2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 数据安全与隐私保护技术研究

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据安全与隐私保护技术研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填在括号内。）1.下列哪一项不属于数据安全威胁的主要类型？（）A.恶意软件攻击B.数据中心电力故障C.内部人员恶意泄露D.网络钓鱼诈骗2.在加密技术中，对信息进行加密和解密使用相同密钥的称为（）。A.对称加密B.非对称加密C.哈希函数D.认证协议3.以下哪种访问控制模型基于用户的角色来限制其对资源的访问？（）A.自主访问控制（DAC）B.强制访问控制（MAC）C.基于角色的访问控制（RBAC）D.基于属性的访问控制（ABAC）4.K-匿名模型旨在确保攻击者无法根据查询结果将任何记录精确地关联到原始数据源，K的值表示（）。A.查询结果中保持不变的特征属性个数B.查询结果中记录的总数C.原始数据源中记录的总数D.允许加入的噪声量级5.差分隐私通过在查询结果中添加（）来提供隐私保护。A.随机噪声B.记录水印C.属性加密D.访问控制标签6.下列哪项技术允许在不暴露原始数据的情况下进行计算？（）A.联邦学习B.安全多方计算C.同态加密D.数据匿名化7.《网络安全法》在中国立法体系中属于（）。A.行政法B.刑法C.民法D.经济法8.要求处理个人信息时，除实现处理目的最小必要外，还应以（）等对个人权益影响的方式为加害责任。A.公开透明B.合法正当C.公平合理D.安全可控9.零信任架构的核心思想是（）。A.内外网隔离，默认不信任B.内外网互通，默认信任C.仅信任内部网络，不信任外部网络D.仅信任外部网络，不信任内部网络10.下列哪项不属于人工智能在数据安全领域的主要应用方向？（）A.智能威胁检测B.自动化安全响应C.隐私增强算法设计D.数据库性能优化二、简答题（每题5分，共25分。请简明扼要地回答下列问题。）1.简述对称加密技术的基本原理及其主要优缺点。2.请解释什么是数据匿名化，并列举至少三种常见的数据匿名化方法。3.根据差分隐私的定义，说明其如何通过添加噪声来保护个体隐私。4.简述《个人信息保护法》中规定的个人对其个人信息享有的主要权利。5.什么是数据安全态势感知？它主要包含哪些关键要素？三、论述题（每题15分，共30分。请围绕下列主题展开论述，要求观点明确，论据充分，逻辑清晰。）1.结合具体应用场景，论述在数据共享与利用过程中，采用隐私增强技术（PETs）的必要性和挑战。2.选择你熟悉的一种数据安全威胁（如勒索软件、数据泄露、内部威胁等），分析其产生的主要原因、可能造成的严重后果，并提出相应的防范措施建议。试卷答案一、选择题1.B2.A3.C4.A5.A6.C7.A8.B9.A10.D二、简答题1.原理：使用同一个密钥进行数据的加密和解密。发送方使用密钥将明文加密成密文，接收方使用相同的密钥将密文解密还原成明文。优点：算法简单，加解密速度快，计算开销小，效率高。缺点：密钥分发和管理困难，一旦密钥泄露，数据安全将受到严重威胁，不适合长距离、不信任环境下的数据传输。2.定义：通过技术处理手段，使得数据在保持原有价值的基础上，无法识别或关联到特定个人。方法：常见的包括去标识化（De-identification）、匿名化（Anonymization），具体技术手段有k-匿名、l-多样性、t-相近性、差分隐私（DP）、泛化（Generalization）、抑制（Suppression）等。3.定义：差分隐私是一种提供严格数学证明的隐私保护技术，它通过在查询结果或计算输出中添加可控的随机噪声，使得任何单个个体的数据是否存在于数据集中都无法被确切推断出来，同时仍然保证结果的整体统计特性。原理：其核心思想是在发布任何关于数据集的统计信息（如均值、中位数、频率等）时，都附加一个由隐私预算ε（epsilon）控制的噪声。ε越小，提供的隐私保护强度越高，但结果精度越低。差分隐私主要关注“单个记录的影响”，即使攻击者拥有除目标记录外所有其他记录的信息，也无法确定目标记录是否在数据集中。4.权利：根据《个人信息保护法》，个人对其个人信息享有的主要权利包括：知情、决定（同意）、查阅、复制、更正、补充、删除、撤回同意、转移、限制处理、可解释权、拒绝自动化决策及其解释权，以及要求停止侵害、赔偿损失等权利。5.定义：数据安全态势感知是一种综合性的能力，旨在实时监测、分析、评估网络环境中的安全态势，全面掌握资产状态、威胁活动、安全事件影响，并基于此进行风险预警、快速响应和持续改进安全防护能力。要素：主要包括数据采集、态势显示、威胁研判、风险评估、预警发布、响应处置和效果评估等关键环节或组成部分。三、论述题1.必要性：在数据日益成为核心资产，但个人隐私和数据安全风险也显著增加的背景下，数据共享与利用（如跨机构合作、大数据分析、人工智能训练）面临着严峻的隐私保护挑战。隐私增强技术（PETs）如差分隐私、同态加密、联邦学习、安全多方计算等，提供了一种在不暴露原始敏感数据或仅暴露最小必要信息的前提下，实现数据价值挖掘的有效途径。它们使得数据可以在“使用中保护”，满足了数据流动和价值释放的需求，同时遵守了日益严格的隐私法规（如GDPR、个人信息保护法），是保障数据安全共享与合规利用的关键技术手段。其必要性体现在平衡数据利用价值与隐私保护需求、满足合规要求、提升数据利用信任度等方面。挑战：尽管PETs提供了隐私保护的可能性，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，性能与隐私的权衡：通常，增强的隐私保护级别越高，对数据的扰动越大，导致计算结果精度下降，计算开销增加，处理效率降低。如何在隐私保护和数据可用性/分析效果之间找到合适的平衡点是一个核心难题。其次，技术复杂度：许多PETs涉及复杂的数学原理和算法，其设计、实现和部署对开发者的技术能力要求较高，增加了应用门槛。再次，可扩展性：部分PETs在处理大规模数据或高并发场景时，可能面临性能瓶颈或扩展性问题。此外，安全风险：PETs本身并非绝对安全，可能存在侧信道攻击、配置错误等风险，需要严格的安全设计和审计。最后，标准化与互操作性：PETs领域尚处于发展初期，缺乏统一的标准和规范，不同系统间的互操作性较差，也影响了其广泛应用。2.威胁选择：勒索软件（Ransomware）主要原因：勒索软件攻击的主要原因可以归纳为技术、经济和社会心理等多个层面。技术层面：攻击者利用了软件漏洞（如未及时修补的系统或应用漏洞）、恶意软件（如钓鱼邮件附件、恶意下载）等作为入侵媒介，结合加密技术对受害者数据进行强加密，使得数据无法访问。经济层面：勒索软件攻击本质上是一种高回报、低风险的犯罪行为。攻击者通过加密关键数据并索要高额赎金，若成功则获利丰厚，而面临的法律风险和被发现概率相对较低。社会心理层面：部分受害者存在安全意识淡薄、备份习惯不良的问题，或者对攻击者的威胁选择妥协以获取数据回放，这客观上助长了勒索软件的蔓延。此外，全球化的网络环境也为攻击者跨国作案提供了便利。严重后果：勒索软件攻击可能造成极其严重的后果。业务中断：导致企业、机构或个人系统瘫痪，无法正常运作，造成巨大的经济损失和生产效率下降。数据丢失或无法访问：加密后的数据可能永久丢失，或者即使支付赎金也未必能保证数据安全回放。声誉损害：安全事件的发生会严重损害组织或个人的声誉和公信力。额外成本：除了赎金（可能被勒索），受害者还可能面临调查、数据恢复、系统重建、法律诉讼以及因业务中断造成的间接损失等高昂成本。连锁反应：对于依赖该组织数据的上下游合作伙伴，也可能引发次生灾害。防范措施建议：加强安全意识培训：提高全体人员对钓鱼邮件、恶意链接、未知附件等的警惕性。落实安全基线：及时安装操作系统和应用程序的安全补丁，使用可靠的安全防护软件并及时更新病毒库。建立完善的备份机制：定期对重要数据进行备份，并确保备份数据存储安全、与生产系统物理或逻辑隔离，并定期进行恢复演练，验证备份有效性。实施严格的访问控制：遵循最小权限原则，限制用户和应用程序的权限。网络隔离与监控：对关键系统进行网络隔离，部署入侵检测