2026年大数据与AI治理师专业试题集隐私保护与技术应用规范

2026年大数据与AI治理师专业试题集：隐私保护与技术应用规范一、单选题（每题2分，共20题）1.在中国《个人信息保护法》中，以下哪项不属于个人信息的处理方式？A.收集B.存储C.分析D.加密答案：D解析：加密属于技术手段，而非法律定义的处理方式。2.根据欧盟GDPR，数据主体有权要求企业删除其个人数据，这一权利被称为？A.更正权B.删除权C.可移植权D.限制处理权答案：B解析：GDPR明确规定了“被遗忘权”或“删除权”。3.在大数据分析中，差分隐私的主要目的是？A.提高数据精度B.保护个人隐私C.增强算法效率D.减少存储成本答案：B解析：差分隐私通过添加噪声来隐藏个体信息，实现隐私保护。4.中国《网络安全法》规定，关键信息基础设施运营者应当在哪些情况下立即采取补救措施？A.数据泄露后24小时内B.数据泄露后72小时内C.发现安全风险后立即D.用户投诉后48小时内答案：C解析：《网络安全法》要求立即采取补救措施，防止损害扩大。5.以下哪种技术不属于隐私增强技术（PET）？A.聚合查询B.安全多方计算C.深度学习D.数据匿名化答案：C解析：深度学习是机器学习算法，不属于隐私增强技术。6.在中国，企业处理敏感个人信息需满足什么条件？A.仅在用户同意时B.仅在法律授权时C.仅在公共利益时D.仅在商业需求时答案：A解析：根据《个人信息保护法》，处理敏感个人信息需取得单独同意。7.以下哪项不属于人工智能伦理原则？A.公平性B.可解释性C.商业利益最大化D.可信赖性答案：C解析：AI伦理强调公平、透明和可信赖，而非无限制追求商业利益。8.在中国，个人信息处理者需建立个人信息保护影响评估机制，适用于？A.所有个人信息处理活动B.可能引发高风险的处理活动C.仅涉及敏感个人信息的处理D.仅涉及国际传输的处理答案：B解析：仅对高风险处理活动进行评估。9.以下哪种场景最适合使用联邦学习？A.单一数据中心训练模型B.多方协作但需保护本地数据隐私C.低延迟实时预测D.大规模分布式存储答案：B解析：联邦学习允许多方协作训练，数据不出本地。10.根据中国《数据安全法》，以下哪项属于重要数据的范畴？A.用户购物记录B.医疗健康数据C.企业财务数据D.以上全部答案：D解析：三类重要数据均被列为国家关键信息基础设施领域的重要数据。二、多选题（每题3分，共10题）1.中国《个人信息保护法》中，哪些主体需指定个人信息保护负责人？A.处理个人信息达到一定数量的大型企业B.处理敏感个人信息的企业C.所有数据处理者D.提供关键信息基础设施服务的企业答案：A、B、D解析：仅特定主体需指定负责人，非所有企业。2.以下哪些属于差分隐私的技术实现方法？A.添加拉普拉斯噪声B.聚合统计C.K匿名D.同态加密答案：A、B解析：C和D属于其他隐私保护技术。3.在中国，个人信息跨境传输需满足哪些条件？A.用户提供明确同意B.传输至境外法律保障水平不低于中国C.境外接收方需通过安全评估D.企业需制定传输方案答案：A、B、C、D解析：需同时满足多方面条件。4.人工智能伦理中的公平性原则包括？A.避免歧视B.结果公平C.过程公平D.群体公平答案：A、B、C、D解析：公平性涵盖多个维度。5.数据匿名化技术包括？A.K匿名B.L多样性C.T相近性D.数据泛化答案：A、B、C、D解析：均为匿名化常用方法。6.在中国，哪些企业需进行个人信息保护合规审计？A.处理大量个人信息的互联网企业B.提供金融服务的机构C.处理敏感个人信息的医疗机构D.所有企业答案：A、B、C解析：并非所有企业需审计，但特定行业需强制执行。7.联邦学习面临的主要挑战包括？A.数据异构性B.模型聚合效率C.通信开销D.隐私保护强度答案：A、B、C解析：D是目标而非挑战。8.以下哪些属于人工智能治理的关键要素？A.法律法规遵循B.技术标准制定C.企业自律D.社会监督答案：A、B、C、D解析：治理需多方协同。9.敏感个人信息的范围包括？A.生物识别信息B.金融账户信息C.行踪轨迹信息D.个人健康信息答案：A、B、C、D解析：均属敏感个人信息。10.大数据时代隐私保护的技术手段包括？A.隐私计算B.数据脱敏C.访问控制D.安全审计答案：A、B、C、D解析：均为常用技术手段。三、判断题（每题2分，共10题）1.在中国，企业处理个人信息时，可以不经用户同意，仅以履行合同所需为由进行处理。（×）2.欧盟GDPR允许企业在数据泄露后5日内通知监管机构。（×）3.差分隐私可以完全消除个人隐私风险。（×）4.中国《网络安全法》要求关键信息基础设施运营者建立网络安全监测预警和信息通报制度。（√）5.人工智能伦理中的可解释性原则要求模型决策过程必须完全透明。（×）6.联邦学习可以避免数据共享，但无法实现多方数据协同。（×）7.中国《数据安全法》规定，重要数据的处理需进行安全评估。（√）8.数据匿名化技术可以完全消除个人身份识别风险。（×）9.人工智能治理仅依靠法律法规即可实现。（×）10.敏感个人信息的处理必须取得用户明确同意。（√）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述中国《个人信息保护法》中的“最小必要原则”。答案：最小必要原则要求企业处理个人信息时，仅限于实现特定目的所必需的最小范围，不得过度收集。2.解释什么是联邦学习，并说明其优势。答案：联邦学习是多方在不共享原始数据的情况下联合训练模型的技术。优势包括保护数据隐私、减少通信成本、支持分布式协作。3.列举三种常见的隐私增强技术（PET）。答案：数据匿名化、差分隐私、同态加密。4.简述人工智能伦理中的“可解释性”原则。答案：可解释性要求AI模型的决策过程应透明、可理解，用户和监管机构能够追溯决策依据。5.说明中国企业在处理个人信息跨境传输时应遵循的主要步骤。答案：①取得用户明确同意；②确保境外接收方数据保护水平不低于中国；③进行安全评估；④制定传输方案并报监管机构备案。五、论述题（每题10分，共2题）1.阐述大数据时代隐私保护面临的挑战，并提出解决方案。答案：挑战：-数据量巨大且类型多样，隐私泄露风险高；-跨境数据流动频繁，法律冲突；-AI算法可能加剧歧视，缺乏透明性。解决方案：-加强法律法规建设（如GDPR、中国《个人信息保护法》）；-推广隐私增强技术（如差分隐私、联邦学习）；-提高企业合规意识，实施