大数据隐私计算工程师岗位招聘考试试卷及答案

大数据隐私计算工程师岗位招聘考试试卷及答案大数据隐私计算工程师岗位招聘考试试卷及答案题型一：填空题（10题，每题1分）1.联邦学习按参与方数据特征可分为横向联邦、纵向联邦和______联邦。2.差分隐私的核心参数中，______表示隐私预算敏感度，值越小保护越强。3.可信执行环境的英文缩写是______。4.支持任意多次加法和乘法的同态加密是______同态加密。5.隐私计算三大核心技术：联邦学习、差分隐私和______。6.安全多方计算的英文缩写是______。7.零知识证明中，证明者无需泄露______即可完成证明。8.联邦学习中仅持有模型更新、不持原始数据的参与方是______。9.欧盟通用数据保护条例缩写是______。10.隐私计算核心目标：保护数据______前提下实现价值。答案：1.联邦迁移；2.ε（epsilon）；3.TEE；4.全；5.安全多方计算（MPC）；6.MPC；7.任何额外信息；8.客户端；9.GDPR；10.隐私题型二：单项选择题（10题，每题2分）1.已商业化且效率较高的同态加密是？A.全同态B.半同态C.部分同态D.无2.本地差分隐私（LDP）属于哪种保护方式？A.集中式B.分布式C.混合式D.无3.联邦学习中聚合模型参数的通常是？A.客户端B.服务器C.参与方1D.参与方24.TEE典型实现是？A.IntelSGXB.NVIDIACUDAC.AMDROCmD.阿里云ECS5.MPC中适合线性回归的协议是？A.混淆电路B.秘密共享C.零知识证明D.同态加密6.隐私计算与大数据的关系是？A.限制应用B.支撑合规应用C.无关D.替代大数据7.零知识证明核心属性是？A.完整性+可靠性B.正确性+安全性C.零知识性+完备性D.有效性+隐私性8.两次差分隐私查询的总预算消耗是？A.Δ1+Δ2B.Δ1×Δ2C.max(Δ1,Δ2)D.Δ1²+Δ2²9.联邦学习开源框架是？A.TensorFlowB.PyTorchC.FATED.Scikit-learn10.中国个人信息保护核心法规是？A.GDPRB.CCPAC.个人信息保护法D.数据安全法答案：1.B；2.B；3.B；4.A；5.B；6.B；7.C；8.A；9.C；10.C题型三：多项选择题（10题，每题2分，多选/少选不得分）1.隐私计算三大核心技术包括？A.联邦学习B.差分隐私C.MPCD.机器学习2.联邦学习优势是？A.数据不出本地B.合规性强C.计算效率高D.跨域协作3.差分隐私应用场景？A.医疗统计B.电商行为分析C.金融反欺诈D.人口普查4.MPC适用场景？A.多方联合计算B.无可信第三方C.高安全需求D.低延迟5.TEE部署方式？A.硬件TEEB.软件TEEC.混合TEED.云端TEE6.隐私计算合规标准？A.GDPRB.个人信息保护法C.CCPAD.数据安全法7.零知识证明类型？A.交互式B.非交互式C.简洁式D.通用式8.联邦学习挑战？A.通信开销大B.模型收敛慢C.数据异质性D.安全风险9.隐私计算行业应用？A.金融B.医疗C.政务D.电商10.MPC与联邦学习区别？A.MPC无可信第三方B.MPC效率低C.MPC支持任意计算D.MPC依赖硬件答案：1.ABC；2.ABD；3.ABCD；4.ABC；5.ABCD；6.ABCD；7.ABCD；8.ABCD；9.ABCD；10.ABC题型四：判断题（10题，每题2分，√/×）1.全同态加密已完全成熟商业化。（×）2.差分隐私ε越小，保护越强。（√）3.联邦学习必须依赖中心服务器。（×）4.TEE是硬件级隐私隔离技术。（√）5.MPC不依赖任何可信第三方。（√）6.零知识证明无需交互。（×）7.隐私计算完全牺牲数据价值。（×）8.GDPR是中国隐私法规。（×）9.联邦学习仅适用于机器学习。（×）10.同态加密效率高于明文。（×）题型五：简答题（4题，每题5分）1.简述隐私计算三大核心技术及特点答案：隐私计算三大技术为联邦学习、差分隐私、MPC。联邦学习：数据不出本地，跨域建模（横向/纵向/迁移），适合机器学习；差分隐私：添加随机噪声，保证相邻数据集输出不可区分，适合统计分析；MPC：多方联合计算（秘密共享等），无可信第三方，适合高安全任意计算。2.横向联邦与纵向联邦的区别答案：横向联邦（样本不同、特征重叠）：如两家银行客户信贷数据（客户不同、特征均为年龄/收入）；纵向联邦（样本相同、特征互补）：如电商（购买记录）与银行（信贷记录，用户ID相同）；核心差异为样本和特征的重叠维度。3.差分隐私核心思想及ε、δ含义答案：核心：对结果加噪声，使攻击者无法推断单条记录。ε（隐私预算）：值越小，噪声越大，保护越强；δ（松弛参数）：允许极小概率（<1e-9）相邻数据集输出可区分，平衡效率与保护。4.同态加密分类及适用场景答案：①部分同态：仅支持加/乘（如Paillier加法），适合统计求和；②半同态：支持有限加乘，效率高，适合简单机器学习；③全同态：任意加乘，效率低仍在发展。适用：金融加密计算、医疗联合分析。题型六：讨论题（2题，每题5分）1.如何平衡隐私保护强度与计算效率？答案：①技术适配：选场景匹配技术（联邦学习跨域、MPC高安全）；②算法优化：联邦学习梯度压缩、差分隐私自适应噪声；③硬件加速：TEE、GPU/TPU；④场景分层：敏感数据用MPC，非敏感用联邦学习；⑤合规优先：满足核心要求，避免过度保护。2.隐私计算在金融反欺诈中的价值及挑战答