以下哪项技术最有助于保护人工智能系统的数据隐私？A 联邦学习B 卷积神经网络C 生成对抗网络D 决策树

考查要点：本题主要考查对人工智能领域不同技术在数据隐私保护方面作用的理解，重点区分各项技术的核心应用场景。

解题核心思路：
需明确联邦学习的核心特点——在不共享原始数据的情况下进行模型训练，从而直接解决数据隐私问题。其他选项（如卷积神经网络、生成对抗网络、决策树）均为通用机器学习模型，本身不涉及隐私保护机制。

破题关键点：

• 联邦学习通过分布式协作和参数更新共享，避免数据泄露。
• 其他选项技术的隐私保护能力需依赖额外措施（如数据匿名化），并非其本质属性。

选项分析

A. 联邦学习

联邦学习是一种分布式机器学习框架，允许多个参与方（如机构、设备）在不共享原始数据的前提下共同训练模型。各参与方仅上传模型参数更新（如权重调整），而非原始数据，有效防止数据泄露。例如，医疗领域不同医院可联合训练模型，无需共享患者隐私数据。

B. 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）主要用于图像识别、计算机视觉等任务，通过提取数据特征进行分类或回归。其训练需直接访问原始数据（如图像），若数据包含敏感信息，可能引发隐私风险，本身不具备隐私保护功能。

C. 生成对抗网络

生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练生成合成数据。虽然可生成匿名化数据，但生成数据的质量和隐私性依赖额外设计，并非其核心功能，且存在潜在隐私泄露风险。

D. 决策树

决策树是一种基于特征划分的模型，用于分类或回归。其训练需直接使用数据，若数据敏感，无法天然保护隐私，需结合其他技术（如加密）。