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隐私计算初级技术考试题库

选择题（共5题，每题2分）

1.隐私计算技术中，以下哪一项不属于同态加密的基本特性？

A.数据加密后仍可进行计算

B.计算结果解密后与原始数据计算结果一致

C.计算过程无需解密原始数据

D.只能用于加法运算

2.在联邦学习场景中，模型训练时各参与方的本地数据如何交互？

A.直接上传到中央服务器

B.通过加密算法共享数据特征

C.使用安全多方计算技术

D.仅交换梯度信息

3.针对金融行业的客户画像分析，隐私计算技术中最适合的方案是：

A.直接数据共享

B.差分隐私

C.安全多方计算

D.同态加密

4.在隐私计算平台中，以下哪项技术主要用于解决数据所有权问题？

A.数据脱敏

B.数据水印

C.沙箱计算

D.联邦学习

5.隐私计算技术中，零知识证明主要用于：

A.数据加密

B.身份验证

C.计算过程验证

D.数据匿名化

判断题（共5题，每题2分）

1.差分隐私技术可以完全消除数据泄露风险。（×）

2.联邦学习允许参与方共享原始数据。（×）

3.同态加密技术适用于大规模数据处理场景。（×）

4.隐私计算主要用于解决数据安全问题。（√）

5.安全多方计算技术需要所有参与方互信。（×）

填空题（共5题，每题2分）

1.隐私计算技术通过______和______技术实现数据在保护状态下的计算。

2.联邦学习中的联邦指的是______。

3.差分隐私通过添加______来实现数据发布时的隐私保护。

4.同态加密技术分为______和______两种基本类型。

5.隐私计算平台的核心组件包括______、______和______。

简答题（共3题，每题5分）

1.简述隐私计算技术在金融行业的主要应用场景。

2.解释联邦学习的基本原理及其在医疗数据分析中的优势。

3.比较同态加密与差分隐私技术的适用场景差异。

案例分析题（共2题，每题10分）

1.某电商平台希望在不泄露用户隐私的前提下进行商品推荐，请设计一个基于隐私计算技术的解决方案，并说明其工作原理。

2.假设某医疗机构需要联合多家医院进行疫情数据统计，但各医院担心数据泄露，请设计一个解决方案并说明隐私计算技术如何发挥作用。

答案与解析

选择题

1.D

解析：同态加密支持加法和乘法运算，不限于单一运算类型。

2.D

解析：联邦学习通过交换梯度信息实现模型训练，不直接共享原始数据。

3.B

解析：差分隐私通过添加噪声实现数据发布时的隐私保护，最适合金融行业客户画像分析。

4.B

解析：数据水印技术主要用于解决数据所有权问题。

5.C

解析：零知识证明主要用于验证计算过程的有效性，无需暴露具体数据。

判断题

1.×

解析：差分隐私只能降低数据泄露风险，不能完全消除。

2.×

解析：联邦学习通过加密技术实现数据本地计算，不共享原始数据。

3.×

解析：同态加密计算开销大，不适用于大规模数据处理。

4.√

解析：隐私计算的核心目标之一是解决数据安全问题。

5.×

解析：安全多方计算基于非交互式协议，无需所有参与方互信。

填空题

1.数据加密，安全多方计算

2.多方数据联合但不出局

3.噪声

4.半同态，全同态

5.数据管理平台，计算引擎，隐私保护组件

简答题

1.答：隐私计算技术在金融行业主要应用于反欺诈、风险评估、客户画像等场景。例如，银行可通过联邦学习联合多家机构进行信用评分，使用差分隐私发布交易统计信息，利用同态加密进行密文风险评估等。

2.答：联邦学习通过分布式模型训练，各参与方在本地使用本地数据计算梯度，仅交换加密后的梯度信息，从而实现数据不出局下的联合分析。其优势在于保护医疗数据隐私，同时实现跨机构数据价值挖掘。

3.答：同态加密适用于需要精确计算结果的场景，如金融交易；差分隐私适用于数据发布场景，如统计报告。同态加密计算开销大，差分隐私牺牲精度换取隐私保护。

案例分析题

1.答：解决方案可采用联邦学习框架，各用户设备本地进行特征提取和模型训练，通过加密梯度交换更新全局模型。具体步骤包括：用户数据加密存储，本地计算特征向量，使用安全聚合协议更新模型参数，最终在服务器端解密模型结果。隐私计算技术确保用户原始购物数据不泄露。

2.答：可采用安全多方计算技术，各医院在本地使用加密算法处理疫情数据，通过协议计算合并结果。具体实现包括：各医院数据加密，使用秘密共享方案分片数据，各片独立计算后通过安全协议还原最终统计结果。隐私计算技术保障各医院数据独立性和隐私性。

本试题基于近年相关经典考题创作而成，力求帮助考生提升应试能力，取得好成绩！