隐私计算工程师中级认证考试大纲与样题.docxVIP

第PAGE页共NUMPAGES页

隐私计算工程师中级认证考试大纲与样题

一、单选题（共15题，每题2分，共30分）

1.隐私计算中，联邦学习的主要优势在于？

A.数据完全共享

B.模型训练效率最高

C.保护数据隐私

D.降低计算成本

2.差分隐私中，ε值越小，表示？

A.隐私保护越弱

B.数据泄露风险越高

C.模型精度越高

D.数据可用性越低

3.多方安全计算（MPC）的核心特点是？

A.数据在本地处理

B.不可信第三方参与

C.计算过程透明

D.只适用于小规模数据

4.隐私计算中，安全多方计算主要解决什么问题？

A.数据去标识化

B.数据加密存储

C.多方数据协同计算

D.分布式存储优化

5.联邦学习中，模型聚合的主要目的是？

A.提高数据集中度

B.减少通信开销

C.统一模型参数

D.增强隐私保护

6.隐私计算中，同态加密的主要应用场景是？

A.数据脱敏处理

B.安全数据交换

C.模型加密计算

D.分布式存储优化

7.差分隐私中，拉普拉斯机制通常用于？

A.数据匿名化

B.模型优化

C.数据加密

D.计算加速

8.隐私计算中，零知识证明的主要作用是？

A.数据加密

B.隐私保护

C.计算加速

D.模型优化

9.联邦学习中，模型更新的主要方式是？

A.完全共享数据

B.本地模型聚合

C.单点集中计算

D.分布式存储优化

10.隐私计算中，安全多方计算的主要挑战是？

A.计算效率低

B.数据完全共享

C.模型精度低

D.隐私保护弱

11.差分隐私中，拉普拉斯机制的噪声添加量主要取决于？

A.数据规模

B.隐私预算ε

C.计算复杂度

D.模型精度

12.隐私计算中，同态加密的主要缺点是？

A.计算效率低

B.数据完全共享

C.模型精度高

D.隐私保护弱

13.联邦学习中，模型聚合的主要算法是？

A.均值聚合

B.梯度下降

C.安全多方计算

D.差分隐私

14.隐私计算中，安全多方计算的主要应用场景是？

A.数据脱敏处理

B.多方数据协同计算

C.分布式存储优化

D.模型加密计算

15.差分隐私中，指数机制通常用于？

A.数据匿名化

B.模型优化

C.数据加密

D.计算加速

二、多选题（共10题，每题3分，共30分）

1.隐私计算中，联邦学习的核心优势包括？

A.数据隐私保护

B.计算效率高

C.数据完全共享

D.降低存储成本

2.差分隐私中，常见的隐私保护机制包括？

A.拉普拉斯机制

B.指数机制

C.安全多方计算

D.同态加密

3.多方安全计算（MPC）的主要应用场景包括？

A.金融联合风控

B.医疗数据协同

C.智能推荐系统

D.多方数据交换

4.联邦学习中，常见的模型聚合算法包括？

A.均值聚合

B.梯度下降

C.安全多方计算

D.差分隐私

5.隐私计算中，同态加密的主要应用场景包括？

A.安全数据交换

B.金融联合风控

C.医疗数据协同

D.智能推荐系统

6.差分隐私中，常见的隐私保护挑战包括？

A.数据可用性

B.计算效率

C.隐私预算管理

D.模型精度

7.隐私计算中，安全多方计算的主要技术包括？

A.零知识证明

B.安全通道

C.差分隐私

D.同态加密

8.联邦学习中，常见的通信开销优化方法包括？

A.增量更新

B.均值聚合

C.安全多方计算

D.差分隐私

9.隐私计算中，常见的隐私保护机制包括？

A.数据脱敏

B.差分隐私

C.安全多方计算

D.同态加密

10.联邦学习中，常见的隐私保护挑战包括？

A.数据不均衡

B.通信开销高

C.模型聚合效率

D.隐私预算管理

三、判断题（共10题，每题1分，共10分）

1.联邦学习需要将原始数据共享到中央服务器进行计算。

（正确/错误）

2.差分隐私通过添加噪声来保护数据隐私。

（正确/错误）

3.安全多方计算需要可信第三方参与。

（正确/错误）

4.同态加密允许在密文状态下进行计算。

（正确/错误）

5.联邦学习的模型聚合需要共享原始数据。

（正确/错误）

6.差分隐私的ε值越小，隐私保护越强。

（正确/错误）

7.安全多方计算可以完全保护数据隐私。

（正确/错误）

8.同态加密的主要缺点是计算效率低。

（正确/错误）

9.联邦学习的模型聚合需要可信第三方参与。

（正确/错误）

10.差分隐私的主要应用场景是数据脱敏。

（正确/错误）

四、简答题（共5题，每题6分，共30分）

1.简述联邦学习的基本原理及其在隐私保护中的优势。

2.简述差分隐私的基本原理及其在隐私保护中的应用场景。

3.