差分隐私系统运维能力测试试题

差分隐私系统运维能力测试试题考试时长：120分钟满分：100分一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.差分隐私系统中，ε（epsilon）参数表示的是（）。A.数据扰动程度B.查询结果与真实数据的偏差C.数据安全性强度D.算法计算复杂度2.在差分隐私的拉普拉斯机制中，当隐私预算ε固定时，增加噪声的敏感度δ会导致（）。A.查询结果更接近真实值B.查询结果偏差增大C.算法效率提升D.数据安全性增强3.差分隐私系统中，δ（delta）参数主要用于衡量（）。A.数据扰动幅度B.查询结果的不确定性C.数据泄露风险D.算法收敛速度4.以下哪种方法不属于差分隐私的常见添加噪声技术？（）A.高斯噪声机制B.拉普拉斯机制C.仿射变换机制D.量子加密机制5.差分隐私中，(1-ε)表示的是（）。A.数据泄露概率B.查询结果可信度C.隐私保护强度D.数据完整性指标6.在差分隐私的指数机制中，敏感度参数Δf通常与（）。A.数据维度成正比B.数据规模成反比C.隐私预算ε成正比D.查询复杂度成反比7.差分隐私系统中，当ε=0时，表示（）。A.完全隐私保护B.无隐私保护C.半隐私保护D.部分隐私保护8.差分隐私的k匿名模型中，k值越大表示（）。A.隐私保护越强B.数据可用性越低C.查询精度越高D.算法效率越低9.差分隐私在医疗数据分析中的应用主要解决（）。A.数据存储成本B.数据共享安全C.数据传输效率D.数据压缩率10.差分隐私的拉普拉斯机制适用于（）。A.分类数据B.连续数值数据C.文本数据D.图像数据二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.差分隐私的核心思想是通过向查询结果添加______来保护个体隐私。2.差分隐私的ε参数越大，表示隐私保护______。3.拉普拉斯机制的噪声添加公式为______，其中b为敏感度参数。4.差分隐私的指数机制适用于______查询。5.差分隐私的k匿名模型要求每个等价类中的个体数量至少为______。6.差分隐私的(1-ε)表示的是______概率。7.差分隐私的δ参数通常用于衡量______。8.差分隐私的仿射变换机制通过______来添加噪声。9.差分隐私在机器学习中的应用可以保证模型训练的______。10.差分隐私的拉普拉斯机制中，噪声参数b与ε的关系为______。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.差分隐私的ε参数越大，数据可用性越高。（）2.差分隐私的拉普拉斯机制适用于所有类型的数据。（）3.差分隐私的指数机制比拉普拉斯机制更适用于高维数据。（）4.差分隐私的k匿名模型中，k值越大隐私保护越强。（）5.差分隐私的(1-ε)表示的是数据泄露概率。（）6.差分隐私的δ参数通常与隐私预算ε成正比。（）7.差分隐私的仿射变换机制通过线性变换添加噪声。（）8.差分隐私在医疗数据分析中可以完全消除隐私泄露风险。（）9.差分隐私的拉普拉斯机制中，噪声参数b与敏感度参数成正比。（）10.差分隐私的指数机制适用于所有类型的查询。（）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述差分隐私的核心思想及其在数据隐私保护中的作用。2.比较拉普拉斯机制和指数机制在差分隐私中的应用差异。3.差分隐私在机器学习中的应用有哪些优势？五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设某医疗数据集包含1000条记录，敏感度参数为0.1。现需对数据集中的平均年龄进行查询，要求隐私预算ε=0.1，请计算使用拉普拉斯机制添加的噪声值，并说明计算过程。2.某电商平台需要对用户购买行为数据进行匿名化处理，要求达到k=5的匿名度。假设数据集包含2000条记录，请设计一个差分隐私的匿名化方案，并说明如何保证k匿名。【标准答案及解析】一、单选题1.A差分隐私通过添加噪声来扰动数据，ε参数表示噪声的扰动程度。2.B拉普拉斯机制的噪声与敏感度δ成正比，δ越大噪声越大，查询结果偏差增大。3.Cδ参数用于衡量数据泄露风险，即攻击者推断个体信息的可能性。4.D量子加密机制不属于差分隐私的添加噪声技术。5.B(1-ε)表示查询结果与真实数据的偏差范围。6.A指数机制的敏感度参数Δf通常与数据维度成正比。7.Bε=0表示完全隐私保护，即无法推断任何个体信息。8.Ak值越大，隐私保护越强，但数据可用性越低。9.B差分隐私主要解决数据共享时的隐私泄露问题。10.B拉普拉斯机制适用于连续数值数据的查询。二、填空题1.噪声2.越弱3.bnp.random.laplace(0,1/ε)4.指数5.k6.数据泄露7.数据泄露风险8.仿射变换9.可靠性10.b=1/ε三、判断题1.×ε越大，隐私保护越强，数据可用性越低。2.×拉普拉斯机制主要适用于连续数值数据。3.√指数机制更适用于高维数据。4.√k值越大，隐私保护越强。5.×(1-ε)表示数据可用性范围。6.×δ通常与ε成反比。7.√仿射变换通过线性变换添加噪声。8.×差分隐私只能降低隐私泄露风险，不能完全消除。9.√b与敏感度参数成正比。10.×指数机制不适用于所有类型查询。四、简答题1.差分隐私的核心思想是通过向查询结果添加噪声来保护个体隐私，使得攻击者无法推断任何个体信息。其作用在于平衡数据可用性和隐私保护，适用于医疗、金融等敏感数据场景。2.拉普拉斯机制适用于连续数值数据的查询，噪声添加公式简单，计算效率高；指数机制适用于高维数据，但计算复杂度较高。3.差分隐私在机器学习中的应用可以保证模型训练的可靠性，防止数据泄露，适用于联邦学习、隐私保护数据共享等场景。五、应用题1.计算过程：-敏感度参数b=0.1-隐私预算ε=0.1-拉普拉斯噪声公式：噪声=bnp.random.laplace(0,1/ε)-噪声=0.1np.random.laplace(0,10)≈0.13.162≈0.316-查询结果=真实平均值+噪声解析：拉普拉斯机制的噪声添加公式为噪声=bnp.random.laplace(0,1/ε)，其中b为敏感度参数，ε为隐私预算。计算噪声值后，将噪声添加到真实平均值即可得到隐私保护后的查询结果。2.匿名化方案设计：-计算等价类：将用户按购买行为分组，确保每个等价类中至少有5个用户。-敏感度参数：根据