用途：为 AI/ML 系统开展数据保护影响评估（DPIA），依据 EDPB 04/2025 指南，补充 GDPR 第35条与 WP248rev.01 的通用要求，并整合欧盟 AI 法案风险分级。
主要能力：识别 AI 特有 DPIA 触发条件（具法律效力的画像、特殊类别数据训练、AI 监控、AI 法案附件三高风险系统、处理个人数据的基础模型、敏感属性自动推断）；按 WP248 标准判断是否需 DPIA。方法分五阶段：一、系统描述，覆盖训练数据来源与合法性、数据类别与规模、预处理、特征工程、训练基础设施、模型架构与可解释性、记忆风险、部署推理输入输出、决策链与人工监督、监控；二、必要性与比例性，含目的限制、数据最小化、训练数据合法性评估（含网络抓取与第三方数据集）；三、AI 特有风险评估，含训练数据提取、成员推断、模型反演、属性推断、偏见放大、概念漂移歧视、再识别、自动决策错误，并用风险矩阵与 AI 法案等级交叉；四、缓解措施，含差分隐私、联邦学习、输出扰动、去重、成员推断测试、公平性约束、输入输出过滤、模型剪枝蒸馏，以及组织措施；五、人工监督评估。另含事前咨询触发条件与执法先例。
使用方式：资料未提供具体安装或调用命令，暂未提供。
适用场景：AI/ML 部署前的合规评估、高风险系统合规、训练数据合法性审查。
限制：资料未提供收费、价格、平台与效果信息，暂未提供。