蘋果公開 2025 年 PPML 研讨會成果，聚焦 AI 數據安全

　　8 月 14 日消息，據科技媒體 AppleInsider 8 月 13 日發布的博文，蘋果近日公開了其 2025 年隐私保護機器學習(PPML)研讨會的演講錄播與研究成果，重點聚焦于 AI 處理中用戶數據的安全機制。

　　在為期兩天的研讨會活動中，來自蘋果、微軟、谷歌 DeepMind 等科技巨頭的專家，以及各大學府的學者彙聚一堂，圍繞隐私與 AI 的交叉挑戰展開了深入探讨。

　　本次活動設置了私有學習與統計、攻擊與安全、差分隐私理論基礎、大模型與隐私四大議題，旨在推動 “在保護隐私的同時促進創新” 的技術發展。

　　會議上多項研究聚焦于用戶直接防護機制。其中，谷歌的 AirGapAgent 提出通過限制數據訪問來防止對話代理信息洩露，能有效抵禦 “單次查詢上下文劫持攻擊”。實驗數據顯示，此類攻擊可使 Gemini Ultra 的數據保護率從 94% 驟降至 45%，但部署 AirGapAgent 後，仍可維持 97% 的高防護水平。

　　在技術實現層面，蘋果介紹了名為 Wally 的可擴展私有搜索系統，該系統支持高效的語義與關鍵詞查詢。傳統方案因對每條數據庫記錄執行高開銷加密操作而難以擴展，而 Wally 通過優化架構實現了更高的吞吐量。

　　此外，其他論文還涵蓋了差分隐私的理論改進，如 “用于差分隐私全對距離近似的廣義二叉樹機制” 和 “近乎緊緻的黑盒審計方法”，以及 “大象不忘” 機制，用于解決狀态連續性下的隐私預算管理問題。這些研究成果均體現了在 AI 發展過程中，對用戶數據隐私保護的持續關注與探索。