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文档简介
2026年CISP-E(隐私保护技术)自测试题及答案说明:CISP-E(隐私保护工程师),侧重隐私保护技术、个人信息保护法、PIMSISO27701、隐私计算、脱敏、匿名化、去标识化、隐私风险评估、数据主体权利、跨境、隐私设计PbD;官方不公开原题,本卷为贴合2026培训大纲的自测卷,满分100,70分合格。题型:单选30题(30分)、多选10题(20分)、判断10题(10分)、简答4题(40分)一、单项选择题(每题1分,共30分)下面属于个人信息的是()
A.匿名后无法复原、不关联特定自然人的统计数据
B.姓名+手机号
C.公开气象数据
D.商品编号
【答案】B
解析:个人信息是以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息。《个人信息保护法》中,处理个人信息应当具有明确、合理的目的,并应当与处理目的直接相关,采取对个人权益影响最小的方式,该原则是()
A.合法、正当、必要原则
B.公开透明原则
C.诚信原则
D.质量保障原则
【答案】A区分【匿名化】和【去标识化】,说法正确的是()
A.匿名化信息仍然属于个人信息
B.去标识化后的信息,在无额外信息情况下无法识别特定自然人,属于匿名信息
C.匿名化:经过处理无法识别特定自然人且不能复原,不再属于个人信息
D.二者没有区别
【答案】C静态数据脱敏一般应用场景是()
A.数据库导出给测试、开发、数据分析环境
B.用户前端实时查询接口
C.高并发支付接口实时返回
D.网关实时流量脱敏
【答案】A动态数据脱敏(DDM)典型特点是()
A.一次性导出固定脱敏文件
B.根据访问角色、权限、场景,查询时实时变换返回数据,原库不变
C.永久修改生产库原始数据
D.只支持批量离线处理
【答案】B隐私计算里,多方在不泄露各自原始数据前提下联合建模、联合统计,原始数据不出本地,该类技术统称()
A.明文聚合
B.隐私计算(联邦学习、安全多方计算等)
C.对称加密
D.数字签名
【答案】B安全多方计算SMC核心目标是()
A.将数据集中上传到第三方平台计算
B.各参与方原始数据不对外输出,协同完成计算任务,只输出结果
C.直接明文交换原始样本
D.对数据做简单掩码
【答案】B差分隐私的核心思想是()
A.添加可控噪声,保证单条记录增减不会显著改变查询结果,保护个体不被识别
B.高强度加密存储
C.身份认证访问控制
D.数据水印溯源
【答案】AISO/IEC27701是针对什么的标准()
A.信息安全管理体系ISMS
B.隐私信息管理体系PIMS(PII控制器/处理者)
C.云服务安全
D.工控安全
【答案】B隐私设计(PbD,PrivacybyDesign)是指()
A.上线后再补充隐私管控
B.在系统需求、架构、开发阶段内置隐私保护,而不是事后叠加
C.只做隐私告知弹窗
D.仅做日志审计
【答案】B个人信息处理者在处理敏感个人信息时,应当取得个人的()
A.口头同意即可
B.单独同意
C.默认勾选同意
D.推送短信视为同意
【答案】B
解析:敏感个人信息(生物识别、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等)需要单独同意。下列不属于敏感个人信息的是()
A.人脸信息
B.病历
C.普通商品收货地址(仅普通住址,不结合其他识别项)
D.指纹
【答案】C数据主体的删除权(被遗忘权)适用场景,错误的是()
A.处理目的已实现、无法实现或者为实现处理目的不再必要
B.个人撤回同意
C.组织内部出于法定审计、合规留存要求,法定义务留存期内
D.处理违反《个保法》
【答案】C个人信息跨境提供,下列说法正确()
A.可以随意出境
B.需要满足安全评估、认证、标准合同SCC路径之一,履行出境合规流程
C.只要用户同意就可以出境
D.小数据量直接出境无需流程
【答案】B数据水印(数字水印)主要用于隐私和数据安全的哪类目标()
A.加密内容不让读取
B.数据泄露后溯源、追踪扩散链路,标识数据归属
C.消除标识实现匿名
D.噪声扰动差分隐私
【答案】BK-匿名技术,K的含义是()
A.任意等价类中至少包含K条记录,使得单条记录无法唯一区分
B.加密密钥长度K比特
C.噪声强度系数
D.脱敏替换字符数量
【答案】A下面哪一项不属于隐私风险评估(PIA/DPIA)的输入()
A.处理目的、方式、范围
B.数据主体类别、数据类型(普通/敏感)
C.数据主体可识别性、数据共享接收方
D.服务器厂商销售价格
【答案】D个人信息保护影响评估DPIA,针对()高风险处理活动,事前开展评估
A.低风险普通名单导出
B.大规模、敏感、自动化决策、人脸识别等高风险个人信息处理
C.纯公开信息统计
D.无识别性匿名数据
【答案】B自动化决策(用户画像、推荐算法),《个保法》要求,对个人权益有重大影响的,个人享有()
A.拒绝权,要求说明决策逻辑
B.无条件要求停止所有推荐
C.直接删除平台全部数据
D.要求平台交出全部原始训练数据
【答案】A数据去标识化常用手段不包含()
A.掩码(手机号138****1234)
B.哈希(加盐哈希)
C.截断、替换
D.明文直接对外分发
【答案】D关于加盐哈希用于隐私保护,说法正确()
A.不加盐哈希容易彩虹表破解,加盐提升抗碰撞、防查表还原
B.加盐哈希可以做到完全不可复原、等同于匿名化
C.哈希后一定不属于个人信息
D.哈希适合用于原始数据明文展示
【答案】A隐私增强技术PET不包含下面哪一个()
A.联邦学习
B.安全多方计算
C.差分隐私
D.防火墙端口ACL
【答案】D个人信息处理活动记录(处理台账),不需要记录()
A.处理目的、类别、接收方
B.留存期限、安全措施
C.开发人员私人工资
D.传输出境情况
【答案】C当发生个人信息泄露事件,处理者应当()
A.隐瞒不告知任何人
B.及时通知监管和受影响个人,评估危害,采取补救
C.仅内部复盘,无需上报
D.直接删除所有数据
【答案】B隐私告知(隐私政策),不需要清晰告知()
A.收集哪些信息、用来干嘛
B.共享给谁、保存多久
C.数据主体权利、投诉渠道
D.服务器主板品牌型号
【答案】D下列属于单独同意场景()
A.APP推送普通资讯
B.收集人脸用于身份核验
C.基础手机号注册账号
D.收货地址用于发货
【答案】B同态加密的特点()
A.密文上直接做计算,解密后结果等价明文计算结果
B.加密后无法做任何计算,必须解密
C.只适合文本掩码脱敏
D.只用于身份认证
【答案】A隐私风险处置方式,不包括()
A.风险规避(停止该处理活动)
B.风险降低(增加脱敏、访问控制、审计)
C.风险转移(合规合同、责任险)
D.风险无视,不采取措施
【答案】D关于Cookie、设备标识,下面正确()
A.用于画像、追踪类Cookie,需要获得用户同意
B.所有Cookie都不需要同意
C.Cookie不属于个人信息
D.关闭Cookie不影响隐私
【答案】A个人信息主体撤回同意,说法正确()
A.撤回同意,不影响撤回前基于同意的合法处理
B.撤回同意自动删除所有历史日志
C.撤回同意后平台可拒绝提供基础服务
D.同意一旦做出不可撤回
【答案】A二、多项选择题(每题2分,共20分;多选错选不得分,少选按正确选项给分)隐私增强技术PET包含()
A.联邦学习B.安全多方计算SMCC.差分隐私D.同态加密
【答案】ABCD敏感个人信息包含()
A.生物识别(人脸、指纹、声纹)B.医疗健康信息C.金融账户信息D.行踪轨迹
【答案】ABCDDPIA(个人信息保护影响评估)输出内容一般包括()
A.处理活动描述、风险识别B.风险等级判定C.风险管控措施D.评估结论、持续监控计划
【答案】ABCD个人信息主体法定权利包含()
A.查阅、复制权B.更正、补充权C.删除权(被遗忘权)D.撤回同意权、解释自动化决策权
【答案】ABCD静态脱敏和动态脱敏对比,说法正确()
A.静态:离线批量生成脱敏副本,多用于测试、外包、导出
B.动态:查询时实时脱敏,生产库原始数据不变
C.静态会生成一份独立脱敏数据集
D.动态适合对外API、不同角色差异化返回
【答案】ABCD匿名化与去标识化的差异描述正确()
A.匿名化:无法识别、不可复原,不属于个人信息
B.去标识化:剥离直接标识,仍有可能结合外部数据重识别,依然属于个人信息
C.匿名化后不受个保法个人信息条款约束
D.去标识化后可以无限制随意对外分发
【答案】ABC个人信息出境合规路径(我国)()
A.安全评估B.个人信息保护认证C.标准合同(SCC)D.口头协议
【答案】ABCPbD隐私设计八大理念包含(核心)()
A.隐私为默认设置B.隐私嵌入系统设计C.全生命周期保护D.可见透明、尊重用户
【答案】ABCD隐私风险来源包含()
A.重识别攻击(链接攻击)B.未授权访问、内部泄露C.第三方共享方失控D.算法自动化画像歧视
【答案】ABCD数据泄露事件处置步骤()
A.遏制:切断泄露链路B.评估:判断范围、数量、危害等级C.补救、通知监管和个人D.复盘优化管控
【答案】ABCD三、判断题(每题1分,共10分√/×)去标识化后的数据一定是匿名数据,不再属于个人信息。(×)差分隐私通过添加噪声,保护个体记录不被从统计结果中识别出来。(√)收集人脸信息,只需要在隐私政策里一并说明,不需要单独同意。(×)联邦学习原始数据不出域,只交换模型参数/梯度。(√)ISO27701是PIMS隐私信息管理体系标准,可和ISO27001ISMS结合。(√)自动化决策对个人权益重大影响时,个人有权要求说明、拒绝。(√)加盐哈希之后,该标识一定无法重识别,属于匿名化。(×)DPIA是高风险个人信息处理活动的事前评估。(√)静态数据脱敏会直接修改生产库原始数据。(×)隐私政策可以写在用户协议最底部小字,不需要清晰、易懂。(×)四、简答题(每题10分,共40分)简述匿名化、去标识化、脱敏三者的区别与适用场景
参考答案:①匿名化:处理后无法识别特定自然人,且不可复原,不属于个人信息;适合公开统计数据集、科研开放数据;风险最低,不再适用个人信息保护条款。②去标识化:移除直接标识符(姓名、手机号),保留间接特征,单独无法识别,但和外部数据集结合可重识别,仍然属于个人信息;适合内部数据分析。③数据脱敏:是一类技术手段(掩码、替换、哈希、扰动),分为静态、动态;脱敏可以是去标识化手段,脱敏不等于匿名;静态多用于导出测试库,动态用于权限差异化查询返回。简述联邦学习的分类、核心优势、隐私局限
参考答案:分类:横向联邦(样本对齐、特征一致,不同机构同类样本)、纵向联邦(样本重叠、特征不同,跨机构特征联合)、联邦迁移学习。优势:原始数据不出本地,只交互模型参数/梯度,解决“数据孤岛”,降低原始数据泄露风险。局限:梯度、参数仍存在推理攻击、成员推理风险;不是绝对匿名,仍要配套差分隐私、访问审计等管控;通信开销大。什么是DPIA(个人信息保护影响评估),哪些场景必须开展DPIA
参考答案:DPIA是在开展高风险个人信息处理之前,识别、分析、评估隐私风险,设计管控措施的评估机制,是《个保法》法定要求。触发场景:大规模敏感个人信息处理;自动化决策、画像推荐;生物识别(人脸指纹);跨境大批量出境;监控、追踪类处理活动;其他对个人权益高风险的处理。简述PbD(PrivacybyDesign,隐私设计)的核
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