虚拟人交互平台

在智能数字人加速渗透医疗、金融、教育等高敏感场景的背景下，用户隐私与数据安全已成为其规模化应用的核心挑战。智能数字人通过语音识别、生物特征采集（如人脸、声纹）及行为数据分析实现交互，但数据收集、存储、传输的全链条均存在泄露风险，甚至可能被滥用为精准操控用户的工具。

风险集中于三大环节：

1. 数据采集越界：部分数字人产品过度收集用户信息，如某教育类数字人被曝在未明确告知的情况下，持续采集学生课堂表情、语音数据，涉嫌违反《个人信息保护法》中“最小必要”原则。
2. 存储与传输漏洞：中心化服务器易成攻击目标，2023年某银行数字客服系统遭黑客入侵，导致超50万用户语音数据泄露，引发身份盗用风险。
3. 算法偏见与滥用：基于用户数据的个性化推荐可能强化“信息茧房”，甚至被用于诱导消费。例如，某电商数字人通过分析用户情绪波动（如焦虑、兴奋）动态调整话术，推动非理性购买。

当前，技术防护与法规完善双轨并行。联邦学习、同态加密等技术可实现“数据可用不可见”，而欧盟《AI法案》、中国《生成式AI服务管理暂行办法》等法规，则明确要求数字人开发者进行数据影响评估、建立用户授权撤销机制，划定技术应用的合规边界。