隐私是指个人对自身信息的控制权，包括如何被收集、存储、使用和分享。其核心是“免受干扰或监视的权利”，例如用户在使用应用程序时，隐私政策会明确说明哪些信息被收集及用途。
2. 安全（Security）
安全侧重于保护数据和系统免受未经授权的访问、泄露或破坏，通常通过技术手段（如加密、防火墙）实现。例如，网络安全技术可防止黑客入侵或数据泄露。
关系：隐私依赖安全技术实现保护，但安全措施本身可能涉及隐私权衡（如要求加密后门时需平衡公共安全与隐私）。
法律与合规框架
1. 中国最新法规
《保守国家秘密法》修订：强化党对保密工作的领导，要求机关单位落实保密责任制，细化涉密人员全周期管理（如出境需审批和培训）。
个人信息保护法：企业需遵循数据最小化原则，明确信息收集范围及共享对象。违规企业可能面临罚款、业务暂停甚至刑事责任（如15款App因隐私政策不透明被处罚）。
2. 国际实践
美国《GLBA》《HIPAA》：分别保护金融和医疗数据；欧盟《GDPR》要求用户数据处理的透明性和可撤回同意权。
保护措施与技术发展
1. 个人防护建议
限制社交媒体敏感信息（如证件号、位置）的公开，避免原图发送（可能含地理位置EXIF信息）。
使用多因素认证、密码管理工具，定期检查路由器安全设置。
2. 前沿隐私技术
联邦学习：在本地数据不共享的前提下联合建模，解决数据孤岛问题。
差分隐私：通过添加噪声保护数据库查询结果的隐私性。
安全多方计算：利用不经意传输、零知识证明等技术实现多方数据协同计算。
区块链与智能合约：确保数据交易过程透明且不可篡改。
行业实践与挑战
1. 企业合规案例
某城商行整改：通过全量代码审计发现隐蔽接口，优化权限分级管理，21天通过等保三级认证。
医疗领域：工具IGAMT生成合成电子病历，降低真实数据泄露风险。
2. 风险与漏洞
第三方SDK隐患：62%的隐私漏洞来自SDK越权调用，需动态检测和沙盒逃逸拦截技术。
大模型隐私威胁：如训练数据逆向攻击导致用户敏感信息泄露，需结合噪声注入和访问控制。
学术研究进展
1. 系统安全工具
mTunnel：加密远程会议数据流，防止敏感信息在传输中被截获。
MaskPrint：分割指纹信息注册，避免单设备泄露导致生物特征全面曝光。
2. 隐蔽通信与攻击防御
Sync+Sync信道：基于存储资源竞争的隐蔽通信，实现低错误率数据传输。
声纹识别攻击检测：SLMIA-SR方法可识别声纹模型是否包含特定用户数据。
总结与行动建议
隐私与安全需多维度协同：个人应增强防护意识，企业需构建“技术防御+合规认证”体系，学术界则持续突破隐私计算瓶颈。对于开发者，建议优先采用SAST+DAST+IAST组合检测方案，并定期开展《个人信息保护法》培训。
（引用说明：以上信息综合自国家法规、行业案例及学术成果，完整细节可参考原文。）
