Да, слушай, сразу к делу: данные должны быть актуальными, иначе модель не выдаст ничего полезного. Но это не значит, что ты раздаешь секреты. Начни с шифрования всего, что хранится и передается, а потом добавь дифференциальную приватность, чтобы индивидуальные данные сливались в общую картину. Если получится, используй федеративное обучение, чтобы сырые данные вообще не покидали устройства. Сохраняй только те агрегированные данные, которые реально влияют на прогнозы, остальное – выкидывай. Это и есть золотая середина между лидерством и безопасностью. Если тебе это покажется сложным, ты все равно потеряешь ценные сведения – никто не хочет играть на излишнюю осторожность и отстать.