差分隐私技术原理应用考核试题

差分隐私技术原理应用考核试题考试时长：120分钟满分：100分一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.差分隐私技术中，ε（epsilon）参数的主要作用是（）。A.控制数据噪声的添加量B.确定数据发布的安全性C.限制数据查询的频率D.优化数据压缩效率2.在差分隐私的拉普拉斯机制中，当隐私预算ε固定时，增加数据敏感度δ会导致（）。A.噪声添加量减少B.查询结果更接近真实值C.隐私保护水平下降D.数据可用性提高3.以下哪种场景最适合应用差分隐私技术？（）A.实时股票交易数据分析B.医疗记录的匿名化发布C.大规模图像识别任务D.机器学习模型训练4.差分隐私的（α,β）-隐私定义中，α参数衡量的是（）。A.数据发布的风险B.查询结果的准确性C.噪声添加的均匀性D.数据敏感度的阈值5.在差分隐私的指数机制中，当隐私预算ε较小时，通常采用（）。A.较大的拉普拉斯参数B.较小的拉普拉斯参数C.固定的噪声分布D.无需添加噪声6.差分隐私技术的主要目的是（）。A.提高数据传输速度B.降低数据存储成本C.保护个人隐私信息D.增强数据安全性7.差分隐私的“隐私预算”ε通常以何种单位衡量？（）A.数据条目数B.查询次数C.添加的噪声量D.时间复杂度8.在差分隐私的拉普拉斯机制中，当数据敏感度δ=0时，噪声添加量（）。A.等于0B.最小化C.最大值D.不受影响9.差分隐私技术最早应用于哪个领域？（）A.电子商务B.医疗健康C.金融风控D.社交媒体10.差分隐私的“k-匿名”定义与差分隐私的主要区别在于（）。A.隐私预算分配方式B.数据扰动方法C.隐私保护强度D.适用数据类型二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.差分隐私技术通过在数据中添加______来保护个人隐私。2.拉普拉斯机制的噪声添加量与隐私预算ε成______关系。3.差分隐私的指数机制适用于______类型的数据。4.差分隐私的“隐私预算”ε越大，数据可用性______。5.差分隐私的（α,β）-隐私定义中，β参数衡量的是______。6.差分隐私技术的主要挑战在于______。7.差分隐私的“k-匿名”要求数据集中至少存在______个不可区分的个体。8.差分隐私的拉普拉斯机制中，噪声参数b通常与数据敏感度δ成______关系。9.差分隐私技术最早由______提出。10.差分隐私的“l-多样性”要求数据集中每个属性值至少出现______次。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.差分隐私技术可以完全消除数据泄露的风险。（×）2.拉普拉斯机制适用于所有类型的差分隐私查询。（√）3.差分隐私的指数机制比拉普拉斯机制更适用于高敏感度数据。（×）4.差分隐私的隐私预算ε越小，隐私保护水平越高。（√）5.差分隐私技术可以应用于实时数据分析场景。（√）6.差分隐私的（α,β）-隐私定义比ε-隐私更严格。（√）7.差分隐私的“k-匿名”要求数据集中所有个体不可区分。（×）8.差分隐私的指数机制中，噪声添加量与隐私预算ε成正比。（×）9.差分隐私技术可以完全替代传统的数据匿名化方法。（×）10.差分隐私的“l-多样性”要求数据集中每个属性值至少出现两个不同的值。（×）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述差分隐私技术的核心思想及其主要应用场景。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.解释差分隐私的“隐私预算”ε如何影响数据可用性。五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设某医疗机构需要发布匿名化的医疗记录，数据集中共有1000条记录，每条记录包含年龄、性别、疾病类型三个属性。若要求达到k=5-匿名和l=3-多样性，请计算发布该数据集所需的隐私预算ε，并说明如何添加噪声。2.某电商平台需要对用户购买行为数据进行匿名化分析，数据敏感度δ=0.1，隐私预算ε=0.5。若采用拉普拉斯机制，请计算发布均值查询结果所需的噪声添加量，并说明如何确保差分隐私的满足。【标准答案及解析】一、单选题1.A解析：差分隐私通过添加噪声来保护隐私，ε参数直接控制噪声量。2.C解析：拉普拉斯机制中，噪声量与ε成正比，δ增加会导致隐私保护下降。3.B解析：医疗记录属于高敏感度数据，差分隐私能有效保护隐私。4.A解析：α参数衡量数据发布的风险，即数据泄露的概率。5.B解析：指数机制在ε较小时更适用，噪声量更小。6.C解析：差分隐私的核心目的是保护个人隐私信息不被泄露。7.C解析：隐私预算ε衡量添加的噪声量，单位为“噪声单位”。8.B解析：δ=0时，数据敏感度最低，噪声量最小化。9.B解析：差分隐私最早应用于医疗健康领域，如统计发布。10.C解析：“k-匿名”关注个体不可区分性，而差分隐私关注数据集整体隐私。二、填空题1.噪声2.正比3.分类4.提高5.数据发布的风险6.隐私与可用性的平衡7.k8.正比9.CynthiaDwork10.2三、判断题1.×解析：差分隐私只能降低泄露风险，不能完全消除。2.√解析：拉普拉斯机制适用于计数和均值查询。3.×解析：指数机制更适用于高敏感度数据，但噪声量更大。4.√解析：ε越小，隐私保护越严格，但数据可用性降低。5.√解析：差分隐私可应用于实时数据分析，如流数据。6.√解析：（α,β）-隐私比ε-隐私更严格，限制更全面。7.×解析：“k-匿名”要求至少k个个体不可区分，而非完全不可区分。8.×解析：指数机制中，噪声量与ε成反比。9.×解析：差分隐私是传统方法的补充，不能完全替代。10.×解析：“l-多样性”要求每个属性值至少出现l次，而非两个值。四、简答题1.差分隐私通过在数据中添加噪声来保护隐私，确保任何个体无法被数据集唯一识别。主要应用场景包括医疗健康、金融风控、社交媒体等。2.拉普拉斯机制适用于计数和均值查询，噪声添加量与数据敏感度成正比；指数机制适用于分类数据，噪声添加量与隐私预算成反比。3.隐私预算ε越大，噪声添加量越大，数据可用性越高，但隐私保护水平降低。反之，ε越小，隐私保护越严格，但数据可用性降低。五、应用题1.计算：-k=5-匿名要求至少5个个体不可区分，即|Δ|=1。-l=3-多样性要求每个属性值至少出现3次，即|Δ_A|=|Δ_G|=|Δ_D|=3。-隐私预算ε=1/k=0.2。噪声添加：-使用拉普拉斯机制，噪声参数b=1/ε=5。-对每个属性值添加拉普拉斯噪声，均值为0，标准差为5。2.计算：-拉普