面试题集针对隐私计算研究员

2026年面试题集针对隐私计算研究员隐私计算研究员2026年面试题集一、单选题（共5题，每题2分）1.在多方安全计算（MPC）中，以下哪种协议属于非交互式协议？A.GMW协议B.Yao协议C.OT协议D.SPHINCS+协议2.针对联邦学习中的数据隐私保护，差分隐私的主要攻击方式是？A.重放攻击B.基于梯度泄露的攻击C.中间人攻击D.DNS攻击3.在同态加密中，以下哪种加密方案支持乘法和加法运算？A.Paillier加密B.ElGamal加密C.RSA加密D.ECC加密4.针对隐私保护的机器学习，以下哪种方法属于成员推理防御？A.LDP（拉普拉斯机制）B.DP-SGD（差分隐私梯度下降）C.SecureAggregationD.SWD（敏感度下降）5.在多方安全计算中，以下哪种协议的安全性基于零知识证明？A.GMW协议B.Yao协议C.FHE（全同态加密）D.OT（秘密共享）二、多选题（共5题，每题3分）1.联邦学习中的数据隐私保护技术包括哪些？A.差分隐私B.安全多方计算C.同态加密D.安全聚合E.联邦学习中的梯度压缩2.针对隐私计算的攻击方式有哪些？A.基于梯度的攻击B.重放攻击C.基于模型输出攻击D.中间人攻击E.隐私模型逆向攻击3.同态加密的主要应用场景包括哪些？A.数据安全存储B.安全多方计算C.机密数据分析D.云计算安全E.零知识证明4.隐私计算的关键技术包括哪些？A.安全多方计算B.差分隐私C.同态加密D.联邦学习E.混淆网络5.针对隐私计算的法律法规包括哪些？A.《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）B.《中国个人信息保护法》C.《加州消费者隐私法案》（CCPA）D.《网络安全法》E.《数据安全法》三、简答题（共5题，每题4分）1.简述多方安全计算（MPC）的基本原理及其应用场景。2.解释差分隐私的定义及其在联邦学习中的应用。3.比较同态加密与安全多方计算的优缺点。4.简述联邦学习的隐私保护机制及其局限性。5.针对隐私计算，如何平衡数据利用与隐私保护？四、论述题（共2题，每题10分）1.结合实际案例，分析隐私计算在金融行业的应用及其面临的挑战。2.探讨隐私计算在未来数据共享与智能计算中的发展趋势。答案与解析一、单选题答案与解析1.B.Yao协议解析：Yao协议是一种非交互式安全多方计算协议，而GMW协议需要交互式通信。2.B.基于梯度泄露的攻击解析：联邦学习中的梯度泄露会导致用户数据泄露，差分隐私通过添加噪声缓解该问题。3.A.Paillier加密解析：Paillier加密支持加法和乘法运算，而其他选项仅支持单向加密。4.A.LDP（拉普拉斯机制）解析：LDP通过概率化响应防止成员推理，而其他选项侧重于梯度保护或聚合安全。5.B.Yao协议解析：Yao协议基于零知识证明实现隐私保护，而其他选项基于其他安全模型。二、多选题答案与解析1.A,B,C,D,E解析：联邦学习隐私保护技术涵盖差分隐私、安全多方计算、同态加密、安全聚合及梯度压缩等。2.A,B,C,D,E解析：隐私计算攻击方式包括梯度攻击、重放攻击、模型逆向攻击等。3.A,B,C,D解析：同态加密应用场景包括数据安全存储、安全多方计算、机密分析及云计算等，零知识证明属于其他技术。4.A,B,C,D,E解析：隐私计算技术涵盖MPC、差分隐私、同态加密、联邦学习及混淆网络等。5.A,B,C,D,E解析：全球隐私法律法规包括GDPR、CCPA、《网络安全法》《数据安全法》等。三、简答题答案与解析1.MPC基本原理及其应用场景解析：MPC通过加密计算实现多方数据交互而不泄露原始数据，原理包括秘密共享、安全函数计算等。应用场景如金融联合风控、医疗数据共享等。2.差分隐私定义及其在联邦学习中的应用解析：差分隐私通过添加噪声保证查询结果不泄露个体信息。联邦学习中，通过梯度添加噪声保护用户数据隐私。3.同态加密与MPC的优缺点比较解析：同态加密支持数据加密计算，但计算效率低；MPC交互复杂但计算高效，适用于实时场景。4.联邦学习的隐私保护机制及其局限性解析：联邦学习通过本地计算和聚合保护数据隐私，但存在梯度泄露、模型偏见等局限性。5.数据利用与隐私保护的平衡方法解析：可通过差分隐私、联邦学习、安全多方计算等技术，结合法律法规和技术标准实现平衡。四、论述题答案与解析1.隐私计算在金融行业的应用及其挑战解析：金融行业应用如联合反欺诈、风险建模等，挑战包括计算效率