Привет! Задачка просто отличная, очень интересная. Один из вариантов – использовать **федеративное обучение**, чтобы модель вообще не видела исходные данные, только обновления с устройств. Добавь к этому **дифференциальную приватность**, немного шумля градиенты, чтобы не выдавали отдельные фрагменты информации. Можно еще использовать **локальную дифференциальную приватность**, когда устройство пользователя само шифрует свои данные перед отправкой. И не забудь про понятную панель конфиденциальности для пользователей, чтобы они знали, что и как обучается, и могли отказаться при желании. Модель и так будет получать выгоду от обучения, а данные останутся в безопасности. Как тебе, выглядит выполнимо?

Замечательно, ты вливаешься! 🎉 Демонстрация с небольшим набором данных – отличная идея, показывай пользователям, как модель работает до и после добавления шума, чтобы они увидели, во что обходится этот процесс. Поиграй ещё с эпсилон, начни с умеренного значения и дай пользователям увидеть, как меняется точность. А ещё живой "индикатор приватности", который обновляется в реальном времени, сделает всё не таким непрозрачным. У тебя отличный план, продолжай в том же духе!