大数据隐私计算平台工程师岗位招聘考试试卷及答案

大数据隐私计算平台工程师岗位招聘考试试卷及答案填空题（每题1分，共10分）1.隐私计算的三大核心技术包括联邦学习、______和安全多方计算。2.Hadoop生态中负责分布式存储的核心组件是______。3.安全多方计算（MPC）中实现加法秘密共享的典型协议是______。4.差分隐私中衡量隐私保护强度的关键参数是ε和______。5.Spark的核心数据抽象是______。6.隐私计算中“可用不可见”的核心是数据价值______与所有权分离。7.联邦学习分为横向、纵向和______三种类型。8.Kafka中负责存储消息的组件是______。9.同态加密中支持任意运算的是______同态加密。10.MapReduce的两个核心阶段是Map和______。单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于隐私计算技术的是？A.数据脱敏B.联邦学习C.MPCD.差分隐私2.横向联邦学习适用于哪种场景？A.不同用户、相同特征B.相同用户、不同特征C.跨行业小样本D.数据集中存储3.HDFS默认块大小是？A.64KBB.128KBC.128MBD.256MB4.MPC中参与者无需信任第三方的特性是？A.可验证性B.同态性C.差分隐私D.无可信第三方5.Spark中触发实际计算的操作是？A.mapB.countC.filterD.flatMap6.适合隐私查询的密码学技术是？A.不经意传输B.哈希函数C.对称加密D.非对称加密7.联邦学习模型聚合在哪个阶段？A.训练前B.训练中C.训练后D.部署后8.Kafka主题（Topic）是？A.消息生产者B.消息类别C.消息消费者D.存储节点9.差分隐私中ε趋近于0时，隐私保护强度？A.越强B.越弱C.不变D.不确定10.属于大数据计算引擎的是？A.HDFSB.ZooKeeperC.KafkaD.Spark多项选择题（每题2分，共20分）1.隐私计算典型应用场景包括？A.金融风控B.医疗数据共享C.广告推荐D.政务融合2.联邦学习优势有？A.数据不出本地B.隐私保护C.跨机构协作D.效率高于集中式3.Hadoop生态组件包括？A.HDFSB.SparkC.MapReduceD.YARN4.MPC核心特性包括？A.正确性B.隐私性C.高并行性D.公平性5.差分隐私实现方式包括？A.拉普拉斯机制B.指数机制C.随机响应D.秘密共享6.Spark核心组件包括？A.SparkCoreB.SparkSQLC.MapReduceD.SparkMLlib7.隐私计算平台功能模块包括？A.数据接入层B.计算引擎层C.模型管理层D.权限控制层8.同态加密类型包括？A.加法同态B.乘法同态C.全同态D.对称同态9.大数据隐私保护技术包括？A.隐私计算B.数据脱敏C.加密存储D.访问控制10.联邦学习本地训练需考虑的问题？A.数据不平衡B.收敛速度C.第三方可信性D.梯度泄露判断题（每题2分，共20分）1.隐私计算可完全消除数据泄露风险。（×）2.横向与纵向联邦学习差异在于用户/特征重叠度。（√）3.HDFS适合存储小文件。（×）4.MPC计算效率高于集中式计算。（×）5.差分隐私ε越大，保护效果越好。（×）6.Spark是基于内存的大数据引擎。（√）7.同态加密可直接对加密数据运算。（√）8.联邦学习所有参与者需用相同模型结构。（×）9.Kafka消费者是线程安全的。（√）10.隐私计算平台权限仅针对数据访问。（×）简答题（每题5分，共20分）1.简述隐私计算的核心目标。答案：隐私计算核心是实现“数据可用不可见”，即在不泄露原始数据的前提下，完成跨机构/场景的数据价值共享。具体包括：①保护数据隐私，避免明文泄露；②支持安全计算（如模型训练、统计分析）；③满足合规要求（GDPR、数据安全法）；④解决“数据孤岛”问题，平衡价值利用与隐私保护。2.横向与纵向联邦学习的适用场景差异？答案：①横向联邦：用户重叠度低、特征重叠度高（如两家银行客户不同但特征相同，联合风控）；②纵向联邦：用户重叠度高、特征重叠度低（如电商与银行用户重叠，联合营销）；③核心差异是用户/特征重叠度，决定数据对齐和训练方式。3.简述MPC的基本原理。答案：MPC允许多方在不泄露私有数据时完成计算。原理：①分割私有数据为秘密份额，分发给其他方；②各参与方仅持有部分份额，无法恢复原始数据；③通过交互协议对份额计算，最终聚合正确结果，无第三方可信要求。核心是“秘密分割+安全计算+结果聚合”。4.Spark相比MapReduce的优势？答案：①内存计算：中间结果存内存，减少磁盘IO，速度提升10-100倍；②DAG计算：支持复杂流程，而非MapReduce两阶段模型；③生态丰富：整合SQL、MLlib等，覆盖多场景；④易用性强：支持Scala/Python，开发效率高。讨论题（每题5分，共10分）1.隐私计算在金融风控的落地难点及解决方案？答案：难点：①数据对齐难（用户ID不统一）；②计算效率低（MPC/联邦学习开销大）；③合规风险。解决方案：①用隐私集合求交（PSI）实现匿名对齐；②混合架构（联邦学习+轻量MPC）提升效率；③搭建合规平台对接监管审计。例如多家银行通过PSI对齐用户，用横向联邦训练风控模型，平衡隐私与价值。2.如何评估隐私计算平台性能？答案：从四维度评估：①隐私保护：差分隐私ε/δ值、MPC泄露风险测试；②计算性能：对比集中式的耗时、资源占用；③功能完整性：支持核心技术及数据接入/模型管理；④合规性：符合法规，有审计日志。例如某平台ε=1.0（达标），训练耗时比集中式高30%（可接受），则初步满足需求。---参考答案填空题1.差分隐私2.HDFS3.Shamir秘密共享4.δ5.RDD6.使用权7.联邦迁移学习8.Broker9.全10.Reduce单项选择题1.A2.A3.C4.D5