2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)隱私保護在社交網(wǎng)絡中的保護機制研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項不是社交網(wǎng)絡環(huán)境下用戶關系數(shù)據(jù)面臨的主要隱私風險？A.關系推斷（LinkPrediction）B.社交圈子泄露C.位置軌跡追蹤D.共同鄰居攻擊2.在數(shù)據(jù)匿名化技術中，主要目標是防止通過關聯(lián)攻擊重新識別個體，而l-多樣性技術旨在進一步解決什么問題？A.匿名集大小不足B.重新識別風險C.數(shù)據(jù)可用性下降D.噪聲干擾增大3.差分隱私的核心思想是保證任何單個用戶的隱私信息都不會對查詢結(jié)果的統(tǒng)計影響超過某個預設的界限，這個界限通常用哪個參數(shù)表示？A.kB.lC.tD.ε或δ4.以下哪種技術允許在加密數(shù)據(jù)上直接進行計算，而無需先解密？A.安全多方計算B.零知識證明C.同態(tài)加密D.聯(lián)邦學習5.聯(lián)邦學習的主要優(yōu)勢在于？A.提高模型訓練速度B.實現(xiàn)數(shù)據(jù)在本地處理，無需共享原始數(shù)據(jù)C.降低存儲成本D.完全消除模型偏差6.零知識證明的主要用途是？A.加密存儲數(shù)據(jù)B.在不泄露任何額外信息的情況下，證明某個聲明為真C.提高數(shù)據(jù)傳輸效率D.實現(xiàn)數(shù)據(jù)的匿名發(fā)布7.社交網(wǎng)絡平臺在發(fā)布用戶統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，常采用匿名化技術。這主要是為了應對哪種隱私風險？A.匿名用戶發(fā)起攻擊B.用戶行為模式被推斷C.個人身份信息泄露D.數(shù)據(jù)被用于非法商業(yè)目的8.以下哪項技術最適合用于保護多個機構之間需要聯(lián)合分析數(shù)據(jù)時的隱私？A.差分隱私B.安全多方計算C.同態(tài)加密D.聯(lián)邦學習9.深度偽造（Deepfake）技術對社交網(wǎng)絡隱私保護構成了新的挑戰(zhàn)，主要因為它可能被用來？A.增加數(shù)據(jù)傳輸帶寬B.惡意篡改用戶發(fā)布的內(nèi)容或形象，進行欺詐或誹謗C.降低模型訓練的能耗D.提高社交網(wǎng)絡的匿名性10.根據(jù)GDPR等法規(guī)要求，處理個人信息時，數(shù)據(jù)控制者需要證明其處理活動是合法的。這體現(xiàn)了隱私保護中的哪項原則？A.數(shù)據(jù)最小化原則B.公開性原則C.存儲限制原則D.合法、公平、透明原則二、填空題（每空1分，共15分）1.社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)具有公開性、______、______等特點，這使得用戶隱私面臨更大的威脅。2.為了滿足k-匿名要求，匿名集中的記錄數(shù)量至少要大于____。3.差分隱私通過在查詢結(jié)果中添加______來實現(xiàn)隱私保護。4.同態(tài)加密允許在______狀態(tài)下對數(shù)據(jù)進行計算。5.聯(lián)邦學習通過只在本地計算并更新模型梯度，然后通過______將更新發(fā)送到中央服務器，從而保護了用戶的原始數(shù)據(jù)隱私。6.隱私增強技術（PETs）是指旨在保護數(shù)據(jù)隱私的一系列技術，如______、______等。7.在社交網(wǎng)絡中，通過分析用戶的______和______數(shù)據(jù)，可以推斷出用戶的許多敏感信息。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述k-匿名模型的基本思想和核心要求。2.簡要說明差分隱私與k-匿名在保護個體隱私方面有何不同和聯(lián)系。3.簡述聯(lián)邦學習在保護社交網(wǎng)絡用戶數(shù)據(jù)隱私方面的主要優(yōu)勢。4.社交網(wǎng)絡平臺在收集和使用用戶數(shù)據(jù)時，應遵循哪些主要的隱私保護原則？四、論述題（每題10分，共20分）1.分析社交網(wǎng)絡中發(fā)布用戶統(tǒng)計數(shù)據(jù)時可能存在的隱私風險，并針對這些風險，闡述如何綜合運用至少兩種不同的隱私增強技術來設計一個保護方案。2.討論當前社交網(wǎng)絡隱私保護面臨的主要技術挑戰(zhàn)和倫理困境，并就如何平衡隱私保護與數(shù)據(jù)利用提出你的看法和建議。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.D4.C5.B6.B7.B8.B9.B10.D二、填空題1.共享性，連接性2.k3.噪聲4.加密5.安全聚合（或“聚合協(xié)議”）6.差分隱私，同態(tài)加密（或其他PETs如安全多方計算等）7.關系，行為三、簡答題1.答案：k-匿名模型的基本思想是將數(shù)據(jù)庫中的每個記錄都加入到一個大小至少為k的組中，使得從外部無法區(qū)分組內(nèi)的任何個體。核心要求是匿名集（包含單個用戶記錄的組）的大小k必須大于或等于1（即k-匿名要求k≥1），以防止通過記錄的唯一屬性進行精確識別。解析思路：考察對k-匿名基本概念的理解。需要回答其定義（將記錄分組）和核心約束（組的大小k）。2.答案：k-匿名主要防止基于記錄的屬性值進行精確識別，但無法保證屬性值的統(tǒng)計關聯(lián)性不被推斷。差分隱私則通過添加噪聲來保護個體數(shù)據(jù)，使得查詢結(jié)果對任何單個個體的數(shù)據(jù)是否存在都不產(chǎn)生可統(tǒng)計上的顯著影響，它提供了更強的、基于概率的個體隱私保護guarantees，通常能兼容k-匿名，但會增加數(shù)據(jù)可用性開銷。兩者都是隱私保護技術，但側(cè)重點和實現(xiàn)方式不同。解析思路：考察對兩種核心技術比較理解。需指出各自保護的內(nèi)容（k-匿名防識別，差分隱私防關聯(lián)推斷及個體存在性影響）、實現(xiàn)方式（分組vs添加噪聲）以及它們的關系（差分隱私通常更強，可兼容k-匿名）。3.答案：聯(lián)邦學習的主要優(yōu)勢在于實現(xiàn)了數(shù)據(jù)隱私保護下的協(xié)同建模。由于模型訓練在用戶本地完成，原始數(shù)據(jù)無需離開本地設備即可參與模型構建，從而有效防止了中央服務器收集大量用戶數(shù)據(jù)可能帶來的隱私泄露風險。這特別適用于社交網(wǎng)絡等場景，其中用戶數(shù)據(jù)分布在大量終端上。解析思路：考察對聯(lián)邦學習核心優(yōu)勢的理解。關鍵在于抓住“數(shù)據(jù)不出本地”這一核心特點及其帶來的隱私保護效果。4.答案：社交網(wǎng)絡平臺在收集和使用用戶數(shù)據(jù)時應遵循的主要隱私保護原則包括：合法性、正當性、必要性原則（處理需有法律依據(jù)、公開透明、目的明確且限于必要）；最小化原則（收集的數(shù)據(jù)類型和范圍應最小化）；相容性原則（處理目的的變更需重新獲得同意）；存儲限制原則（數(shù)據(jù)保留時間應有限制）；數(shù)據(jù)完整性和保密性原則（確保數(shù)據(jù)安全，防止泄露、篡改、丟失）；以及用戶權利保障原則（如知情權、訪問權、更正權、刪除權等）。解析思路：考察對通用隱私保護原則在特定場景（社交網(wǎng)絡）的應用理解。需要列舉并簡要說明幾個核心原則。四、論述題1.答案：發(fā)布用戶統(tǒng)計數(shù)據(jù)時可能存在的隱私風險主要包括：通過組合公開的統(tǒng)計數(shù)據(jù)推斷出個體屬性（如結(jié)合年齡分布和興趣標簽推斷特定用戶信息）；以及由于匿名化不足導致k-匿名攻擊或?qū)傩怨糁匦伦R別個體。保護方案設計：*應用k-匿名：對發(fā)布的數(shù)據(jù)進行k-匿名處理，確保每個敏感屬性值出現(xiàn)在至少k條記錄中，防止精確識別。*應用l-多樣性：在k-匿名的基礎上，進一步確保匿名集中至少包含l個不同的敏感值分布，防止通過統(tǒng)計屬性分布進行推斷。*應用差分隱私：對統(tǒng)計查詢結(jié)果（如百分比、平均值）添加差分隱私噪聲，使得查詢結(jié)果對任何個體的數(shù)據(jù)是否存在都不產(chǎn)生可統(tǒng)計上的顯著影響，從而保護個體隱私，同時保持整體統(tǒng)計信息的可用性。*結(jié)合使用：可以考慮將差分隱私應用于k-匿名或l-多樣性的過程中，或者直接使用基于概率的匿名模型（如t-相近性），以提供更強的綜合隱私保護。發(fā)布時需考慮數(shù)據(jù)可用性，可能需要犧牲一定的統(tǒng)計精度。解析思路：考察綜合運用多種隱私技術的分析能力和設計能力。需先識別風險，然后提出至少兩種技術的組合方案，并說明每種技術的應用方式和作用，最后討論權衡（如可用性）。2.答案：當前社交網(wǎng)絡隱私保護面臨的主要技術挑戰(zhàn)包括：社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的開放性和連接性使得隱私泄露和關聯(lián)攻擊的難度增大；深度偽造等AI技術可能被用于制造虛假內(nèi)容或身份，破壞信任和進行欺詐；跨平臺數(shù)據(jù)聚合分析帶來了更復雜的隱私風險；以及現(xiàn)有隱私保護技術（如匿名化、差分隱私）在保護強關聯(lián)數(shù)據(jù)或面對新型攻擊時可能存在局限性。倫理困境則體現(xiàn)在：如何在保護用戶隱私與促進數(shù)據(jù)利用（驅(qū)動創(chuàng)新、提供個性化服務）之間取得平衡；算法偏見可能導致的歧視問題；以及用戶對自身數(shù)據(jù)權利的認