2026年隐私计算运维工程师的考试大纲及题库

2026年隐私计算运维工程师的考试大纲及题库考试大纲考试对象：从事或准备从事隐私计算运维相关工作的专业人员考试目标：掌握隐私计算基础理论、运维管理、安全防护及实践应用能力考试内容：1.隐私计算基础理论（20%）2.隐私计算平台运维（30%）3.数据安全与隐私保护（25%）4.实践应用案例分析（25%）考试形式：闭卷笔试，总分100分，考试时间120分钟题型分布：-单项选择题（30分）-多项选择题（20分）-判断题（10分）-简答题（25分）-案例分析题（15分）题库单项选择题（共15题，每题2分，共30分）1.中国《个人信息保护法》规定，处理个人信息应当具有明确、合理的目的，并应当与处理目的直接相关，不得过度处理，这句话体现的隐私计算原则是：A.最小必要原则B.公开透明原则C.存储限制原则D.安全保障原则2.在联邦学习场景中，模型训练过程中各参与方仅交换模型参数而不共享原始数据，这种隐私保护技术属于：A.数据加密B.差分隐私C.联邦学习D.同态加密3.以下哪种隐私计算技术最适合多方数据协作场景但需要满足安全多方计算的基本假设？A.安全多方计算B.零知识证明C.同态加密D.差分隐私4.在隐私计算平台运维中，定期对系统日志进行审计的主要目的是：A.提升系统性能B.发现潜在安全威胁C.优化数据存储结构D.减少计算资源消耗5.当隐私计算平台面临分布式拒绝服务(DDoS)攻击时，最有效的防护措施是：A.增加带宽B.部署Web应用防火墙C.关闭所有外部接口D.降低系统可用性6.中国《数据安全法》规定，数据处理者应当采取必要的技术措施，确保数据安全，防止数据泄露、篡改、丢失。这里的"必要的技术措施"不包括：A.数据加密B.访问控制C.数据备份D.人工审核7.在多方安全计算(MPC)中，参与方无法通过观察其他参与方的输入来推断自己的输入，这种特性称为：A.保密性B.可验证性C.完整性D.可追溯性8.隐私计算平台部署时，为了确保数据传输安全，应优先采用：A.HTTP协议B.FTP协议C.TLS/SSL加密通道D.UDP传输9.当隐私计算平台需要处理包含个人身份信息的敏感数据时，必须实施：A.数据匿名化B.数据分类分级C.数据加密存储D.数据访问审计10.在隐私计算环境中，以下哪项操作最容易触发安全审计日志？A.添加新用户B.修改系统配置C.查询非敏感数据D.执行定期备份11.中国《网络安全法》规定，网络运营者应当采取技术措施和其他必要措施，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取。这里的"技术措施"不包括：A.防火墙部署B.入侵检测系统C.定期安全培训D.数据加密技术12.在联邦学习框架中，为了平衡模型精度和隐私保护，通常采用：A.增加参与方数量B.减少模型参数维度C.使用差分隐私技术D.降低通信频率13.隐私计算平台运维中，发现系统存在SQL注入漏洞时，最优先的处理措施是：A.立即修复漏洞B.通知所有用户C.收集漏洞影响范围D.降低系统性能14.在多方安全计算中，参与方通过计算协议达成共识而无需暴露原始输入，这种特性称为：A.隐私性B.可扩展性C.完整性D.正确性15.中国《个人信息保护法》规定，处理个人信息应当遵循合法、正当、必要原则，不得过度处理，这句话体现的隐私计算原则是：A.最小必要原则B.公开透明原则C.存储限制原则D.安全保障原则多项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.隐私计算平台运维中，常见的性能瓶颈包括：A.数据传输延迟B.计算资源不足C.存储空间不足D.网络带宽不足E.安全策略复杂2.中国《数据安全法》规定的数据处理原则包括：A.合法性B.正当性C.必要性D.安全性E.经济性3.在隐私计算环境中，以下哪些技术可以用于保护数据隐私：A.数据加密B.差分隐私C.数据匿名化D.安全多方计算E.访问控制4.隐私计算平台运维中，常见的安全威胁包括：A.DDoS攻击B.SQL注入C.数据泄露D.权限滥用E.跨站脚本攻击5.联邦学习框架中，参与方之间需要交换的信息包括：A.模型参数B.梯度信息C.原始数据D.模型误差E.训练日志6.中国《网络安全法》规定的网络安全保障义务包括：A.建立网络安全管理制度B.定期进行安全评估C.采取技术防护措施D.及时报告安全事件E.培训员工安全意识7.在多方安全计算中，常见的协议类型包括：A.安全乘法协议B.安全加法协议C.安全比较协议D.安全聚合协议E.安全分类协议8.隐私计算平台运维中，监控指标通常包括：A.系统响应时间B.资源利用率C.安全事件数量D.数据处理量E.用户活跃度9.中国《个人信息保护法》规定的个人信息处理方式包括：A.收集B.存储C.使用D.共享E.删除10.隐私计算平台部署时，需要考虑的因素包括：A.数据安全需求B.业务合规要求C.技术实现难度D.运维成本E.用户友好性判断题（共5题，每题2分，共10分）1.隐私计算技术可以完全消除数据安全风险。（×）2.在联邦学习框架中，所有参与方都需要暴露原始数据。（×）3.中国《网络安全法》适用于所有在中国境内运营的网络。（√）4.安全多方计算协议可以保证参与方之间建立信任关系。（×）5.隐私计算平台运维不需要考虑法律法规要求。（×）简答题（共4题，每题6分，共24分）1.简述隐私计算的基本概念及其主要应用场景。2.描述隐私计算平台运维中常见的安全风险及应对措施。3.解释差分隐私技术的基本原理及其在隐私保护中的作用。4.比较联邦学习与安全多方计算的异同点。案例分析题（共1题，15分）某金融机构计划与多家合作伙伴共同构建一个隐私计算平台，用于联合分析客户数据，提升风险控制能力。平台需要满足以下要求：1.各参与方无需共享原始数据即可进行计算2.需要确保数据传输和存储过程中的隐私安全3.需要符合中国《网络安全法》和《个人信息保护法》的要求4.需要具备良好的扩展性和可维护性请分析：1.该项目最适合采用哪种隐私计算技术架构？（5分）2.在平台设计和运维过程中需要考虑哪些关键因素？（5分）3.如何确保平台满足相关法律法规的要求？（5分）答案及解析单项选择题答案及解析1.A最小必要原则是指处理个人信息应当具有明确、合理的目的，并应当与处理目的直接相关，不得过度处理。这是中国《个人信息保护法》明确规定的原则之一。2.C联邦学习是一种分布式机器学习框架，允许在不共享原始数据的情况下进行模型训练，符合题目描述。3.A安全多方计算(SecureMulti-PartyComputation,SMC)是一种密码学协议，允许多个参与方共同计算一个函数而不泄露各自输入的隐私信息。4.B定期审计系统日志是发现异常行为和潜在安全威胁的重要手段，符合运维实践。5.BWeb应用防火墙(WAF)可以有效防护常见的Web攻击，包括DDoS攻击的某些变种。6.D人工审核属于管理措施，而其他选项都是技术措施。7.A保密性是指参与方无法通过观察其他参与方的输入来推断自己的输入，这是MPC的基本特性。8.CTLS/SSL加密通道可以确保数据在传输过程中的机密性和完整性，最适合隐私计算环境。9.B数据分类分级是处理敏感数据的基础管理措施，需要根据数据敏感程度采取不同保护措施。10.A添加新用户会改变系统访问权限，是最容易触发安全审计的操作。11.C定期安全培训属于管理措施，而其他选项都是技术措施。12.C差分隐私是一种通过添加噪声来保护数据隐私的技术，可以在不牺牲太多精度的前提下保护隐私。13.A立即修复漏洞是处理安全漏洞的基本原则，其他步骤可以在修复后进行。14.A隐私性是指参与方无法通过观察其他参与方的输入来推断自己的输入，这是MPC的基本特性。15.A最小必要原则是指处理个人信息应当具有明确、合理的目的，并应当与处理目的直接相关，不得过度处理。多项选择题答案及解析1.ABCDE所有选项都是隐私计算平台运维中可能遇到的性能瓶颈。2.ABCD中国《数据安全法》规定的数据处理原则包括合法性、正当性、必要性、安全性。3.ABCDE所有选项都是保护数据隐私的技术手段。4.ABCDE所有选项都是隐私计算平台运维中常见的安全威胁。5.ABDE联邦学习框架中，参与方交换的是模型参数、梯度信息、模型误差和训练日志，不交换原始数据。6.ABCD中国《网络安全法》规定的网络安全保障义务包括建立网络安全管理制度、定期进行安全评估、采取技术防护措施、及时报告安全事件。7.ABCD安全多方计算中常见的协议类型包括安全乘法、安全加法、安全比较、安全聚合。8.ABCD所有选项都是隐私计算平台运维中常见的监控指标。9.ABCDE中国《个人信息保护法》规定的个人信息处理方式包括收集、存储、使用、共享、删除。10.ABCDE隐私计算平台部署时需要考虑所有这些因素。判断题答案及解析1.×隐私计算技术可以显著降低数据安全风险，但不能完全消除。2.×联邦学习的核心就是无需共享原始数据。3.√中国《网络安全法》适用于所有在中国境内运营的网络。4.×安全多方计算协议保证的是计算结果的正确性，不建立信任关系。5.×隐私计算平台运维必须考虑法律法规要求。简答题答案及解析1.隐私计算是一种保护数据隐私的技术框架，允许在不暴露原始数据的情况下进行数据分析和模型训练。主要应用场景包括金融风控、医疗健康、电商推荐、联合营销等。2.常见安全风险包括数据泄露、DDoS攻击、SQL注入、权限滥用等。应对措施包括数据加密、访问控制、安全审计、入侵检测、漏洞管理等。3.差分隐私通过在数据中添加噪声来保护隐私，使得攻击者无法从查询结果推断出任何单个个体的信息。它在隐私保护中的作用是平衡数据利用和隐私保护。4.联邦学习是分布式机器学习框架，参与方共享模型参数而非原始数据；安全多方计算是密码学协议，保证计算过程中的隐私保护。两者都保护隐私，但实现机制不同。案例分析题答案及解析1.该项目最适合采用联邦学习技术架构。因为各参与方需要在不共享原始数据的情况下进行联合分析，联邦学习可以满足这一需求。2.平台设计和运维过程中需要考虑的关键因素包括：-