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隱私資料的特殊性和敏感性，使其在資料處理各階段，都存在比一般資料保護更難解的問題。為能滿足資料處理各階段不同的隱私保護需求，隱私保護技術開始跨領域技術整合，而且演算機制也更加複雜，以因應實務狀況的多變。企業利用各技術的互補特性，可更有策略目的性的部署隱私保護技術。台灣隱私保護技術仍在發展初期，研究法人、資安與AI廠商都略具研發能量，目前國際科技大廠正持續改善技術功能，也陸續釋出開源資源，應是台灣發展隱私保護技術的良好時機。建立產研合作模式，根據實務上的隱私保護需求，研發進階技術且累積多種隱私保護技術分工與協作的導入經驗，應是有助於快速累積能量的進行方向。

【內容大綱】

• 一、 隱私資料保護需要專用技術工具
• 二、 隱私保護技術應用現況
  • (一)  主要隱私保護技術及其功能
  • (二)  國際大廠應用現況
• 三、 持續突破資料處理各階段隱私保護瓶頸
  • (一)  使資料保存後遭竊也無法被辨識和利用
  • (二)  使資料加密後也能直接分析
  • (三)  實現不需匯集資料的大數據AI分析，突破資料傳輸合規限制
• 四、 隱私保護技術發展趨勢
  • (一)  跨域整合多元化
  • (二)  演算機制複雜化
  • (三)  技術運用策略化
• 五、 台灣隱私保護技術仍在發展初期
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【圖表大綱】

• 圖一、2018年5月至2020年1月歐盟隱私資料外洩案件數前五大國家
• 圖二、隱私保護技術大廠應用現況
• 圖三、隱私保護技術適用性與效益
• 圖四、隱私保護技術融入新興資訊科技
• 表一、台灣隱私保護技術發展現況