边缘 AI 通过直接在设备或本地服务器上处理信息，而不是依赖集中式云系统，来增强数据隐私和安全性。 这种方法最大限度地减少了敏感数据暴露于外部网络和第三方服务的风险，从而减少了拦截或滥用的机会。 通过将数据保留在其源头附近，边缘 AI 限制了通过互联网传输原始数据的需求，这在医疗保健、工业物联网或个人设备等隐私法规或运营风险较高的场景中尤为重要。
一个关键的优势是减少数据足迹。 例如，配备边缘 AI 的安全摄像头可以在本地分析视频源以检测入侵，并且仅将警报或元数据（例如，“下午 3:00 检测到运动”）发送到云，而不是流式传输整个视频录制。 这避免了存储或传输可识别信息，例如面部或车牌，除非必要。 同样，使用设备上语音识别的语音助手可以处理音频命令，而无需将录音上传到外部服务器，从而确保对话保持私密。 开发人员可以实施联邦学习等技术，以跨边缘设备训练 AI 模型，而无需共享原始数据，从而进一步保护用户信息。
边缘 AI 还通过限制攻击面来加强安全性。 集中式云服务器是黑客的高价值目标，但边缘系统将处理分布在众多端点上，从而使大规模漏洞利用变得更加困难。 例如，一家使用边缘 AI 进行设备监控的工厂将其传感器数据保留在其本地网络中，避免了可能引入漏洞的云依赖性。 此外，边缘设备可以采用基于硬件的安全功能，例如可信平台模块 (TPM)，来加密静态数据或保护模型推理过程。 通过实现实时、本地化的决策（例如，在传输之前过滤敏感数据），边缘 AI 为开发人员提供了架构工具，可以在不牺牲功能的情况下实施隐私设计原则。