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隐私计算技术应用工程师专业测评

考试时间：60分钟，满分：100分

一、单选题（每题3分，共30分）

1.以下哪种技术不属于隐私计算技术范畴（）

A.联邦学习

B.同态加密

C.数据脱敏

D.云计算

2.在隐私计算中，多方安全计算主要解决的问题是（）

A.数据在加密状态下的计算

B.数据的高效存储

C.数据的快速传输

D.数据的可视化展示

3.关于联邦学习的描述，错误的是（）

A.可以在不共享数据的前提下进行模型训练

B.分为横向联邦学习和纵向联邦学习

C.所有参与方的数据特征和样本都完全相同

D.能有效保护数据隐私

4.同态加密的特点是（）

A.加密后的数据可以直接进行计算，计算结果解密后与明文计算结果一致

B.加密速度非常快

C.只适用于简单的数学运算

D.加密密钥和解密密钥相同

5.隐私计算技术应用的主要目的是（）

A.提高数据处理速度

B.降低数据存储成本

C.保护数据隐私和安全

D.增加数据的准确性

6.在纵向联邦学习中，参与方之间（）

A.样本重叠，特征不同

B.样本和特征都重叠

C.样本不同，特征重叠

D.样本和特征都不重叠

7.差分隐私的核心思想是（）

A.对数据添加噪声来扰动数据，使得攻击者难以从数据中推断出敏感信息

B.对数据进行加密处理

C.将数据进行分割存储

D.对数据进行匿名化处理

8.以下哪种场景不适合使用隐私计算技术（）

A.医疗数据共享用于疾病研究

B.电商平台用户购买记录分析

C.企业内部员工工资核算

D.金融机构间的联合风控

9.隐私计算中数据混淆技术是指（）

A.将数据打乱顺序

B.用虚拟数据替换真实数据

C.对数据进行编码转换

D.使数据失去原有语义但保留统计特性

10.区块链技术与隐私计算结合的主要作用是（）

A.提高隐私计算效率

B.增强隐私计算的安全性和可追溯性

C.降低隐私计算成本

D.简化隐私计算流程

二、多选题（每题5分，共25分）

1.隐私计算技术包括以下哪些方面（）

A.多方安全计算

B.联邦学习

C.同态加密

D.差分隐私

2.联邦学习的优势有（）

A.保护数据隐私

B.提高模型泛化能力

C.可以整合多源数据

D.降低计算资源需求

3.多方安全计算可以实现以下哪些功能（）

A.秘密共享

B.不经意传输

C.零知识证明

D.数据加密

4.同态加密的应用场景包括（）

A.云计算中的数据安全计算

B.金融领域的加密支付

C.医疗数据的隐私分析

D.物联网设备间的数据交互

5.以下关于隐私计算在金融行业应用的说法，正确的是（）

A.可以实现金融机构间数据共享与联合建模

B.有助于防范金融风险

C.能够保护客户隐私信息

D.提高金融业务效率

三、简答题（每题15分，共30分）

1.简述横向联邦学习和纵向联邦学习的区别与联系。

2.阐述隐私计算技术在数据安全与隐私保护方面的重要意义，并举例说明其在某一行业的具体应用。

四、论述题（15分）

结合当前的技术发展趋势和实际需求，谈谈隐私计算技术未来可能面临的挑战以及应对策略。