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隐私计算技术专业面试题库

一、单选题（共10题，每题2分）

1.在多方安全计算中，以下哪一项技术主要用于保证参与方的输入数据在计算过程中不被泄露？

A.数据加密

B.安全多方计算

C.差分隐私

D.联邦学习

2.以下哪种隐私计算框架主要用于解决数据孤岛问题，允许在不共享原始数据的情况下进行联合分析？

A.TensorFlowFederated

B.PySyft

C.FedML

D.All-Fed

3.差分隐私的主要目的是：

A.提高计算效率

B.降低数据传输成本

C.保护个人隐私

D.增强数据安全性

4.在安全多方计算中，以下哪一项是必须满足的基本条件？

A.数据完整性与必威体育官网网址性

B.计算效率与可扩展性

C.隐私保护与数据可用性

D.以上都是

5.以下哪种技术不属于同态加密的应用范畴？

A.安全云存储

B.隐私保护机器学习

C.安全多方计算

D.数据脱敏

6.在联邦学习中，模型更新过程通常通过以下哪种方式实现？

A.直接共享原始数据

B.共享加密模型参数

C.直接共享计算结果

D.共享数据特征

7.差分隐私的ε参数表示：

A.隐私预算

B.计算复杂度

C.数据规模

D.安全强度

8.安全多方计算的主要应用场景不包括：

A.联合信贷评估

B.医疗数据共享

C.联合广告投放

D.实时数据同步

9.在隐私计算中，以下哪种技术可以用于保护查询结果不被泄露？

A.数据匿名化

B.安全多方计算

C.差分隐私

D.联邦学习

10.隐私计算技术的核心价值在于：

A.提高数据利用率

B.降低数据存储成本

C.保护个人隐私

D.增强计算性能

二、多选题（共5题，每题3分）

1.以下哪些属于隐私计算的关键技术？

A.安全多方计算

B.差分隐私

C.联邦学习

D.同态加密

E.数据加密

2.差分隐私的主要应用领域包括：

A.医疗数据分析

B.联合广告投放

C.选举预测

D.社交网络分析

E.金融风险评估

3.安全多方计算的主要挑战包括：

A.计算效率低

B.协调复杂度高

C.安全性要求高

D.无法保护原始数据

E.应用场景有限

4.联邦学习的主要优势包括：

A.保护数据隐私

B.降低通信成本

C.提高数据利用率

D.增强计算效率

E.支持实时更新

5.隐私计算技术的未来发展趋势包括：

A.更高的计算效率

B.更强的隐私保护能力

C.更广泛的应用场景

D.更完善的标准化体系

E.更低的实施成本

三、判断题（共10题，每题1分）

1.差分隐私可以完全消除数据泄露的风险。（×）

2.安全多方计算需要所有参与方完全信任。（×）

3.联邦学习可以保护原始数据的隐私。（√）

4.同态加密可以在不解密的情况下进行数据处理。（√）

5.差分隐私的ε值越小，隐私保护能力越强。（√）

6.安全多方计算目前主要应用于金融领域。（×）

7.联邦学习不需要共享原始数据。（√）

8.差分隐私会影响数据分析的准确性。（×）

9.隐私计算技术可以完全替代传统的数据安全措施。（×）

10.安全多方计算需要所有参与方使用相同的加密算法。（×）

四、简答题（共5题，每题5分）

1.简述差分隐私的基本原理及其在隐私保护中的作用。

2.解释安全多方计算的概念及其主要应用场景。

3.联邦学习如何实现数据隐私保护，并简述其工作流程。

4.同态加密技术的原理是什么？有哪些主要应用？

5.隐私计算技术在医疗行业有哪些具体应用？

五、论述题（共2题，每题10分）

1.隐私计算技术的发展历程及其对数据共享模式的影响。

2.比较分析差分隐私、安全多方计算和联邦学习三种隐私计算技术的优缺点及适用场景。

答案与解析

单选题答案

1.B

2.C

3.C

4.D

5.D

6.B

7.A

8.D

9.B

10.C

单选题解析

1.安全多方计算（SecureMulti-PartyComputation,SMC）通过密码学技术保证参与方在计算过程中无法获取其他方的输入数据，从而实现隐私保护。

2.联邦学习（FederatedLearning,FL）允许在不共享原始数据的情况下进行联合分析，解决数据孤岛问题，适用于多方数据协作场景。

3.差分隐私（DifferentialPrivacy,DP）通过添加噪声来保护个人隐私，确保查询结果不会泄露任何单个个体的信息。

4.安全多方计算需要满足数据完整性与必威体育官网网址性、计算效率与可扩展性、隐私保护与数据可用性等多方面要求。

5.数据脱敏（DataMasking）主要属于传统数据安全领域的技术，不属于同态