基于策略驱动的可插拔隐私计算框架 (PDPPC) ：未来趋势：合成数据与AIGC

合成数据工厂代表了隐私计算的范式转变——从"在加密状态下计算"到"生成可自由流通的替代数据"。通过将生成式AI与差分隐私深度融合，采用DP-SGD训练的生成模型能够学习真实数据的统计分布，产出在统计学上等价但不含任何真实个体信息的合成数据集。这些数据可突破跨境传输、数据共享等合规限制，成为AI训练的"合规燃料"。