Le tecnologie che migliorano la privacy, o PET, sono metodi che riducono l'esposizione dei dati sensibili mentre vengono elaborati, condivisi o analizzati. Tra gli esempi comuni ci sono la pseudonimizzazione, la crittografia, il calcolo sicuro multipartitico, l'apprendimento federato e la privacy differenziale. Invece di spostare ovunque i dati personali grezzi, le PET consentono ai sistemi di ottenere risultati utili rivelando meno informazioni sui record sottostanti.
Nel campo della sicurezza informatica, le PET sono importanti perché l'esposizione dei dati rappresenta una superficie di attacco significativa. Possono limitare i danni derivanti da un uso improprio da parte di insider, da una compromissione del cloud e da un accesso troppo ampio all'analisi dei dati, e aiutano le organizzazioni a soddisfare i requisiti di privacy e conformità. Nelle difese reali, le PET vengono usate per condividere i dati in modo più sicuro tra i team, addestrare modelli di IA senza centralizzare tutti i dati di origine e proteggere i report dalla reidentificazione. Non sostituiscono il controllo degli accessi, la registrazione degli eventi o la governance, ma riducono la quantità di informazioni sensibili a cui aggressori o utenti non autorizzati possono accedere.