隐私计算法工程师考试题

2026年隐私计算法工程师考试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在隐私计算中，以下哪项技术主要用于保护数据在传输过程中的机密性？A.数据加密B.数据脱敏C.数据匿名化D.数据水印2.根据《个人信息保护法》，以下哪种行为属于“过度收集个人信息”？A.因业务需要收集用户实名信息B.在用户同意的情况下收集其位置信息C.未经用户明确同意，收集其消费记录D.因提供个性化服务而收集用户兴趣标签3.联邦学习在隐私计算中的核心优势是什么？A.直接合并原始数据B.在本地处理数据，无需共享原始数据C.提高数据传输效率D.减少计算资源消耗4.某企业通过差分隐私技术向第三方提供数据分析报告，以下哪项是差分隐私的主要保护机制？A.对数据添加随机噪声B.限制数据访问权限C.对数据加密存储D.实名制访问控制5.在隐私计算场景中，"数据可用不可见"的技术通常指？A.数据加密B.安全多方计算C.数据脱敏D.数据匿名化6.根据《网络安全法》，以下哪项是个人信息处理者的法定义务？A.未经用户同意不得泄露信息B.仅在用户要求时删除信息C.收集信息时无需告知用户用途D.仅对内部员工开放数据访问权限7.在多方安全计算（MPC）中，参与方能否获取其他方的原始数据？A.可以直接访问B.只能获取计算结果C.在授权情况下可访问D.必须共享全部数据才能进行计算8.某医疗机构使用隐私计算技术进行患者数据联合分析，以下哪项场景最符合隐私保护要求？A.直接上传患者病历到云端B.使用安全多方计算进行联合统计C.脱敏后公开患者数据D.仅授权给内部医生访问9.在隐私计算中，"同态加密"技术的应用场景是？A.保护数据传输安全B.在加密数据上直接进行计算C.实现数据匿名化D.减少数据存储空间10.根据《数据安全法》，以下哪项属于重要数据的范畴？A.企业员工工资数据B.金融机构交易流水C.个人社交媒体浏览记录D.电商平台用户评论二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.隐私计算技术的主要应用领域包括哪些？A.金融风控B.医疗联合诊断C.电商平台用户画像D.政府数据共享2.《个人信息保护法》中规定的个人信息处理原则包括？A.合法、正当、必要B.公开透明C.最小化处理D.存储期限合理3.差分隐私技术的应用优势有哪些？A.既能保护隐私，又能保证数据可用性B.适用于大规模数据集C.可实现多方数据联合分析D.免去用户同意即可使用4.隐私计算中的主要技术手段包括？A.安全多方计算（MPC）B.联邦学习C.差分隐私D.数据脱敏5.在跨境传输个人信息时，以下哪些措施符合合规要求？A.获得用户明确同意B.与境外接收方签订协议C.通过国家网信部门安全评估D.仅传输匿名化数据三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.隐私计算技术可以完全消除数据泄露的风险。（×）2.数据匿名化处理后，原始数据仍可被还原。（×）3.联邦学习需要将原始数据上传到中央服务器。（×）4.差分隐私通过添加噪声来保护隐私，因此会降低数据准确性。（×）5.根据《网络安全法》，任何组织和个人不得窃取或者以其他非法方式获取个人信息。（√）6.多方安全计算适用于所有需要保护隐私的数据计算场景。（×）7.同态加密技术允许在密文状态下进行计算，无需解密。（√）8.《数据安全法》要求数据处理者对重要数据进行分类分级管理。（√）9.隐私计算技术主要解决数据共享中的安全与合规问题。（√）10.在隐私计算中，数据访问控制不属于关键技术手段。（×）四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述隐私计算技术在金融行业的应用场景及优势。2.解释“数据可用不可见”技术在隐私保护中的作用。3.列举三种常见的隐私计算技术，并说明其原理。4.根据《个人信息保护法》，简述个人信息处理者的主要义务。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合实际案例，分析隐私计算技术如何平衡数据利用与隐私保护的关系。2.探讨中国在隐私计算领域面临的挑战及未来发展趋势。答案与解析一、单选题答案与解析1.A-解析：数据加密技术通过算法将明文转换为密文，确保数据在传输过程中即使被截获也无法被解读，从而保护机密性。其他选项如数据脱敏、匿名化和水印主要用于保护数据在存储或使用过程中的隐私。2.C-解析：根据《个人信息保护法》第6条，收集个人信息应当具有明确、合理的目的，并限于实现目的所需的最小范围。C选项中未经用户同意收集消费记录属于“过度收集”。3.B-解析：联邦学习的核心思想是在本地处理数据，通过加密或安全计算的方式实现多方数据联合分析，无需共享原始数据，从而保护隐私。4.A-解析：差分隐私通过向查询结果添加随机噪声，使得单个用户的隐私得到保护，即攻击者无法从数据中推断出特定用户的隐私信息。5.B-解析：“数据可用不可见”技术（如安全多方计算）允许参与方在不暴露原始数据的情况下进行计算，实现隐私保护下的数据共享。6.A-解析：根据《网络安全法》第44条，个人信息处理者应当采取措施保障个人信息安全，不得非法泄露。7.B-解析：多方安全计算的核心特性是参与方只能获取计算结果，无法获取其他方的原始数据，确保隐私安全。8.B-解析：安全多方计算允许多方在不暴露原始数据的情况下进行联合分析，符合隐私保护要求。其他选项如直接上传或脱敏公开存在隐私风险。9.B-解析：同态加密允许在密文状态下对数据进行计算，解密后结果与在明文状态下计算一致，适用于隐私保护下的数据协作。10.B-解析：根据《数据安全法》第20条，重要数据包括公民个人信息、关键信息基础设施运营数据和重要数据的加工处理结果等，金融机构交易流水属于敏感数据范畴。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D-解析：隐私计算技术广泛应用于金融风控（如反欺诈）、医疗联合诊断（保护患者隐私）、电商用户画像（匿名化分析）和政府数据共享（安全多方计算）。2.A、B、C、D-解析：根据《个人信息保护法》第5条，个人信息处理应遵循合法、正当、必要、诚信、公开透明、最小化处理、存储期限合理等原则。3.A、B、C-解析：差分隐私的优势在于既能保护隐私（通过噪声添加），又能保证数据可用性（适用于统计查询），支持多方数据联合分析，但D选项错误，差分隐私仍需用户同意或合规评估。4.A、B、C、D-解析：隐私计算技术包括安全多方计算、联邦学习、差分隐私和数据脱敏等手段，覆盖数据传输、处理和存储全流程。5.A、B、C-解析：跨境传输个人信息需满足用户同意、协议约束、安全评估等要求，D选项错误，匿名化数据仍需评估是否属于个人信息。三、判断题答案与解析1.×-解析：隐私计算技术可以降低数据泄露风险，但不能完全消除。2.×-解析：数据匿名化通常采用去标识化或假名化方法，难以完全还原原始数据。3.×-解析：联邦学习无需上传原始数据，通过加密通信或梯度交换实现计算。4.×-解析：差分隐私在添加噪声的同时，可以通过调整参数平衡隐私保护与数据准确性。5.√-解析：根据《网络安全法》，非法获取或泄露个人信息属于违法行为。6.×-解析：多方安全计算对计算环境和协议要求较高，并非所有场景适用。7.√-解析：同态加密的核心特性是在密文状态下进行计算，无需解密。8.√-解析：根据《数据安全法》，重要数据需分类分级管理，采取相应安全措施。9.√-解析：隐私计算技术通过加密、脱敏、安全计算等手段，解决数据共享中的隐私与合规问题。10.×-解析：数据访问控制（如权限管理）是隐私保护的关键技术之一。四、简答题答案与解析1.隐私计算技术在金融行业的应用场景及优势-应用场景：反欺诈（联合多方机构进行风险识别）、信贷风控（联合征信机构分析用户数据）、精准营销（保护用户隐私下的用户画像构建）。-优势：合规性（满足数据安全与隐私法规要求）、数据共享（突破数据孤岛，提升分析效果）、安全性（保护敏感数据不被泄露）。2.“数据可用不可见”技术在隐私保护中的作用-该技术允许在不暴露原始数据的情况下进行计算或分析，例如安全多方计算或联邦学习，确保多方协作时数据隐私得到保护，适用于金融、医疗等领域。3.三种常见的隐私计算技术及其原理-安全多方计算（MPC）：多方在不暴露原始数据的情况下，通过加密通信完成计算。-联邦学习：模型在本地训练，仅上传梯度或模型参数，不共享原始数据。-差分隐私：通过添加噪声使查询结果无法关联到特定用户，适用于统计发布。4.个人信息处理者的主要义务-合法处理（目的明确、最小化收集）、安全保障（采取技术措施保护数据）、透明告知（告知处理目的和方式）、用户权利响应（配合用户查阅/删除请求）等。五、论述题答案与解析1.隐私计算技术如何平衡数据利用与隐私保护的关系-案例：某医院联盟通过联邦学习联合分析患者数据，提升疾病预测模型，但各医院仅上传加密数据，不共享病历，保