2025年人工智能聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)安全聯(lián)邦安全優(yōu)化方案考核試卷一、單項選擇題（每題1分，共30題）1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中最核心的挑戰(zhàn)是？A.模型聚合效率B.數(shù)據(jù)隱私保護C.算法復(fù)雜度D.計算資源分配2.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)不出本地指的是？A.數(shù)據(jù)加密傳輸B.數(shù)據(jù)匿名化處理C.數(shù)據(jù)本地存儲D.數(shù)據(jù)分片存儲3.以下哪種加密技術(shù)常用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中保護數(shù)據(jù)隱私？A.對稱加密B.非對稱加密C.差分隱私D.HomomorphicEncryption4.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全優(yōu)化方案中，以下哪項不屬于常見的安全威脅？A.數(shù)據(jù)泄露B.模型竊取C.聯(lián)邦服務(wù)器攻擊D.數(shù)據(jù)壓縮5.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種協(xié)議用于安全地聚合模型參數(shù)？A.TCP/IPB.HTTPSC.SecureShuffleD.SSH6.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全多方計算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.模型聚合C.隱私保護D.計算加速7.以下哪種技術(shù)可以減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信開銷？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝8.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“聯(lián)邦梯度下降”算法主要用于？A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.模型訓(xùn)練C.模型評估D.數(shù)據(jù)清洗9.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以增強數(shù)據(jù)隱私保護？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.差分隱私D.數(shù)據(jù)分片10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全聚合協(xié)議”主要用于？A.數(shù)據(jù)傳輸B.模型聚合C.數(shù)據(jù)存儲D.計算加速11.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“隱私預(yù)算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.隱私保護C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)清洗12.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以減少模型聚合誤差？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝13.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全多方計算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.模型聚合C.隱私保護D.計算加速14.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以增強數(shù)據(jù)隱私保護？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.差分隱私D.數(shù)據(jù)分片15.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全聚合協(xié)議”主要用于？A.數(shù)據(jù)傳輸B.模型聚合C.數(shù)據(jù)存儲D.計算加速16.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“隱私預(yù)算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.隱私保護C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)清洗17.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以減少模型聚合誤差？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝18.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全多方計算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.模型聚合C.隱私保護D.計算加速19.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以增強數(shù)據(jù)隱私保護？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.差分隱私D.數(shù)據(jù)分片20.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全聚合協(xié)議”主要用于？A.數(shù)據(jù)傳輸B.模型聚合C.數(shù)據(jù)存儲D.計算加速21.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“隱私預(yù)算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.隱私保護C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)清洗22.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以減少模型聚合誤差？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝23.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全多方計算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.模型聚合C.隱私保護D.計算加速24.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以增強數(shù)據(jù)隱私保護？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.差分隱私D.數(shù)據(jù)分片25.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全聚合協(xié)議”主要用于？A.數(shù)據(jù)傳輸B.模型聚合C.數(shù)據(jù)存儲D.計算加速26.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“隱私預(yù)算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.隱私保護C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)清洗27.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以減少模型聚合誤差？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝28.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全多方計算”主要用于？A.數(shù)據(jù)加密B.模型聚合C.隱私保護D.計算加速29.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以增強數(shù)據(jù)隱私保護？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.差分隱私D.數(shù)據(jù)分片30.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全聚合協(xié)議”主要用于？A.數(shù)據(jù)傳輸B.模型聚合C.數(shù)據(jù)存儲D.計算加速二、多項選擇題（每題2分，共20題）1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見安全威脅包括？A.數(shù)據(jù)泄露B.模型竊取C.聯(lián)邦服務(wù)器攻擊D.數(shù)據(jù)壓縮2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全優(yōu)化方案包括？A.數(shù)據(jù)加密B.隱私保護技術(shù)C.安全聚合協(xié)議D.計算加速技術(shù)3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見隱私保護技術(shù)包括？A.數(shù)據(jù)匿名化B.差分隱私C.HomomorphicEncryptionD.數(shù)據(jù)加密4.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見模型聚合協(xié)議包括？A.SecureShuffleB.FedProxC.FedAvgD.TensorFlowFederated5.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見計算加速技術(shù)包括？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝6.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見數(shù)據(jù)隱私保護方法包括？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.差分隱私D.數(shù)據(jù)分片7.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見安全聚合協(xié)議包括？A.SecureShuffleB.FedProxC.FedAvgD.TensorFlowFederated8.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見隱私保護技術(shù)包括？A.數(shù)據(jù)匿名化B.差分隱私C.HomomorphicEncryptionD.數(shù)據(jù)加密9.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見模型聚合協(xié)議包括？A.SecureShuffleB.FedProxC.FedAvgD.TensorFlowFederated10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見計算加速技術(shù)包括？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝11.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見數(shù)據(jù)隱私保護方法包括？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.差分隱私D.數(shù)據(jù)分片12.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見安全聚合協(xié)議包括？A.SecureShuffleB.FedProxC.FedAvgD.TensorFlowFederated13.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見隱私保護技術(shù)包括？A.數(shù)據(jù)匿名化B.差分隱私C.HomomorphicEncryptionD.數(shù)據(jù)加密14.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見模型聚合協(xié)議包括？A.SecureShuffleB.FedProxC.FedAvgD.TensorFlowFederated15.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見計算加速技術(shù)包括？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝16.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見數(shù)據(jù)隱私保護方法包括？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.差分隱私D.數(shù)據(jù)分片17.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見安全聚合協(xié)議包括？A.SecureShuffleB.FedProxC.FedAvgD.TensorFlowFederated18.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見隱私保護技術(shù)包括？A.數(shù)據(jù)匿名化B.差分隱私C.HomomorphicEncryptionD.數(shù)據(jù)加密19.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見模型聚合協(xié)議包括？A.SecureShuffleB.FedProxC.FedAvgD.TensorFlowFederated20.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的常見計算加速技術(shù)包括？A.模型量化B.數(shù)據(jù)壓縮C.增量學(xué)習(xí)D.模型剪枝三、判斷題（每題1分，共20題）1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不出本地指的是數(shù)據(jù)加密傳輸。2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全多方計算主要用于數(shù)據(jù)加密。3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私預(yù)算主要用于數(shù)據(jù)匿名化。4.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全聚合協(xié)議主要用于模型聚合。5.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的差分隱私可以增強數(shù)據(jù)隱私保護。6.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型量化可以減少模型聚合誤差。7.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全多方計算主要用于隱私保護。8.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)加密可以增強數(shù)據(jù)隱私保護。9.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全聚合協(xié)議主要用于數(shù)據(jù)傳輸。10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私預(yù)算主要用于模型訓(xùn)練。11.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型剪枝可以減少模型聚合誤差。12.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全多方計算主要用于計算加速。13.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)匿名化可以增強數(shù)據(jù)隱私保護。14.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全聚合協(xié)議主要用于數(shù)據(jù)存儲。15.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的差分隱私主要用于數(shù)據(jù)加密。16.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型量化主要用于計算加速。17.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全多方計算主要用于模型聚合。18.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)加密主要用于隱私保護。19.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全聚合協(xié)議主要用于數(shù)據(jù)傳輸。20.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私預(yù)算主要用于數(shù)據(jù)清洗。四、簡答題（每題5分，共2題）1.簡述聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)及其應(yīng)用場景。2.簡述聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全聚合協(xié)議及其優(yōu)勢。附標準答案一、單項選擇題1.B2.C3.D4.D5.C6.C7.B8.B9.C10.B11.B12.A13.C14.C15.B16.B17.A18.C19.C20.B21.B22.A23.C24.C25.B26.B27.A28.C29.C30.B二、多項選擇題1.A,B,C2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D11.A,B,C,D12.A,B,C,D13.A,B,C,D14.A,B,C,D15.A,B,C,D16.A,B,C,D17.A,B,C,D18.A,B,C,D19.A,B,C,D20.A,B,C,D三、判斷題1.×2.×3.×4.√5.√6.√7.×8.√9.×10.×11.√12.×13.√14.×15.×16.√17.√18.√19.×20.×四、簡答題1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)匿名化、差分隱私和HomomorphicEncryption等。這些技術(shù)可以保護數(shù)據(jù)在本地處理過程中不被泄露，同時允許模型