差分隐私工程师技能测试题

差分隐私工程师技能测试题考试时长：120分钟满分：100分一、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.差分隐私是一种通过添加噪声来保护个人隐私的数据发布技术。2.ε是差分隐私中衡量隐私保护强度的唯一参数。3.在差分隐私中，ΔF是敏感函数的敏感度。4.差分隐私适用于所有类型的数据分析任务。5.在差分隐私中，(ε,δ)-DP表示同时满足ε-差分隐私和δ-安全。6.差分隐私可以通过L1范数噪声添加来实现。7.差分隐私与数据匿名化是同一概念。8.差分隐私技术可以完全消除数据泄露风险。9.在差分隐私中，隐私预算ε越小，隐私保护强度越高。10.差分隐私适用于大规模分布式数据系统。二、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.以下哪项不是差分隐私的核心概念？A.添加噪声B.敏感度分析C.隐私预算D.数据加密2.差分隐私中，ε的值越小，表示：A.隐私保护越弱B.数据可用性越高C.隐私保护越强D.计算复杂度越高3.敏感函数的敏感度ΔF是指：A.数据集中的最大值B.数据集中的最小值C.单个数据点对查询结果的影响范围D.数据集的总和4.以下哪种方法不属于差分隐私的噪声添加方式？A.高斯噪声B.L1范数噪声C.逆高斯噪声D.量子加密5.差分隐私中，(1,0)-DP表示：A.每个用户的数据都被保护B.数据集中最多有一个用户的数据被暴露C.隐私预算为1，安全预算为0D.数据完全匿名化6.差分隐私适用于以下哪种场景？A.数据加密B.数据发布C.数据传输D.数据存储7.差分隐私的隐私预算ε与数据集大小n的关系是：A.成正比B.成反比C.无关D.平方关系8.差分隐私中，δ表示：A.隐私保护强度B.数据泄露概率C.敏感度D.隐私预算9.差分隐私技术的主要目的是：A.提高数据安全性B.降低计算成本C.保护个人隐私D.增加数据可用性10.差分隐私的L1范数噪声添加公式为：A.\(\mathcal{N}(0,\frac{\epsilon}{n})\)B.\(\mathcal{N}(0,\frac{\epsilon}{\sqrt{n}})\)C.\(\text{Uniform}(0,\frac{\epsilon}{n})\)D.\(\text{Laplace}(\frac{\epsilon}{n},\frac{1}{2n})\)三、多选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.差分隐私的主要挑战包括：A.隐私预算管理B.数据可用性下降C.计算复杂度增加D.噪声添加方式选择2.差分隐私的常见应用领域包括：A.医疗数据分析B.位置隐私保护C.社交媒体数据分析D.金融风险评估3.差分隐私的敏感度ΔF计算方法包括：A.最大值减最小值B.查询结果的变化范围C.数据集的大小D.敏感函数的输入范围4.差分隐私的隐私预算ε可以分配方式包括：A.均匀分配B.动态分配C.静态分配D.按需分配5.差分隐私的噪声添加方法包括：A.高斯噪声B.L1范数噪声C.逆高斯噪声D.均匀噪声6.差分隐私的隐私保护强度与以下哪些因素相关？A.隐私预算εB.数据集大小nC.敏感度ΔFD.安全预算δ7.差分隐私的常见攻击类型包括：A.基于查询的攻击B.基于背景知识的攻击C.基于关联的攻击D.基于重放的攻击8.差分隐私的优化方法包括：A.隐私预算分配B.噪声添加优化C.敏感度降低D.数据扰动9.差分隐私的评估指标包括：A.隐私保护强度B.数据可用性C.计算效率D.安全预算10.差分隐私的常见工具包括：A.PyDPB.TensorFlowPrivacyC.OpenDPD.ApacheDifferentialPrivacy四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述差分隐私的基本概念及其核心思想。2.解释差分隐私中ε和δ的含义及其关系。3.差分隐私的噪声添加方法有哪些？各自的优缺点是什么？五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设一个医疗数据分析系统需要发布患者的年龄统计信息，数据集包含1000名患者的年龄（单位：岁），敏感度ΔF为5。系统要求隐私预算ε为0.1，安全预算δ为0.01。请设计一个差分隐私的年龄统计发布方案，并计算发布结果。2.假设一个社交网络平台需要发布用户的地理位置统计信息，数据集包含10000名用户的地理位置（单位：经纬度），敏感度ΔF为0.01。系统要求隐私预算ε为0.05，安全预算δ为0.001。请设计一个差分隐私的地理位置统计发布方案，并说明如何平衡隐私保护与数据可用性。【标准答案及解析】一、判断题1.√2.×（ε和δ共同衡量隐私保护强度）3.√4.×（不适用于所有类型的数据分析任务）5.√6.√7.×（差分隐私与数据匿名化是不同概念）8.×（差分隐私不能完全消除数据泄露风险）9.√10.√二、单选题1.D2.C3.C4.D5.B6.B7.B8.B9.C10.C三、多选题1.ABCD2.ABCD3.ABD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、简答题1.差分隐私是一种通过添加噪声来保护个人隐私的数据发布技术，其核心思想是在发布数据时确保无法识别任何单个用户的隐私信息。差分隐私通过引入隐私预算ε来控制隐私保护强度，同时通过安全预算δ来保证数据安全性。2.ε是差分隐私中衡量隐私保护强度的参数，表示添加噪声的程度；δ是差分隐私中衡量数据泄露概率的参数，表示数据泄露的可能性。ε和δ的关系是，ε越小，隐私保护强度越高，但数据可用性可能下降；δ越小，数据安全性越高，但计算复杂度可能增加。3.差分隐私的噪声添加方法包括高斯噪声、L1范数噪声、逆高斯噪声和均匀噪声。高斯噪声计算简单，但可能不适用于所有场景；L1范数噪声适用于计数查询，但计算复杂度较高；逆高斯噪声适用于概率查询，但参数调整复杂；均匀噪声适用于离散数据，但噪声分布不连续。五、应用题1.差分隐私的年龄统计发布方案：-敏感度ΔF为5，表示单个年龄数据点对统计结果的最大影响为5岁。-隐私预算ε为0.1，安全预算δ为0.01。-使用L1范数噪声添加公式：\(\text{Laplace}(\frac{\epsilon}{n},\frac{1}{2n})\)，其中n=1000。-噪声参数为：\(\frac{0.1}{1000}=0.0001\)，\(\frac{1}{2\times1000}=0.0005\)。-发布结果为：统计结果+噪声。例如，如果原始统计结果为平均年龄35岁，则发布结果为35岁±噪声。2.差分隐私的地理位置统计发布方案：-敏感度ΔF为0.01，表示单个地理位置数据点对统计结果的最大影响为0.01经纬度。-隐私预算ε为0.05，安全预算δ为0.001。-使用L1范数噪声添加公式：\(\text{Laplace}(\frac{\epsilon}{n},\frac{1}{2n})\)，其中n=10000。-噪声参数为：\(\frac{0.05}{10000}=0.000005\)，\(\frac{1}{2\