本研究解决了在关键社会领域中日益增长的对隐私保护方法的需求。提出的潜在空间投影（lsp）技术通过机器学习将敏感数据转换为低维抽象形式，实现数据混淆，同时保持模型训练和推理所需的特征。lsp在医疗诊断和金融欺诈检测的实际案例中表现出优越性，准确率达到98.7%，并提供了97.3%的隐私保护，从而在隐私与效用之间实现了良好的平衡。
本研究提出了一种潜在空间投影（lsp）技术，利用机器学习将敏感数据转化为低维抽象形式，实现了98.7%的准确率和97.3%的隐私保护，成功平衡了隐私与效用的需求。
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