零知识广告通过密码学技术实现精准营销与隐私保护的平衡。1、零知识证明允许验证用户属性而不获取原始数据，用户设备本地生成加密证明（如年龄区间），平台仅验证其有效性并展示匹配广告，全程无明文传输；2、差分隐私结合上下文定向，在数据中引入噪声以保护个体行为，基于页面内容而非历史数据投放广告，确保高隐私场景下的相关性；3、联邦学习支持多方协同建模，各平台在不共享数据的前提下上传加密梯度，中心节点聚合后更新全局模型，避免数据集中存储风险。
“零知识广告”利用密码学技术，在不获取用户原始数据的前提下验证其属性，实现精准营销与隐私保护的平衡。
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一、零知识证明技术原理
零知识证明是一种加密协议，允许证明者向验证者证实某个信息的真实性，而无需透露信息本身。在广告场景中，该技术可验证用户是否符合特定画像标签，例如年龄区间或兴趣类别，确保广告主仅获知匹配结果，无法获取任何个人身份信息。这种机制从根本上降低了数据滥用和泄露的风险。
1、用户设备本地生成关于自身属性的加密证明，如“我属于25-35岁人群”。
2、广告平台作为验证者接收该证明，并通过数学算法确认其有效性。
3、若验证通过，系统展示对应广告内容，全程无明文数据传输。
二、差分隐私结合上下文定向
此方法通过在用户数据中引入可控噪声，使个体行为难以被识别，同时保持群体统计特征的准确性。配合上下文智能定向，即根据当前浏览内容而非历史行为投放广告，可在无须收集个人标识符的情况下维持一定的投放相关性。这种方式适用于对隐私要求极高的场景。
1、平台对大规模用户行为数据集应用差分隐私算法进行预处理。
2、基于脱敏后的聚合数据训练兴趣模型，用于预测内容与广告的相关度。
3、当用户访问某网页时，系统分析页面关键词并匹配相应广告素材。
三、联邦学习驱动的协同建模
联邦学习允许多个参与方在不共享原始数据的基础上共同训练机器学习模型。在广告领域，各应用或平台可在本地更新模型参数，仅上传加密后的梯度信息进行汇总，实现跨域用户洞察而不发生数据迁移。这解决了传统DMP（数据管理平台）集中存储带来的单点风险。
1、多个广告合作方部署相同的初始模型到各自服务器。
2、各方使用本地数据独立计算模型优化方向（梯度），并对梯度进行加密。
3、将加密梯度发送至中心节点聚合，生成全局模型更新，再分发回各参与方。
