦学习+差分隐私的组合方案（如在本地训练时对数据加噪，上传参数时再加一层噪声）。