2.3.3 应用场景：云端机密计算、隐私保护外包
2.3.4 计算开销与性能考量
2.4 安全多方计算 (Secure Multi-Party Computation, MPC)
2.4.1 原理：多方协同，互不泄露输入
2.4.2 核心协议：秘密共享、不经意传输等
2.4.3 应用场景：联合风控、隐私保护匹配
2.4.4 设计复杂性与 尼日尔 Viber 数据 性能瓶颈
2.5 合成数据生成 (Synthetic Data Generation, SDG)
2.5.1 原理：生成统计特性相似的假数据
2.5.2 技术：GANs、VAE与差分隐私结合
2.5.3 应用场景：测试、开发、敏感数据共享
2.5.4 真实性与隐私风险权衡
2.6 可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE)
2.6.1 原理：硬件隔离的安全飞地
2.6.2 技术代表：Intel SGX, ARM TrustZone
2.6.3 应用场景：机密计算、数据沙箱
2.6.4 硬件依赖与侧信道攻击
第三章：隐私优先数据增强的行业应用与实践
3.1 金融服务：安全协作与风险控制
3.1.1 联合反欺诈与反洗钱
3.1.2 隐私保护的联合征信
3.1.3 金融产品个性化推荐
3.2 医疗健康：数据共享与科研创新
3.2.1 多中心临床研究与药物研发
3.2.2 辅助诊断与医疗影像分析
3.2.3 基因组数据隐私保护
3.3 营销与广告：无Cookie时代的精准洞察
3.3.1 隐私保护的受众分析与细分
3.3.2 跨渠道匿名归因与效果衡量
3.3.3 个性化广告投放与用户体验
3.4 智慧城市与公共治理：平衡便利与隐私
3.4.1 交通优化与匿名流量分析
3.4.2 公共安全与犯罪预测
3.4.3 普查数据发布与政策制定
3.5 数据交易与共享平台：构建信任桥梁
3.5.1 加密数据交易模式
3.5.2 数据沙箱与安全分析环境
第四章：隐私优先数据增强的实施挑战与应对策略
4.1 技术层面的挑战
4.1.1 性能与效率：PETs的计算开销
4.1.2 复杂性：技术选型与集成难度
4.1.3 实用性与效用：隐私与可用性的权衡
4.1.4 新兴攻击与安全漏洞
4.2 合规与法律层面的挑战
4.2.1 法规解读与地域差异
4.2.2 责任归属与问责机制
4.2.3 用户同意管理与透明度
4.3 组织与人才层面的挑战
4.3.1 复合型人才的稀缺
4.3.2 组织文化与部门协作
4.3.3 成本投入与ROI评估
第五章：隐私优先数据增强的未来展望
5.1 PETs的融合与协同：构建多层防御体系
5.2 自动化与易用性：降低技术门槛
5.3 零方数据 (Zero-Party Data) 的兴起与结合
5.4 增量衡量与数据价值验证
5.5 行业标准与生态系统建设
5.6 伦理、治理与问责：构建负责任的AI与数据实践
5.7 计算硬件与算法的突破
