边缘 AI 系统中的数据隐私通过最小化数据暴露、本地处理信息和应用保护隐私的技术来管理。边缘 AI 在传感器、智能手机或物联网硬件等设备上处理数据，而不是将其发送到集中式服务器。这降低了传输过程中被拦截的风险，并限制了对敏感数据的访问。例如，使用边缘 AI 的智能安全摄像头可以在本地分析视频流以检测入侵者，而无需将原始视频上传到云端，从而确保个人数据（例如，面部或车牌）保留在设备上。
通过数据匿名化、加密和联邦学习等技术，隐私得到进一步加强。匿名化在存储或共享任何数据之前删除个人身份信息 (PII)。加密保护静态数据和本地处理过程中的数据。联邦学习允许边缘设备协同训练 AI 模型，而无需共享原始数据——仅传输模型更新（例如，梯度）。例如，医疗保健可穿戴设备可以使用联邦学习来通过聚合来自多个用户设备的匿名更新来改进心率预测模型，从而保护个人健康记录的隐私。
开发人员还实施严格的访问控制和基于硬件的安全功能。处理器中的可信执行环境 (TEE) 隔离敏感计算，即使设备受到威胁，也能防止未经授权的访问。用户同意机制确保数据收集符合 GDPR 等隐私法规。例如，智能扬声器上的语音助手可能会使用 TEE 在本地处理命令，需要明确选择加入语音日志记录，并在处理后自动删除临时音频缓冲区。这些保护层确保了隐私，同时保持了边缘 AI 的性能优势。