在信息时代，用户对数据的隐私保护越来越重视。尤其是对于那些依赖于大规模数据集进行训练和运作的基于n技术（如深度学习）的智能问答系统，其处理敏感信息时需要格外小心，以防止个人隐私泄露或数据被滥用。

首先，我们要了解什么是基于n技术的智能问答系统。这种系统利用自然语言处理（NLP）中的n技术，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，能够理解并回答人类的问题。它们通过分析大量文本数据，学习到语义模式，从而实现自动化地解释问题，并给出相应答案。

然而，这种高效且准确的回答能力也带来了新的挑战：如何确保这些高度敏感的算法不会泄露用户个人信息？以下是一些关键措施：

加密传输：在任何时候，都要确保用户与服务器之间传输的是加密过后的数据。这可以使用SSL/TLS等协议来实现，即使攻击者试图截取通信，也无法读取实际内容。

匿名化处理：为了减少个人信息泄露风险，可以采用匿名化手段，比如将原始身份标识转换成不可逆向追溯到真实身份的人工构造特征。在这个过程中，可考虑使用偏移技术，将具体时间戳、位置信息等替换为较为模糊但仍然能满足功能需求的一般时间范围或区域。

访问控制：实施严格的访问控制策略，只有经过认证且拥有必要权限的人员才能接触到敏感数据。此外，还应该限制不同级别人员对不同级别资源和功能的访问权限。

定期审计与监控：建立一个持续监控机制，对所有潜在威胁进行检测，并定期执行安全审计，以便及时发现并修复可能存在的问题。

合规性要求遵守：针对各地区法律法规提出明确规定，如GDPR（通用数据保护条例）下的欧盟标准，以及其他国家或地区关于个人资料收集、存储和传输方面的相关规定，不得违反这些法律要求操作。

人员培训与意识提升：提高员工对隐私保护重要性的认识，让他们明白自己的工作行为直接影响公司声誉以及客户信任度。这包括定期举行培训会议，与员工沟通最新的事宜更新，以及鼓励报告任何可疑活动情况以维护组织内环境稳健发展态势。

第三方评估与认证: 定期聘请专业机构进行独立审核评估，同时寻求行业标准认证，如ISO/IEC 27001:2013国际标准体系上的“资讯安全管理体系”认证，以增强公众信任并保持自身竞争力优势。

面向未来展望: 随着人工智能技术不断进步，未来的智能问答系统会更加聪明，它们能够更好地理解人类的情绪和意图，从而更精准地提供帮助。但这同样意味着必须不断更新我们的安全措施以适应新出现的问题模式，使之不至于成为未来的黑客攻击目标之一。同时，我们还需探索更多方法来保障算法透明度，让人们能够理解为什么某个结果会得到推荐，而不是简单接受它所给出的建议，这也是提升公众信任的一个途径之一。

总结来说，构建一个既能高效运行，又能有效保证用户隐私安全的小型智慧Q&A平台，在当前科技背景下是一个前瞻性的挑战，但如果我们坚持不懈地努力，不断创新，并根据最新研究成果及市场需求调整我们的策略，那么未来这样的项目必将成为行业内典范案例，为世界各国民众带去更多便利同时也促进了社会正义。在这一过程中，无论是开发者还是消费者，都应当共同参与其中，用智慧驱动科技进步，用科技塑造更加美好的生活方式。