大数据联邦学习工程师岗位招聘考试试卷及答案

大数据联邦学习工程师岗位招聘考试试卷及答案大数据联邦学习工程师岗位招聘考试试卷及答案题型一：填空题（共10题，每题1分，共10分）1.联邦学习的三种主要类型包括横向联邦、纵向联邦和________。答案：联邦迁移学习2.开源联邦框架FATE由________主导开发。答案：微众银行3.横向联邦适用于________重叠、特征不重叠的场景。答案：样本（用户）4.纵向联邦适用于特征重叠、________不重叠的场景。答案：样本（用户）5.安全多方计算的英文缩写是________。答案：MPC6.差分隐私中，ε越小隐私保护越________。答案：强7.TensorFlowFederated的简称是________。答案：TFF8.联邦学习客户端本地通常上传________而非原始数据。答案：梯度（模型更新）9.Spark的核心抽象是________。答案：RDD10.Flink的核心模型是________流。答案：有状态题型二：单项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.下列不属于联邦框架的是？A.FATEB.TFFC.PySyftD.Hadoop答案：D2.纵向联邦中通常只有一方拥有________。A.特征B.标签C.梯度D.模型答案：B3.不属于隐私增强技术的是？A.同态加密B.差分隐私C.秘密共享D.数据清洗答案：D4.横向联邦典型场景是？A.医院共享影像B.银行共享用户风控C.电商+支付推荐D.工业跨厂预测答案：B5.FATE中负责任务调度的组件是？A.FATEFlowB.FATEServingC.FATEBoardD.FATEClient答案：A6.减少联邦通信开销的常用方法是？A.梯度压缩B.原始数据上传C.全量模型上传D.加密降级答案：A7.差分隐私描述正确的是？A.ε越大隐私越强B.仅静态数据C.抗成员推理D.无需参数答案：C8.PySyft基于哪个框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.MXNet答案：B9.联邦核心价值不包括？A.隐私保护B.跨机构协作C.降低计算成本D.合规答案：C10.纵向联邦双方交换的是？A.原始特征B.加密中间结果C.完整模型D.标签答案：B题型三：多项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.联邦核心优势包括？A.隐私保护B.跨机构协作C.提升泛化D.降通信成本答案：ABC2.MPC常见技术有？A.秘密共享B.同态加密C.零知识证明D.差分隐私答案：ABC3.横向联邦典型场景是？A.金融风控B.零售推荐C.医疗影像D.工业预测答案：AB4.FATE组成部分包括？A.FATEFlowB.FATEServingC.FATEBoardD.FATECloud答案：ABC5.联邦隐私技术有？A.差分隐私B.同态加密C.秘密共享D.梯度裁剪答案：ABCD6.大数据框架在联邦中的作用是？A.分布式存储B.并行计算C.数据加密D.模型训练答案：AB7.联邦挑战包括？A.通信开销B.梯度泄露C.模型异质性D.隐私-性能trade-off答案：ABCD8.纵向联邦关键步骤是？A.样本对齐B.特征对齐C.加密交互D.集中训练答案：ABC9.开源联邦框架是？A.FATEB.TFFC.PySyftD.TensorFlow答案：ABC10.客户端本地计算内容是？A.损失函数B.梯度C.模型更新D.原始数据答案：ABC题型四：判断题（共10题，每题2分，共20分）1.联邦学习无需中央服务器。（×）2.纵向联邦所有参与方都有标签。（×）3.差分隐私ε越大，模型可用性越高。（√）4.FATE仅支持横向联邦。（×）5.联邦可完全避免数据泄露。（×）6.Spark支持联邦分布式处理。（√）7.横向联邦样本必须完全重叠。（×）8.同态加密可直接计算加密数据。（√）9.PySyft支持跨设备联邦训练。（√）10.联邦通信成本比集中式低。（×）题型五：简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述联邦三种类型及应用场景。答案：①横向联邦：样本重叠、特征不重叠，如两家银行共享用户训练风控；②纵向联邦：特征重叠、样本不重叠，如电商（用户特征）+支付（交易特征）推荐；③联邦迁移：样本/特征均不重叠，如医疗影像（小样本）迁移到工业缺陷检测。2.联邦常用隐私技术及特点？答案：①差分隐私：加噪声，ε越小隐私越强；②同态加密：加密数据可计算，无需解密；③秘密共享：数据拆分多参与方，联合可恢复；④梯度裁剪：限制梯度大小，防泄露。多技术组合平衡隐私与性能。3.FATE核心组件及功能？答案：①FATEFlow：任务调度与执行；②FATEServing：模型部署推理；③FATEBoard：训练可视化监控；④FATEClient：用户交互接口（命令行/API）。协同实现联邦全流程管理。4.联邦与集中式学习的区别？答案：①数据：联邦分散存储，集中式聚合；②隐私：联邦无需共享原始数据，集中式需聚合；③计算：联邦本地计算+加密交互，集中式集中计算；④合规：联邦符合数据本地化，集中式易违规。题型六：讨论题（共2题，每题5分，共10分）1.如何平衡联邦隐私保护与模型性能？答案：技术层面：采用轻量化隐私技术（梯度压缩+差分隐私），避免过度加密；选合适联邦类型（横向适配样本重叠）。策略层面：按需调隐私参数（如医疗降ε提性能，金融加ε保隐私）；优化异步训练减延迟。评估层面：建立隐私-性能联合指标，动态调整。2.联邦医疗应用需注意