在AI模型训练中使用匿名化或假名化数据

[Monira66]

挑战与应对
尽管GDPR为数据隐私保护指明了方向，但在实际操作中，企业仍面临诸多复杂且持续的挑战。
6.1 遗留系统改造的复杂性
许多企业拥有庞大的遗留数据库系统，这些系统通常在几十年前设计，并未考虑当前的隐私法规。对其进行改造以满足GDPR要求，往往意味着巨大的工作量、高昂的成本、技术债务和潜在的业务中断风险。
应对策略：采取分阶段改造策略，优先级管理，首先处理高风险数据和核心业务系统；考虑采用数据虚拟化、API网关等技术层进行封装，逐步解耦，避免对核心业务系统进行大规模侵入式改造；在新项目和系统开发中强制执行“隐私设计”原则。
6.2 大数据和AI应用中的隐私挑战
大数据分析和人工智能的广泛应用，使得个人数据被 菲律宾电话号码库 大规模收集、交叉引用和进行画像分析。如何在充分利用数据价值的同时，保护个人隐私，是GDPR合规的另一个核心难题。算法偏见、数据再识别风险和**“黑箱”决策都是新挑战。
应对策略：推广差分隐私（Differential Privacy）**、同态加密（Homomorphic Encryption）、**安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）和联邦学习（Federated Learning）**等隐私增强技术（PETs）；实施严格的数据脱敏策略；对自动化决策进行透明化，提供解释性，并允许数据主体质疑。
6.3 合规成本与资源投入
GDPR合规涉及到技术改造、流程再造、人员培训、法律咨询、专业工具采购等多个方面，对于中小型企业而言，无疑是巨大的资金和人力投入。
应对策略：制定合理的预算和实施计划，将合规成本视为一项长期投资而非短期开销；利用现有的开源工具和云服务商提供的合规性功能，降低初期投入；寻求专业的法律和技术咨询服务，避免走弯路；考虑将部分非核心的数据处理活动外包给具备GDPR合规能力的专业服务商。