這個世代的企業組織擁有龐大數位資料量，數據隱私顯然是一個重要的議題，但我要介紹的不是個資保護😞，因為對於各企業來說握有這些資料的同時也存在觸犯隱私法的風險，面臨的罰金將是筆大數目，所以接下來要專注在分析與了解現存隱私風險檢測工具，評估AI/ML對此主題的助益🫵🏻。

先來看一些全球數據隱私法規 🧌🔨（摘自維基百科）：

1. 一般資料保護規則（GDPR）：條例包含有關處理歐盟內部資料主體的個人可識別資訊的條款和要求，適用於與歐洲做生意的所有企業;個人資料處理者必須清楚表露任何資料收集，聲明資料處理的合法基礎和目的，且不得在「控管者」的指示之外任意勘查個資。（「控管者」與「處理者」(此可為企業組織)關係可以想像成我們熟悉的甲/乙方）
2. 加州消費者隱私法（CCPA）：一州法規，加強美國加利福尼亞州居民的隱私權和消費者保護，賦予加州居民一定程度的控制權，掌控被搜集的資料。
3. 美國健康保險流通與責任法案（HIPAA）:一聯邦法律，禁止醫療保健提供者和企業在未經患者和其代表同意的情況下上述者以外的任何人披露受保護的資訊。

總之，數據保護的核心原則是 🥷🏻：

最小化：僅收集必需數據，避免過度處理。
透明性：應向數據主體（控管者）清楚說明數據使用方式。
合法性：數據的處理方式必須遵循法規。
主體權：數據主體（控管者）應該擁有對其數據的控制權，包括訪問、修正、刪除等權利。
（所謂數據主體，就是個人數據的擁有者或提供者）

幫助企業組織在符合上述法規的範圍內提供最貼近顧客的服務與產品，AI/ML在以下這些技術中提供有效幫助：

1. 數據匿名化技術，在不暴露個人數據的情況下進行數據分析。
2. 自動識別與分類數據中的敏感訊息。
3. 加密優化，改進數據保護技術。