在谷歌新隐私技术下，广告精准投放需通过以下方式确保用户数据不被泄露：

1. 数据匿名化处理对收集的数据进行匿名化处理，防止数据泄露后用于识别特定用户。企业应采用先进的匿名化技术，如K-匿名、L-多样性等，确保用户身份信息无法被还原。

2. 数据存储与传输安全采取加密技术保护数据传输过程中的安全，同时确保存储数据的访问权限严格控制。使用TLS/SSL加密传输数据，采用AES-256等高强度加密算法存储数据，并实施严格的访问控制策略。

3. 动态ID熔断机制每次广告请求都生成临时指纹，72小时后自动失效，防止长期追踪用户行为。通过动态生成和销毁标识符，减少对用户数据的持续依赖。

4. 三维数据隔离用户画像在云端、本地、第三方平台形成物理防火墙，防止数据交叉泄露。采用联邦学习等技术，实现数据在保持本地化的情况下进行协同分析。

5. 实时流量熔断当某IP访问频次超过500次/分钟自动触发风控，防止恶意攻击和过度追踪。通过实时监控和异常检测机制，及时拦截可疑行为。

6. 硬件级加密采用NIST认证的AES-256-GCM算法，确保数据在存储和计算过程中的安全性。利用硬件加密模块，如TPM，增强数据保护能力。

7. 操作留痕系统所有数据调取记录可追溯至具体员工工号，确保数据使用透明化。通过审计日志和权限管理，防止内部数据滥用。

8. 跨平台验证通过区块链存证每笔数据交互，确保数据来源和使用的可追溯性。利用区块链的不可篡改特性，增强数据交互的信任度。

9. 动态权限矩阵按广告类型自动调整数据调用深度，确保在遵守隐私法规的同时，实现广告的精准定位。根据广告主的需求和用户授权等级，动态调整数据访问权限。

10. 联邦学习与隐私计算采用联邦学习等技术，在不共享原始数据的情况下进行模型训练，实现协同智能分析。通过隐私计算平台，如Google的Privacy Sandbox项目，在保护用户隐私的前提下进行数据分析和广告投放。

通过上述技术手段和管理措施，广告主可以在确保用户数据安全的前提下，实现精准的广告投放，平衡商业目标与用户隐私保护。