在当今信息时代，随着人工智能技术的飞速发展，基于n技术的智能问答系统已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。这些系统能够以高效、快速且准确的方式回答用户的问题，从而极大地提高了人们获取信息的便捷性。但是，这些系统同样面临着安全问题，如数据泄露、隐私侵犯等，因此在设计和开发过程中必须特别关注其安全性。

首先，我们需要明确“基于n”指的是自然语言处理（NLP）的技术。NLP是一门科学，它专注于使计算机能够理解人类语言，并利用该能力进行任务执行。通过分析大量文本数据，NLP可以帮助我们构建出能与人类交流的人类语言模型。

为了保证基于NLP的智能问答系统安全可靠，我们首先要做的是保护其核心组件：自然语言理解模块。这一模块是整个系统的心脏，它负责解析用户的问题并给出相应答案。如果这个模块被破坏或者篡改，那么整个问答服务都将失去作用。在设计时，我们应该采用多层次防护措施，比如加密算法、访问控制以及定期更新和维护，以防止攻击者入侵。

其次，要考虑到数据存储问题。由于这些系统依赖于大量文本数据来训练模型，所以它们会产生大量个人隐私信息，如搜索历史、使用习惯等。如果这些敏感信息不经过适当处理，就有可能被未经授权的人士获取。这要求我们对所有收集到的数据进行严格管理，不仅要遵守相关法律法规，还要采取加密存储和匿名化处理等措施来保护用户隐私。

除了上述之外，还有一点也很重要，那就是代码质量控制。在软件开发过程中，无论是哪种编程语言，都存在潜在的漏洞和错误。而对于一个涉及高度敏感操作的事务来说，如果代码没有得到充分测试和验证，那么即使有最完美的算法，也无法避免出现故障甚至危险情况。因此，在开发阶段，我们应该坚持最高标准，包括单元测试、小规模部署、大规模部署前的最后检查，以及持续监控运行中的程序性能，以确保代码稳定可靠。

此外，对于那些开放式平台或应用商店发布的小型应用程序，由于资源有限，其所采用的方法往往不能达到企业级别，但这并不意味着就放弃了其他方面的手段。此时，可以考虑使用一些开源工具库，这些工具通常包含了一系列针对常见威胁模式的大量预定义规则，可以帮助检测恶意活动，并提供一种快速响应手段。此外，对内部团队成员进行专业培训，让他们了解最新网络攻击手段，使他们具备必要知识识别潜在风险，是非常重要的一步。

最后，为实现更好的安全性还需要不断地从事研究与创新，不断优化现有的算法，使得它们更加抗拒各种类型攻击，同时保持良好的性能表现。不断提升自己的技术水平，与国际前沿保持同步，是保证未来科技进步不会落后世界潮流的一种方式。在这个方向上，一些学术机构正在致力于研究新的认知模型，将更好地融合深度学习、大数据分析等领域知识，为未来建立更加强大的防御体系打下基础。

综上所述，为了构建一个既高效又可靠、同时又能保障用户隐私与数据安全性的基于n技术（自然语言处理）的人工智能问答系统，我们需要从多个角度入手：保护核心组件、高质量控制编码、有效管理个人信息以及不断创新与适应新挑战。这是一个复杂而持续发展的一个过程，但只要我们始终坚持不懈，不断探索，最终还是能够为社会带来巨大的益处。