2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)隱私保護技術(shù)研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的代表字母填寫在答題紙上對應(yīng)位置。）1.下列哪一項不是信息安全的三大基本屬性？A.保密性B.完整性C.可用性D.可追溯性2.在密碼學(xué)中，將明文轉(zhuǎn)換為密文的過程稱為：A.解密B.加密C.哈希D.數(shù)字簽名3.以下哪種加密方式屬于非對稱加密？A.DESB.AESC.RSAD.3DES4.用于確保不同用戶對同一資源的訪問權(quán)限互不干擾的模型是：A.基于角色的訪問控制（RBAC）B.自主訪問控制（DAC）C.強制訪問控制（MAC）D.基于屬性的訪問控制（ABAC）5.以下哪項技術(shù)不屬于常用的網(wǎng)絡(luò)安全防御措施？A.防火墻B.入侵檢測系統(tǒng)（IDS）C.虛擬專用網(wǎng)絡(luò)（VPN）D.數(shù)據(jù)加密6.在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，為了在保護用戶隱私的前提下進行數(shù)據(jù)分析，常使用的技術(shù)是：A.完全隨機采樣B.差分隱私C.數(shù)據(jù)聚合D.K匿名7.以下哪項法律法規(guī)主要針對個人信息保護？A.《網(wǎng)絡(luò)安全法》B.《數(shù)據(jù)安全法》C.《個人信息保護法》D.《電子簽名法》8.“零信任架構(gòu)”的核心思想是：A.內(nèi)網(wǎng)可信，外網(wǎng)隔離B.不信任內(nèi)網(wǎng)，不信任外網(wǎng)，始終驗證C.最小權(quán)限原則D.隔離信任域9.對稱加密算法與非對稱加密算法相比，其主要優(yōu)勢通常在于：A.密鑰管理更簡單B.加密速度更快C.安全強度更高D.適用于數(shù)字簽名10.下列哪項關(guān)于安全多方計算（SMC）的描述是正確的？A.允許多個參與方共同計算一個函數(shù)，且每個參與方只能獲得部分結(jié)果B.只能由單一可信機構(gòu)進行計算C.完全不保護參與方的輸入數(shù)據(jù)D.無法抵抗惡意參與方二、簡答題（每題5分，共30分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置。）1.簡述對稱加密和非對稱加密的區(qū)別。2.解釋什么是訪問控制列表（ACL）。3.簡述防火墻在網(wǎng)絡(luò)安全中的作用。4.什么是數(shù)據(jù)匿名化？請列舉兩種常見的數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)。5.簡述“隱私保護設(shè)計原則”（PrivacybyDesign）的核心思想。6.什么是零知識證明？它在隱私保護中有何應(yīng)用價值？三、論述題（每題10分，共20分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置。）1.試述在云計算環(huán)境中，數(shù)據(jù)安全面臨的主要挑戰(zhàn)以及相應(yīng)的應(yīng)對措施。2.結(jié)合實例，論述企業(yè)在數(shù)據(jù)處理活動中應(yīng)如何履行《個人信息保護法》所規(guī)定的義務(wù)。四、案例分析題（每題15分，共30分。請將答案寫在答題紙上對應(yīng)位置。）1.某電商平臺收集用戶的購物數(shù)據(jù)用于精準(zhǔn)營銷。為了保護用戶隱私，平臺決定采用差分隱私技術(shù)對用戶年齡進行匿名化分析。請解釋差分隱私的基本原理，并說明在該場景下應(yīng)用差分隱私可能帶來的優(yōu)勢和潛在問題。2.假設(shè)你是一家醫(yī)療機構(gòu)的IT安全負(fù)責(zé)人。近期發(fā)生了員工誤將包含大量患者敏感信息的文件通過公共郵件發(fā)送給外部合作伙伴的事件。請分析此次事件可能涉及的安全風(fēng)險，并提出改進措施以防止類似事件再次發(fā)生。---試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.D5.D6.B7.C8.B9.B10.A二、簡答題1.解析：對稱加密使用同一個密鑰進行加密和解密，密鑰分發(fā)相對簡單，但密鑰共享帶來的安全風(fēng)險較高。非對稱加密使用一對密鑰（公鑰和私鑰），公鑰用于加密，私鑰用于解密，或反之。這種方式解決了密鑰分發(fā)問題，安全性更高，但計算開銷通常較大。2.解析：訪問控制列表（ACL）是一種存儲在資源（如文件、目錄、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備）上的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于定義哪些用戶或系統(tǒng)可以訪問該資源，以及他們被允許執(zhí)行的操作（如讀取、寫入、執(zhí)行）。ACL通過一系列的規(guī)則（源地址、用戶身份、權(quán)限等）來控制訪問。3.解析：防火墻是一種網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備或軟件，位于網(wǎng)絡(luò)邊界或內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)與外部網(wǎng)絡(luò)之間。它根據(jù)預(yù)設(shè)的安全規(guī)則（策略），監(jiān)控和過濾進出網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包，阻止未經(jīng)授權(quán)的訪問和潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊（如惡意軟件、黑客入侵），從而保護內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)資源的安全。4.解析：數(shù)據(jù)匿名化是指通過一系列技術(shù)處理，使得原始數(shù)據(jù)在失去個人身份標(biāo)識的同時，仍然能夠用于分析或共享。常見的技術(shù)包括：刪除直接標(biāo)識符（如姓名、身份證號）、泛化（如用年齡段代替具體年齡）、數(shù)據(jù)擾動（如添加噪聲）、置換（如K匿名中的行置換）。本題列舉兩種即可。5.解析：隱私保護設(shè)計原則（PrivacybyDesign）是一種在系統(tǒng)或產(chǎn)品設(shè)計的早期階段就融入隱私保護的思維方式和框架。其核心思想包括：默認(rèn)隱私（默認(rèn)設(shè)置為最隱私）；隱私設(shè)計內(nèi)在化（將隱私保護作為核心設(shè)計目標(biāo)）；隱私正面設(shè)計（積極采用隱私增強技術(shù)）；隱私嵌入式設(shè)計（將隱私保護嵌入整個業(yè)務(wù)流程）；全生命周期保護（覆蓋數(shù)據(jù)收集、處理、存儲、共享到銷毀的全過程）；隱私影響最小化（確保處理活動對個人隱私的影響最?。?。6.解析：零知識證明是一種密碼學(xué)協(xié)議，允許一方（證明者）向另一方（驗證者）證明某個陳述是真的，而在此過程中，證明者不透露除了“該陳述為真”之外的任何信息。應(yīng)用價值：在需要驗證身份或數(shù)據(jù)真實性但又希望保護敏感信息場景下非常有用，例如在不暴露密碼的情況下驗證登錄權(quán)限，在不泄露具體值的情況下驗證數(shù)據(jù)滿足某個條件。三、論述題1.解析：挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)集中度高，易受攻擊；數(shù)據(jù)所有權(quán)與管理權(quán)分離，控制力弱；云服務(wù)提供商的安全責(zé)任邊界模糊；多租戶環(huán)境下的安全隔離問題；數(shù)據(jù)傳輸和存儲的加密與管理；合規(guī)性要求復(fù)雜。應(yīng)對措施：選擇可信的云服務(wù)提供商并明確責(zé)任劃分；采用強密碼學(xué)技術(shù)和密鑰管理策略保護數(shù)據(jù)；實施嚴(yán)格的訪問控制和身份認(rèn)證；利用云平臺提供的安全工具和服務(wù)（如防火墻、WAF、監(jiān)控）；定期進行安全評估和漏洞掃描；制定數(shù)據(jù)備份和災(zāi)難恢復(fù)計劃；確保遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、數(shù)據(jù)安全法等）。2.解析：履行義務(wù)：1）合法、正當(dāng)、必要、誠信收集個人信息，明確告知收集目的、方式、范圍；2）獲取個人同意（如非必需，需取得明確同意）；3）采用技術(shù)措施保障個人信息安全，防止泄露、篡改、丟失；4）對個人信息進行分類管理，遵循最小必要原則；5）建立個人信息保護影響評估機制；6）確保個人信息處理活動具有明確、合理的目的；7）不得過度收集個人信息；8）敏感個人信息處理需取得單獨同意并采取額外保護措施；9）保障個人對其信息的訪問、更正、刪除等權(quán)利；10）制定并落實個人信息泄露應(yīng)急預(yù)案；11）對處理個人信息進行記錄；12）對處理人員進行安全教育和培訓(xùn)；13）委托處理需簽訂協(xié)議并監(jiān)督；14）跨境傳輸需符合規(guī)定。四、案例分析題1.解析：差分隱私原理：在發(fā)布包含個人信息的數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計結(jié)果時，添加適量的“噪聲”，使得無法確定任何單個個體的信息是否包含在數(shù)據(jù)庫中，從而提供隱私保護。其核心思想是，即使攻擊者擁有除所發(fā)布統(tǒng)計結(jié)果之外的所有信息，也無法推斷出任何特定個體的數(shù)據(jù)貢獻。優(yōu)勢：提供了嚴(yán)格的、可量化的隱私保護guarantees；可以應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)（計數(shù)、平均、比例等）；相對成熟的技術(shù)。潛在問題：添加噪聲會犧牲數(shù)據(jù)精度；隱私保護級別（ε）和精度之間的權(quán)衡；參數(shù)設(shè)置不當(dāng)可能導(dǎo)致隱私泄露或精度過低；攻擊者結(jié)合多個數(shù)據(jù)源或輔助信息可能繞過保護；算法本身可能引入偏差。2.解析：可能風(fēng)險：1）敏感患者信息泄露，導(dǎo)致患者隱私受到侵犯，可能面臨法律訴訟和賠償；2）醫(yī)療機構(gòu)聲譽受損；3）可能引發(fā)對患者身份或病情的惡意利用；4）數(shù)據(jù)被用于非法目的（如保險欺詐）。改進措施：1）加強員工安全意識培訓(xùn)，明確數(shù)據(jù)處理