2026年考试题库隐私计算专业知识点梳理

2026年考试题库隐私计算专业知识点梳理一、单选题（共10题，每题2分）1.题目：隐私计算技术中，联邦学习主要用于解决以下哪种场景下的数据隐私保护问题？A.数据孤岛问题B.数据泄露问题C.数据冗余问题D.数据同步问题2.题目：差分隐私技术中，ε（epsilon）参数越小，表示隐私保护强度越强，但数据可用性会如何变化？A.数据可用性增强B.数据可用性减弱C.数据可用性不变D.数据可用性随机变化3.题目：在多方安全计算（MPC）中，参与方在不泄露自身输入数据的前提下，能够得到什么结果？A.所有参与方的输入数据B.所有参与方的输出数据C.预期的计算结果D.随机生成的数据4.题目：零知识证明技术主要应用于以下哪个领域？A.数据加密B.身份认证C.数据脱敏D.数据压缩5.题目：同态加密技术中，支持在密文上进行计算的数学结构是什么？A.有限域B.椭圆曲线C.代数结构D.群论结构6.题目：在多方安全计算中，通信开销较大的主要原因是？A.数据量较大B.计算复杂度较高C.网络延迟较高D.参与方数量较多7.题目：差分隐私中，δ（delta）参数表示什么？A.隐私预算B.统计误差C.隐私泄露概率D.数据噪声强度8.题目：联邦学习的主要优势不包括？A.保护数据隐私B.减少数据传输量C.提高模型精度D.降低计算成本9.题目：在隐私计算中，安全多方计算（SMPC）和联邦学习的核心区别是什么？A.安全性B.性能C.数据共享方式D.应用场景10.题目：同态加密技术的主要挑战是什么？A.计算效率低B.加密速度慢C.密钥管理复杂D.以上都是二、多选题（共5题，每题3分）1.题目：隐私计算技术的主要应用场景包括哪些？A.金融风控B.医疗健康C.智能推荐D.公共安全E.搜索引擎2.题目：差分隐私的主要技术手段包括哪些？A.添加噪声B.数据扰动C.数据匿名化D.安全多方计算E.同态加密3.题目：联邦学习的核心优势包括哪些？A.数据隐私保护B.降低通信成本C.提高模型泛化能力D.减少数据冗余E.支持动态数据更新4.题目：安全多方计算（SMPC）的关键技术包括哪些？A.零知识证明B.安全协议C.同态加密D.差分隐私E.联邦学习5.题目：同态加密技术的应用领域包括哪些？A.云计算B.智能合约C.医疗数据共享D.金融交易E.物联网数据安全三、判断题（共10题，每题1分）1.题目：联邦学习可以完全替代安全多方计算。（正确/错误）2.题目：差分隐私技术可以完全消除数据隐私泄露风险。（正确/错误）3.题目：同态加密技术可以在不解密的情况下进行数据计算。（正确/错误）4.题目：多方安全计算（MPC）需要所有参与方共享密钥。（正确/错误）5.题目：零知识证明技术可以用于身份认证而不泄露任何隐私信息。（正确/错误）6.题目：联邦学习的模型更新需要频繁传输原始数据。（正确/错误）7.题目：差分隐私中的ε参数越大，隐私保护强度越强。（正确/错误）8.题目：同态加密技术目前广泛应用于实际场景。（正确/错误）9.题目：安全多方计算（SMPC）的通信开销较小。（正确/错误）10.题目：联邦学习适用于数据孤岛场景，但无法解决数据共享问题。（正确/错误）四、简答题（共5题，每题5分）1.题目：简述联邦学习的基本原理及其在数据隐私保护中的作用。2.题目：差分隐私技术的主要原理是什么？如何平衡隐私保护与数据可用性？3.题目：简述同态加密技术的概念及其应用场景。4.题目：多方安全计算（MPC）的核心优势是什么？在实际应用中面临哪些挑战？5.题目：零知识证明技术在隐私计算中有哪些应用？五、论述题（共2题，每题10分）1.题目：结合实际场景，分析联邦学习在金融风控领域的应用优势与局限性。2.题目：比较差分隐私与同态加密技术在隐私保护方面的优缺点，并探讨两者结合的可能性。答案与解析一、单选题答案与解析1.答案：A解析：联邦学习主要用于解决数据孤岛问题，通过分布式模型训练实现数据隐私保护。2.答案：B解析：ε参数越小，表示添加的噪声越大，隐私保护强度越强，但数据可用性会减弱。3.答案：C解析：MPC允许参与方在不泄露自身输入数据的情况下，得到预期的计算结果。4.答案：B解析：零知识证明主要用于身份认证，证明一方知道某个秘密而不泄露该秘密。5.答案：D解析：同态加密技术基于群论结构，支持在密文上进行计算。6.答案：B解析：MPC的计算复杂度较高，导致通信开销较大。7.答案：C解析：δ参数表示隐私泄露概率，δ越小，隐私保护强度越强。8.答案：D解析：联邦学习的主要优势是保护数据隐私、减少数据传输量、提高模型精度，但计算成本可能较高。9.答案：C解析：SMPC需要参与方共享密钥，而联邦学习不需要共享原始数据。10.答案：D解析：同态加密技术面临计算效率低、加密速度慢、密钥管理复杂等挑战。二、多选题答案与解析1.答案：A、B、C、D解析：隐私计算技术广泛应用于金融风控、医疗健康、智能推荐、公共安全等领域。2.答案：A、B、C解析：差分隐私主要通过添加噪声、数据扰动、数据匿名化等技术手段实现。3.答案：A、B、C、E解析：联邦学习的核心优势包括数据隐私保护、降低通信成本、提高模型泛化能力、支持动态数据更新。4.答案：A、B解析：SMPC的关键技术包括零知识证明和安全协议。5.答案：A、B、C、D解析：同态加密技术可应用于云计算、智能合约、医疗数据共享、金融交易等领域。三、判断题答案与解析1.答案：错误解析：联邦学习不能完全替代SMPC，两者适用于不同场景。2.答案：错误解析：差分隐私可以降低隐私泄露风险，但不能完全消除。3.答案：正确解析：同态加密技术支持在密文上进行计算。4.答案：错误解析：SMPC不需要共享密钥，通过协议保证安全性。5.答案：正确解析：零知识证明可用于身份认证而不泄露隐私信息。6.答案：错误解析：联邦学习通过模型更新而非原始数据传输实现协作。7.答案：错误解析：ε参数越小，隐私保护强度越强。8.答案：错误解析：同态加密技术目前主要处于研究阶段，实际应用较少。9.答案：错误解析：SMPC的通信开销较大。10.答案：错误解析：联邦学习可以解决数据共享问题，但需平衡隐私与效率。四、简答题答案与解析1.答案：联邦学习的基本原理是通过分布式模型训练，各参与方在不共享原始数据的情况下，协作训练一个全局模型。其核心优势在于保护数据隐私，同时实现数据价值的挖掘。2.答案：差分隐私通过向输出结果添加噪声来保护数据隐私。平衡隐私保护与数据可用性的关键在于调整ε参数，较小的ε值提供更强的隐私保护，但数据可用性降低。3.答案：同态加密技术允许在密文上进行计算，无需解密即可得到结果。应用场景包括云计算、金融交易、医疗数据共享等。4.答案：MPC的核心优势在于保护数据隐私，但面临通信开销大、计算复杂度高、协议设计复杂等挑战。5.答案：零知识证明可用于身份认证、数字签名、数据验证等场景，证明一方知道某个秘密而不泄露该秘密。五、论述题答案与解析1.答案：联邦学习在金融风控领域的应用优势包括：①保护数据隐私，避免数据泄露；②降低通信成本，无需传输原始数据；③提高模型精度，利用多方数据。局限性包括：①模型更