大数据隐私计算平台架构师岗位招聘考试试卷及答案

大数据隐私计算平台架构师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.隐私计算三大核心技术方向包括安全多方计算、联邦学习和______。2.联邦学习中数据不出本地的特性称为______。3.安全多方计算的缩写是______。4.可信执行环境的缩写是______。5.支持任意加法和乘法运算的同态加密是______同态加密。6.联邦学习典型架构包括横向、纵向和______联邦。7.差分隐私的隐私预算用符号______表示。8.数据匿名化常用方法有k-匿名、l-多样性和______。9.混淆电路的实现方式缩写是______。10.隐私计算平台数据治理模块包含数据脱敏、元数据管理和______。答案：1.差分隐私2.数据本地化3.MPC4.TEE5.全6.联邦迁移7.ε8.t-邻域9.GC10.数据血缘分析二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于隐私计算三大核心技术的是？A.联邦学习B.差分隐私C.区块链D.安全多方计算2.联邦学习体现的隐私原则是？A.数据可用不可见B.最小权限C.透明审计D.可溯源3.Intel推出的TEE技术是？A.AMDSEVB.IntelSGXC.ARMTrustZoneD.GoogleTitan4.差分隐私ε值越小，隐私保护程度______？A.越高B.越低C.不变D.不确定5.基于秘密共享的安全多方计算实现方式是？A.混淆电路B.不经意传输C.Shamir秘密共享D.同态加密6.横向联邦适用于______场景？A.特征重叠高、样本重叠低B.特征重叠低、样本重叠高C.特征样本都高D.特征样本都低7.支持加密数据直接运算的是？A.对称加密B.非对称加密C.同态加密D.哈希加密8.跨域数据协作的核心模块是？A.数据存储B.计算引擎C.协作调度D.审计日志9.差分隐私不包含的步骤是？A.数据预处理B.噪声注入C.结果聚合D.数据解密10.联邦学习聚合方的作用是？A.本地训练B.发送梯度C.聚合梯度D.存原始数据答案：1-5:CABAC6-10:ACCDC三、多项选择题（每题2分，共20分）1.隐私计算核心价值包括？A.数据可用不可见B.跨域协作C.隐私保护D.性能提升2.联邦学习主要类型有？A.横向B.纵向C.联邦迁移D.混合联邦3.安全多方计算实现方式包括？A.混淆电路B.秘密共享C.不经意传输D.同态加密4.差分隐私关键参数是？A.ε（隐私预算）B.δ（松弛参数）C.k（匿名度）D.l（多样性）5.隐私计算平台核心模块有？A.数据治理B.计算引擎C.协作调度D.审计监控6.属于TEE技术的是？A.IntelSGXB.AMDSEVC.ARMTrustZoneD.GoogleConfidentialComputing7.同态加密类型包括？A.加法同态B.乘法同态C.全同态D.部分同态8.金融领域隐私计算应用场景？A.反欺诈B.信用评分C.精准营销D.风险控制9.联邦学习正确描述是？A.数据不出本地B.共享模型参数C.无需可信第三方D.效率与集中式相当10.数据脱敏常用方法？A.替换B.屏蔽C.泛化D.加密答案：1.ABC2.ABC3.ABCD4.AB5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.AB10.ABCD四、判断题（每题2分，共20分）1.隐私计算核心是保护隐私前提下实现数据价值。（）2.联邦学习需共享原始数据。（）3.差分隐私ε值越大，保护越强。（）4.MPC可实现多方不泄露数据协同计算。（）5.IntelSGX是硬件级TEE技术。（）6.同态加密仅支持加法运算。（）7.横向联邦适用于用户重叠低、特征重叠高场景。（）8.隐私计算平台无需审计模块。（）9.秘密共享是MPC实现方式之一。（）10.联邦迁移学习结合迁移与联邦特点。（）答案：1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.√五、简答题（每题5分，共20分）1.简述隐私计算三大核心技术及特点。答案：三大技术为安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）、差分隐私（DP）。MPC：多方不泄露原始数据协同计算，无需可信第三方，核心是秘密共享、混淆电路；FL：数据本地化训练，仅共享模型参数/梯度，支持横向、纵向、迁移场景；DP：通过注入噪声保护隐私，ε（隐私预算）平衡隐私与可用性，适用于统计分析。三者可组合提升保护效果。2.横向与纵向联邦学习的适用场景差异？答案：横向联邦（用户重叠低、特征重叠高）：如两家银行不同用户但相同特征（年龄、收入），共享梯度训练；纵向联邦（用户重叠高、特征重叠低）：如电商（购买记录）与支付平台（消费行为），对齐用户ID后协同训练，无需共享原始特征。核心差异在用户与特征重叠度。3.TEE的工作原理及隐私计算中的作用？答案：TEE是硬件隔离的安全区域，如IntelSGX的enclaves，保护代码/数据不被外部窥探，仅在TEE内加载敏感数据。作用：作为可信节点处理加密数据/敏感计算，避免泄露；与MPC/FL结合提升效率（硬件加速），降低隐私风险。4.隐私计算平台数据治理模块核心功能？答案：①数据脱敏（替换、屏蔽等降低隐私风险）；②元数据管理（记录数据来源、权限等）；③数据血缘分析（追踪流转路径）；④权限控制（RBAC最小权限）；⑤合规审计（记录操作日志满足GDPR等）。六、讨论题（每题5分，共10分）1.隐私计算在医疗领域的应用挑战及解决思路？答案：挑战：①数据孤岛（医院/药企数据分散）；②计算效率低（高维医疗数据训练慢）；③合规要求高（HIPAA等）；④模型精度下降。解决思路：①混合架构（TEE+FL）提升效率，TEE处理本地计算，FL共享梯度；②建立医疗联邦联盟，统一合规标准；③优化轻量级FL框架平衡隐私与精度；④联邦迁移学习利用预训练模型减少本地数据需求。2.隐私计算与区块链结合的场景及潜在问题？答案：场景：①数据确权（区块链记录所有权，隐私计算授权使用）；②跨链协作（