数据脱敏技术知识测试试卷 及答案

数据脱敏技术知识测试试卷及答案第1页共1页数据脱敏技术知识测试试卷及答案一、单项选择题（共10小题，每题2分）1.数据脱敏技术中，属于数据屏蔽技术的是？A.数据加密B.数据泛化C.数据掩码D.数据水印参考答案：C2.在数据脱敏过程中，将身份证号中间几位用星号()替换，这种技术属于？A.数据扰乱B.数据替换C.数据屏蔽D.数据匿名化参考答案：C3.以下哪项不是常用的数据脱敏算法？A.K-匿名算法B.L-多样性算法C.T-相近性算法D.E-平衡算法参考答案：D4.数据脱敏的主要目的是？A.提高数据存储效率B.增强数据安全性C.优化数据查询性能D.减少数据传输量参考答案：B5.在数据脱敏技术中，属于静态脱敏的是？A.数据加密传输B.数据脱敏工具离线处理C.数据脱敏中间件实时处理D.数据脱敏API调用参考答案：B6.数据脱敏技术中，"数据泛化"指的是？A.将具体数据替换为模糊数据B.将数据加密存储C.将数据压缩处理D.将数据分片存储参考答案：A7.在数据脱敏过程中，"数据扰动"技术指的是？A.对数据进行随机添加噪声B.对数据进行排序C.对数据进行加密D.对数据进行归一化参考答案：A8.数据脱敏技术中，"数据掩码"技术主要应用于？A.数据备份B.数据迁移C.数据展示D.数据分析参考答案：C9.数据脱敏技术中，"数据匿名化"的主要目的是？A.保护数据隐私B.提高数据可用性C.增强数据完整性D.提高数据一致性参考答案：A10.数据脱敏技术中，"数据沙箱"技术指的是？A.将脱敏数据隔离处理B.将数据存储在云端C.将数据加密传输D.将数据压缩存储参考答案：A二、填空题（共10小题，每题2分）1.数据脱敏技术中，常用的加密算法包括______和______两种。参考答案：对称加密算法，非对称加密算法2.在数据脱敏过程中，为了确保数据可用性，通常会采用______的方法。参考答案：数据扰动3.数据脱敏技术的主要目的是保护______和______的安全。参考答案：个人隐私，商业机密4.常用的数据脱敏方法包括______、______和______。参考答案：数据遮蔽，数据扰乱，数据替换5.数据脱敏技术中，常用的遮蔽方法包括______和______两种。参考答案：数据遮蔽，数据替换6.数据脱敏技术中，常用的扰乱方法包括______和______两种。参考答案：数据扰乱，数据泛化7.数据脱敏技术中，常用的泛化方法包括______和______两种。参考答案：数据泛化，数据假名化8.数据脱敏技术中，常用的替换方法包括______和______两种。参考答案：数据替换，数据掩码9.数据脱敏技术中，常用的掩码方法包括______和______两种。参考答案：数据掩码，数据扰乱10.数据脱敏技术中，常用的假名化方法包括______和______两种。参考答案：数据假名化，数据泛化三、判断题（共10小题，每题2分）1.数据脱敏技术中的K-匿名算法主要通过增加数据记录的噪声来保护个人隐私。参考答案：×2.在数据脱敏过程中，哈希函数因其单向性，常被用于对敏感信息进行不可逆的加密处理。参考答案：√3.数据脱敏技术可以完全消除数据中的所有敏感信息，从而实现数据的完全安全共享。参考答案：×4.数据脱敏技术中的T-相近性要求脱敏后的数据与原始数据在统计特性上保持高度相似。参考答案：√5.数据脱敏技术主要应用于数据分析和数据挖掘领域，以提高数据的安全性。参考答案：√6.数据脱敏技术中的数据屏蔽方法包括遮蔽、加密和泛化等，其中遮蔽是最常用的一种方法。参考答案：√7.数据脱敏技术可以完全替代数据加密技术，实现数据的安全共享。参考答案：×8.数据脱敏技术中的数据扰乱方法包括添加噪声和随机替换等，其中添加噪声是最常用的一种方法。参考答案：√9.数据脱敏技术可以提高数据的质量，从而提高数据分析的准确性。参考答案：×10.数据脱敏技术可以完全消除数据中的所有噪声，从而提高数据的准确性。参考答案：×四、简答题（共8小题，每题2分）1.简述数据脱敏的基本概念及其主要目的。参考答案：数据脱敏是指通过特定技术手段，在不影响数据分析结果的前提下，对敏感数据进行脱敏处理，使其失去原有的真实含义，从而保护个人隐私和商业机密。主要目的是防止敏感数据泄露，降低数据安全风险，满足合规性要求。2.列举三种常见的数据脱敏技术方法。参考答案：常见的三种数据脱敏技术方法包括：数据屏蔽（如部分隐藏、遮盖）、数据扰乱（如添加噪声、数据扰乱）、数据泛化（如模糊化、聚合化）。3.说明在金融行业应用数据脱敏技术时需要重点考虑哪些因素。参考答案：在金融行业应用数据脱敏技术时需要重点考虑以下因素：数据敏感性、业务需求、合规性要求、脱敏效果评估、性能影响、数据恢复能力。4.解释什么是k-匿名模型，并简述其如何保护个人隐私。参考答案：k-匿名模型是一种通过确保数据集中任何一条记录都无法与其他k-1条记录区分开来的隐私保护技术。其核心思想是使得攻击者无法通过数据集推断出任何个体的具体信息。k-匿名模型通过在数据集中添加噪声或进行泛化处理，使得数据集中至少有k条记录具有相同的属性值，从而保护个人隐私。5.描述差分隐私技术的核心思想及其在数据发布中的应用。参考答案：差分隐私技术的核心思想是在发布数据或进行数据分析时，添加适量的噪声，使得攻击者无法判断某个个体是否在数据集中。差分隐私技术通过在查询结果中添加噪声，保护个体隐私，广泛应用于数据发布和数据分析领域。6.分析数据脱敏技术对数据分析和挖掘可能带来的挑战。参考答案：数据脱敏技术对数据分析和挖掘可能带来的挑战包括：数据可用性降低、分析结果不准确、脱敏过程复杂、性能影响、合规性难度增加。7.列举数据脱敏技术在保护个人信息方面至少三个具体场景。参考答案：数据脱敏技术在保护个人信息方面的具体场景包括：金融行业客户数据保护、医疗行业患者隐私保护、电信行业用户数据保护、政府行业公共数据保护、电商行业用户信息保护。8.简述动态数据脱敏与静态数据脱敏的主要区别。参考答案：动态数据脱敏是指在数据运行时对数据进行脱敏处理，如实时脱敏、在线脱敏。静态数据脱敏是指在数据存储时对数据进行脱敏处理，如离线脱敏、批量脱敏。主要区别在于脱敏时机不同，动态数据脱敏适用于需要实时访问数据的场景，静态数据脱敏适用于数据存储和处理场景。五、应用题（共8小题，每题3分）1.某公司数据库中存储了10万条用户信息，其中包含用户的姓名、手机号和邮箱地址。为了保护用户隐私，公司决定对手机号进行脱敏处理，要求脱敏后的手机号前三位保持不变，中间四位用星号()代替。请计算脱敏后手机号中间四位星号()的数量，并说明脱敏处理对数据安全性的影响。参考答案：脱敏后手机号中间四位星号()的数量为4。脱敏处理可以提高数据安全性，防止用户手机号泄露，但可能会影响用户接收短信验证码等服务。2.假设一个数据库表包含1000条记录，每条记录都有一个唯一的用户ID。为了防止用户ID泄露，管理员决定使用哈希函数对用户ID进行脱敏处理。已知哈希函数为H(ID)=ID%100，即用户ID除以100的余数。请计算脱敏后用户ID的唯一值数量，并解释哈希函数在数据脱敏中的应用原理。参考答案：脱敏后用户ID的唯一值数量为100。哈希函数在数据脱敏中的应用原理是将输入的数据通过特定算法转换为固定长度的输出，从而保护原始数据不被泄露。3.某电商平台需要对用户的购物记录进行脱敏处理，以保护用户隐私。购物记录中包含用户的订单号、商品名称和购买时间。为了脱敏订单号，管理员决定将订单号的后四位用随机生成的数字代替。假设随机生成的数字范围是0到9，请计算脱敏后订单号的后四位可能的组合数量，并说明这种脱敏方法的优势和不足。参考答案：脱敏后订单号的后四位可能的组合数量为10000。这种脱敏方法的优势是简单易行，不足之处是可能增加数据库的存储负担。4.一个金融机构需要对客户的银行卡号进行脱敏处理，以防止银行卡号泄露。脱敏规则是：银行卡号的前六位和后四位保持不变，中间四位用星号()代替。请计算脱敏后银行卡号中间四位星号()的数量，并解释这种脱敏方法对数据安全性的提升作用。参考答案：脱敏后银行卡号中间四位星号()的数量为4。这种脱敏方法对数据安全性的提升作用是防止银行卡号泄露，保护用户财务安全。5.某公司数据库中存储了5000条员工信息，其中包含员工的姓名、身份证号和部门信息。为了保护员工隐私，公司决定对身份证号进行脱敏处理，要求脱敏后的身份证号前六位和后四位保持不变，中间八位用星号()代替。请计算脱敏后身份证号中间八位星号()的数量，并说明脱敏处理对数据安全性的影响。参考答案：脱敏后身份证号中间八位星号()的数量为8。脱敏处理可以提高数据安全性，防止身份证号泄露，但可能会影响用户办理相关业务。6.假设一个数据库表包含2000条产品信息，每条记录都有一个唯一的商品ID。为了防止商品ID泄露，管理员决定使用加密算法对商品ID进行脱敏处理。已知加密算法为AES-256，即使用256位密钥对商品ID进行加密。请解释加密算法在数据脱敏中的应用原理，并说明AES-256加密算法的优势。参考答案：加密算法在数据脱敏中的应用原理是将输入的数据通过特定算法转换为不可逆的输出，从而保护原始数据不被泄露。AES-256加密算法的优势是安全性高，抗破解能力强。7.某医疗机构需要对患者的病历信息进行脱敏处理，以保护患者隐私。病历信息中包含患者的姓名、病历号和诊断结果。为了脱敏病历号，管理员决定将病历号的后三位用随机生成的字母代替。假设随机生成的字母范围是A到Z，请计算脱敏后病历号的后三位可能的组合数量，并说明这种脱敏方法的优势和不足。参考答案：脱敏后病历号的后三位可能的组合数量为262626=17576。这种脱敏方法的优势是简单易行，不足之处是可能增加数据库的存储负担。8.一个电商平台需要对用户的支付信息进行脱敏处理，以防止支付信息泄露。脱敏规则是：支付信息中的卡号部分，前四位和后四位保持不变，中间六位用星号()代替。请计算脱敏后支付信息中的卡号部分中间六位星号()的数量，并解释这种脱敏方法对数据安全性的提升作用。参考答案：脱敏后支付信息中的卡号部分中间六位星号()的数量为6。这种脱敏方法对数据安全性的提升作用是防止支付信息泄露，保护用户财务安全。标准答案与解析一、单项选择题1.参考答案：C解析：数据屏蔽技术包括数据掩码、数据泛化等，其中数据掩码是将敏感数据部分或全部隐藏的技术，如将身份证号中间几位用星号替换。数据加密属于数据保护技术，数据泛化是将具体数据替换为模糊数据，数据水印是数据防伪技术。2.参考答案：C解析：数据屏蔽技术包括数据掩码、数据泛化等，将身份证号中间几位用星号替换属于数据掩码技术。数据扰乱是数据加密的一种形式，数据替换是将数据替换为其他数据，数据匿名化是更高级的数据脱敏技术。3.参考答案：D解析：常用的数据脱敏算法包括K-匿名算法、L-多样性算法、T-相近性算法等，E-平衡算法不是常用的数据脱敏算法，更多应用于数据平衡领域。4.参考答案：B解析：数据脱敏的主要目的是保护数据隐私，防止敏感数据泄露。提高数据存储效率、优化数据查询性能、减少数据传输量都不是数据脱敏的主要目的。5.参考答案：B解析：静态脱敏是指对已存储的数据进行脱敏处理，通常使用脱敏工具离线处理。数据脱敏中间件实时处理、数据脱敏API调用属于动态脱敏。6.参考答案：A解析：数据泛化是将具体数据替换为模糊数据的技术，如将年龄替换为年龄段。数据加密存储、数据压缩处理、数据分片存储都不属于数据泛化技术。7.参考答案：A解析：数据扰动技术是指对数据进行随机添加噪声，以保护数据隐私。数据排序、数据加密、数据归一化都不属于数据扰动技术。8.参考答案：C解析：数据掩码技术主要应用于数据展示场景，将敏感数据部分或全部隐藏。数据备份、数据迁移、数据分析都不属于数据掩码技术的典型应用场景。9.参考答案：A解析：数据匿名化的主要目的是保护数据隐私，防止敏感数据泄露。提高数据可用性、增强数据完整性、提高数据一致性都不是数据匿名化的主要目的。10.参考答案：A解析：数据沙箱技术是指将脱敏数据隔离处理，防止脱敏数据泄露。将数据存储在云端、数据加密传输、数据压缩存储都不属于数据沙箱技术。二、填空题1.参考答案：对称加密算法，非对称加密算法解析：数据脱敏技术中，常用的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法使用相同的密钥进行加密和解密，而非对称加密算法使用不同的密钥进行加密和解密。这两种算法在数据脱敏过程中都有广泛的应用。2.参考答案：数据扰动解析：在数据脱敏过程中，为了确保数据可用性，通常会采用数据扰动的方法。数据扰动通过添加噪声或修改数据，使得数据在保持原有特征的同时，保护了敏感信息。3.参考答案：个人隐私，商业机密解析：数据脱敏技术的主要目的是保护个人隐私和商业机密的安全。通过脱敏处理，可以防止敏感信息泄露，从而保护个人和企业的利益。4.参考答案：数据遮蔽，数据扰乱，数据替换解析：常用的数据脱敏方法包括数据遮蔽、数据扰乱和数据替换。数据遮蔽通过遮蔽敏感信息，如遮蔽姓名、地址等；数据扰乱通过添加噪声或修改数据，数据替换通过将敏感信息替换为其他信息。5.参考答案：数据遮蔽，数据替换解析：数据脱敏技术中，常用的遮蔽方法包括数据遮蔽和数据替换。数据遮蔽通过遮蔽敏感信息，如遮蔽姓名、地址等；数据替换通过将敏感信息替换为其他信息。6.参考答案：数据扰乱，数据泛化解析：数据脱敏技术中，常用的扰乱方法包括数据扰乱和数据泛化。数据扰乱通过添加噪声或修改数据，数据泛化通过将数据泛化到更高级别的类别。7.参考答案：数据泛化，数据假名化解析：数据脱敏技术中，常用的泛化方法包括数据泛化和数据假名化。数据泛化通过将数据泛化到更高级别的类别，数据假名化通过将敏感信息替换为假名。8.参考答案：数据替换，数据掩码解析：数据脱敏技术中，常用的替换方法包括数据替换和数据掩码。数据替换通过将敏感信息替换为其他信息，数据掩码通过遮蔽敏感信息。9.参考答案：数据掩码，数据扰乱解析：数据脱敏技术中，常用的掩码方法包括数据掩码和数据扰乱。数据掩码通过遮蔽敏感信息，数据扰乱通过添加噪声或修改数据。10.参考答案：数据假名化，数据泛化解析：数据脱敏技术中，常用的假名化方法包括数据假名化和数据泛化。数据假名化通过将敏感信息替换为假名，数据泛化通过将数据泛化到更高级别的类别。三、判断题1.参考答案：×解析：K-匿名算法主要通过增加数据记录的维度或属性来保护个人隐私，而不是增加噪声。K-匿名算法确保没有任何两个记录在所有属性上都是完全相同的，从而保护个人隐私。2.参考答案：√解析：哈希函数因其单向性，常被用于对敏感信息进行不可逆的加密处理，确保敏感信息在脱敏过程中不会被还原，从而保护个人隐私。3.参考答案：×解析：数据脱敏技术并不能完全消除数据中的所有敏感信息，而是通过脱敏方法对敏感信息进行处理，以保护个人隐私。数据脱敏技术可以提高数据的安全性，但不能完全消除敏感信息。4.参考答案：√解析：T-相近性要求脱敏后的数据与原始数据在统计特性上保持高度相似，以确保数据分析的准确性。T-相近性是数据脱敏技术中的一个重要指标，用于确保脱敏后的数据仍然具有足够的统计特性。5.参考答案：√解析：数据脱敏技术主要应用于数据分析和数据挖掘领域，以提高数据的安全性。通过数据脱敏技术，可以在保护个人隐私的前提下，实现数据的安全共享和分析。6.参考答案：√解析：数据脱敏技术中的数据屏蔽方法包括遮蔽、加密和泛化等，其中遮蔽是最常用的一种方法。遮蔽方法通过遮蔽敏感信息，如姓名、身份证号等，来保护个人隐私。7.参考答案：×解析：数据脱敏技术并不能完全替代数据加密技术，实现数据的安全共享。数据脱敏技术和数据加密技术都是保护数据安全的方法，但它们的作用机制不同。数据脱敏技术主要用于保护个人隐私，而数据加密技术主要用于保护数据的机密性。8.参考答案：√解析：数据脱敏技术中的数据扰乱方法包括添加噪声和随机替换等，其中添加噪声是最常用的一种方法。添加噪声方法通过向数据中添加随机噪声，来保护个人隐私。9.参考答案：×解析：数据脱敏技术并不能提高数据的质量，而是通过脱敏方法对敏感信息进行处理，以保护个人隐私。数据脱敏技术可以提高数据的安全性，但不能提高数据的质量。10.参考答案：×解析：数据脱敏技术并不能完全消除数据中的所有噪声，而是通过脱敏方法对敏感信息进行处理，以保护个人隐私。数据脱敏技术可以提高数据的安全性，但不能完全消除噪声。四、简答题1.参考答案：数据脱敏是指通过特定技术手段，在不影响数据分析结果的前提下，对敏感数据进行脱敏处理，使其失去原有的真实含义，从而保护个人隐私和商业机密。主要目的是防止敏感数据泄露，降低数据安全风险，满足合规性要求。解析：数据脱敏的基本概念是通过技术手段对原始敏感数据进行处理，使其无法直接识别到个人身份或商业机密，同时尽量保留数据的可用性。主要目的包括保护个人隐私、防止数据泄露、满足法律法规要求（如GDPR、网络安全法等）、降低数据安全风险。数据脱敏是数据安全领域的重要技术手段，广泛应用于金融、医疗、电信等行业。在实施数据脱敏时，需要平衡数据安全与数据利用之间的关系，确保脱敏后的数据仍然能够支持业务需求。2.参考答案：常见的三种数据脱敏技术方法包括：数据屏蔽（如部分隐藏、遮盖）、数据扰乱（如添加噪声、数据扰乱）、数据泛化（如模糊化、聚合化）。解析：数据脱敏技术方法多种多样，根据不同的应用场景和需求，可以选择不同的脱敏方法。数据屏蔽是通过部分隐藏或遮盖敏感数据，如将身份证号部分隐藏、手机号中间四位用星号代替等。数据扰乱是在数据中添加噪声或进行扰乱处理，如对数值数据添加随机噪声，使数据失去原始含义。数据泛化是通过将数据泛化处理，如将具体地址替换为区域名称，将具体日期替换为月份等。这些方法各有优缺点，需要根据具体场景选择合适的脱敏技术。3.参考答案：在金融行业应用数据脱敏技术时需要重点考虑以下因素：数据敏感性、业务需求、合规性要求、脱敏效果评估、性能影响、数据恢复能力。解析：金融行业对数据安全的要求非常高，因此在使用数据脱敏技术时需要重点考虑多个因素。数据敏感性是指需要脱敏的数据类型和敏感程度，不同类型的敏感数据需要不同的脱敏方法。业务需求是指脱敏后的数据需要满足哪些业务功能，如数据分析、模型训练等。合规性要求是指需要满足哪些法律法规要求，如《网络安全法》、《个人信息保护法》等。脱敏效果评估是指评估脱敏后的数据是否仍然能够支持业务需求，以及是否能够有效保护敏感数据。性能影响是指脱敏过程对系统性能的影响，需要在保证数据安全的同时，尽量减少对系统性能的影响。数据恢复能力是指脱敏后的数据是否能够恢复到原始状态，以便在需要时使用。4.参考答案：k-匿名模型是一种通过确保数据集中任何一条记录都无法与其他k-1条记录区分开来的隐私保护技术。其核心思想是使得攻击者无法通过数据集推断出任何个体的具体信息。k-匿名模型通过在数据集中添加噪声或进行泛化处理，使得数据集中至少有k条记录具有相同的属性值，从而保护个人隐私。解析：k-匿名模型是数据隐私保护中的一种重要技术，其核心思想是通过在数据集中添加噪声或进行泛化处理，使得数据集中至少有k条记录具有相同的属性值，从而使得攻击者无法通过数据集推断出任何个体的具体信息。例如，在包含身份证号、姓名、地址等属性的数据集中，通过将身份证号进行泛化处理，使得至少有k条记录的身份证号相同，从而保护个人隐私。k-匿名模型的有效性取决于k值的大小，k值越大，隐私保护效果越好，但数据的可用性可能会降低。5.参考答案：差分隐私技术的核心思想是在发布数据或进行数据分析时，添加适量的噪声，使得攻击者无法判断某个个体是否在数据集中。差分隐私技术通过在查询结果中添加噪声，保护个体隐私，广泛应用于数据发布和数据分析领域。解析：差分隐私技术是数据隐私保护中的一种重要技术，其核心思想是在发布数据或进行数据分析时，添加适量的噪声，使得攻击者无法判断某个个体是否在数据集中。差分隐私技术的数学定义是：对于任何查询函数f，其输出结果添加噪声后的概率分布与原始数据集包含或不包含某个个体时相同。差分隐私技术广泛应用于数据发布和数据分析领域，如统计调查、机器学习等。差分隐私技术的优点是能够提供严格的隐私保护，但其缺点是可能会影响数据的可用性，需要根据具体场景选择合适的噪声添加方法。6.参考答案：数据脱敏技术对数据分析和挖掘可能带来的挑战包括：数据可用性降低、分析结果不准确、脱敏过程复杂、性能影响、合规性难度增加。解析：数据脱敏技术在保护数据安全的同时，也可能对数据分析和挖掘带来一些挑战。数据可用性降低是指脱敏后的数据可能无法完全支持业务需求，如数据分析、模型训练等。分析结果不准确是指脱敏后的数据可能会导致分析结果不准确，如统计结果偏差等。脱敏过程复杂是指数据脱敏过程可能比较复杂，需要专业的技术和工具支持。性能影响是指数据脱敏过程可能会对系统性能产生影响，需要优化脱敏算法和流程。合规性难度增加是指需要满足多种法律法规要求，如GDPR、网络安全法等，增加了合规性难度。7.参考答案：数据脱敏技术在保护个人信息方面的具体场景包括：金融行业客户数据保护、医疗行业患者隐私保护、电信行业用户数据保护、政府行业公共数据保护、电商行业用户信息保护。解析：数据脱敏技术在保护个人信息方面有多种应用场景。在金融行业，数据脱敏技术可以用于保护客户数据，如银行账户信息、信用卡信息等。在医疗行业，数据脱敏技术可以用于保护患者隐私，如病历信息、诊断结果等。在电信行业，数据脱敏技术可以用于保护用户数据，如手机号码、通话记录等。在政府行业，数据脱敏技术可以用于保护公共数据，如人口统计数据、经济数据等。在电商行业，数据脱敏技术可以用于保护用户信息，如用户名、密码等。数据脱敏技术的应用可以有效保护个人信息，降低数据泄露风险。8.参考答案：动态数据脱敏是指在数据运行时对数据进行脱敏处理，如实时脱敏、在线脱敏。静态数据脱敏是指在数据存储时对数据进行脱敏处理，如离线脱敏、批量脱敏。主要区别在于脱敏时机不同，动态数据脱敏适用于需要实时访问数据的场景，静态数据脱敏适用于数据存储和处理场景。解析：动态数据脱敏和静态数据脱敏是两种不同的数据脱敏方式。动态数据脱敏是指在数据运行时对数据进行脱敏处理，如实时脱敏、在线脱敏。动态数据脱敏适用于需要实时访问数据的场景，如在线查询、实时分析等。静态数据脱敏是指在数据存储时对数据进行脱敏处理，如离线脱敏、批量脱敏。静态数据脱敏适用于数据存储和处理场景，如数据仓库、数据湖等。两种脱敏方式的主要区别在于脱敏时机不同，动态数据脱敏需要在数据访问时进行脱敏处理，而静态数据脱敏需要在数据存储时进行脱敏处理。两种脱敏方式各有优缺点，需要根据具体场景选择合适的脱敏方式。五、应用题1.参考答案：脱敏后手机号中间四位星号()的数量为4。脱敏处理可以提高数据安全性，防止用户手机号泄露，但可能会影响用户接收短信验证码等服务。解析：根据题意，脱敏后的手机号前三位保持不变，中间四位用星号()代替。因此，脱敏后手机号中间四位星号()的数量为4。脱敏处理可以提高数据安全性，防止用户手机号泄露，但可能会影响用户接收短信验证码等服务。2.参考答案：脱敏后用户ID的唯一值数量为100。哈希函数在数据脱敏中的应用原理是将输入的数据通过特定算法转换为固定长度的输出，从而保护原始数据不被泄露。解析：根据题意，哈希函数为H(ID)=ID%100，即用户ID除以100的余数。由于用户ID的范围是0到999，因此脱