边缘 AI 直接在智能手机、摄像头或传感器等设备上处理数据，而不是将其发送到集中式服务器。 这种方法可以通过最大限度地减少原始数据在网络上的传输，从而减少暴露于违规或拦截的风险，从而提高隐私。 例如，使用边缘 AI 的智能安全摄像头可以在本地分析视频以检测入侵者，并且只发送警报（而不是完整录像）到云。 这限制了敏感视觉数据在传输或存储过程中泄露的风险。 通过将数据保存在设备上，边缘 AI 符合数据最小化等原则，这对于遵守 GDPR 或 HIPAA 等法规至关重要。
但是，边缘 AI 并非免受隐私风险的影响。 设备本身如果存储敏感数据或模型，也可能成为目标。 例如，使用边缘 AI 监测心律的医疗保健可穿戴设备可能会在本地保留可识别的健康数据。 如果设备丢失或被黑客入侵，这些数据可能会暴露。 此外，即使数据未传输，AI 模型做出的推断（例如，面部识别结果）仍可能在外部共享，从而产生隐私问题。 安全性差的设备或设备上存储的加密不足也可能使残留数据容易受到攻击。 开发人员必须考虑对抗性攻击等威胁，即恶意行为者操纵输入数据以从 AI 模型中提取私人信息。
为了减轻这些风险，开发人员应该为静态和传输中的数据实施强大的加密，即使在本地网络内也是如此。 联邦学习等技术可以帮助训练模型而无需集中原始数据，而差分隐私可以向输出添加噪声以防止重新识别。 例如，使用边缘 AI 的智能家居助手可以在处理语音命令之前对其进行匿名化，并在分析后自动删除原始音频。 定期的软件更新和基于硬件的安全功能（例如，安全飞地）对于保护设备也至关重要。 通过以默认隐私原则设计边缘 AI 系统（例如，限制数据保留和强制执行严格的访问控制），开发人员可以在性能和用户信任之间取得平衡。