2026年考试题隐私计算技术基础测试题

2026年考试题：隐私计算技术基础测试题一、单选题（共10题，每题2分，计20分）1.隐私计算技术主要用于解决数据共享中的哪类核心问题？A.数据传输延迟B.数据存储成本C.数据隐私泄露D.数据格式兼容性2.以下哪种技术不属于同态加密的范畴？A.Paillier加密B.RSA加密C.ElGamal加密D.BGV方案3.在多方安全计算（MPC）中，参与方之间需要共享哪些信息才能完成计算？A.原始数据B.计算公钥C.随机数D.以上全部4.零知识证明的主要目的是什么？A.隐藏数据内容B.提高计算效率C.加强数据加密D.优化存储空间5.联邦学习主要用于解决哪类场景下的数据隐私问题？A.单机训练模型B.多方数据协作C.云端集中训练D.边缘计算场景6.哪种隐私计算技术能够在不暴露原始数据的情况下实现数据聚合？A.差分隐私B.安全多方计算C.同态加密D.安全沙箱7.在多方安全计算中，非交互式协议相比交互式协议的优势是什么？A.计算效率更高B.安全性更强C.实现更简单D.以上全部8.差分隐私通过引入哪种机制来保护数据隐私？A.加密扰动B.计算扰动C.数据扰动D.传输扰动9.安全多方计算的核心思想是什么？A.数据分片存储B.计算过程隔离C.随机响应机制D.以上全部10.哪种隐私计算技术适用于对实时性要求较高的场景？A.差分隐私B.安全多方计算C.同态加密D.联邦学习二、多选题（共5题，每题3分，计15分）1.隐私计算技术的应用场景包括哪些？A.金融风控B.医疗诊断C.物联网数据采集D.政府数据共享E.云计算资源调度2.同态加密技术的优势有哪些？A.数据无需解密即可计算B.计算过程可验证C.适用于大规模数据D.加密效率高E.安全性极强3.差分隐私的常见应用包括哪些？A.数据统计B.机器学习模型训练C.社交媒体推荐D.视频内容审核E.金融交易监控4.安全多方计算的关键技术有哪些？A.零知识证明B.安全通道C.计算协议D.数据分片E.随机数生成5.联邦学习的核心要素包括哪些？A.模型聚合机制B.数据本地存储C.安全通信协议D.训练框架E.加密算法三、判断题（共10题，每题1分，计10分）1.隐私计算技术能够完全消除数据隐私泄露的风险。（×）2.同态加密技术目前已广泛应用于商业场景。（×）3.差分隐私通过添加噪声来保护数据隐私。（√）4.安全多方计算需要所有参与方完全信任彼此。（×）5.联邦学习不需要共享原始数据。（√）6.零知识证明能够验证信息真实性而不泄露任何额外信息。（√）7.多方安全计算适用于需要多方协作但互不信任的场景。（√）8.同态加密的计算效率通常低于传统加密技术。（√）9.差分隐私适用于高维度数据。（√）10.联邦学习目前主要应用于移动端设备。（√）四、简答题（共5题，每题5分，计25分）1.简述同态加密技术的原理及其应用场景。2.解释差分隐私如何通过添加噪声来保护数据隐私。3.描述安全多方计算的核心流程及其主要挑战。4.说明联邦学习的优势及其在医疗行业的应用价值。5.分析隐私计算技术在金融领域的典型应用案例。五、论述题（共2题，每题10分，计20分）1.比较同态加密与安全多方计算在隐私保护机制上的差异，并分析各自的适用场景。2.结合实际案例，探讨隐私计算技术在跨地域数据协作中的重要性及面临的挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.C.数据隐私泄露解析：隐私计算技术的核心目标是解决数据共享过程中的隐私泄露问题，通过加密、扰动等技术确保数据在计算过程中不被泄露。2.B.RSA加密解析：RSA加密属于非同态加密，其加密后的数据无法直接进行计算；而Paillier、ElGamal和BGV方案均支持同态加密。3.D.以上全部解析：MPC协议需要参与方共享原始数据、计算公钥和随机数才能完成计算，确保计算过程的安全性。4.A.隐藏数据内容解析：零知识证明允许验证者确认某个声明为真，而无需透露任何额外信息，从而隐藏数据内容。5.B.多方数据协作解析：联邦学习通过模型聚合实现多方数据协作，无需共享原始数据，适用于多方数据合作的场景。6.A.差分隐私解析：差分隐私通过添加噪声对数据扰动，实现数据聚合的同时保护个体隐私。7.A.计算效率更高解析：非交互式协议无需多次通信，计算效率通常高于交互式协议。8.B.计算扰动解析：差分隐私通过在计算过程中添加噪声来保护数据隐私，确保个体数据对结果的影响不可区分。9.D.以上全部解析：安全多方计算通过数据分片、计算过程隔离和随机响应机制等技术确保计算过程的安全性。10.D.联邦学习解析：联邦学习适用于实时性要求较高的场景，如移动端设备的数据协作。二、多选题答案与解析1.A.金融风控、B.医疗诊断、C.物联网数据采集、D.政府数据共享解析：隐私计算技术广泛应用于金融、医疗、物联网和政府数据共享等领域，确保数据隐私安全。2.A.数据无需解密即可计算、B.计算过程可验证、D.加密效率高解析：同态加密允许在加密数据上进行计算，但加密效率通常较低，且大规模应用仍面临挑战。3.A.数据统计、B.机器学习模型训练、C.社交媒体推荐、E.金融交易监控解析：差分隐私适用于统计、机器学习、推荐和金融监控等场景，通过添加噪声保护隐私。4.A.零知识证明、B.安全通道、C.计算协议解析：安全多方计算依赖零知识证明、安全通道和计算协议等技术确保多方协作的安全性。5.A.模型聚合机制、B.数据本地存储、C.安全通信协议、D.训练框架解析：联邦学习的核心要素包括模型聚合、数据本地存储、安全通信和训练框架等。三、判断题答案与解析1.×解析：隐私计算技术可以显著降低数据隐私泄露风险，但不能完全消除。2.×解析：同态加密技术因计算效率低，目前尚未大规模商业化应用。3.√解析：差分隐私通过添加噪声对数据扰动，确保个体数据对结果的影响不可区分。4.×解析：安全多方计算基于非信任模型，参与方无需完全信任彼此。5.√解析：联邦学习通过模型聚合实现多方数据协作，无需共享原始数据。6.√解析：零知识证明允许验证信息真实性而不泄露任何额外信息。7.√解析：安全多方计算适用于多方互不信任但需协作的场景。8.√解析：同态加密因计算复杂度较高，加密效率通常低于传统加密技术。9.√解析：差分隐私适用于高维度数据，通过添加噪声保护隐私。10.√解析：联邦学习因无需共享原始数据，适用于移动端设备的数据协作。四、简答题答案与解析1.同态加密技术的原理及其应用场景原理：同态加密允许在加密数据上进行计算，解密结果与直接计算原始数据相同。常见方案包括Paillier、ElGamal和BGV等。应用场景：金融领域（如智能合约）、医疗领域（如远程诊断）、云计算（如数据外包计算）。2.差分隐私如何通过添加噪声保护数据隐私差分隐私通过在统计结果或机器学习模型中添加随机噪声，确保个体数据对结果的影响不可区分。例如，在数据统计中添加拉普拉斯噪声，保护个体隐私。3.安全多方计算的核心流程及其主要挑战核心流程：参与方通过安全通道交换加密信息，执行计算协议，最终得到安全计算结果。主要挑战：计算效率低、通信开销大、协议实现复杂。4.联邦学习的优势及其在医疗行业的应用价值优势：保护数据隐私、无需数据共享、适用于分布式环境。应用价值：医疗行业可利用联邦学习共享患者数据训练模型，提升诊断准确率，同时保护患者隐私。5.隐私计算技术在金融领域的典型应用案例典型案例：银行利用联邦学习共享风控模型，无需暴露客户数据；保险行业利用差分隐私进行欺诈检测。五、论述题答案与解析1.同态加密与安全多方计算的比较及适用场景同态加密：数据在加密状态下可直接计算，适用于计算密集型任务，但效率低；安全多方计算：多方协作完成计算，适用于多方互不信任场景，但协议复杂。适用场景：同态加