2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 数据共享与隐私保护技术研究

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据共享与隐私保护技术研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、请简述数据共享对于促进数据计算及应用领域发展的重要意义，并分析当前数据共享面临的主要挑战。二、比较K-匿名、L-多样性和T-相近性三种主要的数据匿名化技术，说明它们各自的定义、目的以及潜在的问题（如信息损失、重新识别风险等）。在保护隐私与保留数据可用性之间，这些技术如何进行权衡？三、安全多方计算（SMPC）旨在允许多个参与方在不泄露各自私有输入的情况下共同计算一个函数。请解释SMPC的基本原理，并简述Yao'sGarbledCircuits协议的核心思想。SMPC主要面临哪些技术挑战？四、同态加密允许在密文上直接进行计算，得到的结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。请阐述同态加密的基本概念，并说明部分同态加密（PHE）和全同态加密（FHE）的区别。FHE技术目前存在哪些主要的性能瓶颈？五、联邦学习作为一种分布式机器学习范式，允许在不共享原始数据的情况下进行模型训练。请描述联邦学习的基本框架和主要流程。分析联邦学习在保护用户隐私方面的优势，并讨论其面临的隐私泄露风险（如模型推断攻击、成员推断攻击）以及通信开销问题。六、区块链技术以其去中心化、不可篡改等特性，被应用于数据共享与隐私保护领域。请举例说明区块链如何在以下方面发挥作用：（1）构建去中心化的身份认证与授权系统；（2）实现数据的可信存证与可追溯性。七、《个人信息保护法》对个人信息的处理活动提出了严格要求。请列举该法中规定的几种核心个人信息处理原则，并说明在数据共享场景下，如何确保个人信息处理活动符合这些原则的要求。八、假设某医疗机构希望与一家科技公司共享患者的脱敏医疗记录，用于开发疾病预测模型，但患者对其隐私保护高度关注。请分析此场景中可能存在的隐私风险，并提出至少三种结合不同隐私保护技术的综合解决方案，并对每种方案的优缺点进行简要比较。九、随着人工智能技术的普及，数据共享与隐私保护面临着新的挑战。请探讨在训练大型语言模型（LLM）等AI系统时，如何平衡数据共享带来的益处与潜在的隐私风险？可以借鉴哪些隐私增强技术或策略？试卷答案一、重要意义：数据共享能够打破数据孤岛，实现数据资源的整合与互补，为数据计算提供更丰富、更全面的输入，从而提升数据分析的深度和广度，促进算法创新，加速新知识、新价值的发现，推动人工智能、大数据分析等技术的应用落地，赋能各行各业的数字化转型。数据计算及应用专业的发展高度依赖于高质量、大规模的数据，共享是获取这些数据的重要途径。主要挑战：数据安全风险（数据泄露、滥用）；隐私保护问题（个人隐私、商业秘密）；数据质量参差不齐；数据共享的标准与互操作性缺乏；数据共享成本高昂（技术、人力、管理）；数据所有权与使用权界定不清；法律法规约束与合规性要求。二、比较：*K-匿名：定义是在发布的数据集中，每个记录都无法被唯一识别，至少存在K-1个其他记录与其属性值组合相同。目的主要是防止基于属性值的重新识别攻击。问题包括可能造成大量信息损失（过度匿名化），以及无法抵抗属性组合攻击和背景知识攻击。*L-多样性：定义是在K-匿名的基础上，确保每个匿名组内部至少包含L个不同的敏感属性值。目的是在保护隐私的同时，保留数据分布的统计特性，防止通过统计推断攻击识别匿名组。问题在于可能进一步增加信息损失，且实现复杂度更高。*T-相近性：定义是在K-匿名和L-多样性的基础上，要求每个匿名组中，敏感属性值的分布与整体数据集的分布统计上足够接近（如使用KL散度衡量）。目的是在L-多样性的基础上，进一步增强对统计攻击的防御能力。问题包括信息损失可能最大，计算复杂度也相应较高。权衡：这三种技术都是在信息损失（数据可用性）和保护隐私（安全性）之间进行权衡。选择哪种技术或参数（K,L,T）取决于具体应用场景对隐私保护强度和数据可用性的要求。通常，更高的隐私保护级别意味着更多的信息损失。需要根据数据特性、潜在攻击威胁以及业务需求来综合选择。三、基本原理：SMPC允许多个参与方（通常称为Alice,Bob等）各自持有私有输入x和y，在不泄露x和y的前提下，共同计算一个预设的函数f(x,y)的结果。其核心思想通常基于密码学原语（如秘密共享、garbledcircuits等），将计算过程转化为一系列加密和验证步骤，使得每个参与方只能看到部分计算信息，最终只能获得最终函数值f(x,y)的解密结果。Yao'sGarbledCircuits协议核心思想：该协议将计算函数f(x,y)表示为一个电路，电路中的每个门（如与门、或门）都转换成一个“混淆电路”（GarbledCircuit）。每个参与方负责生成并传播该电路中其输入变量对应的“混淆值”（GarbledInput），并按照协议规定进行后续的混淆门的计算。参与方通过验证对方发送的混淆值是否符合协议规则来确保计算的正确性，同时由于混淆机制，对方无法得知其输入的具体值。主要挑战：计算开销巨大（加密和验证计算通常远慢于明文计算）；通信开销大（需要传输加密信息和协议状态）；协议复杂，实现难度高；安全性证明复杂；难以支持复杂的函数计算和非交互式场景。四、基本概念：同态加密是一种特殊的加密方式，它允许在密文上直接执行计算操作（如加法、乘法），得到的结果在解密后与在原始明文上进行相同计算的结果完全相同。即，如果加密函数为E，解密函数为D，计算函数为f，则有D(E(x)⊕E(y))=f(x,y)（对于加同态）或D(E(x)⊗E(y))=f(x,y)（对于乘同态）。区别：*部分同态加密（PHE）：仅支持对密文执行有限种类的基本运算（主要是加法或乘法）。例如，Gentry的首次全同态加密方案只支持加法。PHE实现相对简单，效率较高，是目前应用较多的一类同态加密。*全同态加密（FHE）：允许在密文上执行任意计算（即任意多项式时间算法）。FHE提供了最强的功能性，可以支持复杂的数据分析任务。但FHE技术复杂，计算和通信开销巨大，密文长度也非常长。性能瓶颈：FHE主要瓶颈包括：*巨大的计算开销：在密文上进行的每次操作都非常耗时。*高昂的通信开销：密文数据量巨大，传输效率低。*大的密文尺寸：加密后的数据量远大于明文。*实现复杂：算法设计、实现和优化难度大。*效率低下：目前FHE的效率仍有很大提升空间。五、基本框架和流程：联邦学习通常包含一个中央协调器（可选）和多个设备或服务器（客户端）。流程大致为：1.中央协调器初始化一个全局模型，并将其分发给选定的客户端；2.各客户端使用自己的本地数据训练模型（通常使用梯度下降等优化算法）；3.客户端将训练得到的模型更新（如梯度或模型参数）发送给协调器；4.协调器收集所有（或部分）客户端的模型更新，进行聚合（如加权平均），生成新的全局模型；5.重复步骤2-4，直到模型收敛或达到预定轮次。在某些联邦学习变体中，计算可以在客户端之间直接进行（联邦蒸馏等）。隐私优势：主要优势在于原始数据永不离开本地设备，直接在本地进行计算和更新，避免了数据在传输和存储过程中被泄露或被第三方利用的风险，有效保护了用户的隐私。隐私泄露风险：*模型推断攻击：攻击者通过观察服务器聚合模型更新或最终模型的行为（如延迟、更新频率、模型参数），推断出客户端数据的某些统计特性或敏感信息。*成员推断攻击：攻击者通过观察服务器聚合模型更新的模式或量级，推断出哪些客户端参与了本次训练。*本地模型泄露：客户端本地训练的模型可能泄露其自身的私有数据信息。*通信信道泄露：模型更新在客户端与服务器（或客户端之间）传输时可能被窃听或篡改。通信开销问题：每个客户端都需要将模型更新（可能包含大量参数或梯度信息）发送给服务器，或者需要与其他客户端进行通信。当客户端数量庞大、模型参数量巨大或更新频繁时，通信开销会变得非常显著，影响联邦学习的效率。六、作用：*（1）构建去中心化的身份认证与授权系统：可以利用区块链的不可篡改和分布式特性，为每个数据主体创建一个去中心化的数字身份（DID），并使用智能合约来管理身份验证和授权规则。数据主体可以自主控制谁可以访问其数据，以及访问权限的范围和有效期，无需依赖中心化的身份提供商，增强了对个人数据的控制力。*（2）实现数据的可信存证与可追溯性：数据在被共享或使用时，其操作记录（如谁在何时、何地、以何种方式访问或修改了数据）可以作为加密的交易记录，永久、不可篡改地存储在区块链上。这为数据提供了可信的时间戳和来源证明，增加了数据使用的透明度，便于事后审计和追踪数据流转路径，有助于满足合规性要求。七、核心个人信息处理原则：*合法性、正当性、必要性原则：处理个人信息必须有法律、法规依据，且处理方式应公平、公开，并限于实现处理目的的最小必要范围。*目的明确原则：处理个人信息应具有明确、合理的目的，并应与取得个人同意的目的一致。*知情同意原则：处理个人信息，应以个人同意的方式为之（除非法律有特别规定），并应向个人告知处理者的身份、处理目的、方式、信息种类、保存期限、个人权利行使方式等必要信息。*最小化处理原则：处理个人信息应限于实现处理目的的最小范围，不得过度处理。*公开透明原则：处理规则应公开，并接受监督。*确保安全原则：应采取必要的技术和管理措施，保障个人信息的安全。*准确性原则：应确保个人信息的准确性，并及时更新或删除不准确的信息。*存储限制原则：个人信息的存储期限不应超过实现处理目的所需的最短时间。*完整性与保密性原则：应采取必要措施防止个人信息泄露、篡改或丢失。在数据共享场景下的要求：数据共享方（接收方）在处理共享的个人数据时，必须确保其处理活动符合上述原则。这通常意味着需要获得数据主体的明确同意（特别是用于共享目的的同意）、确保共享目的的合法性、必要性，并告知数据主体相关的共享情况。共享方和接收方都需要采取强有力的安全措施保护共享数据的安全，并明确各自在数据处理中的责任。共享协议中应包含关于数据使用范围、期限、安全保护、主体权利响应等方面的约定，以保障合规性。八、隐私风险：*重新识别风险：即使数据是脱敏的，如果脱敏程度不足，或者结合了其他公开可得的辅助信息（如患者姓名、生日、居住地、就诊记录等），仍有可能重新识别出特定患者。*属性组合攻击：攻击者可能通过组合多个看似无害的脱敏属性，或者利用统计规律，缩小患者范围，增加重新识别的可能性。*统计推断风险：大量脱敏后的数据聚合起来，可能泄露关于特定人群（如罕见病群体）的统计信息，导致其成员身份暴露或遭受歧视。*共享平台风险：数据共享平台本身可能成为攻击目标，导致大规模患者隐私数据泄露。*接收方滥用风险：科技公司可能超出约定范围使用共享数据，或将其用于其他商业目的。综合解决方案及比较：*方案一：强化K-L-T匿名+差分隐私*措施：对共享的医疗记录应用更强的K-匿名、L-多样性和T-相近性技术，确保高级别的匿名化。同时，在聚合统计信息或进行模型训练时，对输出结果添加差分隐私噪声。*优点：能有效抵抗基本的重新识别和统计推断攻击。*缺点：可能导致大量信息损失，降低数据可用性；差分隐私本身也可能模糊统计结果；实现复杂。*方案二：同态加密+联邦学习*措施：对患者数据进行同态加密，使科技公司可以在不解密的情况下对其加密数据进行计算（如构建预测模型）。或者，医疗机构使用联邦学习，仅向科技公司提供加密的模型更新，而非原始数据。*优点：原始数据永不离开用户（本地或医疗机构），提供了最高级别的隐私保护（只要加密和协议安全）。*缺点：技术实现难度极大，计算和通信开销非常高，目前主要适用于特定类型的计算任务；安全性依赖于密码学原语的安全性。*方案三：区块链+权限控制+隐私计算*措施：使用区块链记录数据访问日志和共享协议，确保不可篡改和透明。结合零知识证明等隐私计算技术，允许科技公司在不获取具体患者数据的情况下，验证数据是否符合某个条件（如“血糖水平高于某个阈值”），或者进行聚合计算。同时，通过智能合约或链上规则严格控制数据访问权限。*优点：提供了数据流转的可信记录和去中心化的权限管理；隐私计算技术可以在保护隐私的前提下进行数据分析和共享。*缺点：区块链的性能（吞吐量、延迟）可能成为瓶颈；隐私计算技术（如ZKP）本身也面临效率和复杂度的挑战；需要整合多种技术，系统架构复杂。九、平衡挑战：在训练LLM等AI系统时，平衡数据共享的益处（利用更多数据提升模型性能和泛化能力）与隐私风险（大量用户数据被集中处理，易引发大规模隐