隐私计算工程师初级面试模拟题及答案.docxVIP

第PAGE页共NUMPAGES页

隐私计算工程师初级面试模拟题及答案

一、单选题（每题2分，共10题）

1.隐私计算技术中，联邦学习主要用于解决以下哪种场景的问题？

A.数据孤岛问题

B.数据存储成本过高问题

C.数据传输带宽限制问题

D.数据加密效率问题

2.差分隐私技术中，ε（epsilon）值越小，表示什么？

A.隐私保护强度越低

B.数据可用性越高

C.隐私保护强度越高

D.计算复杂度越低

3.在多方安全计算（MPC）中，参与计算的多方之间可以实现以下哪种目标？

A.共享完整数据

B.获取对方原始数据

C.保护各自数据隐私

D.互相验证身份

4.零知识证明技术的主要应用场景是？

A.数据加密

B.身份认证

C.数据脱敏

D.计算加速

5.以下哪种隐私计算技术最适合用于多方数据联合分析，且不暴露各自原始数据？

A.安全多方计算（SMPC）

B.联邦学习（FL）

C.差分隐私（DP）

D.同态加密（HE）

6.隐私计算工程师在设计和实现隐私保护方案时，首要考虑的因素是？

A.系统性能

B.隐私保护强度

C.开发成本

D.用户界面友好度

7.在联邦学习（FL）中，模型更新时，哪些数据会参与计算？

A.所有参与方的原始数据

B.所有参与方的模型参数

C.所有参与方的加密数据

D.所有参与方的聚合数据

8.差分隐私中的“拉普拉斯机制”主要用于？

A.数据加密

B.数据匿名化

C.数据扰动

D.数据压缩

9.隐私计算工程师在测试隐私保护方案时，通常需要关注哪些指标？

A.计算效率

B.隐私泄露风险

C.系统稳定性

D.以上都是

10.以下哪种隐私计算技术适用于计算密集型任务，但存储效率较低？

A.安全多方计算（SMPC）

B.联邦学习（FL）

C.同态加密（HE）

D.差分隐私（DP）

二、多选题（每题3分，共5题）

1.隐私计算技术中，以下哪些属于常见的隐私保护威胁？

A.数据泄露

B.侧信道攻击

C.重识别攻击

D.模型逆向攻击

2.联邦学习（FL）的优势包括哪些？

A.保护数据隐私

B.降低数据传输成本

C.提高模型准确性

D.减少计算资源需求

3.差分隐私技术中，以下哪些参数会影响隐私保护效果？

A.ε（epsilon）

B.δ（delta）

C.数据扰动量

D.数据规模

4.隐私计算工程师在设计和优化隐私保护方案时，需要考虑哪些因素？

A.隐私保护强度

B.计算效率

C.数据可用性

D.系统安全性

5.以下哪些技术可以用于隐私计算？

A.安全多方计算（SMPC）

B.联邦学习（FL）

C.差分隐私（DP）

D.同态加密（HE）

三、简答题（每题5分，共4题）

1.简述联邦学习（FL）的基本原理及其在隐私保护中的作用。

2.差分隐私（DP）技术如何通过数据扰动实现隐私保护？请举例说明。

3.在隐私计算工程师的工作中，如何平衡隐私保护与数据可用性？

4.简述安全多方计算（SMPC）的应用场景及其技术挑战。

四、编程题（10分）

题目：

假设你正在使用差分隐私技术对用户点击数据添加噪声，以保护用户隐私。现有用户点击数据如下：

`[10,20,30,40,50]`。

请编写Python代码，使用拉普拉斯机制（噪声参数λ=1.5）为每条数据添加噪声，并输出添加噪声后的数据。

五、开放题（15分）

题目：

假设你是一家互联网公司的隐私计算工程师，公司计划将多个业务部门的数据进行联合分析，以提高用户画像的准确性。但各部门担心数据泄露，不愿意直接共享原始数据。

请设计一个基于隐私计算技术的解决方案，说明如何在不暴露原始数据的情况下实现联合分析，并阐述该方案的技术原理和优势。

答案及解析

一、单选题答案及解析

1.答案：A

解析：联邦学习（FL）通过分布式模型训练，解决数据孤岛问题，让各方在不共享原始数据的情况下联合分析数据。其他选项描述的技术分别针对数据存储、传输和加密问题。

2.答案：C

解析：在差分隐私中，ε值越小，表示对数据的扰动越大，隐私保护强度越高，但数据可用性会降低。

3.答案：C

解析：MPC通过密码学协议，让多方在不暴露各自数据的情况下完成计算，实现隐私保护。其他选项描述的技术或场景与MPC不符。

4.答案：B

解析：零知识证明允许一方（证明者）向另一方（验证者）证明某个陈述为真，而无需透露任何额外信息，主要用于身份认证场景。

5.答案：A

解析：安全多方计算（SMPC）允许多方在不暴露原始数据的情况下完成计算，适用于多方数据联合分析。其他选项各有侧重：联邦学习侧重分布式训练，差分隐私侧重数据扰动，同态加密侧重数据加密计算。