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　　在当前人工智能与大数据技术迅猛发展的背景下，图像数据已成为医疗诊断、社交互动、智能物联网等多个领域的核心资源。然而，随之而来的隐私泄露、数据滥用等问题也日益凸显：如何防止这些海量图像泄露其中蕴含的个人隐私？在这一背景下，江西财经大学温文媖教授深耕图像数据安全与隐私保护领域，她带领团队，始终围绕一个清晰的目标展开：让数据在安全的前提下发挥价值，实现真正的“可用不可见”。

　　“我们的研究，核心是解决一个日益凸显的难题：在我们享受AI分析海量图像带来的高效与便利时，如何同步保护图片中蕴含的个人隐私。”温老师这样阐释她科研带来的实际价值。她的工作不是简单的模糊或封锁，而是构建一个精巧的技术闭环——从自动识别并精准保护图像中的敏感区域，到根据不同的使用场景动态调整数据开放细节，最终目标是让AI能够学习“图片特征”却无法识别“是谁”。这套方法论的核心，正是为了安全地释放医疗影像等宝贵资源的社会潜能，推动精准领域内部发展。

　　温老师的研究横跨医疗影像、社交网络和多媒体物联网等多个隐私泄露风险高、社会需求迫切的关键领域。她指出，不同场景需要不同的技术内核：医疗图像需在像素层面分离“病变特征”与“身份特征”；社交网络需对抗人脸识别和关联分析；而物联网则需在资源受限的设备上实现轻量级的实时保护。这种针对性的研究思路，确保技术能直击真实世界的复杂痛点。

　　为了破解远程医疗中“隐私保护”与“诊断需求”难以两全的困境，她和团队提出了创新的解决方案。他们通过生成融合病历与图像信息的“双水印”，并利用生成对抗网络技术，将敏感医学图像“转换”成另一类视觉上可信、但内容无关的影像进行传输。这意味着，即便数据被截获，攻击者看到的也并非原患者的影像，而授权医生却可以无损恢复所有原始信息来辅助诊断。这一机制，实现了隐私与效用的兼得，在保障跨地域会诊效率的同时，筑牢了患者隐私的防线。

　　回首科研之路，温老师坦言最大的挑战源于自身研究范式的根本转变。她的博士生涯专注于让机器“看清”世界的图像识别；而随着科研的深入，她开始思考技术背后的伦理风险，毅然将方向转为如何“保护”隐私。“技术若不加约束，将带来严峻隐私泄露后果。”真正的困境在于，如何在隐藏敏感信息的同时，不破坏其可用性？突破始于思维转型——她和团队不再将隐私保护视为事后的“补丁”，而是将其内嵌至算法设计的起点。

　　温老师还提到，当前图像隐私保护领域的研究热点与发展趋势向好，正从“被动防御”走向“主动设计”，并呈现出多技术深度融合的趋势。未来发展趋势将更强调“端到端”的隐私安全闭环，即从图像采集、传输、处理到分发的全生命周期嵌入隐私保护，并与法律、伦理深度交叉，推动形成负责任的人工智能发展范式。

　　在潜心科研的同时，温老师始终坚守教学一线，践行着“双向驱动，融合共生”的理念。她善于将“视觉Transformer隐私保护应用”等前沿进展，转化为课程中的生动案例，带领学生从问题提出到未解挑战进行全程剖析。“教学相长，绝非虚言。将复杂前沿成果‘降维’讲解的过程，也促使我对科学问题的本质进行再思考。”作为导师，她格外注重培养学生三种核心能力：独立发现与定义问题的能力、设计实验并构建完整逻辑证据链的能力，以及清晰进行学术表达与对话的能力。对于计算机领域的学子，她的建议具体而务实：本科生应“厚基础、早实践、深思考”，通过实践找到兴趣所在；研究生则需聚焦“闭环研究能力”的锤炼。她将多年经验凝练为对青年学者的建议：选题要“始于小切口，指向大图景”；研究过程要注重“深挖井”，构建环环相扣的证据链条；优秀的工作应包含方法论创新，并寻求理论支撑。

　　在数据价值与隐私安全并重的今天，温老师的工作如同在数字世界构建精密的“分水岭”。她不仅以创新技术守护着数据流通中的个体尊严，更以师者的情怀，引导着一代代学子在掌握前沿科技的同时，深刻理解其背后的伦理与责任。她的故事，是一位科研学者回应时代需求的攻坚实录，也是一位教育者在技术洪流中传递理性与温度的生动教案。（文/计算机与人工智能学院    编辑/付文禛    审核/一审 姜莹 二审 赵旻 终审 成亚林）